三次元空間のニューラルな表現とNeRF

はじめまして、先進技術部の山内です。入社4年目にしてついに技術ブログを書くことになりました。わたしが文章を書くとどうもペダンティックな文体になりがちなのですが、頑張って書いたので気に食わない表現には適宜目を塞ぎつつお付き合いいただければと思います。今回はニューラルネットワークによる三次元空間表現手法の紹介と NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis[1] という論文の解説です。PyTorch による再現実装も公開しているのでご覧ください。 続きを読む 三次元空間のニューラルな表現とNeRF

【2019年新卒入社】ブラザー・シスターとの絆が深まる!「ブラシス制度」のご紹介

本ブログを見ていただきありがとうございます。新卒1年目データアナリストの梁木(はりき)です。会社に入ってやっと1つ目のプロジェクトが終わり、社会人の大変さを最近実感しています。
今回は今年度から導入された「ブラシス制度(ブラザーシスター制度)」についてお話したいと思います。
個人でもブログを書いたことがないので、今回が人生初めてのブログです。書き方が合っているのかよくわからないのですが、最後まで読んでいただけるとうれしいです。 続きを読む 【2019年新卒入社】ブラザー・シスターとの絆が深まる!「ブラシス制度」のご紹介

TensorRTを用いたエッジデバイス上でのDNN (Deep Neural Network) 推論高速化

こんにちは。2019年に新卒としてALBERTに入社した、データソリューション本部の水船です。入社してから、画像認識プロトタイピングのツールの開発や、画像認識の研究開発案件に取り組んでいます。また、弊社では先進技術部という部署が新設され、私自身は所属は違うものの、先進技術ワーキンググループの一員として業務の20%をリサーチ業務に充てています。今回は先進技術ワーキンググループの活動として取り組んできた、「TensorRTを用いたエッジデバイス上でのDNN (Deep Neural Network) 推論高速化」について話していきます。

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物体検出手法 CornerNet の紹介と実験

こんにちは。先進技術部でアルバイトをしている河田です。
今回は、Law & Dangにより2018年8月に提案された物体検出手法CornerNet[1]について紹介します。

はじめに

CornerNetは
  • 主流の物体検出モデルのほとんどで用いられている Anchor Box を排除
  • Corner Poolingという新しいPooling手法を導入し、Bounding Boxの左上・右下のコーナーを検出
という点で、多くの物体検出手法の中で異彩を放っていました(発表当時)。

本記事では、まずCornerNetの仕組みについて説明したのち、弊社で再現実装を行い独自データセットで訓練した結果を紹介します。 続きを読む 物体検出手法 CornerNet の紹介と実験

Graph Neural Networkの化学分野への応用

みなさんこんにちは。先進技術セクションでアルバイトをしている三瓶です。
今回は Graph Neural Network (GNN) の化学分野への応用について紹介します。
近年 GNN に関連する論文は増加しており、化学分野への応用を念頭に置いた研究も数多く見受けられる中で、私の専門分野である化学のドメイン知識を用いてこれらを捉え直すことを試みました。

本記事では、まず化学物質(化合物)のグラフ表現とその妥当性を整理し、次にドメイン知識を GNN に組み入れた際の精度改善について紹介します。

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先進技術セクション新設と研究プロジェクトリーダー募集開始のお知らせ

こんにちは、先進技術セクション(2020年1月より先進技術部)でマネージャーをしている筒井です[1]。 大学院で博士号を取得し、東京大学のビッグバン宇宙国際研究センターでおよそ3年間宇宙物理の研究に従事した後、ALBERTに2015年10月に入社しました。ブログに顔と名前が掲載されるのが 恥ずかしいため逃げ続けていましたが 、4年経って、今更ながら覚悟を決めての公式ブログ初登場です。今回は、ALBERT内で先日新設された先進技術セクションの紹介と、研究プロジェクトリーダー募集開始のお知らせをしたいと思います。
続きを読む 先進技術セクション新設と研究プロジェクトリーダー募集開始のお知らせ

滋賀大学彦根キャンパスで特別講義を実施しました。

滋賀大学特別講義TOP
2019年8月28日から30日までの3日間、滋賀大学彦根キャンパスでデータサイエンス学部、経済学部在籍の学生の方々を対象に、滋賀大学と連携した特別講義「作って学ぶ機械学習」で、ニューラルネットワークの仕組みや実装方法について当社データサイエンティストが講義を行いました。

ALBERTでは、ビジネスに即したデータ活用スキルやデータサイエンティスト育成のノウハウ・講座実施の実績を活かして、学生が実践的なデータ活用方法や分析手法等を学べる機会を提供しています。

今回、その取り組みの一環として、滋賀大学と連携して特別講義を実施しました。1日6時間、3日間で合計18時間の集中講義形式で行い、学部生や修士の方々合わせて約20名が参加しました。


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ARISE analytics社と合同で勉強会を開催しました

開催概要

こんにちは。データソリューション本部の川﨑・栗山です。

今回は、8/2(金)にALBERT本社で実施されたARISE-ALBERT合同勉強会の様子をレポートします。この勉強会は、ARISE analytics社と一緒に、ARISE analytics が持つビジネス×データ分析のノウハウとALBERTの強みである高度な技術力を共有し、さらに両社の技術力向上を図る趣旨で開催されました。
当日は合わせて約60名の方が集まり、会場のキャパシティを大幅に超える大盛況となりました!! 続きを読む ARISE analytics社と合同で勉強会を開催しました

【2019年新卒入社】株式会社ALBERTに入社しました

こんにちは。2019年4月に新卒として入社した本山理梨子です。

りこぴんと呼ばれている人です。

入社前後のあれこれについて書きます。

入社動機

そもそも、ALBERTに興味を持ったのは、インターンがきっかけでした。

機械学習分野は専門ではなかったのですが、研究の中でデータを収集し、統計的に処理することが多くあったため、もともとデータサイエンティストの仕事に興味を持っていました。

修士1年の冬ごろ、研究と並行して就活を進める中、「機械学習 インターン 有給」みたいな雑なキーワードで検索していたところ、たまたまALBERTを見つけました。

当初、「あまり規模も大きくないし、どんな会社なんだろう?」となんとなく様子を見るつもりで面接に行ったのを覚えています。

しかし、実際に社員の方々と話してみると、想像以上に自分の研究の話を深く掘り下げて丁寧に聞いてくださった上に、社員の方々の技術レベルも高く、「ちゃんとした会社だ!」と感じることができました。

そのまま、インターンに参加しました。
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