OptunaとKubeflow Pipelinesを用いた並列ハイパーパラメータチューニング

AI MLOps Optuna

はじめにこんにちは。AI技術開発部 MLエンジニアリング第1グループの築山です。以前、社内でOptunaとKubeflow Pipelines（以下KFP）を用いて並列ハイパーパラメータチューニングを行い、とあるプロダクト（後述する『お客様探索ナビ』の経路推薦システム）…

2020-09-29

Nuxt.jsでクリーンアーキテクチャ

Nuxt

はじめまして、バックオフィスシステム第二グループの辻田です。参画してからもう少しで3ヶ月目を迎えようとしています。主に運用改善系のお仕事をさせていただいていて、インフラとサーバーサイドを触ることが多いです。今回は、わたしの大好きなNuxt.js…

2020-09-28

第1回 MLOps勉強会にて「JapanTaxi」アプリの機械学習モデルについて紹介しました

AI Deep Learning MLOps

はじめまして、AI技術開発部の齋藤です。現在MoTではタクシー配車アプリの「GO」と「JapanTaxi」アプリを運営していますが、今回はDataRobot Japan主催の第1回 MLOps 勉強会 Tokyoにて、「JapanTaxi」アプリに導入している機械学習モデルについてお話させ…

2020-09-09

Looker APIでスケジュール配信を自動リトライ

Looker データ基盤

はじめまして、AI技術開発部分析グループの伊田です。 MoTではタクシー配車アプリのKPIなどを筆頭にBIツール「Looker」でレポートを作成し、Slackに日々配信しています。この時、稀にSlack配信が失敗する場合があります。Lookerにはリトライ機構がないため配…

2020-09-07

TypeScript(React)+Pythonの開発環境を、VS Codeを使って整える方法

FrontEnd ServerSide

tl;dr TypeScript(React)+Pythonの開発環境を開発者間で揃えるには、VS Codeの設定に落とし込むことが便利です。記事中に、TypeScriptの設定tsconfig.jsonと、webpackの設定webpack.config.js があります。記事中に、VS Codeで、Web APIのPythonとフロント…