こんにちは！ 構造化データグループのグループリーダー小林広明です。 今回は表題について、いくつか資料の紹介と私なりに思うところを少し書いていきます。 免責事項 応募書類/履歴書 面接 終わりに 免責事項 弊社の選考基準について書いたものではありません。エクサウィザーズの他の面接官は異なる意見を持っていると思います。 ただし、私も書類選考や面接に関わっていて、その視点は入っています。 私は AI Frontier 部に所属していて、こちらのメンバーには基本的に機械学習エンジニアという職名を用いています。 ですが、特に私が所属している表形式データを主に扱うグループでは、一般にデータサイエンティスト…

こんにちは！ 画像システムグループで機械学習エンジニアをやっている小島です。 この記事では、今ホットな「Zero-shot Learning」と「Vision & Language」に関する最新情報を、CLIPという研究を起点として網羅的にサーベイをしていきます。このために論文1000本に目を通し、70本程度を記事にしました。 Zero-shotやVision & Languageは、Stable Diffusionに代表される画像生成AIとも密接に関連している技術です。この記事を通して、Vision & Languageの奥深い世界を体感できるでしょう。 注意事項 この記事は非常に長いため、…

はじめに こんにちは。AIインキュベーション室で室長をしています長谷川大貴と申します。 エクサウィザーズに入ってそろそろ５年が経過しようとしておりまして、ずっと事業開発やAIを活用したプロジェクトの立ち上げと推進等を数多く実施しておりました。 元々理系出身ではありますが、非エンジニア職です。 これまでどんなことしてたの？と言うことをちょろっと知れる記事はこちらにありますので、もしご興味とお時間がある方があればご参照ください。 記事①：「実はここがエクサウィザーズの起源！」AIP西日本事業部ってどんなことやってるの？https://www.wantedly.com/companies/exawi…

こんにちは。エクサウィザーズの介護記録AIアプリ「CareWiz ハナスト」(以下ハナスト)でiOSアプリ開発を担当している伊賀(@iganin_dev)です。 ハナストのテックリードの原のブログ記事にもありましたように、ハナストではAPI通信にGraphQLを利用しています。 本稿ではiOSアプリの通信ライブラリとしてApolloを用いた場合のGraphQLリクエストのパフォーマンスをFirebase Performance Monitoring(以下FPM)を使用して測定する方法に関して記載します。 環境 本稿記載の内容は以下環境を前提に記載しています。 Xcode 14.0 apollo…

エクサウィザーズでハナスト開発チームのTLをしている原です。 ハナストは「音声入力で介護の記録をするアプリ」で、こちらのページでプロダクトの紹介をしています。 hanasuto.carewiz.ai 以前は、ハナストAPIのテストについてこちらの記事で書きました。 techblog.exawizards.com 今回の記事ではハナストのAPIで実践している、PrelaodResolverというGraphQLのN+1問題対応の仕組みを紹介します。 GraphQLのN+1問題 まず、GraphQLのN+1問題がどのように発生するかを簡単に説明します。 例えば type Query { books:…

日経コンピュータの5月26日号（日経BP）から、エクサウィザーズの機械学習エンジニアを中心とした著者による長期連載が始まりました。AI技術の最新動向と応用事例について解説していきます。 ●5回目はエクサウィザーズ 機械学習エンジニアのサヒリ・モハメッド、浅谷 学嗣が担当しました。 「AIモデルと処理の軽量化 エッジデバイスで必須に」 IoTでエッジデバイスにおけるAI（人工知能）活用が広がっている。コストと性能を両立させるために必須なのがAIモデルの軽量化だ。ただし手法が数多くあり、選択や活用に注意が必要だ。 ▽詳しくは下記をご覧ください（外部リンク、2ページ目以降有料） xtech.nikk…

この記事について この記事ではエクサウィザーズの介護記録AIアプリ「CareWiz ハナスト」(以下ハナスト)の開発スピードを維持するために、どのようにテストを書いているかをご紹介します。 内容としては基本的なことかと思うので、ハナスト開発ではどのような基本に則ってテストしているかという感じで読んでいただければ良いかと思います。 書いているのは誰？ この記事はハナスト開発チームのテックリードをしている原(@haracane)が書いています。 ハナストチームでは主にNode.js&TypeScriptでバックエンドAPIを開発していてテストにはJestを使っています。 ちなみにこれまではKotl…

こんにちは。数理最適化ギルドでエンジニアをしている加藤です。 ある自社プロダクトの開発を通じて因果推論について勉強する機会がありました。因果推論は統計の分野ですが、その中で数理最適化の技術が使えることを知り、とても面白かったのでその内容をシェアしようと思います。具体的には組合せ最適化問題のひとつである最小カット問題が、因果推論のタスクの一部である識別可能性に利用できるという話をします。 前半は因果推論についての概説で特に予備知識は仮定していないです。後半は計算時間やネットワークフローなどのアルゴリズムを知っていると読みやすいと思います。 因果推論とは 因果推論の目的 統計的因果推論とは事象の間…

こんにちは。エクサウィザーズで画像ギルドに所属し、機械学習エンジニアをしている小島です。今年の3月からこちらにジョインいたしました。 この記事では、弊チームで取り組んいるテーマ「Zero-shot Learning」について、歴史的な背景を振り返りつつ、簡単な実装を紹介します。今研究でホットな研究テーマの一つである「クロスモーダルモデル」を身近に感じていただければ幸いです。 Zero-shot Learningとは 「Zero-shot Learningとは何か」というのは、実は曖昧なテーマです。「これがZero-shotだ」という定義が論文によって異なるためです。わかりやすい理解の仕方として…

こんにちは、エクサウィザーズNLPギルド所属の神戸です。 本記事では、3月に終了しました「AI王 〜クイズAI日本一決定戦〜 第2回コンペティション」の振り返りとなります。 NLPギルドのチームで参加しまして、3位入賞という結果になりました！ 要点 コンペ概要 コンペルール 配布データ 投稿システム説明と独自作成したデータセット 結果 コンペを振り返って 要点 コンペのタスクやルール、配布データについてなどの概要を説明しています コンペで3位に入賞した投稿システムの説明資料を公開しましたので、質問応答システムにご興味のある方はご参考ください コンペ中に複数のWebサイトからクローリング&スクレ…

こんにちは。エクサウィザーズで構造化データギルドに所属し、機械学習エンジニアかつエンジニアリングマネージャーをしている小野です。本記事では2021年に推薦システムの国際会議にヴァーチャル出席しましたので（本当はアムステルダムに行きたかったです。）、一部の内容を共有させていただきます。 概要 ワークショップから見る会議の全体感について 各ワークショップについて 参加しての所感 概要 今回は、オランダのアムステルダムで2021年9月27日から10月1日までバーチャル＆オフライン開催された推薦システムの国際会議であるRecSys2021*1に参加したので、内容を記事にさせていただきました。皆様がご存…

Introduction Regarding the code samples JSONPlaceholder (a simple test server) Creating and running tests Installation Running the first test sample Reading test cases from a CSV file (payload files) Creating an initial test data set Using .env (dotenv) for configuration Interpreting the Output Auth…

こんにちは、エクサウィザーズで自然言語処理ギルドに所属している神戸です。（ギルド制についてはこちら） 今回、AI/機械学習を用いたデータ分析技術の国際的なコンペティションプラットフォームKaggle上で2021年8月 ~ 2021年11月まで開催されていたchaii - Hindi and Tamil Question Answeringコンペ（略: chaiiコンペ）に参加し、私を含む "tkm kh" というチームで943チーム中2位に入賞&金メダルを獲得することが出来ました。 Private Leaderboardの結果 同時に今回の金メダルの獲得で私(kambehmw)はKaggle …

こんにちは。MLエンジニアの川畑です。 今回は、以前から気になっていながらも、中々参加の一歩が踏み出せなかったKaggleについに参加したところ、幸いにも 46th / 2426チームで銀メダルを獲得しましたので、初参加を振り返りたいと思います。 なお、本記事では上位陣の解法の詳細は紹介しませんので、ご興味がある方はKaggleのコンペサイトに投稿されている解法を参照ください（https://www.kaggle.com/c/shopee-product-matching）。 前提 コンペ概要 提供データ 評価指標 自分の解法 画像モデル テキストモデル GeM pooling[5] Data…

こんにちは、機械学習エンジニアの福成です。 前回は連載の第一回目ということで、時系列異常検知の基本的な考え方や、タスクの種類についてお話ししました。 techblog.exawizards.com 前回のポイントを再掲します。 異常検知では、明示的な正解ラベルを学習に用いない教師なし学習が主流である。 時系列中に2つの区間を設け、その中でモデル化を行いつつ区間をスライドさせるのが基本的な考え方である。 区間の長さにより、大きくは外れ値検知・変化点検知に分けられる。 両者ともに、時系列依存の有無の観点で分けることも可能である。 今回は外れ値検知・変化点検知について、より具体的なアプローチについて…

The Japanese version of this blog post can be found here: techblog.exawizards.com Hello, I'm Tadashi Nemoto from the Platform Engineering team(previously DevOps team). In the last article, I introduced how to improve an API / Frontend deployment flow using GitHub Actions + GitLab Flow. techblog.exaw…

Platform Engineer (旧 DevOps Engineer) の 根本 征 です。 前回は GitHub Actions + GitLab Flow を使った API / Frontend のデプロイフローの改善について紹介しました。 techblog.exawizards.com iOS の継続的デリバリーも GitHub Actions を活用して改善することができたので、今回はその内容を紹介したいと思います。 iOS のみならず、Android 開発 や Flutter などのマルチプラットフォーム開発での継続的デリバリーにも応用できると考えています。 Git Flow の…

The Japanese version of this blog post can be found here: techblog.exawizards.com Hello, I'm Tadashi Nemoto from the DevOps team. In this article, I will demonstrate how to improve deployment flows using GitHub Actions. Standard deployment flows and their problems How about GitHub Flow? About GitLab…

DevOps エンジニアの 根本 征 です。 前回のエントリーでは GitHub Actions の self-hosted runners について紹介しました。 今回はそれらを活用したデプロイフロー(主に API / Frontend)の改善について紹介したいと思います。 これまでのデプロイフローと課題 GitHub Flow はどうか GitLab Flow とは git-pr-release + GitHub Actions を使った、リリース Pull Request の自動生成 GitHub Actions を使ってデプロイを行う 効果と課題 おわりに これまでのデプロイフローと課…

This is English version of this article. techblog.exawizards.com Hello, I'm Tadashi Nemoto from the DevOps team. I joined ExaWizards this year in July in order to improve CI / CD promote the usage of automated testing in product development. In this article, I will demonstrate how to create GitHub A…

This article is focused on Pose Estimation using TensorFlow Lite. I will guide you through every step from picking an ML model to displaying an output on the screen, with detailed explanations and materials for further reading. We will not dive deep into Machine Learning, however, as our primary goa…

DevOps エンジニアの 根本 征 です。 7月からエクサウィザーズ にジョインし、CI / CD パイプラインの改善や自動テストの布教などを行っています。 今回は GitHub Actions の self-hosted runners を AWS ECS 上に構築し運用してみたので、その試行錯誤について紹介したいと思います。 GitHub Actions と self-hosted runners self-hosted runners を Docker で動かす self-hosted runners を AWS ECS で動かす アプリケーションを AWS ECS へデプロイする W…

はじめに こんにちは。MLエンジニアの福成毅です。 私は、ある自社プロダクトの要素技術として時系列異常検知モデルの開発に携わってきました(2019/10 〜 2020/03)。 異常検知には今まで取り組んだことがなかったですが、時間をかけて様々なアプローチがあることを学びました。 異常検知は、機械の故障やシステム障害などにおいて発生する異常データを見つけ出す手法であり、様々な産業での応用が期待されています。 一方で教師データ（特に異常データ）の不足や時系列特有の制約など、どうしても難易度が高くなりがちなタスクでもあります。 今回の投稿では、異常検知の基本的な考え方を述べ、時系列異常検知における…

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); エクサウィザーズMLエンジニアの柳元です。 あけましておめでとうございます（遅い）。 エクサウィザーズのRobotTechチームはこれまでにマニピュレータロボットを使って 粉体秤量 、液体秤量、 パレタイジング 、ピッキング、コンプライアンス制御などの動作を機械学習させることに成功してきました。 そして、これらの学習済みモデルを COREVERY によっ…

この記事について 皆さんご承知の通り、機械学習界隈は進化が早いです。一説によれば、機械学習に関する論文が1日100本以上出ているとも言われています。 そんな超速進化をしている機械学習ですが、それを扱うエクサウィザーズでは常に最新技術に追いつき、技術力を高めていく取り組みがあります。 この記事では、その取り組みの一部を紹介します。 社内における取り組み 社内では、主に２つの勉強会をしています。 案件共有会と論文読み会です 案件共有会 毎週1回1時間実施しており、主なトピックは取り組んだ案件の技術的/ビジネス的な取り組み内容の共有です。 この勉強会を通すことで、異分野との交流や知見の取り入れを諮り…

1,はじめに 初めまして，３ヶ月間エクサウィザーズでお世話になりましたインターン生の井上です． 今回は研究と並行しながら臨んだインターンシップについて振り返り，エクサに興味を持っている方に取り組んだことや雰囲気を伝えることができれば幸いです． 自己紹介 早稲田大学の修士2年で機械学習に関するアルゴリズムや分析を行う研究室に所属し，現在は統計的因果推論の研究に携わっています． 学部では文系学部で統計学を学び，趣味の競馬に活用するためのAIの開発やデータ解析のコンペに参加していました． 現在は，機械学習のパッケージの使用経験や分析経験はあるものの，諸々の機械学習アルゴリズムについての知識は完全にわ…

こんにちは、エクサウィザーズの遠藤太一郎です。 私が参加した研究プロジェクトの成果が英科学誌「Nature Protocols」に掲載されましたので、ご報告です。 細胞を画像解析し、自動で分類する仕組みの再現方法などを、詳細に記述しています。 前回のCell掲載に引き続き、画像解析の深層学習のところで貢献しました。 論文は以下のURLから確認可能です。 https://www.nature.com/articles/s41596-019-0183-1 本論文より引用 エクサウィザーズでは各種大学や研究機関と、共同研究を始めとし様々な連携を行っています。技術顧問の先生方とのディスカッションを始め…

はじめに はじめまして。エクサウィザーズでインターン生としてお世話になりました中野と申します。 このブログを通して、エクサウィザーズでのインターンの雰囲気やどんなことが学べるのかが伝わればと思います。 自己紹介 京都大学の修士一年生で、機械の制御について研究しています。 フィリピン旅行で力こそ正義だと気づき、最近ボクシングをはじめました。 インターン開始時、ディープラーニングを除く機械学習の経験は多少あったものの、ディープラーニング実装の経験はほとんどありませんでした。 やったこと① 概要 この、DonkeyCarというメカメカしいラジコンの自動運転に挑戦しました。 香港から輸入することで購入…

こんにちは。エクサウィザーズAIエンジニアの須藤です。 エクサウィザーズ が提供しているAIプラットフォームexaBaseに、「画像の内容をAIが答える」という事例があります。 画像解析とテキスト生成という、ディープラーニングでも特に成功している分野の組み合わせであり、いかにも人工知能らしい応用例となっています。 今回、これをWebブラウザ環境に移植できたので報告します。 いつもよりモデルが大規模なため動作環境が限られるのですが、特別な設定などは必要ありませんので、気軽に試していただきたいと思います。 作り方 動作環境 使い方 結果の例 まとめ 作り方 このアプリケーションは、画像解析を担当す…

はじめに データセット モデル 学習 インターフェイスと使い方 1.ページを開く 2.絵を描く 3.判定させる 4.結果を見る 実行例 まとめ はじめに こんにちは。エクサウィザーズAIエンジニアの須藤です。 昨年の弊社忘年会の出し物として、落書き判定モデルを作りました。 お題に合わせて絵を書いて、AIにそれと判定させたら勝ちになるゲームです。 思いのほかちゃんと判定してくれて、ほっとしました。 取り立てて目新しさはありませんが、皆さんにも遊んでいただきたいと思い、ここで紹介します。 exaBaseのモデル詳細ページで実際に遊べます。 ブラウザだけで動作しますので、お気軽にお試しください。 デ…