はじめに 先日、私が所属する、アルサーガパートナーズ株式会社で社内ハッカソンが開催されました。その時に作成した成果物と作成工程を共有したいと思います。 成果物の概要 Raspberry Piとを使用して、特定の人物がRaspberry Pi用のカメラに映し出されたら、電圧ブザーが鳴るシステムを作りました。顔の認識はOpneCVで行い、特定の人物を判定する処理はTensorflowとKerasを使用して、ディープラーニングを行いました。 外観 カメラはRasTech Raspberry Piを使用して、Ra

はじめに 本記事では、Tensorflowが提供しているディープラーニングのチュートリアルを通して、ディープラーニングがどのように動作するのか、その仕組みについて解説していきます。 https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ja チュートリアルでは、ディープラーニングの処理に必要なモデルの構築、ニューラルネットワークの構築、活性化関数、過学習、最適化、損失関数といった、難しい内容を手軽に試すことができます。 最終的にPython

はじめに Turing株式会社の自動運転MLチームでエンジニアをしている越智 (@chizu_potato)と塩塚 (@shiboutyoshoku) です。 Turingが目指す自動運転は、大量のデータで学習された非常に賢い機械学習モデルを活用することです。そのために、走行パートナーの方たちと協力して創業時からこれまで大量の走行データを取得してきました。走行データは車両に取り付けられた複数カメラによる360度をカバーした動画と、そのときの速度やGPSなどの走行ログを含んでいます。データサイズは80TBを

クラウドエース宮崎です。 こんにちは！暑い季節が続いていますが、涼しい場所でリフレッシュする方法を見つけましたか？私はサウナ後の外気浴と水風呂で癒されています。 今回は6月9日にGAとなったVertex AI Model Gardenを活用して効果的なモデル開発プロセスを構築する方法を紹介します。 はじめに 本記事の趣旨は、「Vertex AI Model Gardenを活用して効果的なモデル開発プロセスを構築する方法を紹介」といったものになります。 標準サポートされているJupyter Notebook

はじめに こんにちは、クラウドエース データ ML ディビジョン所属の大城です。 クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータ ML ディビジョンになります。 データ ML ディビジョンでは活動の一環として、毎週 Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開して

G-gen の神谷です。本記事では、Google Cloud のデータ分析系プロダクトのアップデートを取り上げ、変更点やその背景を考察し、プロダクトや機能についての理解を深めます。 新料金体系 BigQuery Editions BigQuery ML における推論での Vision API 等の呼び出し機能強化 リリース概要 当リリースのポイント CREATE TABLE AS SELECT 文による S3→BQ 移送時のデータフィルタリング機能がプレビュー リリース概要 BigQuery Omni と

G-gen 又吉です。今回は BigQuery に備わる機械学習機能である BigQuery ML で、2 項ロジスティック回帰を用いた分類モデルを作成してみました。 BigQuery ML とは サポートされているモデル 今回使用するデータ 準備 各種ファイルのアップロード データセットの作成 テーブルの作成 テーブルにデータをロード データの確認 モデルの作成 データの前処理を行います。 モデル構築 予測 評価 BigQuery ML とは BigQuery ML とは、BigQuery 上で機械学習

　こんにちは！Insight EdgeのData Scientistの石倉です。私は以前、地球物理学を専攻していて偏微分方程式を扱っていたのですが、最近NeurIPSやその他学会などで見られるPhysics-informed neural networks（以下、PINNs）の"Physics"に思わずアンテナが反応してしまい、色々と文献を調査してみました。そこで今回は、簡単に解析解の分かる微分方程式を用いてPINNsをTensorflowで実装してみたのでご紹介したいと思います！ Physics-inf

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 を社内制度も活用しながら取得したので、実際にした勉強の内容などを紹介

こんにちは。セーフィーで画像認識エンジニアをやっている柏木です。 今回はセーフィーで行った PoC (Proof of Concept) の一つである、商品棚の Semantic Segmentation について紹介いたします！ 背景と課題 Semantic Segmentation DeepLabV3 データセットとアノテーション MMSegmentationを使った学習 データセットClassの作成 データセットConfigの作成 学習・テストConfigの作成 環境 学習 評価結果 終わりに 背景

はじめに こんにちは。 Kaggle Days Championshipというイベントにmajimekunチームとして参加しました。メンバーは若

こんにちは、『スタディサプリ』でデータエンジニアをしている橘高 (@masanobbb)と丹田 (@JinTanda) です。 今回は、昨年の10/

概要 スマートキャンプでエンジニアをしている佐々木です。 本記事では、自然言語処理モデルを用いて新規サービスを作れないか試行錯誤した話をしようと思います。 今回は精度の良い検索はうまく実装できませんでしたが、機械学習モデルをインフラで動かす流れは学ぶことができました。 実際に実装したコード例ともに紹介します。 概要 経緯 検索の仕組み MLモデルのトレンド 採用した文章の類似度計算のアルゴリズム 類似度計算モデルのデプロイ 実際のコードの紹介 モデルの取得とデプロイ 必要なライブラリのimport 事前学

クラウドエースでデータ ML エンジニアをやっている篠田です。 2022 年 4 月 6 日に Google Cloud が提供しているVertex AI Workbenchが一般公開(GA)になりました。 本記事では、Vertex AI WorkbenchマネージドノートブックのJupyterLab UIから、どのような使用感でBigQueryへアクセスできるのかを紹介します。 Workbenchとは データサイエンスワークフロー全体に特化したJupyterノートブックベースのフルマネージド開発環境です

この記事は、RevComm Advent Calender 20 日目の記事です。 はじめに こんにちは。服部 ( @keigohtr ) です。趣味は MLOps 調査とクラフトビールです。最近はエルゴノミクスキーボードを探し続けています。担当は RevComm Research 配下の開発部のエンジニアリングマネジメントです。本日は「RevComm Research 開発部ってどんな場所なの？」に答えたいと思います。 会社紹介 RevComm は電話営業や顧客応対を可視化する音声解析AI搭載型のクラウ