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…

セキュアなIoTデバイス導入・運用の為の取り組み紹介

はじめに ご無沙汰しております。ABEJAの大田黒(おおたぐろ)です。前回は弊社TechBlogにて、数千人規模のイベント向けに顔認証技術を利活用したお遊びプロダクトの設計・開発・デリバリーについての裏側を執筆させて頂きました。 tech-blog.abeja.asia 今…

Pants で決める python monorepo

ABEJA で Research Engineer をやっている中川です.普段は論文読んだり,機械学習モデルを実装したり,インフラを構築したりしています.今回のブログでは3,4ヶ月の間遊び9割仕事1割で取り組んできた Python で実装された機械学習マイクロサービスたちの mo…

ABEJAのスピードあるコロナ(COVID-19)対応

ABEJAでAdminの業務(一般的には管理部?)をしている森田潤也です。コロナの影響による働き方の対策に関して、緊急事態宣言が終わったこともありこれまでにやったことを振り返りとして整理しました。いろんな仕組みをスピード持って意志決定して作れたなぁ…

画像データに対するActive learningの現状と今後の展望 ~最新の教師なし学習を添えて~

今回の記事では, 画像データに対する Active Learningの現状と展望を, いま注目の教師なし学習手法の解説を添えて, お届けします.

Go vs Rust : 特徴量DBに適するのはどっち!? (2020-04-14 実験追記)

ABEJA で Research Engineer をやっている中川です.普段は論文読んだり,機械学習モデルを実装したり,インフラを構築したりしています.今回のブログでは,Insight for Retail の一機能として提供しているリピータ分析に用いる特徴量DBの改善に向けた言語…

Atomic Design思考でVue.js×Plotly.jsでのグラフComponentを実装した結果

こんにちは。はじめまして。 ABEJAでフルスタック(?)エンジニアをしている齋藤です。今回は`ABEJAってUI/UXガッチリやってるイメージない。`というイメージを払拭すべく、`ABEJA Insight for Retailの提供しているDashboardで、どのようにUI/UXに力を入れて…

AWSのAZ障害でもサービスを継続させる技術

こんにちは。ABEJAのインフラ管理してる村主 @rwle1221 です。 本ブログは ABEJA Advent Calendar 2019 の11日目です。 今日は、みなさん記憶に新しい2019年8月末に発生した AWS の東京リージョンの AZ 障害について、どのようにしていればサービス影響を与…

なぜPrometheusを辞めてDatadogを採用したのか

こんにちは。ABEJAのインフラ管理してる村主 @rwle1221 です。 本ブログは Datadog Advent Calendar 2019 の8日目です。 今日は ABEJA Platform というプロダクトで、なぜ Prometheus から Datadog に変えたのか。というお話したいと思います。 一人の方でも…

EKSの運用を楽に安くするためにSpotinst Oceanを使って工夫してる話

こんにちは。ABEJAのインフラ管理してる村主 @rwle1221 です。 この記事は Amazon EKS Advent Calendar 2019 2日目の記事です。 1日目は AWSの中の方が re:Invent 直前のアツい想いを書く ということで、ハードルが上がってそうですがそんなことは気にせずに…

ICCV2019 に参加してきました

ABEJA で Research Engineer をやっている中川です.普段は論文読んだり,機械学習モデルを実装したり,インフラを構築したりしています. 10/27-11/2 に韓国で開催された ICCV2019 に Researcher の白川と参加してきたので簡単に報告します. Summary 過去…

ABEJAの技術スタックを公開します (2019年11月版)

よくエンジニアの方にご質問いただく `ABEJAってよく聞くけど、実際どんなことやってるのかよくわからない` という点をクリアにするために、事業内容と技術視点でのABEJAの取り組みを紹介したいと思います。ABEJAに興味のある方や、未来の一緒に働くメンバー…

数千人規模の自社イベントで顔認証活用サービスを作ってデリバリーした話 (ABECOIN)

はじめに こんにちは、ABEJAの大田黒(おおたぐろ)です。最近は、一ヶ月100kmを目標にランニングしたり、POとユカイな仲間たちと一緒に小売店舗向けのIoTxAI活用サービスの開発を進めているエンジニアです。前回の記事からだいぶ間が空いてしまいましたが、久…

機械学習の研究開発が捗る個人的BGM10選

どうも、緒方(@conta_)です。 機械学習プロジェクト捗っていますか? 多くの人がPoCで疲弊しているという噂をよく耳にします。 機械学習の研究開発プロジェクトのうち10%がアルゴリズム検討、40%はデータ整形と探索、25%が実験で25%はレポーティングだと言わ…

ノイズのある教師データを用いた機械学習に関する研究サーベイ

こんにちは、Research Internの荒尾(@karolis_ml)です。 日進月歩の勢いで研究が進んでいる深層学習ですが、教師あり学習でもっとも大事なデータのアノテーション、応用分野ではまだまだ大変ですよね。例えば、犬の写真から犬種を判断する分類器を作ろうとし…

Terraform workspace を駆使しつつ assume-role + MFA 対応する

ABEJA で Research Engineer をやっている中川です.普段は論文読んだり,機械学習モデルを実装したり,インフラを構築したりしています.ABEJA ではインフラを構成する AWS に対するアクセス制御を容易にするため,以下の概念図のように権限だけを管理する…

急増するメンバーの名前と顔が一致しない。なんかいい方法ない...?ということで。“テクプレたちの遊び場” ABEJA Hackday#1

仕事はしない。まる1日ハッカソン 「日々の業務に忙殺されていませんか?」 とある朝会のメンバーからの問いかけで、ドキリ、とする社員たち。 国籍や性別にとどまらず、技術、ビジネスの素養を持った個性あふれるメンバーがABEJAには沢山集まっています。自…

効率的な教師データ作成(アノテーション)のための研究サーベイ

どうも緒方@conta_です。 みなさんAI頑張ってますか? きっと昼はGPUサーバーを回して、夜は結果待ちでビールサーバーを回してる人が多いことでしょう。 機械学習を実際のプロダクトに活用する場合、自分が解きたいタスクがそのままオープンなデータセットで…

メンバーと社長が対話した。ABEJAの掲げる「テクノプレナーシップ」って?

遠い存在にもみえる「テクノロジー」と「リベラルアーツ」をかけあわせた意味は?ABEJAが掲げる「テクノプレナーシップ」という言葉の意味をめぐり、社長とメンバーが改めて対話しました。

双曲空間でのMachine Learningの最近の進展

ABEJAでReseacherをしている白川です。 以前、Poincaré Embeddingsという双曲空間への埋め込み手法をご紹介しました。当時、木構造データを5次元の空間に精度良く埋め込めるということでかなり話題になったのですが、その後双曲空間での機械学習手法が多数研…

サンタクロースとサンタコスを見分けるDeep Learningモデルをサービス化してみた

この記事はABEJA Platform Advent Calendar 2018の24日目です。 はじめに どうも、緒方です。 世はAI戦国時代、皆さんの会社ではAI活用進んでいますか? 自分たちのプロダクトでDeep Learningを活用する際、データ収集からアノテーション、学習モデル作成や…