はじめに FM_Harmonyです、8月2回目の投稿になります。 ↓前回の記事はコチラです tech-blog.rakus.co.jp 今回はgitコマンドのfetchについて、学んだ内容をまとめてみました。 今回の記事を書こうと思ったきっかけは pullとfetchの違い について尋ねられた時、細かいところまで答えられなかったことです。 （大雑把に fetchはデータを持ってくるだけ、pullはmergeまで行う ということまでは答えられたのですが...） そこで、この機会にfetchについて学びなおし

こんにちは、開発本部の楊です。メドレーの社内勉強会「TechLunch」で、前回は、 React の基本 を紹介しましたが、今回は HTTP Cache で、 医療介護求人サイト「ジョブメドレー」 のスピード改善ができないか検討した話について、共有しました。 なぜ HTTP Cache について話すことにしたのか ジョブメドレーには、医療機関や保育園、介護施設などさまざまな事業所の求人が掲載されています。現在、14 万を超える事業部の求人が掲載されており、かつ事業所側で求人原稿を修正することもできるため、

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こんにちは、新事業創造部の遠藤です。現在WEARの開発を行っています。 最近はWEARのコーディネート一覧やユーザー一覧など、リスト画面にバナー型の広告を実装をしました。 リストにデータを挿入する実装は簡単なように思えますが、種類の違うデータを扱う場合には、考慮するべきポイントがいくつかあります。 本記事ではリストに広告を表示することを例に、種類の違うデータをリストに挿入する際のデータの持ち方・実装ついて紹介したいと思います。 仕様 リスト画面にバナー型の広告を表示するにあたっての仕様は以下のとおりです。

宮澤です。 今回は、OneLoginのリスクベース認証機能の紹介をしたいと思います。 リスクベース認証とは OneLoginの"リスクベース認証"機能は、機械学習によって、不正なログインを検知して多要素認証を利用させるオプション機能です。 学習要素は以下となっており、その学習を元に、ユーザーがアクセスした際にリスクを判定します。 ※リスク判定は複数のレベルから選択できます。 地理的位置 現実的でない地理的位置からアクセス ブラックリストの国 新しい国または都市 ネットワークのアドレス IP知名度 新しいI

はじめまして、BASEビール部部長の氏原です。BASEのData Strategy Groupで機械学習エンジニアをしています。 今回初登場ということで、暑いときにいいサワーエールのお話でも......といきたいところですが、ここは開発ブログということなので仕方ありません。開発のお話をしましょう。 現在私は商品の画像に基づいて、その商品に似た商品を類似商品として提示するAPIの開発を行なっています。今回はこのAPIをYahoo!さんの NGT（Neighborhood Graph and Tree for

こんにちは。新事業創造部インフラチームの内山（@k4ri474）です。 弊社が運営する IQON というサービスでは、長らくMySQLのバージョン5.6.27を利用していました。これは2018年9月にEOLを迎えるため、RDSの方針として強制アップグレードがアナウンスされています。 MySQLを継続する選択肢もありましたが、Auroraの運用知見が溜まっていたということもあり、これをキッカケにMySQLからのAurora移行を実施しました。 新事業創造部ではほぼ全てのAWSリソースをCloudFormat

（Icon Credit *1 ） こんにちは。スタートトゥデイ研究所の後藤です。 今回は、集合を入力として扱うネットワークモデルの紹介をしたいと思います。機械学習の多くのモデルは、固定長の入出力や順序のある可変長の入出力を扱うように設計されます。画像データやテーブルデータは各サンプルの入出力の次元を合わせて学習しますし、自然言語処理のコーパスや時系列データは入出力の順序を保持して利用します。 その一方で、可変長で順序のない集合データを扱うモデルの研究は最近になって取り組み始められたばかりです。我々が研究

こんにちは。システム本部の苅部です。 BIツールの評価にあたって、WebpageTestとGoogleAnalyticsのそれぞれのデータを利用してTableauで可視化のイメージを掴んでみましたので、 一連の流れを備忘録として残しておきます。 その1 WebPagetestのデータを可視化する WebPagetestで定点観測しているデータについて、Tableauを使って時系列データおよび散布図として可視化していきます。 WebPagetestとGoogleSpreadSheetの連携については以前の記