【後編】2位入賞！アトランタ開催データコンペティションHuMob'24参加記
こんにちは、ARISE analyticsでデータ分析支援業務を中心に行う「データコンサル」キャリアトラックに所属している徳元です。本記事では、前回の記事に続き、ACM SIGSPATIAL 2024本会議への参加内容についてご紹介します。 ACM SIGSPATIALとは？ ACM SIGSPATIALは、ACM（Association for Computing Machinery:...
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【前編】2位入賞！アトランタ開催データコンペティションHuMob'24参加記
みなさん、はじめまして。ARISE analytics の今井裕貴と申します。 普段は弊社が開発しているOMO（Online Merges with Offline）データを集約したプラットフォームを活用し、位置情報やサービス利用ログを組み合わせたデータ分析業務を行っています。 今回はアトランタで開催された国際会議のデータ分析コンペティションに有志メンバーで参加し、銀賞を獲得しました。その経緯についてご紹介します。この記事を通して、どんどんコンペに参加できる弊社ARISE analyticsに興味を持っていただければ嬉しいです。 HuMob’2024概要 参加したコンペティションはHuMob...
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【kaggle部活動記】商品パッケージコンペ参加レポート
ARISE analytics kaggle部の越智です。 昨年度SIGNATEにて開催されたテクノプロ・デザイン社 商品パッケージ画像解析（上級部門）に参加し銅メダル（14位/41チーム・209人)を獲得することができました。そこで今回は、このコンペの取り組み内容、解法の解説を行いたいと思います。 コンペ概要 コンペの目的 まずは今回のコンペの概要について説明します。 本コンペは、食料や飲料などのパッケージ画像に対して、その栄養成分表示からエネルギーの項目を自動的に抽出して読み取るアルゴリズムの作成をするというとてもシンプルなタスクです。（図はコンペの概要ページより抜粋） データセット...
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【kaggle部活動記】USPTOコンペ参加レポート
ARISE analytics kaggle部の越智です。 今年の7月25日まで開催されていた「USPTO - Explainable AI for Patent Professionals」にソロで参加し銀メダル(44位/571チーム)を獲得できました。 そこで今回はコンペの概要と私が取り組んだアプローチ、上位陣のアプローチを紹介したいと思います。 コンペ概要 コンペの内容 本コンペは、ある特許に対して類似した50件の特許を取得する検索クエリを生成することを目的としています。...
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Good Code, Bad Codeの擬似コードをDart（Flutter）でリライトして理解を深める 〜エラー編〜
IGDのテックチームに所属するエンジニアの江澤です。 本記事はGood Code, Bad Codeを正しく深く理解するために、書籍内で登場する擬似コードをDartでリライトして要点を解説する記事です。 ※書籍名：Good Code, Bad Code ～持続可能な開発のためのソフトウェアエンジニア的思考 - 秀和システム あなたの学びをサポート！ 本記事は3記事目で、過去記事は以下になります。 1記事目：Good Code, Bad Codeの擬似コードをDart（Flutter）でリライトして理解を深める 〜抽象化レイヤー編〜 2記事目：Good Code, Bad...
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【JSAI2024】学術論文の定量的評価と効果的な活用についてポスター発表しました
はじめに こんにちは、ARISE analyticsの秋元・太田・奥井です。 2024年6月に浜松市で行われた人工知能学会 全国大会(JSAI2024)でポスター発表を行いました。 本記事は、我々が発表した研究内容を報告します。 ポスターはこちら↓ 背景 研究開発にあたって、特定の分野の研究内容や技術の潮流を把握するため、広く論文をサーベイすることはよくあると思います。 重要な論文・質の高い論文から重点的に読み進めたいところですが、どの論文を読むか判断するにあたって、引用数などの論文を評価する指標を参考にするでしょう。...
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【JSAI2024】「J-NER:大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット」についてポスター発表しました
はじめに こんにちは、ARISE analyticsの渋谷と澁谷です。 弊社では、自己研鑽の一環として一部有志が研究活動を行っており、今年は人工知能学会 全国大会(JSAI2024)でポスター発表を行いました。本記事では私たちが行った「大規模言語モデルのための豊富な 固有表現を含んだ固有表現認識用データセットの構築」に関する研究内容を紹介します。 ・データセット sergicalsix/Japanese_NER_Data_Hub · Datasets at Hugging Face 背景...
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【JSAI2024】「ブラックボックス大規模言語モデルのHallucination検出手法の提案」についてポスター発表しました
はじめに こんにちは、ARISE analyticsの小山と山里です。 弊社では、自己研鑽の一環として一部有志が研究活動を行っており、今年は人工知能学会 全国大会(JSAI2024)でポスター発表を行いました。本記事では私たちが行った研究内容を紹介します。 研究背景 私たちは「ブラックボックス大規模言語モデルのHallucination検出手法の提案」というテーマで研究を行いました。 近年、Chat-GPTをはじめとする大規模言語モデル（以下、LLM）が脚光を浴びており、今後も私たちの生活において重要な役割を担う場面が増えてくると予想されます。...
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【JSAI2024】「LLM エージェントの人間との対話における 反芻的返答の親近感向上効果」についてポスター発表しました
はじめに こんにちは、ARISE analyticsの芹澤です。 弊社では、自己研鑽活動の一環として有志が研究を行っており、今年の人工知能学会 全国大会 (JSAI2024) でポスター発表を行いました。本記事はその報告になります。私は以前、「LLM時代に人は対話AIを信頼できるか？Human Agent Interactionの視点から考える 」という記事を書きましたが、今回はそこで行っていた研究の成果を報告させていただきます。 ポスター発表の紹介 LLMエージェントが反芻的 (オウム返し) 対話を行った際に人間が感じる印象をテーマに、ポスター発表を行いました。 信頼の獲得について...
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