ABEJA Tech Blog

中の人の興味のある情報を発信していきます

機は熟した!グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: {inlineMath: [['$', '$'], ['\\(', '\\)']]} }) ; はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文が…

【IoT】SORACOM AirとRaspberryPiで作るインフルエンザ注意報

はじめに 初めまして。新卒2年目エンジニア、大田黒(オオタグロ)です。主に、ABEJA Platformの開発を担当しています。この記事では、会社で使っている技術について紹介しつつ、簡単なIoTデバイスとアプリケーションのメイキングについて書きます。 モチベー…

pandas DataFrameを省メモリにpickleする

ABEJAでデータエンジニアをしています、千葉です。 少し前に、pandasのDataFrameをファイルに読み書きする際にメモリを消費しすぎる問題を発見したので、解決策を含めて紹介します。 通常手法の紹介 通常、DataFrameをファイルに保存する際には、pandasの提…

PythonでScalaのようなlambda式を書いてみた。

はじめに はじめまして、ABEJA最年少メンバーでリサーチャーをやっている日熊です。 普段は、Deep Learningに関する研究をやっています。 仕事ではPythonを使っていますが、実際はScalaとかRustとかHaskellに最近ハマっています。 本日は趣味で作ったPython…

「らしさ」が伝わるロゴをつくる。ABEJAデザイナーの試行錯誤

はじめまして。骨とワニが好きなデザイナーの吹上(@takana8)です 昨年夏、 ABEJA の主力サービスのひとつである ABEJA Platform のロゴ(上図)を制作しました。 ABEJA Platform とは、人工知能のブレークスルー技術である Deep Learning を活用し、様々な…

フロントエンジニアとしてAWS re:Inventに行ってきました

はじめに ABEJAでフロントエンド開発をやっている清水です。 先月末から今月初にかけてラスベガスで開催された AWS re:Invent に行ってきました。 この記事は、12月14日に弊社が運営しているコミュニティ主催で開催されたイベントで話した内容の補足になりま…

Kubernetesのクラスタ監視について

この記事はKubernetes Advent Calendar 2016の20日目の記事です。 Kubernetesを安定的に運用する上で、どのように監視を行うかということを考える必要があると思います。 しかし、Kubernetesにデフォルトで使用されているcAdvisor, Heapsterやaddonとして提…

Deep Learningによる一般物体検出アルゴリズムの紹介

一般物体検出アルゴリズムの紹介 今回CNNを用いた一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を順を追って説明します。 コンピュータビジョンの分野において、一般物体検出とは下記の図のように、ある画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出…

Kubernetes Federationの今とこれから

この記事はKubernetes Advent Calendar 2016 7日目の記事です。 Kubernetes v1.3から試験的に導入されているFederation機能について調べてみました。 なぜ調べたのか 当社システムのバックエンドではたくさんのDockerコンテナを使っていて、日々コンテナ数・…

ABEJAのテクノプレナーシップ

テクノプレナーシップとは テクノプレナーシップ(technopreneurship)とは、テクノロジーを使ってビジネスにイノベーションをもたらす新しいタイプの起業家精神のことです。オックスフォード辞典によると、テクノプレナー(technopreneur)はテクノロジー(…