「事業を成長させるQA体制のつくり方」について発表しました

技術本部 Quality Assuranceグループの横田です。前回記事を書かせてもらってから、3回くらい組織名の変更があった気がしますが、きっと気のせいです。

先日（と言ってもずいぶん時間が経ってしまいましたが）、株式会社SHIFT様主催のウェビナーに登壇させていただく機会がありました。
info.shiftinc.jp
今回はそこでお話ししたことをちょっと書ければと思います。

Sansanのエンジニアリング情報サイト「Sansan Engineering」をローンチしました！

Sansan Builders Blog 編集部からのお知らせです。

この度、Sansanのエンジニアリング情報サイト「Sansan Engineering」を開設しました。
これまで、情報が点在していたため、Sansanのエンジニアリングに興味を持ってくださった方に私たちのことが網羅的に伝わることを目的にサイトを立ち上げました。

ここからは、サイトの内容と込められた想いについて少し詳しく紹介します。

jp.corp-sansan.com

【Dive into the Economics of Networks】vol.5 Exponential Random Graph Model (ERGM) を R で推定・シミュレーションしてみる

Sansan DSOC R&D 研究員の小松です。前回の記事では、ネットワーク形成ゲームが Exponential Random Graph Model (ERGM) に収束する証明を確認しました。 buildersbox.corp-sansan.com

ERGM を推定することで、効用関数のパラメーター (例えば、共通の友人の存在がある人同士のつながりやすさにどの程度影響を与えるか) を推定したり、推定したモデルからネットワークをシミュレーションしたりできます。ところが ERGM は色々と気難しい性質があり、多くの研究者がその性質の解明や改善案を提案しています。

これまでは数式を用いた議論が多かったので、ERGM の詳細は脇に置いておき、実際にコードを用いて ERGM で遊ぶところから始めましょう。

【Techの道も一歩から】第41回「SageMakerでStep Functionsを使った学習パイプラインを構築するために概念を理解する」

こんにちは。 DSOC R&D グループの高橋寛治です。

最近は、MLOpsへの興味が大きく、ツールの実利用や勉強会での発表を行っています。

機械学習プロジェクトにおいて、久々の実行や引き継いだコードの実行の際に、順序や実行環境を思い出したり準備したりしながら確認するのはすごく大変です。 コンテナ化された上でパイプラインがあると、実行順序も実行環境も覚えたり記録したりする必要がなくなります。

コンテナとパイプラインを組み合わせて利用するAmazon SageMakerを利用し、学習パイプラインを構築してみました。 その概要とAmazon SageMakerを利用したパイプラインを構築する上で押さえておくべきだと思う概念を簡単に紹介します。

書評：『施策デザインのための機械学習入門』

こんにちは． DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です． なんと，思いつきで始めたランニングが続いており，最初の1ヶ月は65kmほど走っていたようです！ やはり，ばっちり形から入りかっこいいシューズとウェアを用意したのが効いたようです． フルマラソン目指して頑張りたいと思います🏃

さて，先日株式会社ホクソエムの高柳さんより，監修された本をご恵贈いただきました！ ありがとうございます！！！ いつもはネットワークの分析手法にまつわる連載をしていましたが，せっかくですので，今回は書籍のレビュー・紹介をしたいと思います．

gihyo.jp

Engineering Team Presentation 第三弾「各社の事業を支えるインフラストラクチャ―」を開催しました

こんにちは、技術本部 Engineering Management部 技術ブランディンググループの相場です。7月に組織改編があり、所属名称が変わりましたが、これまでと変わらず（これまで以上に）、Sansanの技術関連について発信していきます！

今回は先日開催した「Engineering Team Presentation 〜各社の事業を支えるインフラストラクチャ―〜」のイベントレポートをお届けしたいと思います。
sansan.connpass.com

ご好評いただいた第一弾「各社の事業を支えるアーキテクチャ」、第二弾「各社のサービス品質を支えるベストプラクティス」に続き、今回はZOZOテクノロジーズ、DeNA、マネーフォワード とSansanの4社からエンジニアが集まり、各社の事業特性に応じて発生するインフラにおける課題と、その解決方法を発表しました。

【ML Tech RPT.】第26回 Crowd Counting (群衆の数え上げ) を学ぶ

DSOC研究員の吉村です。最近は、現代短歌について少し興味を持ち始めて、歌集を読んだりしています。様々な解釈ができるので、思考を色々と巡らすのがとても楽しいです。まだまだ基礎も分かっていないところもあるので、その辺りも知りつつ更にいろいろな角度で鑑賞できるようになりたいと思っています。

さて、今回は Crowd Counting についての話題を取り上げます。Crowd Counting は、画像上に含まれる対象物 (主に人) を機械で数え上げる問題設定です。ここで言う Crowd は群衆の意味であり、Cloud (雲) とは異なることに注意が必要です。

本記事では、まず基本的な Crowd Counting の問題設定や応用先について確認した後に、今までに提案されている手法をいくつか紹介します。