DataScience カテゴリの記事

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Gemini、社内利用スタート！

米国時間の2025年1月15日に「Google AI の優れた機能を Google Workspace の Business プランと Enterprise プランに組み込むことを決定しましたで常連の Gemini モデルが業務で使えるようになり、とても熱い展開なのでブログ化しました。

Transformerの文章生成の仕組みを理解する

Transformerを知っていて、その理解を深めたい人、大規模言語モデルがどのようにして推論しているのかを知りたい人向けに...

第19回言語処理若手シンポジウム(YANS2024) 参加報告

2024.09.04にかけて開催されたYANS2024に参加して参りましたのでその様子をご報告します。

JDLA E資格（エンジニア資格）合格体験記

物流DXの実践のためには、サプライチェーン上のデータの「可視化」やAIも活用した「最適化」が不可欠と考えており、コンサルタントとして自らの知識を高めておく必要があります。その一環として、2024年8月に行われたE資格2024#2を受験して合格しましたので、その体験記を綴ってみたいと思います！

画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2024）参加報告

第27回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2024)に参加してきたので、その様子を報告します

埋め込みベクトルでSlackのカスタム絵文字を分類・検索

Slack のカスタム絵文字を AI で遊びました

人工知能学会全国大会2024で発表してきました

人工知能学会全国大会2024で、物流関連の研究発表をしてきました。

MSの生成AIサンプルアプリ（Chat with your data - Solution accelerator）コード確認

LLMが流行って久しいですが、MS、AWS、Googleクラウドベンダ各社が自社のマネージドを利用したサンプルアプリを公開し始めているので、中の実装を見つつリファレンスとしての考え方を確認しようと思い形にしてみました。

人工知能学会 (JSAI2024) 参加報告

2024年5月28日（火）から31日（金）まで開催された人工知能学会全国大会（JSAI2024）に参加してきたので、その様子を報告します。

画像生成AIは医療の未来を創れるのか？(リバイバル)

医療における画像生成の話をする前に、直近の画像生成AIのトレンドを振り返ってみます。

予測モデルを扱うプロジェクトの進め方

燃料（灯油や軽油など）を配送するために、なくなりそうなタイミングを知りたいという需要があるため、エネルギー使用量の予測モデルを開発し、運用しています。

MLflow上でOptunaによって生成される大量のrunを整理する

MLflowはハイパーパラメータを自動調整するツールとしてともに広く使用されているツールです。MLflowとOptunaを同時に利用した際に、Optunaが複数回試行することによってMLflow上にrunが大量に生成され、MLflow上で試行結果が見づらくなります。

言語処理学会 (NLP2024) でポスター発表を行いました

言語処理学会第30回年次大会に参加し、当社で取り組んだ研究内容についてポスター発表を行いました。言語処理学会は自然言語処理分野における国内最大の...

人工知能学会ビジネス・インフォマティクス研究会で登壇しました。

働きながら大学院で人工知能の研究をしている私が、2023年9月に開催された人工知能学会ビジネス・インフォマティクス研究会に登壇して、研究発表をしましたので、その体験記をご紹介します！

Prompt Flowをローカルで動かす＆コードで管理する

AzureのPrompt Flowをローカル環境で動かし、作成したフローをコードで管理する方法をご紹介します。

Prompt Flowでプロンプト評価の管理を行う

AzureのPrompt Flowを使ってLLMに入力するプロンプト評価の管理を行います。プロンプト評価の管理を行いたい背景として...

【LLMOps】LLMの実験管理にTruLens-Evalを使ってみた

LLMの実験管理ツール候補として、TruLens-Evalを検証しました。合わせて、LLMの実験管理についてまとめてみました。

LLM開発のためにMLOpsチームがやるべきこと

「LLM開発のためにMLOpsチームがやるべきこと」というテーマで、従来のMLOpsとの違い・ツール・構成例等について調査・整理しました。LLMとはLarge Launguage Model（大規模言語モデル）の略であり..

LLM開発のフロー

昨今注目されている大規模言語モデルの開発においてMLOpsチームがやるべきことを考えるため、まずはLLM開発の流れを調査・整理しました。

Sentence-Transformersを使ってみた！YouTube動画のセリフを手軽にセマンティック検索

テキストの埋め込みエンコーダーを使ってセマンティック検索をおもちゃレベルで簡単に実装する方法を紹介します。分かりやすいように、YouTubeの動画のセリフをコーパスとして使用します。

夏の自由研究：CreateMLを使ってカブトムシを分類するミニアプリを作ってみる。

こんにちは！HealthCare Innovation Group[^1]所属の橋本です。本記事は、[夏の自由研究ブログ連載2023]の1本目です。夏の風物詩であるカブトムシやクワガタを識別するミニアプリを作りました。

強化学習を学びたい人が最初に読む本を読んだ感想

本書は読んで学ぶ本ではなく、次の様な流れで学ぶスタイルであることが特徴です。1.まず人間が簡単なゲームを体験してみる 2.サンプルプログラムを使用してプログラムに...

Great ExpectationsでBigQueryのデータ品質を監視する

Great Expectationsというツールを使って、表形式データの品質をバリデーションする流れをご紹介します。MLOpsを推進するにあたりMLモデルの監視が必要となってきています。その中でも...

Stanによるベイズ推定に入門して株価の推移を予測してみる

テーマはベイズ推定です。選定の理由はこうです。業務で直接利用しているわけではないのですが、データ分析にはもともと興味があり、普段から社内の数人の有志メンバーを集めてチームを組んでデータ分析コンペなどにちまちまと参加していました。

Vertex AI Model MonitoringとEvidently AIで運用中のモデル・データを監視する【Output Metrics編】

データ/モデル監視ツールであるVertex AI Model MonitoringとEvidently AIを利用して両者を様々な観点で検証していきます。

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