非エンジニアがGASを書いて「ちょっとめんどくさい請求書処理フロー改善」してみた - AppBrew Tech Blog
はじめに AppBrewでスクラムマスター、ディレクターをしています「なっつん」です。 今回は、文系非開発職の私が「Google Apps Script（以下GAS）を書いてちょっとめんどくさい請求書処理フローを改善した話」について書きます。 先に少し私の自己紹介をしておくと、新卒からディレクターとして働き現在7年目です。AppBrewに入社するまでは 決済・会員基盤開発チームのディレクター to C・to Bサービスのプロダクトマネージャー webメディアのコンテンツ制作やYoutube動画のディレクター など、自らの好奇心に任せて、ディレクターやプロダクトマネージャーとしてサービスやコンテンツを作る動きをしてきました。 そして現在AppBrewでは、これまでの経験を生かしてスクラムマスターとして「最大限のパフォーマンスを発揮する最高のチームをみんなで作るための取り組み」をしています。
ナイーブベイズを使って1日で100万件の投稿をジャンル分けした話 - AppBrew Tech Blog
こんにちは、AppBrewでアルバイトをしている@Leoです。 自然言語処理の研究室に最近入った大学生で、趣味はKaggleと競技プログラミングです。 AppBrewでは、LIPSの投稿を使ったデータ分析をしています。 今日の記事では、弊社のアプリLIPSにて投稿ジャンルを機械学習を使って自動推定した方法を紹介します。 自然言語処理・確率関係全然わからない！という人でも読みやすい内容になっていると思うので、最後まで読んでいただけると幸いです！ LIPSにおけるジャンル 教師データの作成 ナイーブベイズ 単語分割 モデルの実装 分類結果 おわりに LIPSにおけるジャンル 最近、LIPSにジャンル機能が追加されました。 これは投稿されたクチコミにジャンルを設定できる機能です。 適切にジャンルを設定すると、投稿を検索するときにジャンルを使って絞り込めるなどの利点があります。 ジャンルは7種類（
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