「機械学習」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「機械学習」に関連する技術ブログの一覧です。
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初心者向け Git / GitHub 研修を開催しました
2022/03/09
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みなさんこんにちは、社内のエンジニアが働きやすくすることを目標にする Engineer Empowerment プロジェクトの @Mahito です。 先日 NTT グループのソフトウェアエンジニアを対象とした Git / GitHub の研修を NTT グループのエンジニア有志で行ったので、そのことについてお話しします。 ちなみに、以前に 社内のソースコードをGitHub Enterprise にとりまとめてる話 という記事も書
需要予測AIよ、需要は予測するものでなく作るものだ。
2022/03/06
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需要予測AIよ、需要は予測するものでなく作るものだ。 2022.3.6 株式会社Laboro.AI マーケティング・ディレクター 和田 崇 概 要 大量データを分析を得意とするAI。そのホットな活用分野として注目されるのが需要予測です。人間には難しいビッグデータの解析も、AIであれば高速に処理し、企業の利益に結びつくような予測もたしかに可能になるかもしれません。ですが
【連載：Recruit 機械学習コンテスト】②コンテストデータ作成について
2022/03/03
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はじめに この記事では、2021年10月に社内で開催したMLコンテストの利用データ準備に関する話をします。 本コンテストは検
Elasticsearchをゼロダウンタイムで再起動する
2022/03/01
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こんにちは。MAMADAYSバックエンドチームのsa9sha9です。最近Diablo3にハマりました。 MAMADAYSでは検索基盤としてElasticsearch(以下ES)を利用していますが、時たま再起動を実施したいケースがあります。 本記事では、ゼロダウンタイムでのESの再起動を実現するための注意点を実際のフローに沿ってまとめたいと思います。 MAMADAYSのアーキテクチャについては以前のTechBlogをご参照
キャディでの Streamlit 活用事例
2022/02/25
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こんにちは。ソフトウェアエンジニアの江良です。 普段は Web アプリケーションのコードをせっせと書いて暮らしているのですが、AI Lab の誕生に伴い、 機械学習 を専門とするエンジニアと協業する機会も増えてきました。 今回は、 機械学習 の研究開発プロジェクトで導入した Streamlit という フレームワーク について紹介しようと思います。 Streamlit とは Streamlit は Pytho
退屈な監視はPrometheusにやらせよう――アプリケーションエンジニアのためのcustom metrics入門
2022/02/21
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エンジニアの島です。AI戦略室でバックエンドシステムの開発をしています。 本記事ではPrometheusを利用して、独自のメトリクスを計測することで監視を効率よく行えることを紹介します。 背景 チームで作っているもの 社内共通基盤の活用 効果的な監視で得られるもの 問題の予兆に気付けるようになる 問題の原因特定につながる 時系列での傾向を把握できる Prometheusと
スタンバイの検索の仕組み
2022/02/18
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はじめに 求人 検索エンジン のスタンバイでは全国の仕事情報から自分のニーズにあった最適な求人を探すことができます。 この記事では、スタンバイの検索の仕組みを紹介します。 検索エンジン の概要 一般的に 検索エンジン は複数のフェーズから成り立つシステムです。 以下の図は 検索エンジン を構成するフェーズを表しています。 検索エンジン には、大きく分
2022年 エブリーの開発組織の抱負
2022/01/25
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少し遅くなりましたが、あけましておめでとうございます。エブリーのCTO今井です。 早速ですが、2021年の振り返りと今年の抱負についてお話しできればと思います。 2021年の振り返り 2021年は開発本部に属する全開発部の部長が入れ替わり、 僕自身もDELISH KITCHEN開発部長となり、そして10月にはCTOに就任することとなりました。 会社としてもPMV（パーパス・ミッション・
AIベンダー選定術。生涯ともに、障害を乗り越える
2022/01/24
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AIベンダー選定術。生涯ともに、障害を乗り越える 2022.1.24 株式会社Laboro.AI マーケティング・ディレクター 和田 崇 概 要 業務効率化や業務改善に向けて、あるいは新商品開発や新サービス開発のために新たな技術を導入してビジネス活用することは、どの時代であっても行われてきました。テクノロジーのタイプによっては自社での内製化を見越して導入を進られる
タイミーのデータ基盤品質。これまでとこれから。
2022/01/24
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はじめに 以前のデータ基盤 3つの問題解決と振り返り 問題1: データパイプラインの更新遅延 解決策 実装 振り返り 問題2: 分析チームへのクエリ修正依頼の増加 解決策 実装 振り返り 問題3: ETLパイプラインにおける加工処理の負債 解決策 実装 振り返り これからの品質に関する改善 はじめに 初めまして、タイミーのDRE (Data Reliability Engineering) チームの土川( @tvtg_24 )です。
IoBが拓く、身体とネットの新結合
2022/01/23
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IoBが拓く、身体とネットの新結合 2022.1.23 株式会社Laboro.AI マーケティング・ディレクター 和田 崇 概 要 2021年頃から急速に注目を集めている戦略的テクノロジーのトレンドのひとつ「IoB」。“身体や振舞いのインターネット化”を意味し、人々の状態や行動をデータとして取得することを目指すIoBとは、どのような概念で、今後どのような活用が見込まれるのでしょ
Elasticsearch Learning to Rankプラグインの使い方とポイント
2022/01/20
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検索基盤部の内田です。私たちは、約1年前よりヤフー株式会社と協力し、検索機能の改善に取り組んでいます。現在、ZOZOTOWNのおすすめ順検索に用いている、ランキング学習を利用した検索機能も、その取り組みの一部です。 本記事では、Elasticsearch上で、ランキング学習により構築した機械学習モデルを用いた検索を行うためのプラグイン「 Elasticsearch Learning to Rank 」の
今BASEに入社してやることあるの？という疑問に答えるよ
2021/12/25
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はじめに CTOの川口 ( id:dmnlk ) です。 これはBASE Advent Calendar25日目の記事です。僕は立候補してないのに勝手に日程が組み込まれてました。 BASE株式会社では積極的にエンジニア採用を行っております。 その中でよく質問を頂くのは「BASEに今から入社した場合にやることはあるのか？」というものです。 確かにサービスは成長し上場もしている企業で自分がやることはある
BUYMAサービスを運営するエニグモ／VPoEインタビュー「メンバーがやりたいことを後押しするのが自分の仕事」
2021/12/25
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こんにちは、人事総務グループの 廣島 です。 エニグモ で中途・新卒採用、採用広報などを担当しています。 エニグモ は「世界を変える、新しい流れを。」をミッションに、世界166ヶ国に900万人以上の会員を擁するソーシャルショッピングサイト「 BUYMA 」を運営しています。 今回は、エンジニア部署の部長小澤さんのインタビューをお届けします。 エンジニア組織や
インスタンスタイプのプロビジョンをもっと簡単に！Amazon SageMaker Inference Recommenderの紹介！
2021/12/24
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Amazon SageMaker Inference Recommenderとは？ aws.amazon.com aws.amazon.com docs.aws.amazon.com Amazon SageMakerにおいてリアルタイム推論を利用する場合、インスタンスタイプを選択します。MLOpsの中で悩ましいことの1つはこのインスタンスタイプの選択です。Amazon SageMakerはデータサイエンティストや機械学習エンジニアにとって便利な開発・実行環境でありますが、実際のところ各ジョブやエン