スクラムをうまく回すために受け入れ基準をきちんと書く - SmartHR Tech Blog
はじめに こんにちは。12月1日より、プロダクト開発のディレクションを担当している三好と申します。スクラムの役割定義で言うと、プロダクトオーナー（以下PO）がしっくりくるかと思います。 みなさんの開発現場では、スクラムがきちんと機能していますか？ POとスクラムマスター、エンジニアがきちんとコミュニケーションをとって開発を進められていますか？ 今回は、「受け入れ基準をきちんと書くこと」をテーマに本記事を書きます。 背景 弊社は、昨年9月11日に開催したSmartHR Next 2018で、「SmartHR」のプラットフォーム化構想を発表しました。 これに伴い、雇用契約機能や年末調整機能、店舗向けのiPadアプリなど、SmartHR本体と連携する機能と、SmartHR本体の開発をチームを分けて進めていく体制に移行をしていきました。 機能が増えるということは、機能に対するビジネス要件もより広範
データクレンジング作業を手軽に。リクルートのAI「A3RT」固有表現抽出APIを使ってみる | Ledge.ai
機械学習では、データを扱う中で最適な成果を得るために、 特定の単語を除去するデータクレンジングが必要です。 例えば、ニュース記事を芸能・スポーツといった内容に分けて分類する際、日付や価格、人名といった学習に必要でない情報を取り除く場合があります。 そのためにはプログラムで固有表現を抽出し、特定の単語を除去する必要がありますが、データクレンジングもAPIでさらに簡単になりそうです。 今回は、株式会社リクルートテクノロジーズが開発し、リクルートグループ内で使われている内製AIのAPI群A3RTの「Named Entity API」を使い、固有表現抽出してみました。 APIで8種類の固有表現を抽出・分類。データクレンジングがラクになるNamed Entity APIは、文章の中から固有表現を抽出します。 抽出される固有表現の分類は、下記の8種類。 ART：人工物 （例：ピラミッド、憲法）DAT：
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