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...
2014.12.21 09:07
（3）機械学習の学習者視点で読み解く｜ギックスの本棚／戦略的データサイエンス入門 ~ビジネスに活かすコンセプトとテクニック~ （O’REILLY/オライリー）
機械学習を学ぶ者にとっての「戦略的データサイエンス入門」 これまで、「戦略的データサイエンス入門」(O'REILLY)をビジネス視点、統計学の視点から各エキスパートが語ってきたわけですが、今回は、機械学習を学んでいる者の視点から同書を紹介し...
2015.06.15 14:53
Amazon MLで何ができるのか？｜Amazon Machine Learningを使ってみた（第１回）
注目を集めるAmazon Machine Learning 2015年6月2日～3日に開催されたAWS Summit Tokyo 2015のAmazon Machine Learning(Amazon ML)のセッションに参加しました。セ...
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...
2017.10.24 10:35
Google Cloud Machine Learning Engine は“エンジン”であって開発環境ではない ～制約に気を付けよう～
Cloud Machine Learning Engine は実行環境を提供するだけ 数年前まで機械学習は導入のハードルが高く、誰でもできるものではありませんでした。しかし、Python言語の機械学習用の機能追加などによって、高度な専門知識...
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、...
2020.12.10 07:56
非エンジニアの Kaggler がエンジニア指南を受けて気づいた、たった1つのこと
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 10 日目の記事です。昨日は、「Apache Superset の可視化例紹介」 でした。 MLOps Div. の濱田です。皆さん、Kaggle をご存知でしょうか？ざっくりいうと、...
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