“不確実性”を技術で解決してこそ「エンジニア」――リクルートが挑む内製化への道
日本の事業会社の多くは、内部に開発部門を持っていない。大規模な開発はSIerなどのパートナー企業に任せ、IT部門のミッションはシステムやインフラの運用――あなたの会社もそんな体制ではないだろうか。 しかし、クラウド化が進み、ビジネスの動きに柔軟に対応できるシステムが求められるようになった今、ビジネスの現場と、より連携できる形で開発を進められる「自社開発（内製）」に舵を切る企業が増えてきている。 人材派遣からメディア、各種Webサービスまで幅広い事業を展開する「リクルート」も例外ではない。同社は、2012年の分社化で、全社横断でITソリューションを提供する機能会社「リクルートテクノロジーズ」を設立し、そこから徐々に内製化が広がった。最初の取り組みは、中途採用で積極的にエンジニアを集めることだったという。 「当時新卒については、リクルートホールディングス全体で一斉に採用して、そこから配属される
自然言語処理技術の活用法 ーDoc2VecとDANを使って論文の質を予測してみた！ー - 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。 自然言語処理の技術は近年、飛躍的に発展しており、検索エンジン、自動翻訳、チャットボットやスマートスピーカーの自動応答など、私たちの生活の中でも様々な場面で使われています。本ブログでは、自然言語処理の研究開発で得られた知見をもとに実施した、Doc2VecとDANを使って論文の質を予測するという取り組みについてご紹介します。 イントロダクション こんにちは、アナリティクスサービス本部の金田です。 現在私は、自然言語処理の研究開発チームにいます。直近では、文書間の類似度や文書クラスの判別について、最新の知見をキャッチアップして、社内に共有しています。本ブログでは、自然言語処理手法の一つであるDoc2VecとDANを使った論文の質の予測をご紹介します。 今回は、私が大学で専攻した素粒子理論の論文デ
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