量子アニーリングを用いた最適化問題の定式化方法について

はじめに こんにちは,株式会社Ridge-iエンジニアの中村です.本記事では量子アニーリング手法を用いた最適化についてご紹介します. 量子アニーリングでは,イジングモデルという統計力学の理論モデルを用いて最適化計算を行うため,通常の数理モデルの定式…

Methods for finetuning Stable Diffusion model

Hello, I am Bu Hongyu, working as an Artificial Intelligence Engineer at Ridge-i Inc. In this article, I will show you how to quickly finetune Stable Diffusion (SD) model with just a few training images (5-10 images) and generate images in…

ChatGPTを業務へ活用するには?活用方法のご紹介

Ridge-iの中野です。今回は、日本でも大きく話題になっているChatGPTの活用方法についてご紹介します。 ChatGPTとは ChatGPTとは昨年11月にOpenAI社からリリースされたチャットボットであり、幅広い分野の質問に対して詳細な回答を生成できることで注目を集…

無料で衛星データを取得する方法について

Ridge-iのエンジニアのwhataです。 今回は無料で世界中の「今」を知れる衛星データ取得方法について解説します。 はじめに 近年衛星の打ち上げ数が増えており、それに伴い、衛星データの利用が拡大しております。 例えば、[1]では、農業、森林伐採、漁業や株…

Machine-Learning denoising for Pixar movies

Did you know that denoising is the only technology from Disney Research that gets special thanks in the credits of Frozen II ? Denoising technology has been used in every single Pixar movies ever since Toy Story 4 (2019). In this article, …

Logging: Make it standardized and centralized with FluentD

Hi, I'm Nathalie, an AI Engineer at Ridge-i Inc. For this post, I will briefly introduce FluentD as a tool for logging with docker, and why it's important to keep logging simple to easily scale when working with containers. Introduction St…

Noise as a regularizer, resilience measure, and embedding generator

Hi! This is Ridge-institute and in today's article, Motaz Sabri will share with us his explorations on the person reidentification (ReID) model's ability to generalize across datasets and their distortion robustness. Person ReID is frequen…

アジャイル開発における設計の研究

unsplash@david-travis はじめに アジャイル開発の必要性 アジャイル開発における12の原則 納品の成果物 設計の必要性をまとめ アジャイル開発における設計の手探り アジャイル開発における設計のやり方 最低限設計すべき資料のカテゴリ 設計のツール及び注…

Data Version Control (DVC): Beginner's Guide

Hello everyone, I am Ajmain Inqiad Alam, working as an Artificial Intelligence Engineer at Ridge-i Inc. In this article, I will introduce the Data Version Control (DVC) tool. What is Data Version Control (DVC)? Use case of DVC DVC comparis…

NeRFのレンダリング表現を3D情報として得る方法

こんにちは,Ridge-iの関口です.本記事ではNeural Radiance Fields (NeRF) [1]の技術で場を学習したネットワークから3D情報を取得する方法についてご紹介したいと思います.といっても著者らのオリジナル研究のプロジェクトページ上にあるスクリプトの解説…

RIdge-iのパートタイムエンジニアについて

こんにちは、株式会社Ridge-i エンジニアの岡本です。今回の記事は今までとは少し異なり、私がパートタイムエンジニアの頃に行ったタスクの紹介を通じて、Ridge-iのパートタイムエンジニアの業務内容や、学べることについて知っていただけたらと思います。 …

Image2Point: 3D Point-Cloud Understanding with Pretrained 2D ConvNets

こんにちは,Ridge-iの@obaradsです.本記事では,Image2Point: 3D Point-Cloud Understanding with Pretrained 2D ConvNets [Xu et al, 2021]を紹介します(こちらの論文ではNeural Collapseについても取り扱っていますが,長くなるため今回は省きます). ar…

Optimizing calculation speed of matrix inner products

Introduction Hi! This is Mark Bajo and I am here to share an algorithm for fast multiplication of square matrices. Implementing fast and efficient algorithms is one of the many skills a computer scientist is expected to have. In machine le…

画像に対する教師なし異常検知

こんにちは,株式会社Ridge-iの竹本です.本記事では画像を用いた教師なし異常検知タスクとその手法を紹介します. TL;DR 教師なし異常検知タスクとは データセット 手法の紹介 Deep Nearest Neighbor Anomaly Detection SPADE: Semantic Pyramid Anomaly De…

SCSNet: An Efficient Paradigm for Learning Simultaneously Image Colorization and Super-Resolution

こんにちは, 株式会社Ridge-iエンジニアの辻埜です. 本記事では, グレースケール画像のカラー化と低解像度画像の超解像化を同時に行う手法を提案した以下の論文をご紹介します. aaai-2022.virtualchair.net はじめに カラー化 超解像化 アプローチ PVCAttesn…

点群の特徴量としての画像

こんにちは, Ridge-iの@hide24563630 です. 本記事では, 画像から得られる情報を点群の処理に活用する研究を追試した結果を紹介します. また, 本記事はtancoro3にレビューしていただきました. はじめに 点群の特徴量の増やし方 実験 データセット 物体検出タ…

オッカムの剃刀と汎化誤差解析

こんにちは,株式会社Ridge-iリサーチチームの@machinery81です. 今回は有名なオッカムの剃刀の概念と,この原則に基づいた汎化誤差解析の最もシンプルな例を紹介したいと思います. 本記事の内容は以下のスライドに基づいています: speakerdeck.com TL;DR…

GRASP EARTH:衛星データと機械学習が実現する宇宙から地球をみる技術

こんにちは,株式会社Ridge-iの@space_wakuです.本記事では全二編からなる記事の第一弾として,衛星データの基本や従来のトレンドについてまとめます.また本記事は@machinery81によってレビューされています. TL;DR 無料サービスGRASP EARTHとは 衛星の撮…

分散学習における同期通信コスト削減のための勾配圧縮

こんにちは.株式会社Ridge-iでインターンを務めていますmitsuhiko-nozawaです.本記事では,Gradient Compressionと呼ばれる,分散学習環境下で勾配の通信量を削減する手法について紹介します. なお本記事は@machinery81と@zawatsky_rによってレビューされ…

K-fold Cross Validationの理論的優位性について

こんにちは,株式会社Ridge-iリサーチチームの@machinery81です. 今回はK-fold Cross Validationの理論的側面を紹介したいと思います. なお本記事は@zawatsky_rによってレビューされています. 本記事の内容は以下のスライドに基づいています: TL;DR はじ…

点群データにおける表現学習

こんにちは,株式会社Ridge-iの@obaradsです.本記事では点群処理における表現学習手法について紹介します.また,本記事は@machinery81にレビューしていただきました. TL;DR 表現学習とは 点群で表現学習を扱う理由 点群の特徴の生成 ラベル付きデータが制…

Learning Spherical Convolution Using Graph Representation

Hi! This is Ridge-i research and in today's article, Motaz Sabri will share with us some of our analysis and insights over Spherical Convolutions. When it comes to 2D plane image understanding, Convolutional Neural Networks (CNNs) will be …

トップカンファレンスにおけるデータセットシフトと機械学習

こんにちは,株式会社Ridge-iのリサーチチームの@machinery81です. 今回はNeurIPS2020で発表されたデータセットシフトを扱う機械学習に関連する論文を紹介します. 本記事は,Ridge-i主催の論文読み会で発表した以下の資料に基づいています. TL;DR 機械学…

Ridge-i Person Reidentification - Refined Granularity Network

Hi! This is Ridge-i research and in today's article Motaz Sabri will share with us some of our findings obtained here regarding Ridge-I Person Re-Identification (Re-ID) which is a formidable task considering it aims to retrieve a given per…

ニューラルネットワークのPruningの最新動向について

こんにちは.株式会社Ridge-iの@zawatsky_rと@machinery81です. 本記事ではPruningと呼ばれるニューラルネットワークの軽量化手法を紹介します. TL;DR Pruningとは? Pruning手法の概要 手法の違いのポイント Structure Scoring Scheduling Fine-Tuning Pr…

グラフ機械学習のヘルスケア分野への応用の最前線

こんにちは,株式会社Ridge-iのリサーチチームの@machinery81です. 今回はグラフデータを扱う機械学習のヘルスケア分野への応用のお話を紹介します. TL;DR 機械学習・データマイニングの応用先としてのヘルスケア分野 万能薬から精密医療へ 電子カルテ 創…