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こんにちは。ATL客員研究員の門脇です。普段は Julia Computing というボストンにある会社のソフトウェアエンジニアとして プログラミング言語Julia のコンパイラの開発に携わっています。 今回のブログ記事では、次のJuliaの最新版であるv1.8から追加される新しいコンパイラ機能 エフェクト解析 についてご紹介したいと思います。 エフェクト解析とは、メモリへの書き込みなどプログラムが持つ エフェクト(computational effects) を解析する技術のことで、 一般的にはエフェクトを解析することでリソースの安全な管理などを行うための発展的なコンパイルタイムチェックを行います。 そうしたエフェクトシステムおよび静的解析はいくつかの静的型付けの言語では既に実用化されていて、 例えば Haskell ではエフェクトシステムがライブラリレベルで実装されていたり、 Koka
はじめまして。株式会社LayerXの恩田と申します。普段はセキュリティ・プライバシー保護技術『Anonify』の開発を行っています。今回はテキスト分析を題材に差分プライバシーを紹介します。 はじめに 個人のプライバシーへの関心の高まり、GDPR違反による巨額の制裁金(企業の全世界年間売上高の2%、または、1,000 万ユーロのいずれか高い方等)が課されることなどの背景から、データ分析に利用されるデータにも十分なプライバシー保護が求められるようになってきています[1]。日本においても令和2年 改正個人情報保護法が2022年4月1日に全面施行されます[2]。具体的に改正法[3]では、データ利活用に関する施策の在り方として仮名加工情報が創設されるなど、イノベーション促進のためデータを利活用することと個人のプライバシー配慮の両立が求められています。 しかしながら、「具体的にどのような処置を行えば、
アドバンスドテクノロジーラボの塩澤繁です。 前回、「低コストで導入可能な最新リテールテック!(前半)」と題して、「顧客属性推定」と「視線検出」についてご紹介しましたが、今回は「動線分析」と「商品判別」への利用を想定した検証の取り組みをご紹介します。今回の取り組みも、Nvidia社のJetson Nano を利用し、弊社のオフィス内の環境を使用した検証となっています。 なお、Jetson Nanoに関しては、前回の記事でも紹介させていただいていますので、ご覧ください。 ■動線分析 動線分析とは、店舗等に来た顧客が、どのようなルートで店舗内を移動したかを分析するものです。この分析により、通路の混雑具合や流量、棚や商品陳列の前で立ち止まる滞留時間なども分析することができます。 今回は技術検証の観点から、詳細な分析よりも、Jetson Nanoのエッジ端末でどの程度まで検知できるのかに主眼を置いて
ATL 宮下 です。 先日 libspecinfra プロジェクトの概要と今後について というエントリにて、 libspecinfra プロジェクト の概略について説明しました。今回は libspecinfra プロジェクトが実際にどんなものか、触って試すための手順を解説します。 このチュートリアルでは、Rust と mruby で書かれたコードに触れるため、Rust と mruby の簡易的なチュートリアルにもなっています(mruby-libspecinfra は、mruby といいつつもほとんどがCのコードですが)。 また、既存環境に影響を与えないよう、Docker コンテナの利用を前提とした手順で解説しますが、コンテナ環境ではなくても、macOS や Ubuntu であればほぼ同じ手順で動くはずですので、適宜ご自身の環境に合わせて修正してください(筆者は macOS 上で直接開発を行
※当施設は既にオープンしております。 施設についての詳細はこちらから。 →アドバンスドテクノロジーラボ 開発スペース (以下の記事は2017年6月時点のものです。) アドバンスドテクノロジーラボ(通称:ATL)はリクルートテクノロジーズが運営するオープンイノベーションスペースです。 先端のテクノロジーを活かして開発したい志の高いエンジニアの皆さんを応援したいという想いから、無料の開発スペースを公開することとなりました。 施設のコンセプト VR機材をはじめ、先端の機材や開発環境はとても高価です。日々、新しいものも登場していきます。学生や一般エンジニア・クリエイター、小規模な企業には敷居が高いのが実情です。 これらを活用するアイディアを思いついても、実践できる場がないという「新しい技術に取り組みたい造り手」たちのもどかしさを感じていたため、そういった先端のエンジニア・クリエイターとともに新しい
Advanced Technology Labの採用について。
ATLの伊藤(takahi_i)です。 今月21日、リクルートテクノロジーズオープンラボを開催しました。今回のテーマは自然言語処理です。現在までも何回か社内向けのものは開催されてきたのですが、対外的なオープンラボは初めてです。オープンラボでは2つの発表が行われました。ひとつは首都大学東京の小町守先生による発表「自然言語処理の新展開」で、もう一つは私の発表「ATLにおける自然言語処理関連技術の事例紹介」です。 今回自然言語処理をテーマにすることが決まった際、外部の発表者(専門で自然言語処理を研究している方)にもご登壇いただこうという話になりました。私がこの話を聞いた時、自然言語処理学分野で名高い小町先生にお願いしたいと考えました。とはいえ数カ月前に小町先生とお話した際、今年は忙しいという話を聞いていたので登壇してもらうのは難しいかと考えていました。無理を承知でお願いのメールを送付していたとこ
アドバンスドテクノロジーラボの石川有です. 2014年11月20日に,Apache Spark を用いた機械学習の勉強会を開催しました. Apache Spark の利用としてもっとも期待されてることの1つが,ビッグデータをより高速に処理できる機械学習ライブラリとしての側面だと思います. 石川の発表文の資料は,slideshare にて公開しています. ターゲットとしては,Apache Spark の基礎知識を踏まえた上での Spark のクセの解説と二項分類器のアルゴリズムである Logistic Regression を MLlib でどう使うかのチュートリアルを解説しました. イベントにご参加いただくにあたって事前にとったアンケートでは,まだ半分以上の方が Apache Spark を利用されていないという回答でした. さらに Apache Spark の機械学習ライブラリである M
APソリューショングループの相野谷(@ainoya)です.このたびATLと共同で,CIやCDにおけるビルドパイプラインの実行を手助けする小さなツールwalterを開発しました. 開発の動機: Jenkinsプラグインに強く依存するビルドパイプライン設定 Jenkinsを使ってCIを実現する場合,複数のジョブを繋げて一連の処理フロー(ビルドパイプライン)を作るのが一般的かと思います.Jenkinsには,ビルドパイプラインを構成するための便利なプラグインがあり,これを使って失敗時の実行制御や,ジョブの並列実行制御を簡単に設定できます. ところが,こうしたプラグインで実際にCIを運用してみると,ちょっと惜しい点がいくつか出てきました. パイプラインの全体実行フローをJenkins上でしか確認できない Jenkinsジョブを実際にキックするまで動作が確認できない 設定の移行がしづらい.GUI中心で
APソリューショングループの吉田と相野谷(@ainoya)です. 先日リクルートテクノロジーズで行われたClojure夜会で,下記2つのLTをさせていただきました. 吉田: “会社でClojure使ってみて分かったこと” Clojureを業務で使用した実例の紹介です.Clojureで実装を行う上で良かった点や,苦労した点についてLTしました. 相野谷: “JavaOneでRich Hickeyのセッションを聞いてきた話” 今月頭にサンフランシスコで開催されたJavaOneに参加し,Clojureの作者であるRich Hickeyのセッションを聞いてきたので,その所感をLTしました. Clojure夜会の様子 イベントは参加申し込み100人という予想を超える盛況ぶりで,Clojureへの注目の高まりが感じられました.主催の@tnoborio)さん,@kawasimaさん,発表者の皆様ありがと
タブレットを自分で組み立てる。テクノロジー愛好家たちは安いPCプロセッサーを利用して“PiPad”を自分で組み立てたのだが、£210(約35,617円)もかかってしまった。 10.75インチのPiPadの外観素材はカバノキの合板とカーボンファイバーである。 中身はRaspberry Pi(ラズベリーパイ)コンピューターで、OSはLinuxベースのRaspbian OSである。 マイケル カスター氏は$350を費やし、2週間で作り上げた。 PiPadはタッチスクリーン、USBポート、イーサネットポート、オーディオジャックを搭載している。 ライター:ヴィクトリア ウールラストン 最近では£30(約5,930円)以下でタブレットを購入することができるのだが、どのタブレットも同じようなものである。「何か違うもの」を作ろうという試みで、オハイオ州に拠点を置く発明家がタッチスクリーン、USBポート、ア
スマートデバイスグループの片渕(@hotchemi)です。 今回Open Network Space Daikanyamaで行われたQiita/Qiita:Team Meetup #8に参加し,「100人で使うQiita:Team」というタイトルで筆者の所属するスマートデバイスグループのQiita:Team活用事例を発表致しました。当日のハッシュタグは#qiita_meetupとなります。 解決すべき課題 どの様なジャンルであろうとツールとは問題解決の手段なので,そもそも解決すべき課題が定まっていなければ導入する意義は薄くなりがちです。 私の所属するスマートデバイスグループは100名を超える比較的大きな組織ですが,以下の様な課題感を抱えていました。 そもそもエンジニアが情報発信する文化が醸成されていない 情報発信するプラットフォームが無いため,メールや会議中心のコミュニケーションとなってい
こんにちは、ATLでウェアラブルデバイスの研究をしている吉村です。ふとしたことからGoogle Glassに触れることになってここ3〜4回ほど記事を書かせていただいていたわけなのですが、このデバイスはなかなか面白いものです。ボイスコマンドで制御され、通知が入れば首を振るだけで視野の右上にぼんやりと画面が投影されて確認でき、終われば勝手に画面が消えている…といった形のUXは、通知→ポケットから取り出して起動→情報を確認→終了する、といったような一般的な携帯電話が提供するものとは全く違い、当然アプリにもこれまでとは全く違うUXが求められます。…この辺りはもう何回も書いているわけなのですが 😉 しかし、これの上で動作するアプリを作ろうにもエミュレータは公式にはなく、実機を用意しようにも入手経路や費用面でいろいろと苦労させられるのが現状です。いろいろ考えた末、Nexus 5を使用してGlassw
2014.09.01 O2O/IoT/Wearable時代におけるWeb以外のネットワーク技術(MQTT/BluetoothLE)について、YAPC::Asia Tokyo 2014で発表してきました 7月からラボにジョインした加藤(lyokato)です。 YAPC::Asia Tokyo 2014 一日目(29日)にて 「O2O/IoT/Wearable時代におけるWeb以外のネットワーク技術」というタイトルで発表させていただきました。 IoTとO2O、それぞれの分野で最近注目を集めているMQTTとBluetooth LEについての内容になります。 まずMQTTについてですが、MQTTがどんなものか、近い機能の分野で名前をよく見かける他のプロトコルとどう違うのかという話を、 次に、Bluetooth LEとはどんなものか、iBeaconでどのように利用されているのか、WebやWearab
リクルート公開データ一覧 リクルートグループが保有する、数多くのデータを大学及び公的研究機関の研究目的で利用して頂くために公開いたします。 公開データ ・店舗データ (約8万件) - 店舗名 - 住所 - 店舗メッセージ - ホームページ などのデータです。 ・店舗ブログデータ (約361万件) - タイトル - 本文 - 登録日 などのデータです。 スタイリストデータ (約18万件) - キャリア年数 - 得意技術 - 自己PR - 性別 などのデータです。 ・クーポンデータ (約15万件) - クーポン名 - 利用条件 - 有効期限 - 料金 などのデータです。 ・メニューデータ (約52万件) - メニュー名 - 料金 - 施術時間 などのデータです。 ・セットメニューデータ (約7万件) - メニュー名 - 料金 - 施術時間 などのデータです。 ・口コミデータ (約73万件) -
こんにちは。9月1日でリクルートに入社して、4年目を迎えるATLのtatakabaこと高林です。そのような記念日に、リクルートオープンデータ第一弾として、 国立情報学研究所(NII)のご協力のもと、ホットペッパービューティーのデータを研究者向けに公開することになりました。 リクルートオープンデータの第一弾の取り組みになります。 手続き方法については、こちらを参照下さい。 公開する7つのデータセットは、以下の様な項目が含まれております。 店舗マスタ 美容室店舗のマスターデータになっております。店舗マスタには、以下のデータが含まれます 店舗ID(全てのデートセットとヒモ付が可能です。) 店舗名 店舗名読み 住所 緯度/経度 営業時間/休日 店舗代表名/肩書 店舗コメント 店舗URL スタイリストマスタ スタイリストマスタでは、店舗の美容師データの情報を抽出することができ、 得意な技術などのデー
こんにちは.リクルートテクノロジーズ APソリューショングループの相野谷(@ainoya)です. このエントリでは,A/Bテストの効果測定を素早くモニタリングできるSixpackという A/Bテスティングフレームワーク,これとfluentdを組み合わせ,収集したコンバージョンログを元に Sixpackでの効果測定を行う例について紹介いたします. 皆さんはどうやってA/Bテストモニタリングを実施しているでしょうか?一般的に行われているのは, アクセス解析系のSaaSが提供するjsを,フロントエンドに埋め込んでテストパターンの出し分けをする方式かと思います. 今回紹介するSixpackは,集計サーバ・クライアントライブラリ一式を自前で用意する手間があるものの, その分拡張の自由がききます.これを活かすことで, 自分のサービスにサードパーティのjsを埋め込みたくない クライアントサイドjs以外の
この記事の効用 Python未経験者がPythonを使って、予測モデル作成のためのコーディングができるようになる 想定する読者 データ解析の文脈でPythonに興味はあるが、まださわったことのない人 そろそろMATLAB以外の言語もやってみようかなと思っている人 プログラミング言語自体の勉強は積極的に行ってこなかった方 目次 自己紹介(スキップ可能) Pythonをすすめる理由 MATLABに慣れたユーザーのためのPython環境構築 MATLABのつもりでPython使おうとするとひっかかるところ 脚注 自己紹介 この7月からリクルートテクノロジーズのアドバンスドテクノロジーラボ(以下、ATLと略す)所属になった大杉直也です。よろしくお願いします。一応の専門は信号処理とか機械学習です。しかし、エンジニアというわけではなく、基礎研究で有名な 某研究所で昨年度までサルの脳波の解析を行っていま
ATL の伊藤 (takahi_i) です。 ちょっと前の記事でパン田一郎について触れました。本稿では「パン田一郎」という LINE アカウントがどのように返事を生成(対話)しているかについてもう少し詳しく解説してみます。 LINE アカウントパン田一郎の機能 LINE アカウントパン田一郎の主な機能はユーザから話しかけられる(メッセージを受け取る)と返事をする(メッセージ文を返す)というものです。以下の例ではパン田一郎が天気を聞かれて、返事として天気情報を返しています。 全体像と構成要素 パン田一郎の対話部分は大きく分けて二つのコンポーネントからなります。 メッセージ処理コンポーネント 対話文生成コンポーネント メッセージ処理コンポーネントはユーザから入力されたパン田一郎へのメッセージ(入力文)を処理します。メッセージ処理コンポーネントが抽出した情報をもとに対話文生成コンポーネントは 返
スマートデバイスグループの片渕 (@hotchemi) です。普段は Android の社内ライブラリ開発や基盤の整備などを行っています。今回弊社ビルで行われた Android Wear 勉強会に参加してきました。 本勉強会の詳細なレポートは下記ブログをご覧頂ければと思います。 Android Wear 勉強会 #2 〜めぐりあい Wear〜 講演資料まとめ #andwear Android Wear 勉強会 #2 行ってきた!#andwear 本勉強会では,プライベートの開発話となりますが私も発表させて頂きました。以下その資料を共有します。 Google I/Oで開かれた Android Wear の可能性 Google I/O 2014において A ndroid Wear SDK の大幅な強化が発表されました。具体的にはこれまで Preview 版でのみ対応していた通知(Notific
ATL の伊藤です。 最近行われた社内での技術共有会で RedPen について紹介しました。以下そのときに使用した資料となります。 RedPen は ATL で開発している文書の自動チェックツールです。少し前の ATL ブログ記事で本ツールの開発について触れましたが、現在も正式版のリリースに向けて開発を続けています。 本稿ではリリースに同梱予定の機能について簡単に紹介いたします。 簡易サーバ RedPen のコマンドツールとしての使い方については以前のブログ記事で触れました。コマンド以外の利用手段として RedPen の簡易サーバを提供する予定です。実はすでにサーバ機能は同梱され、動作する状況です。では RedPen サーバを動作させてみましょう。 まずは、RedPen をダウンロード、ビルドしてください (Git と Maven が必要になります)。
今年、ラボでは、特に私(中野)は、R&Dの一つとしてClojureやClojurescriptの先進性に注目しています。 ことは @kawasima さんとの会話や、作られていた 資料 から感銘を受けたこと、また、数年前、Hadoopの黎明期にも感じた「時代が変われば」的な、つまり「倹約」から「富豪的」な方向への感覚シフトが生み出す価値、がClojureの話には感じられる気がする、、などを発端に、半年ほど前から注目しています。 この流れから、また、ビジネス的に将来性のある東欧含む欧州の開発者に広く(リクルートの)名前を知ってもらうことを狙い、EuroClojureを小さくスポンサードしました。 今年のEuroClojureは2days、ポーランドのクラクフという都市での開催となりました。 参加者は300人規模だったようです。 この都市は日本で言うところの京都(ワルシャワが東京)に当たるとこ
LINEのビジネスコネクトAPIを利用したリクルートジョブズ「パン田一郎」を7/8にリリースしました。 本サービスでは、ATLの自然言語処理技術を利用しており、コンピュータがあたかも人間のような自然な会話で返答をする機能を実現しています。またユーザから投げられたLINEメッセージに対し即座にコメントを返すのではなく、人が入力しているような間を空けることで、よりユーザが人がコメントを返しているように感じる工夫もしています。 <主な機能> 機能① 会話 雑談:言葉を投げかけると、内容に応じたメッセージを返します。 名言:仕事の悩みや相談をもちかけると、仕事にまつわる名言を返します。 機能② バイト探し 求人検索:バイトのエリアや職種を話しかけると、条件にあった求人を受け取ることができます。 位置情報:位置情報を送信することで、周辺のバイト情報を受け取ることができます。 プレゼント:バイト探しを
リクルート式Hadoopの使い方 3rd Edition Hadoop Conference Japan 2014 で弊社石川が講演した資料になります。
LINEビジネスコネクトを活用し 自然言語処理技術による会話を実現した LINE公式アカウント「パン田一郎」をリリース ~ パン田一郎との会話で、多くの人のバイト生活をサポート ~ 838KB 株式会社リクルートジョブズ(本社:東京都中央区、代表取締役社長:柳川 昌紀) と株式会社リクルートテクノロジーズ(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:中尾 隆一郎)は、リクルートテクノロジーズの自然言語処理技術を用いた、LINE公式アカウント「パン田一郎」を本日リリースしました。 LINEビジネスコネクト※1 を活用した本アカウントでは、「パン田一郎」との会話でユーザーの「働く」をサポートいたします。 ※1 LINE公式アカウントの各種機能を企業向けにAPIで提供し、各企業がカスタマイズして活用できるサービス LINE公式アカウント「パン田一郎」の概要 自然言語処理技術により、ユーザーと「パン田一
FluentdやNorikraを使ったデータ集約基盤への取り組み紹介 Hadoop Conference Japan 2014 LTでの資料になります。
はじめまして,ATL の石川有です. ただいま 2014-06-30 から 2014-07-02 まで開催される Spark Summit 2014 に参加しています.さっそく1日目に聴講した発表を簡単にまとめてみました.Spark 初学者にとってウォッチすべきは,キーノートのさわりと Databricks 社が開発中の Databricks Cloud の機能についてだと思います.この記事では,Spark とはなにかという基本的なことについては触れませんのでご了承ください.Spark 自体の説明については,後日改めて記事にしたいと思います. Spark がなんぞやというのがわからない人にとっては,この記事を読み進めるのが辛いかもしれません。本記事を読む上で抑えるべきことはつぎの2つです. Apache Spark はビッグデータ関連の Apache プロジェクトの中でもっとも活発なプロジ
はじめまして、ATL でソフトウェアエンジニアをやっている伊藤 (@takahi_i) です。この度 RedPen という自然言語で書かれた文書のチェックツールをベータ公開しました (ベータバージョンでの告知となってしまい恐縮です)。本ツールが対象とする自然言語で書かれた文書としては、マニュアル、論文、E-メールなどがあります。以下プロジェクトの URL となります。 http://redpen.cc 本稿では RedPen の機能と使い方について紹介します。 RedPen の機能 RedPen は文書内で使用されている表現の非統一や、読みにくい文、あきらかな不整合を見つけ警告を出力します。現在提供されているのは、以下のように非常にプリミティブな機能です。 文長、パラグラフ長 不正な表現 不正なシンボル カタカナの終了ハイフンの有無 カタカナのスペルチェック シンボル前後のスペース 現在プ
こんにちは。シニアリサーチエンジニアの中野です アドバンスドテクノロジーラボで調査検証を進めてきたApache Kafkaについて、その結果をAmazonの電子書籍 としてまとめました。 (だいぶ前に公開だけしていたのですが、ブログに書くことを忘れていました!) Apache Kafka入門 伊橋 正義 (著), 原田 勝憲 (著), 中野 猛 (編) Hadoopなどの大規模分散処理には欠かせない、ノード間の協調動作を支えるミドルウェアであるKafkaですが、裏方の仕組みであるためあまりそれだけに注目されることはなく、そのためか日本語の情報ソースも限られていました。 そして、ラボではStormを、DB操作と同じ程度の気軽さで利用できる仕組みを開発しており、その中でKafkaを幅広く活用しています。 このため、Kafkaの情報を日本語で公開することは他所においても価値があると考え、このたび
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