「Jupyter」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「Jupyter」に関連する技術ブログの一覧です。
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Vertex AI Pipelinesによる機械学習ワークフローの自動化
2022/06/07
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はじめに こんにちは。検索基盤部の倉澤です。 私たちは、ZOZOTOWNの検索機能の改善に取り組んでいます。ZOZOTOWNのおすすめ順検索ではランキング学習を用いた検索機能の改善に取り組んでおり、A/Bテストにて効果を測定しています。 ランキング学習やElasticsearch Learning to Rankプラグインについては過去の記事で紹介していますので、併せてご覧ください。 techblog.zozo.com techbl
JupyterHubを活用した、いまどきの情報科学の教育環境簡単クラウド構築 (前編)
2022/05/24
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AIや情報工学やバイオインフォマティクスなどの「いまどきの情報教育環境」を、JupyterHubを使って簡単構築する方法をご紹介します 4月にもなると新入学生も入り、はじめての情報科学の演習授業を開始する学校もあるかと思 […]
新卒がデータマート品質モニタリングシステムを0から創り、社内に展開して表彰された話
2022/04/25
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はじめに 初めまして、株式会社リクルートでデータプランナーとして勤務する酒井と申します。 2020年度新卒でリクルートに入り
【連載：Recruit 機械学習コンテスト】⑤サンプルノートブックについて
2022/04/07
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はじめに 機械学習エンジニアの荒居秀尚です。 この記事では、2021年10月に社内で実施したMLコンテストで参加者向けに作成
ネットワークをモデルとして抽象化しオペレーションを高度化するチャレンジ
2022/03/31
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サマリ この記事は3社協同プロジェクトの紹介記事であり、ブログリレーの中編です configを頼りにL1トポロジをNetBox上で再現し、Batfishで解析できるようにしました 障害耐性を測るためにリンク障害を模擬したL1トポロジを自動生成しました Batfishの解析結果からL1/L2/L3の情報をモデルとして抽出し再利用可能にしました はじめに イノベーションセンターの田島です。主に
jupyter notebookをGitで管理可能に！Jupytextの使用方法を紹介
2022/03/28
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こんにちは。XI本部、 AIトランスフォーメーションセンター の徳原 光です。 日ごろの業務では、お客様から預かったデータの分析や、AIシステムの開発を担当しています。 実際にやっていることは、データ理解のために EDA （探索的データ分析）を実施したり、分析やAIモデル開発を行うためにデータのクリーニングを行ったり、いわゆるデータサイエンスのどろくさい
jupyter notebookをGitで管理可能に！Jupytextの使用方法を紹介
2022/03/28
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こんにちは。XI本部、 AIトランスフォーメーションセンター の徳原 光です。 日ごろの業務では、お客様から預かったデータの分析や、AIシステムの開発を担当しています。 実際にやっていることは、データ理解のために EDA （探索的データ分析）を実施したり、分析やAIモデル開発を行うためにデータのクリーニングを行ったり、いわゆるデータサイエンスのどろくさい
JAXによるスケーラブルな機械学習
2022/03/17
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はじめに こんにちは、 ZOZO NEXT ZOZO Research のSai Htaung Khamです。ZOZO NEXTは、ファッション領域におけるユーザーの課題を想像しテクノロジーの力で解決すること、より多くの人がファッションを楽しめる世界の創造を目指す企業です。 ZOZO NEXTでは多くのアルゴリズムを研究開発しており、その中で JAX というライブラリを使用しています。JAXは高性能な機械学習のために設計
spaCyのDependencyMatcherでレビュー文から情報を抽出してみる
2021/12/20
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これは、 自然言語処理 Advent Calendar 2021 の20日目の記事です。 新卒2年目のエンジニア、吉成です。 普段はフォルシアのDXプラットフォーム部・技術研究所という2つの部署に所属し、web開発と自然言語処理の二足の草鞋を履いています。二兎を追う者は一兎をも得ずという言葉もありますが、今はひーひー言いながらも二兎を追えるエンジニアを目指しています。 ところで
ついに出た！AWSの無料で使えるJupyterLab環境 Amazon SageMaker Studio Lab (プレビュー)
2021/12/02
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AWSマネージドなJupyter環境はAmazon SageMakerノートブックインスタンスやAmazon SageMaker Studioがありました。新しく登場したAmazon SageMaker Studio LabもJupyterLab環境ですが、いったいどのようなサービスなのでしょうか？ Amazon SageMaker Studio Labとは？ AWSマネージドなJupyter環境といえばAmazon SageMaker ノートブックインスタンスやAmazon SageMaker Studioでした。しかし、これらのデメリットは料
コンピュータビジョン分野における世界最高峰の国際会議ICCV21の論文&コード紹介（前編）
2021/11/08
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はじめに こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺・齋藤です。普段はコンピュータビジョンの技術開発やAI/MLシステムの検証に取り組んでいます。10月11日から17日にかけて、コンピュータービジョン分野におけるトップカンファレンスのひとつである ICCV2021 がオンラインで開催され、NTT Comからは複数名が参加しました。ここでは、会議の概要と参加メンバー2名か
テレワーク環境下における数式とソースコードを交えた輪講の実践
2021/02/08
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ZOZO研究所 の森下（ @IshyMore ）です。本記事では、数式とソースコードを含む教材を用いてテレワーク環境下で輪講を実施した際に、スムーズに輪講を進められるよう工夫した点について紹介します。 目次 目次 輪講の目的 教材の選定理由 内容が基本的で、応用範囲が広い 数式に対応したソースコードが載っている 演習問題が大量にある 輪講の進め方 輪講運用のための
身近なデータで30分クッキング：Google Meetのログを解析してみる編
2021/01/26
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最近、身近な スモールデータ をさくっと分析してみる機会があったので、過程をまとめてみました。 スモールデータ の解析であっても、前処理、可視化、示唆出しなどデータ分析に必要な所作というのは変わりません。ステップに分けながら紹介したいと思います。 今回はツールに Google Spreadsheetしか使っていないので、ノンエンジニアのビジネスサイドの人であって
ElasticsearchとKibela APIを使ってSlackでのCSお問い合わせ対応業務を改善した話
2020/12/11
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この記事はBASE Advent Calendar 2020の11日目の記事です。 devblog.thebase.in BASE株式会社 Data Strategy チームの @tawamura です。 BASEではオーナーの皆様や購入者様のお問い合わせに対して、Customer Supportチームが主となって対応をしています。その中でもいくつかの技術的なお問い合わせに対しては、以下のようにSlackの専用チャンネルを通して開発エンジニアに質問を投げて回答を作成
AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines)による機械学習パイプラインの構築と本番導入
2020/11/13
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ZOZOテクノロジーズ推薦基盤チームの寺崎（ @f6wbl6 ）です。ZOZOでは現在、米Yale大学の経営大学院マーケティング学科准教授である上武康亮氏と「顧客コミュニケーションの最適化」をテーマに共同研究を進めています。 推薦基盤チームでは上武氏のチームで構築した最適化アルゴリズムを本番環境で運用していくための機械学習基盤（以下、ML基盤）の設計と実装を行っ