ソフトウェア品質シンポジウム2017へ行ってきました こんにちは、運用推進開発部QAチームの id: qa00qaです。 突然ですが、みなさんソフトウェア品質ってなんですか？ QAチームは先日開催されたソフトウェア品質シンポジウム2017へ行ってきました。 会場 会場は東洋大学 白山キャンパス。 白山駅から徒歩5分ほどの場所にあります。 オープニングが行われた東洋大学内の会場前 東洋大学といえば・・・！ 東洋大学といえば、男子100mで9秒98の日本新記録を出した桐生祥秀選手ですね！ 会場の大学構内には桐生選手の写真や記事がいたるところに飾ってありました。 gunosy.com 昼食は学食を利用 昼食は東洋大学内の学食を利用しました。 東洋大学の学食 これで680円・・・飲み物が1つの場合は500円です。 さすが学食、お手頃価格ですね・・・！ 1日目セッション所感 1日目は以下のセッション

こんにちは、データ分析部のクボタです。最近はアイドルではsora tob sakanaの『ribbon』とアイドルネッサンスの『前髪』と東京女子流の『鼓動の秘密』を良く聴いています。来年のTIFと@jamが楽しみですね。 www.youtube.com www.youtube.com www.youtube.com 現在Gunosyでは様々なプロダクトを運営・開発していますが、施策等における意思決定においてデータを非常に重要な指標として扱っています。そのため、日常より分析部以外のメンバーも含めたダッシュボードやSlackのリアルタイム通知によるプロダクトの現状把握の場を大事にしています。 GunosyがKDDI株式会社と共同で提供しているアプリのニュースパスでは現在ダッシュボードはRe:dashを用いて作成しています。Re:dashは細かいSQLクエリの更新スケジュール設定や、Slack通

このたび、アルバイトとして続けてきたピクシブ株式会社を退職することになりました。まさかやめる時が来るなんて、思ってもみませんでした。 itochan.hateblo.jp ピクシブには、2012年7月から入社し2017年7月まで5年間働いていました。仕事ではAndroidアプリ開発をしていました。アプリのリリースボタンを押したり、開発のみならずASO（アプリストア最適化）やプロモーションについて勉強することもできました。 経験したこと pixiv Androidアプリ pixivコミック Androidアプリ pixiv Sketch Androidアプリ（ちょっとだけ） もうちょっと技術的なこと 入社当時Android 2.xのUIだったのをAction Barを使ったUIに変更する大規模アップデート （忘れたけどこの間いろいろたくさんやったと思う） 既存のコードをKotlinに書き換え

こんにちは、データ分析部の久保です。 データ分析部では四半期に一度ぐらい開発合宿を行っています。 参加は任意でもちろん業務としてカウントされます。 合宿編 今回の合宿場所は以前も使用したAirbnbのこちらの部屋を使いました。 www.airbnb.jp ホストのErikoさんも丁寧に対応してくれるし、部屋はとてもきれいで8~10人の宿泊にはかなり快適です。 ただ1点備え付けのwifiにつながりにくいという欠点があったので、今回は予めwifiレンタルをしていくことにしました。 【国内用】当日発送で高速WiFiをレンタル | WiFi東京RENTALSHOP 初日のチェックイン時刻までは途中小田原に立ち寄って、小田原の商工会議所の会議室を借りて各自作業しました。 今回各自が取り組んだテーマはいくつか例をあげると下のようなものでした - 「テキストアナリティクスシンポジウムでの発表に向けた実験

こちらでははじめまして、かとうです。 これまで第4回までやってきたGunosyのポッドキャストですが、今回からこちらのテックブログに更新情報を載せることにしました。 なお過去3回分についてはこちらです。 gunosy.fm #3 WWDCに行ってきた #gunosyfm gunosy.fm #2 ざっくりわかる、データ分析部 #gunosyfm GunosyのPodcast、gunosy.fmはじめました #gunosyfm 今回はGunosyデータ分析部のおおそねさんにAWS Dev Day Tokyo 2017で発表して来た話、スポンサー出展したJSAI 2017、社内の〇〇警察、録音環境について話を聞きました。 ゲストのおおそねさんは過去の回でも録音環境の構築と収録を担当しております。このポッドキャストは「音質がいい」という感想をよくいただくのですが、その環境の話やこだわりについても

はじめに こんにちは。Gunosyデータ分析部の大曽根(@dr_paradi) です。最近はJOHN TROPEA BAND featuring STEVE GADD etcのライブを観に行きました。 業務では主にニュースパスのユーザ行動分析、記事配信アルゴリズム開発全般を担当しています。 先日開催されました、AWS Dev Day Tokyo 2017において、「Gunosy における AWS 上での自然言語処理・機械学習の活用事例」というタイトルで発表してきましたので、その内容について簡単ですが書きたいと思います。 はじめに 発表内容 記事分類 属性推定 + スコアリング 属性推定 スコアリング 効果測定 (ABテスト) おわりに 発表内容 私が発表した内容は下記のスライドにまとまっています。弊社が提供するサービスのニュースドメインのもの(グノシー、ニュースパス)における処理の流れを大

こんちくわ。データ分析部兼サウンドエンジニアの大曽根です。最近は吾妻光良&The Swingin Buppersのライブに行きました。 今回は4/12に開催した「これからの強化学習」の輪読会の1.3節で紹介した価値反復法のアルゴリズムを、教科書とは異なる例で実装してみました。 開催報告については下記のブログをご覧ください。 data.gunosy.io メジャーなゲームである三目並べを、1.3節にて紹介されているSarsaを用いて学習しました。 教科書とは別の例で実装することで少しでも理解が深まればと思います。 価値反復に基づくアルゴリズム マルコフ決定過程において価値関数を特定の更新式に従って更新する手法です。(今回はSarsaで試しました。) 発表の際には、tの状態の更新式に次の状態 t+1が含まれているところなどがわかりづらいとの質問を受けました。 価値反復に基づくアルゴリズムでは過

こんにちは、データ分析部の久保です。 今日はサマーインターンの募集を開始したのでそのお知らせです。 データ分析コース｜Gunosy Summer Internship 2017 詳しくはリンク先を見ていただくとして、実際のGunosyプロダクトで使われるような「生きた」データ分析を体験できるインターンとなっています。 期間は3日間と短くなってはいますが、出題される課題を通じていろんなことが学べるように私達も準備しています。 当日はデータ分析部メンバーを始め、現在Gunosyで深くデータに関わっているメンバーがメンターとして適宜アドバイスも行うので、データ分析という仕事に興味はあるけど、実際どんなものなのか体験したいという学生の皆さんはぜひ応募してみてください（ちなみに今回のサマーインターンとは別に研究開発、データ分析アルバイトは通年でも募集しています）。 3日間六本木でおいしいご飯を食べら

こんにちは。データ分析部のオギワラです。最近は「NANIMONO (feat.米津玄師)」をよく聞いています。 今回はPythonのデータ分析ライブラリであるPandasについて、実践的なテクニックを「データ処理」「データ集計(Group By)」「時系列処理」の３カテゴリに分けてご紹介していきます。 Pandasに関する基本的な内容については、前エントリーで既に紹介されているので、是非こちらもご一読して頂けると幸いです。 data.gunosy.io データ処理 データの取り出し(query) 条件文に基づくデータ処理の適用(where) 各行への関数の適用(apply) データ集計(Group By) カラム毎に異なる集計を適用する(agg) 最大・最小値である行を取り出す(first) 標準化や正規化処理を適用する(transform) 時系列処理 時間の丸め処理(round) 時系

2017 - 04 - 21 株式会社ラブグラフを退職しました 4月21日を以て株式会社ラブグラフを退職した．最後のわがままで，今まで使ったことのない有給休暇を消化させてもらえることになったので，5月半ばまでは在籍することになっているが，ともかく今日が最終出社日だった．2015年3月頃から手伝っていたので，およそ2年に渡って関わり続けてきたことになる．長い間，様々な人たちから「やめろやめろ」と言われていながら，ようやく退職を決意することにしたわけであるが，以下に主たる理由を3つ挙げる． 第一に，今の組織に留まり続けても，今後自分にとって成長がないだろうと感じた． 初めの頃は，メンバーもごく少なかったこともあり，自分でサービスを作っているという実感があったが，ビジネスサイドの人間が増え，力を持つようになると，単に彼らの注文をこなすだけの作業が格段に増えた．「社内外注」とは言い得て妙なり，他人

gunosy-dm.connpass.com こんにちは。グノシー開発部のアルシャマンです。最近は、KID FRESINOのSalve feat. JJJをよく聴いています。 今日は4/12（水）に開催したGunosy DM #118について紹介します。前回に引き続きこれからの強化学習の1.3~1.5節の輪読と、論文紹介を行いました。 Gunosy DMとこれからの強化学習については、以下のブログ記事で紹介しています。 data.gunosy.io 書籍輪読（これからの強化学習） データ分析部の大曽根と吉田からそれぞれ1.3~1.4節と1.5節についての発表がありました。 1.3節では、MDP（マルコフ決定過程）における価値関数の表現と、それを推定するアルゴリズムについて学びました。具体的には、ある方策πのもとでの行動価値関数について成立する再帰式であるベルマン方程式とSarsaという学習

ハッカーの学校posted with カエレバIPUSIRON データ・ハウス 2015-01-23 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに スリラー/ ドラマ カテゴリ ウォー・ゲーム２　デッド・コード (WarGames: The Dead Code ) 2008 WarGames (ウォー・ゲーム) (1983) サイバーネット (Hackers) 1995 サベイランス -監視- (Antitrust) 2001 ザ・ハッカー (Takedown) 2000 23 ナンバー23 (1998) ザ・インターネット (The Net) 1995 ザ・インターネット２ (The Net 2.0) (2006) Underground: The Julian Assange Story 2012 フィフス・エステート/世界から狙われた男 (The

4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されているAIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、FacebookなどのSNSを通して多くのコメントを下さった方にも感謝の意を表します。ありがとうございます。離脱の理由は記事にある通りですが、総務省の方々も私達の立場を真摯に受け止めてくださっていて、実りのある議論を続けてくださっています。その上で、今後の議論を深めるために、いくつかの点について補足したいと思います。 汎用人工知能と特化型人工知能 現在、人工知能という言葉は大雑把には、 汎用人工知能（「強い」人

こちらの本をご恵贈いただきました。 ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ 作者: 加嵜長門,田宮直人出版社/メーカー: マイナビ出版発売日: 2017/03/27メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 一般的なSQLの本というのはDB管理の一環としてのインフラエンジニア向けの技術書であることが多く、意外にもデータ分析を主目的としたSQLの使い方やクエリの工夫の仕方について書かれた本というのはあまり多くないんですよね。故に、多くのデータ分析者は難解なテーマを実現するクエリを書きたくても参考になる資料が乏しく、途方に暮れるわけです。僕もHive / Redshift / BigQueryのクエリを書きながら「こんな分析がしたいんだけど、それを実現できるクエリってないよなぁ。。。」と何度天を仰いだことか。 そんなところに突然降って湧いてきたのがこちらの新刊書。もう目次を見ただ

gunosy-dm.connpass.com こんにちは、データ分析部の阿部です。 今回は、先日開催したデータマイニング研究会という勉強会についてご紹介します。 データマイニング研究会とは 本勉強会では書籍の輪読と論文紹介を行い、データマイニングに関する基礎知識の向上及び、先端事例の共有・議論を行うことを目的としています。 ２週間に１回のペースで開催されており、社外にも公開し広く知見を共有することを目指しています。 Gunosy創業時から取り組んでいるためこの手の勉強会としては歴史は長く(?)、今回で117回目になりました。 これからの強化学習 今回からは「これからの強化学習」を進めていて、1.1と1.2を終わらせました。 内容は強化学習の基礎的なところで、強化学習の構成要素が中心となっています。 これからの強化学習 作者: 牧野貴樹,澁谷長史,白川真一,浅田稔,麻生英樹,荒井幸代,飯間等

こんにちは。初めまして。 データ分析部新入りのmathetake(@mathetake)と申します。 先日個人ブログでこんなエントリを書いた人です: mathetake.hatenablog.com そんなこんなでTwitter就活芸人(?)として活動(?)してましたが、これからは真面目に頑張っていこうと思います。 今日はみんな大好きベイズモデリングおいて、事後分布推定に欠かせないアルゴリズム(群)の一つである*1 マルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov chain Monte Carlo) 通称MCMCに関するエントリです。より具体的に、 MCMCの意義(§1.)から始め、マルコフ連鎖の数学的な基礎(§2.,3.,4.)、MCMCの代表的なアルゴリズムであるMetropolis-Hastings法(§5.)、その例の１つである*2Langevin Dynamics(§6.)、そして(僕

データ分析部の久保です。 最近行ったライブはAimerのAcoustic Live Tour 2017です。 早いもので2017年も3月になりましたが、機械学習分野は相変わらずとてもホットな分野です。 去年はAI、人工知能という言葉がディープラーニングとともにバズワードになり、その傾向は尚も続いています。 その流行の元となったのが機械学習なわけですが、今その最先端ではどういう人がどのような研究をしているのかをかなりざっくりと見ていきたいと思います。 調査方法は2013年に同様のことを行ったとき qiita.com と同じく、NIPSとICMLという機械学習の代表的国際会議の過去3年分を対象とし、1st authorの重要度をそれ以外の著者よりも重くしてスコアづけしました。具体的には複数人の著者がいる場合は1st authorを0.8として、残りの0.2を他の著者に分配、1人の場合は1として

Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything

こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受