ABEJA Tech Blog

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Data Science

機械学習におけるEDAって結局何するの?

ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 「EDAって結局何したらいいの?」っていう声をよく聞く気がするので、無謀にも今回はEDAについて記事を書いてみました。 本記事はABEJAアドベントカレンダー2023 25日目の記事です。 EDAとは EDAは「Expl…

【AI×競馬】馬の記事を書いたら講演依頼がきた話

本記事はABEJAアドベントカレンダー2023 19日目の記事です。 こんにちは!データサイエンティストの安倍(あんばい)です。 最近の趣味は競馬布教です。 社内のNotionページに毎週予想を記載し、それを信じて馬券を購入する同僚が徐々に増えてきています。残…

リモートでも働ける?Data Scienceチームのコミュニケーションを考える

DSチームの構成 DSチームの特徴 オンラインコミュニケーションの課題 ABEJAのDSチームとしてのアプローチ DS Dayとは? その他チームビルディング施策 さいごに こんにちは。データサイエンス (DS) チームの真鍋と申します。 アドベントカレンダーでは限界野…

夫婦で納得の土地探しをするためにLINE Bot作ったりデータサイエンスした話

皆さんこんにちは! ABEJAでデータサイエンティストをしている服部といいます。 本記事はABEJA Advent Calendar2022の10日目の記事になります。 背景 引っ越しから2年.... データサイエンティストとしてのリベンジ 前回の反省を踏まえて.... 1. お得そうに見…

野球の投球の「危険度」を予測してみた ~「あ、この球、打たれるわ」をAIで判断~

目次 目次 はじめに アイデア 検証方法 データ準備 分析アプローチ データ取得 前処理・特徴量エンジニアリング 学習 結果 考察 まとめ ABEJAについて はじめに はじめまして!今年2月にABEJAにデータサイエンティストとして入社しました真鍋と申します。 こ…

Deepでポン!Deep Learningによるホモグラフィ推定技術の調査(コード有り)

はじめに はじめに ホモグラフィ推定とは 特徴量ベースの手法 特徴点の抽出・特徴量の計算 LIFT: Learned Invariant Feature Transform [1] SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description [2] LoFTR: Detector-Free Local Feature …

実務で必須!2変数の関連性を正しく評価できるよう関連知識をまとめてみた

こんにちは、ABEJAの真壁孝嘉(@Takayoshi_ma)です。変数Aと変数Bにどれくらいの関連性があるの?このデータから何が言える?みたいなニーズって至る所にあるかと思います。その時に活用される様々な数学的指標たち、(自分含め)名前を知ってるだけだと危…

ABEJA Data Scienceチームと取り組みのご紹介

はじめに ABEJAにおけるDSのお仕事 どんな仕事? どんな人達? 業務の進め方 アセスメントフェーズ PoCフェーズ インテグレーションフェーズ ABEJA DSの特徴 ①運用を意識したモデル開発 ②要件定義フェーズの早い段階からの連携 ③技術・情報共有の仕組み 日々…