2019.09.30 08:23
㈱ギックス MLOps Div. の経営課題解決アプローチ：如何にして機械学習を徹底活用するか
目指すのは、MLによる経営課題の解決 ギックスは、クライアントの経営課題を解決する企業です。それにより、クライアントの競争力を強化し、企業価値を増大させることを目指しています。 ギックスにとって、機械学習（Machine Le...
2017.06.06 08:53
DataRobot（データロボット）は機械学習民主化の橋頭堡か？：機械学習を考える
DataRobotがあれば、予測モデルづくりが容易になる DataRobotというツールがあります。弊社（ギックス）でも導入して、いろいろと試してみているところなのですが、なかなかエポックメイキングなツールだなぁと日々痛感しています。という...
2019.08.01 18:26
MLOpsとは ｜円滑な機械学習を実現する基盤づくり
DevOps（デブオプス）のML（機械学習）版 本日は、MLOpsという言葉について解説します。 MLOpsチームを立ち上げた、MLOpsチームで積極採用中である、というお話が、各方面で上がっていますので、「MLOps（エムエ...
2020.12.07 08:19
機械学習基盤 “Refeed” のアーキテクチャ
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 7日目の記事です。昨日は、Business Optimization Div. 紹介でした。 MLOps Div. の廣津です。本記事では、弊社の機械学習基盤である Refeed につ...
2020.12.14 08:04
トチカチを支える技術
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 14 日目の記事です。昨日は、すごいぞ Dataform でした。 MLOps Div. の廣津です。本記事では、弊社が提供しているサービスであるトチカチについて、裏側でどのような技術...
2015.07.17 08:46
機械学習の”適する領域”と”適さない領域”｜ネット学習 最適プランで～リクルート 140万人データから助言～（日経新聞）
機械は「ツール」。絶対的な”正解”をくれるとは限らない。 本日は、日経新聞に掲載された「ネット学習 最適プランで ～リクルート 140万人データから助言～」をななめ斬ります。 記事概要 まずは、記事の冒頭部分を引用します。 リクルー...
2018.06.09 14:31
第10回：クラウドサービスの機械学習サービスの整理｜経営者のためのクラウド講座
クラウドサービスの機械学習サービスはできる事も難易度も様々 機械学習、Deep Learning、そしてAI。最近では専門家でなくてもニュースや雑誌などで目にすることは多くなってきました。これらの「理論」は数十年前から存在していましたが、...
2020.02.10 09:06
Cloud Composer と GKE を活用して機械学習のワークフローを構築する
GKE を効率的に使うために 弊社の機械学習基盤では、ワークフロー管理ツールとして Cloud Composer (Airflow) を利用しており、機械学習タスクは別の Google Kubernetes Engine (以下、 ...
2020.04.13 08:07
機械学習基盤における Cloud Dataflow の活用
Cloud Dataflow の使い所 Cloud Dataflow は GCP で提供されているサービスの一つで、フルマネージドな環境で ETL 処理を実行することができます。バッチ処理とストリーミング処理を統一的に扱うことのでき...
2020.12.18 08:12
SHAP Values で 機械学習を「解釈」する
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 18 日目の記事です。昨日は、クラウドデータ基盤をTerraformを使ってIaC化 & 量産する でした。 MLOps Div. の濱田です。近年、機械学習は目覚ま...
RECOMMEND
SERVICE
