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機械学習」に関連する技術ブログ

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G-gen の片岩です。当記事では Vertex AI Custom Training において カスタムコンテナ を使用し、標準では提供されていない LightGBM モデルの学習から 寄与度(SHAP)の出力 まで実行する方法を紹介します。 はじめに ビルド済みコンテナとカスタムコンテナの使い分け カスタムコンテナの利点 構成図 初期設定 データの準備と分割 カスタムコンテナの準備 ディレクトリとリポジトリの準備 学習スクリプトの作成 Dockerfile の作成 コンテナのビルドとプッシュ 学習ジョ
G-gen の片岩です。当記事では Vertex AI Custom Training を使用して、機械学習モデルのトレーニングから推論まで実行する方法を紹介します。Vertex AI Custom Training を使うことで、クラウド上のフルマネージド環境で機械学習モデルをトレーニングできます。 はじめに 機械学習モデルのトレーニング手法 Vertex AI Custom Training とは 構成図 初期設定 データの準備と分割 学習スクリプトの作成 学習ジョブの実行 推論の実行 推論結果の確認
みなさんこんにちは!ワンキャリアで新卒採用サービス「ワンキャリア」の開発を担当している菅野(GitHub: sgasho ) です。 普段はWebアプリケーション開発を主戦場としていますが、業務の傍らOSSコントリビュートにも注力しています。
.table-of-contents > li > ul > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは。データシステム部・MA推薦ブロックの伊藤( @rabbit_x86 )です。私たちのチームでは、メール配信などのマーケティングオートメーション(MA)に関する推薦システムを開発・運用しています。 従来、ZOZOTOWNのMA施策における推薦システムでは、 開発リードタイムと推薦精度のトレードオフ が課題でした。この課題を解決するため、ユーザーとアイテムをベクトルで表現し
はじめに こんにちは。Insight Edgeでデータサイエンティストをしている善之です。 「研修で基礎は学んだけど、次は何を学べばいいんだろう…」 「話題の新しいライブラリが次々と出てくるけど、どれを学ぶべきかわからない」 こんな悩みを抱えていませんか? 先日、 新人エンジニア・データサイエンティスト に向けた研修の一環として、 最新技術をどうやってキャッチアップし続けるか というテーマでレクチャーを行いました。 本記事では、その研修内容のエッセンスをご紹介します。 本記事は新人の方本人だけでなく、 後
3DCGモデルの生成に特化した機械学習モデルについて説明しています。特に、TripoSGとMV-Painterという2つのモデルを紹介し、これらを使用して高品質な3D形状とテクスチャを生成する方法を解説しています。
高火力 DOKはコンテナー型のGPUサービスで、NVIDIA V100やH100を実行時間課金で利用できるサービスです。 今回はこの高火力 DOKを使って、Ollamaを実行してみます。ローカルにGPUがなくとも、速いレ […]
こんにちは!バンダイナムコネクサス データ戦略部の吉村です。 データプロダクト課というデータ基盤、機械学習システムを構築しているチームのマネージャーをやっています。 本記事ではマネージャーを行う上で心がけていることを紹介します。 1.リーダーシップ型とフォロワーシップ型マネジメントの使い分け エンジニアリングマネージャーとしての役割を果たす上で実践していることの一つに、リーダーシップとフォロワーシップの使い分けがあります。 ラインマネジメント、プロジェクトマネジメントという他領域のマネジメント業務に対応す
背景・経緯 MLチームの紹介 こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でML(機械学習)チームに所属している山野です。弊社データ戦略部は、グループ最大のデータ戦略部門です。MLチームはMLプロダクト/プロジェクトマネジメント、モデリング、およびMLシステムの開発/運用にスペシャリティを持つメンバーで構成されています。私たちMLチームはこれまで、MLプロダクト開発を一気通貫で担当してきました。過去の案件事例の一つはこちら(レコメンドシステム導入事例)です。 MLチームのスコープ 青背景部分が
概要 こんにちは、バンダイナムコネクサスの小林です。 今回は過去のブログでも取り上げた、ゲームタイトル横断分析ダッシュボードのアーキテクチャを見直したプロジェクトについてご紹介します。 2021年にローンチされたこの横断分析ダッシュボードは社内でも非常に好評で、利用者の拡大とともに出てくる様々な要望を取り込み、機能追加を行いながら運用を続けていました。 一方で、このダッシュボードを支えるデータパイプラインを運用するメンバーはごく少数であったため、限られたリソースは機能追加などのリクエスト対応に割かれること
はじめに Turing株式会社 E2E先行開発チームの尾㟢です。私たちの開発しているAIモデルの一つに、画像情報を入力として車両が進む目標経路を出力するものがあります(参考)。Turingでは、目標経路の教師データ作成やそれに追従するための車両制御も独自に開発しています。本記事では、自動運転に欠かせない自己位置推定の技術についてご紹介します。 自動運転の自己位置推定における課題 自己位置推定で一般的な方法は、GNSS(Global Navigation Satellite System)を用いた手法です。
はじめに 2025年5月、dbt Labs から新しい実行エンジン dbt Fusion のpublic beta がリリースされました。現在はGA(General Availability)に向けた動きも進んでいます。 dbt Fusion による実行速度の向上やSQLの理解力強化については、すでに多くの場で紹介されていますが、個人的にはデータ分析基盤の拡張において避けて通れない「ELTパイプラインの変更」への寄与に着目しています。 そこで本記事では、dbt Fusion が提供する変更関連の機能に絞り
こんにちは! バンダイナムコネクサスのデータ戦略部で機械学習PJTのPdMをしている高野です。 データ戦略部内の機械学習チームでは、グループ内の様々なプロダクトに機械学習機能を提供するためにML基盤や機械学習モデルの開発を行っています。 そこで今回の記事では、機械学習モデル開発の一貫で実施した対照学習を用いたコンテンツベースレコメンドの技術検証について紹介します。 レコメンド技術検証の概要 下記図のように、似たアニメの推薦を実現するために、アニメのシリーズ関係とあらすじデータを用いたコンテンツベースレコメ
本記事は 2026 年 2 月 23 日 に公開された「 Implement a data mesh pattern in Amazon SageMaker Catalog without changing applications 」を翻訳したものです。 Amazon SageMaker Unified Studio でプロジェクトを作成する際、プロジェクトプロファイルを選択してプロビジョニングするリソースとツールを定義します。Amazon SageMaker Catalog はこれらを使ってデータメッ
LINEヤフー株式会社では、技術に関するイベントや勉強会の主催・協賛などを行っています。最新情報は各リンク先でご確認ください。タイミングによっては、申し込み開始前や既に満席となっていることがあります。...