マネーフォワード・データ＆AI

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マネーフォワードのデータ＆AI組織の記事を紹介します！

マネーフォワード・データ＆AI マガジンは、マネーフォワード所属データアナリスト・データサイエンティスト・データエンジニア・機械学習エンジニア・アナリティクスエンジニア・研究者の共同マガジンです。データ分析・活用事例やデータ組織の取り組みについて発信しています。マネーフォワードには複数のデータ＆AI組織があるため、組織ごとに分けてこれまで発信してきた記事をご紹介します！データ戦略室データ戦略部データ戦略室分析推進部データ戦略室データエンジニアリング部 CTO

マネーフォワード MEの家計簿データをCSVダウンロードしてPythonで分析してみる

このnoteでは、プログラミング言語Pythonを書ける方向けに、ご自身のマネーフォワード MEの家計簿データをCSVダウンロードして分析する方法をご紹介します。マネーフォワード MEのプレミアムサービスを利用されている方は、マネーフォワード MEのWebページのログイン後の「家計簿」タブ→「入出金」タブ→「家計簿データの出力（Excel、CSV形式対応）」→「ダウンロード」ボタンから、入出金の収入・支出詳細をダウンロードできます。この記事の対象読者プログラミング言語

ChatGPTで実現するデータ分析の世界：バイバイSQL（LangChain SQL Database Agent)

データアナリストやデータマネジメントなどの職業が、ChatGPTをはじめとするLLMの出現によってなくなると言われています。私もデータに深くかかわる仕事をしているので、少し気になりますね。自分のポジショントーク的にはいやいや～無理でしょて気持ちにはなるのですが、少し調べてみました。今回は、ChatGPTを活用してテーブル作成やデータ抽出をやってみます。やってみたら、SQLがいらなくなる可能性がありえるかもと思いました。 LangChain SQL Database

MRKL（Multi-Round Knowledge Loop）システムの実現方法理解し、ChatGPTを自社のためにカスタマイズする方法とは(第一回:理論編)

驚きとともにLangChainのプロジェクトを見つけ、チュートリアルでコードを打ち込んでみて大変驚いたのがMRKL（Multi-Round Knowledge Loop）システムの仕組みでした。こんな問いにChatGPTが答えることができます。現在の日本の首相の年齢から現在のフランスの首相の年齢を引いたらいくつですか？（答えは章末にあります） ChatGPTがビジネスで使いづらい点は、データが最新ではないところで、刻々と日々変化するデータには対応できないことでした

ChatGPTのfine-tuningをpythonでやってみた

はじめに今話題のchatGPTをビジネスで使用するために、何をするべきか考えています。その中で、ある程度答えが決まっている業務で使えそうなfine-tuningのやりかたとその効果について考察しました。 chatGPT pluginsがリリースされたことで、fine-tuning自体を選択肢とすべきかは検討したほうがいいと思います。 fine-tuning（ファインチューニング）とは、機械学習モデルを特定のタスクやデータセットに対してより適切に動作させるために、既存の学習済

PyCon JP 2022に登壇しました

こんにちは。マネーフォワードの吉住です。 2022年10月14日(金)から15日(土)にかけて開催されたスPyCon JP 2022に登壇してきました！ PyCon JP(以下、単にPyConと略します)は、プログラミング言語Pythonの年に一度のカンファレンスです。私はDAY2の13時から、「Pythonで公的統計APIのオープンデータ活用」というタイトルで発表を行いました。この記事では、登壇までの準備や始めての登壇を終えての感想をお伝えしたいと思います。 PyCo