UberのData Science ~ Userの目的地予測モデルの解説とそれに関わるベイズ推定の基礎学習 ~

くそっ！！あつがなついぜっ！！

先日、TokyoWebminigというDataMining系の素晴らしい勉強会で発表してきたので寄稿。初回からもう5年ほど経つみたいですね。ゴイゴイスー。その勉強会では、帰り道バイラルするまで、またはBlog書くまでが勉強会みたい名言があるみたいなので、いまやっと終わりましたと！w

TokyoWebminigという勉強会には、以前からお世話になっているのですが、去年からいただいていた発表枠を今回使わせていただきました。

テーマとしては、Uberという配車タクシーサービスが行っている"Userの目的地の予測モデル"[1]に関してです。

モチベーションとしては、リンク資料にも記載してますが、"かっこいい感じ"の"なんかいい感じ"のデータ活用方法はないものか、といった安易なものですし、実データを使って自身でやってみたものでもないですし、もちろん中の人でもないです。w

しかし、そこで扱われるベイズモデリングに関して、基礎の基礎の学習ができたので、非常に良かったと思います。人様の前で発表するとなると、穴も埋めるので、単なるinputより、質の良いものになりました。たいして難しい内容でもないので、check it out!!

これが、某セミナールームで噂の「勉強会駆動勉強」か！！www

それにしても"トピックモデル"の話[2]は非常に勉強になったし、"傾向スコアリング"の話[3]はうちの営業職の方々の業務にも役に立つものだし。

なんせ、議論に発表時間枠と同等のお時間をいただける分、少しばかり拙い内容でも、各会には各分野のスペシャリストが来てくださるため、議論またはアドバイスなど本当に自身のフィードバックになりました。明日から6月ですが、最近はちょっと時間を持てるので、基礎固め中。次は何をしようか。

Data Wow Analysis