こんにちは、開発本部の後藤です。医療介護の求人サイト「ジョブメドレー」の開発を担当しています。 ジョブメドレーでは各種キャッシュや sidekiq の queue 等に ElastiCache for Redis を利用しています。 先日、メドレーで定期開催している社内勉強会 TechLunch にて、ジョブメドレーでの ElastiCache for Redis の運用周りのネタや知見について発表しました。本記事では、その中から抜粋してメモリ周りの話について紹介します。 キー削除周りの仕様について キャ

こんにちは、開発本部の後藤です。医療介護の求人サイト「ジョブメドレー」の開発を担当しています。 ジョブメドレーでは各種キャッシュや sidekiq の queue 等に ElastiCache for Redis を利用しています。 先日、メドレーで定期開催している社内勉強会 TechLunch にて、ジョブメドレーでの ElastiCache for Redis の運用周りのネタや知見について発表しました。本記事では、その中から抜粋してメモリ周りの話について紹介します。 キー削除周りの仕様について キャ

技術本部の松本です。フォルシアでは、2019年新卒の学生を対象に、ワークショップや会社説明会を実施しています。エンジニア志望者向けのワークショップでは、膨大かつ複雑なデータから高速に最適解を導く独自の「高速検索技術」を、プログラミングの実践を交えながら学べるプログラムを用意しています。 本日は特別に、4月24日（火）に青山で開催したエンジニアワークショップで出題した問題を解説します。 問題 Level1 Level2 Level3 まとめ 今後のワークショップのご案内 問題 それでは、実際に出題した問題を

はじめに 新卒3年目に突入しましたnorth_mkyです。 エンジニアをしていると一度はコンピュータでの文字の扱いについて考えることがあるのではないでしょうか。 今回は、かなりの国の文字をカバーしている符号化 文字集合 、 unicode の特徴について書きます。 ※今回はわかりやすさのために厳密性は求めない書き方をしている箇所があります。ご容赦くださいませ。 はじめに 1. unicodeとは 2. unicodeの特徴 特徴1. 4次元で一つの文字を表す 特徴2. 他の文字と組み合わせて使う合成用文字

3月初旬に開催されたJaSST'18の参加レポートです。 [読了時間 8分] JaSST Tokyo とは 国内最大級の ソフトウェアテスト シンポジウムです。 JaSST'18 Tokyo ソフトウェアテストシンポジウム 2018 東京 日時 : 2018/03/07水～08木 場所 : 東京都 千代田区 日本大学 理工学部 駿河 台校舎１号館 参加者 : 1600人 参加費 : 2日券（早割） 8,400円 チュートリアル 受講券 10,800円を追加購入すれば、ワークショップ形式の チュートリアル

データサイエンティストの中村です。 webで発生するトランザクション（購買など）の中には、確率分布を仮定することで抽象化できる物があります。 今回は、トランザクションが発生する現象をモデリングする手法のひとつであるBG/NBDモデルと、この手法にもとづいて将来発生するトランザクションの回数を予測するためのライブラリである lifetimes を紹介します。 トランザクションのモデリングについて 1987年にSchmittlein等によってPareto/NBDというモデルが提案されました。これは顧客の継続的

こんにちは。 データチームの後藤です。 A/Bテストはサービス改善のための施策の効果測定に欠かせないツールですが、最近のVASILYでは、運用するサービスが増えてきたことに伴いA/Bテストの内容も多様化してきました。今回はそのA/Bテストにベイズ推論を用いた具体的な例を紹介します。 問題設定 あるサービスのコンバージョン率を上げるため、コンバージョンの前提となる行動Xを増やすための修正を実施しました。ここで、「コンバージョン」は商品の購入などの成約を、「コンバージョン率」は利用数に対して成約に結びついた割

メディアシステム開発部の野崎です。 メディアシステム開発部では、「 auWebポータル 」や「 auスマートパス 」といった、サービスを担当しています。 弊社では一部のサービスでアクセスログなどをTreasure Dataに貯めています。 今後はこのデータを分析活用し、より良いサービスを提供していきたいと考えています。 その一歩として、今回はTreasure Data内で使える機械学習ライブラリhivemallを利用してユーザレコメンドを試してみました。 はじめに 今回は、DACさんのブログを参考にさせて

コンピュータの演算性能向上と低価格化により、流体解析や構造解析などCAEのシミュレーションを複数の条件で同時に実行できるようになりました。その結果、CAEから得られた大量のシミュレーション結果を、機械学習の教師データとして利用することが現実的になってきました。実際の例としては、最適化アルゴリズムを使用した設計探査や、深層学習による温度分布からの境界条件の推定などが実現しつつあります このような、CAEと機械学習を連携させる手法を実装するための構成として、機械学習はAmazon SageMaker、CAEは

はじめに はじめまして。開発エンジニアのCarboxyです。 ラク スに新卒で入社して、今年で２年目になります。 今回は、新卒（≒エンジニア初心者）が、効率の良いプログラムを書けるようになるきっかけになればと思い、プログラムの計算量の求め方とその比較方法をソート アルゴリズム （選択ソート）を例に紹介します。 計算量とは ある問題を解くためにどのくらい計算が必要かどうか（どのくらい時間がかかるか） → アルゴリズム の性能評価に使用できる。 O(オーダー)記法を用いて示す。 ※計算量には時間計算量と空間計

データサイエンティストの中村です。 ファッションアイテムの画像から抽出した特徴量は検索以外にも利用することができます。 今回はレコメンドにおける画像特徴量の活用について、以下の3トピックを考えてみたいと思います。 画像特徴量を利用したコンテンツベースレコメンド モデルベース協調フィルタリングにおけるコールドスタート問題の軽減 画像特徴量を利用したモデルベース協調フィルタリングの高度化 画像特徴量を利用したコンテンツベースレコメンド あるアイテム を好きなユーザーは とよく似たアイテムも好きであると仮定しま

はじめに 私の所属している部署では、主に法人のお客様のシステム監視・運用を24H365Dの体制で実施しています。 運用部隊にとっては、日々の運用業務を高度かつシンプルにしていくことが永遠の課題です。常にチームの業務を振り返り、どこか効率化できることはないかと模索しています。 数ある業務の中で今回は「監視データの異常分析」に注目します。 ある程度大きなシステムを運用していると、キャパシティ管理や障害の予兆キャッチの観点から、「ある期間の監視情報を調査してトピックを抜き出す」という作業が定期的に必要になります

フロントエンジニアの苅部です。 medibaシステム本部では一部サービスのA/BテストをGoogle Optimize(以下Optimize)で実施しております。 先日Optimizeの一般利用が可能になったようですので、これから初めてA/Bテストを実施する方に向けて、使用感を共有できたらと思います。 Optimizeの特徴 1. 無償版でも十分使える 無償版でもほとんどの機能が利用できるため、予算のないプロジェクトでもすぐに実践的なA/Bテストが開始できます。 実際にOptimizeを使ってA/Bテスト

こんにちは！ なんでもディープラーニングでやりたがる癖が抜けず、3ヶ月のディープラーニング禁止令を言い渡されていた後藤です。 本記事ではVASILYで利用しているデータ分析の環境について紹介します。 VASILYではデータ分析が必要な場面で、BigQueryとTableauを組み合わせて利用することが多いため、これらの実際の活用例とTableauの選定理由について紹介したいと思います。 以前、CTOがデータ周りの環境の全体像を紹介しました。 tech.vasily.jp 社内ではBigQueryを中心にデ

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: {inlineMath: [['$', '$'], ['\\(', '\\)']]} }) ; こんにちは、ＭＡＭ開発グループの椎橋です。 ＭＡＭとはマーケティングオートメーションの略で、マーケティングに関する機械学習アルゴリズムを作ったり、データ分析をして改善につなげたりしています。 今回は社内制度の クリエイターの日 を2日間利用して、社員旅行の班分けの最適化モデルを作りました。 以前はこの制度を利用してサーバ・ミドルウェアの勉強をしました。