機械学習

業務では、売上や利用状況などのデータを見ながら、今どんな傾向があるのかどこに問題があるのか次に何を改善すべきかを判断する場面が多くあります。そのために使われるのが、グラフや表をまとめた「ダッシュ... Read more

この度、当社の推薦システム開発チームのメンバーが主著を務めた論文が、推薦システム分野のトップカンファレンス「RecSys（レクシス）」に併設されるHR領域に特化したワークショップ「RecSys ... Read more

この度、当社の推薦システム開発チームのメンバーが主著を務めた論文が、推薦システム分野のトップカンファレンス「RecSys（レクシス）」に併設されるHR領域に特化したワークショップ「RecSys ... Read more

業務では、売上や利用状況などのデータを見ながら、今どんな傾向があるのかどこに問題があるのか次に何を改善すべきかを判断する場面が多くあります。そのために使われるのが、グラフや表をまとめた「ダッシュ... Read more

私が情報学に興味を持ったきっかけは、「パソコンはどのような仕組みで動いているのだろう」という疑問でした。そこからプログラミングやアルゴリズム、コンピュータの仕組みを学び、次第に人工知能や機械学習... Read more

商品レビューやニュース記事、SNS投稿といったテキストデータを機械学習モデルで使いたい場面はよくあります。しかし、テキストはそのままモデルに渡すことができません。モデルが扱えるのは数値だけなので... Read more

AIが囲碁の世界チャンピオンを破り、ロボットが転ばずに歩けるようになる——こうした成果を支える技術が強化学習（Reinforcement Learning）です。続きはこちらから。 Read more

強化学習（Reinforcement Learning：RL）は、ゲームAIや囲碁・将棋といった文脈で注目を集めてきましたが、近年は実ビジネスへの応用が急速に広がっています。教師あり学習が「正解... Read more

機械学習プロジェクトの多くは、PoC（概念実証）で止まり、本番運用に至りません。原因はモデルそのものではなく、データ・モデル・コード・運用を継続的に回す仕組みが整っていないことにあります。これを... Read more

東京大学松尾・岩澤研究室の「深層学習（Deep Learning）基礎講座」を無事修了いたしました。 これまでに学んだ機械学習の基礎を復習しつつ、より発展的な深層学習について学べる非常に良い機会... Read more

Kaggle初挑戦。Titanicで学んだ「特徴量は多ければ多いほど良い」"ではない"ということ初めて挑戦したKaggleコンペは、データ分析の入門として有名な「Titanic」です。今回は、実... Read more

AIモデルが高精度になるほど、「なぜその予測になったのか」を人間が理解することは難しくなります。深層学習に代表される現代の機械学習モデルは、優れた性能と引き換えに、内部の判断プロセスが不透明であ... Read more

2020年代前半に登場した生成AIは、わずか数年でビジネスのあり方を大きく塗り替えてきました。そして2026年、私たちは新たな段階に突入しています。それが「AIエージェント（AI Agents）... Read more

私の経歴を見ると、「天然物化学の博士号を持つ研究者が、なぜAI・データサイエンスの世界へ進んだのですか？」と聞かれることがあります。私にとって、それは突然のキャリアチェンジではありません。研究者... Read more

Takaya.A　Toru.KTakaya.A（写真：左）社員インタビュー記事：https://career.datumstudio.jp/magazine/takaya-a/Toru.K（写真... Read more

生成AIを活用したサービスでは、チャットによる文章生成だけでなく、AIが画面（UI）そのものを生成する「Generative UI」が注目されています。ユーザーの指示に応じて、ダッシュボードグラ... Read more

旧帝大以外は全て無価値。地方の人間は、より極端な考えを持つ人が多く、周りにそんな人間が多かったからこそ、私も自然と旧帝大に進学し、そしてその価値あるものを捨ててしまったのが私でした。初めまして。... Read more