こんにちは！
このたびセーフィー株式会社でインターンをさせていただきました、吉田と申します。 この記事を通して、インターンで得た学びや、会社の雰囲気などが伝われば嬉しいです。
- インターンをした経緯・目的
- セーフィーのどこに興味をもったのか
- 選考
- インターンの概要
- やったこと
- 行動認識の既存モデルの検証
- 機械学習モデルの量子化
- 学んだこと・感想
Safie APIの始め方と動作方法の紹介
企画部 商品企画 今野です。Safie APIのプロジェクトの企画を担当しています。
Safie APIは現在β版として公開していますが、それを正式版にすることが近々の私の業務目標となっています。私の業務区分は、企画立案・プロジェクトマネージメントですので、バリバリの技術屋の方々に比べるとテックブログを書くには力不足感が正直否めませんが、今回、Safie APIの紹介の場を頂けるとのことで、こうして筆を取らせて頂くことになりました。
本投稿では、Safie APIの概要と簡単な動作お試し方法をご紹介します。よろしくお願いいたします。
2023.11.6 追記: 最新のSafie APIの紹介として「Safie API v2(正式版)の始め方とトライアル方法の紹介」を投稿しています。この記事の内容は古いものになっていますので、最新の情報は上記記事を確認ください。
- Safie APIとは？
- Safie APIを利用するには？
- Safie APIを動かしてみる
- ①カメラ所有者に接続許可をもらう
- ②Code情報を使ってTokenを取得する
- ③アクセスできるデバイス一覧を取得する
- 最後に
実務未経験者でもAIの仕事ができる？
こんにちは！イメージングシステムグループの二宮です。2020年2月に入社し、画像処理の基礎知識を日々学びながら、機械学習モデルのアルゴリズムを開発したり、デプロイメント方法を検討したりしてAIシステム開発に携わっています。「AIの仕事は実際何をやるの？」や、「実務未経験者でも大丈夫と言われてもどこまで信じればいいのか・・・」などと思われる方も多いと思いますので、入社した経緯と普段の業務の一部を紹介してまいります。
- 今までの経歴
- AIの仕事って何をやるの？
- データ集め
- アノテーション作業
- アルゴリズムの調査
- 実装/実験/評価
- POC
- そもそもなぜセーフィーに入社を決めたのか
- AIをやるにはある程度の余裕が必要
- 入社を決めるときの私の判断基準
- 最後に
Safie Viewerのデザイン改善に向けて意識したこと・良かったこと
デザイナーの木下です。2020年5月から主にSafie Viewer［セーフィービューアー（Webアプリケーション）］のユーザーインターフェイスデザインを担当しています。Safie Viewerのカメラ一覧画面の機能追加およびデザイン変更を機に、ユーザーインターフェイスデザインの改善を担当し始めました。
Safie Viewerのカメラ一覧画面の機能追加とデザイン変更にあたり、Safie Viewer全体のデザイン改善に向けて意識したことや良かったことを振り返ってみます。
- デザインを担当する前の状況と前提
- 意識したこと
- それはなぜか
- プロジェクトを進めるうえで良かったこと
- 既存の仕様やUIデザインの経緯を知ってから進めることで、段階的な改善を進めやすくなった
- アップデートを続けやすい共有の仕様書（要件定義書）を用意してから進めた
- デザインガイドラインに沿って一般的なUIデザインに沿う表現に近づけた
- 事例：レイアウトを一般的な表現に変えた
- カメラ一覧画面：デザイン変更前
- カメラ一覧画面（サムネイル表示）：デザイン変更後
- カメラ一覧画面（リスト表示）：新規追加
- カメラ一覧画面の動き
- デザインシステムを少しずつ導入
- 実装後の細かな調整によってUIデザイン品質を高められた
- 仕様書（要件定義書）に経緯を残した
- 状況に応じたちょうど良いバランスを意識した
- UIデザインの視覚的な品質を高めるために
- 今後改善したいこと
- さいごに
実務未経験からエンジニアとして入社し1年が経ちました
こんにちは！セーフィー株式会社オペレーションシステム部の大林です。 私は2019年9月に実務未経験からエンジニアとしてセーフィーに入社しました。ちょうど1年が経った頃なので、この1年間でやってきたことや感じてきたことを紹介してみようと思います！
- まずは自己紹介
- オペレーションシステム部って？
- 1ヶ月目
- Vue.jsとにらめっこ
- 3ヶ月目
- 独り立ち！？
- 辛い時期もあった
- 5ヶ月目
- サーバーサイド
- 6ヶ月目
- レンタルシステム化PJ
- Salesforceとの出会い
- そして今
- さいごに
Amazon SagemakerでYOLOv4の学習環境を作ってみた
セーフィー株式会社要素技術開発部のおにきです。 クラウドカメラを用いた画像解析の開発を担当しています。
AWSのMLOps環境であるSagemakerについて調査しました。試しに物体検出アルゴリズムであるYOLOv4の学習環境を作ってみたので紹介します。今回学習環境としてYOLOv4の著者Alexey Bochkovskiy氏が公開しているソースコードを利用しています。これはYOLOv3までの著者であるJoseph Redmon氏の開発していたフレームワークであるDarknetをブランチしたものになります。
今回作成したコードはGithubにあげているのでご参照ください。
- Amazon Sagemaker
- Sagemakerによる学習
- 学習の処理の流れ
- カスタムコンテナの仕様
- エントリーポイント
- 入力
- 出力
- YOLOv4用にSagemakerでカスタムコンテナを用いた学習環境の作成
- Step1 エントリーポイントの作成
- Step2 Dockerfileの作成
- Step3 ECRの準備
- Step4 S3に学習データをアップロード
- Step5 学習の実行
- 学習結果
- さいごに
Athenaを活用した問い合わせ対応
初めまして、こんにちは。 セーフィー株式会社 プラットフォーム開発部の大友です。 サーバーサイド周りの開発を担当しています。
今回はユーザーより問い合わせを受け、システム内を調べなければならないとき、サーバーサイドはどのように対応しているのか！その一例を紹介したいと思います。
テーマはログ解析を用いた問い合わせ対応です。
- Amazon Athena と お問い合わせ
- Athenaの注意点
- セーフィーの構成
- さいごに
セーフィー社内の様子を公開！
こんにちは！セーフィー株式会社サービス開発部 きむらです。 セーフィーのECサイト 構築や、このブログの校正とか色々やっています。
今回は、普段の記事とはちょっと趣向を変えて、セーフィーの社内風景についてご紹介していこうと思います。どんな雰囲気なのか少しでも感じ取ってもらえれば幸いです。
- クラウドカメラに囲まれた生活
- ケースその１ ー 顔認証で勤怠管理
- ケースその２ ー コロナ禍での電話会議
- ケースその３ ー 備品を勝手に持ち出す社長
- ケースその４ ー おかしを勝手に持ち出すCTO
- さいごに
リーダブルコードをプルリクレビュー改善に活用する
こんにちは！セーフィー株式会社のサービス開発部 モバイルチームの北本です。 主にSafie ViewerのiOSアプリの開発を担当しています。
今回は、リーダブルコードを読んで、プルリクレビュー改善に活用する話をしたいと思います。
- なぜリーダブルコードを読むのか
- リーダブルコードとは？
- リーダブルコードに書かれていたこと
- 理解しやすいコードとは？
- 表面上の改善（第Ⅰ部）
- 命名規則について
- コメントについて
- ループとロジックの単純化（第Ⅱ部）
- 関数から早く返す、ネストを浅くする
- 変数を用いて分割する
- 変数のスコープと変更
- コードの再編成（第Ⅲ部）
- 無関係な下位問題を抽出する
- 一度にひとつのことを
- ロジックを明確に説明できるか？
- 短いコードを書く
- さいごに
