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こんにちは、HACARUSでデータサイエンティストをしている増井です。先日、Christoph Molnar氏の Interpretable Machine Learning というAIの解釈性に関するの教科書の和訳プロジェクトを進めていることをこちらのブログにて紹介させていただきました。 11月ごろから和訳活動を始めていたのですが、遂に全ての和訳の公開が完了しましたのでお知らせします。 この書籍は、CC BY-NC-SA 4.0 のライセンスで提供されており、原著、和訳ともに web上で全編無料で読むことができます。和訳版は以下の URL からご覧になれます。 https://hacarus.github.io/interpretable-ml-book-ja/ ちなみに、Google 検索で、”Interpretable ML 和訳” と調べていただいても、上位に表示されると思います。

こんにちは、ハカルス 東京R&Dセンター所属のエッジ・エバンジェリスト　田胡治之です。この連載では、半導体業界で長年知識や情報を得てきた私、田胡がこれまでと異なるAI業界に飛び込み、そこから感じる業界のニュースやトピックを独自の視点で紹介したいと思います。 第4回のテーマはApple社の M1 プロセッサについてです．2020年11月に発表された同社MacBook Pro, MacBook Air, Mac mini に使われています．既に多くのサイトがベンチマークを行い，低消費電力かつ高性能に驚いています．本稿ではM1の高性能の謎解きを試みます． M1 プロセッサの性能 従来のIntel CPU搭載Macでは、CPU、メモリ、Apple T2、Thunderboltコントローラ、I/Oチップが別々となっていましたが、M1ではこれらすべてを統合しました．SiP技術を使いメモリをCPUと一つ

本連載は「これから機械学習に取り組みたい」「ディープラーニングや機械学習を使った経験がある」といったエンジニアに向けて、データ量が少なくても分析が実現できる「スパースモデリング」という手法を紹介します。今回は、スパースモデリングの歴史を紐解きながら、その代表的なアルゴリズムであるLASSOについて解説します。 スパースモデリングの基本アイデア オッカムの剃刀 2010年代初頭にバズワードにまでなったビッグデータ。今では当時の過熱ぶりはなくなり、ハードウェアやクラウド環境の充実とともに活用が広がっています。ビッグデータには一つの明確に定まった定義はありませんが、RDBMSでは扱いづらくなるほどの大量データであるという量的側面と、データの出処やその種類が多種多様であるという質的側面などが特徴として挙げられます。ビッグデータが手元にあり、解きたいビジネス課題にそのビッグデータを使うのが適当である

はじめに こんにちは、最近猛暑だけどジムに通い始めたiOSエンジニアの松山です。WWDCで話題となったVisionとCoreMLを使ってみたことについてまとめてみます。 今回、カメラで読み込んだ画像を識別し、識別した物体のラベルと確率を表示するアプリを作成しました。また、Apple提供のモデルと、Pythonを用いてcaffeモデルからMLモデルに変換したカスタムモデルを用いました。 内容に入る前に、今から書く内容がイメージしやすいようにデモを載せます。 Visionフレームワークとは Visionフレームワークでは、顔認識や、テキスト検出、バーコード認識、特徴追跡などを画像解析できるフレームワークです。また、CoreMLのモデルを用いて、Visionのフレームワークで画像の識別や、オブジェクト検出などを実行することもできます。今回のようにCoreMLとVisionを掛け合わせて使うことが

HACARUSは、『次世代の「はかる」をあらゆる産業に』をミッションとし、少ないデータで、抜本的な問題解決につなげる「AIソリューション」を提供しています。2014年の設立から、製造・インフラなど数多くの企業の問題解決に貢献してきた経験と独自の技術力で、人の知見を資産化し、オペレーションの効率化・省力化を成功させます。データの取得から既存システムとの連携までを一貫して支援し、人とAIが共存する未来の実現に取り組んで参ります。 もっと詳しく知る Our Service製造・インフラ分野向けAI製品とサービス AI外観検査ソリューション「HACARUS Checkシリーズ」 HACARUS Checkシリーズ 複雑な形のワークの不具合を検出するAI外観検査ソリューション これまでできなかった外観検査の自動化を実現するHACARUS独自開発のAIソフトウェアと、ハードウェアを組み合わせるエンジニ