大規模ヘルスケアDBにおけるデータ品質管理の取り組み【DeNA TechCon 2022 Autumn】
You Tube：https://youtu.be/66JYhie7gs4 概要： ヘルスケア事業におけるリアルワールドデータ（RWD）の疫学研究・薬剤の臨床開発への利活用は世界的に見てもより加速しており、これらのデータ分析において、データの完全性、正確性が必須条件となります。 一方で、一言で「データ品質を担保する」といっても、データ品質を損なうようなトラブルは多岐に渡ります。シンプルなデータの欠損に限らず、特定層のデータ欠損や、データクレンジング・加工後に発生する意図しない不整合など、想定とは外れたケースも多く発生し得ます。 ヘルスケア業界におけるRWDから正確なデータ分析を行うために必要なデータ品質管理における自社の取り組みをご紹介します。 登壇内でのリンク集： p8, https://www.yodosha.co.jp/jikkenigaku/keyword/3649.html p1
機械学習基盤 Hekatoncheir の取り組み【DeNA TechCon 2021】/techcon2021-12
DeNA には優秀な Kaggler が多く在籍しており、機械学習の課題発見や高精度なモデリングに大きな強みを持っています。一方で機械学習モデルのプロダクション化は Kaggler の開発サイクルと比べて時間がかかりがちです。 そこで、DeNA では Kaggler が自身の得意分野に注力しつつ自然と production ready なものが出来上がるように「Hekatoncheir」という機械学習基盤を作成しました。Hekatoncheir は Google Cloud Platform の AI Platform など既存のツールを組合せて、コンペティションという Kaggle like な形式で事業課題を解決する仕組として開発・運用されています。 コンペティションという形で、コンペ参加者が担う純粋な機械学習アルゴリズムの実装とコンペ主催者が担う周辺タスクの境界を明確にしつつ、両者の
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理想の声を目指して 〜七声ニーナの音声変換技術からライブ配信応用へ〜【DeNA TechCon 2022】