こんにちは！関西支店勤務の大西です。
私の役割は、Bill One事業のプロダクト開発責任者という立場で、プロダクトマネジメントと開発マネージャーの役割を担っています。今回のブログでは、開発マネージャーの立場から、Bill One エンジニア組織の目指す文化を紹介させてもらいます。
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【ML Tech RPT.】第23回 Factorization Machines を学ぶ.
DSOC 研究員の吉村です. 最近非常においしいと評判の,とあるジャムを手に入れました. ジャムだけあっても仕方ないので, せっかくなのでトースターも合わせて買ってみました. 焼いたパンに美味しいと評判のジャムが合うのかどうか, 食べるのが待ち遠しいです.
さて, 今回は Factorization Machines (FMs) [*1] についての話です. FMs は広告配信の文脈において CTR (Click Through Rate ) の予測などに用いられる手法です. 利点は, Sparse なデータに対しても高速に処理を行うことができる点です. 一方で, ナイーブな FMs ではメモリ効率が悪いという課題があるため, Rendle 氏が 2010 年に提案してから, 現在までに様々な派生が生まれています. 今回は, そうした派生に目を向けながら話を進めていきます.
*1:S. Rendle, "Factorization Machines," ICDM, in 2010.
新卒1年目エンジニアがぶつかった壁を振り返る
こんにちは。DSOCサービス開発部の阿部です。
私は、昨年4月に新卒アプリケーションエンジニアとして入社し、普段は名刺のデータ化システム「GEES」の開発をおこなっています。
今回は、新卒入社してからの1年間を振り返って、エンジニアとしてぶつかった以下の3つの壁、そしてその解決につながったことを書いていきたいと思います。
- 大規模サービスのシステム理解
- タスクスケジュールのコントロール
- ビジネスコミュニケーションの難しさ
4月ということで、1エンジニアの経験談として、新卒ITエンジニアの方のちょっとした参考になれば幸いです。
続きを読む【ネットワークの統計解析】第6回 論文紹介1「GCNを用いたフェイクニュースの検知」
こんにちは． Sansan DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です．先月も，今月も，また服を買ってしまいました． 出かける先はコンビニぐらいしかないのですが，おしゃれをすると心が躍り，陳列商品も不思議とキラキラして見えますね．
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，ネットワークデータに対する深層学習 (Graph Neural Network; GNN) を俯瞰し，直感的に全体像を把握するような導入をしました． 今回の記事では，番外編的に分析手法の紹介を少し離れ，グラフデータの分析を実際に応用する論文を1つ紹介したい思います．
続きを読む【Dive into the Economics of Networks】vol.2 戦略的ネットワーク形成について簡単に眺めてみる
Sansan DSOC R&D 研究員の小松です。本稿では、戦略的ネットワーク形成について理解するために重要な概念を抑えたいと思います。
前回の最後に"Econometrics of Interactions in Networks"に関連したトピックについて書くと言っていました。が、現在進めている共同研究が network formation に関連したものであり、直近はそれに関連したトピックについてブログを書いたほうが学習効果が高いため、予定を変更して network formation に関連した記事をしばらく書くことにします。
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