こんにちは。Python謹製のshellを使って早3年、エムスリーエンジニアリングGの河合 (@vaaaaanquish) です。 この記事はエムスリー Advent Calendar 2019 の21日目の記事です。 エムスリー AIチームでは、機械学習パイプラインとして「luigi」及び、そのwrapperである「gokart」を利用した開発、運用を行なっています。 本記事は、エムスリーとluigiの繋がりと、私が作成したluigiのshell補完をサポートするmodule「luigi-completion」の概要、その使い方について示すものです。 luigi.readthedocs.ioより luigiロゴ はじめに luigi_completion 処理の中身 おわりに We are hiring ! はじめに 前述の通り、エムスリーAIチームでは、機械学習プロジェクトにおけるパイ

この記事は Kyash Advent Carender 2019 19日目の記事です。 自己紹介 はじめまして。KyashのMarketingを担当しているUedaです。 過去には公式ブログでも登場したりしている僕ですが、実はKyashのカード発行の管理も担当しています。 blog.kyash.co 今日はKyashを約2年半見守り、Kyash Visaカードの移り変わり、ならびにカード発行を担当してきたUedaがKyash のリアルカードの歴史を語ります。 カードデザインのアップデート工程 カードデザイン申請 Visaといった世界的なブランドが絡むようなプロダクトにはブランドによるレビューが必須です。 具体的には、mm単位でのカード要素(カード番号、ロゴなど)の配置、カード要素とカードデザインのカラーバランスといった厳格なカラールール、といったガイドラインがあり、カードを発行する事業会社

本記事は，自然言語処理 Advent Calendar 2019 - Qiita です． はじめに 本記事ではトピックモデルと呼ばれるモデル・分野の中で最も有名なLatent Dirchlet Allocation, 通称LDA*1 とその周りのトピックモデルに関して,どんな資料があるのか？,どういった研究があるのか? といったことに主眼をおいてトピックモデルの研究とかを昔していた私の独断と偏見によるリストアップを行いました. 私の頭は2017年くらいで止まっているので、間違っている点があったり、今の主流とは異なる可能性もありますが、 暖かくご指摘いただけると助かります. Latent Dirchlet Allocation[Blei+,03]を始めとするトピックモデルを学ぶに当たって 何が参考になるのか どういった研究があるのか？ 実際にどうやって使うのか？(まだ出来てないよ・・・) と