推しアイデア
ただ単にオークションを監視するだけでなく、取得できる情報を活かして、『結果予測』『データ蓄積』への転用を行っている。 データが少ない領域であったため、モデルもDNNやSVM等の有名なものに飛び付かず、モデル更新が高速なKRRを選定した。
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ただ単にオークションを監視するだけでなく、取得できる情報を活かして、『結果予測』『データ蓄積』への転用を行っている。 データが少ない領域であったため、モデルもDNNやSVM等の有名なものに飛び付かず、モデル更新が高速なKRRを選定した。
「ヤ●オクで終了間際に 値段から目が離せない…」 という声がチーム内から出てきた。 そこから、オークション体験について目が離せないので 「時間を使ってしまう」 「せっかく時間を使ったのに負けたら凹む」 ...という課題が見つかった。 その課題を解決するために開発を実施した!
データセットが少ない領域で機械学習モデルを利用する →KRRを使ってモデル更新を容易に →最新情報をモデルに反映しやすいように、システム設計 →スクレイピングを活用してデータ収集を促進 Infrastructure as Code →cdkを使って効果的にクラウドを管理
チームメンバー ごとう :フロント・スクレイピング・ML ふじえだ:バック・クラウド