8月2日、AWS でのみ利用可能なカスタム第 4 世代インテル Xeon スケーラブルプロセッサを搭載した Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) M7i-Flex および M7i インスタンスをリリースしました。これらのインスタンスは、クラウド内の同等のインテルプロセッサの中で最高のパフォーマンスを提供します (他のクラウドプロバイダーが利用するインテルプロセッサよりも最大 15% 高速)。M7i-Flex インスタンスは、最も一般的な 5 つのサイズで利用で

この記事は、“ Introducing AWS HealthScribe – automatically generate clinical notes from patient-clinician conversations using AWS HealthScribe ” を翻訳したものです。 はじめに 本日 (2023 年 7 月 26 日)、 AWS HealthScribe (プレビュー) を発表できることを嬉しく思います。これは、医療ソフトウェアベンダーが、患者と臨床医の会話を分析して予備的な

こんにちは、セーフィーでエンジニアをしております伊林です。 今回は、Safieでリモートワークツールとして利用している Gather. Town とその活用方法を紹介していきます。 Gather. Townとは 導入のきっかけ SafieでのGatherの利用方法 常時接続して適宜相談する 緊急対策室の導入 休憩所を設ける   その他、導入して良かったこと 別チームの人の様子がわかるようになった、交流する機会ができた オフィスワークとリモートワークを似た感覚でできるようになった まとめ Gather. T

1. はじめに みなさん、はじめまして。 2023 年 4 月に新卒でデータスペシャリスト1として入社した新田洸平(@KoheiShinde

こんにちは。ZOZO Researchの研究員の古澤・北岸・平川です。2023年7月25日（火）から7月28日（金）にかけて画像の認識・理解シンポジウムMIRU2023に参加しました。この記事では、MIRU2023でのZOZO Researchのメンバーの取り組みやMIRU2023の様子について報告します。 目次 目次 MIRU2023 企業展示 全体の動向 若手プログラム インタラクティブセッション [IS3-46] 着用者の体型を考慮したファッションコーディネート推薦 [IS3-87] ファッショント

　みなさんはじめまして。CADDiで図面解析チームのテックリードをしている稲葉です。今日は、我々のチームがどういった図面解析の機械学習モデルをどのように開発しているのか、それをどのように改善しようとしているかを紹介したいと思います。 目次 どういう図面解析が必要なのか CADDiの機械学習モデル開発の流れ 継続的な機械学習モデルの改善に向けて おわりに どういう図面解析が必要なのか 　CADDiでは図面活用SaaSであるCADDi DRAWERを提供しています（DRAWERの詳細に関しては こちら ）。図

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

はじめに Turing 株式会社リサーチチームの藤井(@okoge_kaz)です。 Turingでは、自動運転を支える技術のひとつとして大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)に注目しており、関連する技術の研究開発を行っています。 つい先日、大規模言語モデルの事前学習を行う際に用いられることが多いmicrosoft/Megatron-DeepSpeedが大きくupdateされました。(日本時間 2023/6/13, 2023/7/21に大きな変更がありました。) 具体的には、

このブログでは、CAMに新卒入社した４人で協力して開発した「記事校正機能」と「タイトル生成機能」の詳 ...

はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 の藤井(@okoge_kaz)です。 大規模モデルへの注目の高さを肌で感じる今日このごろですが、事前学習の知見については依然として十分に共有されているとは言い難いと個人的に感じています。 Turing株式会社では、次世代の自動運転技術を支える技術の1つとして大規模言語モデルに注目しており、独自に研究開発を行っています。今回は大規模言語モデルを学習する際、用いるライブラリ候補の１つに上がるであろうGPT-NeoXについ

はじめに 移行が必要となった背景 Elastic Cloudへの移行およびv7へのバージョンアップ 旧構成について 構成図 なぜElastic Cloudか なぜ移行と同時にアップグレードを行ったか なぜ最新のv8ではなくv7か サーバサイドの修正内容 新構成について 構成図 Traffic Filter経由での接続 監視 Datadog Elastic Status ログ deprecation slowlog audit 権限管理 S3バックアップ Kibana Spaceのロゴ調整 辞書・同義語の運

はじめに 　こんにちは。Insight Edge, Data Scientistのnakanoです。 　これまで機械学習モデルを使用する際は、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの選択、 ハイパーパラメータの調整といった複雑な手順を専門知識を持つデータサイエンティストが手作業で行う必要がありました。 しかし最近は、クラウドベンダーが提供しているAutoMLサービスの認知度も上がり、 サービスに料金を支払うことでモデル構築プロセスを自動化することが身近になりつつあります。 そのため、技術者として機

こんにちは、タイミーのデータ統括部データサイエンス（以下DS）グループ所属の 小栗 です。 今回は、DSグループのメンバーにおすすめの本を聞いてみたのでご紹介します！ *1 おすすめ本を通して、DSグループの雰囲気や、業務で活用するスキル・知識について、みなさんに伝わればいいなと考えています。 データサイエンス（DS）グループの紹介 本題に入る前に、軽くDSグループの紹介をさせてください。 DSグループは、タイミーの事業成長をデータ・アルゴリズムで支援することを目的としています。 例えば、以下のような業務

KEELチーム の相原です。 今回は流行に乗ってLLM(Large Language Models)の話です。 とは言うもののLLMは単なる流行ではなく新たなパラダイムと言っていいでしょう。 解けるタスクの幅は未だ底が知れず、機械学習とは求められる能力も多少異なることからソフトウェアエンジニアである私の周りでも大きな変化が起きていると感じます。 LIFULLでもこの変化をコーポレートメッセージである「あらゆるLIFEを、FULLに。」の実現に繋げるべくジェネレーティブAIプロダクト開発室が新設され、 一発