「データサイエンス」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「データサイエンス」に関連する技術ブログの一覧です。
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Real-World Product Deployment of Adaptive Push Notification Scheduling on Smartphones を読んでみた
2024/10/08
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株式会社タイミーでデータサイエンティストをしている渡邉です。 タイミーでは、スマートフォンへのプッシュ通知を利用してタイミーを利用されているワーカーの方にキャンペーン情報やおすすめのお仕事を通知しています。通知した情報をワーカーの方が開封することで初めて詳細な情報を確認することができるのですが、タイミーのアプリ以外のアプリでもプッシ
AWS Summit Japan 2024 第一三共株式会社における創薬研究クラウドプラットフォーム
2024/10/03
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このブログは、第一三共株式会社 研究統括部 研究イノベーション企画部と、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューション アーキテクト 中島丈博による共著です。 2024 年 6 月 20 日、21 日に幕張メッセで開催された AWS Summit Japan では、EXPO として AWS Village と呼ばれる展示エリアが用意され、AWS のサービスやインダストリーソリューションを扱う 90 以上のAWS
2024年OSC広島_展示内容紹介
2024/09/30
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こんにちは、 PS-SL アプリチーム新卒 1 年目の織田です 9/29 に OSC 広島に参加してきました。今回は自分が見た展示の中で特に印象に残ったものを紹介したいと思います。 NEMTUS 最初は NEMTUS さんが行っていたブロックチェーンについての展示です。 NEMTUS さんは NEM や Symbol といったブロックチェーン技術の普及や発展を促進する NPO 法人です。 展示では NEM や Symbol を実際の
Amazon SageMaker Data Wrangler flows を移行し、 Amazon SageMaker Canvas のデータ準備を高速で実施する
2024/09/24
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Amazon SageMaker Data Wrangler には、機械学習 (ML) プロジェクトで最も時間と手間のかかる作業であることが多い機械学習のデータ準備を効率化および加速するためのビジュアルインターフェイスが用意されています。 Amazon SageMaker Canvas は、コードを書かなくても ML モデルを構築してデプロイできる、ローコードのビジュアルインターフェイスです。お客様からのフィードバッ
株式会社 JDSC 様の AWS 生成 AI 事例「Amazon Bedrock を活用した横断検索システムによる専門的な工数の 97% 短縮」のご紹介
2024/08/30
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本ブログは株式会社 JDSC 様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。 AWS ソリューションアーキテクトの瀬高です。 日々のお客様との相談会を通して、生成 AI への注目度が高まっているのを感じる今日このごろです。その中でも、生成 AI に対して信頼できる知識ベースへの検索機能をかけ合わせた検索拡張生成、いわゆる RAG (Retrieval Augm
Amazon SageMaker Canvasでノーコードでカスタムモデルを構築してみた
2024/08/29
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本記事は 夏休みクラウド自由研究 8/29付の記事です 。 こんにちは あるいは こんばんは SCSKの猿橋です。 パリオリンピックの興奮冷めやらぬ2024年現在、AIといえば生成AIが全盛ですが、特定のユースケースではMLのカスタムモデルを活用するケースもあるかと思います。 カスタムモデルを構築するには機械学習の知識やノウハウ、実装スキルが必要になりますが、Amazon Sage
学会イベント「人工知能学会全国大会（JSAI 2024）」参加報告
2024/08/15
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こんにちは、グループデータ本部データサイエンスグループの清田です。 5月28日から31日にかけて静岡県浜松市にて開催された 人工知能学会全国大会（JSAI 2024） に参加してきました。 LIFULLでは、今年もシルバースポンサーとして協賛しております。 今年は、学会理事および副実行委員長として運営にも関わっていましたので、舞台裏の部分も少しお伝えします！ なお、
プロダクト開発にデータ職責として浸かってみて思ったこと
2024/08/14
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はじめに 背景 業務フロー 1. 分析の準備 KPIとログの設計 A/Bテストによる効果検証の準備 2. データの準備 エンジニアリング目線も加味しつつログ設計を最適化出来る データのニーズの変化に臨機応変に対応できる 3. データの分析 終わりに はじめに DELISH KITCHENでデータサイエンティストをやっている山西です。 今回は「データサイエンティストとしてプロダクト開発プ
Vertex AI PipelinesとCloud Run jobsを使って機械学習バッチ予測とA/Bテストをシンプルに実現した話
2024/08/01
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こんにちは、タイミーでデータサイエンティストとして働いている小栗です。 今回は、機械学習バッチ予測およびA/BテストをVertex AI PipelinesとCloud Run jobsを使ってシンプルに実現した話をご紹介します。 経緯 タイミーのサービスのユーザーは2種類に大別されます。お仕事内容を掲載して働く人を募集する「事業者」と、お仕事に申し込んで働く「働き手」です。 今回、事
flake8 pluginを書いてみた
2024/07/23
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こんにちは、タイミーのデータエンジニアリング部 データサイエンス（以下DS）グループ所属のYukitomoです。 今回はPythonのLinterとしてメジャーなflake8のプラグインの作り方を紹介したいと思います。 コードの記述形式やフォーマットを一定に保つため、black/isort/flake8などのformat/lintツールを使うことはpythonに限らずよく行われていますが、より細部のクラス名や変数名を
CA DATA NIGHT #4 〜映像メディア技術による新たなデータサイエンスの可能性〜 開催レポート
2024/07/22
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こんにちは。サイバーエージェント メディア統括本部 Data Science Center の武内で ...
【時系列予測】KaggleのOptiver株価予測コンペ上位解法から得られた学び
2024/07/16
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H3を使用した BigQueryでの空間クラスタリングについて検証してみた
2024/07/11
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こんにちは、タイミーのデータエンジニアリング部データサイエンス（以下DS）グループ所属の菊地です。 今回は、 H3 を使用したBigQueryでの空間クラスタリングについて検証した内容を紹介したいと思います！ BigQueryでの空間クラスタリングとは BigQueryにはクラスタリングという機能があり、うまく活用すると、クエリのパフォーマンスを向上させ、クエリ費用を削減で
LINEヤフーMLOps推進チームの取り組みのその後
2024/07/09
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こんにちは。データグループデータサービス統括本部の井上と小出です。本記事では、前回こちらの記事にてご紹介した機械学習モデル開発の品質評価の計測について、その後の状況をご紹介します。 前回の振り返り ヤ...
LIFULL AI Hub 100ミニッツ #2 開催報告とお知らせ
2024/07/08
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グループデータ本部データサイエンスグループの嶋村です。 データサイエンスグループが主催でデータサイエンス系の自社イベント『 LIFULL AI Hub 100 ミニッツ ＃2 「ファクトブック」 』を開催しました。第1回目の『 LIFULL AI Hub 100ミニッツ #1 「LLM（大規模言語モデル）の研究開発」 』に引き続き、オフライン・オンラインともに盛況となり、今回も講演を聴講していて学