MoT Lab

Mobility Technologies の技術情報などを紹介するブログです。

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KaggleAIDeep Learning

はじめに 2020 年 10 月に終了した Kaggle のコンペ 「RSNA STR Pulmonary Embolism Detection」で MoT のメンバー 佐藤*、島越*で構成されるチームで、784 チーム中9位となり、金メダルを獲得しました! 本記事では、このコンペの概要と我々のソリューションを紹介したいと思います。なお、本記事は佐藤、島越の共著となります。また使用したコードはgithub 上でも公開しているのでぜひご覧ください。

AI
November 20, 2020

はじめに 2020/08/23~2020/08/27 にかけて開催されたKDD2020(The 26th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)に佐藤と島越が参加しました。KDD は機械学習やデータマイニングに関するトップカンファレンスの1つであり、Mobility に関する手法も数多く提案されています。今回KDD2020 はCOVID-19 の影響もありオンラインでの開催となりました。 本記事ではKDD2020 で佐藤・島越がそれぞれ興味を持った論文を紹介させていただきます。記事内では簡単に概要を説明させていただき、より詳細な内容は Mobility Technologies と DeNA が合同で行っている技術共有会のスライドをご参照頂ければと思います。

Rust
November 17, 2020

こんにちは。AI技術開発部の加藤(@_tkato_)です。前回に引き続きプログラミング言語Rustの社内イベントを開催しました。本記事では、イベントの紹介と一部の発表資料を公開します。

AIDeep Learning深層学習
October 28, 2020

はじめまして、AI技術開発部の加藤(@nk35jk)です。本記事では、コンピュータビジョン分野において近年注目されつつある研究トピックである、ラベルの与えられていない動画データを用いて画素レベルでの物体追跡(dense tracking)を学習する研究の動向を紹介します。

Rust
October 01, 2020

こんにちは。AI技術開発部の加藤(@_tkato_)です。先日プログラミング言語Rustの社内イベントを開催しました。本記事では、イベントの紹介と一部の発表資料を公開します。

MLOpsOptunaKubeflow PipelinesAIハイパーパラメータチューニング
September 30, 2020

Nuxt
September 29, 2020

はじめまして、バックオフィスシステム第二グループの辻田です。参画してからもう少しで3ヶ月目を迎えようとしています。主に運用改善系のお仕事をさせていただいていて、インフラとサーバーサイドを触ることが多いです。今回は、わたしの大好きなNuxt.jsにいま勉強中のクリーンアーキテクチャを当てはめてサンプルを実装してみたので紹介したいと思います。業務で実際に試した内容ではないのですが、今後機会があれば挑戦したいと思っていますし、こんなことしてるメンバーもいるんだなあくらいの温度感で読んでいただければと思います。

AIDeep Learning深層学習MLOps
September 28, 2020

はじめまして、AI技術開発部の齋藤です。現在MoTではタクシー配車アプリの「GO」と「JapanTaxi」アプリを運営していますが、今回はDataRobot Japan主催の第1回 MLOps 勉強会 Tokyoにて、「JapanTaxi」アプリに導入している機械学習モデルについてお話させていただいたのでそちらについて紹介します。

Looker
September 09, 2020

はじめまして、AI技術開発部分析グループの伊田です。MoTではタクシー配車アプリのKPIなどを筆頭にBIツール「Looker」でレポートを作成し、Slackに日々配信しています。この時、稀にSlack配信が失敗する場合があります。Lookerにはリトライ機構がないため配信が失敗した場合は障害対応として手動でレポートを再配信する運用が発生します。本記事ではLooker APIを利用してスケジュール配信を自動リトライする方法を紹介したいと思います。

ServerSideFrontEnd
September 07, 2020

tl;drTypeScript(React)+Pythonの開発環境を開発者間で揃えるには、VS Codeの設定に落とし込むことが便利です。記事中に、TypeScriptの設定tsconfig.jsonと、webpackの設定webpack.config.js があります。記事中に、VS Codeで、Web APIのPythonとフロントエンドのTypeScriptをそれぞれデバッグするための設定 .vscode/launch.json があります。2つのデバッグを順番に起動すると、Web APIとフロントエンドのTypeScriptを連携してデバッグ実行ができます。

AIDeep LearningQuantization
September 03, 2020

はじめまして、AI技術開発部の亀澤です。AI技術開発部では様々な機械学習モデルの開発に加えて、車載デバイスやクラウド上でDeep neural network (DNN)を使ったリアルタイムな予測を行うための、DNNの高速化や軽量化にも取り組んでいます。この記事では、エッジデバイスでDNNを動かす上で、高速化、軽量化に効果があるDNNの量子化について次の3点について説明していきます。

AIDeep Learning深層学習
September 03, 2020

こんにちは、Mobility Technologies (以下 MoT) の AI 技術開発部 AI 研究開発第二グループのパエです。MoT では、タクシー配車以外にも、MaaS 発展のための次世代サービス実現に向けて研究開発を行なっています。本記事では、そうした取り組みの一つとして我々が開発中のドライブレコーダ映像から自車両が走行するレーンの番号を認識する技術について紹介します。

AI
August 14, 2020

2020/7/5 ~ 2020/7/10 にかけて開催された ACL 2020 (The 58th Annual Meetings of the Association for Computational Linguistics) にデータサイエンスグループの 藤川田口 が参加しました。

AIDeep Learning深層学習学会
August 12, 2020

MoTメンバーの内田祐介が第76回(令和元年度)電子情報通信学会論文賞を受賞しました。本論文は中部大学の山下准教授との共著のCNNモデルに関するサーベイ論文です。

KaggleAIDeep Learning
August 11, 2020

 初めまして。MoTのAI技術開発部アルゴリズム第一グループの島越 [1]です。本ブログでは、私が最近ソロで3位入賞を達成したKaggleのコンペティション「TReNDS Neuroimaging」で行った取り組みについて紹介したいと思います。また、今回使用したコードについては、github上でも公開しているのでよろしければそちらもご覧ください。

AIRustTesting
August 11, 2020

はじめまして、AI技術開発部の廣安です。私たちのチームでは、機械学習を使用したシステムをRustで開発しています。本記事では、機械学習システムのテストに役立つスナップショットテストという手法をRustで実践する方法を紹介します。

AIRust
August 04, 2020

はじめまして、AI技術開発部の加藤(@_tkato_)です。私たちはエッジ x クラウドの機械学習システムのプロダクション開発を行う上で、Rustを開発言語の一つとして利用しています。今後はこのブログを使って、私たちがRustで開発している際に得た知見を共有していきたいと思います。

AIKaggle
July 21, 2020

 記念すべき MoT (Mobility Technologies) の技術ブログ第一号記事です :) MoT はタクシーアプリなどの事業統合により、2020 年 4 月から新体制でスタートしたモビリティ DX カンパニーです。「移動で人を幸せに。」をミッションに、タクシーアプリ『JapanTaxi』、『MOV』の運営の他、タクシー車内での広告や決済、タクシー需給予測による乗務員の営業サポート、ドライブレコーダーや交通事故削減支援システム『DRIVE CHART』、自動運転社会やスマートシティの実現を見据えたビッグデータ解析などの R&D 事業と、幅広く事業を展開しています。 本ブログではそんな MoT の強みの一つ、『技術』にフォーカスして様々なお話をさせて頂きます!第一回の本記事では、データ分析コンペティション Kaggle において MoT メンバーが奮闘し、上位成績を収めた際の話を共有させて頂きます!!はじめに  2020 年 6 月に終了した Kaggle のコンペ Tweet Sentiment Extraction で MoT のメンバー 田口*、藤川*、山川*、松井*並びに社外のチームメンバー tkm2261 さんで構成されるチームで、2,227 チーム中 5 位となり、金メダルを獲得しました! 本記事では、このコンペの概要と我々のソリューションを紹介したいと思います。なお、本記事は田口、藤川、山川、および松井の共著となります。

行灯Laboハードウェア
February 07, 2020

行灯LaboAndroid
December 24, 2019

行灯LaboProductManager
December 22, 2019

行灯Labo自動運転
December 17, 2019

行灯LaboLookerBIデータ基盤
December 06, 2019

行灯LaboGCPデータ基盤
December 03, 2019

行灯LaboMLOps
November 20, 2019

行灯LaboKubernetes
December 13, 2019

行灯LaboテストSET
August 07, 2019

行灯LaboイベントAndroid
July 09, 2019

行灯LaboイベントAndroid
February 20, 2019

行灯LaboAndroidテスト
December 24, 2018

行灯Labo低レイヤAndroid
December 23, 2018

行灯Labo自動運転論文
December 13, 2018

行灯LaboAndroidGraphQL
December 11, 2018

行灯Labo地図ScalaServerSide
December 10, 2018

行灯LaboBI
December 07, 2018

行灯LaboBIデータ基盤
December 05, 2018

行灯LaboEngineerLife
December 02, 2018

行灯Laboハードウェア
July 19, 2018

行灯LaboGo低レイヤ
July 04, 2018

行灯LaboServerSideRubyGraphQL
June 18, 2018

行灯Laboハードウェア
June 06, 2018

行灯Labo低レイヤ
May 25, 2018

行灯Laboハードウェア
April 25, 2018

行灯Laboハードウェアイベント
April 18, 2018