QuantumCoreでは12/13（金）に忘年会を行いました！

代表の秋吉から今年のまとめと今後目指す事業の方向性について話があり、そうそうに飲み会に突入。

写真ではすでに飲み終わったあとでテーブルの上がさみしい（笑）のですが、
みんなのリラックスした笑顔が良いですね＾＾！
（iPhoneの高性能カメラによる極度の遠近感が気になりますがね！）

みんなで食べて飲んでしゃべって、より一層互いへの理解が進みました。

2018年に創業した弊社も今年は2人の社員を迎え、来年4月には初の新卒も迎えます！！
来年2020年はQuantumCoreにとって、会社の組織体制も含め大きく飛躍する年となりそうです・・！

今後も記事を更新していきますので、QuantumCoreのことをもっと広く知っていただけたらと思っております！

さて、現在開催中のQiitaアドベントカレンダーもまだまだクリスマスまで開催中です！
豪華景品をご用意しております🎁🎄

こちらもぜひご覧くださいね～！

深層学習以外の機械学習と応用技術 by QuantumCore Advent Calendar 2019 - Qiita

https://qiita.com/advent-calendar/2019/quantumcore_reservoir

社内ではこんな感じで投稿をウォッチして盛り上がっていますｗ
（Slackのスクショです）

もしこちらの記事を読んで、「アーリーステージからジョインして会社を一緒に作っていきたい」「事業内容が気になる」「リザーバコンピューティング技術が気になる」など、少しでも興味を持たれたら、ぜひお気軽に遊びに来てください♪
もちろん、ウェブでの面談も可能です。

それでは来年もどうぞよろしくお願いします！

株式会社QuantumCoreでは一緒に働く仲間を募集しています

【社内イベント】1年の振り返り＆忘年会をしました！

Saito Aiko

株式会社QuantumCore / オフィスマネージャー

写真創業忘年会 Qiita 社内コミュニケーション

株式会社QuantumCore

当社は『リザーバコンピューティング』という技術の可能性にいち早く着目し、時系列データの機械学習において主流とされるディープラーニングの性能を超えた『Qore』エンジンを独自開発。GPUなど、高価な機器を使うことなく学習時間を1/100オーダーに短縮し、精度の維持もしくは向上させることに成功しました。＜少量データで「リアルタイム学習」を高精度に実現する『Qore』シリーズ＞『リザーバコンピューティング』という技術をベースとして、ディープラーニング（Long short-term memory：LSTM）の性能を圧倒的に超える精度、スピードを実現する多変量時系列処理（Recurrent Neural Network：RNN）ソリューション『Qore（コア）』の開発に成功しました。『Qore』シリーズの特長は「データ波形を効率的に捉えることで、少ないデータ量でLSTMより高速に学習できる」ことにあり、個体差・環境差・時間差等の影響が大きい領域（＝ルールベースの推論モデルが通用しにくい領域）において、特に力を発揮します。【3つの強み】 ■新たな次世代多変量時系列処理(RNN)ソリューション当社APIにJSON形式で少ないデータを送るだけで、簡単に高精度な時系列処理を行うことが出来ます。ディープラーニングにおいて必要な、複雑なパラメータチューニングは不要です。例えば、僅かな学習データを用いて9名の音声から話者を分類するタスクでは、チューニング無しで99.2%の高精度を実現しました（※当社実験比）。 ■安価な2つのソリューションを提供高価なGPUなどは不要です。当社は従量制APIを提供しており、ボタン一つでマイコン発注し、そのままエッジ化。例えば、『WebQore』は使用した分だけの従量課金。また『EdgeQore』を使用すればGPUを使わずに手元のマイコンで学習処理が可能となり、簡単にエッジコンピューティングが実現できます。 ■独自の方法でとにかく速い処理を実現最新鋭の次世代コンピューティング『リザーバコンピューティング』の活用により、リアルタイム学習が可能。深層学習とは異なる独自の方法でRNNを実現しました。高価なGPUに頼り、学習はバッチ処理……なんてことは不要です。

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