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…

2024年度 第38回人工知能学会全国大会(JSAI2024)参加レポート

はじめまして!2024年5月よりInsight EdgeにジョインしたData Scientistの市川です。 まだ入社して間もないですが、オルタナティブデータを活用した案件や、金融市場のオプション等を活用した分析などに携わっております。 今回は、先日人工知能学会(JSAI20…

Reactテスト駆動開発に一度挫折した人が、生成AIの力を借りて再挑戦する話

はじめに Insight EdgeのLead Engineerの日下です。 弊社ではフロントエンドのスクラッチ開発にReactを採用することが多いのですが、フロントエンドの保守性はしばしば課題となっています。 というのも、要求仕様が曖昧なPoC(Proof of Concept)の段階からM…

【概説】Frank-Wolfe法により誘導されるスパース性

はじめに ビッグデータや機械学習の技術を活用したDX推進/分析プロジェクトでは、計算量が少なく、機械学習に特有な問題構造を上手く取り扱えるアルゴリズムが必要と考えられる。特に弊社が行なっているようなビジネス課題を解決するプロジェクトの場合は、…

Generative AI FAQ from Managers and Executives: an IE Data Scientist's Account of Coaching Industry Professionals

(with MIT Professional Education, and Global Alumni) At Insight Edge, many of our team members are involved in "extra-curricular activities": building our skills outside of our day jobs, and bringing that experience back home to IE. In a p…

【社内部活紹介】ボードゲームクリエイター直々にレクチャーしてもらえる"ボドゲ部”

はじめに Insight Edgeの社内部活 ボドゲ部創設者:JIMENEZさん 活動の様子 終わりに はじめに こんにちは!Insight Edgeの人事担当・合田です。 今回は当社メンバーが運営している社内部活についてご紹介します! Insight Edgeの社内部活 Insight Edgeでは…