こんにちは、メリークリスマス。株式会社ABEJAのラボチームで日々もがいてる藤本（@peisuke）です。本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の25日目の記事です。 仕事では機械学習をやっていますが、機械学習で何かの問題を解いているだけでは中々インパクト…
こんにちは。2022/09にABEJAに入社したシステムエンジニアの中島です。本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の24日目の記事です！ 本記事ではBizflexシステムを使用しながら自分が欲しいと思った機能をIoTデバイスのM5Paperで実装してみるという内容ですBi…
はじめに 新規施策・取り組み Technical Document 分析の工夫やDSの思考の蓄積・活用 ドキュメントのテンプレート化 ドキュメンテーションの習慣付け Reviewer System 中間レビューの廃止と代替施策の導入 レビュアーの役割 QA channel (Slack) 質問すること…
こんにちは。 2022/09にABEJAに入社したシステムエンジニアの中島です。 本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の22日目の記事です！ 目次 目次 初めに 動機 0日目 機材購入 1日目 構成 機材確認 マザーボードへのCPU取り付け ケースへのクーラー取り付け …
こんにちは。株式会社ABEJAでデータサイエンティストをしている大谷です。本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の21日目の記事です。 去年はNormalizing Flowと呼ばれるマイナー(?)技術とそれを使ったSRFlowという超解像技術の紹介をしました。 qiita.com …
この記事はABEJA Advent Calender20日目、及びSnowflake Advent Calender23日目の記事になります。 はじめに 各々の技術について大雑把に紹介 Snowflake Snowpark Airbyte 環境構築 Airbyte Google Analytics Google Search Console Snowflake Connection Sn…
この記事は、ABEJAアドベントカレンダー2022 の 19 日目の記事です。 こんにちは！株式会社 ABEJA で ABEJA Platform 開発を行っている坂井です。 世間では Diffusion Model 使った AI による画像生成が流行っているみたいですね。 自分は元々 Computer Visi…
本記事はABEJA Advent Calendar 2022 18日目の記事です。 こんにちは！ 今年10月からデータサイエンティストとして働いている安倍（あんばい）と申します。 ウマ娘から競馬を知り、気がつけば週末は必ず競馬場にいる筆者が、競馬予想に留まらず、競馬xAIの可…
本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の17日目の記事です！昨日に引き続き担当の古川です！ 昨日の予告通り生成AIによるAI生成物の著作権と倫理の話です。 生成AIと言っても主に念頭に置いているのは画像生成AIです（議論の発端自体はmimicやMidjourneyで…
本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の16日目の記事です！ 本日の担当は、法務・AI倫理関係を担当している古川です。12年ほど弁護士をしていまして、途中で機械学習をやってみたくなり数学から統計から機械学習の勉強をして（PRMLとかカステラ本とか読み…
はじめまして！コーポレートデザイン統括部人事グループの本坊といいます。ABEJAアドベントカレンダー2022の15日目の記事を担当させていただきます。 ABEJAでは、エンジニアやデータサイエンティストだけでなく、ビジネス職含め、様々なポジションで仲間を募…
はじめに なぜやるのか 環境準備 今回の実装想定 実装 参考 採用メッセージ はじめに こんにちは！ 株式会社ABEJAで情シスをしている世古です。本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の14日目の記事です！ 今回は「AzureADの条件付きアクセスをポリシーをTe…
目次 目次 はじめに そもそもGPTとは 日本語データセットで学習されたGPT 入力文章 GPTによる生成コード 出力結果 ChatGPTで生成 まとめ ABEJAについて はじめに 本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の13日目の記事です。 こんにちは！カスタマーサクセス…
こちらは ABEJA アドベントカレンダー 12日目の記事です。 こんにちは。CTO室の村主です。セキュリティ強化も自組織の役割であるため、ABEJAのセキュリティ対策に関する内容を共有したいと思います。 はじめに trufflehog（トリュフホッグ） クレデンシャル…
ABEJA Advent Calendar 2022 11日目の記事です。昨日は服部さんの夫婦で納得の土地探しをするためにLINE Bot作ったりデータサイエンスした話でした。 はじめに こんにちは、こんばんは、おはようございます、エンジニアの小笠原(@seiro-ogasawara)です。 去…
皆さんこんにちは！ ABEJAでデータサイエンティストをしている服部といいます。 本記事はABEJA Advent Calendar2022の10日目の記事になります。 背景 引っ越しから2年.... データサイエンティストとしてのリベンジ 前回の反省を踏まえて.... 1. お得そうに見…
こんにちは。株式会社ABEJA でPM兼DS兼プリセールスと色々な仕事をさせてもらってます道辻です。本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の9日目の記事です！ 私にとって2022年はテキストから画像生成のstable diffusion、音声認識のWhisper等、遊びがいのあ…
はじめまして！今年、ABEJAに入社しました高崎です！こちらは、ABEJAアドベントカレンダー2022の8日目の記事になります。 今回は、箸休め的に、ABEJAへの入社エントリ（ビジネス職）をお届けします！ この記事で伝えたいこと いわゆる文系でもAIの世界で活躍…
こんにちは。株式会社ABEJA でスクラムマスターをしている小川です。本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の7日目の記事です！ 私は前職も含めると5年ほどスクラムでの開発を開発者として経験してきました。今のチームでは２ヶ月前にスクラムマスターとし…
はじめに NTPとは？ 今回作るもの・レシピ 構築手順 (HW) 構築手順 (SW) シリアルポート・カーネル関連設定 gpsdのインストールと設定 ntpのインストールと設定 動作確認 PPS信号の取り込み 家庭内PCと同期テスト 性能評価（結果) 後日談 採用メッセージ は…
こちらは ABEJA アドベントカレンダー2022 の 5 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。 9 月に ABEJA は、本社オフィスを「Bizflex 麻布十番」に移転しました2。本社移転を受けて、Bizflex オフ…
こんにちは。システム開発グループでエンジニアをやっている鈴木です。 本記事はABEJAアドベントカレンダー2022の4日目の記事です！ タイトルだけ見ると、なんのこっちゃって感じですが、本記事は真面目な書き方をするとデータサイエンティストとの協業がテ…
はじめに 皆さんこんにちは。 毎年の Advent Calendarで Notion やら Google AppSheet やら業務効率系の記事を書いている齋藤です。 本記事は ABEJA Advent Calendar 2022 の3日目の記事になります。 今回は、私が今年の元日(2022/01/01)公開した「プロセカN…
目次 目次 はじめに アイデア 検証方法 データ準備 分析アプローチ データ取得 前処理・特徴量エンジニアリング 学習 結果 考察 まとめ ABEJAについて はじめに はじめまして！今年2月にABEJAにデータサイエンティストとして入社しました真鍋と申します。 こ…
本日ご紹介するのは相棒を涙ながらに分解し再度構築した男の汗と涙の物語です
ABEJAでデータサイエンティストをしている服部です。 2022年10月28, 29日にバルセロナにてKaggle Days World Championship Finalというデータサイエンスに関するイベント兼コンペティションが開催され、そこに参加しました。そして幸いなことに私の所属する…
はじめに こんにちは！ABEJAでプロダクトマネージャーをしている栗林です！ ABEJAでは小売店舗での顧客行動を分析するInsight for Retailというプロダクトや、オフィスDX事業をはじめとして、物理世界の現象を機械学習などが適用可能なデジタルに変換する部…
はじめに 記事を書いた経緯 社内向けツール開発時の課題 ABEJAでの取り組みについて 作成した社内向けツールの例 社員の工数を管理するためのツール NotionとSalesforceを連携するためのツール Googleスライドのフォントを変換するためのツール 開発・運用時…
1. はじめに 2. 先行研究からの学び 3. 前提 4. アーキテクチャ変更候補 活性化関数の変更 (SwishGLU) Transformer layerの並列化 biasパラメータ除去 Input-Output Embeddingの共有 (Weight tying) 5. 小規模モデルでの実験 実験設定 Transformer layerの並…
1. はじめに 2. 並列学習環境を調べる 並列学習方法を調べる ネットワーク、コンピューティング周りを調べる 3. インフラ環境を構築する コンパクトプレースメントポリシーの作成 Compute Engine を起動する (Fast Socket と gVNIC を利用する) 4. まずはシ…
