Gunosyデータ分析ブログ

Gunosyで働くデータエンジニアが知見を共有するブログです。

第32回人工知能学会全国大会(jsai2018)に参加し、研究発表を行いました

こんにちは、データ分析部研究開発チームの関です。 2018年6月5日〜6月8日に開催された2018年度人工知能学会全国大会にGunosyから大曽根、米田、山田、関の4名で参加しました。 当社はゴールドスポンサーとして協賛させていただき、主著発表1件, 共著発表1件…

今年は2つのコース!Gunosyサマーインターンシップ募集開始のお知らせ

こんにちは、かとうです。 今日はサマーインターンシップの募集を開始いたしましたのでそのお知らせです。 engineer-intern.gunosy.co.jp スケジュールなどの詳細は上記サイトでご確認ください。 今年のサマーインターンシップでは3年目となりましたデータ分…

Tokyo Editors Labに参加してきました

こんにちは。データ分析部の荻原です。様々な動画を見過ぎて突然思い出し笑いをしてしまう事が最近の悩みです。 普段はグノシー動画におけるデータ分析やロジック開発などをしています。今回は4/21 ~ 22に開催された 「Tokyo Editors Lab」にデータ分析部所…

サムネイル画像に対するテキスト認識の性能比較について (Pytesseract / Google Cloud Vision API / Amazon Rekognition)

こんにちは。データ分析部アルバイトの北田 (@shunk031) です。好きな食べ物は畳み込みニューラルネットワークです。 はじめに Gunosyでは広告を出稿する際に使用するサムネイル画像や広告画像において、テキストが占める割合の多い画像を把握したいといった…

言語処理学会第24回年次大会(NLP2018)に参加 & 論文賞受賞しました

はじめまして、データ分析部の小澤(id:skozawa)です。 3月12日(月)〜3月16日(金)に開催された言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) @岡山コンベンションセンターに、Gunosyから、関、久保、茂木、桾澤(インターン生)、小澤の5名で参加しました。 スポン…

RedshiftとBigQueryでよく使うSQLの違いTips

データ分析部インターン生の小川です。インターンでは主に動画収集のロジック実装に取り組んでいました。 Gunosyではログの管理にRedshiftとBigQueryを使用しています。 サービスはAWS上で動いているものも多いので基本はRedshiftで、ログの量が多いものやア…

Facebookの予測ライブラリProphetを用いたトレンド抽出と変化点検知

Gunosyデータ分析部アルバイトの五十嵐です。 Gunosyには大規模なKPIの時系列データがあります。 今回はKPIの時系列分析を行なった際に得た知見についてまとめたいと思います。 具体的にはFacebookが開発した時系列予測ツール Prophetを用いて、KPIのトレン…

アプリログの自動異常検知を試してみた~密度比による異常検知入門~

Gunosyデータ分析部アルバイトの鈴木です。今回は密度比を利用したバージョンリリースにおける異常検知について学んだことをまとめたいと思います。 やりたいこと 超長期的にやりたいこと 密度比を用いた異常検知のイメージ ダミーデータでの実装例1 今回試…

自然言語処理×ジャーナリズムな研究まとめ ~ EMNLP2017 Workshopより ~

いつものやつ はじめに 各研究の分類 ニュースの品質に関する研究 Predicting News Values from Headline Text and Emotion Incongruent Headline: Yet Another Way to Mislead Your Readers Deception Detection in News Reports in the Russian Language F…

SQL: 継続率と獲得数で将来のDAUをさくっと予測してみる

いつものやつ はじめに なぜ将来を予測することが重要か 概要 準備するもの 日々の獲得の予算 継続率の予算 SQLでの算出 基本編 応用 おわりに いつものやつ この記事は Gunosy Advent Calendar 2017、9日目の記事です(フライング)。 qiita.com はじめに Gun…