ソフトウェアエンジニア。担当はClova。専門は機械学習と自然言語処理。Apitoreの創業者。
こんにちは、Clova開発室でNLU (Natural Language Understanding) を担当している 服部 (keigohtr) です。この記事は LINE Advent Calendar 2018 の24日目の記事です。 こちらの記事では、以前LINE Engineering Blog「夏休みの自由研究 -Summer Homework-」でご紹介した「Clovaにおける機械学習モジュールの管理運用基盤Druckerについて」からのアップデートを紹介します。Rekcurd全体の概要や開発背景は先日行われたJapan Container Days v18.12で私が登壇したこちらの資料が分かりやすいと思います。 はじめに これまでは「Drucker」という名称を使っておりましたが、諸事情により「Rekcurd」と名称を改めました。引き続きよろしくお願い致します。ちなみに「Rekcurd」は「Drucker」を逆から読んだものになります。RekcurdはApache license 2.0で利用できます。GitHub上で公開していますので、是非とも使って頂いてフィードバ
こんにちは、LINEでClovaの自然言語理解 (NLU) ユニットの開発をしている服部 (keigohtr)です。この記事は、LINE Engineering Blog 「夏休みの自由研究 -Summer Homework-」 の3日目の記事です。 はじめに 機械学習が流行ってます。みなさんも既に機械学習をやっていたり、上司から機械学習をやれと言われたりしているのではないでしょうか？幸いなことに、近年の機械学習の流行のおかげで機械学習まわりのツールやフレームワークはかなり充実してきました。線形回帰やロジスティック回帰、Perceptoron、Adaboost、Random Forest、Support Vector Machine、XGBoost、そして多様なDeep Learningのアルゴリズムなど、多くのアルゴリズムが誰でも簡単に利用できるようになりました。しかし「学習」まわりのツールやフレームワークが充実する一方で、構築した機械学習モジュールの「運用」まわりのツールやフレームワークは多くありません。そこで今回は、LINEのAIプラットフォームであるClovaで採用する機械学習
