マガジンのカバー画像

noteエンジニアの機械学習/ML 記事まとめ

24
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/
運営しているクリエイター

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
95

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
75

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
12

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
59

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
16

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