Document AIを巡る技術とLayerXにおける可能性 - LayerX エンジニアブログ
初めまして。機械学習エンジニアの島越@nt_4o54です。現在はMLチームで日々、バクラクシリーズで用いられているAI-OCR機能の改善や新規機能の開発などを行なっています。 7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間ということで、自分からは表題にもある通り、「Document AI」と呼ばれる技術についての紹介と、またLayerXにおいてどういう応用先があるのかというお話をさせていただこうと思います。 ※ 同名のDocument AIというGCPのサービスがありますが、今回は一般的なDocument AIの話になります。 Document AIとは Document AIに用いられる技術 Optical Character Recognition (OCR) Document Classification Layout Analysis Document Parsing Tab
LayoutLMの特徴と事前学習タスクについて - LayerX エンジニアブログ
LayerXで機械学習エンジニアを担当している @yoppiblog です。今回はOCRチームで検証したLayoutLMについて簡単に紹介します。 LayoutLMとは LayoutLMとは昨今注目されているマルチモーダルなDocument Understanding領域の1実装です。 様々な文書（LayerXだとバクラクではお客様の多種多様な請求書といった帳票を扱っています）から情報を抽出（支払金額、支払期日や取引先名など）するために考案されたものになります。 BERT（LayoutLMv3はRoBERTa）ベースのencoder層を用いレイアウト情報や、文書そのものを画像特徴量としてembedding層で扱っているところが既存のモデルより、より文書解析に特化している点です。 v1〜v3まで提唱されており、v3が一番精度が高いモデルです。 もともと、LayoutLMv2では多言語対応され
Cloud RunでサーバレスMLOpsを試してみた - Qiita
この記事はMLOps Advent Calendar 2020の17日目の記事です。 もともとはGoogle Cloudからもうすぐ出てくる予定のFeature Storeの紹介でも書こうかと思ったのですが、まだ出てこないな...と思ってたら、Google Cloud ソリューションアーキテクトの中井さん（@enakai00）がいい感じのサーバレスMLOpsソリューションをタイミングよく公開されてたので、紹介させていただくことにしました。 できた。https://t.co/COMDamTMQb This example shows how you can use Cloud Run and Cloud Workflows to create a simple ML pipeline. The ML usecase is based on the babyweight model examp
ただ見てるだけでためになる！ML/DL初学者向けyoutubeチャンネルまとめ（ML編） - Qiita
最近、仕事の都合で、機械学習やディープラーニングの基本的な事情を勉強する必要があったのですが、書籍を読むのが辛かったので勉強になったyoutubeチャンネルをまとめてみました（この記事は機械学習限定）。というとすごくいろんなyoutubeがいっぱいまとまっているように読めますが、、機械学習については、Able Programmingさんだけで、お腹がいっぱいになってしまったので、まとめとは言えないですね。。。。 機械学習の基礎から必要な様々手法について解説してくれています。また、Python入門からnumpy、pandasといったライブラリィについての超初学者向けの動画もあります。youtubeっぽい感じもなく、すごく淡々としていて（自分的には）好感度は抜群です。 機械学習の基礎編 第１回【機械学習】AIとは？ | 機械学習とAIの関係/機械学習入門（３２分） AIとはなにか？AI、機械学
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