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【豪華景品を用意!】Qiitaアドベントカレンダーのスポンサーになりました!

今年も早くも12月・・・!
時間が経つのは早いですね。
オフィスマネージャーの齋藤です。

さて、QuantumCoreはこの度『Qiita アドベントカレンダー 2019』のスポンサーを務めさせていただいています!



※Qiitaとは・・・プログラマのための技術情報共有サイトです。エンジニアの方ならよく使いますよね!
※アドベントカレンダー・・・クリスマスまでの日にちをカウントダウンするために使われるカレンダーのことで、Qiitaアドベントカレンダーでは毎日1つずつ技術に関する記事を投稿するサービスを展開されてます^^


弊社はこちらのサービスでスポンサーとして「深層学習以外の機械学習と応用技術 by QuantumCore」というタイトルでカレンダーを出しています。

独自に開発した、深層学習の性能を超える時系列データ解析エンジン「Qore」のREST APIを期間限定で提供しており、エンジニアの皆さんにガシガシ使っていただいて記事を書いていただきたいと思っています!

実際にAPIを使ったり、機械学習についての知見を纏めたりして素敵な紹介記事を書いていただいた方には、豪華な景品をプレゼント!!
(奮発しました!!)

最優秀賞はiPhone11もしくはGoogle Pixel4を!
優秀賞にはNVIDIA Jetson Nano開発キットをプレゼントさせていただきます!


早速弊社エンジニアの2人が記事を書いてくれています。
もしよろしければお読みください!
(もちろん社内エンジニアには景品は出ません・・・笑)




「忙しくてデモやサンプル作りする時間はない~!」という方は、機械学習についての知見をまとめていただいたり、普段されているお仕事や学習の成果発表でも構いません^^

お気軽にエントリーくださいね!

QuantumCoreは参画いただける方を募集しております。
もしご興味がでましたら、お気軽にオフィスに遊びに来てください!
アットホームで仕事のしやすい雰囲気を感じていただけると思います^^
(もちろんオンライン通話などのカジュアル面談も可能)

ご連絡お待ちしております!


バックエンドエンジニア
画期的な機械学習ソリューションの提供を支えるwebエンジニアを大募集!!
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。
株式会社QuantumCore


機械学習エンジニア
新しい機械学習を具現化!未来志向で課題に向き合う機械学習エンジニアを募集!
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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