この記事では、DeNAでのコンピュータービジョン関連の機械学習のためのデータ生成処理方法について説明します。 主に、内製のアノテーションシステム「Nota」の開発とそのシステムと全体のMLワークフローに統合する方法について取り上げます。現在のソリューションに到達するため、私たちが行ったいくつかの決断、および解決しなければならなかった課題について説明します。 はじめまして、アラマ・ジョナタンです。現在DeNAのシステム本部で、分析推進部ソリューションエンジニアリンググループとAIシステム部MLエンジニアリンググループを兼務しているメンバーです。小さいチームでデータ関連の課題を解決するためのアプリケーションやツールの開発と運用をしています。 正確なデータを取得する問題 近年、AIには多くの進歩があり、それらの多くはコンピュータビジョンに関連しています。コンピュータは画像や動画にある内容を理解で

反射をしないことが大事 ふとツイートしたら思ったより反応があったのが以下のツイートでした。 誰の言葉か忘れちゃったのですが、最近は反射をしないように気をつけています。何かを言われてかっとなって言い返すのは反射。カチンとくるツイートに感情的にリプライするのも反射。インパクトあるけどデマっぽいツイートをリツイートするのも反射。 一呼吸置いて自分で考えてからアウトプットしたい— からあげ (@karaage0703) June 2, 2020 特に誰かに向けて言ったわけではなくて、最近読んだ本の受け売りです。ただ、何の本かは完全に忘れてしまいました。YouTube動画だったかもしれないですし、自分の妄想かもしれません。 これは、もちろん自分にも言えることで、プライベートでも仕事でもネットでも、カッとなって反射的に言い返したり、メールの返信をしたり、Twitterのリプライやリツイートをしてしまう