Machine Learning

Azure AI Custom Visionを用いた MLOpsの実現について

初めまして、去年の11月にInsight Edgeへ参画したEngineerの田島です。 現在の業務では生成AI用いたDX案件や住友商事グループ事業のソフトウェア開発に携わっています。 まだ加入してから数ヶ月ですが、Insight Edgeの特徴として「小回りの良さと技術選定の…

AI画像生成のInpaint技術による学習データ拡張: 異常検知のための新アプローチ

こんにちは、Insigt Edgeで働いているデータサイエンティストの藤村です。 画像認識モデル開発に携わっています。 今回は、画像上の異常検知において一般的な問題である学習データ不足に着目し、その解決方法としての画像生成AI活用について解説します。 異…

クラス間不均衡問題への対処でビジネスコストを考慮する必要はあるか?

こんにちは! 分析チームの梶原(悠)です。今回はクラス間不均衡問題について議論します。 目次 クラス間不均衡問題とは 問題の定式化にまつわる議論 比較シミュレーションの設定 比較シミュレーションの結果 考察 クラス間不均衡問題とは 実務で扱われる多く…

レコメンドエンジンの歴史 - 協調フィルタリングからニューラルネットまで

Introduction こんにちは、住友商事のDXを加速する為の技術専門会社である Insight Edge にてデータサイエンティストをしております佐藤優矢です。 今回は、前職のメガベンチャーで担当していたレコメンドエンジンを、その歴史的経緯を踏まえて、協調フィル…

帰納バイアスと理論研究

はじめに データサイエンティストの五十嵐です。今回は「帰納バイアスと理論研究」というタイトルでお送りします。 機械学習のモデルは、与えられたデータからパターンを学習し、未知のデータに対する予測を行います。この機械学習モデルにおいて、帰納バイ…

データドリフト周辺の調査

こんにちは! Lead Data Scientistの梶原(悠)です。 Insight Edgeには商社内の資源系ビジネス部門から市況・需要予測系の相談が多くよせられます。 しかし、この種の案件は予測モデリングの本質的な難易度とユーザーからの期待値のずれが大きく、なかなか有効…

AIの公平性について調べてみた

はじめに こんにちは!Insight Edgeでデータサイエンティストとして働いている五十嵐です! 最近花粉症が大変すぎて飲み薬に目薬に点鼻薬と毎日薬漬けです。鼻うがいも毎日してます! 今回は、AIの公平性について少し調べてみようかなと思い、調査内容を簡単…

Physics-Informed Neural Networks (PINNs)を減衰振動の運動方程式に適用してみた!

こんにちは!Insight EdgeのData Scientistの石倉です。私は以前、地球物理学を専攻していて偏微分方程式を扱っていたのですが、最近NeurIPSやその他学会などで見られるPhysics-informed neural networks(以下、PINNs)の"Physics"に思わずアンテナが反応し…

KDD 2022 の論文とチュートリアルの紹介

こんにちは!データサイエンティストの伊達です。 今回は、データマイニング分野におけるトップカンファレンスの一つである KDD 2022 で気になった論文とチュートリアルを紹介します。 KDD とは 論文 (Research Track): Wu et al., Non-stationary A/B Tests…

AutoML Conference 2022 を調べてみた

こんにちは。InsightEdgeのDataScientistのSugaです。サウナ内で立ち昇った蒸気をタオルなどであおぐことをアウフグースと言いますが、そのアウフグースをやる熱波師の試験を山梨県まで行って受けて来ました。今回は最近よく耳にするAutoMLについて調べた記…