実務につなげる数理最適化
はじめに はじめまして、2023年10月にシニアリサーチャーとして入社したアドバンスドテクノロジーラボ（ATL）の梅谷俊治です。2023年9月まで、大阪大学大学院情報科学研究科にて数理最適化寄附講座教授を務めていました。 本記事では、リクルートのデータ推進室における数理最適化を活用した問題解決の取り組みをご紹介します。 数理最適化は、与えられた制約条件の下で、目的関数を最小（もしくは最大）にする最適化問題を通じて、現代社会における意思決定や問題解決を実現する数理技術の一つです。 近年では、機械学習によるデータ分析や予測の技術開発が進み次々と実用化されています。数理最適化は、それらのデータ分析や予測の結果を踏まえた上で意思決定や計画策定を実現する問題解決における出口を担当する技術です。例えば、オンライン広告などカスタマーに商品を推薦するレコメンデーションでは、機械学習を活用してカスタマーの商
そのデータ活用は「人と組織の成長」につながっているか──ANA野村氏が部門横断で取り組む「顧客ファーストなデータ活用組織」の作り方 - Darsana
データ活用が企業の未来を左右する──。デジタル化が加速し、膨大なデータが取得できるようになった昨今、多くの企業が、この「宝の山」をいかにビジネスに活用できるかを試し続けている。 しかし、部門を横断するからこそ発見できるような「本質的なビジネス課題」の解決に取り組んでいる企業は、まだ少ないのが実情だ。データやシステム、組織のサイロ化に足をすくわれ、思うようなデータ活用ができていないという話は枚挙にいとまがない。 このデータ活用の差は、いったいどこから生まれるのか──。 Darsanaでは、その差が生まれる原因の一つを「データを使って課題を解決する人と組織のあり方」によるものと仮定し、データ活用を成功させるためのプロセスとデータ人材の発掘・育成について考えるイベントを開催した。 本イベントには、データ人材の発掘と教育、組織設計、システム基盤の構築を積極的に行ってきた全日本空輸株式会社（以下、A
日本列島の弥生時代と古墳時代のほぼ全ての銅鏡が示された分布図が話題となる→可視化されたことで地域的な差異などが一目瞭然に、分類毎の分布図も公開される
かぬそぬ @omisoi 🖥Simulation考古学者/📝専門は歴史地理情報処理，Agent-based model，人口動態推定等/🗾GIS開発者/📷LiDAR/⛰古墳/🎨創作/🏳️⚧️Nonbinary Gender/🏛歴史地図アプリ開発中： github.com/AsPJT/PAX_SAPI… github.com/AsPJT かぬそぬ @omisoi 日本列島の弥生時代と古墳時代のほぼ全ての銅鏡の分布図が完成しました〜😆 ほとんどのデータは「日本列島出土鏡集成(2016年)」です。盾形銅鏡など2017年以降の出土鏡も一部入れています。 データ内部に遺跡時期や鏡式の情報があるので、条件付きの結果も出すことができます☺️ 大きさの比較も簡単♪ pic.twitter.com/RmYCuzl5cx 2024-04-01 22:01:40
データ分析開発合宿を開催しました～自社サービス改善のためのデータ分析事例紹介～ - NTT Communications Engineers' Blog
この記事では、社内部署横断で開催したデータ分析開発合宿について紹介します。 自社サービスが持つ課題に対して、社員がデータ分析と課題解決のための施策提案に取り組み、サービス側へのフィードバックと改善へつなげることができました。 目次 目次 はじめに 各サービスでの分析内容と施策提案 NeWork 課題と提供データの簡単な説明 バブル滞在時間と画面共有時間の傾向分析 通話あたりの画面共有率の傾向分析 Node-AI 課題と提供データの簡単な説明 1日でやめてしまったユーザーの傾向分析 SDPF 課題と提供データの簡単な説明 日時当たりの送信元IPアドレスのユニーク数を使った分析 報告を受けての各サービスでの施策状況 終わりに はじめに 皆さんこんにちは、ソリューションサービス部の小関と是松です。 今回はこちらの記事の続編です。 データ分析開発合宿を開催しました～自社サービスのデータ利活用を促進
複雑なデータベースの知識は一切不要、気にするのはエンドポイントだけ 開発の生産性を高める「TiDB Serverless」の各種機能
真のサーバーレスアーキテクチャについて語り、最新のエッジコンピューティングや生成系AIのサーバーレス実装を学び、クラウドネイティブで高速な開発プラクティスと向き合う2日間「ServerlessDays Tokyo 2023」。ここで登壇したのは、PingCAP株式会社の関口匡稔 氏。同社が開発する、オープンソースの分散型データベース「TiDB Serverless」について発表しました。全2回。後半は、TiDBを使ったアプリケーションのサンプル「OSS Insight」とChatGPTの機能「Chat2Query」について。前半はこちらから。 TiDBを使ったアプリケーションのサンプル「OSS Insight」 ここまで、TiDB Serverlessをどうやって作っていったかというコンセプトをご紹介してきました。ここから、TiDB Serverlessを実際に使ってみたという話をしたいと
世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」を開発
世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」を開発― 処理性能456万TPSと応答遅延219ナノ秒を実現 ― 日本電気（株）と（株）ノーチラス・テクノロジーズはNEDOの「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」（以下、委託事業）において、世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔（Tsurugi）」（以下、劔）を開発しました。 劔は、次世代のデータベースに用いられるハードウエア環境（メニーコア・大容量メモリーなど）に適合したシステムであり、ハードウエアの性能が向上するほどシステムの性能も高まる特性を有しています。32以上のコア数を有するハードウエアにおいては、世界最速レベルの処理性能456万TPSと219ナノ秒の応答遅延を実現しました。 劔の導入によって、複雑なバッチ処理とオンライン
APIを呼び出すコードの生成に特化した大規模言語モデル「Gorilla」、APIの更新にリアルタイムで追従可能＆オープンソースでモデル・トレーニングデータが公開済み
GPT-4のような高性能なモデルでも、APIの呼び出しコードを生成させるとかなりの確率で間違ったコードを生成してしまいます。「Gorilla」はAPIを呼び出すコードの生成に特化するようにファインチューニングが行われており、精度の高い呼び出しコードを生成できるだけでなく、情報検索器(Information Retriever)と一緒に利用するとAPIの更新にリアルタイムで追従できるという驚異的な機能が付いたモデルです。 Gorilla https://shishirpatil.github.io/gorilla/ Gorillaのトレーニングにおいては、「Torch Hub」「TensorFlow Hub」「HuggingFace」という3つのソースから収集した1645個のAPI呼び出しコードをもとにAIが1万6450個の命令とAPIのセットを作成し、その1万6450個の命令セットでファイ
Remix入門: フロントエンドもバックエンドも爆速開発を実現する次世代Webフレームワーク
こんにちは！Acompanyのマッケイです！ この記事は Acompany5周年アドベントカレンダー 11日目 の記事です。 今回はAcompanyのプロダクト開発でも活用しているRemixを開発環境で使ってみた所感を書いていこうと思います。 Hello,Remix Remixは、Reactをベースとしたフルスタックフレームワークです。 Reactを魔改造して色々できるようにしようぜ、という昨今のモダンフレームワークに習うように、RemixもReactに厚化粧をした"React"フレームワークです。 書き心地はそのままReactですが、気づいたらサーバーサイドのコードを書いており、気づいたらデータベースをいじっているというなんとも不思議な経験ができるフレームワークです。 フルスタックフレームワークを使っているというよりは、Reactで開発しながら、サーバーサイドの処理も同時に書けるのがRe
サイバーエージェント、AI開発手法「MLOps」の研修資料を無償公開 全140ページ
サイバーエージェントではこれまでも、新卒エンジニア向けに「チーム開発の進め方」や「良いコードとは何か」といった資料や、Unityエンジニア向けのゲームシステムの高速化に関するノウハウなどを無償公開している。 関連記事 ミクシィ、新卒向け研修資料を無償公開 「Git」と「テスト・設計」 今後も随時公開 MIXI（旧社名ミクシィ）は、同社の新入社員向け技術研修で使用した資料を無償公開した。 日経新聞、新卒エンジニア向けセキュリティ研修資料を無償公開 日本経済新聞社は、新卒エンジニア向けセキュリティ研修資料を無償公開した。同社が4月の新人研修で使用したもので、ページ数は30ページ以上。 ゲームシステムを高速化する社内ノウハウを無償公開 Unityエンジニア向けに サイバーエージェント サイバーエージェントは社内研修用の書籍「Unity パフォーマンスチューニングバイブル」のPDFを公開した。 3
AirtableのデータをノーコードでWebサイトに変換できる「Pory」を使ってみた！ - paiza times
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回はスプレッドシート風のデータベースを手軽に利用できる「Airtable」を活用したWebサイト構築サービスをご紹介します。 「Airtable」のデータを読み込むだけで、完全ノーコードによるWebサイトの開発が可能であり、そのままネット上へ公開できるホスティング機能も搭載されています。 基本的な機能は無料で利用できるので、手軽にWebサイトを作って公開してみたい人はぜひ参考にしてみてください！ 【 Pory 】 「Pory」は「Airtable」と連携するサービスなので、あらかじめ以下のリンクから「Airtable」にログインしておきましょう。 ＜参考リンク＞ 「Airtable」公式サイト ■「Pory」の使い方 それでは、「Pory」をどのように使えばいいのか詳しく見ていきましょう！ まずはサイトのトップページ上部にある【Sign up
データサイエンティスト初心者へ！無料でデータ分析を体感できる3つのフリーソフト | BOXIL Magazine
ビッグデータ、データマイニング、データウェアハウス、企業の意思決定とデータ分析は切っても切り離せない関係を築き上げていますね。それに伴いデータサイエンティストという職業の需要が年々高まってきていますね。 データサイエンティストとは データサイエンティストとは企業が日々蓄積しているビッグデータを分析・活用し、それをマーケティングなどに生かして新たなビジネスチャンスを生み出すデータ分析のスペシャリストのことです。 この職業に求められるのは分析したデータをマーケティングに活かすアイディアの発想力や、ビジネスに有効と思われるデータを発掘する洞察力などさまざまな能力が求められますが、基盤となるのはやはりデータ分析力でしょう。 データサイエンティストになるために 現在データサイエンティストを目指している方の中には、データ分析の基盤を作るために勉強中という方も多いかと思います。 しかし、参考書やネットで
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データサイエンティストとしてどう学んでいくべきか/東京大学講義: データマイニング概論: #10