データサイエンティストが力を発揮できるアジャイルデータ活用基盤
2019年4月16日（火）開催「PyData.Tokyo Meetup #19 SysML」の発表資料。 データ活用施策を実サービスに組み込むには、データサイエンス・機械学習のスキルだけでなく、エンジニアリングスキルも必要です。そのため、毎回データサイエンティスト・エンジニアの工数が発生して施策がスローダウンしたり、そもそも実施を諦めることてしまうことも少なくありません。私たちリクルートライフスタイルの CET チームは、この問題を解消するため、データ活用のための統一基盤を開発・運用しデータサイエンティストだけで施策を実施できる環境を整えています。本セッションでは、その基盤がどのように構築されているのか、また実際にどのような施策が実施されているのかを具体的にご紹介します。 https://pydatatokyo.connpass.com/event/123479/Read less
Qiitaで良い記事を書く技術 - Qiita
はじめに 記事はデザイン可能です。 わかりやすい記事には、わかりやすいなりの理由があります。 記事を書くための技術を学んで、伝えたいことが伝えられるライターになりましょう！ 本記事について 「こう書くとわかりやすい」という僕なりのベストプラクティスをまとめた記事です。 「読み手にとって読みやすく書く」ことだけでなく、 「書き手にとって書きやすく書く」ことについても考えました。 内容はトピックごとに分かれているので、右の目次から気になるトピックだけ読むこともできます。 僕自身、内部向けの限定共有記事を書くことがほとんどで、一般に公開する記事はこれでまだ３つめです。 狭いフィールドで得られた知見なので、この記事をみて書けばバズる！という類のものでもありません。 良い＝バズと思って来た方にはごめんなさい。 参考記事 [公式] ガイドライン 良い記事を書くためのガイドライン [公式] 機能の使い方
Rubyでメソッドのインライン展開をする - pockestrap
Rubyでメソッドのインライン展開をするRinlineというgemを作って、RubyちこくKaigiで発表した。 github.com speakerdeck.com docs.google.com 見るならSpeakerdeckよりもGoogle slidesの方がオススメ。オリジナルデータだし、URLがリンクになっている。 この記事では、スライドの概略的なことと、スライドに書かなかった補完を書く。 Rinlineとは Rubyでメソッドのインライン展開をするGem。メソッド呼び出しの回数を減らしてコードを高速化するのが目的。 次のような使い方がある。 require 'rinline' class C def foo bar end def bar puts 42 end end Rinline.optimize do |r| # Cクラスのfooメソッド内のメソッド呼び出しが最適化さ
MLflow 〜これで機械学習のモデル管理から API 作成まで楽にできるかも〜 - Qiita
※下記に 1.0.0 版の記事書きました MLflow 1.0 リリース！機械学習ライフサイクルを始めよう！ - Qiita はじめに 機械学習をサービスとして運用するには以下のステップが必要となるのではないでしょうか。 （ちなみに仕事できかいがくしゅうしたことないので下記の 99 割は根拠無いです ） 要件定義 目的や目標値の確認 「機械学習のスコアが高い」と「要件を満たす」は等価じゃないことに注意 どう提供するのか 入力値がわかりきっているなら、夜間バッチで全通り予測するとか とはいえ大抵分からないから随時入力を受け取ったら予測するようにしたいのです API としてアプリケーションサーバーから呼ぶ ← 今回想定していること データの分析 EDA（探索的データ分析）ともいう 困ったら最低下記だけでもやれば良い気がしてます 【Pythonメモ】pandas-profilingが探索的データ
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