ログラインの作り方｜1行の物語からストーリーを考える方法
今回は、ストーリーを考えるのに役立つ【ログラインの作り方】を紹介します。 「ストーリーのアイデアが思いつかない」、「プロットを完成させる前に挫折してしまう」、「物語を作りたいけど何から手をつけていいのかわからない」 そんなときは、まず１行の物語【ログライン】を完成させてみましょう。 ログラインとは ログラインとは、わかりやすくいうとストーリーの内容を１行にまとめたものです。 たった１行で、どんな主人公がどんなことをする話なのか、物語の主旨が簡潔にしめされます。 ハリウッド映画の脚本などでは、このログラインを軸にしてストーリーが組み立てられています。 ログラインの具体的な例 ログラインの具体例 『バック・トゥ・ザ・フューチャー』 タイムマシンで過去に行き、帰ってこられなくなった青年がトラブルを解決してもとの時代にもどろうとする話。『桃太郎』 桃から生まれた男の子が、犬と猿とキジを仲間にして鬼
PyCaretとMLflowで機械学習の実験を簡単に実行・記録する - DATAFLUCT Tech Blog
こんにちは！nakamura（@naka957）です。今回はPyCaretとMLflowを用いたAutoMLと実験記録を連携した活用方法をご紹介します。 今回は様々な機械学習アルゴリズムの比較・モデル実装に加えて、行った実験記録の管理を簡単に行う方法をご紹介します。実施事項がたくさんありますが、PyCaretとMLflowの活用で少ないコード行数で簡単に実施できます。 PyCaretは機械学習モデルの実装を簡単に行えるOSSですが、PyCaretからMLflowを呼び出すこともでき、実験記録の管理も同時に行えます。 【PyCaret】 ■ AutoMLライブラリPyCaretを使ってみた〜モデル実装から予測まで〜 ■【続き】 AutoMLライブラリPyCaretを使ってみた 〜結果の描画〜 【MLflow】 ■ MLflowの使い方 - 機械学習初心者にもできる実験記録の管理 - ■ ML
データドリフトを簡単検知！PythonライブラリEvidentlyを使ってみた - DATAFLUCT Tech Blog
こんにちは！nakamura（@naka957）です。今回は機械学習モデルの運用時で特に問題となるドリフトを検知するOSSをご紹介します。 本番環境のモデル精度が低下する現象をドリフトと呼びます。特にデータ由来をデータドリフトと呼びます。 機械学習はデータから入力情報と予測対象の関係性を推定する手法です。そのため、前提となる入力情報の性質が変化すると（データドリフト）、予測精度が低下します。 データドリフトの検知は機械学習のサービスを運用する上で非常に重要ですが、ドリフト検知を含まない機械学習プロジェクトも多いのではないでしょうか。 本記事では、ドリフト検知が簡単にできるPythonライブラリのEvidentlyをご紹介します。Evidentlyを使えば、簡単にドリフト検知が可能です。 では、本題に入っていきましょう。 データドリフトとは Evidently データセットとモデルの準備 デ
【R&D DevOps通信】データ基盤におけるGoogleグループ・IAMによるアクセス制御 - Sansan Tech Blog
研究開発部 Architectグループにてデータエンジニアとしてデータ基盤の開発・運用を担当しているジャン(a.k.a jc)です。 データ基盤の構築はETL処理の実装やパイプラインの監視だけでなく、セキュリティ、データアクセス制御管理もデータエンジニアリングライフサイクルの一環として、重要な存在になっています*1。データ基盤の第四弾となる今回は、BigQuery上に構築したデータ基盤におけるGoogleグループ・IAMによるアクセス制御を中心に紹介したいと思います。 また、過去のデータ基盤関連の記事も併せてお読みいただければと思います。 【R&D DevOps通信】データ基盤におけるGitHub Actionsを使ったTerraformとCloud ComposerのCI/CD - Sansan Tech Blog 【R&D DevOps通信】Cloud Composerを用いたデータ基
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