「データサイエンス」に関連する技術ブログ

企業やコミュニティが発信する「データサイエンス」に関連する技術ブログの一覧です。

LIFULLファクトブックで目指す真のドメイン知識獲得

グループデータ本部データサイエンスグループの嶋村です。 グループデータ本部は、 LIFULLグループで生まれる新たなデータを安全かつ効果的に活用 できるようにし、 事業の変化と持続的な成長を促進 することを目指している組織です。その中で、データサイエンスグループは研究開発組織として、 「活用価値のあるデータを創出」 し、 「データを活用した新たな機能

長期報酬に対する逐次的オフ方策学習(半熟仮想株式会社との共同研究)

はじめに 初めまして。 アドバンスドテクノロジーラボ(通称ATL)の吉住宗朔とビューティーデータサイエンスグループの池田春之

他職種の人とコミュニケーションを取る時に気をつけていること

こちらの記事は カケハシ Part 2 Advent Calendar 2023 の12月23日の記事になります。 カケハシ Part 1 Advent Calendar 2023 もありますので興味のある方はそちらもお読みください。 はじめに こんにちは。10月の中日からカケハシでデータサイエンティストをしている川渕です。 入社してそろそろ2か月ほどになります。オンボーディングが大体終わり本格的な仕事が始まりつつあり、12

ML基盤を再構築したはなし

こんにちは、タイミーのデータ統括部、DRE(Data Reliability Engineer)グループ & DS(Data Science)グループ所属の筑紫です。 DSグループではML基盤の構築・運用保守を担当しています。 本記事では、ML基盤を再構築した話を紹介したいと思います。 ※ Timee Advent Calendar2023 のシリーズ 2の12月13日分の記事です。 経緯と課題 DSグループでは、様々なプロジェクトのML基盤を構築し

定例会議の議事録をNotion DBで構造化して、いい感じにした話

この記事は "Timee Advent Calendar 2023" の11日目の記事です。 qiita.com こんにちは、タイミーのデータ統括部データサイエンス(以下DS)グループ所属の菊地です。 今回は、定例会議の議事録をNotion DBで構造化して、いい感じにした話を紹介したいと思います! 前提 タイミーでは社内ドキュメントツールとしてNotionを採用しており、私が担当しているプロジェクトで週1回開催さ

メンバーの相互理解を深めるためにDSグループでやっていること

この記事は Timee Advent Calendar 2023 の7日目の記事です。 qiita.com こんにちは、データ統括部データサイエンス(以下DS)グループ所属の小栗です。 本記事では、メンバーの相互理解を深めるためにDSグループで取り組んでいる施策を紹介します。 そもそもの課題感 以下の要素により、DSメンバー間の相互理解が今後難しくなりそう…という課題感が当時あり、諸々の施策をス

【 Inter BEE 2023 】AWS ブースセミナーのご紹介

AWS は、2023 年 11 月 15 日 ( 水 ) 〜 2023 年 11 月 17 日 ( 金 ) にわたって幕張メッセで開催される Inter BEE 2023 に出展します。 ( 幕張メッセ 展示ホール 4 小間番号:4615 )。AWS ブースでは「Create. Deliver. Monetize.」をテーマに、「コンテンツ制作」、「放送」、「メディアサプライチェーン & アーカイブ」、「Direct-to-Consumer & ストリーミング」、「データサイエンス & AI/ML」

【検索改善】マイクロサービス化から適合率向上まで

はじめに こんにちは。宿泊検索チームの渥美 id:atsumim です。 最近は検索改善のプロジェクトを行っており、特にキーワードでの検索の改善を行っています。 今回はその中でこの1年くらいの改善についてお話しします。 言葉の定義 先にこの記事で用いる言葉の説明をします。 ハード検索 指定した条件と完全に一致する結果のみを返す検索方法です。 今回は ID に 変換さ

ChatGPTに自社の情報を組み込みたい①

はじめに こんにちは、一休.comデータサイエンス部の平田です。 みなさんChatGPT活用してますか? 一エンジニアとして便利に使ってはいるものの、自社サービスにどのように組み込もうか模索しているところも多いかもしれません。 一番の利用先として思いつくのが、自社の情報をもとに質問に答えるチャットボットではないでしょうか。 その中では、ハイコンテキスト

エリア面積計算の多面的アプローチ

こんにちは! LuupのData Strategy部(Data Scienceチーム所属)の大島です。ここでは、LuupのData Scienceチームと、Luupのデータ分析の醍醐味である地理空間データを使ったポート密度に関する分析をご紹介します。 LuupのData Scienceチームの紹介 Luupの事業では、電動アシスト自転車や電動キックボードを停めるポートの獲得、アプリや車両などのプロダクトの設計・開発・運用、車

テキストデータのかさましを実装する

はじめに データサイエンス部の平田です。 ディープラーニングのモデルを作る際、学習データが少ないことが原因で精度が上がらない場合、データのかさまし(augmentation)を行うことがあります。 画像の場合は、オリジナルに対して回転させたりノイズを少し加えることで同じラベル付けがされている別の画像を作り出すことができ、それを学習データに加えることで

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

一休のETL処理をAirflowで再構築しました

一休のデータサイエンス部に所属しています小島です。 以前データ分析基盤の構築で記事を上げていましたが、今回はETL *1 周りの話をしようと思います。 user-first.ikyu.co.jp 今回ETLのツールとして導入したのはAirflowというツールです。 2017年のアドベントカレンダーでも紹介させていただきました。 一休のデータフローをAirflowを&#x4

一休における開発組織の変遷(目的型組織への移行)

メリークリスマスイブ! 皆様クリスマスイブはいかがお過ごしですか。 データサイエンス部所属のエンジニア 笹島 id:sisijumi です。 年末ということもあり、今日は一休という会社のエンジニア組織の変遷を振り返るとともに、現状に関してもお話させていただきます。 (現状はデータサイエンス部ですが、今年の10月までは宿泊事業部のエンジニアのマネージャーをやっ

データ分析基盤、その後

この記事は 一休.comアドベントカレンダー2017 の20日目です。 データサイエンス部所属のエンジニア 笹島 id:sisijumi です。 今日はクラウド環境へのデータ分析基盤構築にまつわるお話をさせていただこうと思っています。 データ分析基盤の構築に関して 夏にデータ分析基盤を Azure SQL Data Warehouse を中心にした構成で構築 構築はしましたが、残念ながらこの構成での運用に
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