バオバブが目指す社会 誰もがその人らしくいることが 受け入れられ、 人生の選択肢が 開かれている社会へ 私たちは、働くことに制限がある人も、そうでない人も、互いに違いを認め合い共助する文化を何よりも尊重しています。 働くことを通じて、「それぞれ１人ひとりが自己有用感を高く持ち、適正な対価を得られる環境と文化をつくること」、そして、「それぞれ異なる背景や事情を持っていても、誰もがプロフェッショナルとしてプロジェクトに向き合える仕組みを作り、人材を育成し続けること」を大切にしています。 それは自分で選択・決定し、自分で行動する人が社会に増えることが、不平・不満を家庭、パートナー、会社、地域、そして、国や国籍のせいにすることなく、誰もがみな幸せになることにつながると信じているからです。 １人ひとりがアノテーションのプロとして働くバオバブの文化と仕組みで、私たちは、世界最高品質のAI学習データを提

The most flexible data labeling platform to fine-tune LLMs, prepare training data or validate AI models. # Install the package # into python virtual environment pip install -U label-studio# Launch it!label-studio # Install the caskbrew install humansignal/tap/label-studio# Launch it!label-studio # Clone repo git clone https://github.com/HumanSignal/label-studio.git # Install dependenciescd label-s

Project CodeNet is a large dataset aimed at teaching AI to code. Project CodeNet is a large dataset aimed at teaching AI to code that consists of some 14M code samples, about 500M lines of code, in 55+ different programming languages. "Software is eating the world,” US entrepreneur Marc Andreessen famously wrote in 2011. Fast-forward to today – software is in financial services and healthcare, sma

CPU algorithm trains deep neural nets up to 15 times faster than top GPU trainers by Jade Boyd, Rice University Anshumali Shrivastava is an assistant professor of computer science at Rice University. Credit: Jeff Fitlow/Rice University Rice University computer scientists have demonstrated artificial intelligence (AI) software that runs on commodity processors and trains deep neural networks 15 tim

＜エムスリー Advent Calendar 2020 まで残り1日となりました。Advent Calendar本編に先んじて新卒1〜2年目メンバーが執筆します。＞ エムスリーのエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの李です。インターン累計２ヶ月＋新卒入社８ヶ月にして初めての投稿になります。今回はキーフレーズ抽出アルゴリズムの１つであるEmbedRankを医療記事タグのスコアリングに使ってみた話を紹介したいと思います。 背景 エムスリーでは、ニュースや海外ジャーナルをはじめに、様々な自然言語ベースのコンテンツを取り扱っております。関連記事の表示などの応用先で素性として使われているのは、事前に用意した辞書から選ばれ記事に付与されたタグです。そのタグ付けの役目を担うのはGaussという基盤的なシステムです（Gaussについて紹介するブログはすでにあったのでここは詳細を割愛しますが、気に

LINE、NAVERと共同で、世界初、日本語に特化した超巨大言語モデルを開発　新規開発不要で、対話や翻訳などさまざまな日本語AIの生成を可能に 従来の特化型言語モデルとは異なる、汎用型言語モデルを実現予定。 処理インフラには世界でも有数の、700ペタフロップス以上の高性能スーパーコンピュータを活用 LINE株式会社（所在地：東京都新宿区、代表取締役社長：出澤剛）はNAVERと共同で、世界でも初めての、日本語に特化した超巨大言語モデル開発と、その処理に必要なインフラ構築についての取り組みを発表いたします。 超巨大言語モデル（膨大なデータから生成された汎用言語モデル）は、AIによる、より自然な言語処理・言語表現を可能にするものです。日本語に特化した超巨大言語モデル開発は、世界でも初めての試みとなります。 従来の言語モデルは、各ユースケース（Q&A、対話、等）に対して、自然言語処理エンジニアが個

LINE、NAVERと共同で、世界初、日本語に特化した超巨大言語モデルを開発　新規開発不要で、対話や翻訳などさまざまな日本語AIの生成を可能に従来の特化型言語モデルとは異なる、汎用型言語モデルを実現予定。処理インフラには世界でも有数の、700ペタフロップス以上の高性能スーパーコンピュータを活用 LINE株式会社（所在地：東京都新宿区、代表取締役社長：出澤剛）はNAVERと共同で、世界でも初めての、日本語に特化した超巨大言語モデル開発と、その処理に必要なインフラ構築についての取り組みを発表いたします。 超巨大言語モデル（膨大なデータから生成された汎用言語モデル）は、AIによる、より自然な言語処理・言語表現を可能にするものです。日本語に特化した超巨大言語モデル開発は、世界でも初めての試みとなります。 従来の言語モデルは、各ユースケース（Q&A、対話、等）に対して、自然言語処理エンジニアが個別に

はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を

この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built

TL;DR 機械学習のアルゴリズムには詳しくなりたいけど実装はしない、という立場の人向けの学習資料まとめ 知人向けで、具体的には同僚医師がターゲット読者（めちゃ狭い！）だが、一定度他の人にも役に立つかも 改めて色々眺めてみてやっぱり大学の講義は質の高いものが多いと思った 知人が機械学習のアルゴリズムを学びたいと言っているので、オススメの資料などを見繕ってみるブログエントリ。 機械学習への関わり方を雑にアルゴリズムと実装で分けた場合に、アルゴリズムには詳しくなりたいけど実装をするわけではない、という立場の人向けである。 このようなタイプの人はそんなにいないと思うけど、具体的にはドメインエキスパートとして機械学習エンジニアと一緒にアルゴリズム・データ改善に取り組んでいて、アルゴリズムでどんなことをやっているかをちゃんと理解したい、みたいなのが一例となる。 なんとなくのイメージ的な理解だけだと、

エンジニアリンググループ AIチームの金山 (@tkanayama_)です。2019年新卒でエムスリーに入社してから早くも1年経ってしまいました。 今回は、 "Bayesian Personalized Ranking for Novelty Enhancement" [Wasilewski and Hurley, UMAP'19] という論文を紹介します。Bayesian Personalized Ranking (BPR) のサンプリング方法を工夫することで、推薦するitemが多様になるようにした論文です。 ワラビーです。 推薦システムでは、推薦されたitemセットが画一的になってしまうことが問題となる場合があります。 エムスリーでは医療系会員に対してニュース記事を配信していますが、似た内容のニュース記事が集中的に投稿される時期があります。例えば、3月は大学受験の記事、8月は東医体・西

プラットフォームの概要 AI Platform 生成 AIおよび予測 AIのプラットフォーム もっと詳しく ドキュメント 新機能 ログイン 無料で始める 運用 自信を持ってAIを拡張し、比類のないエンタープライズ・モニタリングとコントロールでビジネス価値を促進 デプロイと実行 再学習と最適化 監視と介入 ガバナンス AIの環境、チーム、およびワークフローを統合し、大規模な範囲での完全な可視性と監視を実現 レジストリと管理 監査と承認 コンプライアンスドキュメント生成 構築 ニーズの進化に合わせて自由に適応できるオープンなAIエコシステムで、迅速なイノベーションを実現 分析と変換 学習とチューニング 組立てと比較 プラットフォーム統合 インフラストラクチャーへのデプロイ ソリューション 業界ごと ヘルスケア 製造 小売業 金融サービス 成果ごと ユースケースのライブラリー お客様事例 Dat

こんにちは、ZOZOテクノロジーズで機械学習の研究開発をしている松井・真木です。2019 年 9 月末にコペンハーゲンで行われた推薦システムのトップカンファレンスである RecSys 2019 に参加してきたので、本稿では参加報告と気になった論文の紹介をします。 recsys.acm.org Overview RecSys では推薦システムに関するアルゴリズムはもちろん、インターフェースやユーザー心理など幅広い話題を扱っています。今年は参加チケットが売り切れたことからも注目度の高さが伺えます。研究発表はロングペーパーとショートペーパーからなり、採択率はそれぞれ 19%、24%でした。個人的に印象的だったのは、参加者の 7 割以上が企業所属である一方、発表者の数でみるとアカデミアの勢力も強かった点です。私はこれまでいくつかの国際会議に参加してきましたが、RecSys は笑いを取りに来る発表者

by Nicole Honeywill 自然言語処理のアルゴリズムは言葉の順序や構造の理解を不得意としてきました。この課題を克服すべく、Googleが新たにデータセットを公開。このデータセットで訓練を行うと、機械学習モデルのテキスト分類精度が50％から80％にまで向上するとのことです。 Google AI Blog: Releasing PAWS and PAWS-X: Two New Datasets to Improve Natural Language Understanding Models https://ai.googleblog.com/2019/10/releasing-paws-and-paws-x-two-new.html Googleは機械翻訳や音声認識で自然言語処理を取り入れていますが、自然言語処理では最先端のアルゴリズムでも「ニューヨークからフロリダへのフライト」

研究開発チームインターンの北田 (shunk031) です。アメリカのアラスカにて行われたKDD2019に参加・発表してきました。 www.kdd.org KDD2019 のチュートリアルやワークショップ、キーノートの中でFairness (公平性) および Explainability (説明性) にフォーカスした以下のものを聴講したので概要をまとめたいと思います。 チュートリアル Fairness-Aware Machine Learning: Practical Challenges and Lessons Learned Explainable AI in Industry ワークショップ Explainable AI/ML (XAI) for Accountability, Fairness, and Transparency キーノート Do Simpler Models Ex

[A version of this post appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator. Subscribe here.] The last time I’d spoken with the NVIDIA at any length about robotics was also the last time we

Toby Mao, Sri Sri Perangur, Colin McFarland Another day, another custom script to analyze an A/B test. Maybe you’ve done this before and have an old script lying around. If it’s new, it’s probably going to take some time to set up, right? Not at Netflix. ABlaze: The standard view of analyses in the XP UISuppose you’re running a new video encoding test and theorize that the two new encodes should r