ACTIVITIES 技術関連活動

物体検知モデルを実用向けに速度チューニングする

ARISE analyticsの秋元です。 画像処理システムの開発では様々な画像処理技術をシステムに組み込んでいきますが、システムの要件に応じて適切なモデルや実行方法を選択する必要があります。今回は画像処理技術の一つである物体検知のモデルを実用向けに速度チューニングするという例を通して、画像処理システム開発の裏側の努力をご紹介します。 物体検知とは

めっさ分かりやすい因果推論 (その1) 概論とMeta-learner系手法

はじめに こんにちは、Customer-Analytics-Divisionの徳山と申します。本稿では因果推論手法の全体像を解説します。筆者は英語の通訳やカスタマーサクセス職を経てARISE analyticsに入社し、クライアント企業様の主力事業における販促施策について、施策に対する反応(『この施策によってどれくらいこのお客様はXXXとい

web閲覧履歴を用いた広告ターゲティングモデルとは?

初めまして、2020年4月に新卒として入社したMaketing Solution Division (MSD) 所属の小林と申します。 普段の業務ではweb広告の支援をしております。具体的にはターゲティング広告の支援を行っており、web閲覧履歴データ・機械学習の手法を用いてモデルを作成し、どのような人にweb広告を表示させるべきかという広告配信リストを

オフライン環境でのVSCodeを使ったSpark開発環境構築

皆さんこんにちは、Marketing Solution Divisionの伊藤です。私は2020年の4月に新卒として入社し、研修期間終了後に現在のチームに配属されました。現在は、KDDIの位置情報データを活用し、マーケティング対象の店舗に立ち寄りそうな顧客を予測するシステムを制作しております。 このプロジェクトでは、位置情報や顧客の個人情報という秘匿性

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