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APOLLO Tech Blog

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APOLLOの技術者が業務の成果や学びを社外に向けてアウトプットするための場として発信します。 私たちの活動を社外に向けて発信することで、社内外問わず知見を共有したり、共通の専門… もっと読む
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記事一覧

Pythonの静的コード解析ツール「Ruff」

はじめにこんにちは、アポロ株式会社でデータサイエンティストをしている張と申します。 プロ…

APOLLO
9か月前
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傾向スコアの各手法をPythonで実装

はじめに傾向スコアとは主に観察研究でよく使われる統計解析の手法です。観察研究では、共変量…

APOLLO
10か月前
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SNSネットワークの分析手法

はじめにアポロ株式会社でインターンをしている菅野と申します。 私は、現在インターン生とし…

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11か月前
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Pythonを使って簡単にできるビジネスインテリジェンスツール開発

はじめにアポロ株式会社でインターンをしている菅野と申します。 今回は比較的簡単にWebアプリ…

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1年前
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【書籍紹介】Python for Data Science For Dummies, 2nd Edition, Eds. John Paul Mue…

書籍:John Paul Muller and Luca Massaron「Python for Data Science For Dummies, 2nd Editi…

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1年前
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NVIDIA RAPIDSを利用した大規模データ整形処理の高速化をGoogle Colabでやってみる

こんにちは。アポロ株式会社でデータサイエンティストとしてインターンをしている河相です。 …

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1年前
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【論文調査】推薦システムへの「時間知識グラフ」応用のための最新論文を読んでみた。-EvoKG: Jointly Modeling Event Time and Network Structure for Reasoning over Temporal Knowledge Graphs

アポロ株式会社の守屋と申します。 様々な業務に携わらせていただいており、その中のひとつとして推薦エンジンの研究開発を進めさせていただいています。 現在の消費者の購買行動と推薦エンジンについて、ユーザやアイテムの類似や過去の評価に基づいて推薦しているが、“今のユーザの状況(コンテクスト)” を反映する枠組みが無く、実際の利用にあたってはギャップがあると感じています。 刻一刻と変化する消費者の状況に応じて最適な提示を行う推薦エンジンを構築するために、時間知識グラフ(Tempo

XAIを使いこなすための特徴量エンジニアリング その1

著者:佐藤能臣、Roberto Iaconi、小川祐樹 はじめに本稿では、ここ数年データサイエンティス…

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傾向スコアの各手法概要

はじめに傾向スコアとは主に観察研究でよく使われる統計解析の手法です。観察研究では、共変量…

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1年前
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ウェイトバック集計による購買履歴データの補正

はじめにこんにちは、アポロ株式会社でデータサイエンティストをしている肱岡です。 今回は、…

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1年前
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APOLLO Tech Blog 始めます。

はじめまして。 アポロ株式会社の守屋と申します。 アポロの技術者が技術的課題に対する取り…

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1年前
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