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技術ブログまとめ
「Jupyter」に関連する技術ブログ
「Jupyter」に関連する技術ブログ
全 79 件中 61 - 75 件目
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2020年12月11日
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ElasticsearchとKibela APIを使ってSlackでのCSお問い合わせ対応業務を改善した話
この記事はBASE Advent Calendar 2020の11日目の記事です。 devblog.thebase.in BASE株式会社 Data Strategy チームの @tawamura です。 BASEではオーナーの皆様や購入者様のお問い合わせに対して、Customer Supportチームが主となって対応をしています。その中でもいくつかの技術的なお問い合わせに対しては、以下のようにSlackの専用チャンネルを通して開発エンジニアに質問を投げて回答を作成することになっています。 CSチームから
AWS
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Elasticsearch
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機械学習
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形態素解析
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Jupyter
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API
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GraphQL
BASE株式会社
2020年11月13日
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AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines)による機械学習パイプラインの構築と本番導入
ZOZOテクノロジーズ推薦基盤チームの寺崎( @f6wbl6 )です。ZOZOでは現在、米Yale大学の経営大学院マーケティング学科准教授である上武康亮氏と「顧客コミュニケーションの最適化」をテーマに共同研究を進めています。 推薦基盤チームでは上武氏のチームで構築した最適化アルゴリズムを本番環境で運用していくための機械学習基盤(以下、ML基盤)の設計と実装を行っています。本記事ではML基盤の足掛かりとして用いた AI Platform Pipelines ( Kubeflow Pipelines ) の概
Google Cloud
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アルゴリズム
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機械学習
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TensorFlow
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Jupyter
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Kubernetes
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SRE
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MLOps
株式会社ZOZO
2020年09月23日
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Amazon SagemakerでYOLOv4の学習環境を作ってみた
セーフィー株式会社要素技術開発部のおにきです。 クラウドカメラを用いた画像解析の開発を担当しています。 AWSのMLOps環境である Sagemaker について調査しました。試しに物体検出アルゴリズムである YOLOv4 の学習環境を作ってみたので紹介します。今回学習環境としてYOLOv4の著者Alexey Bochkovskiy氏が公開している ソースコード を利用しています。これはYOLOv3までの著者であるJoseph Redmon氏の開発していたフレームワークである Darknet をブランチし
AWS
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Docker
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Python
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機械学習
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TensorFlow
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Jupyter
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GPU
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MLOps
セーフィー株式会社
2020年01月22日
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Python初心者がSymPyで電気回路を解いてみた
はじめに Pythonの環境 実際に解いてみる RL回路 RC回路 さいごに はじめに こんにちは、crowd_kです。 プログラムを本格的に触り始めて、1年弱が経ちました。 というのも、私は「電気電子学科」出身であるためプログラミングは授業の一環でほんの少し触った程度しかありませんでした。 しかし、そんな授業で" Python "を少しだけ学んだことがあります。 内容は、" Python "を使って確率統計を解くというものでした。 紙を使って手計算すると、1問とくのに何十分もかけ、A4 の紙を1枚使い切
Python
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R
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プログラミング
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Jupyter
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初心者
株式会社ラクス
2020年01月22日
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JANOG44 ハッカソン優勝チームインタビュー!~最強のメンバーじゃなくても、優勝できた秘訣とは?~
こんにちは。BIGLOBE Style編集部の吉田、森山です。 2019年7月24日、神戸で行われたJANOG44ハッカソンにて、BIGLOBEと株式会社ZTVの合同チーム「自動棚卸しチーム」が優勝! そこで今回は、そのBIGLOBEのメンバーに優勝までの経緯や受賞のコツについてインタビューしました。 チームメンバー紹介 滝口 敏行 :中途入社でBIGLOBEへ。ネットワークインフラ運用の自動化等を担当。 前野 洋史 :入社3年目。バックボーンネットワークを担当。 及川 優星 :入社2年目。MVNO-NW
Ansible
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Python
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Jupyter
BIGLOBE
2019年12月25日
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PythonによるSARIMAXモデルを使った「TVCMの効果検証」への挑戦
※この記事は LIFULL Advent Calender の20日目です こんにちは! LIFULLでデータアナリストをしている竹澤( @Akira Takezawa )です. 今回は, LIFULLの データアナリストチーム の取り組みを紹介します. 本記事はデータ分析に興味がある方を対象に, 「マーケティングの実務で生かせる時系列分析」をテーマに執筆しました. まず, なぜこの記事を書いたかを簡単に説明します. 近年, 機械学習やディープラーニングの台頭を筆頭に近年データ分析の手法は爆
GitHub
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Python
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アルゴリズム
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Google BigQuery
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Deep Learning
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SaaS
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データ分析
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Jupyter
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テスト
株式会社LIFULL
2019年12月25日
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激動の2019年を振り返る
Aptpod Advent Calendar 2019 25日目=最終日の記事です。 CTOの梶田です。 あっという間に最終日となり、小さなトラブル😷もありましたがみんなの頑張りで今年も無事に完走といったところです。 素晴らしい! 今年は新しい試みでTechブログでの挑戦になったわけですが、昨年に比べ、記事を投稿した人も増え、バリエーションも広がり来年への布石ができたかなーと個人的には思っています。 さて、本題に。 2019年も終わりということでちょうどよいので月並みですが、2019年振り返りと2020年
AWS
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スクラム
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Jupyter
アプトポッド
2019年12月05日
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スピード優先の開発で溜まった技術的負債の返済計画(サーバーサイド編)
こんにちは! dely株式会社サーバーサイドチームの安尾です。 本記事はdely Advent Calendar 2019の5日目の記事になります。 qiita.com adventar.org 昨日は辻さんが「Jupyterもいいけど、SageMath使って可能性もっと伸ばそう!」という記事を書きました。 tech.dely.jp 本日は 「スピード優先の開発で溜まった技術的負債の返済計画(サーバーサイド編) 」 というタイトルで、今delyのサーバーサイドチームの技術的負債についての考え方から、負債返
セキュリティ
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機械学習
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サーバーサイド
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テスト
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SRE
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アーキテクチャ
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設計
dely株式会社
2019年12月04日
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Jupyterもいいけど、SageMath使って可能性もっと伸ばそう!
はじめに こんにちは。dely開発部の辻です。 本記事はdely Advent Calendar 2019の4日目の記事です。 qiita.com adventar.org 昨日は弊社CXO坪田が「突破するプロダクトマネジメント」という記事を書きました! プロダクトマネージメントっていつの時代も課題山積ですよね。弊社も多分に漏れずたくさんの課題を抱えているわけですが、それらをどのように 突破していくか 様々な観点からの具体的な取り組みが書かれていますので興味のある方は是非読んでみてください。南無。 blo
AWS
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Lisp
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機械学習
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サーバーサイド
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数学
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プロダクトマネジメント
dely株式会社
2019年09月25日
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【Amazon SageMaker】ノートブックインスタンスでRが使える話
0. これ is 何? Amazon SagemakerのノートブックインスタンスにてRが使えるようになったとのことなので試してみました。まあ、通常のjupyterとは変わらんとは思いますが。 1. ノートブックインスタンス起動 Amaozn SageMakerのノートブックインスタンス一覧から「Create notebook instance」をポチッ ノートブックインスタンス名を入力。インスタンスタイプは今回はt2.mediumとしまうす。 その他の設定はデフォルトで。「ノートブックインスタンスの作成
Jupyter
サーバーワークス
2019年09月11日
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データサイエンスチームでの1ヶ月インターンの記録
こんにちは。delyインターンのしょーといいます。 データサイエンスチームで1ヶ月間インターンさせていただきました。 本記事では、インターンで行なってきた事柄を紹介していきます。 目次 目次 1. コホート分析 分析手法 結果 2. アプリダウンロード数の推移 分析手法 結果 3. 動画視聴予測モデル作成 基礎となるデータフレームに至るまで 学習 精度向上に向けて このモデルを利用した機能提案 4. データサイエンスチームの取り組みに参加した 成果報告会を行なった 終わりに 1. コホート分析 レシピ詳細
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Jupyter
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Firebase
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テスト
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データサイエンス
dely株式会社
2019年07月11日
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社内マーケター向けの機械学習プラットフォームを作りました
はじめに こんにちは。データサイエンス部の平田です。 一休でのデータ分析はJupyter NotebookやJupyter Labを用いてDWHにアクセスして行われることが多いですが、サービスそのものと分析環境が乖離していることにより、分析結果を継続的にサービスに取り込むのが難しい状況でした。 また、マーケティング部の方々がJupyterを使用して分析した結果に基づいて継続的に施策を行おうとしても、Airflowに組み込む際のエンジニアの負担はそこそこありますし、修正するたびに依頼をしなければならないなど
Python
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機械学習
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SQL
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データ分析
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Jupyter
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API
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データサイエンス
株式会社一休
2019年05月24日
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KubeCon + CloudNativeCon Europe 2019参加レポート:CERNによるKubernetesを使ったヒッグス粒子のシミュレーションと、Spotifyの障害復旧話
こんにちは! SREチームでコンテナやパブリッククラウドを使ったインフラの構築や運用などを行っている @_inductor_ です。スペインのご飯が美味しすぎて日本に帰るのがつらい気持ちになっています。 本記事は、5月20日から23日にかけて行われているKubeCon + CloudNativeCon Europe 2019(以下KubeConまたはKubeCon EUと表記します)の参加レポートです。 昨年12月にシアトルにて開催されたKubeCon NAの様子については こちらの記事 をご覧ください。
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Git
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Terraform
株式会社ZOZO
2019年01月29日
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簡単なデータ集計と可視化を使って運用の改善を考える
こんにちは、マネージドサービス課の橋本です。最近はAthena、QuickSight、Jupyterあたりが仲良しなプロダクトです。 今日のトピックは弊社が展開している「AWS運用代行」というサービスの内側の話です。中の人の一員として、サービス改善のために実施している取り組みの一つを簡単にご紹介したいと思います。
Jupyter
サーバーワークス
2018年12月13日
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Org-modeを半年くらい使ってみた
Org-modeを半年くらい使ってみた Enigmo Advent Calendar 2018の12日目の記事です。 こんにちは、エンジニアの @t4ku です。半年ほどorg-modeを使ってメモや、日々のタスク管理を行ってきたのでやってみた感想を共有しようと思います。 org-modeとは何か? org-modeとは emacs 上で動作する アウトライナー です。 アウトライナー は有名なところでいうと Mac アプリでは Omnioutliner や webアプリでも workflowy などがあ
Emacs
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ゲーム
株式会社エニグモ
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