Technology Topics by Brains

ブレインズテクノロジーの研究開発機関「未来工場」で働くエンジニアが、先端オープン技術、機械学習×データ分析(異常検知、予兆検知)に関する取組みをご紹介します。

圧縮時のcompression levelでの処理の違いが気になったので調べてみた

先日、データ圧縮時のオプションの一つの"compression level" (または圧縮レベル)の設定を検討する機会があったので、調べた内容をご紹介します。 本記事では特に、圧縮レベルの値の違いでの「速度や圧縮率の方向性」ではなく、「何が違ってその結果が得られ…

Impulseを無料で体験できるImpulse Cloud

こんにちは、ブレインズテクノロジーの加藤です。 今回は、弊社の業務特化型機械学習ソリューション「Impulse」を無償でご体験いただける「Impulse Cloud」についてご紹介いたします。 Impulse Cloud とは Impulse Cloudは、多様な機能があるImpulseをPlaygr…

AWS re:Invent2019 Hands-on(Creating Models with Amazon SageMaker), Workshop(Machine Learning with Kubeflow on AWS) and Session(new SageMaker Ecosystem)

こんにちは、ブレインズテクノロジーの寺村です。 2019年12月にLas Vegasで開催されたAWS re:Invent2019に参加してきました。 今回がre:Invent初参加になります。今回は参加したSession等を中心に技術的な部分をまとめます。 Day 1 Mon.2 Hands-on Lab and W…

re:Invent 2019, Day 2: Keynote by Andy Jassy

On the second day of the re:Invent, AWS CEO Andy Jassy announced severals new products, here is a summary and my thoughts on the products and how they are going to change the business: Keynote Instances This year they focus heavily on adve…

re:Invent 2019, Day 1: Building ML practices & Advanced DynamoDB patterns

Building ML practices to address the top four use cases I woke up very early in the morning (as early as 2pm) so I came very early to the venue too. The room of the session is shared with other sessions, so there’s no loud speaker, just so…

AWS re:Invent 2019 Session - Building machine-learning infrastructure on Amazon EKS with Kubeflow

Impulseの開発をしている樋口です。 今回は表題のセッションについて少しまとめます。 モチベーション セッションはEKSで機械学習基盤を構築するという題目でしたが、AWSにはAmazon SageMakerというEnd to Endの機械学習サービスがあります。 aws.amazon.com…

AWS re:Invent 2019 に行く

AWS re:Invent 2019 Impulseの開発をしている樋口です。 12/2(月) - 12/6(金)の間で開催されているAWS re:Inventに参加しています。 セッションでの興味深かった内容はまた別途書くとして、まずは雰囲気をお伝えします。 Las Vegas こんな感じのホテルがあち…

JAWS-UGでAmazon re:MARSの参加報告をして来ました

こんにちは,ブレインズテクノロジー / 未来ラボの奥山です. 先週の7/19に,AWSの東京ユーザーグループ(#jawsug_tokyo)で,Amazon re:MARSの参加報告をする機会をいただきました. re:MARSは,去る6/4-7にLas Vegasで開催されたAmazon.com主催のイベント…

GreengrassをDocker for Windows上で使用する準備とファイル読み出しテストの手順

こんにちは、ブレインズテクノロジーの岩城です。 2018年11月末に開催されたAWS re:Invent2018で、AWS Greengrass IoTをDockerコンテナ上で起動できるようになったことが発表されました。 aws.amazon.com この機能を生かしたデータ活用手法について、先日公…

Dockerコンテナ上で起動したGreengrassとWindowsとの連携で広がる新たなデータ活用の選択肢

こんにちは、ブレインズテクノロジーの岩城です。 2018年11月末に開催されたAWS re:Invent2018で、AWS Greengrass IoTをDockerコンテナ上で起動できるようになったことが発表されました。これにより、GreengrassをWindows上で活用する際のハードルが下がり、…

速報 re:invent 2018

こんにちは、ブレインズテクノロジーの佐々木です。現在AWSのイベントであるre:invent 2018に参加しています。 こちらの時間で11月28日(水)の午前中にCEOのAndy Jassyによる基調講演が行われました。 基調講演は例年新しいサービス・機能が発表される場であ…

JavaScriptでデータフレーム操作 - dataframe-js -

はじめに こんにちは、ブレインズテクノロジーの佐々木です。4月に新卒で入社しました。学生時代は熱帯林を這いつくばって植物と戯れていました。 CSVからデータを読み取って、ちょっとした分析をしたい!というシーンはよくありますよね。そうした手軽なデ…

まだ日本語対応していないAmazon LexのBotをAmazon Translateで翻訳させてみた

こんにちは、ブレインズテクノロジーの桑原です。 ブレインズテクノロジーは、ImpulseやNeuronといった、企業の生産性を劇的に向上させるサービス開発に従事していますが、私達自身の生産性も向上させるため、利用するシステムの探求と刷新を繰り返していま…

WindowsのDockerで慣れないこと(実践編)

Neuron開発チームの木村です。 Neuronは、ほとんどの場合Windowsにインストールされるため、テスト環境をWindows上に構築しています。 このテスト環境構築を効率化するため、docker上でのWindows利用を模索しています。 前回に引き続き、 Windows上のdocker…

AngularでPlotlyのグラフを描画してみた

ブレインズテクノロジーの加藤です。 例年以上に暑い日々が続いていますが、如何お過ごしでしょうか。 ブレインズテクノロジーでは、そんな暑い夏にも負けないくらいの空前のボルダリング熱波が巻き起こっています。 週に1回、有志でジムに通っていますが、…

Pythonの機械学習ライブラリtslearnを使った時系列データのクラスタリング

こんにちは、ブレインズテクノロジーの柏木です。 今回はPythonで扱える機械学習ライブラリのtslearnを使って、時系列データをクラスタリングしていきたいと思います。 github.com tslearnとは 時系列分析のための機械学習ツールを提供するPythonパッケージ…

PythonでのARIMAモデルを使った時系列データの予測の基礎[後編]

こんにちは。ブレインズテクノロジーの岩城です。 こちらの記事は、2部構成でお送りしている、Pythonを使用してのARIMAモデルの作成・予測の流れの整理の後半です。 前半の記事では、ARIMAモデルの基礎を簡単におさらいしました。 後半の記事では、Pythonを…

PythonでのARIMAモデルを使った時系列データの予測の基礎[前編]

こんにちは。ブレインズテクノロジーの岩城です。 今回は、2部構成でPythonを使用してのARIMAモデルの作成・予測の流れを整理したいと思います。 前半の本記事では、時系列データの予測でよく利用される、ARIMAモデルの基礎を簡単におさらいします。 後半の…

WindowsのDockerで慣れないこと

Neuron開発チームの木村です。 Neuronは、ほとんどの場合Windowsにインストールされるため、テスト環境をWindows上に構築しています。 このテスト環境構築を効率化するため、Docker上でのWindows利用を模索し始めています。 今回は「Docker for Macを使って…

Dockerコンテナで起動するElasticsearchの性能情報を取得した話

ブレインズテクノロジーの加藤です。 今回は、Dockerコンテナ上で起動するjavaアプリケーションの性能情報の取得方法についてまとめます。 例としてElasticsearchを使用しましたが、javaで起動しているアプリケーションであれば何にでも応用が効くはずです。…

ABEJA Cloud AI Night 〜エッジコンピューティング編〜で発表しました

ブレインズテクノロジー 林です。 ご縁がありまして、ABEJA Cloud AI Night 〜エッジコンピューティング編〜で発表させていただきました。発表資料はこちらになります。 speakerdeck.com発表されている内容も共感する内容あり、また、とても勉強になる内容で…

Amazon SageMakerのDeepARアルゴリズムで時系列予測

データ分析担当の青木です。 Amazon SageMakerでDeepARというアルゴリズムがリリースされました。今回の記事では下記のページを参考に、Amazon SageMakerのDeepARアルゴリズムを使ってみた内容を書きたいと思います。 aws.amazon.com Amazon SageMaker Amazo…

docker-composeで環境変数を使う

こんにちは。エンジニアの中西です。 今回は docker-compose の yml ファイルにて、環境変数が展開されずにハマった事について書きたいと思います。 docker-compose は Impulse でも使っています。複数のコンテナから構成される Impulse を yml ファイルで管…

PowerShellDSCでハマったポイント

すっかり寒くなってきました。 こんにちは、ブレインズテクノロジーの白石です。今回、業務の中でPowerShellDSCに触れることがありましたので、それについて得た知見を書きます。 というのも、PowerShellDSCの情報ってあんまり載ってないので。。。 こういう…

Pythonによる時系列データの異常検知

インターン生の松井(B4)です.時系列データの異常検知手法をまとめました.入門 機械学習による異常検知という本の7章が時系列データの異常検知を扱っています.(本書の内容をまとめたWeb記事もあります.) www.coronasha.co.jp この本のサンプルコードはす…

SparkのDeep Learning Pipelinesを使ってみた

Impulse開発チームの塚田です。 今回は、DatabricksのDeep Learning Pipelinesを、spark-shell上で触ってみました。 内容はほぼ下記を実行したものなので、英語余裕で読めるぜ!って方はこちらを見てください。 Deep Learning Pipelines — Databricks Docume…

dockerコンテナのレイテンシ

はじめましてブレインズテクノロジーの貴明です。 今回はDockerにおけるコンテナ間通信のレイテンシについて調べたためその内容について記事にしました。 経緯 「1コンテナ1プロセス」というDockerの原則に基づきコンテナを運用していると、確かに何のコンテ…

Spark Summit 2017 San Francisco

こんにちは、データアナリストの青木とエンジニアの樋口です。 引き続き、Spark Summit 2017 San Fransiscoの記事です。Keynoteやセッションで特に興味深かったものを紹介していきます。 Keynote Coming in Spark 2.2 まずは、Spark2.2に関する情報がきまし…

【レポート】Spark Summit 2017 開幕!!!

Spark Summit 2017 San Francisco こんにちは、データアナリストの青木とエンジニアの樋口です。 6月5日から合計3日間アメリカのサンフランシスコでSpark Summit2017が開催されています。 https://spark-summit.org/2017/spark-summit.org Spark Summit2017…

【レポート】ケイ・オプティコム様 IBMユーザ論文「AIを利用したサイレント故障検知の取組み」で金賞受賞!

データ分析サービス・プロダクト担当の藤原です。弊社のリアルタイム大規模データ分析基盤「Impulse」を導入いただきましたケイ・オプティコム様が、ネットワークインフラ運用において機械学習を活用してサイレント故障の検知を実現した取組みについて、IBM…