ACTIVITIES 技術関連活動

全社でコーディング力向上を目指せ!~社内競技プログラミング大会の参加者にインタビュー~

皆さまこんにちは。 Marketing Solution Division, Partnering Solution Unitに所属している伊藤と申します。 今回は私も運営メンバの一員である、社内競技プログラミング大会について紹介します。 ARISE analyticsでは今年1月から社内で競技プログラミング大会が開催されています。ARISE anal

Flutter#2 〜Flutterの状態管理パターン (Riverpod)〜

はじめまして、Advance Tech Divisionでモバイルエンジニアをしている中塚です。今回はFlutterシリーズの第2弾ということで、Flutterでの状態管理パターンについて書こうと思います。Flutter での状態管理は様々なパターンが存在しており、当社でもプロジェクトによって利用しているパターンが異なっております。その中で、今回は状態管理で

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

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