人工知能によるウェブサイト解析を行う株式会社 WACUL と共同で、高度なウェブサイト改善提案を行う機械学習システムの研究を行いました。ウェブページごとの成約率を比較するだけではなく、ウェブページの特徴を捉えたウェブサイト最適化を目指しています。
Facebook広告のlog情報から、それぞれのAdsetのConversion数などの将来予測を行っています。 Adsetのパフォーマンスの将来予測により、予算のポートフォリオや、広告運用の最適化を行うことを目指しています。 kaggleなどのコンペティションを参考に、より高い精度を出せるように日々研究しています。
ニコニコ動画の動画のログを用いて様々なデータ分析を行っています。具体的には、マクロなユーザの視聴の遷移の可視化や、ユーザ遷移のパターンの仮説検証、次に見る動画のコンテンツ予測などを行っています。
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鈴木雅大君が人工知能学会 2016年度全国大会学生奨励賞を受賞しました。
深層生成モデルを用いたマルチモーダル学習
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松尾豊先生が人工知能学会 2016年度全国大会優秀賞を受賞しました。
Deep Learningから身体性、シンボルグラウンディングへ
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鈴木雅大君が人工知能学会 2016年度全国大会学生奨励賞を受賞しました。
ウェブサイト最適化のためのバリエーション自動生成システム
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