「アルゴリズム」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「アルゴリズム」に関連する技術ブログの一覧です。
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MLストリームパイプライン・プラットフォーム
2018/10/23
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こんにちは、機械学習エンジニアの辻です。 先日、SageMakerの活用事例で登壇させて頂きました。 machinelearningnighttokyo20181.splashthat.com 機械学習で一番時間の掛かる作業といえば、やはり 前処理 ですよね。データレイクからデータを取得して、必要に応じて様々なデータストアからデータをかき集めて、加工して、また別のデータストアに入れてと。。。 大量のデー
iOSDC Japan 2018 にメドレーが協賛しました
2018/09/13
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こんにちは、開発本部の高井です。 メドレーは、去年に引き続き 8/30〜9/2 に早稲田大学で開催された iOSDC Japan 2018 (以下 iOSDC)に協賛しました。 みなさんご存知かと思いますが、iOSDC は国内の iOS イベントの中では try! Swift と並ぶ最大級のイベントです。 （オンライン診療アプリ「CLINICS」初期開発時から Swift で実装しています） CLINICS(クリニクス) オンライン診療・服薬
iOSDC Japan 2018に参加してきました
2018/09/10
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こんにちは！ LIFULL HOME'S事業本部 技術開発部の小賀野と申します。 普段フロントエンドやBFFなどの開発を行っているエンジニアです。 さて、今年もiOSエンジニアにとっての一大イベントの1つであるiOSDC Japan 2018が開催されました。 LIFULLは、昨年のドリンクスポンサーに引き続き、 今年はゴールドスポンサー＋前夜祭＆LT大会ビアスポンサーとして協力させていただきまし
【初心者向け】機械学習について簡単にまとめてみる
2018/09/06
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はじめに こんにちは sts -250rrです。 前回の記事ではARをテーマに記事を投稿いたしました。 今回はテーマをガラリと変えまして「 機械学習 」について簡単にまとめてみようと思います。 昨今、 AWS の Amazon Machine Learningや Microsoft のAzure Machine Learning Studioなどで手軽に 機械学習 を利用できるようになって来たことに加え、 楽楽精算では、 iOS 向けに領収書のアップロード
RとigraphでTUNAGユーザーの関係を可視化する
2018/08/31
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こんにちは。スタメンでエンジニア インターン をしております河井と申します。 本記事では、TUNAGにおけるユーザーネットワークの可視化の取り組みについて紹介いたします。 はじめに 弊社では TUNAG という社内制度をコミュニケーションの起点とする 社内SNS を開発しています。 TUNAG から社内制度を利用すると Facebook のような タイムライン に、制度を利用したことが
ElastiCache for Redis 運用小話 〜メドレー・ TechLunch〜
2018/05/25
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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
エンジニア志望者必見、Pythonで学ぶ「高速検索を支える技術」
2018/04/25
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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
˚✧₊⁎❝᷀ົཽ≀ˍ̮ ❝᷀ົཽ⁎⁺˳✧༚ ← どのように見えますか？ ~unicodeをざっくり知ろう~
2018/04/18
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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
JaSST'18 Tokyo 参加レポート
2018/04/02
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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、
将来発生するトランザクション数を予測する方法
2018/03/26
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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
PyMC3を使ったベイズ推論によるA/Bテスト
2018/02/19
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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
Treasure Dataのhivemallで類似ユーザレコメンドを試す
2018/02/07
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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
Amazon SageMaker（というかJupyter Notebook）からRescaleを操作する
2018/01/17
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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
ソートアルゴリズムで見るプログラムの計算量
2017/08/03
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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
レコメンドに画像の情報を活用する方法
2017/05/31
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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