AWSではマネージドな機械学習サービスが様々提供されています。 ComprehendやTranscribe等で、ユーザーがInputを与え簡単に機械学習で予測することはもちろん、SageMakerで しかし、私のような機械学習初心者からすると、いきなりSageMakerを使うのはハードルが高く、ComprehendやTranscribeでできる範囲で予測を行うにとどまってしまいます。 ということで、AWSのサービスを使いつつ、ざっくり機械学習についてできることを増やしていこうというのがこの記事の目的です。

この記事は Enigmo Advent Calendar 2018 の19日目の記事です。 はじめに ネタ何にしようかなぁと思って、 カジュアルな感じでかつ単発で終わるようなもの 検索、 自然言語処理 関連で何か 年末的な何か ということを踏まえて、 Qiitaチームに日々挙げている自分の作業日報を可視化して2018年の振り返りをしてみることにしました。 私が エニグモ に入社したのが今年の2月なので、正確には1年ではないですが、 細かいことは気にせずいきたいと思います。 作業フロー 作業フローとしては、

こんにちは。スタートトゥデイ研究所の真木です。 8月5日から8月8日にかけて開催されたMIRU 2018という学会に行ってきました。また、5月下旬から約2か月間にわたって実施されてきた「MIRU若手プログラム」という 若手研究者同士 の交流プログラムにも参加してきたので、今回はその報告をします。 MIRUとは MIRUは正式名称を「画像の認識・理解シンポジウム」といい、21回目となる今年は札幌で開催されました。画像に関する研究の基礎から応用までがスコープに含まれ、この分野の学会としては 国内最大規模 です

こんにちは、技術3課の峯です。 今回はAmazon Comrehendで分析を実行する3つの方法についてご紹介します。 Amazon Comprehendとは そもそもAmazon Comprehendとはどういったサービスでしょうか？Amazon ComprehendはAWSが提供する自然言語処理サービスです。APIを叩くだけで簡単に言語・エンティティ・キーフレーズ・感情・構文を分析でき、またTopic Modelingを行うこともできます。分析にかけらる言語は、「言語」の分析を除いて、英語とスペイン語

（Icon Credit *1 ） こんにちは。スタートトゥデイ研究所の後藤です。 今回は、集合を入力として扱うネットワークモデルの紹介をしたいと思います。機械学習の多くのモデルは、固定長の入出力や順序のある可変長の入出力を扱うように設計されます。画像データやテーブルデータは各サンプルの入出力の次元を合わせて学習しますし、自然言語処理のコーパスや時系列データは入出力の順序を保持して利用します。 その一方で、可変長で順序のない集合データを扱うモデルの研究は最近になって取り組み始められたばかりです。我々が研究

こんにちは、re:Invent参加中の多田です。Andy Jassy氏のキーノートで発表された「Amazon Comprehend」ですが、どんなサービスなのかを整理してみたいと思います。なお、サービス発表時の公式ブログはこちらです。 Amazon Comprehendとは Amazon Comprehend(以下、Comprehend)とは、自然言語処理を行うためのサービスになります。例えば、ブログで使っている文字情報や普段の話言葉などを自然言語と言います。普段の話す言葉からキーワードの情報や感情を分析

こんにちは、データチームの後藤です。 VASILYデータチームは2017年11月8日〜11日にかけて、東京大学の本郷キャンパスで行われた第20回情報論的学習理論ワークショップ（以下、IBIS2017）に参加しました。本記事では、発表の様子や参加した感想をお伝えしたいと思います。 IBIS2017について IBIS2017 IBISは機械学習に関する国内最大規模の学会です。機械学習や統計学、情報理論などの理論研究や、機械学習の応用的な研究が対象となります。参加登録数は去年の約2倍の1036人となっており、そ

初めまして、BASE iOS エンジニアの大木です。 6/5-6/9の日程で行われたWWDCに参加してきました。 初参加だったのですが、いつもの業務から離れてiOSの技術的な内容を聞いたり同じiOSエンジニアと議論したり大変有意義な時間を過ごせました。 発表内容は他の方やメディアがまとめていると思いますので、ここではそこにはあまり触れず雰囲気をお伝えできればと思います。 会場について 宿泊先 初日 セッション Lab The Bash トラブル 荷物検査の後、iPhoneを失くしかける ホテルの差し込み型

こんにちは。Android開発グループの衛藤です。 前回の記事 では、DAY TWOをお送りしました。 本日Google I/O 2017最終日！ 最後まで楽しんできます！ なお、「今日は非常に暑いので、いくつかのセッション場所を変えるよ！」というアナウンスが来ていました。 確かに暑い・・・でも湿気が少なくカラッとしていて気持ちが良い暑さですね。 コーラとスプライトが進みます。 Rewarding for engagement with Firebase www.youtube.com Firebaseを

　こんにちは、広告システム開発部の菅原です。 　今回は構文解析のお話です。構文解析は、コンパイラ、自然言語処理（テキストマイニング）、AST（抽象構文木）、AltJS（Alternatives to Javascript） などのベースとなる重要な技術の一つです。本記事では、実例としてコンパイラを交えて説明しつつ、パーサコンビネータを使って簡単に構文解析を行えることを紹介していきます。 構文解析が使われている技術について 　文字列が関わる様々な技術の根底に、構文解析は関与しています。構文解析がどのように関

こんにちは。おうちハッカーの石田@リッテルラボラトリーです。 みなさんは、 ReTech って言葉を聞いたことはありますか？ おそらく聞いたことのあるFinTechは、Financial Technologyの略で、金融をITや情報技術で新しいサービスを生み出したり、既存の問題を解決する動きのことです。 ReTechは、 Real Estate Tech の略で、 不動産領域の問題をテクノロジーで解決する 動きのことです。 アメリカでは、FinTechは既に様々な分野で技術が導入され、レッドオーシャン状態

こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 来たる9月7日（水）〜9日（金）に 富山大学 で開催される 第15回情報科学技術フォーラム（FIT 2016） のイベント企画にて、リッテルラボラトリーの石田・清田が登壇することになりました。 あわせて、ネクストとしてブース出展も行います。 多くの方々のお越しをお待ちしております！ イベント企画「ここから始める情報処理 ～画像、音声、テキスト、検索、学習、一気にまとめてチュートリアル～」 （9/7 13:00-15:00） このセッションでは、音声認識ツールキ

こんにちはVASILYエンジニアの松本です。先日 MERY を運営する株式会社ペロリと合同で Fashion Tech meetup #1 と題した勉強会を開催しました。   当日は約100名のエンジニアの方々に集まっていただき、Fashion × Technologyを題材として各社のエンジニアが、お互いのサービスを支える技術について発表しました。今回はFashion Tech meetup #1でのVASILYの発表資料をご紹介します。 iQONを支えるクローラーの裏側 iQONでは提携先ECサイトか

こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 まもなく発刊予定の 人工知能学会誌 2015年5月号 に、「イノベーションとAI研究」と題した特集が掲載されます。 今回、人工知能学会編集委員として特集を企画・担当させていただきました。 企業のR&Dや新規事業、ベンチャー創業、産学連携など、イノベーション創出の最前線で活躍中の方々に、8編もの記事をご寄稿いただきました。 いずれの記事も、現場での豊富な経験に基づいてご執筆いただいており、人工知能（AI）技術をイノベーション創出に生かすためのヒントが満載

はじめまして、株式会社ネクスト　リッテルラボラトリーの清田です。 もともと、私は大学の研究者だったころに創業メンバーとして関わった大学発ベンチャー「リッテル」にて、図書館などの膨大な情報をさがしやすくするシステムなどの研究開発にたずさわっていました。 2011年にネクストにジョイン してからは、 HOME'S の膨大なログデータの裏にかくれた潜在的なニーズの発見など、情報レコメンデーション技術の研究開発に日々取り組んでいます。 今回、これまでの研究成果のひとつとして、 スマートフォンアプリ「ホームズくんの