Dockerfile放浪記 - SIer Retirement Engineer
本記事は、ストックマーク Advent Calendar 2021 - Adventarの8日目の記事です。 青春篇 炊飯器の早炊きが15分の壁を越え、3分の代名詞だったカップラーメンは1分タイプの商品が出回るようになり、花金じゃなくたって秒で退勤するこのご時世に、45分とはいかがなものか。 スプリントという煩悩から解脱して良い週末を迎えようと、リリースを金曜日に置いているAstrategyチームにとって、たまに思い出したようにやってくるあいつは1番のガンかもしれない。 GCPバッチのコンテナビルド。 洋の東西を問わず、自然言語処理で1番を自負する弊社にとって避けては通れない、あんちくしょう。 風雲編 EFSを使ってアプリケーションの変更でビルドが走らないようにしてみたり、速いと聞いたpoetryを導入するため長年連れ添ったrequirements.txtを無慈悲に切り捨ててみたり、そもそ
Anewsへの応用を見越した既存ニュース推薦手法の性能確認実験
ML事業部の金田です。今回はAnewsへの応用を見越して実施した、公開データセット（MINDデータセット）を用いた既存ニュース推薦手法の性能確認実験について紹介します。なお、実験で用いたコードはこちらに公開しています。 背景当社の開発する法人向けサービスのAnewsには、ニュース推薦システムが実装されています（その概要は以前の記事で紹介したとおりです）。 このシステムは、製品開発の初期段階に構築されたものです。その際には顧客要求を素早く叶えることが優先されており、当時はニュース推薦システムの研究動向を十全にフォローアップできていませんでした。構築以降に実施されたシステム品質改善も、顧客から寄せられた問題の解消を目的としていたため、「そもそも技術的観点から現行システムにどの程度改善の余地があるのか？」という疑問に対して、これまで明確な回答を用意できていませんでした。 この問題を解消するため、
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