「機械学習」に関連する技術ブログ

企業やコミュニティが発信する「機械学習」に関連する技術ブログの一覧です。

社内のAI-Ready化を目指したAI活用促進の取り組み

AI戦略室の神谷と申します。データサイエンティストとして、機械学習や数値モデルのアルゴリズム開発に従事しています。最近ではAIをはじめとしたさまざまなデータの活用やビジネスへの応用について興味を持っています。 私が所属するAI戦略室では、将来的な競合他社との差別化を見据えた「AI技術シーズの創出」と短中期的な事業貢献につながる「AI技術シーズの活

クラウドGPU体験記 〜人工衛星の画像で機械学習をやってみた〜

この記事は、2023年2月に行われたさくらインターネットの社内勉強会における発表を編集部にて記事化したものです。 はじめに さくらインターネットの養王田(よおだ)です。主に衛星データプラットフォーム「Tellus」のフロ […]

TypeScriptではじめるChatGPT API:入門から一歩進んだテクニックまで

NewsPicks エンジニアの中村です。普段はデータ基盤や機械学習システムの開発、運用をやっています。 さて皆さん、すでにChatGPTは使っていらっしゃるでしょうか。エンジニア、非エンジニアを問わず世の中を席巻している感のある ChatGPT ですが、今月初めにいよいよ API も公開されて、アプリケーションやサービスに組み込みたいと考えている方も多いのではないでしょう

Kubernetes運用管理のすゝめ

はじめに はじめまして、データ推進室データテクノロジーラボ部アーキグループ(以下アーキG)所属の舛谷(ますたに)です。これ

Pythonの”Streamlit”でアプリをデプロイするまで

はじめに こんにちは! そろそろエンジニア2年目が終わり、3年目を迎えることに恐怖している新垣修一です! 今回はPythonWebフレームワークの一つであるStreamlitを使用して、アプリを作成してみます。 最近技術系の記事を見るとフロントエンドの知識なしで早くアプリを作成できるStreamlitというフレームワークの存在を知り、少し触れてみたいなと思い今回の記事を書かせて

認知心理学の観点からみたGPT3の振る舞いとロボット技術・Labratory Automation

XI本部 オープン イノベーション ラボの飯田です。 最近、ChatGPTをはじめとした生成AIが注目されています。 その中で、 Gigazine のニュースで以下の話を目にしました。 gigazine.net 上記の記事に感化され、心理学でChatGPTのようなものが、どのように扱われているのかを調べています(私は大学で心理学専攻だったこともあり)。その中で、心理学系論文の プレプリント が

機械学習APIを用いた図面解析ETL基盤

はじめに こんにちは、キャディAILab MLOpsエンジニアの廣岡です。MLOpsエンジニアの業務では、機械学習エンジニア(MLE)の開発したモデルのデプロイ面の協働や、それらを含む機械学習基盤の開発・運用などを担当しています。最近は特にモデルデプロイに伴うチェック内容の自動化や、各ライブラリのアップデートを安全に実施するためのCI/CDの整備などに取り組んでい

エンジニア組織マネジメントのさらなる進化へ

~合議制 “Committee体制” の導入~ 目次 新体制の導入の背景について Committee体制の実行に向けて Committee体制の詳細について ビジネスサイドとの連携について 〈インタビュイー経歴・紹介〉 安藤 英男 COO/取締役 最高執行責任者 1997年に株式会社 電通国際情報サービス に入社。2004年株式会社 エニグモ 設立。2005年当社取締役、2010年に当社COO(取締役 最高執行責任者 )

SageMaker StudioとSageMaker Notebooksの違い

こんにちは。村上です。 見ましたか?見ましたよね、NBAオールスター。 スラムダンクコンテストが最高に盛り上がりましたね。 【もはや芸術の域?】米スラムダンクコンテストで優勝、マクラングの「技」に観客も興奮pic.twitter.com/vHqJEA65iv— ライブドアニュース (@livedoornews) 2023年2月23日 ということで、SageMakerでも盛り上がっていきましょう。 SageMaker StudioとSageMaker Noteboo

『システム運用アンチパターン』で輪読会を通して知見共有ができた話

プロダクトエンジニアリング部の二宮です。 我々のプロダクトエンジニアリング部では「強い個人・最高のチームになることで価値創造を加速させ続ける」というビジョンを掲げています。そして、その「強い個人」を目指して、週に数時間程度、普段できないチャレンジングな技術の探索など、ある程度自由に時間を使うことが推奨されています。 その一つのやり方と

推薦システムの実績をLookerでモニタリングする

はじめに こんにちは。ML・データ部/推薦基盤ブロックの佐藤( @rayuron )です。私たちは、ZOZOTOWNのパーソナライズを実現する機械学習を用いた推薦システムを開発・運用しています。また、推薦システムの実績を定常的に確認するためのシステムも開発しています。本記事では、Lookerを用いて推薦システムの実績をモニタリングするシステムの改善に取り組んだ件につい

教師データがないPoCにおける定量評価のポイント

こんにちは。ML・データ部データサイエンス1ブロックの尾崎です。データサイエンス1ブロックでは機械学習モデルや、データ分析によって得られたルールベースのモデルの開発をしています。特に、ZOZOTOWNやWEARの画像データを扱っています。 本記事では、教師データがないPoC特有の「モデルの評価をどうするか」という課題への対策を商品画像の色抽出の事例とともに紹

Chrome Extension で作るクラウドいらずのMLモデル提供

TL;DR Chrome Extension経由で独自に学習したMLモデルを社内配布できるようにしました モデルはユーザのブラウザ上で実行するので余計な通信も発生せず クラウド 代も不要です 背景 こんにちは。CADDi AI Lab MLOpsチームの中村遵介です。普段は 機械学習 エンジニアチームの作るモデルを Vertex Endpointsを使用してAPIとして提供 したり、パイプラインに組み込んで推論結果をデータ

VertexAIを利用した機械学習モデルにおける評価・分析パイプラインの構築

自己紹介 はじめまして、京都大学大学院エネルギー科学研究科に所属していますM1の下野祐太です。普段は、深層強化学習を利用し

Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 合格体験記

こんにちは、タイミーのデータ統括部でデータサイエンティストをしている小関です。 タイミーのデータサイエンスチームでは、データ分析、 機械学習 モデル構築に加えて、 Google Cloudを主軸としたMLOps基盤の構築などの業務に日々取り組んでいます。 その中でも Google Cloudを主軸としたMLOps基盤の構築に関連して、 Google Cloud Professional Machine Learning Engineer認定資格 を社内
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