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城咲子｜情報システム部セキュリティ担当のつぶやき（ぼやき）•1ヶ月前

AIセキュリティ対策の基本｜データ・モデル・システムを守る技術的・組織的アプローチを専門家が解説

はじめに：AIリスクを知ったら、次は「守り方」を知る 「AI特有のセキュリティリスクは分かったけど、具体的にどう対策すればいいの？」 「従来のセキュリティ対策だけじゃダメなら、何を追加すべき？」 こんにちは。セキュリティ専門家の城咲子 (CISSP保有) です。 前回の記事では、AIを狙う様々な脅威（データ汚染、敵対的攻撃など）を解説しました。 ▼ AIのリスクについて、まだ読んでいない方はこちらから AIセキュリティリスクとは？データ汚染・敵対的攻撃など主要な脅威と脆弱性を専門家が解説 リスクを理解した上で、次はその**具体的な「守り方」を知ることが重要です。 この記事では、AIシステムを安…

#AIセキュリティ#対策#技術#AIガバナンス#データセキュリティ#モデルセキュリティ#組織的対策

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ANDPAD Tech Blog•1ヶ月前

物体検出に使用するライブラリを mmdetection から transformers へ移行した話

序文 こんにちは、データ部ML Product Devチームに所属している酒巻です。 ML Product Devチームは「機械学習を活用した競合優位性のあるプロダクト開発」をミッションとし、プロダクト開発チームと協力して日々開発しています。 今回のブログでは、物体検出タスクで使用していた mmdetection から transformers へ移行した話について共有します。 背景 MLチームでは物体検出のタスクで mmdetection を様々なプロジェクトで活用しています。 しかし、直近1年以上更新のない状態が続いており、セキュリティ面において懸念が出てきました。 そこで mmdetec…

#機械学習#MLops
UPSIDER Techblog•2ヶ月前

Vertex AI で custom container を使ってモデルをサービングする

こんにちは、UPSIDER Data チームです。 現在、Data チームでは「与信システム基盤刷新プロジェクト」に取り組んでいます。UPSIDER カードの強みである「最短即日発行」と「柔軟な与信枠」は、この与信システムによって支えられています。本システムでは、機械学習モデルと Web アプリケーションを組み合わせ、日次バッチ処理や Credit チーム*による UI 上の操作を通じて、新規のお客様への与信設定や、既存のお客様の与信調整を行っています。 *Credit チーム: カード与信の管理を担当するビジネスサイドのチーム 本プロジェクトは複数チームが連携して進めていて、それぞれ以下のよ…

#Vertex AI#機械学習基盤#MLops
APC 技術ブログ•2ヶ月前

DatabricksのUnity Catalogを活用したMLOps（2編、検証）

はじめに エーピーコミュニケーションズGDAI事業部Lakehouse部の鄭(ジョン)です。 この記事では、DatabricksのUnity Catalogを活用したMLOpsの実践方法をご紹介します。 シリーズ第2回となる今回は、Databricks の Unity Catalog（UC）を活用してシンプルな ALS （Alternating Least Squares）推薦モデルを構築し、そのプロセスを MLOps によって自動化したデモを紹介します。さらに、実際に MLOps ワークフローを設計・実行する手順を、コードとあわせて解説します。 シリーズ第1回 : DatabricksのUn…

#Databricks#UnityCatalog#MLops#Databricks Marketplace#DataEngineering
APC 技術ブログ•2ヶ月前

DatabricksのUnity Catalogを活用したMLOps（1編、概念・事例紹介）

はじめに エーピーコミュニケーションズGDAI事業部Lakehouse部の鄭(ジョン)です。 この記事では、DatabricksのUnity Catalogを活用したMLOpsについてご紹介いたします。 シリーズ投稿の第1回として、基本的な概念と実際の運用事例を取り上げます。 本記事は「MLOpsとは何か」といった入門的な解説ではなく、すでにMLOpsの概念を理解しており、実際にどのように導入すべきかを検討している方を対象としています。 そのため、詳細な理論説明は省略し、一般的なMLOpsとDatabricksにおけるMLOpsの違いを比較し、さらに実際のDatabricks MLOps構築事…

#Databricks#Unityc#MLops
Uzabase for Engineers•3ヶ月前

新モデルの本番投入を加速せよ！機械学習パイプライン追加の学習コスト&開発工数の大幅削減を実現した基盤改善

はじめに 皆さんこんにちは! ソーシャル経済メディア「NewsPicks」プロダクトエンジニアの森田 (@moritama7431) です:) 私は2024年4月に株式会社ユーザベースに新卒入社し、現在は主にNewsPicksにおける推薦機能の開発改善に携わっています。 本記事では、NewsPicksにおける推薦システムの継続的改善を加速させるために、機械学習パイプラインの新規追加の学習コストと開発工数を大幅削減させることができた基盤改善の取り組みについて共有します。 実は昨年秋に取り組んでいた内容なので、もうすぐ1年経ってしまいます。しかし将来の自分自身やチームメンバーのためにも本取り組みを…

#推薦システム#MLOpsエンジニア#機械学習#NewsPicks#MLops
エニグモ開発者ブログ•3ヶ月前

エニグモのAI活用を支える「AIテクノロジーグループ」について紹介します！

はじめに こんにちは、AIテクノロジーグループの辻埜です。普段はデータサイエンティストとして機械学習を用いたシステムの開発運用や、社内のAI活用推進を担当しています。 近年、テクノロジーの発展に伴いAIの重要性が叫ばれる中で、エニグモが運営するソーシャルショッピングサイト『BUYMA』でも積極的にAIの活用が進められています。この記事では、エニグモにおいてAIやデータをメインで扱っている「AIテクノロジーグループ」についてご紹介します。 まずはじめに「AIテクノロジーグループ」の組織における位置付けとグループ内のチーム構成を簡単にご説明した上で、メインのトピックとして各チームの業務内容や技術ス…

#組織#AI#データ分析
ANDPAD Tech Blog•4ヶ月前

アンドパッドの ML API 基盤における MLOps の取り組み

はじめに こんにちは。アンドパッドのデータ部 Data Platform チームに所属している t2sy8 です。 Data Platform チームは「ANDPADのあらゆるデータを整備し、使いやすくて信頼性のある基盤を構築」をミッションとし、他のチームと協力して日々、データ基盤や周辺システムの開発・運用を行っています。また、データ部 ML Product Dev チームと協力して ML API 基盤を開発・運用しています。 今回は、ML API 基盤における MLOps の取り組みについて紹介します。 ML API 基盤 現在、豆図AIキャプチャーを始めとして複数の ML API エンドポ…

#MLops
APC 技術ブログ•5ヶ月前

Globe TelecomのMLOps刷新：Databricks統合で処理時間28倍・コスト97%削減を実現した全貌

※本記事は、Data + AI Summit のセッションを現地で視聴したエンジニアが、内容をできる限り客観的に共有することを目的に、生成AIを活用して作成したものです。 ― エーピーコミュニケーションズ Lakehouse部 フィリピンの大手通信会社Globe Telecomが、乱立するツール群をDatabricksに統合し、MLOpsの生産性を劇的に向上させた事例が、Data + AI Summitで発表されました。本セッション「Databricks as the Backbone of MLOps: From Orchestration to Inference」では、同社のMLOpsシ…

#Databricks#DAIS2025#コスト削減
APC 技術ブログ•5ヶ月前

巨大組織のMLOps変革：PetrobrasがDatabricksで実現した高速化

※本記事は、Data + AI Summit のセッションを現地で視聴したエンジニアが、内容をできる限り客観的に共有することを目的に、生成AIを活用して作成したものです。 ― エーピーコミュニケーションズ Lakehouse部 Data + AI Summitで発表されたセッション「Petrobras MLOps Transformation With MLflow and Databricks」では、ブラジルのエネルギー企業PetrobrasのコンサルタントであるBruno Guberfain do Amaral氏が登壇しました。本記事では、同社が手動で非効率だったMLOpsプロセスを刷新し…

#Databricks#DAIS2025#Petrobras#MLops#CI/CD#Databricks Asset Bundles