神戸のデータ活用塾!KDL Data Blog

KDLが誇るデータ活用のプロフェッショナル達が書き連ねるブログです。

【やってみた】Azure Batchでコンテナを動かしてみた!

Microsoft Azureが提供するバッチ実行サービスであるAzure Batchで、コンテナ化したバッチスクリプトを動かす方法をご紹介します。

Kaggleで初めてのメダルを獲得できた話【GBRコンペ】

Kaggleで開催された「Help Protect the Great Barrier Reef」に対して、どのような取り組みを行なって、ブロンズ入賞を果たすことができたのかを振り返る連載の第一弾。今回は、参加したコンペの概要についてわかりやすく解説していきます。

Azure Custom Visionで異常検知!

新聞やニュースなどでよく目にする異常検知。様々な分野ですでに実用化され、他の大多数データと異なるデータを検出する異常検知。AzureCustomVisionを用いて、まずは簡単に異常検知を試してみる方法を紹介します。

【やってみた】EasyOCRで文字認識!

紙面上に存在する文字をカメラで撮影し、その画像をプログラムやAIで解析することで、紙面上の文字をデジタルデータに変換する技術のOCR。EasyOCRというAIモデルを用いて実際にOCRをやってみました。

【やってみた】AutoEncoder+MVTecデータセットで異常検知!

AutoEncoderというAIモデルを用いて、異常検知に挑戦。 AutoEncoderの仕組みを解説と実装、そしてモデルの評価まで解説します。

【第3回 Dropout導入編】PyTorchとCIFAR-10で学ぶCNNの精度向上

Dropoutという方法を用いて、CNNモデルの過学習を根本的に防ぐ方法をご紹介します。

Azure Cognitive Service for Languageでテキスト分析してみた:②キーフレーズ抽出編

Azure Cognitive Service for Languageを用いて、日本語テキストからキーフレーズ抽出を行ってみました。実務で有用か否か、どのような対策が必要かを調査しました。

【第2回 精度評価編】PyTorchとCIFAR-10で学ぶCNNの精度向上

CIFAR-10を用いてCNNモデルをPyTorchで構築ました。今回は、学習フェーズと検証フェーズを基に導き出した最も良いと思われるパラメータの評価を行います。AIの精度評価をします。

Azureで Jupyter Notebookの実行環境整えてみた!

Azure Machine Learning上でNotebookを利用できるように環境構築を進めていきます。Azure初心者の方に向けて項目を1つ1つ解説しています。

新卒社員がSIGNATEの「間取り図解析アルゴリズム作成」に挑戦してBronzeを獲得した話 最終回:モデル提出&順位発表編

SIGNATEコンペの提出方法と順位について 提出方法 順位 コンペ終盤のチームの取り組み 禁忌の閾値調整・・・ 審判の時 まとめ こんにちは! 株式会社神戸デジタル・ラボ DataIntelligenceチームの原口です。 前回は「間取り図解析アルゴリズム作成」の部屋領…

新卒社員がSIGNATEの「間取り図解析アルゴリズム作成」に挑戦してBronzeを獲得した話(4):部屋領域検出編

「間取り図解析アルゴリズム作成」コンペについて 部屋領域検出の際に利用したデータ データセットの変更 部屋領域検出の実際の取り組み 領域検出AIの問題点 まとめ 株式会社神戸デジタル・ラボ Data Intelligenceチームのプラタマです。 前回の記事で、建具…

Azure Cognitive Service for Languageでテキスト分析してみた:①準備編

こんにちは!神戸デジタル・ラボ、DI(DataIntelligence)チームの垣内です。 前回の「テキスト分析入門」シリーズでは、一般的なテキスト分析についてご紹介しました。 今回の連載では、Azureのサービスを用いて実際に手を動かしながら分析を一緒に体験頂け…

【やってみた】YOLOv5+ByteTrackでオブジェクトトラッキング!

こんにちは、株式会社神戸デジタル・ラボ DataIntelligenceチーム(以降DIチーム)の原口です。 今回は、流行のByteTrack*1とYOLOv5*2を組み合わせてオブジェクトトラッキングをやってみました! 実際のトラッキング動画と合わせてご紹介していきます! 本稿…

【第1回 基礎実装編】PyTorchとCIFAR-10で学ぶCNNの精度向上

株式会社神戸デジタル・ラボ DataIntelligenceチーム(以降DIチーム)の原口です。 本連載では、Batch Normalization*1やDropout*2などの様々な精度向上手法を利用することによって、CNNの精度がどのように変化するのかを画像データセットの定番であるCIFAR-…

テキスト分析入門(4):テキスト分析サービスの比較をしてみた

こんにちは、DIチームの垣内です。 これまでの「テキスト分析入門シリーズ」ではテキスト分析とは何かという概要と活用方法を8つご紹介しました。今回は実際に利用できる日本語のテキスト分析サービスをご紹介します。 テキスト分析サービス3選 ~概要編~ M…

新卒社員がSIGNATEの「間取り図解析アルゴリズム作成」に挑戦してBronzeを獲得した話(3):建具検出編

「間取り図解析アルゴリズム作成」コンペについて 建具検出の際に利用したデータ 間取り図画像の特徴 建具領域の特徴 引戸 折戸 開戸 建具検出の実際の取り組み 物体検出AIとは? 入力画像の前処理 データセットの変更 まとめ こんにちは! 株式会社神戸デジ…

新卒社員がSIGNATEの「間取り図解析アルゴリズム作成」に挑戦してBronzeを獲得した話(2):学習環境

株式会社神戸デジタル・ラボ Data Intelligenceチームのプラタマです。 今回のブログは前回に引き続き、「間取り図解析アルゴリズム作成」コンペについてお話しします。私達が参加したコンペの課題は前回の記事で紹介しました。 kdl-di.hatenablog.com アル…

テキスト分析入門(3):人間の業務を担う活用方法

こんにちは、DIチームの垣内です。 これまでの「テキスト分析入門シリーズ」では、テキスト分析とは何か、そして活用方法を8つのうち"情報を抽出したり気づきを得る活用方法"4つをご紹介してきました。本記事では、残る「人間の業務を担う活用方法」4つを事…

テキスト分析入門(2):情報を抽出したり気づきを得る活用方法

こんにちは、神戸デジタル・ラボ DIチームの垣内です。前回公開した記事で、テキスト分析とは何かをご紹介させていただきました。 kdl-di.hatenablog.com 記事の中で、テキスト分析する際は「(何の課題を解決するために)どんな活用をするか?」を考える事…

新卒社員がSIGNATEの「間取り図解析アルゴリズム作成」に挑戦してBronzeを獲得した話

今回の取り組みの目的 コンペチームメンバー 原口俊樹 プラタマ・タウフィク そもそもSIGNATEとは? 間取り図解析アルゴリズム 背景・目的 ルール はじめまして! 株式会社神戸デジタル・ラボ DataIntelligenceチーム(以降DIチーム)の原口です。 今回は新…

テキスト分析入門(1)

初めまして、こんにちは。 株式会社神戸デジタル・ラボ DataIntelligence(以下、DI)チームの垣内です。 ・未経験からデータ分析を学びたい方 ・データで何か業務改善をしたい!というビジネス課題を抱えている方 に向けて情報発信をしていきたいと思います…