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Matrix Factorization と Text CNN による Cold Start Problem への取り組み

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エムスリーでの取り組みの紹介

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Matrix Factorization と Text CNN による Cold Start Problem への取り組み

  1. 1. Matrix Factorization と Text CNN による Cold Start Problem への取り組み エムスリー AI・機械学習チーム 西場正浩(@m_nishiba)
  2. 2. 今日の発表:Cold Start問題への取り組み ● 自己紹介 ● 問題設定 ● アルゴリズム ● 結果 ● AIチームのミッション
  3. 3. 自己紹介: 医療に貢献したい!!! ● 西場正浩(@m_nishiba) ○ フォローしてください!! ● 東工大 Ph.D (数理ファイナンス、測度論とか) ⇒ メガバンのクオンツ ⇒ エムスリー 機械学習エンジニア(2017/3) ⇒ 主の自然言語処理 ● AI・機械学習チームのチームリーダー ○ 仕事楽しい!!!
  4. 4. 記事【ピロリ除菌で異時性胃癌リスクが低下】と関連度の高い記事を見つける。 ● 胃癌治療GLの改訂ポイントをご解説 ● 胃癌のESNとHybrid-NOTES、長期転帰良好 ● 胃癌治療Update 〜内視鏡治療と化学療法の最新の話題〜 ● 外科医の腹腔鏡手術スキル、患者転帰と関連 制約 ● 関連度は「テキスト的に似ている」 & 「同じ層のユーザーが興味がある」 ● 学習はユーザーのアクセスログが使えるが、 予測時には使えない(Cold Start問題)。 問題設定:新しい記事に関連記事を表示する!
  5. 5. 問題設定:ユーザー行動 × テキストの類似度 問題 ● 新しいアイテムと似たアイテムを探したい。 ● アイテム ・・・ テキストがメインのニュース記事など。 データ ● 訓練時 ○ アイテムのテキストデータ ○ ユーザーのアクセスログ ● 予測時 ○ アイテムのテキストデータ
  6. 6. アルゴリズム:MFの結果をCNNに学習させる! ユーザー行動からアイテム間の類似度を計算 ● アクセスログ ⇒ matrix factorization ⇒ latent factors ⇒ アイテム間の類似度 類似度をテキストから予測 ● テキスト ⇒ Text CNN ⇒ アイテム間の類似度
  7. 7. アルゴリズム:Text CNNの構造 (Yoon Kim, 2014)より転載 最後にCos類似度を使って類似度を計算
  8. 8. 記事【抗VEGF薬によるVEGF濃度低下、全身性影響認めず 】 ● OCT angiographyを用いた糖尿病黄斑浮腫の抗VEGF薬治療 ● SSRIやCa拮抗薬などの薬剤と 緑内障リスクの関連を検討 利点 ● 診療科や専門性の観点で関連・重要キーワードを学習する。 ● MFの潜在ファクターを組み合わせ、リコメンドもできる。 結果:関連する記事
  9. 9. My Mission!! ● 医師が必要な情報に低コストでアクセスできるようにする! ○ 医師にとって必要な情報を収集する。 ○ 医師が簡単に情報を検索できるようにする。 ○ 医師に適切な情報をリコメンドする。 かなり大きな新プロジェクトを立ち上げました!! ● 必要な技術 ○ エンジニアリング、検索、推薦システム、翻訳、要約 ○ サービス企画、行動分析、マーケティング
  10. 10. ● 機械学習エンジニア(AIチーム) ● 機械学習エンジニア(AIラボ ) ● ソフトウェアエンジニア(AIチーム) ● ソフトウェアエンジニア(AIラボ ) ● ソフトウェアエンジニア(AIラボ 、オペレーションシステム担当) 興味がある方は @m_nishibaまでDMください! 機械学習のイベントを毎月開催予定!! connpassにメンバー登録お願いします!!! 仲間募集!!
  11. 11. 補足:AIラボとAIチームの違い AIラボのミッション ● 臨床現場で使われる AIをいち早く届けて、臨床課題の解決に貢献する。 AIチームのミッション ● 医師向けプラットフォームに AI技術を活用したサービスを導入にし、医師への情報伝達を効率化すること により医療の質の向上を実現する。 ※ 目下のところエンジニアは全員 AIチーム所属です。AIチームのエンジニアとして AIラボの開発を行っていま す。

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