AI

「やりたいこと」を起点としたPolarsでの実装方法

はじめに はじめまして、AI技術開発部 分析グループの赤池です。 GO株式会社に入社して4ヶ月、これを機にPythonのデータハンドリングで長らくお世話になったpandasを卒業してPolarsに入学したのですが、 当初、やりたいことは明確なのにどう実装すればいいか…

MIRU2024参加レポート

MIRU2024参加レポート GO株式会社は、2024年8月6日(火)から8月9日(金)の4日間熊本で開催された「MIRU2024(第27回画像の認識・理解シンポジウム)」のシルバースポンサーを務め、企業ブースの出展を行いました。森本・福井・小林・米田が参加してきまし…

S3からデータを消すためのプロセスとテクニック

15億を超えるオブジェクトを持つS3バケットからデータを消すためのプロセスとテクニックを、『DRIVE CHART』の運用で実際に行ったケースに沿ってご紹介します。 『DRIVE CHART』に携わるエンジニア・大西 (@ken_jimmy) です。 この投稿では、S3のデータの削…

DRIVE CHARTのAI技術まとめ-データサイエンス編

AI技術開発部データサイエンスGの菊地です。今回の記事では次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』を実現するためのデータ分析技術について、過去に執筆された内容をもとにまとめていきたいと思います。こちらの記事は画像認識編、AI運用技術編の続編とな…

Apache Arrow の紹介

タクシーアプリ『GO』のデータエンジニアをしている牧瀬です。 Apache Arrow という OSS を知り、弊社でも活用できる機会があるのではないかと興味を持ちました。本記事では Apache Arrow の概要を紹介します。 概要 Apache Arrow とは、インメモリのカラム…

MIRU2023参加レポート

AI技術開発部でコンピュータビジョン技術の研究開発を行っている鈴木です。GO株式会社は、2023年7月25日(火)から7月28日(金)の4日間浜松で開催された「MIRU2023(第26回画像の認識・理解シンポジウム)」のゴールドスポンサーを務め、企業ブースの出展及…

GO TechTalk #20 Deep Dive into AI - 次世代AIドラレコサービス編 #goinc_tech_talk

2023年7月11日に「GO TechTalk #20 Deep Dive into AI - 次世代AIドラレコサービス編」(connpass)を開催しました。 本記事では当日の内容を簡単に紹介します。 GO TechTalkとは? GO TechTalkは、GO株式会社のエンジニアたちが、タクシーアプリ『GO』をは…

GOのAI技術まとめ - ETA編

AI技術開発部の宇都です。GO株式会社では過去に発信した記事や発表資料をテーマごとにまとめる取り組みを行っています。今回はタクシーアプリ『GO』で利用されているETA(到着予測時間)における内製化の取り組みや精度・運用改善のための工夫についての記事を…

DRIVE CHART - AI運用技術まとめ

スマートドライビング事業部の森本です。AI技術の発信強化の一環として、過去に発信した記事や発表資料をテーマごとにまとめる取り組みを行っています。今回は次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』での本番環境、実験環境、エッジデバイスでのAIに関連し…

DRIVE CHARTのAI技術まとめ - 画像認識編

大規模に収集されたドラレコの映像データは、様々な用途に利活用することができます。詳細を2023年2月に行われたイベント「5万台のドラレコを活用!大規模データ収集・機械学習基盤の全容」で紹介しています。こちらの「道路情報の差分抽出」に関するプロジ…

BigQuery JSON型によりログの効率化は可能か?

AI技術開発部の老木です。今回、分析ログの増大が課題となりJSON型の導入を検討しました。分析ログをJSON化した際に問題となる配列の扱いについて紹介します。 適当に作ったログがでかすぎる。ログを出力・分析する人間によくある悩みではないでしょうか。そ…

MoT TechTalk 5万台のドラレコを活用!大規模データ収集・機械学習基盤の全容 #mot_tech_talk

2023年2月15日に「MoT TechTalk #16 MoT TechTalk 5万台のドラレコを活用!大規模データ収集・機械学習基盤の全容」(connpass)を開催しました。 本記事では当日の内容を簡単に紹介します。 当日のスライド MoT TechTalkとは? MoT TechTalkは、Mobility Te…

MoTのAI技術まとめ - AI予約編

AI技術開発部の宇都です。Mobility Technologies (MoT)ではAI技術の発信強化の一環として、過去に発信した記事や発表資料をテーマごとにまとめる取り組みを始めました。本記事ではその第一弾としてタクシーアプリ『GO』のAI予約というサービスにおけるBigQue…

DRIVE CHART で 実験管理ツール としてClearMLを採用しました

AI

この記事はMobility Technologies Advent Calendar 2022の22日目です。 スマートドライビング事業部システム開発部AI基盤グループの石井です。 この記事ではDRIVE CHARTの機械学習チームで採用している実験管理ツールであるClearMLについて紹介します。 Clea…

DRIVE CHART OSS版アノテーションツール最新トレンド2022

AI

この記事はMobility Technologies Advent Calendar 2022の21日目です。 DRIVE CHARTではMoT統合以前よりDeNA時代からデータ作成時のアノテーションツールとしてNotaを利用しています。近年では多数のOSS版アノテーションツールが普及しています。本記事ではN…

DRIVE CHART AI開発基盤のこれまでとこれから

AI

この記事はMobility Technologies Advent Calendar 2022の20日目です。 2022/10/26にAWS Autotech Forunm 2022にてDRIVE CHARTのAI開発を促進するための基盤づくりや日々増加するトラフィックに対して安定的にサービスを運用するためのアーキテクチャについ…

MoTインターン取り組み報告 ~標識検出の高速化~

こんにちは、東京電機大学システムデザイン工学研究科修士1年の江藤謙と申します。大学では深層学習における分布外データの挙動についての研究をしています。私は10月から11月の2ヶ月間(都合により実質的な勤務時間は1ヶ月)、MoT初となるインターンに参加…

PG BATTLE 2022参加レポート

これはMobility Technologies (MoT) アドベントカレンダー6日目の記事です。 2022年10月22日に開催された企業・学校対抗の競技プログラミング大会の PG BATTLE 2022 にMoTから参加したので、その時出題された問題・感想について記載していきます。 PG Battle…

Kaggle Days x Z by HP World Championship Final in Barcelona において、 MoT・DeNA のデータサイエンティストが参加 & 報告資料を公開しました

Kaggle Days x Z by HP World Championship Finalが2022年10月28日〜29日にスペインのバルセロナで開催され、MoTとDeNAからは、宇都・佐藤※1・菅原※1・秋山※2・阿部※2・坂見※2・島越※2・藤川※2・柳辺※2 が参加しました。 Kaggle Days x Z by HP World Champi…

MIRU2022参加レポート

Mobility Technologies(以下MoT)は、2022年7月25日(月)から7月28日(木)の4日間開催された「MIRU2022(第25回画像の認識・理解シンポジウム)」のゴールドスポンサーを務め、企業ブースを出展しました。当日の様子を紹介していきます。 AI技術開発部で…

ConvNeXtを小さい画像に適用する

こんにちは、AI技術開発部AI研究開発第二グループの劉です。私は、道路情報の自動差分抽出プロジェクトにて、ドラレコ映像から標識などの物体を見つける機能の開発を担当しており、その中で画像の分類が必要になります。現在、最先端の画像分類モデルの1つと…

DeNA TechConでETAについて話してきました

2022年3月17日にDeNA TechCon 2022「Unlimited Expansion」にて、「あと何分?タクシーアプリ『GO』到着予測AIの社会実装まで」という内容で登壇を行いました。 本記事では登壇の内容を簡単に紹介します。 当日のスライド スライドは前半と後半の2部構成とな…

深掘りコンピュータビジョン!研究開発から社会実装まで #mot_tech_talk

2022年4月6日に「MoT TechTalk #11 深掘りコンピュータビジョン!研究開発から社会実装まで」(connpass)を開催しました。 本記事では当日の内容を簡単に紹介します。 当日のスライド スライドは前半と後半で2つあります。記事の最後にアーカイブ動画も掲載…

PG BATTLE 2021に参加しました

これはMobility Technologies (MoT) アドベントカレンダー20日目の記事です。 2021/10/23 に開催された企業・学校対抗のアルゴリズムコンテストPG BATTLE 2021 にMoTから参加したので、今回出題された問題や結果、感想についてまとめます。 PG BATTLE とは?…

Bokehを使ったインタラクティブな可視化ツール

この記事では以前Bokehを使ったインタラクティブな可視化ツールの作成したときの経験に基づいて、複数の実現方法を比較・検証します。 はじめに アルゴリズムグループの佐藤です。この記事では以前Bokeh を使ったインタラクティブな可視化ツールの作成したと…

ABテスト効果検証 -Bayesian Testing-

AI

AI技術開発部分析グループ所属の秋月です。 分析グループは、タクシーアプリ「GO」におけるデータドリブンなビジネス意思決定を行うために、様々なユーザ分析、乗務員分析を行っています。 本記事では、ABテストを実施した際の効果検証に利用する Baysian Te…

CHART Edge AIライブラリ開発におけるCI/CD紹介

システム開発部 AI基盤グループの廣安です。交通事故削減支援を行う次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』のAI推論処理を行うEdge AIライブラリの開発やメンテナンスを主業務としています。今回はそのライブラリ開発の品質保証のためにどのようにCI/CDを…

Cythonによる内製地図ライブラリの経路検索の高速化

AI技術開発部アルゴリズムグループの谷本です。「マップマッチ・経路検索などのアルゴリズムを含む内製地図ライブラリ」のメンテナンスを主業務としています。今回はpythonによって実装された内製地図ライブラリ、特に経路探索部分をCythonを使って高速化し…

Kaggleコンペ「Google Smartphone Decimeter Challenge」で6位を獲得しました

MoTのAI技術開発部の立松と島越です。先日行われたkaggleの"Google Smartphone Decimeter Challenge"コンペティションにて、私たちが参加したチームが6位で金メダルを獲得しました。本記事では、我々の解法や上位陣の解法を含めたコンペの概要についてスライ…

AI を用いたタクシー配車における BigQuery 徹底活用術 [後編]

AI技術開発部アルゴリズムグループの島越です。前回は、アルゴリズムグループの老木と島越がGoogle Cloud Day: Digital' 21 で登壇した内容について、BigQueryの活用例についてまで紹介しました。こちらの後半パートでは、BigQuery ML の活用例について紹介…