御社の事業の立ち上げの経緯や意思決定や試行錯誤のプロセスについて、もしご存知でしたら、なるべく詳しく教えてください
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ただし、GPT-4と比較すると安価にはなっていますので、性能比較をしながら良い塩梅を探すとコスト的にメリットがある可能性があります。 また学習のコストですが、以下のように学習データ全体のトークン数 x エポック数という形で費用が掛かるので注意が必要です。 （エポック数は後述するようにパラメータとして指定可能です） For example, a gpt-3.5-turbo fine-tuning job with a training file of 100,000 tokens that is trained for 3 epochs would have an expected cost of $2.40. 公式ページは以下となりますので、併せてご確認ください。 レート制限 fine-tuningのレート制限については、以下に記載があります。 fine-tuningについては以下のように
1on1やメールでご相談を受ける最頻出の話題が 「どうすればアメリカでソフトウェアエンジニアになれるでしょうか？」 というものです。これは後述しますが、いくつかの点で中々ひと言では回答の難しい質問です。ただし、本当にアメリカでソフトウェアエンジニアになりたいなら、そのための確度を大幅に上げる方法はいくつか思い当たります。 筆者について実際に米国で2年ほどではありますがソフトウェアエンジニアをしていました。現在も米系企業の日本法人でソフトウェアエンジニアとして働いています。留学経験もなく、3流大の文系出身で、30代になってから「正攻法で」米国に渡りました。そういう点で非常に現実的な経験をシェアできると思います。筆者について詳しいことは次のnoteにまとめました。もしご興味のある方はお読みいただければ幸いです。 本当に米国に行きたいですか？冒頭の質問に対して僕がまずお聞きするのは 「本当に米国
慶應義塾大学教授・岸博幸先生が、各分野で活躍するいま気になる人と対談する不定期連載企画「オトナの嗜み、オトコの慎み」。今回の対談相手は、俳優の佐藤二朗さん。【過去の連載記事】 芝居がやめられず、就職先を1日で退社 岸 今回の対談相手は俳優の佐藤二朗さん。僕は佐藤さんが醸しだすあたたかな空気感が大好きで、今まで見た作品のなかでも、特にWOWOWのテレビドラマ『下町ロケット』とサントリー「ほろよい」のCMは強く印象に残っています。佐藤さんは今でこそ俳優として高い評価を得ていますが、若い頃は苦労の連続だったと聞いています。 佐藤 若い頃はダメダメの人生でしたよ。自分でも"暗黒の20代"と呼んでいます。中途半端に生きていたので、何をやってもいい結果は出せなかったですね。 岸 大学を出て、まずはリクルートに就職？ 佐藤 そうです。大学を出る時に「役者になりたい」という想いと、「自分が役者として食って
ホーム > 転職未経験の方には信じられないかもですが、「ちょっと給料がいい」という程度でも、気軽に転職する人は珍しくないです。 この記事で書きたいことは、大体以下のようなことです。 ・転職未経験のマネジメント層の人が、「転職というものは非常にハイリスクであり、転職を決断するからにはよほどの理由がある筈」と考えているのを観測した ・個別のケースについては色々とあるだろうけど、現在「転職」というものは昔よりずっとやりやすくなっており、ちょっとした待遇向上や「環境を変えたい」程度の理由で気軽に転職をする人も増えている ・マネジメント層が、転職について「非常にリスクが高く、滅多なことではしない」ものだと考えていると、離職対策を誤る可能性がある ・そういった認識齟齬を防止する為に、転職をする気がなくても転職活動をしてみるのは悪くないかも知れない 以上です。よろしくお願いします。 *** ということで
企業間物流を最適化するクラウド物流管理ソリューションMOVO（ムーボ）のバックエンド開発をお任せします。 「MOVO」のバックエンドはGo言語/gRPC/k8sを基盤としたマイクロサービスで構成されており、現在PF基盤と５つのプロダクトが稼働しています。プロダクト毎に数名〜10名超の職能横断型チームを組んでおり、スクラム開発を実施しています。 そのコアメンバーとして、開発・運用を通した物流課題の解決に力を発揮いただきます。 【業務内容】 - Go/gRPCによる機能開発・リファクタリング - プロダクトの安定運用・チューニング・コスト最適化 - 要件に最適な仕様検討・アーキテクチャ設計・技術選定 - 継続的なチーム開発のためのチーム運営 【技術スタック】 - 開発言語：Go - フレームワーク：Echo（BFFのみ） - API：FE（OpenAPI, GraphQL）, BE（gRPC）
事業内容医療相談・救急往診・オンライン診療 ファストドクターは2016年に創業し、現在は10都府県に救急医療を提供する全国最大級の時間外救急プラットフォームに成長しました。 年間80,000件以上の医療相談と48,000件以上の夜間往診実績があります。ご高齢で救急車を呼ぶしか病院にアクセスできない方、家族で感染症にかかり救急病院への受診が難しい方などに新しい医療の選択肢を提供しています。 夜間休日の体調不良時にWEBサイトからご連絡をいただくと、連携医療機関の医師が医療相談を行い、往診が必要な場合には患者の自宅に赴き、診察・検査・薬の処方（保険適用）を行なっています。 今後は本プラットフォームを地域のかかりつけ医へ提供し、医療機関の負担軽減や、医療体制強化による患者貢献を目指します。 2020年に国立大学法人筑波大学との共同研究を開始、2021年に東京都世田谷区・板橋区・調布市といった行政
Do You Really Need Redis? How to Get Away with Just PostgreSQL There’s a tried-and-true architecture that I’ve seen many times for supporting your web services and applications: PostgreSQL for data storage Redis for coordinating background job queues (and some limited atomic operations) Redis is fantastic, but what if I told you that its most common use cases for this stack could actually be achie
施工現場を幸せにする事業 建設・建築業界は、電話やFAXの文化が色濃く残っておりITツール導入による改善の余地が大きく残されている業界です。私たちの開発しているANDPADは、少しだけ便利にというよりも革新的に仕事環境が変わったというインパクトを与える可能性を持っています。プロダクトの開発を通して業界の働き方に変化を起こし、社会に貢献できるような事業を作っていきます。 エンジニア主導の開発 私たちANDPADのエンジニアは、要件、設計、開発、テスト、デプロイ、運用、サポート全てのサイクルに関わります。エンジニアが全てのサイクルに関わることでフィードバックループが強化され、プロダクト品質が向上すると信じています。より良いプロダクトのために仕様を磨き、運用に載せていくフロー全てに関わることができるため、エンジニアにとって成長できる環境になっています。 アジャイルな開発スタイル ANDPADの開
SQL, Ruby, Python, Ruby on Rails, Node.js, React, TypeScript, AWS, Docker, MySQL, PostgreSQL, Oracle, GCP, Redux, MariaDB 事業内容「出会いからイノベーションを生み出す」をミッションとして掲げ、ビジネスにおける出会いを後押ししています。主なサービスとして、営業DXサービス「Sansan」や名刺アプリ「Eight」、インボイス管理サービス「Bill One」を国内外で提供しています。 当社では、サテライトオフィス「Sansan神山ラボ」がある徳島県神山町に、2023年4月設立される神山まるごと高専の開校をCSV活動として後押ししています。 ■Sansanのカタチ 会社は“法”のもとの“人”ですが、実際の人とは違い“有形”ではありません。 しかし、会社には人間と同じように個性
仕事内容◆概要 リネットのバックエンド（PHP/Laravel、 Go）と、フロントエンド（React）の開発を行います。今回のポジションでは特に、バックエンドの開発をリードいただきます。 ◆リネットについて 「"自宅にいたまま"クリーニング」のリネットは、お客様からアプリやWebでご注文いただくと、宅配業者がご自宅に取りに伺い、クリーニング工場で検品・クリーニングしたものをご自宅へ返却するサービスです。お洋服だけでなく、くつ・ふとんも受け付けています。 衣類をクリーニングしてから保管するリネットクロークというサービスも展開しています。 ◆どういったシステムを開発しているか ・注文を最適な工場に振り分ける受注最適化システムの開発 ・お客様の返却希望日に返却するため、工程管理、在庫管理、アラート等の仕組みを実装することで、工場オペレーターを支援するシステムの開発 ・カスタマーサクセス（CS）
事業内容BHIは「データドリブンな新しいライフスタイルをつくる」ことをミッションとしています。 データ解析技術を強みとした個人の生活を豊かにするアグリゲーションサービスと、飲食・流通・服飾・住宅・交通・教育など全く異なる分野の事業者へデータドリブンな事業展開を実現するデータプラットフォームを提供しています。 仕事内容BHIはデータドリブンなライフスタイルをつくるためにデータプラットフォームを提供しています。 数百万を超えるユーザーの大容量データを高速かつ正確に収集・分析することで、メールの自動分類やTo-doの自動管理、ニュース記事のキーワード化から類語の選定など、様々なオートメーション化を実現しています。プラットフォームを活用したOEM事業や、大手企業との新規企画、協業などにも積極的に取り組んでいます。 データプラットフォームの活用領域を広げ、拡張性・保守性を高めていくために、既存システ
5GとVRをやりたくて、昨年の11月よりLINEからKDDIグループのmedibaに転職して5G関連のコンテンツに関わらせて頂いている。とはいえ4月から体調を崩し（コロナじゃないよ）ついには7月からしばらく休職しておりほぼベッドで寝込んでいて、大好きだった空手にもいけない。なぜこうなったのか。 関係者の皆さまには大変なご迷惑おかけしており申し訳ありません。 ※両社の批判をする記事ではなく、自分を批判するための記事です。みなさんにはとても良くしていただいています。 転職初期というば社内への印象付けの大切とき。そんなときにいきなり倒れているのだから私もショックだけど経営陣の方がもっとショックだろう。 恥ずかしいのは昔会社書いて退社ブログ。 昔知り合いから、「ライブドアにいるって聞いて心配したけど、LINEになったと聞いて安心した。」と言われて驚いたことがある。会社は変わったけど、私自身は１ミリ
実践データサイエンス─サンプルコードと図表で学ぶ、前処理・モデル評価・パラメータチューニング 実践とともに、データサイエンスに入門しよう！敷居が高いと思われがちなデータサイエンスですが、データの前処理からの手順は意外とシンプルです。本記事では、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、基本的な知識をサンプルコードと図表を見ながら学びます。 データサイエンティストとしてのスキルを向上させるには、データの前処理や特徴量の作成、モデルの評価・訓練、ハイパーパラメータの調整など、広域にわたる知識を身に付ける必要があります。 この記事は、そうした知識を「サンプルコードと図表を見ながら、分かりやすく学習できること」を目指して作成されました。記事内では、新米データサイエンティストのOさんが登場して、ある案件のデータ分析を担当します。読者のみなさんも、ぜひOさんと一緒
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