競争優位性構築のための人間中心機械学習〜CVRからUXへ〜 - LIVESENSE Data Analytics Blog
テクノロジカルマーケティング部データマーケティンググループにてデータサイエンティスト兼UXアーキテクトをしている新保と申します。普段は機械学習を中心としたデータ活用の推進や新規機能のユーザ体験の設計をしています。ここ1年程リブセンスではサービスの戦略レイヤーや主要機能と結合度の高い領域に対して機械学習を適用していくことに挑戦しており、今回はそれらを実際にどのように行っているかをご紹介したいと思います。 パッチ型機械学習の成功体験とその限界 本題に入る前にリブセンスのデータ活用の歴史について少しお話しします。以前に別のメンバーが投稿した記事に詳しい説明がありますがリブセンスでは2014年にデータ活用の専門組織を立ち上げてから現在に至るまで機械学習のビジネス活用を継続的に行っています。初期の頃は既存サービスの枠組みの中でサービスとの結合度が出来る限り低く、かつ利益インパクトが大きい領域に機械学
ホットペッパービューティーのデータを研究用に公開しました | Recruit Tech Blog
こんにちは。９月１日でリクルートに入社して、４年目を迎えるATLのtatakabaこと高林です。そのような記念日に、リクルートオープンデータ第一弾として、 国立情報学研究所（NII）のご協力のもと、ホットペッパービューティーのデータを研究者向けに公開することになりました。 リクルートオープンデータの第一弾の取り組みになります。 手続き方法については、こちらを参照下さい。 公開する７つのデータセットは、以下の様な項目が含まれております。 店舗マスタ 美容室店舗のマスターデータになっております。店舗マスタには、以下のデータが含まれます 店舗ID(全てのデートセットとヒモ付が可能です。) 店舗名 店舗名読み 住所 緯度/経度 営業時間/休日 店舗代表名/肩書 店舗コメント 店舗URL スタイリストマスタ スタイリストマスタでは、店舗の美容師データの情報を抽出することができ、 得意な技術などのデー
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ヤフー、2017年にはネット企業からデータドリブン企業へ
ものづくりベンチャーが「ビッグデータ陣取り合戦」 シリコンバレー最前線（中） - 日本経済新聞
