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こんにちは。dcm_chidaです。 ドコモ開発者ブログ初投稿です。よろしくお願いします。 はじめに みなさん「NeurIPS」と言う国際会議名を聞いたことがあるでしょうか？ 機械学習・データ分析の分野では毎年たくさんの国際会議が開催されていますが、NeurIPSはその中でも歴史あるトップカンファレンスの一つです。世界中の研究機関や企業から最先端の論文が投稿されます。 NTTドコモR＆DではKDDやNeurIPSといった国際会議の論文読み会を不定期に開催しております。「今年もNeurIPSの論文読み会やるかー」と思って、会議そのもの概要や最新の研究動向などを調べてみたので、ブログ記事にまとめようと思います。 論文そのものの解説記事ではないのでご注意ください。 １分で分かるNeurIPS2022の概要まとめ 会議名称 The Conference and Workshop on Neural

はじめに 本記事はNTTドコモ R&D Advent Calendar 2022の20日目の記事です。 こんにちは。 NTTドコモ サービスイノベーション部の明石です。 私は業務でドコモが持つECサイトや動画配信サービスにおけるレコメンドシステムの研究開発をしております。 本記事では、レコメンドとは？という部分から、レコメンドされた内容の理由を説明するXAI（eXplainable AI）モデルの評価結果について述べます。 本記事の内容は情報処理学会所属、MBL研究会*1第104回発表会にて報告した内容*2を基に執筆しております。光栄なことに当発表会において優秀発表賞を頂くことができましたので、論文の方も是非ご覧になってください。 忙しい方向け レコメンドは様々なサービスで利用され、ユーザに合ったコンテンツを推薦します。 XAIとは、判断に至った理由を説明してくれるAIです。 レコメンドに

TL;DR 自己紹介・モチベーション 処理の再現性の担保・デプロイの迅速化 実現したかったこと 1. コードの再現性を担保する 2. 簡単に機械学習タスクの実行パイプラインをかけるようにする 3. ノートブックファイルを、そのままの形でパイプラインに組み込めるようにする スケーラビリティの確保 DataRobotについて スコアリングコード機能 実装上のポイント 工夫点 はまったポイント 所感 あとがき TL;DR 機械学習基盤をKubernates上で構成することで、機械学習にかかわる一連の処理の再現性を担保できるようになった。 AutoML製品（DataRobot)の機能をKubernates（以下k8s)上で実行させることで、バッチ予測を並行実行し、大幅に高速化することができた。 データサイエンティストが自分自身で容易に機械学習パイプラインの定義・デプロイができるようになった。 自己

はじめに この記事はNTTドコモアドベントカレンダーの4日目の記事です。 こんにちは、NTTドコモサービスイノベーション部の福島です。 こちらの日本地図、おかしなところがあります。気づきますでしょうか。正解は少し下にあります。 話は変わりますが、以前テレビを見ていると「日本地図の四国をオーストラリアに変えても気づかないのでは？」という検証をやっていました。 また、パスタが名物の群馬県高崎市の特集番組では、市の形もパスタの本場のイタリアと似ているというトリビアが紹介されていました。 名前は知っていても国の形までは知らない国って結構あるな、各都道府県の形に似ている国って知らないだけで実はあるんじゃないかな、と気になったので調べてみます。 冒頭の日本地図ですが、正解は九州の各県が別の国のシルエットに置き換えられていました。 実現方法 図形の形の類似度を数値化するライブラリが無いか調べてみると、最

今年もこんにちは。ドコモの澤山です。 本記事は，ドコモアドベントカレンダー2日目の記事になります。 本記事では，テキストからの画像生成を用い，画像を当てるクイズとその採点をおこないます。 ※記事は 2022/11 時点の内容です。 テキストからの画像生成の流行 今年の8月にテキストから画像を生成する技術の一つである， Stable Diffusion が公開され，研究者から一般人に至るまで，美しい画像を生成するために"呪文"を唱えるようになりました。 3ヶ月が経過した今でも，それらのモデルの亜種やアプリケーションが続々と登場しています。 Stable Diffusion で用いられているであろう技術は，ざっくり言うと，「入力されたテキストと画像がどの程度意味的に類似ているかを計算でき，ベクトルを生成するモデル」と，「画像を表現するベクトル空間上で，ノイズまみれの画像から綺麗な画像のある座標

NTTドコモ R&D Advent Calendar 2022 の1日目の記事です。 井上と申します。アメリカのシリコンバレーにあるドコモの子会社，DOCOMO Innovations, Inc. (DII) でシニアデータサイエンティストとして機械学習の研究開発に従事しています。 現在，DII は Amazon Web Services, Inc. とパートナーシップを組み，Federated Learning (連合学習, FL) の開発に取り組んでいます。 AWS Partner Network (APN) Blog の記事もご覧ください。 本記事は，FL の中でも，特に Vertical Federated Learning (VFL) を PyTorch を用いて作り上げていくチュートリアルです。 なお，本記事末尾に職場の紹介を載せていますので「シリコンバレーとか DII ってど

NTTドコモサービスイノベーション部の白水です。普段は自然言語処理の研究開発に携わっています。 NTTドコモには開発者ブログがなかったので、NTT DOCOMO ENGINEERING BLOGを立ち上げます。この記事では、ドコモR&Dでの情報発信のこれまでの取組みや開発者ブログの立ち上げ経緯についてご紹介したいと思います。 NTTドコモR&Dの情報発信 ドコモR&Dでは、これまでも様々な形で情報発信に取り組んでまいりました。 例えば、NTTドコモやグループの先端的な技術やサービスをみなさまに知っていただく広報誌として、テクニカル・ジャーナルを四半期に1回発行しています。内容は「企業のR&D組織の広報誌」らしい、やや固めのテイストです。 www.docomo.ne.jp R&D部門から寄稿される技術的なコンテンツ以外にも、法人での取組みや表彰関連のニュースまで網羅されており、これを読めばド