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DSOps #6-1

Yusuke Kaneko
February 28, 2022
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DSOps #6-1

公開用

Yusuke Kaneko

February 28, 2022
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  1. ⾃⼰紹介 l 名前 Ø 阿部 拳之(あべ けんし) l 所属 Ø

    AI Lab > 強化学習チーム Ø Research Scientist l 研究領域 Ø 強化学習・バンディット Ø マルチエージェントシステム Ø 不完全情報ゲーム
  2. 予測と意思決定 l 例えば・・・ Ø Dynalyst/AirtrackなどのDSP ü CTR/CVR/来訪予測をもとに,⼊札額を決定 Ø 極AI ü

    クリエイティブの効果を予測して新しいク リエイティブを⽣成 →これらのタスクでは,意思決定を⾏うために 機械学習による予測を⽤いる CTR 予測 〇〇円 ⼊札
  3. 予測と意思決定 l 例えば・・・ Ø Dynalyst/AirtrackなどのDSP ü CTR/CVR/来訪予測をもとに,⼊札額を決定 Ø 極AI ü

    クリエイティブの効果を予測して新しいク リエイティブを⽣成 →これらのタスクでは,意思決定を⾏うために 機械学習による予測を⽤いる 効果 予測 素材 作成
  4. 予測精度が⾼くても意思決定が改善 しない例 l 広告A︓CTR 4.0% l 広告B︓CTR 3.5% →広告Aを配信した⽅がCTRが⾼くなる l

    次のように予測をする2つの予測器のどちらか使うことを考える Ø 予測器①︓(広告A︓CTR 3.5%),(広告B︓CTR 3.8%) Ø 予測器②︓(広告A︓CTR 5.0%),(広告B︓CTR 2.5%) →予測器①の⽅が精度が良い →予測器①を使⽤しましょう︕︕
  5. 予測精度が⾼くても意思決定が改善 しない例 l しかし,予測器①に従って広告配信を⾏うと・・・ Ø 予測器①︓(広告A︓CTR 3.5%),(広告B︓CTR 3.8%)と予測するので, Ø 広告Bを配信する

    l ⼀⽅で,予測器②に従って広告配信を⾏うと・・・ Ø 予測器②︓(広告A︓CTR 5.0%),(広告B︓CTR 2.5%) Ø 広告Aを配信する →精度が悪い予測器②を使う⽅が良かった・・・