Sansan Tech Blog

Sansanのものづくりを支えるメンバーの技術やデザイン、プロダクトマネジメントの情報を発信

【Techの道も一歩から】第41回「SageMakerでStep Functionsを使った学習パイプラインを構築するために概念を理解する」

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こんにちは。 DSOC R&D グループの高橋寛治です。

最近は、MLOpsへの興味が大きく、ツールの実利用や勉強会での発表を行っています。

機械学習プロジェクトにおいて、久々の実行や引き継いだコードの実行の際に、順序や実行環境を思い出したり準備したりしながら確認するのはすごく大変です。 コンテナ化された上でパイプラインがあると、実行順序も実行環境も覚えたり記録したりする必要がなくなります。

コンテナとパイプラインを組み合わせて利用するAmazon SageMakerを利用し、学習パイプラインを構築してみました。 その概要とAmazon SageMakerを利用したパイプラインを構築する上で押さえておくべきだと思う概念を簡単に紹介します。

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書評:『施策デザインのための機械学習入門』

こんにちは. DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です. なんと,思いつきで始めたランニングが続いており,最初の1ヶ月は65kmほど走っていたようです! やはり,ばっちり形から入りかっこいいシューズとウェアを用意したのが効いたようです. フルマラソン目指して頑張りたいと思います🏃

さて,先日株式会社ホクソエムの高柳さんより,監修された本をご恵贈いただきました! ありがとうございます!!! いつもはネットワークの分析手法にまつわる連載をしていましたが,せっかくですので,今回は書籍のレビュー・紹介をしたいと思います.

gihyo.jp

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Engineering Team Presentation 第三弾「各社の事業を支えるインフラストラクチャ―」を開催しました

こんにちは、技術本部 Engineering Management部 技術ブランディンググループの相場です。7月に組織改編があり、所属名称が変わりましたが、これまでと変わらず(これまで以上に)、Sansanの技術関連について発信していきます!

今回は先日開催した「Engineering Team Presentation 〜各社の事業を支えるインフラストラクチャ―〜」のイベントレポートをお届けしたいと思います。
sansan.connpass.com

ご好評いただいた第一弾「各社の事業を支えるアーキテクチャ」、第二弾「各社のサービス品質を支えるベストプラクティス」に続き、今回はZOZOテクノロジーズ、DeNA、マネーフォワード とSansanの4社からエンジニアが集まり、各社の事業特性に応じて発生するインフラにおける課題と、その解決方法を発表しました。

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【ML Tech RPT.】第26回 Crowd Counting (群衆の数え上げ) を学ぶ

f:id:sansan_yoshimura:20210222095528p:plain DSOC研究員の吉村です。最近は、現代短歌について少し興味を持ち始めて、歌集を読んだりしています。様々な解釈ができるので、思考を色々と巡らすのがとても楽しいです。まだまだ基礎も分かっていないところもあるので、その辺りも知りつつ更にいろいろな角度で鑑賞できるようになりたいと思っています。

さて、今回は Crowd Counting についての話題を取り上げます。Crowd Counting は、画像上に含まれる対象物 (主に人) を機械で数え上げる問題設定です。ここで言う Crowd は群衆の意味であり、Cloud (雲) とは異なることに注意が必要です。

本記事では、まず基本的な Crowd Counting の問題設定や応用先について確認した後に、今までに提案されている手法をいくつか紹介します。

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【Sansanエンジニア インタビューシリーズ】第1回 Bill One プロダクト開発責任者 大西編

こんにちは、技術本部 Engineering Management部 技術ブランディンググループの馬場です。普段はアシスタントとして、エンジニア向けイベントのサポートや、本ブログの運営サポートを行っています。

今回から新たに、Sansanで働くエンジニアにインタビューをしていくシリーズをはじめます。本シリーズでは、会社のホームページや、求人広告を見るだけでは伝わりにくい、社内のエンジニアの考え方や雰囲気をお伝えしていきます。

初回は、クラウド請求書受領サービス「Bill One」のプロダクト開発の責任者を務める大西にインタビューをしました。プロダクトマネジメントと開発マネジメントを担当する彼が考える、チームの目指す姿をお伝えします。
bill-one.com

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歴史をたどってディープラーニングを学ぶ 第十九回 GPGPU入門 CUDAによる画像フィルタ編

こんにちはニューラルネット老人こと糟谷勇児です。
このようなブログをやっていてなんですが、私自身はほとんどディープラーニングを実務で使っていません。
ディープラーニングがはまるということは、学習データが豊富で、説明力はある程度弱くてもよく、GPUマシンを使っても元が取れるぐらいの価値がある案件です。このような場合、ディープラーニングを使おうが使うまいがある程度成功する案件ということになります。こういう案件なら若手に任せて、老人はみんながさじを投げた案件を頑張るのも役割分担かもしれませんね。

とはいえ基礎知識は重要ということで今回もGPGPUをしていきましょう。

今回はコンボリューショナルネットに必要不可欠な画像のフィルタをCUDAで行う方法について学んでいきます。

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MLOpsについてSansan×Unipos×M3の合同勉強会で発表しました

こんにちは。 DSOC R&Dグループの高橋寛治です。

2021年7月8日に開催された【Sansan×Unipos×M3】事例から学ぶ!MLOps・データ分析基盤 最前線事例共有勉強会において、ニュース配信におけるMLOpsの取り組みについて発表いたしました。

勉強会の概要と発表内容についてご紹介いたします。

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