はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々な処理系が開発されています。 この記事はPythonで書かれたコードを35000倍に高速化するにはどのような方法があるかについてまとめたものです。 この記事は： Pythonで書かれたアルゴリズムを35000倍に高速化する 事前コンパイル、並列化、SIMD演算を駆使する 最終的に44000倍まで高速化できた なぜ35000倍？ 2

はじめに はじめまして！2023年3月に ABEMA で1ヶ月間「CA Tech JOB」というイン ...

ブラックボックス化を防げ。「説明可能なAI（XAI）」の重要性 2023.4.28 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 概　要 ChatGPTが急速に普及したり、政府がAIに関わる国家戦略を検討する新たな「AI戦略会議」を設ける方針を固めたりするなど、日本でのAI活用が一段と加速しています。中でも、AIの根幹的な技術の一つであるディープラーニング（深層学習）の弱点を補うかのように登場して注目を集めているのが「説明可能なAI（Explainable Artificial Intellig

こんにちは、キャディでMLOpsをやっている志水です。機械学習の推論基盤にregression testを追加したところ依存パッケージのアップデート等が楽になり開発者体験がすごくよくなったので、その詳細について書きます。 推論基盤の運用 MLOpsチームでは機械学習モデルの推論API基盤を開発運用していています。こちらに関しての詳細は 以前のTechブログ をご参照ください。 チームで Googleのソフトウェアエンジニアリング本を読んだこと をきっかけに、現在のプロダクトで改良できる部分を議論しました。

ML Kitとは 簡潔にいうとGoogleが提供しているモバイル向けの機械学習系ライブラリです。 https://developers.google.com/ml-kit?hl=ja 今回はその中の顔検証機能の使い方を簡単に説明していきます。 顔検証機能について 具体的に何ができるのというところですが 静止画やカメラを使ってリアルタイムで人物の顔の認識ができる 顔がどの方向に向いてるかや、目・口・耳・鼻の座標を取得できる 顔の表情を取得することができる 動画フレーム間で顔の追跡ができる というような感じで

サーバーサイドエンジニアの岡本です。 BUYMA の出品者向け機能の開発を担当しています。 弊社のエンジニアチームでは、昨年後半からいわゆる「お問い合わせ対応」の組織的な取り組みを行っておりますので、少しではありますがその取り組みについて紹介したいと思います。 エニグモにおけるお問い合わせ対応 お問い合わせ対応の流れ 調査 休日の対応 身に付いたことや改善点など エニグモ におけるお問い合わせ対応 これまで社歴の長いエンジニア数名が対応することが多かったのですが、エンジニア組織体制の見直しに伴い、CS対応

こんにちは。最近MC battleにハマっております、ISID 金融ソリューション事業部の若本です。 イベント現場にも何度か足を運んでおり、行くたびにその月で一番大きい声を出しています。 さて、そんなラップにがっつり影響を受け、今回はラップができるAIを作成してみます。 なぜ韻を検索するのか ～GPTでできるよね？～ その前に、2023初頭の現在、工夫なしにAIで高度なラップはできません。 なので、 まずは韻を検索することから始めます。 「ChatGPTとかで普通にできるんじゃないの？」 と思われた方もい

こんにちは。最近MC battleにハマっております、ISID 金融ソリューション事業部の若本です。 イベント現場にも何度か足を運んでおり、行くたびにその月で一番大きい声を出しています。 さて、そんなラップにがっつり影響を受け、今回はラップができるAIを作成してみます。 なぜ韻を検索するのか ～GPTでできるよね？～ その前に、2023初頭の現在、工夫なしにAIで高度なラップはできません。 なので、 まずは韻を検索することから始めます。 「ChatGPTとかで普通にできるんじゃないの？」 と思われた方もい

はじめに 旅が大好きな、いしだぁぁです！ 私は、現在ソフトウェアテストとはかけ離れたアノテーション（詳細は後述）に関わるプロジェクトに従事しており、ソフトウェアテストの経験は浅いですが、JSTQBのFL取得に向けた学習を行っています。 ソフトウェアテストを勉強していくうちに、アノテーションの作業プロセスは、ソフトウェアテストプロセスと類似していることが分かりました。 アノテーションの作業プロセスに、ソフトウェアテストプロセスを応用すれば、よりよいプロジェクトになれるのでは、とそう考えました。 まずは、ソフ

KINTOテクノロジーズ株式会社 開発支援部の有留です。 全社会議体などの運営や、エンジニア育成、研修などを担当しています。 KINTOテクノロジーズ(以下、KTC)では、業務を通じたエンジニア自身の成長を、会社として応援しています。そのため、社外コミュティ参加や、外部イベントでの登壇も積極的に後押ししています。（社長の小寺、副社長の景山も、外部主催のイベントで度々登壇しています） 2023年2月8日、分析グループ所属の若手エンジニア和田さんが、一般社団法人中部経済連合会さま主催のイベント、中経連×デジタ

ISID X（クロス） イノベーション 本部 の飯田です。 ブラックボックス 最適化を使って、なかなか 言語化 しにくい自分の思考パターン（好みの色）を表現する取り組みをしてみました。 ブラックボックス 最適化とOptuna ブラックボックス 最適化とは「ある関数の出力を最大化 （または最小化） するような入力を勾配情報などを使わずに探索する問題」と言われます。 参考 ある入力に対して、その出力結果だけしか取得することが出来ず、それ以外の情報が与えられないような状況で、結果を最適化（最小化・最大化）するこ

はじめに こんにちは！イノベーションセンターテクノロジー部門 GPU-K8s Projectに二週間、インターン参加させていただいた石本直也と申します。 大学院では、WebAssemblyに関するObservabilityについて研究をしています。 今回の職場体験型インターンシップでは「モダンなICTインフラを支える技術の検証・開発（クラウド, コンテナ or データ基盤領域）」をテーマとして以下のことに取り組みました。 GPU ServerのWorker Nodeとしての設定(cuda,containe

プロダクトエンジニアリング部の小林です。 2022年4月に新卒として入社し、アプリケーションエンジニアとしてバックエンドからフロントエンドまで幅広く開発を行っています。 この記事では、配属されたチームで取り組んだリファクタリングをどのように行ったか、その舞台裏について紹介します。 プロジェクトの技術選定と背景 技術選定 Clean Architecture x Next.js x TypeScript アプリケーション実行基盤: 内製ライブラリ「KEEL」 開発からリリースまで 理想の状態 リリース時の状

はじめに こんにちは、CA.goの運営をしている岩村です。普段は、株式会社アプリボットでサーバーサイ ...

はじめに こんにちは。ML・データ部MLOpsブロックの築山（ @2kyym ）です。 MLOpsブロックでは2022年の上期から Argo CD の導入に着手しました。本記事ではArgo CDの導入を検討した背景から導入のメリット、また導入における公式マニフェストへの変更点や、運用において必須である認証や権限管理など、具体的な手順についてご紹介します。少しでもArgo CDの導入を検討している方の助けになれば幸いです。 またArgo CDを導入するきっかけとなった、複数運用していたKubernetesク