大量のユーザーデータを横断的に使うために LINEのデータサイエンティストが気をつけているいくつかのこと
2020年11月25〜27日の3日間、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2020」がオンラインで開催されました。そこで LINEのフェローであり、Data Science and Engineeringセンターに所属する並川淳氏が、「LINEではどのようにサービス横断でのデータ活用を実現しているのか」というテーマで、LINEにおけるデータの扱い方について共有しました。 LINEにおけるデータ活用の取り組み 並川淳氏（以下、並川）：本日は「LINEではどのようにサービス横断でのデータ活用を実現しているのか」というタイトルで、並川が発表いたします。私は、LINEではふだん機械学習に関わる開発全般を担当しています。ですが、今日は機械学習に限らず、LINEにおけるデータ活用の取り組みについて幅広く紹介させてもらえればと思っています。よ
LINE、機械学習エンジニアなどAI技術者の採用強化 21年中に200人に拡大
LINEは3月2日、機械学習エンジニアなどAIに詳しい技術者の採用を強化する方針を示した。2021年中をめどに、現在の約2倍となる200人規模に拡大する考え。人材を確保し、AI技術を活用したサービスの実用化を早めるという。 21年中をめどに、新たに約100人のAI技術者を採用する計画。これまでAI技術に関する組織は事業ごとに分かれていたが、3月からは1つに集約。AI技術者が集まる組織とAI関連サービスの各部署との連携を強化する。 募集職種は、画像処理や自然言語処理、音声処理といった分野のエンジニアや、データサイエンティストなど8種。機械学習チームのプロジェクトマネジャー、プロダクトマネジャーも募集する。 LINEは19年6月にAI技術を外販する「LINE BRAIN」を始めるなど、AI関連の事業を強化している。技術者の採用や組織間の連携を強化し、AI技術の早期実用化や、大規模データの活用に
どんどん賢くなるチャットボットの作り方 - LINE ENGINEERING
こんにちは、LINE株式会社でDeveloper Advocateをしている中嶋です。この記事はLINE Advent Calendar 2017の1日目の記事で、私が日頃開発しているチャットボットによく適用している、自動学習機能についてアイデアを共有したいと思います。 概要 チャットボットは人のように対話できるシステム、とざっくり定義することができると思います。チャットボットの背後では、ユーザーからのメッセージに対して自然言語処理をおこなってユーザーの意図を特定し、その意図と文脈に応じて処理と返答をおこなう方式が典型的な実装の1つだと思います。 この仕組みで「賢くなる」には2つの側面があり、1つは理解力が高まること、もう1つはできることが増えることです。一般に、前者は自然言語処理、後者はスキルを強化していくことを意味します。 今回この記事でご紹介するのは理解力を高める方法です。自然言語処
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