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Hadoop上で動くライブラリ「Hivemall」を使って、SQLで機械学習
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メルペイの不正決済検知への機械学習活用 グラフ理論で“疑わしい人”を事前に推定する
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機械学習における勾配ブースティングのアルゴリズム「XGBoost」「LightGBM」「CatBoost」の違い
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120億PVの巨大サービス「LINE NEWS」をTypeScript化した話
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解像度を上げると「データ分析」はもっと幸せになる 現役データサイエンティストが教える、データ分析の4つの要素
Data Gateway Talk
仕事の効率を上げるのは「Quick & Dirty」 ブレインパッドCDTOがベンチャー時代に学んだこと
Data Gateway Talk
ベンチャー時代から一部上場までを経験したCDTO(Chief Data Technology Officer)が見てきたもの
Data Gateway Talk
会話の文脈を理解する電話応対AI「LINE AiCall」開発で苦心したこと
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音声応対AIサービス「LINE AiCall」実用化の舞台裏 AIとの自然な会話を実現するためにやったこと
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LINE DEVELOPER DAYの顔認証受付システム、UI/UXはどうあるべきか? 開発チームが経験した試行錯誤
LINE DEVELOPER DAY
待ち時間1秒以内を実現した、顔認証受付の仕組み LINE DEVELOPER DAYで実際に使用されたシステム開発の舞台裏
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精度の高い日本語OCRを実現する技術 LINE BRAIN OCRのパイプラインを解説
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日本語OCRはなぜ難しい? NAVERのエンジニアが語る、テキスト検出における課題と解決策
LINE DEVELOPER DAY
LINEを支えるVision AIプラットフォーム「PicCell」の仕組みとこれから
LINE DEVELOPER DAY
AIを用いてLINEに投稿されるアダルトコンテンツを検出––ディープラーニングプラットフォーム「PicCell」が生まれるまで
LINE DEVELOPER DAY
PythonのWebフレームワーク、どう選ぶべきか? Part.2
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PythonのWebフレームワーク、どう選ぶべきか? Part.1
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技術選定のカギは「プロダクト中心」 ラクスルの技術スタックと背景にあるビジョン
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機械学習におけるハイパーパラメータ最適化の理論と実践 Part.2
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Rubyで「expected tokens」をどうやって知るか? Part.1
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RuboCopの実装に見る、Rubyの“破壊的変更”との正しい付き合いかた
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“強いエンジニア”のキャリアを考える コードを書くこととマネジメントの共通点とは?
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