ナレッジグラフとLLMを活用したレコメンドシステム

MathJax = {tex: {inlineMath: [['$', '$']]}}; イントロダクション:スーパーマーケットの3つの課題 ナレッジグラフとは ナレッジグラフの活用事例 Google検索 Amazon ECサイトのレコメンドシステムCOSMO ナレッジグラフに関連した論文 Yu et al., COSMO: A…

【GCP】BigQueryでのETL開発 ~DataformのPJ導入と運用方法~

こんにちは、k-kzkです。私はInsight Edgeに参画して早2年が経ちました。 今回の記事では、私が初めて取り組んだETL開発プロジェクトと、そこで選択したツールであるDataformについてお話しします。 目次 1. はじめに 1.1 ETL 開発とは 1.2 Dataform の選定…

新卒採用について思うこと

こんにちは。前年以上に暑い日が続いておりますが、皆様はいかがお過ごしでしょうか? (私はプライベートで熱中症になってしまいました‥本当に危ないので是非皆様もお気をつけください‥) 本日は当社での採用活動の取り組みの紹介と、採用活動に従事する中で…

非エンジニアの営業担当が生成AIと協力してWEBアプリを開発した話

こんにちは!Insight Edgeで営業を担当している塩見です。 今回は、私が生成AIと協力してWEBアプリ開発に取り組んだことについてお話しします。 私はエンジニアとしての業務経験がなく、フロントエンドとバックエンドのシステム開発に関する理解を深めること…

技術者も知っておくべきプレゼン資料作成術:社内研修会レポート

Introduction こんにちは、データサイエンティストの善之です。 Insight Edgeの分析チームでは、有志が技術テーマについて1時間枠で講義し、チーム内でディスカッションを行う「技術研修会」を不定期に実施しています。 先日の研修会では、チーム内でのアン…

期待情報利得計算の変分ベイズ法の適用について

こんにちは、InsightEdgeでデータ分析をしている新見です。今日はUberAIからNeurIPS2019に出た論文を紹介します。この論文では、ベイズ最適実験計画(Bayesian Optimal Experimental Design:BOED)における期待情報利得(Expected Information Gain:EIG)…

生成AIを駆使して、バーチャル水田で稲作をシミュレート

こんにちは。InsightEdgeのDataScientistのSugaです。最近もサウナに通っていますが、サウナ好きのなかではオロポという飲み物があります。 オロナミンC+ポカリスエットというもので独特な味がして気にっています。さて、今回は、生成AIを駆使して、バーチャ…

GitHub Copilot for Businessの社内活用状況を大公開!

目次 はじめに GitHub Copilotとは 導入背景と期待効果 なぜGitHub Copilotを導入したのか 組織内の活用状況 GitHub Copilotの利用状況 利用者の声 まとめと今後の展望 まとめ 今後の展望 はじめに Insight Edgeで開発チームのLead Engineerをしている三澤で…

【時系列予測】KaggleのOptiver株価予測コンペ上位解法から得られた学び

昨年9月より、Kaggleにて株価予測コンペ「Optiver - Trading at the Close」が開催され、4000以上のチームが参加する盛り上がりを見せました。 今回の記事では、コンペ終了後に共有された上位解法から得られた学びを紹介したいと思います。

型情報の効果的な活用:API を介してバックエンドとフロントエンドを繋ぐ

こんにちは!Insight Edgeの小林まさみつです。 Insight Edgeでは、単一のプロジェクトでバックエンドとフロントエンド両方の開発を担当することがあります。 開発時にはバックエンドとフロントエンドをうまく連携することが求められます。 その際、それぞれ…