Raspberrypi zero WとABEJA Platformを活用した侵入者通知アプリを作る - Y's note
やりたいこと 家庭で簡単に防犯カメラを作りたいと思い、下記のアイテムを利用して作ってみました。 僕の家はマンションの１階にあり、5〜6畳分の庭が付いています。庭内には植物・野菜を栽培したり洗濯物を干しているので、1階に住む住人としては不審者が入ってこないかどうかが気になったりします。そこで、Raspberrypi zero W, camera module, ABEJA Platform, LINE Messaging APIを用いて、不審者が庭内で検出された場合にLINEに通知が来る仕組みを作りたいと思います。LINEに通知するのは極力リアルタイムで検知したいというのと、写真で証拠を記録し通報に利用できるというメリットがあります。家庭のセキュリティサービスを展開しているものもありますが、初期工事費用や月額でそれなりにするので、もっと簡易な防災通知ができたらと思って試してみました。今回のR
MIT、ドラッグアンドドロップでデータ分析できるツールを発表——機械学習をもっと身近に｜fabcross
SF映画のように、巨大なスクリーンに映し出したデータを指でドラッグアンドドロップするだけで、誰もが直感的にデータ分析できる時代が近づいている。マサチューセッツ工科大学（MIT）とブラウン大学の研究チームは、対話型データサイエンスシステム「Northstar」向けに、最適な機械学習（ML）モデルを即時に生成するツール「仮想データサイエンティスト（VDS）」を発表した。研究結果は、2019年6月30日から7月5日まで開催された「ACM SIGMOD conference」で発表された。 Northstarは、長年MITとブラウン大学が共同で開発している対話型のクラウドプラットフォーム。タッチスクリーン上で直感的に、データの検索／結合／特徴の抽出などができる。操作は、ユーザーがアップロードしたデータ、ラベル、実行したいアルゴリズムなどのツールを、スクリーン上にドラッグアンドドロップしてつなげてい
効率的な教師データ作成(アノテーション)のための研究サーベイ - ABEJA Tech Blog
どうも緒方@conta_です。 みなさんAI頑張ってますか？ きっと昼はGPUサーバーを回して、夜は結果待ちでビールサーバーを回してる人が多いことでしょう。 機械学習を実際のプロダクトに活用する場合、自分が解きたいタスクがそのままオープンなデータセットで解決できることは少ないので、まず最初に課題となるのはデータセット作成です。 実際にカメラやセンサーを取り付けて収集したり、Webからクローリングしてきたり、事業会社であれば自社のデータセットに教師ラベルをつけることで新しいタスクに取り組むことが可能になるでしょう。 よく疑問になるポイントとして、データセットの量と質は、多ければ多いほど良く、高品質であれば高品質であるほど良いのですが教師データを作成するのは一苦労です。 ＊下記アノテーションの量や質について実験した結果がまとまってます tech-blog.abeja.asia もちろん少数デー
双曲空間でのMachine Learningの最近の進展 - ABEJA Tech Blog
ABEJAでReseacherをしている白川です。 以前、Poincaré Embeddingsという双曲空間への埋め込み手法をご紹介しました。当時、木構造データを5次元の空間に精度良く埋め込めるということで話題になったのですが、その後双曲空間での機械学習手法が多数研究・提案され、双曲空間での機械学習についての理解をバージョンアップする必要があるなと感じたので、最近の研究の進展を中心に理論背景含めてご紹介したいと思います。 tech-blog.abeja.asia Tl;dr 本記事で伝えたいのは、論文の各論というより、各種論文で共通/独自に主張されている下記のような内容です。 木なら2次元で十分 双曲空間では指数写像/対数写像が明示的に計算され空間全体に拡張されるので取扱が容易 Gyrovector space: 双曲空間における線形代数のような代数構造 Riemann幾何とGyrove
【X’mas間近】非エンジニア経営者がABEJA Platformを使ってオシャレ服を推薦するLINE Botを作ってみた - Qiita
【X’mas間近】非エンジニア経営者がABEJA Platformを使ってオシャレ服を推薦するLINE Botを作ってみたDeepLearningABEJAPlatform はじめまして、外木です。ABEJAでは、約5年間日本の事業・組織・ファイナンスなどの責任者を担当して、1年半前から日本以外の責任者をしております。今回の記事は主に、①技術に苦手意識を持つ非エンジニア経営者や、②「AIで何とかしてくれ」と情報発信をする経営者に気付きの材料を与えたいエンジニアの方に是非読んでいただければ幸いです。（この記事はABEJA Platform Advent Calendar 2018の23日目の記事です。） 2019年は「経営者によるAI/MLモデル実装元年」 AI/ML含めた本場の最先端テクノロジーに触れるために、2018年11月末日から12月上旬にラスベガスで開催されたAWS re:Inve
「機械学習：技術的負債の高利子クレジットカード」のまとめ
2. 元の論文 ● Title: “Machine Learning: The High Interest Credit Card of Technical Debt” ● Authors: D. Sculley and Gary Holt and Daniel Golovin and Eugene Davydov and Todd Phillips and Dietmar Ebner and Vinay Chaudhary and Michael Young ● Year: 2014 ● Venue: SE4ML: Software Engineering for Machine Learning (NIPS 2014 Workshop) ● http://research.google.com/pubs/pub43146.html ● Abstract: Machine learnin
機械学習応用システムでは何に気をつけないといけないのか: Perception Triangle - Qiita
自動運転における状況認識タスク（歩行者の検知、教師あり学習）を題材に、パーセプション・トライアングル （Perception Triangle） というモデルを提案し、それをもとに知覚的不確実性 (perceptual uncertainty) を整理しています 機械学習応用システムの品質保証と不確実性 機械学習応用システム（内部で機械学習を利用しているシステム）と従来のシステムの一番の違いは、データでシステムの振る舞いが決まる点です。例えば、従来のシステムに "パンダ" を学習させるには、まず目があって、口があって、耳があって、目の周りが黒くてその周りは白くて、、、目の定義は、白目が、、、とすべてのルールを人がコーディングする必要がありました。システムの挙動はコードによって決められます。 一方機械学習応用システムでは、大量のパンダの画像とパンダ以外の画像を与えることで、パンダであるという
AIモデルをワンクリックで展開できるOSS「Athena」が登場：DockerやKubernetesに対応 - ＠IT
The Linux Foundation傘下のLF Deep Learning Foundationは、Dockerのコンテナとして作成したAIモデルをワンクリックで展開できるOSS「Athena」を発表した。 The Linux Foundation傘下のLF Deep Learning Foundationは2018年11月14日、AIモデル向けのオープンソースソフトウェア（OSS）「Athena」を発表した。同団体が主催するAcumos AIプロジェクトがリリースした初めてのソフトウェアであり、Dockerのコンテナとして作成したAIモデルをワンクリックで展開できるなどの特徴を持つ。 Acumos AIは、AIアプリケーションの構築や共有、展開を容易にする、オープンソースのフレームワーク。特定のモデリング言語やツールキットには依存せず、AI環境を運用するために必要なインフラストラクチ
Google AI、画像内の全ての物体に効率的にラベリングする手動と機械学習をコラボしたツールを発表。既存の3倍速。試せるデモあり | Seamless
Google AI、画像内の全ての物体に効率的にラベリングする手動と機械学習をコラボしたツールを発表。既存の3倍速。試せるデモあり 2018-10-23 Google AIの研究者らは、画像内の全ての物体に効率的にアノテーションする手動と機械学習を組み合わせたツール「Fluid Annotation」を発表しました。 論文：Fluid Annotation: A Human-Machine Collaboration Interface for Full Image Annotation 著者：Mykhaylo Andriluka, Jasper R. R. Uijlings, Vittorio Ferrari 従来の手動ラベリングツールでは、画像内の各オブジェクトの輪郭を慎重にクリックして注釈を付ける必要があり、膨大な時間を要します。そこで、本論文は、画像内のすべてのオブジェクトと背景領
MLflow - A platform for the machine learning lifecycle
Latest Blog Posts MLflow Docs Overhaul The MLflow Documentation is getting an upgrade. Simplifying the LLM journey: From crafting and evaluation to deployment Works with any ML library, language & existing code Runs the same way in any cloud Designed to scale from 1 user to large orgs Scales to big data with Apache Spark™ MLflow is an open source platform to manage the ML lifecycle, including expe
ABEJA Platformを使って15分で画像分類APIをデプロイする ｜ DevelopersIO
概要 こんにちは、yoshimです。 「ABEJA Platform」を使って画像分類をするAPIをデプロイしてみたので、手順についてご紹介しようと思います。 コンソール画面上で操作するだけで簡単にデプロイできました。 目次 1.ABEJA Platformとは 2.やること 3.やってみた 4.まとめ 5.引用 1.ABEJA Platformとは 「ABEJA Platform」とはなんなのか、ということについて公式サイトでは下記のように説明しています。 ABEJA Platformは、 AIの継続的インテグレーションに必要となる、 データの取得・蓄積・学習・デプロイ・推論、再学習の パイプラインを一貫して実装可能な環境を提供します 継続的インテグレーションを前提とした機械学習のプラットフォーム、ということで「ストレージ」、「学習基盤」、「APIとしてのデプロイ」等の機械学習に関わる諸
Towards Natural Language Semantic Code Search | GitHub Engineering
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
KDD 2018 に参加してきました - ABEJA Tech Blog
ABEJAでResearcherをしている白川です。 8/19-23にロンドンで開催されたKDD 2018に参加してきたので、目についた内容をかいつまんで報告させていただこうと思います。 とくに目についたこと 中国系の台頭が目覚ましい。参加者、企業ともに中国系が支配的で、かなりアグレッシブに機械学習・データ分析をビジネスに取り込んでいる印象。 Graph + Deep Learningが着実に使われ始めている。Deep系の発表でGraph CNNの話をちょくちょく聞いた。 Finance / Economics の分野に対する注目。 シェアバイクサービスやAirBnBの部屋貸しサービスような新しいビジネスにおけるデータ分析。 新しく使われ始めたテクニックはあまりなさそう。 特徴量エンジニアリングをして正攻法で攻めるのはやはり大事。 NVIDIA, Intel, Twitter, Apple
「AIメーカー」で画像・音声・動画ファイル、YouTube、録音から文字起こしを行う議事録AIを作ってみた - Qiita
「AIメーカー」で画像・音声・動画ファイル、YouTube、録音から文字起こしを行う議事録AIを作ってみた機械学習DeepLearningAIGoogleSpeechAPIGoogleCloudVisionAPI みんな～！「AIメーカー」で文字起こし機能をリリースしたよー！ 以下の方法で簡単に文字起こしを試せるので、ぜひ使ってみて～！！ 📺YouTubeから文字起こし 🔗画像、音声、動画から文字起こし 🎙️録音で文字起こし AIをうまく使って少しでも面倒な作業から解放だぁ～！https://t.co/qo13Wo6Yli pic.twitter.com/gsRigVROnK — 2z＠みんなのAI「AIメーカー」開発中 (@2zn01) 2018年8月18日 こんにちは、2z（Twitter： @2zn01 ）です。 誰でも気軽にAIを使える＆作れる！みんなのAIプラットフォーム「
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