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設計」に関連する技術ブログ

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はじめに GENIEE SFA/CRM部署でプロダクト企画をしている増田といいます。 私は、入社してから5年間エンジニアとして働き、去年2023年の7月からプロダクトマネージャー(PdM)にロールを変更しました。現在は、GENIEE SFA/CRMのAIチームとして、AIを活用した商品企画、プロトタイピング、そしてAIで解決できる顧客課題の発掘と提案を主に行なっています。 SFA/CRMというのは営業活動や顧客関係性の管理を支援するためのツールで、会社や商談情報、顧客との活動の履歴などをSFAに貯めて一元
こんにちは、 一休.comスパ (以下、「スパ」)の開発を担当しているshibataiと申します🙏 今回はスパのデータベースの在庫の持ち方で試行錯誤した話をさせていただきます。 背景 2024-03-29追記: 一休.comスパにおける在庫の特徴について 一休.comスパが扱う「在庫」は、「ある日付の特定の時間に対する空き枠」です。以降の説明では、スパ施設ごと、日付ごと、また時間ごとに増えていく「在庫」をいかに効率よく扱うかについて説明しています。 詳細については次のスレッドも参照してください! http
SHIFTは、京都大学経営管理大学院(京大MBA)と協業し、産学連携により社会課題の一つであるDXとESGの発展に向けた調査・研究および情報発信などの各種取り組みを行っています。 2023年11月から2024年2月の計6日間にわたり、京大MBAと「短期集中講座『SHIFT流』企業価値を最大化するビジネスメソッド」を共催しました。本記事では、東京都・丸の内の京都アカデミアフォーラムで実施したDay1~Day3のポイントを、受講者からの声を交えながらご紹介します。 ■講座の目的
機械学習の鍵 「特徴量」。その重要性を考える 2020.12.25公開 2024.3.28更新 概 要 大量のデータを学習することでパターンや一貫性を見つけ出す機械学習では、データの中のどの部分を指標にするかという「特徴量」を考え抜くことが鍵を握ります。特徴量の概要や具体例を紹介します。 目 次 ・ 機械学習と特徴量 ・ 特徴量とは  ・ 概要  ・ 次元  ・ 目的変数  ・ 説明変数 ・ 特徴量が重要な理由  ・ 特徴量の質と量  ・ ノイズ除去と特徴量選択 ・ 機械学習での特徴量の具体例  ・ 売上
このブログ記事は Senior Solutions Architect の Dmitriy Novikov と Senior Edge Specialist Solutions Architect の Harith Gaddamanugu によって書かれました。 ネットワークセキュリティオペレーターの多くの方にとって、アプリケーションの稼働時間を守ることは、ネットワークトラフィックのベースラインを設定し、不審な送信者を調査し、リスクを軽減するための最善の方法を決定するという、時間のかかる課題となっています
はじめまして!2024年2月に「CA Tech JOB」というインターンシップにデータサイエンティス ...
こんにちは。フロントエンドチームの安井です。今回はLLMと相性のいいReactのChartライブラリを探すために検証を行いました。ReactのChartライブラリといえば数多く種類が存在し、どれを採用するのがいいか迷うところです。下記のサイトはReactのChartライブラリが一覧で整理されており、これだけでも数十個候補になるライブラリがあることがわかります。 https://awesome.cube.dev/?tools=charts&frameworks=react はじめに 本記事では数多く
自動運転だけじゃない。自動車×AIの最先端 2021.4.14公開 2024.3.25更新 概 要 さまざまな業界でAIの活用が進められている中、消費者の生活に密接に関わり、最も期待を集めている活用分野が自動車です。AIシステムを搭載した自動車はすでに市場に登場し、高レベルでの自動運転の実現に向けて各国・各社が開発にしのぎを削っています。しかし自動車業界で見てみると、AIの活用範囲は自動運転だけに留まりません。さまざまに活用される自動車業界でのAI活用の今を紹介します。 目 次 ・ 自動車業界での代表的な
こんにちは。LINE MUSICのサーバサイドエンジニアをしている森です。 LINE MUSICでは(主に他社の)音楽サービスのプレイリストの画像から曲を認識し、曲をプレイリストに取り込む機能がありま...
1. はじめに Findyでデータエンジニアとして働いている ひらき( hiracky16 )です。 この記事ではFindyで取り組んでいるデータ基盤について紹介します。 Findyでは2023年からデータエンジニアを採用し本格的にデータ基盤構築に着手しています。 これまではBigQuery(Google Cloud)を中心としたデータ蓄積・利活用をしていました。 今後もっとデータ分析、機械学習などのデータ利用を加速するためにデータマネジメントが不可欠だと考えており、データエンジニアを採用しています。 ま
はじめに こんにちは、会員システムグループの渡邊です。 社内にNotionが導入されて2年以上立ちました。 最近は何でもNotionで管理すればいいじゃんという気持ちになってきていて、試しにDB設計をNotionで行ってみたのでその感想を書いていきます。 範囲 今回はDB設計におけるエンティティ抽出とデータモデリング、ER図作成までをNotionだけで行います。 エンティティ抽出とモデリング NotionはMermaid記法が使えるため、こちらを使ってエンティティ抽出を行うことが可能です。 しかし、いきな
はじめに こんにちは、検索基盤部の倉澤です。検索基盤部では、検索機能に必要なデータを生成するバッチシステムの開発や運用を担当しています。また、ユーザーのニーズやサービスの成長に合わせてリアーキテクチャを行うこともあります。今回は、リアーキテクチャを繰り返し行う中で見えてきたバッチシステムの内部設計の品質を高める・標準化するためのポイントを紹介します。 今回、バッチシステムの内部設計をソフトウェアのアーキテクチャ特性(品質特性とも呼ばれる)に基づいて説明します。 ソフトウェアのアーキテクチャ特性とは、非機能
2024年3月15日(金)に開催されたYa8 2024 - ヤパチー 令和六年最新版(仮)にバックエンドエンジニアの大谷が登壇しました。 今回はイベントの振り返りとして登壇資料と登壇者の感想を紹介します。 登壇振り返り 【供養】DynamoDBでも部分一致検索したかった DynamoDBのパフォーマンスを活かしつつ、どこまで柔軟な検索が可能なのか検証しました。 設計例と合わせてします。 登壇者: @sara_ohtani_mt2 資料: https://speakerdeck.com/smatsu/gon
こんにちは! カスタマーサクセス部の河本(かわもと)と申します。 Amazon FSx for Windows File Server(以下、FSx)を構築する際、少しややこしいと感じるのがスループットやIOPSなどのパフォーマンス設計です。 当記事では、FSxのパフォーマンス設計について整理したいと思います。 前提条件 ディスクのパフォーマンスに影響するFSxのパラメータ ストレージタイプ ストレージサイズ スループットキャパシティ 結論 注意点 おわりに 前提条件 本記事はFSxに関係するパフォーマン
AWS Config は、AWS アカウント内または AWS Organizations 全体の AWS リソースの設定変更を追跡するサービスです。AWS Config は設定レコーダーを使用してリソースの変更を検出し、それらを設定項目 (CI) として追跡します。クラウドインフラストラクチャの複雑さが増すにつれ、CI の数は指数関数的に増加しています。ワークロードは、短い間隔でリソースを作成、更新、削除することが必要であり、従来の静的なものではなく動的なものになりつつあります。過去には、設定レコーダーは

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