JDSCテックマガジン｜株式会社JDSC

強化学習と深層強化学習の解説

JDSC データサイエンティスト伊藤泰輔強化学習強化学習は、ゲームの攻略、ロボットの制御、自動運転、物流の最適化などに使われるＡＩです。そして、これはＡＩが迷路の進み方をしている様子です。動画を見ると、ＡＩは、ゴールを探して行ったり来たりと、試行錯誤をしています。そして、次第にゴールまでの道筋を学習していく様子が見てとれます。ＡＩは、Ｑテーブルという表の数値(Q値)を学習しています。行動が最適かどうかを知るには、その状況における行動の価値を計算する、というわけで

Wodom!のデータパイプラインインフラストラクチャ

こんにちは！Wodom!というデータ基盤プロダクトのデータパイプライン周りを担当している石井です。ブログでは初登場ですが、JDSCへのジョインは2020/10で一瞬で1年が過ぎてしまいました。振り返ってみると社会人になって以来のどの1年よりも濃い1年を送ったなぁ思っています。今回はその濃い一年を通して関わり続けた、Wodom!のデータパイプラインアーキテクチャのいまについて解説してみようと思います。 Wodom!のデータパイプラインインフラストラクチャあくまで現状

Wodom! のデータパイプライン、 Kubeflow Pipelines の CI/CD

こんにちは、JDSCの松井です。今回はデータ基盤ソリューション Wodom! での Kubeflow Pipelines を用いたデータパイプラインについて、特に CI/CD の構成をメインに書いてみたいと思います。 Kubeflow Pipelines 上のデータパイプライン運用で直面した課題Wodom! では、 Kubeflow Pipelines を用いてデータ処理のパイプラインを運用しています。初期検証の段階では、マルチテナントの構成を手軽に実現しつつ、汎用

【2021JDSCアドベントカレンダー】0→1プロダクト開発における仕様コミュニケーションの実験記録 -JDSC編-

はじめにこんにちは、株式会社JDSCのプロダクトマネージャーの小山内(@koyamauchi)です。私が主に担当しているのは、”Wodom!”というデータ基盤系プロダクトで、先日1stローンチが完了した立ち上げ期のプロダクトです。サービスの詳細ページは、2021年12月現在ではまだ準備中ですが、関連するプレスリリースは↓です。開発は、フルリモート勤務のメンバーが半分以上で、7-8名程度のチームでスクラム開発を行っています。そんなプロダクトですが、事業環境も変わり、

Instrumental Variables Regression study with “STATS 361-Causal Inference — Stanford University”

※本稿はテックブログからの転載です。 The goal of this blog is to share my learnings and application of instrumental variables regression which were covered in an in-company study group introduced here (sorry, this is in Japanese). Also, in the study group,

Jira Service Management のリクエストで指定した承認者に対して自動でSlackにメンション通知

※本稿はテックブログからの転載です。こんにちは。PITチームの田中です。 PITチームは、P…-ITの略で、下図のような任意のPを包含したITチームの総称で、数ある企業の中では珍獣の部類かもしれません（だが最高だ！）。今日は、Plus and Plus IT 関連の話題で、SaaS主体のIT環境になってくると各サービスとの連接が課題になってくると思います。ということで、掲題の件について共有したいと思います。 Jira Service Management（以下、

第3期の終り/ JDSC の情シスならびにコーポレートITの変容とPITチームの作成

※ 画像はイメージです。以前 F1 のお仕事をされてたJDSCの DS永山さん寄贈 ※本稿はテックブログからの転載です。このエントリは JDSC 技術共同創業者で今は社内の情報システム管理とかもしている橋本と、途中から入社してくれた田中による、情シス部門あらため PIT チームによりお送りするとあるスタートアップの社内情報システムやコーポレートITについてお伝えするものです。はじめに早いもので2018年7月創業の弊社 JDSC は7月創業のせいで、年の下期が会社決算

Data Lineageについて、調べてみました！

※本稿はテックブログからの転載です。こんにちは。株式会社JDSCエンジニアリングメンバーの秋山です。最近、データリネージという言葉を耳にしませんか？データのリネージ（出自血統）。要するにデータウェアハウジングにおいて、データの生成経路を明らかにして、複雑化するデータパイプラインのマネジメントやガバナンスを強化するというもので、堅牢なデータ基盤を構築するにあたって、これからどんどん深堀りされていくだろうことはわかります。 ▲今はまだ明確なトレンドになっていないけど

Automatic Sudoku (Number Place) Solver with Digit Recognition and Integer Linear Programming

Photo by Maria Teneva on Unsplash ※本稿はテックブログからの転載です。 Sudoku is a logic-based number placement puzzle that consists of 81 cells which are divided into 9 columns, rows and blocks. The goal of this game is to fill out each cells with numbers

因果推論の勉強会をやっています

※本稿はテックブログからの転載です。はじめにJDSCの緒方です。Data Scientistをしています。突然ですが、私はData Scientistをやっているにもかかわらず機械学習が好きではありません。機械学習を用いたプロジェクトは、JDSCが手掛ける同種のプロジェクトがそうである様に、多くがとてもエキサイティングなものですが、個人的にあまりときめかないのです。ではお前は何をやりたくてデータサイエンスをしているんだと言う話なのですが、私はデータを用いた科学的な意思

Automating Terraform in GitHub Actions with self-host runner in AWS

※本稿はテックブログからの転載です。 BackgroundRecently, we have built a prototype environment in AWS for our application. The application is in the process of development and we are going to add additional features to it. There we faced an issue: for each

SlackのスタンプでZubeにバグカード作ってみた

※本稿はテックブログからの転載です。概要Slackでシステムの話をしていると「これってバグじゃないすかね？」みたいなやりとりが結構発生しませんか？そこからタスク管理ツールにカードを作成するのも面倒ですしいろんな話が並行しすぎてSlackのスレッドに埋もれてしまうこともしばしばあったので、 Slackのスタンプをポチッと押せば自動でタスクを作成してくれる仕組みを作ってみました！構成現在自身の携わる案件ではタスク管理ツールにZube、インフラ環境にGCPを用いている

AzureAD+Intune+ABMによる組織的デバイス管理

※本稿はテックブログからの転載です。こんにちは。JDSCで情報システムを担当している田中です。コロナ禍の状況ですので、JDSCもリモートワーク推奨ですが、情シス的にはオフィスのインフラ系の対応もあり、適度に出社している勢です。出社時は、休憩時の職場での卓球（もちろんコロナ対策有り）が良いリフレッシュになっております。少し脱線すると、JDSCにはガチリーグ、エンジョイリーグ、ひよっこリーグの３つの卓球リーグがあり、もはやエンジョイリーグからガチリーグへの昇格が私のもっ

Statistics and Data Science MicroMasters — my experience

※本稿はテックブログからの転載です。 Recently I completed Statistics and Data Science MicroMasters successfully. The program is well designed to deepen knowledge and skills required in data science. I’d like to share how good it is and how hard it was. Who

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