「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。
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【概説】Frank-Wolfe法により誘導されるスパース性
2024/06/18
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init_mathjax = function() { if (window.MathJax) { // MathJax loaded MathJax.Hub.Config({ TeX: { equationNumbers: { autoNumber: "AMS", useLabelIds: true } }, tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"] ], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ], processEscapes: true, processEnvironments: true }, displayAlign: 'left', CommonHTML: { linebreaks: { automatic: true } } }); MathJax.Hub.Queue(["Typeset", MathJax.Hub]); } } init_mathjax(); addEventListener("DOMContentLoaded",function(){var a=do
Python in Excelを使ってみた
2024/06/13
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こんにちは。バックエンドエンジニアのカズです。 今日はExcelのベータ版に提供されているPython in Excelを紹介します。 Python in Excelとは? Python in Excelとは、その名前の通り、Excel内でPythonコードを実行できる機能です。 PythonコードはMicrosoft Cloud上のAnacondaで実行されます。 セルに直接Pythonコードを入力することで、Pythonコードがクラウド上で実行され、データの加工などを
不動産広告画像を定量的に評価する取り組み
2024/06/10
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グループデータ本部データサイエンスグループの嶋村です。 グループデータ本部は、 LIFULLグループで生まれる新たなデータを安全かつ効果的に活用 できるようにし、 事業の変化と持続的な成長を促進 することを目指している組織です。その中で、データサイエンスグループは研究開発組織として、「 活用価値のあるデータを創出 」し、「 データを活用した新たな機能
kotoba-whisper, ReazonSpeech, Nue-ASRの文字起こし性能を比較してみた
2024/06/10
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はじめに こんにちは、AIチームの大竹です。 最近、高性能な日本語音声認識モデルのリリースが相次いでいます。普段、音声認識を用いたプロダクト開発をしている中で、各モデルの音声認識性能や推論速度がどれくらいのものなのか気になったので簡単な実験をして性能を比較してみました。 書き起こしや評価周りの実装も記載しているので参考にしていただけたら幸
レシピ動画からサムネイル画像を自動抽出するAIシステムを作りました
2024/06/09
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はじめに DELISH KITCHENでデータサイエンティストをやっている山西です。 今回は レシピ動画のサムネイル画像の自動抽出の取り組み について紹介いたします。 OpenCVを用いた画像処理 画像とテキスト情報のペアを扱う大規模モデル 等を用いつつそれを試みた事例になります。 ※記事後半で具体実装を扱っている部分では、周辺知識がある前提で説明を進めていることをご
メルカリの2024年新卒エンジニア向け研修 “DevDojo”の資料と動画をご紹介！
2024/05/31
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こんにちは、メルカリ Engineering Office チームの@yuki.tです。 メルカリでは「誰もが高い基準を志しながらお互いに成長できる組織」を目指し、メンバーが相互に学び合う仕組みや機会を大事にしています。 その仕組みの一つとして、社内技術研修「DevDojo」があります。 DevDojoでは、社内の有志によってメルカリで使用されている技術に関する研修を新卒エンジニアの入社タ
障害対応におけるポストモーテムのご紹介
2024/05/29
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こんにちは、ファインディ株式会社で機械学習エンジニアをしていますsasanoshouta( @Edyyyyon )です。この記事は、ファインディでインシデントが発生した際に行なっている ポストモーテム の運用とその様子について、先日発生したインシデントを元に紹介をする記事となっています。 今回発生したインシデントについて まず、今回発生したインシデントについて軽く紹介を
計測フレームワークのSwift Package Manager導入への道のり
2024/05/29
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はじめに こんにちは、計測プラットフォーム開発本部iOSブロックの 中岡 です。普段はZOZOMAT/ZOZOGLASSの運用・保守や計測技術を使った新規事業の開発をしています。 目次 はじめに 目次 計測フレームワークとは Swift Package Managerへの移行の経緯 Swift Package Managerへの移行 移行作業でハマったこと まとめ 計測フレームワークとは 私たちのチームは、ZOZOMAT/ZOZOGLASSの機能を開発
2024 年 4 月の AWS Black Belt オンラインセミナー資料及び動画公開のご案内
2024/05/24
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2024 年 4 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。 動画はオンデマンドでご視聴いただけます。 また、過去の AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画は「 AWS サービス別資料集 」に一覧がございます。 YouTube の再生リストは「 AWS Black Belt Online Seminar の Playlist 」をご覧ください。 Amazon QuickSight 埋め込みオプシ
EC2でG6インスタンスが一般公開されました
2024/05/17
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AWSのアップデート情報を眺めていたところ、 EC2のインスタンスタイプ「G6」が追加されたとのことでしたので、記事にしました。 aws.amazon.com G6の特徴 GPUに「NVIDIA L4 Tensor Core」を使用しており、深層学習推論とグラフィックワークロードのパフォーマンスが非常に高いのが特徴です。 NVIDIA L4 Tensor Core https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/l4/ G5との比較 以前のインスタンスタイプ
週刊生成AI with AWS – 2024/5/6週
2024/05/13
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みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの小林です。 皆さんもお気づきだとおもいますが、AWSでは生成AIに注力しています。AWSは「お客様からのフィードバックにもとづいてサービス開発をおこなう」ということを昔から大切にしてきました。最近AWSが生成AIに力を入れているのは、まさにこの理由からです。私自身、常日頃いろいろなお客様と会話をす
音声認識のドメイン適応のために最適なデータセットを抽出する方法
2024/05/08
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こんにちは、音声認識技術の研究開発を担当している篠原です。 この記事では、音声認識モデルのドメイン適応のために最適なデータセットを抽出する技術について紹介します。汎用データセットから目的ドメインのデー...
解説：機械学習のための特徴量設計
2024/05/05
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特徴量設計とは？ 例えば、機械学習や人工知能を応用した顧客の解約予測、製品需要予測、商品の売上予測など、ビジネス上の重要かつ複雑な問題に取り組んでいるとしましょう。機械学習による予測分析では、よりよい機械学習のアルゴリズムや手法を選ぶことが成功の鍵であると思われがちです。ロジスティック回帰、決定木、ブースティング、ニューラルネットワ
GAIA-1: 自動運転のための世界モデルを理解する
2024/05/02
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1. はじめに Turing 生成AIチームの荒居です。生成AIチームでは、完全自動運転の実現に向けて、現実世界の複雑な状況を理解し未来を予測するAI、「世界モデル」の開発に取り組んでいます。世界モデルは、生成AIによって様々な交通状況や歩行者の行動をシミュレーションすることを可能にし、安全かつ効率的な自動運転を実現するための重要な鍵となると私たちは考えて
データ量を約３倍に増量しアップデート日本語音声コーパス「LaboroTVSpeech2」を提供開始
2024/04/30
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データ量を約３倍に増量しアップデート 日本語音声コーパス「LaboroTVSpeech2」を提供開始 2024年４月30日 概 要 Laboro.AIは、2020年にTV録画から長時間音声と字幕テキストを抽出して音声コーパスを自動構築する独自システムを用いた音声データから構築した日本語音声コーパス「 LaboroTVSpeech（ラボロティービースピーチ） 」を開発し、学術研究用に無償公開しておりましたが