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2022.3.6公開 2023.6.22更新 株式会社Laboro.AI マーケティング・ディレクター 和田 崇 概 要 大量データの分析を得意とするAIの活用分野の一つに、需要予測があります。人間には難しいビッグデータの解析も、AIであれば高速に処理し、経営判断に役立てられる予測も可能になるかもしれません。しかし、そもそも需要は予測できるものなのでしょうか。AIによる需要予測のメリットや導入事例の他、「需要とは何か」について考えを巡らせていきたいと思います。 目 次 ・完璧な需要予測は、人にもAIにも難しい ・需要予測AIを用いることのメリット ・勘を信じて生まれる、業務効率化 ・信頼が生まれれば、強い根拠になる ・需要予測の代表的な手法 ・移動平均法 ・指数平滑法 ・回帰分析 ・機械学習 ・需要予測AIを確かなものにするポイント ・やはりデータをそろえる ・現場とともに作っていく ・需
エンジニアコラム 広い技術領域をカバーする当社の機械学習エンジニアが、 アカデミア発のAI&機械学習技術を 紹介&解説いたします。 − 新日英対訳コーパス − 2021.11.9 Laboro.AI Inc. Machine Learning Engineer Zhao Xinyi (※このコラムでは、当社が開発した機械翻訳モデルによる日本語訳を各セクションに掲載しています。翻訳文は、その性能を実感いただくことを目的に、いくつかの用語を置き換える以外は人手による修正は行なっておりません。そのため、一部文章に不自然な箇所も含みますことをご了承ください。) INTRODUCTION Parallel corpus is essential to Natural Language Processing (NLP) research, especially when it comes to tra
エンジニアコラム 広い技術領域をカバーする当社の機械学習エンジニアが、 アカデミア発のAI&機械学習技術を 紹介&解説いたします。 2020年10月7日 株式会社Laboro.AI リード機械学習エンジニア 濱本 雅史 概 要 画像に写っている人などの対象物の特徴点を検出する「キーポイント検出」は、画像解析の領域でも主要なトピックの一つです。オープンソースで公開されているモデルも多くあるほか、ビジネスシーンでも人体等の骨格検出や姿勢推定に利用されるなど多くの事例が生まれています。 このコラムでは、キーポイント検出の概要と、そこで用いられる代表的な手法について最新の研究も踏まえてご紹介していきたいと思います。 目 次 ・キーポイント検出とは ・キーポイント検出のビジネス応用例 ・キーポイント検出の全体像 ・キーポイント検出の2つのアプローチ ・Top-Downアプローチ ・Bottom-Up
2020.11.11 概 要 将来的にAIを導入したいと考えていても、具体的な知識がない中で一から企画を立ち上げるのはかなり難しいことです。具体的に何から手をつけていいか分からない方も多いかもしれませんが、まずはAIとは何かについて理解し、開発に必要な事柄を整理することも重要なプロセスです。 このコラムではAIの基礎的な話から、開発の流れ、開発のために必要なもの、各スキルの学び方についてご紹介していきたいと思います。 目 次 ・そもそもAIとは何か? ・AIの概要 ・AIの種類 ・AIとビッグデータ ・AI開発のプロセス ・1.構想フェーズ ・2.PoCフェーズ ・3.実装フェーズ ・4.運用フェーズ ・AI開発に必要なもの ・プログラミング言語 ・開発環境 ・ライブラリとフレームワーク ・AI開発の学び方 ・まとめ そもそもAIとは何か? AIという言葉にはさまざまな捉え方があり、曖昧な
エンジニアコラム 広い技術領域をカバーする当社の機械学習エンジニアが、 アカデミア発のAI&機械学習技術を 紹介&解説いたします。 2020.10.20 株式会社Laboro.AI リード機械学習エンジニア 大場 孝二 概 要 気温や降水量をはじめとする気象データや交通量データなど、時間の変化に沿ってまとめられた情報は、時系列データと呼ばれます。時系列データは、時期や時間ごとの変化を捉えるため主に用いられますが、ビジネスシーンではこうした時系列情報をただ捉えるだけでなく、急激な変化や異常が起きた場合にそれを察知したり、場合によっては通知するような仕組みを検討することも重要なポイントになるはずです。 このコラムでは、こうした時系列データに表れる異常を検知するための手法「時系列異常検知」の紹介と、とくにSR法と呼ばれる手法の技術解説をしていきます。 目 次 ・時系列異常検知とは ・Spectr
「AIは、すべての産業と生活を変えるテクノロジーだ。」 だとすれば、その使い方に限界を設けてしまうことは賢明ではありません。 私たちは、すべてのシーンでAIが活用されるよう、 持ちうる限りの知恵を注ぎます。 そのために最も必要なことは、なにか。 それは、テクノロジーとビジネスを『つなぐ』能力。 つまり、「技術でできること」と「産業に価値があること」の 接点を見つけ、カタチにする能力です。 私たちは、 すべての産業での価値創造に向けて、 テクノロジーとビジネスをつなぐプロフェッショナルとして、 その能力を磨き続けます。
エンジニアコラム 広い技術領域をカバーする当社の機械学習エンジニアが、 アカデミア発のAI&機械学習技術を 紹介&解説いたします。 株式会社Laboro.AI リード機械学習エンジニア 内木 賢吾 2020.2.13公開 2022.4.25更新 概 要 ディープラーニングは、機械学習の中でもとくに研究が盛んに行われているテクノロジー分野の一つです。アカデミアでの研究だけでなく、企業がAIを導入・活用するにあたってもディープラーニングを採用したAIモデルの開発が多数行われていますが、とくにエッジAIの分野では、デバイスの能力に制約がある中でいかにAIが持つ可能性を最大限に引き出せるかが、重要な検討ポイントのひとつです。 このコラムでは、モデルと呼ばれる入力に対して何かしらの処理をした結果を出力する処理を軽量化するための技術「モデル圧縮」について、その概要を紹介します。まず、モデルの軽量化が必
エンジニアコラム 広い技術領域をカバーする当社の機械学習エンジニアが、 アカデミア発のAI&機械学習技術を 紹介&解説いたします。 Laboro.AIオリジナル日本語版BERTモデルを公開 2020.4.17 株式会社Laboro.AI 代表取締役CTO 藤原 弘将 機械学習エンジニア 趙 心怡 概 要 Laboro.AIは、近年AI自然言語処理の分野で注目を集めるアルゴリズムBERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)を独自に事前学習させた日本語版モデルを開発し、オープンソースとして公開いたしました。こちらでは、その開発背景やモデルの詳細についてご紹介します。 なお、さらに詳しい情報やモデルのダウンロードをご希望の方は、こちらのGitHubをご確認ください。 また、2020年12月18日、当モデルに蒸留を施した
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