新卒エンジニア向け機械学習研修2023を実施しました - ペパボ研究所ブログ
ペパボ研究所 研究員の渡辺（@ae14watanabe）です。 先日、ペパボ研究所（以降、ペパ研）が社内で実施した新卒エンジニア向け機械学習研修についてご紹介します。 ペパボでは毎年新卒エンジニア向けの研修を実施していますが、2020年からその研修の一環としてペパ研が機械学習研修を担当しています。 毎年、その時々の社内外の状況を考慮しつつ研修コンテンツをアップデートしているのですが、今年はChatGPTを始めとする大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）の発展と普及の勢いを鑑みて、研修目的やコンテンツを設定し、実施しました。このエントリでは研修の概要について述べるとともに、本研修オリジナルの資料を公開します。 本研修の目的 現在、多くのWebサービスが高度な自然言語処理機能を次々とリリースしているように感じます。我々GMOペパボでも例外ではなく、例えばロリポッ
新卒エンジニア向け機械学習研修2022〜機械学習と再帰化〜 - ペパボ研究所ブログ
研究員の渡辺（@watasan） です。 先日、ペパボ研究所のメンバーが社内で実施した、新卒エンジニア向け機械学習研修についてご紹介します。 ペパボ研究所は2020年から、新卒エンジニア研修1の一環として機械学習研修を実施しています2。 今年で3年目となりますが毎年アップデートを重ねており、今年はより「ペパボらしさ」の強い研修となりました。 このエントリでは本研修の目的やコンテンツについてご紹介できればと思います。 本研修の位置付けと目的 GMOペパボ（以降ペパボ）では、新卒入社したエンジニアに向けて、様々な技術要素について「現時点で一番良いやり方」を学んでもらうための研修を毎年行っています2。 フロントエンド、バックエンド、インフラ、セキュリティなど、Webサービスを構築するための技術に関して「現時点で一番良いやり方」を学ぶことが研修全体のゴールとして設定されています。 この新卒エンジニ
Google Cloud Platformを用いた形態素解析 - ペパボ研究所ブログ
ペパボ研究所 研究員の野村（@komei）です。 ペパボでは、自社が運用するウェブサービスのユーザの行動ログや属性情報などを収集・分析・活用するための基盤として「Bigfoot」を運用しており、今年Google Cloud Platform（GCP）を使った構成への移設を行いました。 本記事では、Bigfootの移設先であるGCPを用いて形態素解析を行う方法についてお話しします。 形態素解析を行う動機 ペパボでは、ユーザの行動ログや属性情報だけでなく、ユーザからのお問い合わせや商品情報など様々なデータをBigfootに蓄積しています。 これらのデータの中には、ユーザからのお問い合わせの文書や商品の説明文などの日本語の文書データも多く含まれています。 このような文書データから意味のある情報を抽出し活用するためには、まず文書に含まれている単語を把握する必要があります。 そして、TF-IDFやw
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