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レコメンド#2 Sparkで機械学習モデルを高速分散推論させる
導入 レコメンドエンジン連載の第2回目です。 前回の「レコメンドって何?」はこちらを御覧ください。 Analytics Delivery Division Initiative Center機械学習担当の下野です。 Initiative Centerでは最新技術を用いて、分析の手法や環境を業務適用可能な品質で実現する活動しています。
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導入 レコメンドエンジン連載の第2回目です。 前回の「レコメンドって何?」はこちらを御覧ください。 Analytics Delivery Division Initiative Center機械学習担当の下野です。 Initiative Centerでは最新技術を用いて、分析の手法や環境を業務適用可能な品質で実現する活動しています。
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こんにちは。Customer Analytics Divisionでデータサイエンティストをしている高田です。Customer Analytics Divisionでは、KDDIやauに関連するサービスのデータ分析や、それに伴うコンサルティングを行っています。データ分析ではpandasやPySparkを使うことが多く、私含むデータサイエンティストの多くの方が
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はじめまして、Marketing Solution Division所属の岩永と申します。Marketing Solution Divisionでは、主にKDDIグループ会社に対し、データ分析観点でのコンサルティング、ソリューションの提供などを行っています。 ARISEでは現在、新規ソリューションとしてレコメンドエンジンの開発を進めています。レコメンド
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こんにちは、Marketing Solution Divisionの鴨居です。私は位置情報を扱う分析ソリューションの開発チームに1年ほど在籍したのちに現在のチームに移籍しました。前チームではScala×Sparkで位置情報データの分析・ロジック開発を行っていました。この記事では、Scala×Sparkを使った位置情報データ分析の例をご紹介したいと思います。
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こんにちは。Customer Analytics Division所属データサイエンティスト兼データエンジニアの渡邉です。ARISE analyticsでは数百人のデータサイエンティストが活躍しています。一般的な分析環境は、データサイエンティストがそれぞれEMRを立て、その上のsparkで分析を走らせています。ただ、その分日々の分析費用も大きいものとなってい
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こんにちは、Social Innovation Divisionで位置情報分析を担当している高良と申します。今回は、コロナ禍における経済活動の分析と、それに対して位置情報がどのように活用されているかをご紹介します。 コロナ禍における経済分析の急速な蓄積 2020年初めから世界的に感染拡大が生じている新型コロナウィルス感染症は、各国の経済活動にとても大きな