Sansan Builders Blog

Sansanのものづくりを支えるメンバーの技術やデザイン、プロダクトマネジメントの情報を発信

Sansanの新卒インフラエンジニアとして今までやってきたこと、気づいた課題、今後やりたいこと

はじめまして、DSOC サービス開発部の福田です。 昨年4月に新卒インフラエンジニアとして入社して、日々インフラ業務に向き合っています。 学生の時は大学の同期とCTFやアプリケーション開発などに緩く参加していました。 大学3年生の時にWeb系の会社でインフラのインターンを体験する機会があり、そこでインフラエンジニアに魅了され今に至ります。

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Rails Girls Gathering Japanでスポンサーとして発表しました。

 はじめまして。Eight Career部のサーバサイドエンジニアをしている大石 奈津子です。
先日、オンラインイベントの Rails Girls Gathering Japan において、スポンサーとしてLTの発表をさせていだきました。
Rails Girls Japanの方々から情熱的なパワーをもらったので、是非イベントの紹介をさせていただきたいと思います。 

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【ネットワークの統計解析】第4回 代表的なネットワークのモデルを俯瞰する (2)

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こんにちは.そして,あけましておめでとうございます. Sansan DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です. 8月下旬からはじめたこの連載も,はやいもので第4回となりました. 結構な文量をそこそこのペースで書いているような気もしますが,仕事もちゃんとしているつもりです(笑)

さて,この連載では,自分の勉強・復習も兼ねて,ネットワークデータにまつわる統計解析を気の向くままに紹介しています. 前回の記事では,特に複雑ネットワークを中心として,1980から2000年代に盛んに開発されてきた手法を紹介しました. 今回からはいよいよ,ネットワークデータに対する深層学習 (Graph Neural Network; GNN) やノードの表現学習 (node embedding) を俯瞰していきたいと思います. ただし,少しボリュームが出てしまうのでさらに2回に分け,GNNの大部分は次回記事に回します.

それではやっていきます.

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【Techの道も一歩から】第35回「ルールベース手法の運用時のエラーを的確に把握する」

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こんにちは。 DSOC R&D グループの高橋寛治です。

アルゴリズムを開発する際に、課題やデータ量に応じた手法の一つとして、ルールベースを採用することがあります。 ルールベースによるアルゴリズムを運用していると、想定外の事象による例外が発生するものです。 これを的確に把握することで、改善へとつなげることができます。

動作するコードのエラーを的確に把握するということは、ソフトウェア開発では当たり前のことだとは思います。 しかしながら、研究開発という観点だと考慮が漏れがちな点ではないでしょうか。

今回は、実運用で利用しているツールや改善事例について研究開発観点で紹介します。

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歴史をたどってディープラーニングを学ぶ第十三回 コードをGitHubで公開してみる。パーセプトロン編

こんにちは、ニューラルネット老人こと糟谷勇児です。
今回はニューラルネット老人というよりGitHub老人というところでしょうか。

というわけで今回はGitHubでニューラルネットのコードを公開していきます。C#でディープラーニングをしているプロジェクトってほかにあるのかなと調べたら、
github.com
KelpNetというプロジェクトがありました。偉大な先人です。
じゃあもう公開しなくていいかな。でもたぶんやりたいことや目的が違うから参考になる人はいるのかなと思って公開していくことにします。

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【ML Tech RPT. 】第21回 構造に関連する機械学習を学ぶ (7) ~グラフ その3~

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DSOC研究員の吉村です. あけましておめでとうございます. 今年もブログをたくさん書いていけたらいいなと思います. 今年は 01/04 に初めて餅を焼いて食べました. やはり, 餅を食べると正月を感じられて最高ですね.

さて, 今回は GNN (Graph Neural Network) の話です. 一通りの手法についてまとめていきます.

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