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DataScience カテゴリ

記事一覧

全100本のうち 26 ～ 50 本目

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。

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。

アルゴリズムで実社会を捉える～評価関数の作り方～

競技プログラミングにおける所謂ゲームAI系のコンテストを起点に、評価関数を作成する際に私が意識していることを紹介します。そこから波及して、実社会の問題をアルゴリズムで解く際に、人間の感覚を如何に評価関数に落とせばよいのかについて言及します。

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。

謎のAIチップベンダーTenstorrent製のAIボードを使ってみる（開封編）

先日リリースされたTenstorrent製のAI推論アクセラレーションボードGrayskull e150を早速入手しましたので、そちらの開封をしたいと思います。カナダのトロントに本社がある、知る人ぞ知る、ジム・ケラー/AIチップベンダーです。日本法人も昨年に設立されています。

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) 参加報告

言語処理学会第30回年次大会 (NLP2024)に参加して参りました。当社はプラチナスポンサーとして SAIG の 4 名がオンサイトで参加し

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しました。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！

土地勘に頼らずに地の利がある場所をみつける方法

旅行をするときや引っ越しをするとき、周辺の商業地域や、観光地にアクセスのよい「地の利」のある場所を探したいですよね？数理的なアプローチで「地の利」の良い場所を見つける方法を紹介します。

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を管理します。プロンプト評価を管理したい背景として...

【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。

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...

Technology Radar の機械学習関連技術を見てみる

IT業界に身を置いていると、今の技術トレンドが気になるときがありますよね。業界の潮流を把握する方法の1つとしてTechnology Radarという文書があるので、今回紹介します。

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。

言語処理学会 (NLP2023) 参加報告

言語処理学会第29回年次大会 (NLP2023) に参加してきましたのでご報告いたします。当社はゴールドスポンサーとして参加し、総勢8名、オンサイトで聴講しました。

初めての画像処理〜OpenCVって何ができるの？〜

以前から気になっていた画像処理にチャレンジしてみました。普段はコーディングしてもテストがうまくいくorいかないのどちらかでしか成果物を見れていなかったので、視覚的に動いてる！を感じてみたく、新宿の紀伊國屋で分かりやすそうな書籍を買い、いろいろ試したので同じように画像処理にちょっと興味があるような人に読んでいてもらたらうれしいです。

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。

Vertex AI Model MonitoringとEvidently AIで運用中のモデル・データを監視する【Input 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、両者を様々な観点で検証していきたいと思います。Vertex AIのAutoMLで作成した回帰モデルの監視を想定し、ユースケースを交えて両者をそれぞれ検証していきます。

MLシステムにおけるモデル・データの監視【概要編】

「モデル・データの監視」について、なぜ監視が必要なのか、監視するべき項目は何か、監視するにはどのようなツールがあるのかについてご紹介します。