2018/07/23 に開催されたセミナーの資料です https://pages.awscloud.com/AdTechJapanSeminar20180723-jp.html

1. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Machine Learning for
Digital Advertising

2. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
MLはデジタル広告ビジネス成功の中核をなす
S a m p l e u s e c a s e s i n d i g i t a l a d v e r t i s i n g
メディア戦略の分析と改
善
自動化されたプロセス
の最適化
新しい顧客体験の創造
Audience
targeting
Multi-channel
optimization
Click fraud /
click bot
detection
Bid
evaluation
User-specific
dynamic
content
Voice and text
chatbots

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しかし広告主はML活用の課題に直面している
エキスパー
トが少ない
MLインフラのスケー
ルが難しい
データの前処理に時
間がかかる
コスト効率がよく、簡
単に使える、スケーラ
ブルなAI/MLサービスの
不足

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AWSはそれらの課題を解決します
データサイエンス
の知識がなくても
使用可能なML
サービスがある
自動的にスケール
するMLサービス
により、実験にか
かる時間とコストを
短縮
シンプルな前処理
– 実験にかける時
間とリソースを開放
1 2 3
MLジャーニーのど
のステージからで
も合流可能な、広
告主のためのス
ケーラブルで時間
短縮できるMLプ
ラットフォーム

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あらゆるレベルに対応したMLサービス群
プラットフォーム サービス
アプリケーション サービス
1
フレームワーク
T h e AW S M L s t a c k
APIベースサービス: 画像/動画分析, 音声認識, 感
情分析, etc.
Amazon Sagemaker: フルマネージドなML開発、
学習、推論デプロイ環境を提供するサービス
Deep Learning AMI: TensorFlow, MXNet, Caffe2,
etc. を事前設定済みのインスタンス
AWSのMLスタックは、”プラグ&プレイ”なAPIサービスから、エ
キスパートのためのディープラーニングフレームワークまでを幅
広く提供
“プラグ&
プレイ”
エキスパート
向け

6. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
“差別化を産まない重労働”をオフロード2
Amazon Sagemaker は、”差別化を産まない重労働”をオフロード
し、データサイエンティストがインフラ管理に時間をかけないで
済むようにする
MLワークフロー
管理
オートスケール
シンプルな
エンドポイント
管理
テストおよび本番のすべ
てのMLパイプラインを
単一のインターフェイス
で管理できるように
LR, XGBoost,
Factorization Machines
などを含む様々なアル
ゴリズムが、AWSマネー
ジドのインフラにてス
ケールアウトに最適化さ
れた形で提供
自動A/Bテストを含む推
論トラフィックのハンドリ
ングを、AWSマネージド
なエンドポイントとして提
供

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新しいデータをモデルにすばやく持ち込む3
AWS サーバーレス
データ前処理
(AWS Glue +
Lambda services)
共通のデータ・
フォーマット …
Google DoubleClick
Campaign Manager,
Nielsen, etc.
検証済みで変換済み
のデータセット (e.g.
gzipped .csv to
Parquet)
AWSのサーバーレスデータ処理サービス群は、新しいデータの収集の
速度を落としかねない(面倒な)データの前処理を自動化

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AWSにて巨大なスケールでMLを行っている主なお客様
“1億6000万イベント/日のデータをMLパイ
プラインに流し込み、1時間以内に学習を
終える必要がありました。 モデルは1億の
特徴量を扱っています。”
“300万/秒の広告リクエストを処理しています
。10万の特徴量/リクエストです。それは合計
すると 250兆/日になります。 そんじょそこら
のデータサイエンスのレベルではありません
！”
“DWHには100TBのデータがあり、2TB/日を
処理しています。主に、決定木勾配ブーステ
ィング、線形判別分析、K-Means クラスタリ
ング、 協調フィルタリングを行っています。
”
Bill Simmons,
CTO
Shahar Cizer Kobrinsky,
VP Architecture
ValentinoVolonghi,
CTO

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ご興味のある方はお声がけください
AWS Digital Advertising specialistsと共に行う ML discovery session では、以下のご
支援が可能です
実装プランの検討プロトタイピング 正しいツールの選定
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Thank you!

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Appendix

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Factorization Machines
Log_loss F1 Score Seconds
SageMaker 0.494 0.277 820
Other (10 Iter) 0.516 0.190 650
Other (20 Iter) 0.507 0.254 1300
Other (50 Iter) 0.481 0.313 3250
Click Prediction 1 TB advertising dataset,
m4.4xlarge machines, perfect scaling.
$-
$20.00
$40.00
$60.00
$80.00
$100.00
$120.00
$140.00
$160.00
$180.00
$200.00
1 2 3 4 5 6 7 8CostinDollars
Billable Time in Hours
10
machines
20
machines
30
machines
4050