.table-of-contents > li > ul > li > ul { display: none } はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの 木村 です。MLOpsブロックではZOZOTOWN、WEAR by ZOZOをはじめとして、弊社で提供するさまざまなサービスに関わるML機能を開発・運用しています。 本記事で紹介する ZOZOマッチ （以下、本アプリ）は「ファッションで恋する」をコンセプトとしたマッチングアプリです。本アプリもML機能を持ち、MLOpsブロックが機能を

SCSK いわいです。 前回はRaspberry Pi 5で気温/気圧/湿度センサーを使って測定し、 Webで表示、DBに取得データを検索するシステムを構築しました。 今回は測定したデータからAIを使って気温/気圧/湿度をリアルタイム予測してみます。 今回は前回セットアップした環境をそのまま流用します。 Raspberry Piで気温/気圧/湿度計測　結果をWebサーバで見てみよう Raspberry Pi 5で気温/気圧/湿度センサーを使って測定し、Webで表示するシステムを構築したいと思います。DBに

1 はじめに2 背景3 取り組んだ内容3.1 ライフイベントの推定結果を特徴量に追加3.2 階層構造を明示したマルチ タスク学習モデルの導入3.3 予測確率の補正3.4 配信サイズの動的変更4 オフラ...

はじめに どうも、龍ちゃんです！ 前回の「 Azure Functions×DevContainer 環境構築｜ Node.js 編 」では、Node.js 22 + TypeScript を使った DevContainer 環境構築を解説しました。今回は、 Python 3.11 を使った Azure Functions の開発環境を構築します。 サンプルリポジトリ : 本記事で解説する環境をすぐに試せるサンプルコードを公開しています。 GitHub : azure-functions-python-d

前置き はじめまして！株式会社NTTデータグループの技術革新統括本部AI技術部でSmart AI Agent™のエンジニアをしている岸川です。 今回は、GPUクラウドサービス「Runpod」について、実際に研究と仕事で活用してきた経験をもとに紹介します。「ちょっとGPU使いたいだけなのに...」という悩みを持つ方に向けて、Runpodの魅力と具体的な使い方を解説していきます！ ! 免責事項 本記事の料金情報は2025年10月時点のものです。最新の料金やサービス内容は、Runpod公式サイトでご確認ください

生成AIモデルの推論や学習における環境は、Linuxが利用されていることが多いですが、最近はコンシューマで利用されるGeForceなども性能向上し、モデルの推論やファインチューニングなどを行えるようになってきています。 ただし、GeForceを利用してモデルの推論や学習を行おうとしたときには、OSがWindowsであることがほとんどだと思います。 Windows上でLinuxを動作させる仕組みであるWindows Subsystem for Linux(WSL)とコンテナの仕組みを利用すれば、コンテナを利

みなさん、こんにちは。DevHRチームの長谷川(X： @hasehathy )です。 普段はエンジニア組織のXアカウント( @OnecareerDevjp )の運用や、このテックブログの運営、EntranceBookの作成〜更新などを担当しています。 今回は、弊社データサイエンティストの協力のもと、データサイエンスのスキルアップに役立つ技術書をご紹介します！

こんにちは。クラウドエース株式会社で Google Cloud 認定トレーナーをしている廣瀬 隆博です。最近、ヘヴィメタル界隈では大変著名な方がお隠れになり、にわかメタラーな私も少しアンニュイな気持ちになっています。彼の新たな歌声を聞くことは叶わなくなってしまったのですが、昨今の IT は進歩が目覚ましく、過去のデータから新しいものを生成する AI が日々成長しています。いつかは彼の歌声で「世間に存在しなかった楽曲」が歌われる日が来るかもしれません。 そう、昨今は 生成 AI が真っ盛りです。「猫も杓子も

こんにちは。 エンタープライズ 第三本部 マーケティング IT部の熊倉です。 このブログでは、 高速に動作する分散処理エンジン「 Apache Spark」 と オープンテーブルフォーマット「Delta Lake」 を基盤としたレイクハウス環境を構築できるDatabricks上で管理しているデー タセット に対して、 名寄せ 処理を行うアプローチについて紹介します。 実際のノートブックの処理についても紹介しようと思っていますが、想定よりも内容が多くなってしまったので、 名寄せ の概要を紹介する「概要編」、

G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud の機械学習ワークフローオーケストレーションツールである Vertex AI Pipelines を解説します。 MLOps と ML パイプラインの必要性 Vertex AI Pipelines パイプラインの定義 2種類のインターフェース Kubeflow Pipelines SDK TensorFlow Extended SDK パイプライン コンポーネント コンポーネントの基本 Google Cloud パイプライン コンポーネント 概

1. はじめに ! ローカルで Gemma 3 を動かす方法だけ知りたい方は 6. セットアップ手順 へ。 出典：https://developers.googleblog.com/ja/introducing-gemma3/ 近年、大規模言語モデル（以下 LLM）の進化は目覚ましく、その性能向上と共に、クラウドだけでなく一般的な PC やノートパソコンでの実行も現実的になってきました。Mistral AI などがローカル実行可能なモデルを提供する中、2025 年 3 月 12 日に Google が公開

みなさん、こんにちは。KINTOテクノロジーズのモバイル開発グループのマーティンです！このガイドでは、TFLite（TensorFlow Lite）モデルをゼロから構築する方法を簡単に説明します。それでは、早速始めましょう。 この記事は KINTOテクノロジーズアドベントカレンダー2024の9日目の記事です🎅🎄 準備 データセットを準備する方法は基本的に2通りあります。1つは、ローカルでアノテーションプロセスを行う方法、もう1つは、オンラインでデータセットにアノテーションを行い、チームメンバーと初期の工数

どうも、DeepRacer をやっていて強化学習のイメージがつくので良かったなと思っている寺内です。 2025年1月20日、中国の杭州にあるスタートアップ「DeepSeek」がChatGPT o1に匹敵する性能を持つLLM「DeepSeek-R1」を発表した。AppleのApp Storeでアプリも公開され誰でも使えるようになっている。 さて、中国ということでいろいろ黒い噂も絶えないし、実際に使ってみようとすると情報が中国に送れられることに対する不安感も大きいだろう。 このブログでは、サイバーエージェント

G-gen の佐々木です。当記事では BigQuery 上で機械学習モデルを作成、評価、実行するための機能である BigQuery ML について解説します。 概要 BigQuery とは BigQuery ML とは BigQuery ML の使用方法 ユーザーインターフェース BigQuery Editions クエリのドライラン BigQuery ML でサポートされるモデル 内部モデル 外部モデル インポートされたモデル リモートモデル ユーザーが Vertex AI でデプロイしたモデル Goo

はじめに こんにちは。LINE PlusのLINE GAME PLATFORM Dev2チームのHyeonseop Lee、Hyungjung Leeです。LINE GAME PLATFORMでは、ゲ...