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「Nota」は、DeNAが4年以上内製での開発を続けてきた、あらゆる画像解析の機械学習プロジェクトに利用できる高度にカスタマイズ可能なアノテーションシステムです。 「Nota」でできること タスクレベルでのアノテーション作業の定義 複数プロジェクトの管理、アノテーターのアサイン、進捗管理 SAMLのSSO認証 「Nota」を利用したアノテーションの流れ アノテーションしたい画像・動画をS3にアップロードする Notaでのタスク定義、アノテーターアサインをする アノテーション作業をする アノテーションの結果をS3に保存する 機械学習を実行する DeNAではOSS活動を積極的に奨励し、引き続き「Nota」を更新していきます。 OSSのコミュニティーと一緒に、さらにカスタマイズ可能な、機械学習のデータ作成のソリューションを目指しています。
2020.06.09 音声変換に関する論文がIEICE Transactionsに採録されました。 #論文 #研究開発 #音声 タイトル 音声変換に関する論文がIEICE Transactionsに採録されました。 内容 アルバイトの斎藤佑樹(現:東京大学)さんが主著を務めた音声変換に関する論文「Joint Adversarial Training of Speech Recognition and Synthesis Models for Many-to-One Voice Conversion Using Phonetic Posteriorgrams」がIEICE Transactionsへ採録されました(2020年9月こちらに公開予定)。 今回提案した手法では事前収録といった準備を一切必要とせず、どんな人の声でも目標とする話者に変換します。 DeNAでは本手法をベースとして改良を加
2019.07.01 DeNA AI研究開発エンジニアによる「CVPR 2019 report (30 papers)」を公開しました #登壇・資料公開 #研究開発 #画像認識 AIシステム部のコンピュータビジョン(CV)チームでは常に最新のCVに関する論文調査を行っています。 2019/06/15〜2019/06/20にアメリカロサンゼルスで開催されたコンピュータビジョン分野の世界最大の国際会議「CVPR2019」に、DeNAのAI研究開発エンジニア7名(加藤直樹、葛岡宏祐、鈴木智之、洪嘉源、中村遵介、林俊宏、李天琦)が参加しました。 今回、参加メンバーのスペシャリティを活かした情報収集を現地で実施し、注目度の高い論文や有益性の高いと判断した論文30本を厳選し、解説資料(Slide Share)にまとめて公開しました。 DeNA CVチームでは引き続き調査を継続し、最新のコンピュータビジ
2019.04.19 Kaggleコンペティション「Santander Customer Transaction Prediction」で、DeNAのデータサイエンティストを含む3チームが2位、8位、9位に入りました #Kaggle #データサイエンス Kaggleコンペティション「Santander Customer Transaction Prediction」で、DeNAのデータサイエンティストである小野寺和樹・原田慧・秋山卓也の3名で組んだチームが2位に入りました。また同じくDeNAのデータサイエンティストである田口直弥を含むチームが9位に、さらに今年度の新入社員である菅原悠樹・鈴木天音を含むチームが8位に入りました。 「Santander Customer Transaction Prediction」はスペインの最大手銀行グループであるSantanderがホストとなって開催され
2019.02.27 Kaggle コンペティション “Quora Insincere Questions Classification” で、DeNAのAIシステム部研究開発エンジニアが4位に入りました #Kaggle #研究開発 #自然言語処理 Kaggle コンペティション “Quora Insincere Questions Classification” で、DeNAのAIシステム部研究開発エンジニアである藤川和樹が、4037チーム中4位に入りました。Quora Insincere Questions Classificationは、Q&AサイトQuoraに投稿された質問を、質問文のテキストデータだけを使って不適切な質問かどうかを識別する自然言語処理のタスクです。また今回のコンペティションでの成果物をOSSとして公開しました。 藤川のコメント:「Kaggleのコンペティションに参
畳み込みニューラルネットワークに関するサーベイ論文が電子情報通信学会論文誌に採録されました。 本サーベイは、中部大学山下准教授と共同で実施いたしました。こちらから早期公開版をご覧いただけます。また、ベースとなった研究会の発表資料も公開しておりますので、合わせてご参照ください。 DeNAは、本分野発展のための情報発信に引き続き取り組んでまいります。 タイトル 物体認識のための畳み込みニューラルネットワークの研究動向 あらまし 2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降、画像認識において畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった。ILSVRCでは毎年のように新たなCNNのモデルが提案され、一貫して認識精度の向上に寄与してきた。CNNは画像分類だけではなく、セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くための
主催者がデータと課題を提供し、 参加者は3ヶ月程度の期間内で最も性能の高いAIを作ることを競い合うコンペティションがあります。 その最大のプラットフォームがKaggleです。 そこでは、企業や研究者から提供された課題を解くべく、 世界中から数千人が参加し、日常的に腕を競い合っています。 実績をあげた参加者には賞金のほ か「Grandmaster」「Master」などの称号が与えられます。 また、終了後には参加者同士で解法を共有するオープンな議論の場があるため、 機械学習の事例を学ぶ場としての側面も持ち合わせています。 DeNAとその関連企業を含めたDeNA Galaxyでは、日々新しい事業課題が生まれており、AI技術の活用機会が数多くあります。必要な技術は課題によりさまざまで、専門のリサーチャーが解決すべきことだけではなく、そもそもAI技術が必要ないことも、少し古い技術で十分であることも、
AIを活用した技術の進歩。革新。 幅広いサービスの利用が、当たり前になった昨今、 これからの私たちが、提供できる価値とはいったい何か。 それは、DeNA × AIだからできる 「人」と「テクノロジー」が、組み合わさった未来です。 DeNA × AIが持つ 「意図や思いを汲み取った、質の高い発想力」、 「多岐にわたる経験を元にした、AI、データサイエンスの実践力」、 「複雑なシステムの開発、安定した稼働ができる技術力」など。 それぞれの強みを組み合わせることで、 まだどこにもない「モノづくり」や「コトがら」を、生み出していきます。 ともに、技術の向上を。 ともに、革新の追求を。 ともに、今よりも豊かな未来を。 さあ、DeNA × AIと 新しいモノづくりを一緒に。
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