クラウドエースの山本です。 6 月 24 日 〜 6 月 28 日の期間にアナウンスされた Google Cloud の主なリリースに関してご紹介します。 ! 該当日の全ての情報を掲載しているものではございません。すべてのリリースノートを確認されたい方は、当該ページからご確認ください。 Cloud Composer ヨハネスブルグ リージョン (africa-south1) で利用可能になりました Cloud Logging Ops Agent バージョン 2.48.0 では、Debian 11（Bull

クラウドエースの山本です。 6 月 24 日 〜 6 月 28 日の期間にアナウンスされた Google Cloud の主なリリースに関してご紹介します。 ! 該当日の全ての情報を掲載しているものではございません。すべてのリリースノートを確認されたい方は、当該ページからご確認ください。 Cloud Composer ヨハネスブルグ リージョン (africa-south1) で利用可能になりました Cloud Logging Ops Agent バージョン 2.48.0 では、Debian 11（Bull

はじめに はじめまして！事業戦略部の松本です。ビジネスサイドでSafie API関連のサポートを担当しています。 本記事ではSafie APIとDeep Learningを利用して、飼い猫達を画像分類し給仕DXをしたのでお伝えしていきたいと思います。 はじめに やりたいこと Safie APIとは どうするか 画像取得APIを実行してみる 猫を学習 モデルを学習する関数 実行するタイミングを決める いつでもどこでも見られるようにする やりたいこと 我が家には飼い猫のチャチャ(メス: 2歳7か月)とクロ(オ

グループデータ本部データサイエンスグループの嶋村です。 グループデータ本部は、 LIFULLグループで生まれる新たなデータを安全かつ効果的に活用 できるようにし、 事業の変化と持続的な成長を促進 することを目指している組織です。その中で、データサイエンスグループは研究開発組織として、「 活用価値のあるデータを創出 」し、「 データを活用した新たな機能やサービス 」の研究開発に取り組んでいます。 事業を革進し続けて様々な社会課題を解決していくために、 データを最大限に活用できる状態にしていきたい と考えてい

AWSのアップデート情報を眺めていたところ、 EC2のインスタンスタイプ「G6」が追加されたとのことでしたので、記事にしました。 aws.amazon.com G6の特徴 GPUに「NVIDIA L4 Tensor Core」を使用しており、深層学習推論とグラフィックワークロードのパフォーマンスが非常に高いのが特徴です。 NVIDIA L4 Tensor Core https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/l4/ G5との比較 以前のインスタンスタイプである「G5」

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの小林です。 皆さんもお気づきだとおもいますが、AWSでは生成AIに注力しています。AWSは「お客様からのフィードバックにもとづいてサービス開発をおこなう」ということを昔から大切にしてきました。最近AWSが生成AIに力を入れているのは、まさにこの理由からです。私自身、常日頃いろいろなお客様と会話をするわけですが、生成AIに興味を持っていない方はほぼいない、といっても過言ではない状況ですから、AWSの注力ぶりは個人的には頷ける印象を持っています。 これ

物体検出【ビジネス成長のためのAI用語】 2024.4.16 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 用語解説 物体検出とは、画像分類やセグメンテーションなどと並ぶ画像認識技術のタスクの一つで、画像に写っている特定のクラス（例えば、人間、動物、野菜、自動車など）の物体を、コンピュータによる計算で検出する技術です。一般的には四角形（バウンディングボックス。矩形領域とも）で物体を囲んで位置を特定します。身近な例としては、スマートフォンのカメラが人間の顔を認識して枠で囲って表示するのも物体検出で

はじめに 生成AIは、さまざまな業界で大きな変革を起こし始めています。このブログシリーズは、企業における データ活用 の新しい地平を開く、 生成AI の可能性について解説します。その第三弾となる本ブログでは、テキストの生成AIである大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションの開発を効率化するフレームワークであるLangChainを紹介します。 現在、様々な大規模言語モデルが発表され、それぞれのモデルは急速な進化を続けています。新しいモデルが発表されるたびに各ベンチマークにおけるランキングは変わり、

こんにちは。LINEヤフーで音楽情報処理の研究開発をしている蓮実です。 私たちのチームでは、音楽推薦システムの研究開発を行っています。今回はこの技術の概要についてお伝えいたします。なお、本記事の詳細な...

機械学習の鍵 「特徴量」。その重要性を考える 2020.12.25公開　2024.3.28更新 概　要 大量のデータを学習することでパターンや一貫性を見つけ出す機械学習では、データの中のどの部分を指標にするかという「特徴量」を考え抜くことが鍵を握ります。特徴量の概要や具体例を紹介します。 目　次 ・ 機械学習と特徴量 ・ 特徴量とは 　・ 概要 　・ 次元 　・ 目的変数 　・ 説明変数 ・ 特徴量が重要な理由 　・ 特徴量の質と量 　・ ノイズ除去と特徴量選択 ・ 機械学習での特徴量の具体例 　・ 売上

はじめまして、今年の1月にInsight Edgeへ参画したData Scientistの山科です。 まだ加入して数ヶ月ですが、画像を用いた異常検知や予兆保全、オペレーションの最適化、生成AI用いたDX案件など、幅広い技術・分野に携わらせてもらっており、日々、調査にデータ分析の試行錯誤と四苦八苦しながら業務に取り組んでいます。 今回は、画像を用いた異常検知に関する案件でPatchCoreという手法を用いたのですが、使い勝手が良く様々なことに使えそうだなと感じましたので、間違い探しを題材にパラメータのケース

はじめに 生成AI（ジェネレーティブAI /生成系AI）は、さまざまな業界で大きな変革を起こし始めています。このブログシリーズは、企業におけるデータ活用の新しい地平を開く、 生成AI の可能性について解説します。その第二弾となる、本ブログでは、生成AIの仕組みであるLLM（大規模言語モデル、Large Language Models）と、そのデータ分析への応用例を紹介します。 生成AIに関する基本的な解説や画像生成AIとしての解説、識別系AIとの違い、生成AIの活用サービスなどについては、既に多くの記事で

自動運転だけじゃない。自動車×AIの最先端 2021.4.14公開　2024.3.25更新 概　要 さまざまな業界でAIの活用が進められている中、消費者の生活に密接に関わり、最も期待を集めている活用分野が自動車です。AIシステムを搭載した自動車はすでに市場に登場し、高レベルでの自動運転の実現に向けて各国・各社が開発にしのぎを削っています。しかし自動車業界で見てみると、AIの活用範囲は自動運転だけに留まりません。さまざまに活用される自動車業界でのAI活用の今を紹介します。 目　次 ・ 自動車業界での代表的な

ミラーワールドへようこそ。「デジタルツイン」とAI 2022.1.17公開　2024.3.12更新 株式会社Laboro.AI　執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 製造業を中心に注目を集め始め、内閣府が推進するSociety 5.0においても重要な技術とされる「デジタルツイン」。ミラーワールドさながらサイバー空間上でリアルワールドを再現することを目指すデジタルツインが、なぜ注目を集めているのか、事例を交えて紹介します。 目　次 ・ デジタルツインとは 　・ Society 5.0との関係 　・

「Web3.0」じゃないWeb3と、AIの関係性 2022.12.13公開　2024.3.8更新 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 概　要 先日公開したコラム「 AI導入企業の初の過半数越え。高品質AIモデルを支えるデータセントリックとは 」では、文字通り-centric（〜を中心とする）を話題にしましたが、今回はその反対のdecentric、「非中心の、非中央集権の」の話題を取り上げます。実は、Web3でdecentricがキーワードになっているのです。ここを押さえることにより、W