WEBCAMP ENGINEER COMMUNITY Advent Calendar 2022 17日目の記事になります！ はじめに 都内でWEBエンジニアをしているsf-12と申します。普段はVue.jsやRails、GCPを使って自社サービスを開発しています。 今回は、普段あまり触ることのないサービスに触れてみようと思い、VertexAIを触ってみました。 VertexAIとは Google Cloud が提供している機械学習関連の統合プラットフォームです。 機械学習に使用するデータの収集や加工、モデルの作成や学習、テスト、デプロイなどを行うことができます。 作成するもの 画像に何が写っているか分類する機械学習モデルを作ってみようと思います。 画像データにはCIFAR-10と言われるデータを使用しました。 CIFAR-10は32x32ピクセルのカラー画像で、犬や猫などの10クラスの画像

他にも、入力したデータの学習や評価、解釈、機械学習モデルを開発環境へエクスポートすることなども可能。同社はそれぞれの作業を「わずか5クリック、10秒程度で完了できる」と説明している。 Simple MLで利用したデータはスプレッドシート中に、機械学習モデルはGoogle Driveに保存が可能。他ユーザーと共有もできる。Googleの機械学習ツールキット「TensorFlow」とも連携可能という。 関連記事 AIスゴっ！　下手な漫画が秒で“プロ並み”に　「ネームだけで原稿完成」の時代に？ AIイラストメーカーを使うと、平面っぽい雑な絵が、立体的で表情も動きのある、描き込まれた美しいイラストに変わった。イラストAIが、「絵を描く」の意味を変えつつある。 「幸せになるには？」に答えてくれるAI「ChatGPT」　日本語でさまざまな質問に回答　Twitterでも話題 米AI研究企業OpenAIは

今年のトレンドを映す【急上昇ランキング】では、7 月に起きた銃撃事件により亡くなった元内閣総理大臣の「安倍晋三」氏が 1 位になりました。4 位には、任天堂の大人気アクションシューティングゲーム「スプラトゥーン3」がランクインしたほか、現在開催中のサッカー「ワールドカップ」が 8 位となりました。 【人物】では、「安倍晋三」氏のほか、イギリス史上最高齢かつ最長在位の君主として 96 歳で亡くなった「エリザベス女王」が 9 位となりました。また、2022 年は、北京オリンピックが開催されたこともあり、多くのスポーツ選手が検索されました。【スポーツ選手】ランキングでは、北京オリンピックのスノーボード男子ハーフパイプで金メダルを獲得した「平野歩夢」氏が 1 位に、多くのファンに惜しまれながら競技より引退をした「羽生結弦」氏が 2 位にランクインしました。そのほか、「ネイサン チェン」氏、「坂本花

「Web3」は巨大企業の独占支配を変えられるのか 大手IT企業による「支配と隷従」に対抗しようという動きが、二〇二〇年代になって活発になってきた。それが「Web3（ウェブ3）」と呼ばれるムーブメントである。ウェブ3はインターネットがふたたび「支配と隷従」へと回帰してきていることに対して、「自由」へと揺り戻そうという思想を持っている。 ウェブ3について、できるだけわかりやすく説明していこう。ウェブ3は、ビットコインで有名な技術、ブロックチェーンを中心に考えられている新たなインターネットである。 ブロックチェーンというのは、ごく単純化して説明すると、「あらゆる取引が記録されている台帳」である。そしてこの台帳は、GAFAMのようなビッグテックが独占所有しているのではない。ビッグテックのサーバーに保存されているのではない。そうではなく、インターネットで相互につながった無数のコンピューターに、同時に

はじめに 株式会社 RetailAI X Advent Calendar 2022 の 8 日目の記事です。 昨日は@tanabe_shogoさんの『Node.jsを使って、BigQueryからデータを取得するWebAPIを作る』でした。 本日は ML エンジニアの@atsukishが担当します。普段は機械学習モデルの開発以外にも、機械学習モデルの安定的な開発・運用基盤である MLOps の開発も担当しております。MLOps については以下の弊社テックブログでわかりやすい解説がありますので、こちらも参照ください。 機械学習モデルを安定的に開発・運用していくためには、MLOps のような機械学習向けの運用基盤が必要となります。次の図に示すように MLOps において機械学習モデルのアルゴリズムに該当するソースコード（ML Code）はごく一部であり、必要となる周辺要素は膨大で複雑です。ML

米Googleのヘルスケア部門Google Healthは11月28日（現地時間）、マンモグラフィAIモデルを米医療技術企業iCADにライセンス供与したと発表した。両社はこのマンモグラフィAI技術を検証して製品化し、このモデルを採用した乳がん検出システムを臨床現場に投入する計画だ。 現行のマンモグラフィによる乳がん検出では、精度や臨床医の作業負荷に大きな課題がある。iCADの乳房画像ツールポートフォリオとGoogle HealthのマンモグラフィAI技術により、医師は患者に集中できるとGoogleは説明する。 iCADはGoogle Cloud上でマンモグラフィAIを利用する。これにより、インフラが不十分な病院でもツールへのアクセスが可能になる。 Googleは2020年、AIによる乳がん診断に関する論文をNatureで公開し、開発したAIシステムが放射線科医より正確に乳がんを特定したと発

Google、揺れやミスのある住所表記を検証、正確な住所の推定、標準的な住所表記などを出力する「Address Validation API」正式リリース。米国や欧州などから順次展開 Googleは、入力された揺れのある住所の文字列を検証し、正確な住所表記を出力する「Address Validation API」の正式リリースを発表しました。 Have you ever entered the wrong address by mistake? Oops That's why we're happy to announce the general availability release of Address Validation, a new API that helps improve user experiences and reduce the impact of invalid

※この投稿は米国時間 2022 年 10 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 3 分の 1 以上の組織が、データ分析と機械学習は、今後 3 年から 5 年の間にビジネスの進め方を大きく変える可能性があると信じています。しかし、データドリブンな組織はわずか 26% にすぎません。このギャップの最大の理由の一つは、今日生成されるデータの大部分が、画像、文書、動画などの非構造化データであることです。非構造化データは、全データの約 80% を占めると言われており、これまで、これらのデータは組織によって活用されないままとなっています。 Google のデータクラウドの目標の一つは、お客様があらゆる種類と形式のデータから価値を実現できるようにすることです。今年初めには、Google はデータレイクとウェアハウスを単一の管理フレームワークで統合し、BigQu

1.はじめに 今までテキストから画像生成するモデルは、テキストで指定して特定のオブジェクト（有名なものを除く）を画像生成することが困難でした。 今回ご紹介するのは、テキストから画像を生成するモデルを、特定のオブジェクトの画像（３〜５枚程度）でファインチューニングすることによって、テキストで指定して特定のオブジェクトを画像生成できる Dream Booth という技術です。 ＊この論文は、2022.8に提出されました。 2.Dream Boothとは？ 下記がDream Boothのフロー図です。３～５枚の画像（Input Images）を使って、テキストから画像を生成するモデルを２ステップでファインチューニングします。 第１ステップ（左図）はモデルの低解像度部分が対象です。ユニークな識別子を含むテキスト（”A[V]dog”）を入力したら入力画像（Input Images）を出力するように、

Googleは、同社のビデオ会議サービス「Google Meet」と、Zoom Video Communicationsのビデオ会議プラットフォーム「Zoom Rooms」について、相互接続を可能にすると発表した。 これにより、Zoom Rooms環境からGoogle Meetの会議に参加できるようになる。逆に、Google Meet対応の各種ChromeOSデバイスから、Zoomの会議に参加もできる。今後、Zoom会議に参加可能なGoogle Meet環境を増やしていく。

コロナ禍を経て EC の利用が高まるなど、人々の購買行動は変化しています。私たち株式会社TSIホールディングスが属するアパレル業界も、例外ではありません。 新たな EC 利用が増えたことはもちろん、オンラインで情報を収集した後に実店舗で購入する、逆に店舗で気になった商品をオンライン上で比較検討して購入するといった行動がより一般化しました。感染が比較的落ち着いた時期でも依然こうした動きが継続していたことから、こうした変化は今後も買い物のスタイルとして定着すると考えられます。購買行動の変化に対応するためにも、企業としては店舗や EC、アプリを横断してより一体化させたマーケティングが重要になっているのです。 加えて、人々のプライバシー意識の高まりを受け、デジタルマーケティングにおいては、ファーストパーティデータを活用することの重要性が増しています。そんな環境の中で継続的に効果的なマーケティング施

!pip install ipython-sql==0.3.9 # サンプルデータのダウンロード・解凍 !wget https://www.sqlitetutorial.net/wp-content/uploads/2018/03/chinook.zip !unzip chinook.zip

はじめに こんにちは。検索基盤部の倉澤です。 私たちは、ZOZOTOWNの検索機能の改善に取り組んでいます。ZOZOTOWNのおすすめ順検索ではランキング学習を用いた検索機能の改善に取り組んでおり、A/Bテストにて効果を測定しています。 ランキング学習やElasticsearch Learning to Rankプラグインについては過去の記事で紹介していますので、併せてご覧ください。 techblog.zozo.com techblog.zozo.com 私たちは、機械学習モデルの開発からデプロイまでの一連の処理を実行するワークフローの構築にGoogle Cloud Platform（GCP）のVertex AI Pipelinesを利用しています。 本記事では、Vertex AI Pipelines採用前の運用とその課題点について説明し、次にVertex AI Pipelinesで構築し

Baseball Play Study mini 2022/5/27 登壇資料

はじめに BigQuery MLを使うと、BigQueryのテーブルさえあれば機械学習の学習も予測ができます。 この記事では、下記について書きます。データの前処理と予測した結果をテーブルに入れるとかは細かく書きません。またバージョンアップのスピードが速い機能なので、この記事やほかの記事も読む際には、書かれた日にちにご注意ください。この記事は、2022年5月27日時点です。 1. 学習 2. 学習結果の確認 3. 未知のデータに対する評価 4. 未知のデータに対する予測 基本的に、↓こちらのGoogleのクイックスタート（チュートリアル）のトレースです。 前提 データはKaggleのBreast Cancerを使います。※ 列名にスペースが入ってたので「_」に置換してあります。 ロジスティック回帰で、malignant（M:悪性）かbenign（B:良性）を予測します。B:M=63%:37%

楽天グループは2022年4月19日、ユーザーの属性情報や行動情報などを分析するデータベース（DB）である「楽天スーパーDB」の稼働環境に、米Google（グーグル）のクラウドサービス「BigQuery」を採用したと発表した。これまでオンプレミス環境のデータウエアハウス（DWH）で管理していた数ペタバイト級のデータを、クラウド上のDWHサービスであるBigQueryに移行する。 楽天スーパーDBとは、同社が世界中で展開する70以上のサービスを使うユーザーの情報を分析する巨大なDBだ。グループ共通IDである「楽天ID」のアカウント数は、日本国内で1億を超える。蓄積した情報は、サービスのパーソナライズ機能やレコメンデーション機能、行動ターゲティング広告機能などに使用している。 日経クロステックの取材に応じた楽天グループのロヒット・デワン執行役員Cloud Platform Supervisory

くら寿司：GKE や Edge TPU などを駆使して来店から会計までを完全自動化し、新しい生活様式のためのサービスを提供 大阪を起点に日本全国 47 都道府県すべてに店舗を展開する大規模回転寿司チェーンくら寿司株式会社（以下、くら寿司）。浅草や道頓堀、原宿、押上に「食」と「エンターテイメント」の融合を掲げ、「ジャパンカルチャー」の発信拠点とするグローバル旗艦店をオープンするなど、とりわけ “体験” にこだわる同社が、最新のクラウド テクノロジーをどのように活用しているのか。その取り組みと成果を、テクノロジー開発部の皆さんに伺いました。 利用しているサービス： Google Kubernetes Engine、Compute Engine、App Engine、Edge TPU 利用しているソリューション： アプリケーションのモダナイゼーション コンテナや AI など Google Clo

Google Forms APIが正式リリース。Googleフォームの作成や編集、集計などをプログラミングで制御可能に アンケートやクイズなどを簡単に制作できるGoogleフォームをAPI経由で作成、編集できる「Google Forms API」が正式版となったことを、Googleが発表しました。 Introducing the new Google Forms API! Developers can now build powerful integrations on top of Forms. Here's how you can use the new Forms API and what’s in it → https://t.co/zLcaEw2ru1 What will you build for Google Workspace? pic.twitter.com/oSkPqx