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Machine Learning
in
Money Foward
2016/10/29(sat) @dots.
自己紹介
所属:株式会社マネーフォワード PFM本部
名前:伊藤 徹郎 (@tetsuroito)
仕事:企画、分析、開発ディレクションなど
言語:RやSQL
好きなアルゴリズム:SVM (RBFカーネル)
マイブーム:カルマンフィルタ
自己紹介
マネーフォワードとは
PFM(Personal Financial Management)
事業(個人向け)
クラウドサービス事業
(ビジネス向け)
個人向け
自動家計簿・資産管理サービス
ビジネス向け
クラウドサービス
ビジョン
「お金を前へ。人生をもっと前へ。」
我々のサービスを通して、個々人のお金に対する悩みや不安が
軽減し、日々の暮らしの改善や夢が実現する。
そして、日本国内の「お金の流れ」が変わり、
より世の中が活性化し、新たなチャレンジを生み出しやすい
環境作りに貢献することが、我々が当事業を行う最大の目的である。
言語など
の会社
フルタイムコミッター在籍
様々な軸のMeetupを開催しています
様々な軸のMeetupを開催しています
今後も開催予定なので、
気軽にご参加ください!
サービス概要
自社調べ
(出所)調査委託先:マクロミル、調査手法:インターネット調査、
     調査日:2016年2月5日~2016年2月6日、
     調査対象者:30~40代 家計簿アプリ利用経験者412名
サービス概要
×
Machine Learning
チーム体制
現在、機械学習をメインにする組織はありません
#gogo_cloud_dataming
インフラエンジニア
サーバーサイド
エンジニア
マーケ・企画・分析
普段はSlack。Githubのリポジトリもあり、issueドリブンで活動
利用している技術
担当者
dailyバッチで転送
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機械学習
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MySQL
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セキュリティ
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分析
トレードオフのバランスを配慮して推進しています
機械学習による勘定科目提案機能
機械学習による勘定科目提案機能
機械学習結果をもとに勘定科目を提案します
機械学習による勘定科目提案機能
登録された仕訳は教師データとなり、精度を向上させます
リテンション分析
rpartパッケージを使って、ユーザーのリテンションを分析しました
[問題設定] どういうユーザーが継続して使ってくれるのか知りたい
[特定方法] 実際にリテンションしているユーザーからその行動要因を特定する
[タスク設定] ユーザーの行動ログを月次で集計して分類モデルを作る
[アルゴリズム設定] 要因分解メインなので、理解しやすい決定木を使おう
パラメータチューニングし、要因分析を実施し、施策に活かしています
使用例:
リテンションに効く要件を
満たすようにコミュニケーション設
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リテンション分析
リテンション分析
リテンションの状態遷移確率表のヒートマップです
リテンション分析
先ほどの状態遷移確率を事前確率として捉えて、
事後分布を最大化する(MAP推定)モデルを作りたい
今は脳内シミュレーションで大体ベイズ更新しています
モデル作りよりも施策介入で分布を更新しています。
機械学習勉強会も社内でやってます
これから取り組みたい分野
・PPDM (Privacy-preserving Data Mining)
 (プライバシー保護データマイニング)
・Differential Privacy
 (差分プライバシー)
・オントロジー
今後実現していきたいこと
・深層学習と強化学習の適用
・Contextual Banditの適用
・オンライン学習とランキング学習
etc...
入社者に期待していること
スキルマップで言えば、左記の
Machine Learningや
DataScienceな方と
ぜひ一緒に働きたい!
Help me
やりたいこと、実現したいことはたくさんありますが、
それらを実現するための仲間が全くもって足りません。
FinTech、BigData、機械学習で世の中に貢献したい
そんな人を熱く募集しています!!
We’re Hiring
詳細はマネーフォワード採用ページ、もしくはWantedlyページをご確認ください。
■マネーフォワード採用ページ https://recruit.moneyforward.com/
■Wantedly          https://www.wantedly.com/companies/moneyforward/projects
マネーフォワードでは、一緒に働く仲間を募集しています。
Thank you!
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