仕様変更を行ない、受付票を常に発行することになりました。詳しくはこちらをご覧ください。6000以上のWeb・アプリに利用されるマーケティングオートメーションサービスです。月間数千億のイベントのデータを処理し、そのデータをAIでユーザーを自動セグメントを行い、毎日数億のプッシュなどの施策を配信しています。Meetupは、そんなReproが使っている・使おうとしている技術やノウハウについて共有したり、ゲストを呼んで学ぶミートアップです。ないブームにあります。移っていると感じます。可能性を真剣に考えています。実際にその成果は汎用的な機能化にまで至りました。...と知見は多岐に渡ります。完成された機械学習モデルを保守していくにはデータサイエンティストや機械学習エンジニアというと、いい機械学習モデルを作ることに目が行きがちになってしまう。モデルが完成している場合に次にすべきことについてはあまり情報がまとまっていない。データサイエンスのコードは、テストの不足や可読性を考慮しないなど、得てして保守性の低いレガシーコードになりがちである。このセッションでは、こうしたデータサイエンスレガシーコードを保守する立場に焦点を当て、そのような場合に役立つライブラリやtipsを紹介していく。GROUPインターネット広告配信サービスの開発をしています。配信効果の最適化・機械学習を使った予測処理の実装・データ分析を担当。最近の興味はオンライン意思決定とメカニズムデザイン。予測システムと意思決定の自動化ビジネス上の意思決定のために機械学習で予測値を求める事は一般的になりました。本セッションでは求めた予測値をどのように利用するかに焦点を当てます。不確実性下において意思決定を行なうオンライン意思決定の手法と事例を紹介します。Webアプリケーションエンジニア。2018年6月にRepro入社。LabsにてAI機能の開発がメイン業務。Rails+Vue.jsのフロントエンドからPythonのMLバッチ、MLインフラまで担当。実際にリリースして基盤を安定させるまでの軌跡を交えながら紹介する。