若手社員のAI部署での利用技術紹介 - Qiita

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misshiki “LightGBM を用いた理由は、近年の時系列コンペティションでは主に LightGBM が使用されていること、LSTM でも時系列予測を行ったが予測がうまくいかなかったこと、が挙げられます。”

2024/04/01 リンク

hajimechan0323 スパイクしてる部分の予測が上手く行きすぎている気がする。リークしてる可能性ありそう。

2024/03/31 リンク

currypurin n 分前との滞在人数の差分（n = 1 ~ 20）？、リークさせている？

2024/03/31 リンク

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はじめにはじめまして、私は2022年に新卒としてBIPROGY株式会社に入社した高場です。今回は若手社員の... はじめにはじめまして、私は2022年に新卒としてBIPROGY株式会社に入社した高場です。今回は若手社員の仕事紹介として記事をまとめます。組織の紹介私が所属している組織は AI 技術部と言い、主に AIを用いたサービスの検討等を行っています。また、企業や研究機関と協力して共同研究を行うこともあります。その中で私は主に自然言語処理や時系列データを扱う案件を主に担当しています。案件紹介全体概要自然言語処理を取り扱っている案件としては、学校教育への支援システム︵PoC︶などがあり、時系列データの取り扱っている案件としては、国立研究開発法人科学技術振興機構︵JST︶と協力して行っている個人及びグループの属性に適応する群集制御1があります。今回の記事では、時系列データを取り扱っている群集制御︵群集マネジメント︶に関する取り組みについて簡単紹介にします。群集マネジメントと

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