普通のプログラマの普通の設計 2022-01-26 本編(雑談)の前振りスライドです。 https://modeling-how-to-learn.connpass.com/event/231669/
![ふつうのプログラマのふつうの設計](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a25ab816a3115ed9f50732279c86230966cc032a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fa978f7f22adf4405b87c9fdf115c500d%2Fslide_0.jpg%3F20226746)
検索基盤部の内田です。私たちは、約1年前よりヤフー株式会社と協力し、検索機能の改善に取り組んでいます。現在、ZOZOTOWNのおすすめ順検索に用いている、ランキング学習を利用した検索機能も、その取り組みの一部です。 本記事では、Elasticsearch上で、ランキング学習により構築した機械学習モデルを用いた検索を行うためのプラグイン「Elasticsearch Learning to Rank」の簡単な使い方を紹介します。また、このプラグインをZOZOTOWNに導入し、実際に運用して得られた知見をご紹介します。ランキング学習の話題性が世の中で増していますが、検索エンジンを絡めた情報はまだ世の中に少ない印象があります。そのため、本記事が皆さんの参考になれば幸いです。 ランキング学習のイメージ ランキング学習(Learning to Rank, LTR)とは、機械学習の枠組みのひとつであり、
JMDC データサイエンティストの齋藤です。 データ分析の第一歩、EDA(探索的データ分析)にどう取り組んでいますか? 予測のための機械学習の話はよく聞きますが、EDAのための機械学習はあまり目にしないと感じるので、 今回は実務における「XGBoost+SHAPによるEDA」の実践例を取り上げてみたいと思います。 題材は2021年7月にリリースした「新型コロナウイルス感染時の重症化リスクファクターに関する分析結果」です。 https://www.jmdc.co.jp/wp-content/uploads/2021/07/news20210709_2.pdf このブログの内容はテクニカル中心ですが、分析結果自体も面白いのでレポートもご覧いただけると嬉しいです。 XGBoost+SHAPでEDAする理由 分析デザインの概要 Feature Importance SHAP XGBoost+SHA
こんにちは。エンタメ領域のDXを推進するブロックチェーンスタートアップ、Gaudiyでフロントエンドエンジニアをしているkodai(@r34b26)です。 色んなアドベントカレンダーをみながら、もう2021年が終わるのか…という実感が湧いてきました。 今回は、約2ヶ月前から開発チームで取り入れた「10min勉強会」について、その運用と改善の道のりを振り返ってみたいと思います。 勉強会がなかなか続かなかったり、チーム間のコラボレーションを促したい方にかなりオススメなので、よければご参考ください! 1. 10min勉強会を導入した背景 2. 運用のはじまり 3. つまずいたポイントと改善プロセス 3-1. 発表用の資料をつくらず、書記を立てる 3-2. ネタぎれ防止とkaizenをセットにする 4. 10min勉強会を運用してみての変化 5. さいごに 1. 10min勉強会を導入した背景 元
こちらのイベントレポートは下記のリンクからご覧ください www.tech-street.jp こんな方におすすめ ・PADを活用している人 ・PADをこれから活用しようと思っている人 ・社内の自動化推進担当etc ※何かしらノーコードツールを触ったことがある方におすすめなイベントです 開催概要 デスクトップ用RPAソリューションとしてリリースされた「Power Automate for desktop」を学ぶ、ノーコード/ローコードツールシリーズの勉強会イベントを開催いたします! 今回はMicrosoft社よりPower Platformの黒帯テクニカルスペシャリストをお招きしてPADの最新トピックスセミナーとPAD活用ユーザーLT3本立てでお送りいたします! イベント名 Power Automate for desktop勉強会 ~PAD最新トピックスと活用ユーザーLT~ 日時 2021
こんにちは。フロントエンドエンジニアの松岡です。 この記事では、Webアクセシビリティ向上をスタートするためにカルテット開発部で行った取り組みについて紹介させていただきたいと思います。 Webアクセシビリティ 私が「Webアクセシビリティ」を認識したのは、フロントエンド界隈でアクセシビリティについての注目度が上がり、時おりブログなどでこの言葉を見かけるようになってからです。 歴史に目を向けると、Webの技術の標準を定めているW3Cが20年以上前から WCAG(Web Content Accessibility Guidelines) を公開しています。 WCAG 1.0 Recommendation WCAG 2.0 Recommendation WCAG 2.1 Recommendation WCAG 2.2 Working Draft WCAG 3.0 Working Draft 当初
こんにちは。エンタメ業界のDXを進めるブロックチェーンスタートアップ、Gaudiyで主にバックエンドを担当しているkei(@kei32bit)です。 自分がブロックチェーン技術をキャッチアップし始めたのは1年ほど前です。最初の半年間くらいは趣味として、その後はブロックチェーン企業に入って仕事でもブロックチェーンに触れるようになりました。 もちろん全部を理解しているわけではないですが、次に来そうなブロックチェーン技術を予測したり、自分なりにテーマ課題を立てて調べたりできるようになりました。 (以前投稿した記事) techblog.gaudiy.com 本記事では、この1年間で自分がどういう情報ソースを元にブロックチェーンを勉強したかを紹介したいと思います。 今からブロックチェーン技術をキャッチアップするエンジニアの方々にとって、自分のキャッチアップの方法がご参考になれば幸いです。 1. 良質
こんにちは。レトリバの飯田(@meshidenn)です。カスタマーサクセス部 研究チームのリーダーをしており、マネジメントや論文調査、受託のPOCを行なっています。 従来の検索アルゴリズムの問題点 COILの概要 検索時の挙動 学習時の挙動 結果 実験 終わりに 従来の検索アルゴリズムの問題点 従来の検索アルゴリズムの問題点といえば、"意味"を考慮できないということが挙げられます。従来の検索アルゴリズムは、単語一致をベースとして、そのスコアリングをするのが基本だからです。そのため、単語が一致しないことによる弊害がおきます。そして、「あー、意味を考慮できたらなー」という発想に至ります。 その結果、クエリも文書もベクトル表現にして計算してしまえ!ということで近年研究が盛んに行われており、BERT1が提案されて以降、教師データがあれば、うまく行くことがわかってきています。さらに、近年、最近傍アル
ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。 technote.zozo.com 私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence(XAI)」と呼ばれ、近年注目を集めています。 図.XAIに関連する文献数の推移(引用:https://arxiv.org/abs/1910.10045) その中でも今回はユーザに対するアイテムの推薦問題に焦点を当て、「なぜこのユーザに対して、このアイテムが推薦されたのか?」という推薦理由の可視化が可能なモデルを紹介します。 本記事の概要
---【追記:2022-04-01】--- 「基礎線形代数講座」のPDFファイルをこの記事から直接閲覧、ダウンロードできるようにしました。記事内後半の「公開先」に追記してあります。 --- 【追記ここまで】--- みなさん、はじめまして。技術本部 開発技術部のYです。 ひさびさの技術ブログ記事ですが、タイトルからお察しの通り、今回は数学のお話です。 #数学かよ って思った方、ごめんなさい(苦笑) 数学の勉強会 弊社では昨年、有志による隔週での数学の勉強会を行いました。ご多分に漏れず、コロナ禍の影響で会議室に集合しての勉強会は中断、再開の目処も立たず諸々の事情により残念ながら中止となり、用意した資料の配布および各自の自学ということになりました。 勉強会の内容は、高校数学の超駆け足での復習から始めて、主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し 、および応用としての3次元回転の表現の基礎の理解
こんにちは。R&Dチームの河野です。主な担当業務は機械学習モデルの開発です。 タイから日本に留学し、卒業後日本企業に就職していました。データ分析・機械学習の業務経験が3年程度で、R&Dチーム唯一の女性かつ外国人のメンバーです。 直近の仕事はディープラーニングによるクラス分類モデルの開発を担当しており、今回はモデル精度評価によく使われる評価指標について初心者向け説明させて頂きたいと思います。機械学習モデルの精度改善には課題に適切な評価指標の選択がすごく重要のため、各評価指標の理解が必要になります。分類モデル開発に興味を持っている方・挑戦してみたい方にご参考になれば幸いです。 基本的な用語 ポジティブとネガティブクラス 混合行列 評価指標 正解率(Accuracy) 適合率(Precision) 再現率(Recall) F値(F1-score) しきい値とprecision-recallのトレ
GMOアドマーケティングのT.Nです。 アドテク業界ではCookieレス時代に向けて、 各社対応を進めているところだと思いますが、 弊社でもGoogleのPrivacy Sandboxについて調査を行い、定期的に勉強会を開催しています。 勉強会でFLoCについての発表を担当したため、今回はそれを記事にしました。 今回の記事は全体的に以下のページを参考にしています。 https://web.dev/floc/ https://github.com/WICG/floc FLoCとは FLoCの目的は、 3rd Party Cookieやフィンガープリントなどで個人のプライバシーに関する情報を集めることなく、 興味・関心に基づく広告を実現することです。 FLoCはFederated Learning of Cohortsの略です。 Federated Learningとは 日本語では連合学習。
ICT教育推進のためプログラミング教育が必修化され、教育関連企業も教育現場の要望に応えて様々な教育ツールのラインナップがされるなか、地図でプログラミングという一風変わったプログラミング教育を開発、提案するのが地図業界の老舗ゼンリンだ。5月12日から14日まで東京ビッグサイトで開催された教育関連業者のための展示会「教育 総合展(EDIX)東京」内の「第2回 STEAM教育 EXPO」に同社の製品「まなっぷ」が出展されていた。地図の会社が作った教育ツールとはどのようなものかレポートする。 「第2回 STEAM教育 EXPO」ゼンリンブースより 地図業界の老舗であるゼンリンは、その蓄積された地図データを元に様々なITビジネスを展開、カーナビゲーションから、位置情報を活用したIoTソリューション、行動支援サービスやエリアマーケティング、デジタルサイネージまで幅広い分野で業務展開しており、そんな同社
Googleアカウントさえあれば無料でPythonの機械学習プラットフォームが使えるColaboratory(通称Colab)というサービスがある。既に本連載でも何度か紹介したことがあるが、3月末に待望の有料プランが日本でも始まった。有料プランでも制限はあるもののGPUを備えた超高性能マシンが月1072円で使い放題になったのは大きい。実際に有料版を試してみたので使い勝手を紹介しよう。 1072円で高性能マシンが使い放題に Colabについて復習してみよう まずは、改めてPythonのColabについて紹介しよう。一言で言うならGoogle Colabはブラウザ上で使えるPythonの実行環境だ。Googleが無料で提供しており、教育用途や研究用に使えるものだ。 そもそもPythonで人工知能(AI)を、特に機械学習を試してみたいという人は多いことだろう。ところが、Pythonや機械学習の実
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。システム統括本部で社内プラットフォームを開発・運用している本田です。普段は大阪オフィスで働いています。(新型コロナウイルスの影響でここ1年はずっと在宅ワークが続いておりますが) 私は2020年度後期の6カ月間、ヤフー大阪オフィスが運営しているオープンコラボイベント「Mix Leap」にスタッフとして初めて参加しました。そこで「フロントエンドのテストに関する勉強会」を企画から入って開催し、結果200人を超える参加応募がありました! 今回はヤフーでのアソシエイトという働き方と、イベント企画から開催までを通した中での出来事や学んだことをお話しします。 ヤフーの技術コミュニティーとアソシエイト ヤフーでは東京、名古屋、大阪、福
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは! 2020年にヤフー株式会社に新卒入社をした外山水葵です。普段Yahoo!メールアプリでデザイナーとして携わっている傍らで、もじもじ勉強会という文字をテーマとした勉強会の運営を行っています。 みなさんは欧文フォント(アルファベット)を使ってデザインを行う時、フォント選びや文字の組み方にこだわりはあるでしょうか? グローバル化が進み、日本国内のデザインでも欧文フォントを使う機会が増えてきたと思います。この記事ではデザイナーが取り組みたいこれからの欧文フォント選びについて紹介します。 ヤフーのフォントについて考える ヤフーには「ビジュアルから1秒でヤフーだと伝わるための基準」としてYahoo! JAPAN Visual I
まあお悩みですけどね、技術的に難しいことってありますよね。で、他のメンバーに任せておくと、いつ終わるかわからない。聞いてもわからんわからんばかりで、こりゃダメだと言う時のことです。 いつものように、それ私が引き取るよ、ってその課題を引き取って、難易度の低いタスクを他のメンバーに任せます。まあそのタスクも大量なので、誰かがやらなきゃいけないし、高度な問題のために大量のタスクが積みあがるのもそれはそれでまずい。適材適所と言えばそうなのですが、本当にこれでいいのかなと毎回思います。 だって、またこの高度な問題に対するトラブルシューティングを見ることなく、メンバーは最終的に「できた」という形を手順書なりなんなりで確認することになります。ああこうやればできたのか、という感動があればまだいいですが、忙しいのでそんなことしている暇は多分ありません。 これ、私はまたスキルを一つ積み上げたのですが、どう考え
新しいことを始めるのは難しい。 特に最初の一歩を踏み出すことが。 それは技法を知らないためだ。 独学大全のジレンマ ようやく『独学大全』を読み進めている。 独学大全――絶対に「学ぶこと」をあきらめたくない人のための55の技法 作者:読書猿ダイヤモンド社Amazon 発売してから連日のようにおすすめツイートが流れ*1、2020年みんながオススメしたスゴ本でも堂々たる1位に輝いただけはあって、確かに良い本だ。前著『アイデア大全』『問題解決大全』も読んでいたので、評判だけということはないだろうと思っていたが、読み始めてみたら前2冊より面白い。もうちょっと早く読み始めても良かったな、というのが正直なところだ。 なぜ高い評判を得ているのに、俺は手を出すのが遅れたのか。それは「厚さ」のせいである。ソフトカバー版は788ページ*2、紹介文で「独学の百科事典」と謳うだけのことはある。しかも『独学大全』は実
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