Search Engineering Newsletter vol.17

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今回のイチオシ記事は以下の２つです。

• Netflix のおすすめ機能のリバースエンジニアリング
• Android 10 で実装されたフェデレーション学習による Smart Text Selection 機能

Search

• サービス特性にあった検索システムの設計戦略 - クックパッド開発者ブログ
  • 2019 年当時のクックパッドの検索システムの設計に関する記事。クックパッドマートの検索をどうやって作ったかは面白いですね。
    • NOTE: 検索の面白いところは、アプリによって全く要件が異なってそれをどう達成するかという試行は色んな方法があるので、事例を見ていて楽しい瞬間ですね。
• Elasticsearch の Go client で有名な olivere/elastic が ES8 以降はサポートしないので、利用者は公式クライアントに移行しよう
  • Go 言語を使って Elasticsearch と連携して検索システムを作りたい場合、公式クライアントがこれからの本流になりそうです。

Machine Learning & Data Science

• Netflix 視聴の 75％を支えるオススメ機能の秘密 | Kazuyo Nakatani’s Blog
  • 2014 年の記事ですが、Netfrix のおすすめ機能をリバースエンジニアリングしたブログの解説記事。8 年も前の記事ですが、この記事から今でも学べることは、多く良質なデータが良質なおすすめの体験を実現する。そのためにはコストを惜しまずデータの作成に投資するということですね。
  • Netflix はどのように映画をジャンル分けしているか - 不可視点も同じ記事について言及しており、解説の観点が異なるので両方面白いです。
• 「Android 13」は日本語の改行が自然に　 TextView に新機能 - ITmedia NEWS
  • ‘Android 13’ official release, improvement for Japanese environment and new features such as clipboard sharing - GIGAZINE でも詳しく書かれていますが、Android13 の Textview では単語が認識されるようになったみたいです。これは中でgoogle/budoux のような機械学習ベースのパーサーが動いているのだろうか? もしくは単に辞書を元にパースしているだけ?
  • グーグルはスマートテキスト選択をどう改善したのか？その手法が明らかに - ケータイ Watch
    • 同じような Android に搭載された機能でフェデレーション学習を利用して、Smart Text Selection 機能が Android10 から提供されていますが、この機能はまさに集合知を活かした機能で非常に面白いですね。僕は普段 Android を使っていますが、この Smart Text Seelction 機能は便利です。しかも各々の Android 端末からデータは受け取るが、フェデレーション学習によりプライバシー問題は克服してモデルを構築しているのが、このアプローチの面白い点です。
• LF AI & Data Announces Two New Sandbox Projects – LFAI & Data
  • マイコン向けの C で書かれた機械学習パッケージの1chipML　などが LFAI のサンドボックスプロジェクトとして追加されている。
    • NOTE: 正直 LFAI の選定基準がわからなくなった。ほぼ一人で開発されているようなプロジェクトだけど、サンドボックスだからいいのだろうか?
• Optimizing data ingestion infrastructure to support more AI models - Meta でデータの読み込み(ingestion)インフラストラクチャを GPU の進化に合わせてを継続的にスケールアップできるように継続的に改善している。 clip
• Netflix視聴の75％を支えるオススメ機能の秘密
• Netflixはどのように映画をジャンル分けしているか

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