NVIDIA主催、日本最大のGPUテクノロジーイベント「GTC Japan 2017」レポート!

こんにちは!PR担当の五味です。

先日、ヒルトン東京お台場で開催されたNVIDIA主催のイベント「GTC Japan 2017」に出展し、「深度推定(距離推定)エンジン」を発表してまいりましたので、本日はその様子をレポートいたします。

GTC Japan 2017」は、文部科学省および理化学研究所後援のもと、NVIDIAが主催する日本最大のGPUテクノロジーイベントで、GPUテクノロジー関係者が一堂に会す貴重な機会です。ヒルトン東京お台場の宴会場にて行われ、会場はクリスマスムードでとても華やかでした☆

 

ALBERTが発表した「深度推定エンジン」って?

今回のイベントでALBERTは、「深度推定エンジン」を発表しました。この技術については、先日、日本経済新聞や日経産業新聞でもとりあげていただいています。

「深度推定」とは、二次元の映像・画像を解析し、カメラから物体までの距離を推定する技術です。人間の脳は、左右の目に映る景色の違い(視差)やこれまでの経験をもとにして対象までの距離を推定することができますが、ディープラーニングを活用することで、それと同じことを高精度に行なうことができます。

さらに今回ALBERTが発表した技術は、ひとつのカメラだけで行なう単眼推定が可能で、また極めて安価で汎用的な性能のカメラを用いた場合でも高い推定精度を実現しています。
この技術は自動車の自動運転で活用できるほか、工場や倉庫における物資の自動運搬、自動掃除機などの家庭用ロボット、車いすなどへの活用も期待できます。

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2019新卒採用向けノベルティ制作

こんにちは♪ 広報の大森です。
先日、2018年新卒入社の内定式の様子をご紹介しましたが、
ここ最近は2019年卒新卒採用に向けたノベルティ制作を進めています。

ALBERTが初めて新卒採用をしたのは2013年。そのころは2名の採用でした。
あれから早5年・・・来年2018年の新卒採用者は11名、そして2019年も積極的に新卒社員の採用を予定しています。

今回作成したノベルティは、ALBERTのトートバッグ!

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「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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