はじめに チューリング株式会社 MLOpsチーム の @stu3dio_graph です。 チューリングでは毎日データ収集車両を走らせ，数万時間を超える大量の運転動画データを収集しています。しかしデータが増えるほど 「ほしいシーンが見つからない」問題が深刻化 していきました。日時や車両 ID でフィルタリングすることはできても，「交差点で歩行者が横断しているシーン」「道路工事を避けて車線変更するシーン」のように，映像の中身に基づいてシーンを探す手段がなかったのです。 運転動画を探すためのシステム このたび

はじめに こんにちは、セーフィー株式会社 AI開発部でテックリードを務めます橋本です。 先日、AI開発部において、技術力の向上およびメンバー間の連携強化を目的とした1日完結型のハッカソンを開催いたしました。私たちAI開発部は普段から画像を用いたアルゴリズム開発を行っていることもあり、今回のテーマには画像分類タスクを選定しました。 具体的には、Kaggleのコンペティション「Paddy Doctor: Paddy Disease Classification」を題材とし、水田の稲の画像から9種類の病気と正常

はじめに こんにちは。Turing MLOpsチームの海老澤です。 自動運転AIを作るためには大規模なデータセットが必要です。 Turingでは「データセントリックAI」の考え方のもと、膨大なセンサーデータを活用し、大容量、高品質かつ多様性のある学習データセットの構築に取り組んでいます。 この大規模なデータセットで学習されたE2E自動運転は都内でも30分ほど走行できるレベルに到達しています。 https://zenn.dev/turing_motors/articles/bc6436727234ad しか

本記事は 2025 年 10 月 5 日 に公開された「 Integral Ad Science scales over 100 M documents with Amazon OpenSearch Service 」を翻訳したものです。 ソーシャルメディアプラットフォーム全体でコンテンツ量が急増し、リアルタイムの機械学習 (ML) モデルトレーニングが求められる中、 Integral Ad Science (IAS) にはソリューションが必要でした。コンテンツ分類器の継続的な開発を支え、手動アノテーショ

本記事は 2025/11/24 に公開された “ Running NVIDIA Cosmos world foundation models on AWS” を翻訳したものです。 自律走行車、ロボティクス、スマートファクトリー向けのフィジカル AI システムの開発においては、高品質かつ十分なトレーニングデータを生成するということが非常に重要な課題となります。このブログでは、Amazon Web Services (AWS) 上で NVIDIA Cosmos TM ワールドファウンデーションモデル（WFM）

MathJax={tex:{inlineMath:[['$','$']],displayMath:[['$$','$$']],processEscapes:true}}; こんにちは、Insight Edgeでデータサイエンティストをしている新見です。 cuTile Pythonとは 背景 特徴 従来のCUDA（SIMT）との違い 文法 TileGymで行列積ベンチマーク 倍精度行列積エミュレーション Ozaki Schemeについて 分解(Split) 行列積の計算 素朴な実装と初回結果 最適化 Fas

本記事は 2026 年 2 月 10 日 に公開された「 Set up LucidLink with service managed fleet scripts for AWS Deadline Cloud 」を翻訳したものです。 最新のクリエイティブワークフローでは、インフラストラクチャ管理の負荷なくオンデマンドでスケールできる高性能レンダリング機能が求められます。この課題に対して AWS Deadline Cloud のサービスマネージドフリート（SMF）を使うことで、Amazon Elastic C

こんにちは。株式会社ワンキャリアでデータサイエンティストをしている姚です。 私たちは「人の数だけ、キャリアをつくる。」というミッションを掲げ、月間150万人以上の学生が利用する就活サイト「ワンキャリア」を開発しています。

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。 今年の目標は Kiro にどんどん業務をオフロードしていくことです。早速 Kiro を使って Strands Agent SOPs を作成してステアリングファイルとして利用してみましたが、複雑なワークフローでのエージェントの振る舞い記述を標準化できて便利ですね。 また、2月の Builder’s Flash も公開されております。生成 AI に関連する記事をピックアップしてみましたので、是非ご覧ください。 “伝わらない”を解消 ! 生成

この記事は、合併前の旧ブログに掲載していた記事（初出：2023年8月29日）を、現在のブログへ移管したものです。内容は初出時点のものです。こんにちは。ヤフーで画像認識技術の研究開発を担当している湛です...

本記事は 2025 年 11 月 21 日 に公開された「 AI-assisted game production: From static concept to interactive prototype 」を翻訳したものです。 ゲーム開発は、プレイ可能になるずっと前から始まります。チームはコンセプトのブレインストーミングに数週間、デザイン作成に数か月、そしてインタラクティブなデモが完成するまでメカニクスの実装とテストに無数の時間を費やします。課題はタイムラインの制約だけではありません。重要な検証と改善

本記事は 2026 年 1 月 30 日 に公開された「 GPU-Accelerated Robotic Simulation Training with NVIDIA Isaac Lab in VAMS 」を翻訳したものです。 オープンソースの Visual Asset Management System (VAMS) が、NVIDIA Isaac Lab との統合により、ロボットアセット向けの GPU アクセラレーション強化学習 (RL) に対応しました。このパイプラインでアセット管理ワークフローから

.table-of-contents > li > ul > li > ul { display: none } はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの 木村 です。MLOpsブロックではZOZOTOWN、WEAR by ZOZOをはじめとして、弊社で提供するさまざまなサービスに関わるML機能を開発・運用しています。 本記事で紹介する ZOZOマッチ （以下、本アプリ）は「ファッションで恋する」をコンセプトとしたマッチングアプリです。本アプリもML機能を持ち、MLOpsブロックが機能を

はじめに チューリングのMLOpsチームに所属する大戸（おおど）と言います。 2025年10月に入社し、クラウド上のGPUクラスターの構築・運用や、大量のデータセット管理システムの設計・開発など、MLOps領域の業務を幅広く担当しています。 今回は、実際に都内を30分程度走行させることに成功したモデルの開発を支えた GPUクラスター基盤 の話を書こうと思います。 https://zenn.dev/turing_motors/articles/bc6436727234ad 大規模なクラウドGPUクラスターの

はじめに 最近、社内に検証用のハイスペックGPUマシンが導入されました。 このマシンを実際に触ってみると、想像以上に大きなモデルをローカル環境で動作させることができ、 「これまで実現が難しかったことでも実現していけそうだ」という手応えがありました。 これまでAI関連のタスクとしては、書類からの特定項目の読み取りに取り組んできました。 この領域では、学習データを用意してトレーニングした特定タスク特化型のOCRモデルをサーバーに配置し実運用してきた実績があります。 一方で、近年のLLMの進化を見るにつけ、「汎