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noteエンジニアの機械学習/ML 記事まとめ

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note社エンジニアの機械学習/MLに関わる技術記事をまとめた公式マガジンです。さらに技術記事を読みたい方はこちら→ https://engineerteam.note.jp/
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記事一覧

[プロンプト公開]業務で使える議事録をChatGPTで生成する方法

こんにちは、note AI creativeの田中です。 この記事では、生成AIを使って精度の高い議事録を…

デプロイbotの歴史を振り返り、チャットボットの適切な運用を考える

サービスを運用していくうえで、デプロイ作業は必要不可欠であり、時には複雑で手間がかかるも…

人事評価フィードバックをお助けするGPTsを作りました

ChatGPT研究所さん主催のGPTsハッカソンに参加してきました! 今回は我らがnote placeでの開催…

こんぴゅ
2か月前
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プロンプトを即座に実行できる社内用Chrome拡張機能「note AI with Chrome」を作りま…

こんにちは、note AI creativeの田中です。 note AI creativeは、AI領域における開発をさらに…

LLMがE2Eテストの問題を鮮やかに解決するかもしれない

今年はChatGPTを始めとするLLM(Large Language Model)が話題をさらった年でした。ビジネスのあ…

こんぴゅ
3か月前
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Amazon BedrockとRustでコーディングアシスタントを開発した

※ この記事はnote株式会社 Advent Calendar 2023の24日目の記事です。 (Amazon Bedrock Adven…

うるし
3か月前
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機械学習でプロダクト成長させる技術と組織を3社のMLエンジニアが語る - note/コネヒト/Wantedly

MLエンジニアがプロダクトをグロースさせるためには、機械学習の知識はもちろんのこと、その他にも考えなければならないことが多々あります。アーキテクチャの刷新や組織での立ち回り、採用の強化など各方面の働きかけが必要になるでしょう。 各社でどんなアーキテクチャなのか? 短期で価値をデリバリーするための工夫は? 採用はどうしてる?MLエンジニアは市場にいる? MLエンジニアに求められる能力は? これらの悩みに対して、note・コネヒト・Wantedlyの3社のMLエンジニア

3社が機械学習を活かす方法を語る!MLエンジニア向けオフラインイベントを開催(懇親…

2月3日(金)19時より、note / コネヒト / Wantendlyが合同で『MLエンジニアが語る、プロダク…

情報推薦における多様性の測り方

この記事はnote株式会社 Advent Calendar 2022 12日目の記事です. はじめに多様性という言葉…

読者の行動データを用いたnote記事レコメンドをリファクタリングした話

noteのMLチームで主にMLOps関係の開発をしている、むっそです。 先日「読者の行動データを用…

むっそ
1年前
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読者の行動データを用いたnote記事レコメンドのMLパイプラインツアー

noteにてMLチームに配属されたむっそです。 入社して約3ヶ月くらい経ちましたが、楽しい仲間た…

むっそ
1年前
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noteは機械学習をどう活用している?MLチームの開発指針と取り組みまとめ 【2022年版…

本記事ではnoteのMLチームの取り組みについて、機能と概要をそれぞれ紹介します。 紹介する機…

noteはPyCon JP2022にゴールドスポンサーで協賛します

10月14日〜10月15日に開催されるPyCon JPにGoldスポンサーで協賛します。 noteでは、ユーザー…

多様なコンテンツをとどける、レコメンドベースのnoteのホームタイムラインをつくる

本記事では、note社内において、レコメンドとパーソナライズをベースにした新しいホームタイムラインのMVP(Minimal Viable Productの意、開発コードネームはHorizon)を開発した経緯や思想とその推移を、エンジニアの観点から書いている。PdM的な観点から書いた以下の記事も参照いただけると幸いである。 想定する読者としては、以下のような読者を想定している。 情報推薦や検索、データマイニング、機械学習の活用に興味があるエンジニア ちょっと賢い機能をコア