Hello, I’m Sarah Yukie Soeda, an AI Engineer at Ridge-i. Recently, I have been studying about LLM application development using LangChain. In this article, I would like to share the some of the capabilities of LangChain. I hope this would be helpful to anyone who would like to dive into the world La…

Hello, this is Aurélie, working as an Artificial Intelligence Engineer at Ridge-i. Today, I would like to introduce a way to use synthetic data generated with diffusion models to improve the performance of our models even when working with difficult data (low amount of data, unusual data) ! Disclaim…

Hello. My name is Jonathan, an artificial intelligence engineer at Ridge-i inc. As do many AI engineers, I enjoy designing and training ML (machine learning) models, and experimenting with various models and architectures. However, one of the most important parts of any successful ML project is crea…

はじめに こんにちは，株式会社Ridge-iエンジニアの中村です．本記事では量子アニーリング手法を用いた最適化についてご紹介します． 量子アニーリングでは，イジングモデルという統計力学の理論モデルを用いて最適化計算を行うため，通常の数理モデルの定式化からQUBOと呼ばれる式へ変換する必要があります．私自身QUBOについてはあまり知らなかったため，これを機に調べてみました．またスケジュールタスクに量子アニーリングを適用した論文 "Applying Quantum Annealing for Shift Scheduling Problem for Call Centers" の問題設定を模擬して…

Hello, I am Bu Hongyu, working as an Artificial Intelligence Engineer at Ridge-i Inc. In this article, I will show you how to quickly finetune Stable Diffusion (SD) model with just a few training images (5-10 images) and generate images in your own style. Introduction to SD model SD model is a machi…

Ridge-iの中野です。今回は、日本でも大きく話題になっているChatGPTの活用方法についてご紹介します。 ChatGPTとは ChatGPTとは昨年11月にOpenAI社からリリースされたチャットボットであり、幅広い分野の質問に対して詳細な回答を生成できることで注目を集めています。高度な質問に答えたり、新しい企画案を自動生成することができるため、多くの業界においてChatGPTの活用に向けた議論が始まっています。 チャットボットの分類とChatGPT チャットボットは、大別して「古典的なシナリオ型チャットボット」と「AI型チャットボット」の2種類があります。古典的なシナリオ型チャットボッ…

Ridge-iのエンジニアのwhataです。 今回は無料で世界中の「今」を知れる衛星データ取得方法について解説します。 はじめに 近年衛星の打ち上げ数が増えており、それに伴い、衛星データの利用が拡大しております。 例えば、[1]では、農業、森林伐採、漁業や株価予測まで様々なところで衛星データが利用されていると書かれております。 一方で、どのように取得すればよいかわからない。衛星データは高価であるためなかなか手が出しにくいといった声も聞かれます。そこで、今回は無料で手に入れることができる衛星Sentinelの取得方法についてまとめたいと思います。 この記事では、衛星データで簡単に確認できればよい…

Did you know that denoising is the only technology from Disney Research that gets special thanks in the credits of Frozen II ? Denoising technology has been used in every single Pixar movies ever since Toy Story 4 (2019). In this article, I'd like to share how Pixar is currently using deep-learning …

Hi, I'm Nathalie, an AI Engineer at Ridge-i Inc. For this post, I will briefly introduce FluentD as a tool for logging with docker, and why it's important to keep logging simple to easily scale when working with containers. Introduction Standardized logging Centralized logging Demo with FluentD Intr…

Hi! This is Ridge-institute and in today's article, Motaz Sabri will share with us his explorations on the person reidentification (ReID) model's ability to generalize across datasets and their distortion robustness. Person ReID is frequently utilized in security and surveillance services. Many curr…

unsplash@david-travis はじめに アジャイル開発の必要性 アジャイル開発における12の原則 納品の成果物 設計の必要性をまとめ アジャイル開発における設計の手探り アジャイル開発における設計のやり方 最低限設計すべき資料のカテゴリ👇 設計のツール及び注意事項 おわりに 参考文献 こんにちは，Ridge-iの王です。 本記事では筆者の今までSEとして11年システムに関わる設計や開発の経験とRidge-iに入社半年の間、アジャイル開発の業務経験を通じて、アジャイル開発における設計の必要性、手法のノウハウ、設計の粒度や課題について、感じていたことを共有したいと思います。 はじめに…

Hello everyone, I am Ajmain Inqiad Alam, working as an Artificial Intelligence Engineer at Ridge-i Inc. In this article, I will introduce the Data Version Control (DVC) tool. What is Data Version Control (DVC)? Use case of DVC DVC comparison with other tools Installation of DVC Example on how to use…

こんにちは，Ridge-iの関口です．本記事ではNeural Radiance Fields (NeRF) [1]の技術で場を学習したネットワークから3D情報を取得する方法についてご紹介したいと思います．といっても著者らのオリジナル研究のプロジェクトページ上にあるスクリプトの解説に近いのですが，ウェブ上にあまり情報がなかったので書き記しておきたいと思います． NeRFは任意視点の画像をレンダリングできますが，あくまで2Dとしての見え方を推定しているものです（正確に言えば，NNに対して座標とその座標を覗き込む角度を入力として，そのときの点の色と密度を推定する作業を繰り返して表面座標の情報を得る，…

こんにちは、株式会社Ridge-i エンジニアの岡本です。今回の記事は今までとは少し異なり、私がパートタイムエンジニアの頃に行ったタスクの紹介を通じて、Ridge-iのパートタイムエンジニアの業務内容や、学べることについて知っていただけたらと思います。 お断りとして、以降の内容は私がパートタイムエンジニアだった頃（2019/11 ~ 2022/3）の話であることおよび、業務内容は年々更新されていることはご承知ください。 はじめに 弊社では、現在パートタイムエンジニアを募集しております。同職種の業務内容は以下になります。 ・クライアントが抱える課題に対して、エンジニアとして統計的・機械学習的手法…

こんにちは，Ridge-iの@obaradsです．本記事では，Image2Point: 3D Point-Cloud Understanding with Pretrained 2D ConvNets [Xu et al, 2021]を紹介します(こちらの論文ではNeural Collapseについても取り扱っていますが，長くなるため今回は省きます)． arxiv.org はじめに ロボティクスや自動運転などの分野では，点群と呼ばれるデータが扱われることがあります．点群は，LiDARをはじめとする深度センサーから取得することが可能であり，取得された点群は3Dマップやセグメンテーションなどに利用…

Introduction Hi! This is Mark Bajo and I am here to share an algorithm for fast multiplication of square matrices. Implementing fast and efficient algorithms is one of the many skills a computer scientist is expected to have. In machine learning and/or deep learning, we deal with large matrices and …

こんにちは，株式会社Ridge-iの竹本です．本記事では画像を用いた教師なし異常検知タスクとその手法を紹介します． TL;DR 教師なし異常検知タスクとは データセット 手法の紹介 Deep Nearest Neighbor Anomaly Detection SPADE: Semantic Pyramid Anomaly Detection PaDiM: a Patch Distribution Modeling Framework for Anomaly Detection and Localization PatchCore: Towards Total Recall in Indust…

こんにちは, 株式会社Ridge-iエンジニアの辻埜です. 本記事では, グレースケール画像のカラー化と低解像度画像の超解像化を同時に行う手法を提案した以下の論文をご紹介します. aaai-2022.virtualchair.net はじめに カラー化 超解像化 アプローチ PVCAttesntion Continuous Pixel Mapping 精度検証 データセット 評価指標 実験結果 まとめ さいごに 参考文献 はじめに 先日社内のslackで, 画像のカラー化の最新手法に関する話が話題に上りました. 画像のカラー化については私自身興味がありつつもプロジェクトで使用したことはなく情報…

こんにちは, Ridge-iの@hide24563630 です. 本記事では, 画像から得られる情報を点群の処理に活用する研究を追試した結果を紹介します. また, 本記事はtancoro3にレビューしていただきました. はじめに 点群の特徴量の増やし方 実験 データセット 物体検出タスクにおける有効性の検証 セマンティックセグメンテーションタスクにおける有効性の検証 まとめ さいごに 参考文献 はじめに 3次元の物体認識やセグメンテーションは, 自動運転における周辺認識[1]や, スマートシティ計画・管理に必要不可欠である大規模都市3次元モデリング[2, 3]など, 幅広い分野で実用化が求めら…

こんにちは，株式会社Ridge-iリサーチチームの@machinery81です． 今回は有名なオッカムの剃刀の概念と，この原則に基づいた汎化誤差解析の最もシンプルな例を紹介したいと思います． 本記事の内容は以下のスライドに基づいています： speakerdeck.com TL;DR オッカムの剃刀 Occam Bound Occam Boundの証明 Occam Boundのベイズ的解釈 さいごに 参考文献 TL;DR オッカムの剃刀の概念について説明； オッカムの剃刀の形式化と汎化誤差解析への応用について説明． オッカムの剃刀 必要が無いなら多くのものを定立してはならない．少数の論理でよい場…

こんにちは，株式会社Ridge-iの@space_wakuです．本記事では全二編からなる記事の第一弾として，衛星データの基本や従来のトレンドについてまとめます．また本記事は@machinery81によってレビューされています． TL;DR 無料サービスGRASP EARTHとは 衛星の撮像方法について 人工衛星の軌道 地球観測衛星の種類 光学衛星 光学衛星の特徴 合成開口レーダー衛星（SAR衛星） 強度情報を用いた解析 偏波情報を用いた解析 干渉解析 Coherenceを用いた変化検出 さいごに 参考文献 TL;DR 無料サービスGRASP EARTHの紹介 衛星データの種類について解説 光学…

こんにちは．株式会社Ridge-iでインターンを務めていますmitsuhiko-nozawaです．本記事では，Gradient Compressionと呼ばれる，分散学習環境下で勾配の通信量を削減する手法について紹介します． なお本記事は@machinery81と@zawatsky_rによってレビューされています． TL;DR Gradient Compressionとは Gradient Compressionの概要 Gradient Compressionの分類 Gradient Sparcification Gradient Quantization Gradient Sparcific…

こんにちは，株式会社Ridge-iリサーチチームの@machinery81です． 今回はK-fold Cross Validationの理論的側面を紹介したいと思います． なお本記事は@zawatsky_rによってレビューされています． 本記事の内容は以下のスライドに基づいています： TL;DR はじめに Hold-Out ValidationとCross Validation K-fold Cross Validationの理論的優位性 準備とゴール K-fold Cross ValidationはHold-Out Validationと少なくとも同等 K-fold Cross Valida…

こんにちは，株式会社Ridge-iの@obaradsです．本記事では点群処理における表現学習手法について紹介します．また，本記事は@machinery81にレビューしていただきました． TL;DR 表現学習とは 点群で表現学習を扱う理由 点群の特徴の生成 ラベル付きデータが制限されている状況下におけるモデルの性能向上 点群間の対応を見つけるための表現学習 表現学習方法について 再構築タスクによる学習 Contrastive Learning 点群の表現学習に関する文献紹介 点群処理への深層学習の適用以前の特徴量の算出 ～2017年：PointNetが提案される以前の表現学習手法 2017～20…

Hi! This is Ridge-i research and in today's article, Motaz Sabri will share with us some of our analysis and insights over Spherical Convolutions. When it comes to 2D plane image understanding, Convolutional Neural Networks (CNNs) will be the favorite choice for designing a learning model. However, …

こんにちは，株式会社Ridge-iのリサーチチームの@machinery81です． 今回はNeurIPS2020で発表されたデータセットシフトを扱う機械学習に関連する論文を紹介します． 本記事は，Ridge-i主催の論文読み会で発表した以下の資料に基づいています． TL;DR 機械学習におけるデータセットシフト Covariate Shift Target Shift Concept Shift Domain Shift Sample Selection Bias Taxonomy of NeurIPS2020 papers about Dataset Shift 論文紹介 Rethinkin…

Hi! This is Ridge-i research and in today's article Motaz Sabri will share with us some of our findings obtained here regarding Ridge-I Person Re-Identification (Re-ID) which is a formidable task considering it aims to retrieve a given person among all the gallery images captured across different ca…

こんにちは．株式会社Ridge-iの@zawatsky_rと@machinery81です． 本記事ではPruningと呼ばれるニューラルネットワークの軽量化手法を紹介します． TL;DR Pruningとは？ Pruning手法の概要 手法の違いのポイント Structure Scoring Scheduling Fine-Tuning Pruningに関する論文の紹介 Unstructured Pruning Structured Pruning 自動モデル圧縮 Amc: AutoML for Model Compressionとその亜種 AutoPruner The Lottery Tic…

こんにちは，株式会社Ridge-iのリサーチチームの@machinery81です． 今回はグラフデータを扱う機械学習のヘルスケア分野への応用のお話を紹介します． TL;DR 機械学習・データマイニングの応用先としてのヘルスケア分野 万能薬から精密医療へ 電子カルテ 創薬 患者調査 ヘルスケア分野を繋ぐグラフマイニング グラフ上の機械学習 古典的なアプローチ グラフの統計量に基づく手法 ランダムウォークに基づく手法 行列因子分解／テンソル因子分解に基づく手法 Graph Neural Network Graph Convolutional Network 創薬分野へのグラフデータの応用 ターゲッ…