※課金なしで全文読めます（気が向いたら投げ銭をいただけると嬉しいです） こんにちは。ヤエリ（@yaesuri_man）です。 Harvard Business Review誌にて「21世紀で最もセクシー」と形容(※1)された、データサイエンティストという職業。 あれから約10年が経ち、我々を取り巻く環境はガラッと変わりました。 ・第三次AIブーム ・kaggleを中心とするコンペティションの民主化 ・内閣府のAI戦略（人材育成関連）発表 ・AutoMLの台頭 ・コロナ などなど・・・ 最近のブームでこの職業に憧れを持っている方も多いと思いますが、今後は未経験の状態からデータサイエンティストを目指す方にはいばらの道のりが待っていそうです。 というわけで、普段私が感じている足元の状況を踏まえながら、文系未経験からデータサイエンティストを目指す方のキャリア戦略について書いてみたいと思います。 【

この前の日経の記事でプリファードの西川CEOが「AIブームはもう終わる」と発言していたのが、とても象徴的なできごとだと感じた。AIブームが終わるというのは、誰もが分かっていて、話題にも良くなっていたが、AIに直接関わっている当事者としては、言い出しにくい雰囲気があった。

こんにちは。インフラエンジニアの永井(shanagi)です。 今回は、昨年から取り組んでいる機械学習の分野で、自分の作ったモデルをサービスに本番リリースする機会があったので、PoCで終わりがちな機械学習をプロダクト導入にこぎつけるためにどのようなプロセスを歩んだのかとそこで得た自分なりの知見を中心にご紹介できればと思います。 機械学習のプロダクト導入に向けては歩むステップが非常に多く、個々の詳細な内容について細かく書くと非常にボリューミーな内容になってしまうので、詳細は割愛し機会があればまたどこかでご紹介出来ればと思います。 内容は、ざっくり下記2つに絞りました。 どんな機能をリリースしたのか? 導入までの全体アプローチ ちなみに、なぜインフラ畑の自分が機械学習をやっているのかについては、昨年末に下記ブログにまとめたのでもし興味がある方がいれば読んでみてもらえればと思います。 kobito

こんにちは！MLエンジニアのたかぱい（@takapy）です。 今回は、ママリのアプリ内にレコメンドエンジンを導入したので、導入までの取り組みやアーキテクチャについてご紹介できればと思います。 目次 ママリ内での課題 アーキテクチャ概要 EDAとアルゴリズムについて オフライン検証の失敗と学び A/Bテストについて レコメンドアルゴリズムについて 強調フィルタリング（アイテムベース） Matrix Factorization 最後に ママリ内での課題 ママリはサービスとして6年目を迎え、サービスの成長とともにアプリ内の記事数も増えており、それに伴いユーザーが本来欲しい情報にたどり着くことも難しくなってきました。 加えて「子育て層のユーザー」という切り口1つとっても、0才児のママと1才児のママでは悩みや欲しい情報がまったく異なります。 このような背景から、これまで人的に行っていたルールベースで

【野澤 哲照（のざわ たかのぶ）】大学卒業後SIerに入社。薬品や食品などを扱うメーカー企業向けのERPパッケージを扱い、要件定義から開発・導入・保守などに従事。業務の傍ら趣味で行っていた開発がきっかけで、機械学習に出会う。そこから機械学習にのめり込み、2019年3月に実務未経験から機械学習エンジニアとしてコネヒトに入社。機械学習のモデリング・基盤開発・API開発に従事。 ーーお久しぶりです。最初に野澤さんとお会いしたのは弊社のKaggleイベントでしたよね。その時はまだ転職活動中だったかと思います。まず、これまでのキャリアについて教えていただけますか？ 新卒で入社したSIerに5年くらい在籍していまして、その時はERPパッケージ（業務改善システム）の導入をメインでやっていました。業務の半分はお客様のもとへ行って要件定義を行い、もう半分でシステム開発を行うような仕事でした。その時はPyth

機械学習を記事配信に採用したママリ - 0から構築したレコメンドエンジンのアーキテクチャ設計 コネヒト株式会社が運営する女性向け情報サービス「ママリ」では、2019年12月に記事配信で機械学習によるレコメンドエンジンを構築、2020年初頭にテストが完了しました。 機械学習を採用した背景、設計したアーキテクチャとテストの結果について伺いました。 コネヒト株式会社が運営する、女性を対象とした情報サービス「 ママリ」は、2014年のリリース以降、着実にユーザーを増やし、2020年3月現在、アプリ会員数は240万人（日本で2019年に出産した中で3人に1人が利用）、ママたちが集まるオンラインコミュニティとして定着しています。 ママリでは2019年12月、サービス内に掲載する記事の配信について機械学習を採用したレコメンドエンジンへ変更し、2020年初頭にテストが完了、いよいよ正式リリースとなりました

株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)について扱っていこうと思います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で