Sprocket 公式ブログ

「ユーザの態度変容なきシナリオはWeb接客ではない」榎原直人 プロデューサーインタビューvol.1

2017/11/15 16:58:29 / posted in インタビュー, プロデューサー

Sprocketにおいて「プロデューサー」は、クライアントの課題を整理し、その解決のためのWeb接客のシナリオを作成、運用、改善を行う役割を担う。プロデューサーの手腕がWeb接客の成功を左右するといっても過言ではない。

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Sprocketに最強の二人が入社!今、まさにSprocketの成長が加速する

2017/08/15 9:00:23 / posted in Sprocket, コミュニケーション, 組織論, 求人, コミュニケーション

2017年4月にSprocketに新しいメンバーが加わった。空久保和史と緒方 竜一郎だ。なぜ、彼らはこのタイミングでSprocketを選んだのか。彼らのこれまでの経歴とともに、入社の動機、これからの目標について迫った。

DeNA子会社の経営、外資系SaaSベンダーで技術統括を経験し、Sprocketへ

深田:空久保さんには、ラインマネージャーとして、納品、運用業務整理、プロダクトの方向性など、事業成長を支える土台を作る仕事を任せています。最初に、これまでの経歴をお話ください。

空久保:新卒でIBMにエンジニアとして入社しました。しかしスタートアップに興味があったので、5年後にディー・エヌ・エー(DeNA)に転職しました。DeNAでは、子会社で決済代行会社のペイジェントの代表に就任し、経営を任されていました。その後、オンライン動画プラットフォームのブライトコーブで技術統括を担当しました。外資系のSaaSベンダーのスタートアップでは、日本のスタートアップとの違いを肌で感じましたね。

深田:どういったところで違いがあるんですか?

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開発者を直撃!Web接客を自動化するAI機能「Autosegment」の過去・現在・未来

2017/08/08 9:00:11 / posted in デジタルマーケティング, 人工知能, 機械学習, エンジニアリング, ウェブ接客, AI

Sprocketでは、Web接客を自動的に最適化するAI機能「Autosegment」を2017年5月にリリースしました。この機能はWeb接客シナリオを表示すべき相手を機械学習により判別して、シナリオの出し分けを行います。すでに、Sprocketの既存クライアントの実環境にて運用を開始しています。

https://www.sprocket.bz/4421/

今回は、AI機能の開発を担当する森下健、シナリオの設計を担当するプロデューサの馴松直樹、そして代表取締役の深田浩嗣の3人の対談の様子をお届けします。

Autosegmentの可能性に興味津々

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NPI(Neural Programmer-Interpreters)で足し算の筆算アルゴリズムを実装する

2017/07/11 10:34:04 / posted in エンジニアブログ, 機械学習

はじめに

ここにもちょっと書いたのですが、NPI(Neural Programmer-Interpreters) という仕組みがあります。NPIはDeepLearningで「プログラムの実行」を学習させようという試みです。「プログラムの実行」方法を人間がプログラム言語で組み立てるのではなく、「プログラムの実行」をNPIが事例をみて学習するというのが醍醐味かなと思います。

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Pythonでベイズ最適化を使ってハイパーパラメータを探索するライブラリ実装のメモ

2017/06/14 10:00:41 / posted in エンジニアブログ, 人工知能, 機械学習

はじめに

ベイズ最適化(参考:ベイズ最適化入門, 機械学習のためのベイズ最適化入門)を使うと、機械学習の時の各種Try&Errorで決めざるを得ないようなハイパーパラメータの探索を効率よく実施できる可能性があります。

考え方などは最近色々解説記事が増えてきたおかげで理解はできるのですが、GridSearchのライブラリみたいな形ではWeb上で見つけられなかったので、今回作りました。きっと車輪の再発明なのだと思うのですが、まあ再発明は勉強にはなるので良しとします。

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Kerasでちょっと難しいModelやTrainingを実装するときのTips

2017/05/30 11:57:10 / posted in エンジニアブログ, 機械学習, Keras, Python

はじめに

※ Keras2 を対象にしています。

Kerasのコードはシンプルでモジュール性が高いのでシンプルに記述可能で、理解しやすく使いやすいです。
ただし、標準で用意されている以外のLayerや学習をさせようとすると、あまりサンプルがなくてどう書いていいかわからなくなることが多いです。

最近いくつか変わったModelを書いた時に学んだTipsを備忘録も兼ねて共有します。

目次

  • Functional APIを使おう
  • Weightを共有したい場合は Container を使うと便利
  • 「LayerのOutput」と「生のTensor」は似て非なるもの
  • Lambdaを使った簡易変換は便利
  • カスタムなLoss FunctionはSample別にLossを返す
  • LayerじゃないところからLoss関数に式を追加したい場合
  • 学習時にパラメータを更新しつつLossに反映した場合

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[改良版]KerasでVAT(Virtual Adversarial Training)を使ってMNISTをやってみる

2017/05/15 12:10:43 / posted in エンジニアブログ, 人工知能, 森下健, 機械学習, エンジニアリング

はじめに

遅まきながら、VAT(Virtual Adversarial Training)という学習方法を知ったのですが、Kerasでの実装が見つからなかったので実装してみました。

VATは簡単にいうと、「通常の入力X→出力Y」と「なるべく結果が異なるように入力Xに微小なノイズdを入力に加えた入力(X+d)→出力Y'」から「KL-Divergence(Y, Y')」を損失関数に余分に加えて学習をする手法です。

これだけだと何言ってるかわからないと思うので、詳しくは元の論文か、この方の解説をご覧になると良いかと思います。

VATは学習における位置づけとしては「正則化」に近いという話で、DropoutやNoiseを加える代わりになる可能性があります。Dropoutとかのパラメータを調整するのも面倒なので、VATで代用できると嬉しい気がします。

Kerasだとコスト関数や正則化関数に入力Xを使うようにするのが少し厄介なのですが、そこさえなんとかなれば、ChainerやTheanoでの実装があるので移植すればOKです。

先日、KerasでVAT(Virtual Adversarial Training)を使ってMNISTをやってみるを投稿したのですが、もう少しマシっぽい実装ができたので共有します。

Version

  • Python: 3.5.3
  • Keras: 1.2.2
  • Theano: 0.8.2

実装

前回からの違いは、

  • 損失関数をカスタマイズするのではなく、Model.losses に VATのLossを付けるようにし、学習時に妙な変換をしなくてよくした(これが大きい違い)
  • 通常の予測値に K.stop_gradient() を付けており、VAT計算から発生する余分な(?)差分の伝播を止めた(ということになると思う)(あまり結果は変わらないけど...)

というところです。

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KerasでBEGAN(Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks)を実装する

2017/05/10 10:00:58 / posted in エンジニアブログ, 人工知能, エンジニアリング

はじめに

GAN(Generative Adversarial Networks: 敵対的生成ネットワーク)という生成モデルの中でも面白い構造の仕組みを最近よく見かけます。Generator(生成者)とDiscriminator(識別者)が互いに競い合って精度を上げていく構造は、美術界での贋作者(=Generator)と鑑定士(Discriminator)の勝負のようでギャラリーフェイクのような世界を彷彿とさせます。仕組み自体に浪漫を感じます。さらにそれで精度良い生成ができるのだから本当に不思議です。

ただ、GANは学習が難しいというのが課題だったようなのですが、この BEGAN というのは二者の対立のバランスを取りながら学習することでこの課題を解決するとのこと。BEGANは結構内容がシンプルで理解しやすかったので、Kerasで実装してみました。

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マーケターだけでなく経営者にも届けたい!「いちばんやさしいコンバージョン最適化の教本」が目指したこと

2017/03/22 9:00:50 / posted in デジタルマーケティング, いちばんやさしいコンバージョン最適化の教本, ウェブ接客

「いちばんやさしいコンバージョン最適化の教本」が発売されて早1ヶ月。紀伊国屋書店新宿店でビジネス書ランキング3位に輝くなど、売れ行きも好調です。著者の深田浩嗣に本書についての思いを聞いてみました。

Amazonで購入

一緒に頑張ろう!と著者の深田浩嗣
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Sprocket新年会を開催しました

2017/02/06 14:39:58 / posted in Sprocket, セミナーレポート

2017年1月13日に、日頃お世話になっているパートナー様をご招待し、「Sprocketパートナー新年会」を開催しました。Sprocketの導入企業様は、昨年比で5倍に増えていますが、急成長はパートナー企業様があってこそ。日頃の感謝をお伝えするとともに、今後のSprocketの戦略や現在の活動などを紹介しました。

たくさんの方にご来場いただきました

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