社内マーケター向けの機械学習プラットフォームを作りました - 一休.com Developers Blog
はじめに こんにちは。データサイエンス部の平田です。 一休でのデータ分析はJupyter NotebookやJupyter Labを用いてDWHにアクセスして行われることが多いですが、サービスそのものと分析環境が乖離していることにより、分析結果を継続的にサービスに取り込むのが難しい状況でした。 また、マーケティング部の方々がJupyterを使用して分析した結果に基づいて継続的に施策を行おうとしても、Airflowに組み込む際のエンジニアの負担はそこそこありますし、修正するたびに依頼をしなければならないなどコミュニケーションコストも発生します。 さらに、マーケティングに機械学習を取り入れたい場合でもairflow側で全部やってしまうと密結合になってしまいます。 そこで、Airflowから別の場所にあるJupyterを直接実行することによりエンジニアの負担は最小限にとどめ、自由に施策を打てるよ
「や」の前後は揃えてほしい
「AやBをCする」と言うなら、「AをCする」「BをCする」の両方が成り立ってほしい。文法的に。 でも「BをCする」しか当てはまらない用例が結構ある。話し言葉ならまあいい。でも、推敲されているはずの、公の場でさらされる文言でそういう例に触れるとモヤモヤしてしまう。 例えば以下はある電車内のアナウンス。 「携帯電話やゲームをしながらの歩行は、周りのお客様とのトラブルや怪我をされる恐れがあり、危険ですのでおやめください」 「や」が2つある。前半のそれでは「携帯電話」「ゲーム」が並列されている。でも「携帯電話をしながら」は不自然だ。完全にバツではないけど、公共の場でのアナウンスとしてはベストじゃない。「携帯電話やゲーム機を操作しながら」であれば、どちらにもきれいにつながったはず。 後半の「や」はもっとおかしい。「や」の前にある「周りのお客様とのトラブル」はどこにつながるのだろう。「トラブルをされる
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