「TensorFlow」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「TensorFlow」に関連する技術ブログの一覧です。
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BERTとSageMakerによる検索アルゴリズムの実装とデプロイ例の紹介
2023/01/20
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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
Vertex AI Workbench マネージドノートブックJupyterLab UIからBigQueryへアクセス
2022/12/22
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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
RevComm Research 開発部の技術変遷を紹介します(2022 年 12 月版)
2022/12/20
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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
コンピュータビジョン分野のトップカンファレンスであるECCV2022からワークショップの模様を紹介(前編)
2022/12/09
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目次 目次 はじめに ECCV2022概要 Workshop Instance-Level Recognition Workshop Keynote talk: Image Search and Matching Kaggle Google Universal Image Embedding Challenge Keynote talk: Few-Shot Learning for Object Aware Visual Recognition Language Assisted Product Search Granularity aware Adaptation for Image Retrieval over Multiple Tasks Where in the World is this Image? Transformer-based Geo-localization in the Wild" What to Hide from Your Students: Attention-Guided Masked Image Modeling
Vertex AI を徹底解説!
2022/08/09
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G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud (旧称 GCP) の統合された機械学習プラットフォームである Vertex AI を解説します。 Vertex AI とは AutoMLとは Vertex AI における AutoML AutoML を使用したモデル作成 AutoML によるトレーニングの料金 カスタムトレーニング カスタムトレーニングを使用したモデル作成 カスタムトレーニングの料金 トレーニング方法の選択 モデル作成、予測に
「Keras」とパラメータ最適化フレームワーク「Optuna」を使った2値分類モデルの作成
2022/05/27
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はじめに 本記事では Python ライブラリ「Keras」を用いたレビューデータの2値分類用の ニューラルネットワーク モデルの作成についてまとめます。Kerasについてはインターネット上で多くの情報を手に入れられますが、本記事ではKerasによるモデルの作成に加えて、パラメータ最適化 フレームワーク 「Optuna」を用いた一部パラメータの自動最適化の試みについても紹介し
1ペタバイトのデータセットで機械学習する / WebDataset入門
2022/05/23
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深層学習をする上で、最も大切なマシンスペックを聞かれたら何と答えますか? GPUのTensor性能、VRAM、GPUの数、CPU性能、メモリ、… 問題によって正解は異なりますね。 しかし、特に大規模なデータセットで機械学習する場合では、しばしばネットワーク帯域とストレージシステムのディスクI/Oによって制限されます。この記事ではそのような課題に対して、学習側でどのよ
JAXによるスケーラブルな機械学習
2022/03/17
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はじめに こんにちは、 ZOZO NEXT ZOZO Research のSai Htaung Khamです。ZOZO NEXTは、ファッション領域におけるユーザーの課題を想像しテクノロジーの力で解決すること、より多くの人がファッションを楽しめる世界の創造を目指す企業です。 ZOZO NEXTでは多くのアルゴリズムを研究開発しており、その中で JAX というライブラリを使用しています。JAXは高性能な機械学習のために設計
ノーコードAI開発ツールNode-AIの紹介
2022/01/06
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はじめに 初めまして!イノベーションセンターで ノーコードAI開発ツール「Node-AI」 のプロダクトオーナーやXAI・因果分析の研究をしております、切通恵介( @kirikei )です。 Node-AIは2021年10月11日にリリースされたNTT Communicationsの内製開発サービスで、その名の通りブラウザ上からノーコードでAIモデルを開発できるサービスで、製造業のお客様を中心に異常検知やプラン
WebRTC+Pythonを用いたリモート・リアルタイム映像処理開発方法の紹介
2021/10/21
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こんにちは、テリーです。今回はいつも以上にニッチなお話です。カメラ画像処理アプリケーションは映像を取得したコンピュータ上で行うことが一般的です。それは映像を伝送する際の圧縮復元で画質が劣化してしまうことと、伝送先での映像のトランスコード処理の集中ですぐにCPUが逼迫することが容易に想定されるからです。そのため、低遅延映像伝送後の映像処
To Get the Best Out of a BERT Model
2021/09/29
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To Get the Best Out of a BERT Model − BERTモデルを最大限に活用する − 2021.9.27 Laboro.AI Inc. Machine Learning Engineer Zhao Xinyi (※このコラムでは、当社が開発した機械翻訳モデルによる日本語訳を各セクションに掲載しています。翻訳文は、その性能を実感いただくことを目的に、いくつかの用語を置き換える以外は人手による修正は行なっておりません。そのため、一部文章に不自
新・食体験に挑む。食品AIの可能性
2021/09/07
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新・食体験に挑む。食品AIの可能性 2021.9.7 概 要 飽食の時代。こと国内においては食べることについては困ることもなくなり、豊かな食生活を送れるような時代を迎えました。ですが食品業界には、豊かだからこその課題も少なからず存在しています。現代の食品業界が抱える課題、そしてそれら課題に対するAI活用の可能性を今回のコラムでは探っていきたいと思いま
ディープラーニングを活用したレコメンドエンジン改善への取り組み
2021/05/07
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はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代
Google Developers ML Summit に登壇しました
2021/01/04
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こんにちは。LIFULL でネイティブアプリのスペシャリストをしている菊地です。 普段は LIFULL HOME'S アプリ(iOS, Android)の開発チームで Tech Lead をしています。 2020年12月3日(木)、4日(金)に開催された Google Developers ML Summit に BigQuery で実現するユーザーの傾向に合わせたレコメンドシステム というセッションで登壇させていただきました。 cloudonair.withgoogle.com 当日はまさ
対象は人だけじゃない。「非人体キーポイント検出」の可能性と実例
2020/12/15
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対象は人だけじゃない。「非人体キーポイント検出」の可能性と実例 2020.12.15 株式会社Laboro.AI リード機械学習エンジニア 濱本 雅史 概 要 姿勢推定や骨格検出に利用されるキーポイント検出について、その全体像と代表的なアプローチをご紹介した 前回 。その際、キーポイント検出が人体だけでなく「非人体」にも応用できることに触れました。今回のコラムでは、