ABEJA Tech Blog

中の人の興味のある情報を発信していきます

Firebase Realtime Databaseの利用料増加問題をFirestore移行で解決した話 (年間数百万削減)

はじめに ある日、このようなIssueが起票されました。 背景を話すと、Insight for Retail の顧客管理システムは5年ほど前にFirebaseで作成されております。 事業を切り開いていった先人たちには足を向けて寝られないのですが、サービスの成長に伴いマイクロ…

Deepでポン!Deep Learningによるホモグラフィ推定技術の調査(コード有り)

はじめに はじめに ホモグラフィ推定とは 特徴量ベースの手法 特徴点の抽出・特徴量の計算 LIFT: Learned Invariant Feature Transform [1] SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description [2] LoFTR: Detector-Free Local Feature …

実務で必須!2変数の関連性を正しく評価できるよう関連知識をまとめてみた

こんにちは、ABEJAの真壁孝嘉(@Takayoshi_ma)です。変数Aと変数Bにどれくらいの関連性があるの?このデータから何が言える?みたいなニーズって至る所にあるかと思います。その時に活用される様々な数学的指標たち、(自分含め)名前を知ってるだけだと危…

Grad-CAMだけじゃない画像認識におけるCAM手法を徹底解説

長期インターン生の木村です。 今回、以前から興味を持っていた画像認識モデルにおける説明可能なAIのクラス活性化マッピング手法を調査してみました。 説明可能なAIとは 近年、深層学習ベースの画像認識モデルは製造業、医療、自動運転など至る場面で社会実…

長期インターンで凄腕エンジニアと動画解析プラットフォームをスタートアップした話

こんにちは、長期インターンの木村(@takuk_ultimater)です。ABEJAで働くのも気が付けば1年間が経ち、入社当初はフルスタックエンジニアを目指し専門領域を決めていなかったものの、今ではML大好きマンになりました。 私は2021年の3月から1年間機械学習やエン…

オフィスDXを支える技術(バックエンド編)

ABEJA Advent Calendar 2021 23日目の記事です。21日目のオフィスDXを支える技術(フロントエンド編)のバックエンド編の記事となります。 はじめに こんにちは、エンジニアの @toshitanian です。 ABEJAは2021年11月にヒューリック株式会社と資本業務提携を…

オフィスDXを支える技術(フロントエンド編)

こちらは ABEJA アドベントカレンダー2021の 21 日目の記事です。 はじめに こんにちは。CS 統括部システム開発グループ 1 の石川 (@ishikawa) です。緊急事態宣言の解除を受け、ABEJA でも各自任意での出社が可能となりました 2。今回は ABEJA のサテライト…

ABEJA システム開発グループと取り組みのご紹介

はじめに ABEJA におけるシステム開発グループの仕事 どんな仕事? どんな人たち? 業務の進め方 アセスメントフェーズ インテグレーションフェーズ システム開発グループの特徴 フルスタック 日々の取り組みや制度 朝会 エンジニアレビュー プリセールス 社…

ABEJA Data Scienceチームと取り組みのご紹介

はじめに ABEJAにおけるDSのお仕事 どんな仕事? どんな人達? 業務の進め方 アセスメントフェーズ PoCフェーズ インテグレーションフェーズ ABEJA DSの特徴 ①運用を意識したモデル開発 ②要件定義フェーズの早い段階からの連携 ③技術・情報共有の仕組み 日々…

ABEJA Insight for Retailの技術スタックを公開します (2021年10月版)

初めに 会社・事業紹介 ABEJA Insight for Retailについて 技術スタック 全体アーキテクチャ図 ① 映像録画・解析システム ②データ基盤部分 ③ Webダッシュボード その他 (全体共通部分) 一緒に働く仲間を募集中! 最後に 初めに こんにちわ。大田黒(おおたぐ…