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データサイエンス」に関連する技術ブログ

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Timee Product Advent Calendar 2024 13日目の記事です。 MLOpsエンジニアとして10月にタイミーにジョインした、 ともっぴ です。 データエンジニアリング部 データサイエンス(以下DS)グループに所属し、ML基盤の構築・改善に取り組んでいます。 概要 本記事では、Vertex AI Pipelinesを効率的に開発するために行った 「Vertex AI Pipelinesテンプレートを管理するArtifact Registryの導入」 の取り組みを紹介します。 過去、
はじめに コンタクトセンターを運用している企業では、生成 AI の力を活用して、ユーザー体験とエージェントの生産性を向上させることを検討しているかもしれません。エージェントアシストやインテリジェントボットなどの機能は、コンタクトセンターの AI を活用した改革の結果として注目を集めています。 当社のお客様の多くはすでに、解決までの時間短縮と運用効率の最適化のために、主要なカスタマーサポートチャネルとして音声自動応答システム (IVR) やインテリジェント仮想アシスタント (IVA) を使用しています。そし
はじめに 株式会社 WinTicket バックエンドエンジニアの鈴木です。 本記事では2024年8月 ...
こんにちは。NTTコミュニケーションズでエバンジェリストをやっている西塚です。今日が10年目の結婚記念日です。 この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2024 6日目の記事です。 情報通信白書 によると、デジタルデータの活用が企業経営に対して効果があると複数の先行研究で明らかにされています。 ビッグデータを活用している企業はそうでない企業に比べて、イノベーションの創出が統計学的に有意な差で多いと言われています。 私自身もNTTコミュニケーションズにおいて全社デ
はじめに KTCデータ分析部 分析G マネージャの西口です。 未来に向けた技術開発や研究が、現実社会での課題解決にどのように貢献できるかを考えることは、イノベーションを推進する上で重要なテーマです。しかし、研究者と企業の間には「未来に必要な研究」と「現場で今すぐ使いたい技術」というズレが存在します。このため、両者が連携しづらいという課題が生じています。この記事では、この「マッチングの壁」を乗り越えるための取り組みについて、これまでの活動と今後の展望を紹介します。 (Generated by Microso
  こんにちは! 新卒1年目エンジニアのshimatsuです。   先日、サイバーエージェント・GitHub・スマートニュース・ウエディングパークの4社での女子エンジニアプライベートLT会を開催いたしました! 今回はこちらのイベントのレポをお届けいたします! 1. イベントの概要 元々10年ほど前に一部の社員同士で交流の機会が生まれたことがきっかけで、これまで何度かお互いのオフィスでのLT会を開催してきました。   今回のイベントでは各5分のLTで、技術の話や本の話、キャリア
はじめに こんにちは、リクルートでデータサイエンティストをしている松岡と大橋と長島です。 今回は、今年の8/25~8/28に
こんにちは。2024/11/04~11/07に開催された統計・機械学習系の学会、 第27回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2024) に、弊社データサイエンティストチームでオフライン&オンラインで参加してきました。 2024年は、人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にした基礎的発見と発明に対する業績により、AI/MLの分野がノーベル物理学賞を受賞したこともあり、 特別企画 として貴重な講演を聞くことができました。 また、2024年のIBISは「開かれたIBIS」として総勢1134
こちらの記事は、LUUP のTVCM放映に合わせた一足早い「Luup Developers Advent Calendar 2024」の15日目の記事です。 はじめに こんにちは。Data Groupの小林(@mizkino) です。 Luupにおけるデータ活用とそれを支えるデータ基盤についてお話しします。 近年、多くの企業でデータの信頼性をいかに担保するかが大きなトピックとなっています。 データの収集から加工、分析、そして意思決定への活用まで、各フェーズでの品質管理の重要性が認識され、様々な取り組みが行
こちらの記事は、LUUP のTVCM放映に合わせた一足早い「Luup Developers Advent Calendar 2024」の15日目の記事です。 はじめに こんにちは。Data Groupの小林(@mizkino) です。 Luupにおけるデータ活用とそれを支えるデータ基盤についてお話しします。 近年、多くの企業でデータの信頼性をいかに担保するかが大きなトピックとなっています。 データの収集から加工、分析、そして意思決定への活用まで、各フェーズでの品質管理の重要性が認識され、様々な取り組みが行
はじめに こんにちはサイオステクノロジーの小野です。 前回 はOpenShiftでGPUを利用するための設定方法について解説しました。今回はいよいよOpenShift AIを導入してJupyterNotebookを起動するところまでを解説します。 OpenShift AIの4つの主な機能 OpenShift AIのトップ画面は以下のようになります。 OpenShift AIのトップ画面 OpenShift AIには大きく4つの機能があります。 Data Science Projects データサイエンスの
こんにちは、東京科学大学大学院工学院情報通信系修士1年の城戸晴輝です。普段は自然言語処理の研究をしています。今回ご縁をいただき2024年8月19日からの8週間、データサイエンス統括本部 ソーシャルコマ...
自己紹介 こんにちは。タイミーのデータエンジニアリング部 データサイエンスグループ所属の吉川です。 1年前にタイミーに入社し、データサイエンティストとして日々業務に取り組んでいます。 前職では大手ゲーム会社で全社のCRMや離脱予測のモデル構築を担当していましたが、縁あってタイミーに入社することになりました。 まず入社後のミッションは「データを活用したプロジェクトの立ち上げ」でした。 立ち上げにあたり、何に取り組むか、社内の問題を探索し、下記のようなビジネス面とデータ活用面の2軸で取り組む領域やテーマの選定
こんにちは! データアナリストの@takahideです。 タイミーではプロダクト向き合いの分析業務を行なっています。 先日、東京都立大学の経済経営学部にてデータアナリストの講義を行わせて頂きました。 データアナリストの魅力やアカデミックな知の重要性に改めて向き合うことができたので、ご紹介できたらと思います。 内容は以下になります。 講義の背景 講義内容 事業と組織に関して データアナリストの業務内容 アカデミックな知の活用 講義の御礼 最後に We’re Hiring! 講義の背景 講義に至った背景は、知