超高精度で商用利用可能な純国産の日本語音声認識モデル「ReazonSpeech」を無償公開
株式会社レアゾン・ホールディングス(本社：東京都新宿区、代表取締役：渡邉 真)は世界最高レベルの高精度日本語音声認識モデルおよび世界最大19,000時間の日本語音声コーパス※「ReazonSpeech」を公開いたしました。 2023年1月18日 株式会社レアゾン・ホールディングス(本社：東京都新宿区、代表取締役：渡邉 真)は世界最高レベルの高精度日本語音声認識モデルおよび世界最大19,000時間の日本語音声コーパス※「ReazonSpeech」を公開いたしました。 ※音声コーパス: 音声データとテキストデータを発話単位で対応付けて集めたもの。音声認識モデルを作成する材料として使用され、その規模と品質が音声認識の精度を大きく左右する。 ※2「ReazonSpeech」を用いた文字起こしサービスをプロジェクトwebサイトにて実際に試すことができます。 プロジェクトwebサイト：https://
テキストエディタで使われがちなデータ構造 Piece Table の概要と実装 - A Memorandum
テキストエディタのデータ構造 Gap method Piece Table method Piece Table の構造 Piece Table の実装 Piece Table のメソッド まとめ テキストエディタのデータ構造 テキストエディタで採用されているデータ構造にはいろいろあります。 こちらの論文 Data Structures for Text Sequences では各種データ構造について比較検討されています。 多くは、Gap method や Piece table method をベースにしたものが多いのではないでしょうか(図で言う最下部の中心の丸印に当たります)。最近では Rope なども有名ですね。 Gap method Gap method では、現在のカーソル位置で、テキストバッファを2つに分割し Gap を間に挟み、カーソル位置に対する編集(テキスト追加/削除)を
MoT TechTalk #13 タクシーアプリ『GO』のデータサイエンス〜配車マッチングの継続的改善〜
■ 内容 ・未来の車両状況を考慮した効率的なマッチングの実現（織田） ・MoT におけるデータ分析業務のフロー（老木） ・機械学習モデルによるAI予約のユーザ体験の改善（宇都） ■ スライド内リンク集 p. 24 Google Cloud Day 2021 https://services.google.com/fh/files/events/d1-da-07.pdf p. 55 https://www.kaggle.com/kuto0633 p. 63 DeNA TechCon2021 https://speakerdeck.com/mot_ai_tech/takusiwo-xi-wang-falseri-shi-nihu-bu-bigqueryniyoruaitoapiinhura?slide=8 p. 68 MoT TechTalk #12 https://speakerdeck.c
個人情報テストデータジェネレーター
アプリケーションのテストなどで利用できる、リアルな架空の個人情報データ（疑似データ）を生成するツールです。
75億ドキュメント以上のデータを保持するMongoDBを、Amazon EC2からMongoDB Atlasへ約3ヶ月で移設した方法 | CyberAgent Developers Blog
75億ドキュメント以上のデータを保持するMongoDBを、Amazon EC2からMongoDB Atlasへ約3ヶ月で移設した方法 はじめに タップル SREの赤野、CAM SREの庭木です。 タップルは2021年3月頃にMongoDB on Amazon EC2(以下EC2 MongoDB)からMongoDB Atlas(以下Atlas)への移設を行いました。 今回はこの移設での取り組みについて紹介します。 Atlasへ移設することになった経緯・目的 タップルでは定期的にキャパシティプランニングを目的とした負荷試験を実施しており、今後のDAU増加のシミュレーションに対してシステムのキャパシティが確保できるかを定期的に確認しています。 タップルSREのキャパシティプランニングの取り組みについては、以前発表させていただいた資料があるのでこちらにも目を通していただけると幸いです。 2020年
NECら3社が「秘密計算研究会」立ち上げ データを暗号化したまま計算する技術の評価基準策定へ
NECなど3社は2月18日、データを暗号化したまま分析する「秘密計算」の普及を目的として「秘密計算研究会」を立ち上げたと発表した。発足時の参加企業はNEC、デジタルガレージ、ソフトウェア開発企業のレピダム（東京都渋谷区）。関連企業や研究機関などと協力し、技術の評価基準作りや情報発信に取り組む。 暗号化したデータは通常、一度復号しないと計算処理ができない。秘密計算は暗号化データのまま統計分析などを行える技術で、機密性の高いデータをクラウドサービスや複数の組織間などで安全に扱う方法として期待されている。 一方で秘密計算には「秘密分散」や「準同型暗号」など多数の方式が存在し、それぞれ独立に研究開発が進められてきたという。そのため、安全性や性能などを評価する基準が存在しなかった。NECらはこうした状況が社会実装の妨げになっているとして、研究会を立ち上げた。 秘密計算はさまざまな分野で活用が期待され
Go言語で扱えるデータフレーム厳選4つ - Qiita
はじめに データサイエンティストでなかったとしても、数値データを使って様々な解析をする際には CSV ファイル等ファイルを読み込み、数値の配列としてメモリに保持して、それらをループ等で利用して解析を行っておられると思います。 その際、配列は1次元目に行、2次元目に列、を格納するのが一般的です。多くのケースではこの方法で事足りるのですが、解析を行ううちに「列としてデータの固まりを扱いたい」「ラベル付けされた列を扱いたい」と感じる事が出てくると思います。 これを簡単にしてくれるのが「データフレーム」です。 データフレーム4種 本記事では Go 言語から扱えるデータフレームを4つご紹介します。 QFrame https://github.com/tobgu/qframe QFrame は、フィルタリング、集計、およびデータ操作をサポートするイミュータブルなデータフレームです。 QFrame での
機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級10冊＋テーマ別9冊（2019年1月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は以前の書籍リスト記事のアップデートです。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストとして（もしくはそうではない職名であったとしても）機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人なら、最低限これだけは読んでおいて損はないだろうという書籍を初級向け5冊、中級向け10冊選定しています。ただし、以前とは若干異なり「仕事にする」イコール「プロフェッショナルを目指す」ということで、特に初級向けリストを若干レベルアップさせています。中には初学者でも結構読みこなすのが難しい本だけになっているかもしれませんが、中級向けリストに進む上でどうしてもこれだけは読破して欲しいという願望も込めました、ということで。 完全にお馴染みのネタなので特に説明することはないかと思いますが、言うまでもなく以下のリストは完全なる僕個人の独断と偏見で、最近出版されたり自分で読んだ本
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GitHub - The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess: データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）