新技術を使った次世代の商品の見せ方～ヤフオク!のマルチビュー機能～ #yjtc

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2021年1月にヤフオク!アプリに商品を多角的に撮影／閲覧できる機能「マルチビュー」が導入されました。ヤフオク!にマルチビュー機能が追加された理由やマルチビュー機能を実現する多視点技術についてお話しします。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/4Fi9cb0x6LU

Technology

Yahoo!不動産では「新しいおうち探し」が体験できるAIアシスト検索を提供しています。AIアシスト検索ではさまざまな軸をレコメンドすることによって検索をサポートしています。本セッションでは、AIアシスト検索のレコメンドがクラスタリングや深層学習といった手法を使って、どのように実現されているのかを紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/-uhdjlcfcmQ

ビッグデータから人々のムードを捉える #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

ムード（気分）は人間の行動に大きく影響します。インターネットサービスにおいて、もし人々のムードを考慮し寄り添えたなら、より魅力的なサービスが提供できるのではないでしょうか。本セッションではヤフーが持つビッグデータを用いて「ムードを推定する」取り組みについてご紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/WyZOmUN52-s

モデルではなく、データセットを蒸留する

Takahiro Kubo

Yahoo! JAPANのIaaSを支えるKubernetesクラスタ、アップデート自動化への挑戦 #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

Yahoo! JAPANのIaaS基盤では200超のOpenStackクラスタが稼働しており、それらのコントロールプレーンをKubernetes上にデプロイしています。IaaSチームで管理している十数のKubernetesクラスタは古いバージョンのまま運用が続けられていたため、現在、段階的にバージョンアップおよびその自動化に取り組んでいます。このようなクラスタ群をメンテナンスする中で、工夫した点や失敗した点、得られた知見を紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/F5EQqWOw8So

SAT/SMTソルバの仕組み

Masahiro Sakai

ヤフーでは、さまざまな形で機械学習を活用してきました。その経験をもとに、AIプラットフォームと連携し、MLOpsの導入・推進を進めています。本セッションでは、サイエンス部門におけるMLOpsを推進するためにこれまで行ってきた取り組みについて紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/tf9C0sLOZ14

DockerコンテナでGitを使う

Kazuhiro Suga

テスト文字列に「うんこ」と入れるな

Kentaro Matsui

Homotopy法による非線形方程式の解法

Hideo Hirose

非線形方程式の解法にはNewton法が定番。しかし、収束は初期値に敏感であることはあまり教科書に載っていない。非常に簡単な問題でもいいので試しに指数関数が入った方程式をNewton法で解いてみるとイライラしてくるくらい初期値設定が難しいことがわかる。現実問題とはそんなもの。初期値設定を手助けする意味でHomotopy法を使ってみる。数学的には美しい理論。おもしろいのはHomotopy法を使うということは微分方程式を解いていることにつながるということ。エンジョイして欲しい。

深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで

Yahoo!デベロッパーネットワーク

ヤフーでは開発迅速性と品質のバランスをどう取ってるか

Yahoo!デベロッパーネットワーク

Test Engineers Meetup 近年のソフトウエア開発では、ビジネス変化への対応がスピーディーであることが求められます。いかに迅速にかつサービスの品質を落とさずにお客様へ新しい価値を提供できるかが重要です。このプレゼンテーションでは、開発迅速性とサービスの品質の計測と可視化、そして、2つの要素をバランスよく改善するべく自分たちが取り組んでいることを事例として紹介します。

データの価値を最大化させるためのデザイン～データビジュアライゼーションの方法～ #devsumi 17-E-2

Yahoo!デベロッパーネットワーク

2022年2月17日・18日に開催された「Developers Summit 2022」1日目の登壇スライドです。ヤフーのデータソリューション事業やデータサイエンス部門のデザイナーとして、日々の業務においてデータに直接に触れる機会の多いエンジニアの皆さんとデータビジュアライズの観点で共有し実践していることをご紹介します。

LakeTahoe

Yahoo!デベロッパーネットワーク

アジャイルベンダーの未来

Yukio Okajima

情報共有は、なぜGoogle Docsじゃなく、 Confluenceなのか。

Narichika Kajihara

最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情

Yuta Kikuchi

オンプレML基盤on Kubernetes 〜Yahoo! JAPAN AIPF〜

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Ml system in_python

yusuke shibui

第45回elasticsearch勉強会 BERTモデルを利用した文書分類

shinhiguchi

ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方

BrainPad Inc.

SpringBootTest入門

Yahoo!デベロッパーネットワーク

シリコンバレーの「何が」凄いのか

Atsushi Nakada

シリコンバレーのスタートアップを数多く取材する中で気付いた「シリコンバレーにおけるディシプリン（規律）の存在」や「General Electric（GE）やIBM、SAPといった老舗企業が必死になってシリコンバレーのスタートアップを真似している理由」、そして「日本企業がイノベーションを実現するための処方箋」について解説します詳しく知りたい場合は「GE 巨人の復活」をご覧下さい。 http://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/17/P55110/ 今後の記事は「シリコンバレーNext」をご覧下さい。 http://itpro.nikkeibp.co.jp/siliconvalley/

オンプレML基盤on Kubernetes パネルディスカッション

Yahoo!デベロッパーネットワーク

Persistent-memory-native Database High-availability Feature

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What's hot

分散ワークフローエンジン『Digdag』の実装 at Tokyo RubyKaigi #11

Sadayuki Furuhashi

ネットワークシミュレータで手軽にネットワークのお勉強（GNS3編）

Wataru NOGUCHI

asm.jsとWebAssemblyって実際なんなの？

Yosuke Onoue

サイエンス領域におけるMLOpsの取り組み #yjtc

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eコマースと実店舗の相互利益を目指したデザイン #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

2021年の「グッドデザイン賞」ではヤフーから4案件が受賞しました。本セッションでは「PayPayモールの実店舗在庫連携」について、案件の立ち上げから、リリースを通して改善・工夫した事、グッドデザイン賞の受賞経緯など、デザイナー目線でお話しします。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/MFnZd1j4SUk

ヤフーを支えるセキュリティ～サイバー攻撃を防ぐエンジニアの仕事とは～ #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

世の中にはサービスのセキュリティを脅かす犯罪者がたくさんいます。ユーザーを犯罪者から守り、サービスを安心安全に利用していただくため、高度化するサイバー攻撃に日々対応する必要があります。ヤフーにおけるセキュリティの一翼を担っているCSIRTとSOCについて紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/boqitqHobrc

ヤフーのAIプラットフォーム紹介～AIテックカンパニーを支えるデータ基盤～ #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

ヤフーはAIテックカンパニーを目指し、その実現に向かって進んでいます。そのためには、AI開発のためのデータ基盤が必要です。本セッションでは、AI開発に必要なデータ基盤の全体概要と、開発を効率化するAIプラットフォームを紹介をします。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/XZKOHIfEnsU

PC版Yahoo!メールリニューアル～サービスのUI/UX統合と改善プロセス～ #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

2021年9月、PC版Yahoo!メールを10年ぶりにリニューアルしました。技術刷新を機にweb・アプリのUI/UXを統合し、Yahoo! JAPANのサービスとしての一貫性あるデザインにしました。大規模リニューアルの改善ポイントとそのプロセスについてご紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/zuE6IysVsNw

モブデザインによる多職種チームのコミュニケーション改善 #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

ヤフーは昨年「ワクチン接種キャンセル枠お知らせサービス」を公開しました。多くの関係者が存在するプロジェクトでありながら、リモートワーク環境下での協業、高いスピード感が必要となるプロジェクトでした。本セッションではこのプロジェクトの成功につながった「モブデザイン」という取り組みについて、その効果やうまく運用するためのポイントを紹介します。実際にモブデザインを行っている様子もご覧いただけるので、特に多職種チームでスピード感のある意思決定をしていくことに課題感をお持ちの方へのヒントになればと思います。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/lmsY2uCP6lY

ユーザーの地域を考慮した検索入力補助機能の改善の試み #yjtc

Yahoo!デベロッパーネットワーク

Yahoo!検索の入力補助機能について、ユーザーの現在位置を考慮することによる改善施策を題材として、施策の検討からオフラインでの実験、A/Bテスト、リリースまでの一連のプロセスについて紹介します。 Yahoo! JAPAN Tech Conference 2022は2022年2月3日、4日に開催しました。 https://techconference.yahoo.co.jp/2022/ アーカイブ動画はこちらからご覧ください。 https://youtu.be/8kXmkBTw0nU

The potential of Kubernetes as more than just an infrastructure to deploy

Yahoo!デベロッパーネットワーク

分散密ベクトル探索エンジンである Vald ( https://vald.vdaas.org ) は、 Kubernetesを単なるデプロイするためのインフラとしてだけではなく、Valdのアプリケーションロジックが直接Kubernetes APIを利用し分散密ベクトル探索エンジンValdの分散レイヤーの一部として利用しています。 ValdはGraph&Tree構造からなるベクトルインデックス構造をIn-Memory上に保持しており、各Podは別々のGraph空間を有していてKubernetesのAPIから取得できる情報をもとに各Podのベクトルインデックスの管理を行っています。このスライドでは、アプリケーションからcontroller-runtimeを利用し直接 Kubernetes API を利用する真の Kubernetes ネイティブアプリケーションであるValdの事例について紹介します。

Yahoo! ニュースにおけるドキュメント管理の事例紹介

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ライフステージの変化の中でエンジニア管理職として働くコツ #devsumi A-5

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ユーザー情報格納基盤におけるApache Pulsarの利用事例

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Yahoo! JAPANを支えるログ・メトリクス転送システムのE2Eモニタリングの取り組み

Apache Pulsarのデモ

Apache Pulsarの概要と近況

KafkaとPulsar

防災大国を目指して、PM になって日々の経験 #mixleap

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ヤフーとChatworkさんが「プロダクトマネージャーのあり方について」をテーマに勉強会を開催。ヤフーからは「Yahoo!ニューストピックス」と「災害マップ」のプロダクトマネージャー2名が、それぞれの取り組みや考え方について話しました。イベントページURLはこちらです。 https://yahoo-osaka.connpass.com/event/219897/

プロダクトマネージャーとしてのチーム運営術 #mixleap

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【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow

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YouTube nnabla channelの次の動画で利用したスライドです。【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow https://youtu.be/3IKCrAPe55k Consistency ModelとRectified Flowに関連する以下の論文を紹介しています。 Consistency models（解説編Part1で紹介） - “Consistency Models,” ICML 2023. - “Improved Techniques for Training Consistency Models,” ICLR 2024. - “Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion,” ICLR 2024. Rectified flow（解説編Part2で紹介） - “Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow,” ICLR 2023. - “InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation,” ICLR 2024.

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単腕マニピュレータによる複数物体の同時組み立ての基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...

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セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが，その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる．一般に，複数物体を同時に組み立てる際は，対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる．ただし，この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし，部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる．この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により，治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた．すなわち，環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して，組み立て作業条件を検討している．本研究ではこの方策に基づいて，複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする．このとき，対象物のロバスト性を考慮することで，仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する．作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ，簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す．さらに，作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する． This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.

MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。

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【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching

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公開URL：https://arxiv.org/pdf/2404.19174 出典：Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023) 概要：リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat（Accelerated Features）」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。

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