「EC Camp 2017」トークセッションレポート!~AIによるEコマース業界の現在と未来~

こんにちは!PR担当の五味です。

ALBERTでは、近頃、AI(人工知能)関連イベントへの参加が非常に増えております。

今月もたくさんのイベントに参加しておりますが、先月には東京と大阪で行われた「EC Camp 2017」にALBERTの執行役員 パートナサポート部 部長 平原が登壇しましたので、本日は、その東京会場の様子をレポートいたします!

「EC Camp」はECビジネスのさまざまのノウハウが学べるビッグイベントですが、なかでも平原が登壇したスペシャルトークセッション「最新テクノロジーAIによるEコマース業界の現在と未来」は、非常に多くのご応募をいただきまして、イベント開始前から、AIへの注目度の高さが伺えました。

スペシャルトークセッションは、株式会社ブティックスター 代表取締役・プロデューサー・編集長である高田 博之様がモデレーターを務め、そしてパネリストとして4名が参加という形式でした。

東京会場では、株式会社Flicfit CEOの廣橋 博仁様、 Emotion Intelligence株式会社 代表取締役CEOの太田 麻未様、 カラフル・ボード株式会社 取締役CBOの皆川 朋子様、 そしてALBERTからは平原が、パネリストとして登壇いたしました。

各社自己紹介を終え、トークセッションが始まります。

全部で1時間半の長丁場でしたのでその全てをお伝えすることはできませんが、抜粋してレポートいたします。

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内定式を開催いたしました

こんにちは。人事の亀岡です。

今回は10月4日(水)に行なわれた2018年度新卒入社内定式についてご紹介いたします。
実は今回がALBERTとして初の内定式です☆

この日が内定者全員での初めての顔合わせということで、
皆さん緊張した面持ちで始まりました。

祝辞は代表の上村と配属先のデータ分析部部長の安達から。
これからALBERTの社員となるみなさんに期待することはもちろんのこと、まずは社会人の先輩として社会人になるにあたっての心得なども熱く語っていただきました…!

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Azure Batch AI Trainingを利用したツイートデータ分類モデルの分散学習

はじめまして、システムソリューション部の松本です。

今回は、ディープラーニングの分散学習を可能にするサービス「Azure Batch AI Training」を用いて、Twitterの投稿に対する分類モデルを分散学習させてみようと思います。

アウトライン

  1.  Azure Batch AI Trainingとは
  2.  Azure Batch AI Training APIを使用してディープラーニング分散処理を行う流れ(Python&Tensorflowを使用した例)
  3. Tensorflowによるリツイート数でのツイートCNN2値分類
  4. 結果
  5. まとめ
  6. Appendix:独自Dockerコンテナssh設定

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AzureのデータサイエンスVMを用いたニューラルネットワーク機械翻訳

初めまして。
システムソリューション部の長田と申します。

昨今では「AI」や「Deep Learning」などのキーワードとともに、データ分析が注目されています。 データ分析を行うためのツールは数多く存在し、それらをインストールするには意外と手間がかかります。 特にDeep LearningのアルゴリズムをGPUで計算する際に使われるcuda周りのインストールはノウハウがないと面倒です。

本記事では、データ分析で用いる主要なツールがプレインストールされているAzureのデータサイエンス仮想マシン(DSVM)を使ってDeep Learningを行ってみた感想について書いていきます。

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ベイズ統計によるアイオワ・ギャンブリング課題のモデリング方法

こんにちは。データ分析部の長尾です。

今回は心理学において有名な実験である「アイオワ・ギャンブリング課題」を題材として,ベイズ統計によるモデリング方法を紹介します。

突然ですが、パチンコのホールを思い浮かべてください。パチンコではまず,出玉の多そうな台を野生の勘で選び,その台でしばらく様子を見ます。出玉が少ないようであれば,他の台に移り,またしばらく打ちます。個人差はありますが,上述の探索行動を繰り返し,最終的には,一番期待できそうな台に落ち着いて,利益を最大化するよう努めます。このような意思決定のプロセスを模倣した実験のひとつにアイオワ・ギャンブリング課題(Iowa Gambling Tasks, IGT; Bechara, Damasio, Damasio & Anderson, 1994)があります。

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コーポレートサイトをリニューアルいたしました!

すでにご覧いただいた方もいらっしゃるかと思いますが、
今月初めにALBERTのコーポレートサイトをリニューアルいたしました!

以前に比べ、ALBERTの理念や提供している分析・技術、サービスについてのボリュームを増やし、お客様はもちろんのこと、投資家の皆様、就職を希望する皆様など、あらゆる方々にALBERTをより深く知っていただけるサイトを目指しました。

他社の企業サイトではあまり見られない少し変わった試みとしては、経営理念のページに設けたVISIONです。


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Semi-Supervised Learning

はじめまして、データ分析部のシャオです。今回は半教師あり学習(Semi-supervised Learning)を英語で紹介します。

This blog introduces representative methods in section 2, including Generative Model, Support Vector Machines, Graph-Based Model and co-training. In section 3, the demonstration of text classification by R is presented. The co-training exmaple is in section 3.2.1 and generative model is in section 3.2.2.

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学生向けディープラーニング実践イベントを開催しました

こんにちは。人事・広報の小國です。

以前techtalkへ参加させていただいたときに、
学生の皆さまと触れ合う機会を是非自社でも開催したい!と熱望し、
今回実行に移すことができましたー☆

イベントのテーマは「ディープラーニングを体験してみよう」です。
ディープラーニングとChainerの簡単な解説と、MNISTの数字分類のネットワークで、
精度を落とさずにどれだけ学習を高速化できるか・・・
参加いただいた学生の皆さまに競っていただきました♪

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バンディットアルゴリズム 基本編

データ分析部の中村、中野です。
今回から2回に分けてバンディットアルゴリズムをご紹介いたします。

今回は基本編ということで「バンディットアルゴリズム」の基本的な思想と代表的な方策について簡単にご説明します。

バンディットアルゴリズムはWEB広告配信やレコメンドシステム、はたまたトップ棋士に勝ち越したことで有名なアルファ碁にもその技術が応用されたことで注目を集めています。

そもそも、バンディットアルゴリズムとはどういったものでしょうか。まずは少しややこしいその問題設定を丁寧に見ていきます。

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AWS Data Pipeline の 稀によくあるQ&A

システムソリューション部の佐藤奏です。

業務でAWS Data Pipelineを結構ヘビーに使ったので、調べにくいところやハマりどころをQ&A形式でご紹介します。

サービスの概要について少しだけコメントします。その後はひたすら細かい話になります。なお、以下はもっぱらリソースとしてEC2を使う場合の記述です(EC2の他に、EMRクラスタを起動することもできますが、筆者は使ったことがありません)。

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