Jagu'e'r AI/ML分科会 第2回 定期LT会（2025年5月） 開催レポート｜RyuFujimori
What is This ?お読みいただきありがとうございます。 本記事はJagu'e'r AI/ML分科会にて、今年から定期開催しているLT会の開催報告ブログです。 2025年5月8日、第二回定期LT会を開催しました 。前回に続き、30名以上の参加者があつまり、聴講者・登壇者の間で非常に活発な意見交換が行われる会となりました。 今回は2名の登壇者様から 「BigQueryの継続的クエリで作るニアリアルタイムレコメンド」(菊谷聡文 様/合同会社DMM.com) 「AIによる分析活用 設計からレポートまで」(松本祥三 様/株式会社MBK Digital) というテーマでデータとAIの最前線における示唆に富んだ2つのライトニングトーク（LT）をお届けいただきました。 これら二つのLTは、単に技術的な側面に留まらず、データとAIをいかに現実の課題解決に結びつけ、ビジネス価値を創出していくかという
Spark(DataProc)からBigQuery MLに移行してコストを削減した話 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 自社開発サービスである「Rtoaster（アールトースター）」は、2019年にユーザー分析機能の「自動クラスタリング機能」をSpark(DataProc)からBigQueryMLに移行しました。 ブレインパッドの新卒2年目の自社サービス開発エンジニアが、新卒1年目で取り組んだ、この大きなプロジェクトでの経験についてご紹介します！ はじめに 背景 ユーザー分析機能と自動クラスタリング 移行前の環境と問題点 BigQuery ML について 実装 モデル移行の実装 結果 料金の削減 実行時間の削減 運用の問題解消 最後に はじめに 本記事は、ブレインパッドの自社サービスである「Rtoaster（アールトースター）」のユーザー分析機能のチームで開発をしている、新卒入社2年目のエンジニア柴内がお送
MLOpsに必要な情報全部BigQueryに置いたら想像以上に捗った話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事はMLOps Advent Calendar 2020の13日目の記事です。 こんにちは。昨年本番環境のComposerでやらかしちゃった人です。今年は比較的平穏に機械学習を使用したサービス開発・運用に携われています。 携わっているサービスの1つで「MLOpsに必要な情報BigQueryに全部おいてみた」ところ想像以上に便利だったので、その方法について共有させてい頂ければと思います。 なお本記事でのMLOpsは 予測モデル/ハイパーパラメータのバージョン管理・デプロイ履歴管理 推論結果の精度監視 + 入力データの傾向監視 を指して
BigQuery MLにAutoML Tables、XGBoost、DNN、ARIMAが来たのでおさらい - Qiita
はじめに 日本時間2020-06-17のリリースで、BigQuery MLにAutoML Tables、XGBoost、DNNが来ました。release-notes#June_16_2020 おさらいに、BigQuery MLで何ができるか再整理します。 追記: 日本時間2020-07-02のリリースで、BigQuery MLにARIMAも来ましたね。日本時間2020-06-28のリリースノートでエラーになってたのですが、リリース日がしれっと修正されてました。release-notes#July_01_2020 BigQuery MLでできること概要 BigQueryでStandard SQLを使って、機械学習モデルを訓練、推論できます。 データの移動を意識する必要がないため、開発スピードを向上と同時に、モデルの民主化を実現できます。 例えば、以下のようにして、1時間ほど待てば、AutoM
Intro to text classification with Keras: automatically tagging Stack Overflow posts | Google Cloud Blog
As humans, our brains can easily read a piece of text and extract the topic, tone, and sentiment. Up until just a few years ago, teaching a computer to do the same thing required extensive machine learning expertise and access to powerful computing resources. Now, frameworks like TensorFlow are helping to simplify the process of building machine learning models, and making it more accessible to de
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How to build an end-to-end propensity to purchase solution using BigQuery ML and Kubeflow Pipelines
Stack Overflow in 2023: Predicting with ARIMA and BigQuery
Don’t get the Google Cloud Bill Shock! | DoiT
