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セキュリティ
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こんにちは。ATL客員研究員の門脇です。普段は Julia Computing というボストンにある会社のソフトウェアエンジニアとして プログラミング言語Julia のコンパイラの開発に携わっています。 今回のブログ記事では、次のJuliaの最新版であるv1.8から追加される新しいコンパイラ機能 エフェクト解析 についてご紹介したいと思います。 エフェクト解析とは、メモリへの書き込みなどプログラムが持つ エフェクト(computational effects) を解析する技術のことで、 一般的にはエフェクトを解析することでリソースの安全な管理などを行うための発展的なコンパイルタイムチェックを行います。 そうしたエフェクトシステムおよび静的解析はいくつかの静的型付けの言語では既に実用化されていて、 例えば Haskell ではエフェクトシステムがライブラリレベルで実装されていたり、 Koka
はじめまして。株式会社LayerXの恩田と申します。普段はセキュリティ・プライバシー保護技術『Anonify』の開発を行っています。今回はテキスト分析を題材に差分プライバシーを紹介します。 はじめに 個人のプライバシーへの関心の高まり、GDPR違反による巨額の制裁金(企業の全世界年間売上高の2%、または、1,000 万ユーロのいずれか高い方等)が課されることなどの背景から、データ分析に利用されるデータにも十分なプライバシー保護が求められるようになってきています[1]。日本においても令和2年 改正個人情報保護法が2022年4月1日に全面施行されます[2]。具体的に改正法[3]では、データ利活用に関する施策の在り方として仮名加工情報が創設されるなど、イノベーション促進のためデータを利活用することと個人のプライバシー配慮の両立が求められています。 しかしながら、「具体的にどのような処置を行えば、
アドバンスドテクノロジーラボの塩澤繁です。 前回、「低コストで導入可能な最新リテールテック!(前半)」と題して、「顧客属性推定」と「視線検出」についてご紹介しましたが、今回は「動線分析」と「商品判別」への利用を想定した検証の取り組みをご紹介します。今回の取り組みも、Nvidia社のJetson Nano を利用し、弊社のオフィス内の環境を使用した検証となっています。 なお、Jetson Nanoに関しては、前回の記事でも紹介させていただいていますので、ご覧ください。 ■動線分析 動線分析とは、店舗等に来た顧客が、どのようなルートで店舗内を移動したかを分析するものです。この分析により、通路の混雑具合や流量、棚や商品陳列の前で立ち止まる滞留時間なども分析することができます。 今回は技術検証の観点から、詳細な分析よりも、Jetson Nanoのエッジ端末でどの程度まで検知できるのかに主眼を置いて
ATL 宮下 です。 先日 libspecinfra プロジェクトの概要と今後について というエントリにて、 libspecinfra プロジェクト の概略について説明しました。今回は libspecinfra プロジェクトが実際にどんなものか、触って試すための手順を解説します。 このチュートリアルでは、Rust と mruby で書かれたコードに触れるため、Rust と mruby の簡易的なチュートリアルにもなっています(mruby-libspecinfra は、mruby といいつつもほとんどがCのコードですが)。 また、既存環境に影響を与えないよう、Docker コンテナの利用を前提とした手順で解説しますが、コンテナ環境ではなくても、macOS や Ubuntu であればほぼ同じ手順で動くはずですので、適宜ご自身の環境に合わせて修正してください(筆者は macOS 上で直接開発を行
Specinfra が持つ機能は元々 Serverspec に内包されていましたが、実行形式やコマンドの違いを抽象化する機能は、Serverspec 以外のツール、特に Puppet や Chef のようなサーバ構成管理ツールを開発する際にも役立つのではないか、という考えから、Serverspec から一部機能を分離する形で Specinfra が生まれました。これにより、Specinfra を利用した Itamae や Serverkit といったサーバ構成管理ツールが開発されています。 Specinfra 登場の背景と課題 Specinfra 登場の背景には、次のような前提があります。 サーバの操作や情報を取得するための方法は、対象が同じであっても、OSやディストリビューションによって異なる。 サーバ操作や情報取得の実行形式は、対象のサーバ内で実行するのか、外から実行するのかによっても
※当施設は既にオープンしております。 施設についての詳細はこちらから。 →アドバンスドテクノロジーラボ 開発スペース (以下の記事は2017年6月時点のものです。) アドバンスドテクノロジーラボ(通称:ATL)はリクルートテクノロジーズが運営するオープンイノベーションスペースです。 先端のテクノロジーを活かして開発したい志の高いエンジニアの皆さんを応援したいという想いから、無料の開発スペースを公開することとなりました。 施設のコンセプト VR機材をはじめ、先端の機材や開発環境はとても高価です。日々、新しいものも登場していきます。学生や一般エンジニア・クリエイター、小規模な企業には敷居が高いのが実情です。 これらを活用するアイディアを思いついても、実践できる場がないという「新しい技術に取り組みたい造り手」たちのもどかしさを感じていたため、そういった先端のエンジニア・クリエイターとともに新しい
アドバンストテクノロジーラボの石川有です.Hadoop/Spark Conference Japan 2016 にて,「Spark MLlib Now and Beyond」というタイトルで発表致しました. 発表資料 内容は,機械学習初学者のエンジニアやSpark初学者のデータ分析者向けのエントリーなものになります. 発表中口頭で,「機械学習モデルや Pipeline を HDFS や Amazon S3 に永続化できます」という説明をしました.しかしきちんと確認してみたところ,デフォルトのファイルシステムを HDFS にしているとき,Spark 1.6.0 では Amazon S3 上に永続化できないことがわかりました. ということで,さっそくそのバグを修正しました.Spark 1.6.1では直されてリリースされます. [SPARK-13265][ML] Refactoring of b
ATL 宮下 です。 Walter v2.0.0.beta1 をリリース したので、お知らせします。 Walter とは Walter とはビルドパイプラインを YAML で定義して実行するシンプルなコマンドラインツールです。 ビルドパイプラインやワークフローを定義して実行するツールは様々ありますが、Walter は徹底定期にシンプル、ということにこだわっています。 v2 の開発動機 v2 は v1 の修正という形ではなく、フルスクラッチで一から開発しています。v2 の開発は次のような狙いで行われています。 よりシンプルに使えるようにしたい。 そのためには後方互換性も犠牲にする。 コードベースをよりシンプルにしたい。 拡張しやすくしたい。 他の開発者がもっと気軽に開発に参加できるようにしたい。 v2 での主な変更点 v2 での主な変更点を説明します。 パイプライン定義フォーマット v1 で
ATL の 宮下 です。 7/7(木)に、三回目のリクルートテクノロジーズオープンラボを開催しました。今回のテーマは Infrastructure as Code です。 Infrastructure as Code (一休.com CTO 伊藤 直也氏) 最初の発表は、一休.com CTO の 伊藤 直也 氏でした。 伊藤氏は、『入門Chef Solo – Infrastructure as Code』 という書籍や、Infrastructure as Code に関するブログエントリ などにより、Infrastructure as Code という概念が日本で広まるのに多大な影響を与えた方です。 伊藤氏の発表では、Infrastructure as Code が世の中に出てきてから、どのような過程を経て、現在どういう状況なのか、についてのお話がありました。特に最後の方の、Infrast
ATL の伊藤です。この度、RedPen version 1.6 をリリースしました。変更の目玉はRe:VIEW フォーマットのサポートとアノテーションによるエラー抑制です。 Re:VIEW フォーマットのサポート Re:VIEW は Markdown や Wki 記法 のようなマークアップ言語のひとつです。Re:VIEW をサポートしてほしいという意見は RedPen 開発当初から頂いていたのですが、やっと対応できました。 以下、Re:VIEW のホームページです。 https://github.com/kmuto/review/wiki Re:VIEW は表現豊かなマークアップ言語です。reSt や AsciiDoc に比べても機能(記法)が豊富に提供されています。その豊かな表現力から、多くの技術書籍 を含む本格的なドキュメントがすでに Re:VIEW で記述されています。書籍を出版す
ATL の伊藤です。この度、吉村と二人で「ドキュメント作成システム構築ガイド」という本を執筆しました。読者の対象は、本の執筆を職業としている人というよりは、エンジニアです。エンジニアが自分の作品をつたえるドキュメント(仕様書、マニュアルなど)を効率的に作成する施作について紹介しています。また校正が必要な社内文書の作成、管理にも利用できる内容となっています。社内ドキュメントの品質管理に悩んでいる方は是非手に取ってください。本は3月25日に出版される予定です。 内容、概要 本書は文書作成で役立つトピックをいくつか扱っています。以下各トピックの紹介です。 バージョン管理システム ソフトウェアエンジニアはバージョン管理システムを利用して開発をおこないいます。バージョン管理システムを導入すると、問題箇所の同定や問題の再現に利用できます。本書ではバージョン管理システムの一つ、Git とそのホスティング
ATL の takahi_i です。 ちょうど一年ほど前 Walter というビルドパイプラインツールをリリースしました。それからゆっくりとはですが、いまでも開発が続けられています。このブログエントリではリリース時から Walter がどう改良されてきたかについて解説します。改良されたポイントはいくつかの種類に分けられます。以下の節で各項目について解説します。 環境変数の利用 ステージで利用できるプロパティ(directory, only_if)のサポート cleanup パイプラインの追加 定義済みステージの再利用 ステージ結果の再利用 環境変数の利用 Walter のパイプライン上で環境変数を利用できるようになりました。環境変数はパイプライン設定ファイルで $VAR という表記をします。環境変数は walter コマンドの実行時に設定されているものが利用できます。たとえば、以下のコマン
ATL の takahi_i です。 RedPen の v1.4 をリリースしました。v1.4の RedPen は以下の URL からダウンロードできます。また、ご利用の OS が MacOS をであれば、Homebrew を利用して RedPen v1.4 をインストールできます。 https://github.com/redpen-cc/redpen/releases/tag/v1.4.0 リリース v1.4 の目玉は LaTeX 対応と、機能強化です。以下各トピックについて解説します。 LaTeX 対応 今回のリリースでは LaTeX フォーマットへの対応を開始しました。LaTeX のサポートは RedPen の開発当初から多かったリクエストです。v0.6 のリリースから一年以上かけてやっとの対応となりました。 残念ながら現状の LaTeX サポートには以下の制限があります。 Red
Advanced Technology Labの採用について。
加藤(lyokato)です。 IoTの分野の中で、Smart Home, Smart Officeというカテゴリがあります。皆さんが耳にするのは、 例えば近接で自動的に開閉するドアロックの話や、AppleのHomeKitの話かもしれません。 こういった分野の技術の話は、ハードウェアに寄ったものであったり、あるいはAppleが決めた規格をiOSのSDKを通して利用するだけであったりするため、Web技術者の多くは距離を感じてるのではないでしょうか。 今回は、可能な限りオープンスタンダードなWebの技術を使い、この分野で新しい体験ができる環境を作ってみました。 キーとなるのはPhysical Web, Web Bluetooth, Web Componentsです。 Physical Webによる情報/サービスのフック まず、今回の環境で中核となるのはPhysical Webです。 Physic
ATL の takahi_i です。いままでも RedPen は Java で機能は実装できたのですが、コンパイルが必要で気軽に機能を実装出来る環境ではありませんでした。そこで v1.3 から JavaScript での機能追加をサポートしました。JavaScript ベースの機能追加ではコンパル作業は必要ありません。 JavaScript での機能拡張に関しては Clear Code 様が書かれたブログ記事があります。この記事を読めば一般的な機能拡張を作るのに不自由しないと思います。まず RedPen で機能を作ってみたいという人は是非ご一読ください。 本稿では前半で機能拡張で実装するメソッド郡(あまり使わないのも含めて)の解説を行います。後半では解説したメソッドをもとに機能を追加してみます。 実装するメソッド RedPen で機能拡張を行う際に利用(実装)するメソッドは二種類(vali
こんにちは,アドバンストテクノロジーラボの石川有です. 業務として携わっている Apache Spark™ の最新版 Apache Spark 1.5 が先日リリースされました. 今回の記事では Spark のコンポーネントであるSparkR の 1.5 リリースまでの開発でできたこと・できなかったことを書きたいと思います. なにがサポートされたとか,どういう使い方ができるようになったなどの情報はほかでも入手できると思うので,本稿では自分が携わった SparkR の開発について書きます また Spark や Spark の DataFrame がなんであるかなどは,割愛しますのでご留意ください. Spark 1.5 の開発の中で,SparkR で関わった部分は大きく分けると2つあります. 1. コーディング規約の策定と静的解析ツールの適応 2. DataFrame まわりの整備 コーディン
ATL の伊藤(takahi_i)です。 前回 RedPen をご紹介した時にはバージョンが 0.6 でした。その後大きな改良が加えられ、 現在のバージョンは 1.2 となっています。 本稿では RedPen のサーバについて機能について解説します。 当時 RedPen はコマンドラインで利用のみを想定していましたが、現在ではサーバ機能の開発に多くの力を注いでいます。 RedPen サーバは Web UI だけでなく、REST API も提供します。RedPen の REST API を使うことでユーザは RedPen をローカルの環境にインストールすることなく文書検査をおこなえます。 RedPen サーバ API の特徴の一つには、柔軟な設定があります。 つまりユーザは文書の検査を自分の規約(設定ファイル)にあわせておこなえます。 さらに今回解説する RedPen サーバは、 Herok
ATLの伊藤(takahi_i)です。 今月21日、リクルートテクノロジーズオープンラボを開催しました。今回のテーマは自然言語処理です。現在までも何回か社内向けのものは開催されてきたのですが、対外的なオープンラボは初めてです。オープンラボでは2つの発表が行われました。ひとつは首都大学東京の小町守先生による発表「自然言語処理の新展開」で、もう一つは私の発表「ATLにおける自然言語処理関連技術の事例紹介」です。 今回自然言語処理をテーマにすることが決まった際、外部の発表者(専門で自然言語処理を研究している方)にもご登壇いただこうという話になりました。私がこの話を聞いた時、自然言語処理学分野で名高い小町先生にお願いしたいと考えました。とはいえ数カ月前に小町先生とお話した際、今年は忙しいという話を聞いていたので登壇してもらうのは難しいかと考えていました。無理を承知でお願いのメールを送付していたとこ
ATLの大杉です.以前公募していたリクルート自然言語処理ハッカソンの報告です. 遠方1から総勢10名の参加者が,PCPの一室に5日間引きこもって,リクルートグループの運営している、あるサービス内のニュースコンテンツと商材情報の,それらに紐付いたアクセスログ2を分析しました. ちょっと狭かったことが反省点ですが、非常に集中できる環境が提供できたかな,と思います. ニューヨーク大学の関根聡先生も見学に来られました. 最終日はリクルートテクノロジーズ社長も含めた社員の前でプレゼンを行い,自分の分析アイデアや分析結果の素晴らしさについて語っていただきました. ハッカソンなので順位もつけます.最優秀賞は某電子書籍デバイス,優秀賞(テクノロジー部門,技術部門の2つ)は図書券1万円分でした. ニュース記事内の単語間の距離を計算することで,「受けるキーワードの組み合わせの生成」 高PVの記事タイトルから「
申し込みを締め切らせていただきました.たくさんのご応募ありがとうございました. ATLの大杉です.先日,創造力と妄想力が試されるモニタの募集を告知させていただきましたが,今度は工学力と企画力が試されるイベントの告知です. 要約:リクルートのデータを使ったハッカソンを3/23~3/27の1週間行うので,その参加者を募集 主催:(株)リクルートテクノロジーズ アドバンスドテクノロジーラボ 参加要件:自然言語処理やその周辺の数学を専攻・興味ある大学生.インターンではないので学部1年生でも博士課程の学生でも可.年齢制限もなし. 場所:東京駅すぐのリクルートテクノロジーズのオフィス 期間:3/23~3/27 10:00~18:00 (初日のみ13:00開始.最終日は懇親会あり) スケジュール: 初日:13:00集合,PCセットアップ,レギュレーション説明など 18:00終了 2日目から4日目:10:
APソリューショングループ(以下ASG)の宮川です。リクルートテクノロジーズAdventCalendar2014 の12/20分のエントリーとして書きます。 以前このブログでも紹介したPusnaRSですが、運用しだしてもうすぐ1年が経ちます。 PusnaRSは2013/12/23に旧システムからの移行を行ったのですが、トラブって12/24の深夜まで作業を行う辛いクリスマスイブを過ごしたのは今となっては良い思い出です。 というわけで、運用しだしてもうすぐ1年という区切りになります。 このタイミングでPusnaRSについてもう少し詳細を共有していこうと思い、@IT様に連載記事を持たせてもらう事となりました! 全4回を予定しており、初回は全体のアーキテクチャ構成について掲載しています。第2回は相野谷がDynamoDBについての掲載する予定です。また、11/25に日経BP様主催のシステム高速化Fo
スマートデバイスグループの片渕です。 この記事はリクルートテクノロジーズAdvent Calender 2014の19日目の記事です。 前日は,@ainoyaさんのモバイルアプリ開発で面倒なサーバAPIバックエンドの切り替えを動的に行うについてでした。 今回は,私が所属しているスマートデバイスグループでAndroidエンジニアがどんな技術を利用して開発を進めているかに関してご説明します。 組織 リクルートテクノロジーズのスマートデバイスグループはゼクシィやSUUMOなどリクルートの中でも比較的規模の大きいアプリ開発をミッションとしている組織です。 100人を超える大所帯ですが,その内Androidエンジニアは約30名程となっています。同様にiOSエンジニア,QAメンバーが30人程在籍しています。 技術 IDE Androidといえば気になるのが開発環境だと思いますが,原則としてAndroi
アドバンスドテクノロジーラボの石川有です. 株式会社リクルートテクノロジーズ Advent Calendar 2014 – Qiita の 12/16 分でエントリーを書きます. 大規模データを扱った機械学習用ライブラリがオープンソースで利用できる便利な時代ですが,まだまだ真の意味でエンジニアリングと機械学習研究の融合は果たせていないと思います. 従来のソフトウェアエンジニアリングではソースコードに対する知見が提案され実用されていますが,いざ機械学習システムの開発・運用に適応してみると「それだけ」では足りないということを実感します. その開発と運用のしづらさは何によるものなのか,それを回避するためのアンチパターンはなんなのかなどのヒントを,Google の D. Sculley らが Machine Learning: The High Interest Credit Card of Te
ATLの伊藤です。 先日大阪大学で一コマの講義をしてきました。内容は研究を基にしたオープンソースの現状について解説です。 後半で研究系のオープンソースを開発、公開する際に気をつけるポイントについて説明しました。 スライドの内容 気をつけるポイントでは、オープンソースを使わせてもらう際に、一般的に存在して欲しいポイントをまとめています。これらのポイントは研究系のとんがったツールでは特にあってほしいと感じています。とはいえ私自身オープンソースを育て、伝える難しさを痛感している状態です。そのため書いた内容に自信があるわけではない点についてご了承ください。
アドバンスドテクノロジーラボの石川有です. 2014年11月20日に,Apache Spark を用いた機械学習の勉強会を開催しました. Apache Spark の利用としてもっとも期待されてることの1つが,ビッグデータをより高速に処理できる機械学習ライブラリとしての側面だと思います. 石川の発表文の資料は,slideshare にて公開しています. ターゲットとしては,Apache Spark の基礎知識を踏まえた上での Spark のクセの解説と二項分類器のアルゴリズムである Logistic Regression を MLlib でどう使うかのチュートリアルを解説しました. イベントにご参加いただくにあたって事前にとったアンケートでは,まだ半分以上の方が Apache Spark を利用されていないという回答でした. さらに Apache Spark の機械学習ライブラリである M
APソリューショングループの相野谷(@ainoya)です.このたびATLと共同で,CIやCDにおけるビルドパイプラインの実行を手助けする小さなツールwalterを開発しました. 開発の動機: Jenkinsプラグインに強く依存するビルドパイプライン設定 Jenkinsを使ってCIを実現する場合,複数のジョブを繋げて一連の処理フロー(ビルドパイプライン)を作るのが一般的かと思います.Jenkinsには,ビルドパイプラインを構成するための便利なプラグインがあり,これを使って失敗時の実行制御や,ジョブの並列実行制御を簡単に設定できます. ところが,こうしたプラグインで実際にCIを運用してみると,ちょっと惜しい点がいくつか出てきました. パイプラインの全体実行フローをJenkins上でしか確認できない Jenkinsジョブを実際にキックするまで動作が確認できない 設定の移行がしづらい.GUI中心で
APソリューショングループの吉田と相野谷(@ainoya)です. 先日リクルートテクノロジーズで行われたClojure夜会で,下記2つのLTをさせていただきました. 吉田: “会社でClojure使ってみて分かったこと” Clojureを業務で使用した実例の紹介です.Clojureで実装を行う上で良かった点や,苦労した点についてLTしました. 相野谷: “JavaOneでRich Hickeyのセッションを聞いてきた話” 今月頭にサンフランシスコで開催されたJavaOneに参加し,Clojureの作者であるRich Hickeyのセッションを聞いてきたので,その所感をLTしました. Clojure夜会の様子 イベントは参加申し込み100人という予想を超える盛況ぶりで,Clojureへの注目の高まりが感じられました.主催の@tnoborio)さん,@kawasimaさん,発表者の皆様ありがと
タブレットを自分で組み立てる。テクノロジー愛好家たちは安いPCプロセッサーを利用して“PiPad”を自分で組み立てたのだが、£210(約35,617円)もかかってしまった。 10.75インチのPiPadの外観素材はカバノキの合板とカーボンファイバーである。 中身はRaspberry Pi(ラズベリーパイ)コンピューターで、OSはLinuxベースのRaspbian OSである。 マイケル カスター氏は$350を費やし、2週間で作り上げた。 PiPadはタッチスクリーン、USBポート、イーサネットポート、オーディオジャックを搭載している。 ライター:ヴィクトリア ウールラストン 最近では£30(約5,930円)以下でタブレットを購入することができるのだが、どのタブレットも同じようなものである。「何か違うもの」を作ろうという試みで、オハイオ州に拠点を置く発明家がタッチスクリーン、USBポート、ア
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