2025/1/12（日）に行われた競プロ新年会（ https://kyopro.connpass.com/event/341443/ ）のテックトークで使用したスライドです。
月刊 競技プログラミングをお仕事に役立てるには
2025/1/12（日）に行われた競プロ新年会（ https://kyopro.connpass.com/event/341443/ ）のテックトークで使用したスライドです。
ジョブレコメンデーションについてのリサーチまとめ – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 9月のイベントでジョブレコメンデーションについて調べて発表(実務と論文で学ぶ ジョブレコメンデーション最前線2022)しましたが、ブログの方が情報量が多いのと、最近のSlideShareが非常にみづらいものになっているのに加え、アップデートもしやすいのでこちらに随時残せる記事を残しておこうと思います。今日はクリスマスなので、誰かにとってはクリスマスプレゼントとなりうるでしょうか。 業界にいるものとしての思い 私は大学時代に経済学部に通っていたときに、労働市場の流動性に
Machine Learning 共通基盤構築の振り返り〜チーム立ち上げからクローズまで〜 | メルカリエンジニアリング
この記事は、Merpay Advent Calendar 2022 の17日目の記事です。 こんにちは。メルペイ 機械学習チームでエンジニアリングマネージャーをしているshuukです。 本日は、Machine Learning Platformチーム（以下：ML Platformチーム）をクローズした話をしていこうと思います。 MLの共通基盤という魅力的なアイディア もしあなたが、複数のMLチーム（またはMLシステム）が並行稼働している組織にいる場合、それらの共通部分を括り出した基盤を作り、MLエンジニアはその基盤の上で作業したほうが効率的だと考えたことはないでしょうか。 実際、MLの構成要素は、おおまかには特徴量計算、学習、予測、サービングといったパーツに分解することができ、共通部分も多いです。 新しいMLシステムをスクラッチで開発する苦労を知っているMLエンジニアにとって、社内共通のM
実務と論文で学ぶジョブレコメンデーション最前線2022
第70回 Machine Learning 15minutes! Broadcastというイベントでお話する内容です。 ジョブレコメンデーション系の論文とか実務でやっていることを色々共有します。Read less
機械学習を用いた会議診断システムの開発
検証活動で作成した、会議を診断してくれる会議診断士さゆりの説明資料。 機械学習(SVM)を利用し、会議の良し悪しを判定します。
プロトタイプで終わらせない死の谷を超える機械学習プロジェクトの進め方 #MLCT4
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はViEW2021チュートリアルセッション「最新研究の始め方」のプレゼン素材です。また、xpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした「研究効率化Tips」の拡張版です。本資料では3社12研究室300ページにわたるノウハウの詰め合わせです。 VIEW2021のチュートリアルセッションでは時間の制限があるため、こちらの資料から一部抜粋して発表を行うことになりますが、VIEW2021チュートリアルセッションの方にも足を運んでいただければ幸いです。 VIEW2021チュートリアルセッション：http://vie
前の仕事でやってたディープラーニングの話
お仕事紹介 この夏にやってた仕事が、その後の皆様の努力もあって無事リリースされたようで、手元のアプリにも降ってきたし、ちょこちょこ表でも話が出ているのでその紹介を。 https://speakerdeck.com/diracdiego/20171029-kantocv-kikuta ここで紹介されているカテゴリ分類、というのが自分がやってた物です。 写真を、料理の名前ごとにフォルダ分けしたかのようなビューを作る、という機能で、そのうちモデルの所だけを担当していました。 UIやサービスとしてはいろいろ難しさもあるにせよ、モデルとしては画像からどの料理か当てる、なんていう、いかにも普通の画像認識問題となっている。 マルチラベルにするかシングルラベルにするか、とか、細かい所で選択肢はいろあろあるにせよ、データセットもラベル付けされてるのが既にあるし、そう難しい事は無いだろう、と思っていた（それは
検証："データサイエンティスト"から"分析"をとると何者になるのか。 - mirandora.com
近年、多くの企業が連日、AIやビッグデータ関連のリリースを出しておりまして、 それに伴い、データサイエンティストの市場価値も高まっている状況です。 しかしながら今後、AIが発達して自動でデータの収集や分析、可視化を行う世界が来た時、 データサイエンティストの価値とは何になるのでしょうか。 データサイエンティストとは、データサイエンティスト協会によると 統計・機械学習スキル x プログラミング（エンジニアリング）スキル x ビジネススキルを併せ持ったものとのことです。 では、それぞれのスキルをデータサイエンティストから除くと、 一体何者になるのでしょうか。ただの人でしょうか。 今後AIが担ういろんなものを除いてもそれでも残る価値、 それが将来的に必要な本質的な”データサイエンティスト”の価値なのかもしれません。 そこで今回は、 「word2vecを用いて、”データサイエンティスト”の価値を検
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グラフデータの分析と DSOC の取り組みを俯瞰する / Overview of graph data analysis and DSOC initiatives
エンジニアへの運動指導における機械学習適用の可能性
機械学習基盤を一人で構築するということ / Hitori ml team - Speaker Deck