ジョーシス、Japan COOに元モルガン・スタンレーの中川 瑞穂氏が就任
ITデバイスやSaaS管理などのコーポレートIT業務を自動化を可能とするプラットフォームを運営するラクスルグループのジョーシス株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役社長CEO：松本恭攝、以下「ジョーシス」）は、事業のさらなる飛躍に向け、2022年12月1日付でJapan COOとして中川瑞穂氏が就任したことをお知らせいたします。 就任の背景 中川氏は、モルガン・スタンレー証券で法人向け営業に従事後、株式会社アカツキ、Ubie株式会社で複数の新規事業立ち上げと組織の立ち上げの経験を重ね、強い推進力をもった事業リードと組織構築を得意としています。 この度、中川氏をJapan COOに迎えることで、同氏の豊富な法人向けビジネスの経験と新規事業の知見を生かし、さらなる成長を目指す「ジョーシス」の事業戦略をともに策定してまいります。 ジョーシスは、DXを推進する情報システム部門のITデバイスとSa
【AI Shift Advent Calendar 2022】SetFitによるfew-shotテキスト分類 | 株式会社AI Shift
こんにちは！AIチームの戸田です。 本記事はAI Shift Advent Calendar 2022の1日目の記事です。 本記事では少量データで高精度なテキスト分類モデルを学習できると言われているフレームワークSetFit(Sentence Transformer Fine-tuning)をkaggleの入門コンテスト、Natural Language Processing with Disaster Tweetsで試して、他の手法と比較してみようと思います。 SetFitとは 背景 BERTをはじめとする大規模言語モデルは、fine-tuningによるタスク適用でデータリソースの少ないドメインでもロバストな精度を実現することができると言われていますが、それでもfine-tuningで安定した精度を出すためには数百のデータは必要になってきます。 近年話題になっているGPT-3はfew-s
Kaggle コンペ Feedback Prize - English Language Learning でチーム参加15位金メダル取得で、Kaggle Master へ - A Day in the Life
Kaggle のコンペティション、Feedback Prize - English Language Learningが終わり、約2650チーム中15位で金メダル取得となった。これで合計金メダル2つ、銀メダル1つを取得し、Kaggle Competitions Master の条件を満たし、コンペを始めた当初目指していた Master の称号を年内にとることができた。自分一人ではこの結果にはならなかったと思うので、チームメンバーの@masakiaota氏、@olivineryo氏に感謝だ。 Public LBではコンペ終了時に8位/2700チームの成績で金メダル圏内だったが、Public LB がLB全体の26%のデータでのスコア。スコア表示も小数点以下第二位まででLBのスコア表示がざっくりとしており、かつ我々のCVではかなり悪いスコアがPublic LB上ではやたら上位になったりとCV・
この本がスゴい！2022: わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる
「いつか読もう」はいつまでも読まない。 「あとで読む」は後で読まない。 積読をこじらせ、「積読も読書のうち」と開き直るのも虚しい。人生は有限であり、本が読める時間は、残りの人生よりもっと少ない。「いつか」「そのうち」と言ってるうちに人生が暮れる。 だから「いま」読む。 10分でいい、1ページだっていい。できないなら、「そういう出会いだった」というだけだ。「いま」読まないなら、「いつか」「そのうち」もない。 本に限らず情報が多すぎるとか、まとまった時間が取れないとか、疲れて集中できないとごまかすのは止めろ。新刊を「新しい」というだけの理由で読むな。積読は悪ではないが、自分への嘘であることを自覚せよ。「いま」読むためにどうしたらいいか考えろ。「本」にこだわらず読まずに済む方法（レジュメ、論文、Audible）を探せ。難解＆長大なら分割してルーティン化しろ。こちとら遊びで読書してるんだから、仕事
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