Sansan Builders Box

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

Sansanでの2週間 - 2019年サマーインターン -

はじめに

2019年夏に新事業開発室で二週間のインターンをしたYamabeです。関西支店の新事業開発室は一年前にできたばかりで、インターン受け入れは今回が初めてとの事で貴重な体験ができたと思ってます。
Sansanのインターンはどのような感じなのか、自身の成長も含めて紹介したいと思います。

きっかけ

実を言うとSansanの存在を知ったのは最近です。2019年6月に行われた某逆求人イベントの際に初めて知りました。その時、SansanのCTOと人事から熱い説明を受け、インターンをしてみたいと強い興味を持ちました。
その後、面接や日程調節を経てサマーインターンに参加しました。

続きを読む

B2B 企業ブランドとは何か vol.2

こんにちは。R&D の真鍋です。B2B ブランディングについての連載第2回です。

buildersbox.corp-sansan.com

前回に引き続き、以下のレビュー論文を読み、要約しながら、B2B ブランドについて、考えていきたいと思います。素人の駄文ですが、ご笑覧ください。

  • Author: Sheena Leek, George Christodoulides
  • Title: A literature review and future agenda for B2B branding: Challenges of branding in a B2B context
  • Journal: Industrial Marketing Management, 40, 830-837
  • Year: 2011
続きを読む

【ML Tech RPT. 】第11回 機械学習のモデルの評価方法 (Evaluation Metrics) を学ぶ (2)

f:id:ssatsuki040508:20181210005017p:plain
DSOC研究員の吉村です. 弊社には「よいこ」という社内の部活のような社内制度があり, 私はその中のテニス部に所属しています. 月一程度で活動をしているのですが, 最近は新たに入社された部員も増えてきて新しい風を感じています.

さて, 今回も前回に引き続き「機械学習のモデルの評価方法 (Evaluation Metrics)」に焦点を当てていきます. (今回も前回同様, "モデル" という言葉を機械学習のモデルという意味で用います.) 前回は, モデルを評価する観点や注意事項について確認しました. 今回からは, 各種問題設定ごとにどのような評価指標が存在し, それらが何を意味するのかについて見ていこうと思います. 今回は二値分類問題を取り扱います. 前回の記事の最後で, 多クラス (マルチクラス) 分類・回帰問題についても本記事で取り扱うと書きましたが, 量が多くなりすぎてしまったため, これら二つは次回以降に説明します. では早速本題に入っていきましょう.

続きを読む

【Techの道も一歩から】第22回「AWS SageMakerで任意のコンテナをデプロイする」

f:id:kanjirz50:20190104142720j:plain

こんにちは。 DSOC R&D グループの高橋寛治です。

最近は、R&DのD側に興味が寄っており、本連載では pytest や WebAPI化といった話が多くなってきました。

さて、つい先日に Amazon Web Services(AWS) が提供するマネージド型の機械学習サービスの一部機能を使って、機械学習を用いた任意のコンテナを推論エンドポイントとしてデプロイしました。

SageMakerのお作法さえ理解すれば便利なものだと感じたため、SageMakerの概略および任意のコンテナのデプロイ方法について紹介します。

続きを読む

【Geek Seek Toolsで買われた、気になるモノ達】第8回「Lepow 15.6インチ フル HD ディスプレイ (モバイルディスプレイ) 」

f:id:hartmann3555:20191008165159j:plain

はじめに

こんにちは。DSOC Data Direction Group でデータエンジニアをしている千葉祐大です。

前回紹介したオープンエアーイヤホンですが、有線バージョンを自分でも購入しました。
主に自宅のリビングで作業をするときに利用していますが、家族との一定の関係性を保ちながら音楽等を聴けるのでかなり良い感じです。

さて、この記事は弊社の社内制度である Geek Seek Tools *1で購入されたガジェットの中から、僕がイケてると感じたものを気の赴くままに紹介していく連載となっています。

今回は弊社の在宅勤務制度であるイエーイでの利用を想定して15インチのモバイルディスプレイを本制度で購入した、DSOC Data Direction Group の有山涼さんにお話を伺いました。

f:id:hartmann3555:20191008165357j:plain
バッテリーを内蔵していないので全体的に薄く、軽い。

*1:生産性向上に資するガジェット・デバイスその他が購入しやすくなる制度。Geek Seek Tools の詳しい説明については第1回をご覧ください。

続きを読む

【ML Tech RPT. 】第10回 機械学習のモデルの評価方法 (Evaluation Metrics) を学ぶ (1)

f:id:ssatsuki040508:20181210005017p:plain
DSOC研究員の吉村です. 先日, 会社の同僚らと御岳山に登山へ行きました. 私は普段から登山に行く趣味があるわけではないので, 不安を抱えつつ山に向かったのですが, 案外何事もなく無事に帰ってこれました. (山への移動の電車の中で, 話し込みすぎて降りる駅とは別の駅まで来てしまうというプチアクシデントはありました.)

さて, 今回からは「機械学習のモデルの評価方法を学ぶ」というタイトルで記事を書いていこうかと思います. 以後, 本記事ではモデルという言葉を機械学習のモデルという意味で用います. 今回このテーマについて記述しようと思ったのは, 実際に業務で機械学習に基づく処理を本サービスに載せるかどうかの判断をする際に、どのような評価方法による評価が適切な判断材料になるのかについて毎回悩むためです. そこで, 今回からの数回は特に各種問題設定で用いられる評価指標について, それらを用いることでどのような判断ができるのか考察していこうと思います. なお, 今回からの記事では暗黙の上で「教師あり学習」を仮定しています. ただ, 一部「教師なし学習」の評価についても書く予定ですので, その場合は教師なし学習についてである旨を明記します.

続きを読む

© Sansan, Inc.