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*workとNLPに関するsh19910711のブックマーク (4)

  • 技術広報から見たNLP2024と技術カンファレンスの違い - Money Forward Developers Blog

    TL;DR 2024年3月11日~15日に開催された言語処理学会第30回年次大会(以降、NLP2024)にブース展示や企業スポンサーのスタッフとして参加していました。 www.anlp.jp 弊社リサーチャー 山岸さんの参加レポートはこちらになります。 研究職の方向けの内容はこちらになっているので、ご興味をお持ちになった方はぜひご一読ください。 moneyforward-dev.jp 記事の前提 記事内では2つのカンファレンスが登場します。 概念として別物として扱いたいため、単にカンファレンスと称する場合はRubyKaigiやGo Conferenceのような技術カンファレンスを指し、学会と称する場合はNLPなどのアカデミックな学会のことを指すこととします。 また研究職とリサーチャーという言葉を使い分けています。 リサーチャーと書いた場合は弊社の職種を表し、研究職とした場合は世間一般の

    技術広報から見たNLP2024と技術カンファレンスの違い - Money Forward Developers Blog
    sh19910711
    sh19910711 2024/04/26
    "展示は最小限 + 議論が最も魅力的なコンテンツ / Helpfeelさんがされていたホワイトボードに研究職の方がどこにいるか、何時に戻ってくるかをお知らせする取り組みはとても参考になる"
  • ジョブレコメンデーションについてのリサーチまとめ – かものはしの分析ブログ

    都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 9月のイベントでジョブレコメンデーションについて調べて発表(実務と論文で学ぶ ジョブレコメンデーション最前線2022)しましたが、ブログの方が情報量が多いのと、最近のSlideShareが非常にみづらいものになっているのに加え、アップデートもしやすいのでこちらに随時残せる記事を残しておこうと思います。今日はクリスマスなので、誰かにとってはクリスマスプレゼントとなりうるでしょうか。 業界にいるものとしての思い 私は大学時代に経済学部に通っていたときに、労働市場の流動性に

    ジョブレコメンデーションについてのリサーチまとめ – かものはしの分析ブログ
    sh19910711
    sh19910711 2023/02/20
    2022 / "求人票全体を使うよりも、タイトル部分を使ったほうがレコメンドの性能が高くなった / 本文のテキストを使うよりもタイトルを使ったほうが良いと言う、岡目八目というか、労せずに成果を出す作法"
  • 実務と論文で学ぶジョブレコメンデーション最前線2022

    第70回 Machine Learning 15minutes! Broadcastというイベントでお話する内容です。 ジョブレコメンデーション系の論文とか実務でやっていることを色々共有します。Read less

    実務と論文で学ぶジョブレコメンデーション最前線2022
    sh19910711
    sh19910711 2022/10/08
    "LinkedIn: 期待応募数をもとに過剰に応募が集まらないように求人のレコメンド順位を調整 / ニーズの多様化: あえてDXが進んでいない企業を狙う(腕試し転職) + 年収を下げてでも新しい職種を狙う(ルビコン川転職)"
  • 検証:"データサイエンティスト"から"分析"をとると何者になるのか。 - mirandora.com

    近年、多くの企業が連日、AIやビッグデータ関連のリリースを出しておりまして、 それに伴い、データサイエンティストの市場価値も高まっている状況です。 しかしながら今後、AIが発達して自動でデータの収集や分析、可視化を行う世界が来た時、 データサイエンティストの価値とは何になるのでしょうか。 データサイエンティストとは、データサイエンティスト協会によると 統計・機械学習スキル x プログラミング(エンジニアリング)スキル x ビジネススキルを併せ持ったものとのことです。 では、それぞれのスキルをデータサイエンティストから除くと、 一体何者になるのでしょうか。ただの人でしょうか。 今後AIが担ういろんなものを除いてもそれでも残る価値、 それが将来的に必要な質的な”データサイエンティスト”の価値なのかもしれません。 そこで今回は、 「word2vecを用いて、”データサイエンティスト”の価値を検

    検証:"データサイエンティスト"から"分析"をとると何者になるのか。 - mirandora.com
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