データ分析
TL;DR データ分析コンペであるKDD2023にて、ドコモの2チームが入賞(6位、9位)しました。 コンペの概要と入賞した2チームの解法を紹介します。 はじめに NTTドコモ クロステック部の鈴木明作です！ ドコモR&Dでは、データマイニングの世界最高峰の国際学術会…
こんにちは、NTTドコモサービスデザイン部の山川です。 普段の業務ではアジャイル開発のPO業務に取り組んでおり、AWS関連の技術に携わっています。 今回は、業務の中で得られたTipsを簡単ですが紹介したいと思います。 ■やったこと データの可視化についてこ…
アドベントカレンダーをご覧のみなのもの～！おはこんハロチャオ～！ NTTドコモの三村だよ！今日は世界のみなのものに向けて記事を書いていくぞ〜！ ということで新たな大地に旅に出て約1ヶ月たったのですが皆さんいかがお過ごしでしょうか？ 私はアニメをよ…
NTTドコモ サービスイノベーション部 ビッグデータ担当 2年目社員の小澤です. 学生時代は, 機械学習分野の研究に取り組んでいましたがドコモでは, 膨大な通信に関するデータの加工を担うデータエンジニア的な業務に携わっております. 昨年は, 自身の業務に関…
はじめまして。NTTドコモのサービスデザイン部の渡辺と申します。NTTドコモ R＆D ADvent Calendar 2022の22日目を担当いたします。 本記事ではログの統合分析ソフトウェアであるSplunkについて、実際に利用してみて有用だと思ったクラスタ構成におけるSplunk…
はじめに この記事はNTTドコモアドベントカレンダーの21日目の記事です。 こんにちは、NTTドコモサービスイノベーション部の川嶋です。 普段の業務では画像認識技術を用いたサービス開発に取り組んでおり、スポーツ解析、自動運転系の案件に携わっています。…
TL;DR 自己紹介・モチベーション 処理の再現性の担保・デプロイの迅速化 実現したかったこと 1. コードの再現性を担保する 2. 簡単に機械学習タスクの実行パイプラインをかけるようにする 3. ノートブックファイルを、そのままの形でパイプラインに組み込め…
はじめに この記事はドコモアドベントカレンダー19日目の記事になります。 NTTドコモサービスイノベーション部2年目社員の上田です。 業務では主に、AI等デジタルマーケティング技術の企業活動適用を行っております。 最近はVUCA (Volatility、Uncertainty、…
本記事は、ドコモアドベントカレンダー17日目の記事になります。 こんにちは。NTTドコモサービスイノベーション部3年目社員の九島です。 主な業務は、マーケティング分野への機械学習・AI活用です。 今回は、これからのマーケティングではより重要となる指標…
この記事は，ドコモアドベントカレンダー17日目の記事になります。 こんにちは。ドコモの下山と言います。業務ではバーチャル空間における3Dコンテンツ生成に取り組んでいます。 この記事では，Stable Diffusionに代表されるText-to-Imageの技術と，Novel Vi…
こんにちは、ドコモの何と言います。 業務では自然言語処理に関する研究に取り組んでいます。 本記事は、ドコモアドベントカレンダー8日目の記事になります。 本記事では、BERTを使ったマルチラベル分類の閾値の調整に関する技術について紹介します。 マルチ…
NTTドコモ R&D Advent Calendar 2022 の1日目の記事です。 井上と申します。アメリカのシリコンバレーにあるドコモの子会社，DOCOMO Innovations, Inc. (DII) でシニアデータサイエンティストとして機械学習の研究開発に従事しています。 現在，DII は Amazo…
因果推論を使って施策改善を検討してみた こんにちは、NTTドコモ4年目社員の相場です。 業務ではレコメンド関連の技術開発やサービス向上のための分析をしています。 本日は大きく2つ 最近流行りのデータドリブンなマーケティングについて pythonで1に基づく…
ノーベル経済学賞から学ぶA/Bテストできない場合の効果検証 こんにちは． NTTドコモサービスイノベーション部の阿座上です． 今回の記事は，2021年のノーベル経済学賞の内容を解説しつつ，A/Bテストが出来ない場合の効果検証はどう行えば良いのかについて触…
