上田英介

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FastLabel、パーパスを制定しました。

はじめにみなさん、遅くなりましたが、新年あけましておめでとうございます。FastLabel株式会社の上田です。久しぶりの投稿になります。昨年よりこのnoteを出せる日を楽しみにしていました。 この1月でFastLabelを創業してから丸3年が経ちました。このタイミングでFastLabelは、新しくパーパスを制定します。今までのFastLabelのミッションである「AI革命のインフラになる」という土台をもとに、今回アップグレードする形で制定しています。 このnoteでは、パ

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    • これからのAI開発はアルゴリズムよりもデータの質が鍵になる

      みなさん、はじめまして。FastLabel共同創業者の上田（@eisukeai）です。私たちはAI開発に欠かせないアノテーションプラットフォームを提供しており、先日ジェネシアベンチャーズから資金調達を実施しました。 それにともない、代表の鈴木から創業経緯のnoteが公開されました。プレスリリースだけでは伝わりきらない、私たちの想いをnoteに書いてくれています。興味のある方はこちらをご覧ください。 上記のnoteで鈴木からバトンを渡されたので、自分からはFastLabel

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      • Amazonなど大手テック企業の持続的な成長戦略、フライホイール効果のまとめ（6例）

        FastLabelというスタートアップで働いている上田です。自社の成長戦略を考えるに当たって、AmazonやUber、Atlassianなど、アメリカの大手テック企業のFlywheel Effect（フライホイール効果）を調べたのでnoteにまとめてみました。（＊必ずしも企業が正式に出しているモノではないため参考程度にみてください。） フライホイール効果とは？フライホイールはもともと円盤状の機械の部品のことで、回転力をエネルギーとして蓄積できます。フライホイールを少しずつ回

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        • S3の制限付きダウンロードURLにIPアドレス制限をかける

          AWS S3では、有効期限つきのリンク（SignedURL）を発行できる機能があります。しかし、この機能はリンクを知っている人なら誰でもダウンロードできてしまう問題があります。 そこでもう１段階セキュリティを強化する方法として時間の制限に加えてIPアドレスの制限をかける方法があります。AWSでは、IPアドレスの制限はIAMのポリシーで行うことができ、オブジェクトをダウンロードさせたいIPアドレスを設定したポリシーを作成し、ユーザーにそのポリシーをアタッチします。そして、その

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        • これからのAI開発はアルゴリズムよりもデータの質が鍵になる

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        • Amazonなど大手テック企業の持続的な成長戦略、フライホイール効果のまとめ（6例）

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        • S3の制限付きダウンロードURLにIPアドレス制限をかける

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          【AI】画像アノテーションの外注費はいくらが相場か？

          画像アノテーションとは？画像アノテーション（画像のタグ・ラベル付けともいう）とは、画像に対してタグづけをしたり、画像内の特定の領域を人間が手作業で指定したりすることです。この作業は、AIモデル開発で最初の重要なステップで、アノテーションの品質は予測精度に大きな影響を与えます。 安価に画像アノテーションをするための最適な方法とは？ このノートでは、企業のAI研究開発において、画像アノテーションによって教師データを作成するための選択肢と、それぞれの選択肢に関わる費用についてみて

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          【AI】画像アノテーションの外注費はいくらが相場か？

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          Kubernetesでダウンタイムゼロのローリングアップデートを実現する

          最近、私の同僚が Kubernetes を使ってアプリケーションをデプロイしようとしていて、いくつかのをアップデートをデプロイしようとしたときに少しダウンタイムが発生していることに気づきました。同僚は Kubernetes ではローリングアップデートがデフォルトで有効になっていると思っていたので、ダウンタイムが発生していて慌てていました。そこで、このようなことが起こって困っている人の助けになればと思い、この記事を書いてみました。 ユーザーはアプリケーションが24時間常に利用

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          Kubernetesでダウンタイムゼロのローリングアップデートを実現する

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          【画像処理】OpenCVで画像の歪みを補正して、Tesseract OCRで文字を読み取る

          学べることこのノートでは、OpenCV を使用して領収書の画像の歪みを補正して、Tesseract OCR を使用して OCR を行い、画像からテキスト情報を抽出します。OCR を試すだけではなく、画像処理の方法からテキスト情報の抽出までの一連の流れを学ぶことができます。 ・OpenCVを使用した画像の歪みの補正方法 ・Tesseract OCRの使用方法 ・画像の歪みがOCR精度に与える影響度 ＊こちらのマガジンでは、毎月4本程度の有料ノートをお届けします。月に2本以上

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          【AI】芸能人Twitterユーザーのクラスター分析（ユーザー属性による分類）

          学べることこのノートでは、Twitter API を利用して、ローラさん、有吉弘行さん、ダウンタウン松本さんなどの芸能人のツイート情報を取得し、ツイートのテキストをクラスタリングすることで、ユーザーをいくつかの種類に分類（グルーピング）する方法を学ぶことができます。 ・Twitter API の基本的な使い方 ・MeCab を使ったツイート（文章）の形態素解析の仕方 ・TF-IDF を使った単語の数値化 ・KMeansを使用したクラスタリング方法 ・ローラと〇〇が同じグルー

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          【AI】TensorFlowとKerasを使った、転移学習による乗り物分類モデルの精度向上

          学べることこのノートは、「【AI】TensorFlowとKerasを使った画像認識による乗り物の分類」の発展版になります。Tensorflow、Keras を使用して転移学習を行うことで、乗り物の画像分類の精度を約67％から約93％まで改善する方法を学ぶことができます。 このノートを読むことで、一般的に公開されているモデルを利用して、皆さんが作ったモデル精度を大幅に向上することができます。また、Google Colaboratory 上での GPU の利用方法も学びます。

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          【AI】TensorFlowとKerasを使った画像認識による乗り物の分類

          学べることこのノートでは、Python でクローリングして画像データを収集し、乗り物の画像分類モデルを作ります。データの収集からモデル定義・評価まで、AI 開発の一連の流れを学ぶことができます。 ・Google Colaboratoryの基本的な使い方 ・PythonとAPIを使用した画像のクローリング ・TensorFlowとKerasを使った画像分類モデルの開発手法 このノートは以下のような業務で活用されています。 ・中古車販売企業での車種分類作業 ・料理画像のタグ

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          AIプロダクトに対する品質保証の基本的考え方

          私はAIプロダクト品質保証コンソーシアム（QA4AI）で、AIプロダクトの品質保証ガイドラインを作成する活動を行っています。 AIプロジェクトをいくつか経験してきた中で、その品質基準については曖昧なまま案件が進むことが多々あり、品質が保証できないことで実運用の障壁になっていると感じていました。同様の疑問を持っている方も多くいらっしゃるのではと思い、QA4AIで公開していることや、自分なりの経験を踏まえて、noteに書くことにしました。 私自身、品質保証についてまだまだ知識

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          AI幻滅期からの、アジャイルAI開発の始まり。

          はじめに最初に私の経歴に少し触れると、直近約2年間アメリカやイギリス企業で仕事をしていて、PMやエンジニアとしてAIプロジェクトをいくつか行いました。その経験を通して感じてきた、今までの企業のAI導入と今後についてノートに書いてみました。 1. AI幻滅期の始まりガードナージャパンの日本における2019年のテクノロジーのハイプサイクルによると、人工知能（AI）の技術は「幻滅期」に入ったと位置付けられています。 日本におけるテクノロジーのハイプサイクル：2019年（出典：ガ

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          【AI】物体検出（Object Detection）のアノテーションツール比較

          物体検出のモデルを作成するときに、画像データに対してアノテーションを行って教師データを作成する必要があります。 AIの予測精度で高精度を達成するためには高品質な教師データを作成する必要があるので、アノテーションツールは作業者のクオリティや作業速度を上げるために重要になってきます。 そこで、オープンソースで利用できるアノテーションツールをいくつか比較してみようと思いました。 比較対象一覧今回は以下のツールについて比較してみようと思います。 ・labelImg ・labe

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          【画像処理】OpenCV2を使って、車のナンバープレートをマスキングする。

          車のナンバープレートなど、個人情報をマスキングしたい（隠したい）ケースがあったので、アノテーションされた箇所をOpenCV2を使って、マスキングする方法を調べてみました。 ゴール設定今回は車の画像に対して、事前にナンバープレートを部分を特定して、その箇所を黒く塗りつぶしてマスキングすることをゴールとします。以下がそのイメージ。 元画像 マスキング後 アノテーションツールの準備今回は矩形で囲むだけの単純なアノテーションなので、アノテーションツールは「labelImg」を

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          【RPA】Twitterの投稿をSlackに転送する方法

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          【Python】10分で作れるSlackアプリ開発入門

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