「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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AWS Lambda + Docker + TensorFlowを使ってサクッと推論APIをつくる
2020/12/11
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みなさま、こんにちは。研究開発グループと製品開発グループ に兼務で所属しております、きしだです。 aptpod Advent Calendar 2020 11日目を担当します。今回は機械学習に関わるエンジニア向けに、最近AWSがリリースしたAWS Lambdaの新機能を利用して、サクッと推論APIを作るネタをご紹介します。 aws.amazon.com 推論をすばやくAPI化する意義 その前に、推論箇所をAPIとしてすばやく
FairseqとTPUで新しい言語モデルをpretrainする
2020/11/13
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はじめに みなさんはじめまして、リーガルテック ベンチャー MNTSQの取締役の堅山です。この度弊社でテックブログを開設することになり、その第一号として記事を書いています。弊社の取り組む「法務」の世界はエンジニア・リサーチャーの方々から見ると縁遠いことも多いかなと思いますが、そういった方に向けてリーガルテック企業が実際何をやっているのか発信し
AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines)による機械学習パイプラインの構築と本番導入
2020/11/13
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ZOZOテクノロジーズ推薦基盤チームの寺崎( @f6wbl6 )です。ZOZOでは現在、米Yale大学の経営大学院マーケティング学科准教授である上武康亮氏と「顧客コミュニケーションの最適化」をテーマに共同研究を進めています。 推薦基盤チームでは上武氏のチームで構築した最適化アルゴリズムを本番環境で運用していくための機械学習基盤(以下、ML基盤)の設計と実装を行っ
AI開発の基礎。概要から開発の流れ、必要なものを解説
2020/11/11
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AI開発の基礎。概要から開発の流れ、必要なものを解説 2020.11.11 概 要 将来的にAIを導入したいと考えていても、具体的な知識がない中で一から企画を立ち上げるのはかなり難しいことです。具体的に何から手をつけていいか分からない方も多いかもしれませんが、まずはAIとは何かについて理解し、開発に必要な事柄を整理することも重要なプロセスです。 このコラムで
実務未経験者でもAIの仕事ができる?
2020/11/02
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こんにちは!イメージングシステムグループの二宮です。2020年2月に入社し、画像処理の基礎知識を日々学びながら、機械学習モデルのアルゴリズムを開発したり、デプロイメント方法を検討したりしてAIシステム開発に携わっています。「AIの仕事は実際何をやるの?」や、「実務未経験者でも大丈夫と言われてもどこまで信じればいいのか・・・」などと思われる方も
“木を見て森を見る”ように。「キーポイント検出」を解説
2020/10/07
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“木を見て森を見る”ように。「キーポイント検出」を解説 2020年10月7日 機械学習エンジニア 濱本 雅史 概 要 画像に写っている人などの対象物の特徴点を検出する「キーポイント検出」は、画像解析の領域でも主要なトピックの一つです。オープンソースで公開されているモデルも多くあるほか、ビジネスシーンでも人体等の骨格検出や姿勢推定に利用されるなど多
Amazon SagemakerでYOLOv4の学習環境を作ってみた
2020/09/23
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セーフィー株式会社要素技術開発部のおにきです。 クラウドカメラを用いた画像解析の開発を担当しています。 AWSのMLOps環境である Sagemaker について調査しました。試しに物体検出アルゴリズムである YOLOv4 の学習環境を作ってみたので紹介します。今回学習環境としてYOLOv4の著者Alexey Bochkovskiy氏が公開している ソースコード を利用しています。これはYOLOv3までの著者で
GluonCVのモデルをSageMaker Neo + Jetson tx2 + DLRで動作させてみる
2020/08/14
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研究開発グループで機械学習に関係する仕事を担当している瀬戸です。前回は、 fastaiで学習に使う関数をApache MXNetで真似してみた - aptpod Tech Blog を紹介させて頂きました。今回は、SageMaker Python SDKのMXNetで利用できるGluonCVのモデルを、SageMaker Neoでコンパイルし、Jetson tx2上でDLRを用いて動作させることができたので紹介したいと思います。 ツールの概要 Apache MXNet Apache MXNet
近似最近傍探索Indexを作るワークフロー
2020/06/11
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はじめに こんにちは。ZOZO研究所の shikajiro です。主に研究所のバックエンド全般を担当しています。ZOZOでは2019年夏にAI技術を活用した「類似アイテム検索機能」をリリースしました。商品画像に似た別の商品を検索する機能で、 画像検索 と言った方が分かりやすいかもしれません。MLの開発にはChainer, CuPy, TensorFlow, GPU, TPU, Annoy、バックエンドの開発にはGCP, Kubernetes, Docker
チームのアプリ開発力を高めるZOZOTOWN Androidチームが実践するCodelab会
2020/05/25
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こんにちは、ZOZOTOWN部でAndroidエンジニア/TechLeadをしている堀江( @Horie1024 )です。本投稿では、ZOZOTOWNのAndroidチームで行っている「Codelab会」についてご紹介します。 Codelab会とは? Googleが公開している Codelabs は、AndroidだけでなくGCP、TensorFlow、Firebase、Flutter、Augmented Reality等の様々なトピックをカバーする、チュートリアル形式でまとめられた教育コンテンツです。 Androidに
OpenH264とDockerを用いて動画解析環境を構築する
2020/04/09
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先端技術調査グループの南波です。ウイルスは大変な状況ですが、原則自宅勤務となったことで息子2人のお昼寝を眺められる時間が増え、すこしほっこりもしています☺️ さて、今回は最近のお仕事の中で intdashのサーバーに蓄積されているH.264の動画データを解析したい H.264のライセンスはもちろんクリーンに対処したい プロダクト投入時には Amazon ECS なども利用して
不均衡データ分類問題をDNNで解くときの under sampling + bagging 的なアプローチ
2020/02/29
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はじめに こんにちは、Data Strategy所属の岡です。グループ会社BASE BANKで分析/モデリングなども兼務しています。 テキストデータを特徴量にもつ不均衡データ分類問題をDNNで解きたくなった際、下記の論文を参考にしたのでその内容を紹介します。 https://users.cs.fiu.edu/~chens/PDF/ISM15.pdf 不均衡データ分類問題ってなに? 何かしらのカテゴリを機械学習などで分類予測しようと
ONNXを使って推論速度を高速にしてみる
2019/12/15
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この記事はBASE Advent Calendar 2019の15日目の記事です。 devblog.thebase.in DataStrategyの齋藤( @pigooosuke )が担当します。 ONNXの概要 Open Neural Network Exchange(ONNX)とは、機械学習モデルを表現するフォーマット形式のことです。ONNXを活用すると、PyTorch, Tensorflow, Scikit-learnなどの各種フレームワークで学習したモデルを別のフレームワークで読み込めるようになり、学習済みモデルの管理/運
AIで解く最適化問題 ~今日から使える深層強化学習~
2019/12/14
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FORCIAアドベントカレンダー2019 14日目の記事です。 2019新卒入社の東川です。この記事ではシャッフルランチという社内交流企画で現れた最適化問題に対して、強化学習を適用した事例についてご紹介します。 シャッフルランチとは フォルシアで行っているシャッフルランチとは業務上の関わりの薄い社員同士のコミュニケーション促進のために月一回開催している社
AI-assistedテストへの挑戦 vol.1
2019/02/22
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こんにちは。 最近愛猫にトイレの出待ちをされるようになった、品質管理部エンジニアリングチームの高橋です。 品質管理部ではアプリの自動テストを主に担当しております。 本記事はAI(Artificial Intelligence, 人工知能)を活用したテスト自動化の奮闘記となっております。 内容的にはお世辞にも先進的と言えるものではありませんが、是非あたたかい目で見て頂けると