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こんにちは、2024/3/18 からファインディに入社した本田です。 ファインディでは、Findy Team+ という、エンジニア組織の開発生産性を可視化し、開発チームやエンジニアリングメンバーのパフォーマンスを最大化するためのサービスの開発に携わっています。 今回は、入社して一ヶ月ちょっとが経ったので、入社して新メンバーとしていいなと思ったことをご紹介したいと思います。 オンボーディングがわかりやすい 入社すると初めにオンボーディング用 Issue が作成、アサインされていて、いつまでにどういうことがで
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こんにちは。 電通 総研X イノベーション 本部プロダクト イノベーション センターの中山です。好きなものは自動化、嫌いなものは属人化です。 この記事では、私の所属するチームがとある課題を解決するために開発したアプリケーションについて、課題の発見からアプリケーションの内容、開発にあたって重要視した価値観について掲載します。 背景（IaCの素晴らしさについて） 電通 総研では様々なパッケージ製品を展開し、それらを様々な業界のお客様にお使い頂いています。 特に大企業のお客様にご利用頂く場合、パッケージ製品の標
はじめまして。SCSK渡辺(大)です。 シティーハンターの実写映画が面白かったので続編を熱望しています。 今回は、 Amazon Bedrock の Knowledge Base で 文字変換 をやってみました。 Pythonのreplaceメソッドを使えば簡単に文字変換することが出来るのですが、敢えてBedrockのKnowledge Baseを使いました。 まだまだ修行中の身ですので間違いが多々あるかもしれませんが、暖かい目で見て頂けると幸いです！ 目標 文字変換前のテキストファイルをS3にアップロー
特徴量設計とは？ 例えば、機械学習や人工知能を応用した顧客の解約予測、製品需要予測、商品の売上予測など、ビジネス上の重要かつ複雑な問題に取り組んでいるとしましょう。機械学習による予測分析では、よりよい機械学習のアルゴリズムや手法を選ぶことが成功の鍵であると思われがちです。ロジスティック回帰、決定木、ブースティング、ニューラルネットワークなど、適切な機械学習のモデルを選び、予測精度と解釈性のトレードオフを考慮しながらモデルをチューニングする作業も、モデル開発にとって欠かせない工程です。一方で、Garbage
マッチングアプリ化する「AI 採用」。出会いの効率化は成長への一歩か 2024.5.5 監 修 株式会社Laboro.AI 執行役員 マーケティング部長 和田 崇 概 要 2023 年に転職希望者が初めて 国内1000 万人を超え、雇用市場は新卒・中途の違いに限らず、すべての人にとってよりオープンな場所へと変わりつつあります。 そして、企業側でスクリーニングや面接ボットなどのAI活用が進むだけでなく、LLM（大規模言語モデル）の登場によって求職者側でも文章を作成したり校正したりとAIの利用が進んでいる今、
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AWS re:Invent 2023 では、 Amazon Titan イメージジェネレータ のプレビューを発表しました。これは、生成 AI (Generative AI) の基盤モデル (FM) で、英語の自然言語プロンプトを使用してリアルでスタジオ品質の画像をすばやく作成および調整できます。 Amazon Titan イメージジェネレータが Amazon Bedrock で一般的に利用できるようになったことを嬉しく思います。これにより、画像の即時カスタマイズなど、新しい画像生成および画像編集機能を使用
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