Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics

2024/07/09 81 users YAMALEX Dify メインテーマ GPT-4o 機械学習

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう... 続きを読む

Agents for Amazon Bedrock の作成がより簡単になった！ - Taste of Tech Topics

2024/04/26 9 users Taste of Tech Topics 作成 機械学習

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 先日Amazon Bedrock（以下、 Bedrock）の新機能が複数発表されましたが、今回は「Agents for Amazon Bedrock... 続きを読む

AI王で準優勝を獲りました - Taste of Tech Topics

2024/02/13 17 users 準優勝 Taste of Tech Topics 機械学習

皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114です。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 1月26日（金）に最終報告会が開催されたAI王の問題作成部門でYAMALEXチームが準優勝しました。 今... 続きを読む

Elasticsearchのベクトル検索速度を調べてみた - Taste of Tech Topics

2023/12/19 12 users elasticsearch LLM Rag YAMALEX

この記事は Elastic Stack (Elasticsearch) Advent Calendar 2023 18日目の記事です。 こんにちは。 Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」に所属する@shin0higuchiです😊 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 さて、最近はLLMの発展に伴ってRAG... 続きを読む

AWSの生成AIサービスである Amazon Bedrock がGAになったので早速使ってみた - Taste of Tech Topics

2023/09/29 21 users AWS YAMALEX メインテーマ 生成AIサービス 感触

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 今回は2023年9月28日に GA となった Amazon Bedrock の紹介と使ってみた感触をお伝えします。 1. Amazon Bedr... 続きを読む

Amazon Kendra と ChatGPT で RAG を実現する - Taste of Tech Topics

2023/09/12 18 users Rag chatgpt Retrieval YAMALEX

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 今回は Amazon Kendra と OpenAI ChatGPT を組み合わせてRAGシステムを構築してみます。 RAG とは Retrieval ... 続きを読む

データマイニングの国際学会KDD2023に現地参加し、ポスター発表してきました - Taste of Tech Topics

2023/08/23 21 users データマイニング YAMALEX メインテーマ ポスター 現地

皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114です。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 私自身8月4日〜8月12日までアメリカ・ロングビーチに渡航し、KDD2023に参加とポスター発表してきま... 続きを読む

情報検索の国際学会 ICTIR2023 / SIGIR2023 に現地参加して来ました - Taste of Tech Topics

2023/08/09 20 users Taste of Tech Topics 現地 情報検索

こんにちは。 Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」に所属する@shin0higuchiです😊 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 さて、先日7/23-7/27にICTIR2023およびSIGIR2023という情報検索関連の国際会議が台北で開催されました。年に一度開かれる... 続きを読む

Prompt Flowの一括テストを使ってRAGの複数回答を自動評価する - Taste of Tech Topics

2023/07/26 13 users Rag acro-engineer YAMALEX 機械学習

皆さんこんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 この記事は「Prompt Flowを使ってRAGの回答を自動評価する」記事の続きの記事になります。 acro-engineer.hatenablo... 続きを読む

データサイエンスチームYAMALEXでGPT関連の発表をしてきました（ChatGPT Meetup／JJUGナイトセミナー） - Taste of Tech Topics

2023/06/01 13 users Acroquest YAMALEX JJUGナイトセミナー

こんにちは。 Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」に所属する@shin0higuchiです😊 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 先週5/23(火)、5/25(木)に、 佐々木（@Ssk1029Takashi ）と 私でそれぞれGPT関連の発表をおこないました。 簡単に発表の概... 続きを読む

GPTが出した回答の確からしさを見えるようにしてみる - Taste of Tech Topics

2023/03/10 232 users GPT acro-engineer YAMALEX 機械学習

皆さんこんにちは。データサイエンティストチームYAMALEXのSsk1029Takashiです。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 この記事はGPTでチャットボットを作ってみるシリーズ第3弾です。 第1弾と第2弾もぜひご覧ください。 acro-engineer.... 続きを読む

LINEアプリの機能改善を支える、データサイエンスチームの知られざる裏側 - ログミーTech

2019/12/06 12 users ログミーTech Engineering LINEアプリ

LINEアプリの機能改善を支える、データサイエンスチームの知られざる裏側 コミュニケーションアプリ「LINE」の機能改善を支えるデータサイエンス #1/2 2019年11月20、21日の2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 2019」が開催されました。1日目は「Engineering」をテ... 続きを読む

スピード優先の開発で溜まった技術的負債の返済計画（サーバーサイド編） - dely engineering blog

2019/12/05 13 users 負債 dely engineering blog 返済計画

こんにちは！ dely株式会社サーバーサイドチームの安尾です。 本記事はdely Advent Calendar 2019の5日目の記事になります。 qiita.com adventar.org 昨日はデータサイエンスチームの辻が「Jupyterもいいけど、SageMath使って可能性もっと伸ばそう！」という記事を書きました。 tech.dely.jp 本日は「スピード優先の開発... 続きを読む

データサイエンスチームでの1ヶ月インターンの記録 - dely engineering blog

2019/09/11 29 users dely engineering blog 記録 ショー

こんにちは。delyインターンのしょーといいます。 データサイエンスチームで1ヶ月間インターンさせていただきました。 本記事では、インターンで行なってきた事柄を紹介していきます。 目次 目次 １. コホート分析 分析手法 結果 ２. アプリダウンロード数の推移 分析手法 結果 ３. 動画視聴予測モデル作成 基礎となるデ... 続きを読む

Octoverse 2018 (2018年10月時点の統計情報) ー GitHubで使われる絵文字 | The GitHub Blog

2018/12/13 7 users GitHub Git 洞察 github上 動向

この記事はGitHubの活動、オープンソースコミュニティの動向、さらにGitHubのデータサイエンスチームによる洞察によって作成された2018年のOctoverse(オクトバース)レポートに基づいたシリーズの一部です。 GitHub上で開発者はテキスト、コード、絵文字など好みのメディアを使って自分自身を表現することができます。Git... 続きを読む

Airbnbで必要とされる3つのデータサイエンスの仕事のタイプ

2018/07/31 24 users Airbnb 推論 アルゴリズム アナリティクス 定義

データサイエンスの仕事の定義は尋ねる人や場所によって違いますが、先週AirbnbのデータサイエンスチームのトップのElena Grewalが、彼女のチームではデータサイエンティストを、アナリティクス、アルゴリズム、インファレンス（推論）という3つのグループに分け、それぞれのチームごとに別々に採用を行うようにしている... 続きを読む

メルカリのデータサイエンスチームと分析エコシステムのはなし - Mercari Engineering Blog

2017/05/19 203 users メルカリ はなし Hikaru PDCA 定量分析

2017 - 05 - 19 メルカリのデータサイエンスチームと分析エコシステムのはなし この記事について メルカリでプロダクトの分析全般を担当している @hikaru です。 日々、メルカリのプロダクト改善のPDCAを定量分析の面からサポートしております。 この記事ではそんなメルカリの分析を支える、分析環境について書いてみたいと思います。 分析チームについて チームの役割 メルカリの分析チームは... 続きを読む

世界のソフトウェア技術者たちは、いま幾ら稼いでいるのか？ | TechCrunch Japan

2017/02/10 83 users TechCrunch JAPAN Hired 世界 米国 収入

ハイテク従事者のための求職プラットフォームを提供している Hired の、データサイエンスチームが、 新しい研究 を発表した。そこにはサンフランシスコ在住のソフトウェア技術者の収入が、米国の他の都市や世界のそれに比べて高いにも関わらず、生活が段々苦しくなっている様子が示されている。 28,000件のインタビュー要求と、Hiredプラットフォーム上で5000社以上の企業から4万5000人の求職者に提... 続きを読む

“独善”データサイエンティストが陥る6つの勘違い － TechTargetジャパン データ分析

2016/02/05 6 users CIO 独善 フィードバック TechTargetジャパン

関連キーワード CIO | ビッグデータ | データサイエンティスト | データ分析 製品開発でユーザーのフィードバックを反映するのにビッグデータの解析は不可欠。しかし、他のチームとの連携を怠ると…… ビッグデータが注目の的から頭痛の種になりつつあるとしても、諦めるのはまだ早い。最高情報責任者（CIO）やデータサイエンスチームが致命的な失敗を起こさないように、優秀なビッグデータ解析担当者にありがち... 続きを読む

hagino3000's blog: 弱くてニューゲームしてアドテクエンジニアになりました

2015/06/12 86 users アドテクエンジニア hagino3000's blog

2015-06-12 弱くてニューゲームしてアドテクエンジニアになりました 2015年からアドネットワークのデータサイエンスチームにおります。前の部署ではメディア寄りの所でモバイルアプリの開発をしていたので、ほぼ転職に近い状態です。アドネットワークなにそれという方向けの説明としては、広告主と広告枠をまとめていい感じにディスプレイ広告を配信するシステムだと思ってもらえれば。 現在のミッション データ... 続きを読む

「Facebookでは研究し放題だった」と元サイエンティスト──Wall Street Journal報道 - ITmedia ニュース

2014/07/07 149 users Facebook インフォームドコンセント 被験者 物議 実験

Facebookがインフォームドコンセントなしにユーザーを心理実験の被験者にしたことが物議を醸す中、同社の元サイエンティストが当時多数の実験が行われていたとWall Street Journalに語った。 米Facebookのデータサイエンスチームは、事前の審査プロセスを経ずに（ユーザーを被験者とする）実験を自由に行えた──。同社の元データサイエンティストが米Wall Street Journal... 続きを読む

「Facebookはユーザーの行動を常に操作しようとしている」--元従業員が暴露 - CNET Japan

2014/07/07 40 users Facebook われわれ 暴露 News Feed 事件

われわれが、自分のデータに対して行われている処理に早い段階で気付くことはめったにない。しかし時に、突然気付き、騒ぎ出すことがある。 Facebookがおよそ70万人のユーザーの「News Feed」を操作し、表示された内容によってユーザーがうれしくなるか悲しくなるかを調査していたことが発覚した事件は、まさにその例だ。 そして今回、Facebookのデータサイエンスチームが2007年に結成されてから... 続きを読む

「データサイエンスチームに必要な3つのスキル」、ガートナー リサーチのカート氏が講演：ITpro

2014/05/23 13 users サイエンス ディレクター 登壇 リサーチ セッション

良いデータサイエンスチームを作るための条件に、3つの重要なスキルがある――。 ガートナー リサーチ リサーチ ディレクターのリサ・カート氏は2014年5月23日、都内で開催された「ガートナー ビジネス・インテリジェンス＆情報活用 サミット2014」でこう強調した（写真1）。 カート氏は、「データ・サイエンス・チーム編成の要締」と題したセッションに登壇。主要なデータサイエンス手法や、データサイエンス... 続きを読む

ニュース - 「ビッグデータ分析でひかりTVの解約率を改善」、NTTぷららの堀内周技術開発担当部長：ITpro

2013/07/24 26 users ひかりＴＶ データサイエンティスト NTTぷらら 解約率 外部

「社内に蓄積されたビッグデータをビジネスに活用していくためには、分析を外部のベンダーまかせにせず、自社内の社員をデータサイエンティストに育成するべきだ」---。2013年7月24日、都内で開催中のイベント「MOBILE SOCIAL WEEK 2013」で、NTTぷらら 技術本部 技術開発部 堀内周担当部長（写真）が、「データサイエンスチームの立ち上げ、180日間プロジェクトから見えたもの」と題し... 続きを読む

ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（1）：ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？ (1/2) - ＠IT

2013/05/07 306 users データサイエンティスト 筆者 ITエンジニア 課題 必須スキル

ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（1）：ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？ (1/2) それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。そのとき、ITエンジニアはどんな知識があればいい？ データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。 はじめに：分析スキルの課題をどう乗り越えるべ... 続きを読む