「テスト」に関連する技術ブログ

企業やコミュニティが発信する「テスト」に関連する技術ブログの一覧です。

日本語の音声コーパスCSJでE-Branchformerの音声認識モデルを作って性能を評価する

こんにちは、RevCommでMiiTelの音声解析機能に関する研究開発を担当している石塚です。 2023年1月に開催された国際会議 IEEE Workshop on Spoken Language and Technology (SLT) 2022 で発表された E-Branchformer: Branchformer with Enhanced Merging for Speech Recognition (Kim et al., 2023) *1 という論文で、音声認識タスクで高い性能を発揮する E-Branchformer という新しい深層学習モデルが提案されました。論文中で

第4回 従来型開発とアジャイル開発の違い その2

この連載は、登場して20年が過ぎ、成熟期を迎えつつある「アジャイル開発」を解説します。アジャイル開発については、世の中にたくさんの書籍や情報があふれていますが、アジャイルコーチとして10年以上の現場経験をもとに、あらためて学び直したい情報を中心にまとめていきます。 第4回目のテーマは、前回と同じく「従来型開発とアジャイル開発の違い」となり

AWS Savings Plansの情報をcsvで一括取得する

ISID X(クロス) イノベーション 本部 の三浦です。 筆者の関わっている案件では、多数の AWS アカウント、ec2、ecsが存在しています。 で、大量のリソースがあるとSavings Plansの管理も大変であり、下記のようなツールを作成してSavings Plansの購入をしております(以後Savings PlansはSPと省略します)。 フェデレーションでアカウントの認証情報一括取得(200アカウント弱) ec2

ElasticsearchをCPU利用率でオートスケールさせる

こんにちは。search infraチームのmrkm4ntrです。 我々のチームでは検索基盤としてElasticsearchクラスタをKubernetes上で多数運用しています。これらのElasticsearchクラスタを管理しているnamespaceはマルチテナントな我々のKubernetesクラスタの中で最大のリソースを要求しているnamespaceです。 一方でクラスタのサイズをピークタイムに合わせて固定していたため、そのリソース利用率は

AstroでSvelte使ってみた - Svelte不定期連載-04

AstroでSvelte使ってみた こんにちは(こんばんは)、Svelte不定期連載その4です。 過去の記事はこちら SvelteKit + Svelte を1年間くらい使ってみた知見など※SvelteKit メジャーリリース対応済み Svelteと他JSフレームワークとの比較 - Svelte不定期連載-01 Svelteでユニットテスト - Svelte不定期連載-02 SvelteでStorybookを使ってみる - Svelte不定期連載-03 今回はAstroでSvelte使ってみたの回です。 今

Appleが提供する濃密な5日間! - WWDC23参加レポート

こんにちは。FAANSブロックiOSチームの加藤です。 日本時間の6月6日から10日にかけて WWDC23 が開催されました。 WWDC23では、空間コンピュータ「Apple Vision Pro」を始め、iOS 17、SwiftDataなどワクワクする発表が目白押しでした。 今年は去年と同様に、抽選に当選すれば現地で開催されるApple Parkのパブリックビューイングにも参加できました。ZOZOからは2名が当選して、現地に赴

Vertex AIを活用したMLOps基盤の作成

みなさんどうもこんにちは、AI事業本部の「極予測TD」というプロダクトで2023年2月から2ヶ月間、 ...

Generative AI Studio でファインチューニングする

こんにちは、クラウドエース Data/ML ディビジョン所属の坂田です。 先日、Google I/O 2023 が開催され、Google からさまざまな新サービス・新商品について発表されました。その中で多くの注目を浴びたのは、生成 AI に関する発表です。Google I/O 2023 では、新たな大規模言語モデル(以下、LLM)である「PaLM 2」や様々なサービスに生成 AI が組み込まれることが発表されました。

創業2年目のスタートアップが自社工場を立ち上げた話

はじめに はじめまして。Turing株式会社で事業開発を担当している山崎です。 Turingは完全自動運転EVの実現を目指すスタートアップです。自動運転に必要な頭脳・ソフトウェアだけではなく、それと相互に連携する車体・ハードウェアの開発にも自ら取り組んでいます。 そんな当社ではこの度初の自社工場を整備し、今年6月12日に晴れて操業開始しました。2021年の創設か

Interop Tokyo 2023 〜​マルチベンダL5G x IoTサービス連携の取り組み〜

はじめに こんにちは、イノベーションセンターの内藤です。NTTコミュニケーションズ株式会社 (以下、NTT Com) は、世界最大級のネットワーク展示会である 「Interop Tokyo 2023(会場:幕張メッセ、会期:2023年6月14日〜16日)」 において構築されるShowNet 1 に対しコントリビューターとしてローカル5G(以下、L5G)システムを提供し、実機運用することに成功しました。 昨年 2

テスト自動化 うまくいく事例とうまくいかない事例をご紹介

『「 テスト自動化 」それは、朝起きればテストが終わっている、ただ一つの手順ミスも犯さない、もちろんエビデンスの取得もぬかりない。そんな夢と希望が詰まった話である。』とは、限らないのが現実のお話です。テスト自動化を実践するには導入までのコストや技術障壁など、導入~運用に至るまで様々な課題が存在します。では、どのように取り組めば適切な費

性能テストのススメ #3 対象シナリオ(運用プロファイル)

こんにちは。性能テストグループのけんです。( 前回執筆時 まではテストオートメーショングループ配属でしたが、今年度から新たに性能テストグループが爆誕しました) 私が主に担当している性能テストについてあれこれ投稿していきます。 前回までは性能テストの概要やテスト計画について説明しましたが、今回は対象シナリオについて説明していきたいと思いま

協調フィルタリングとベクトル検索エンジンを利用した商品推薦精度改善の試み

こんにちは、メルカリのレコメンドチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 以前の記事 [1] では、item2vecと商品メタデータを用いた、メルカリのホーム画面のレコメンド改善のお話をさせていただきました。今回は商品詳細画面でレコメンド改善を行ったお話をさせていただきます。商品詳細画面の例は図1の通りです。ユーザーはアイテムの詳細な説明を見たいときに
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