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About 株式会社QuantumCore
株式会社QuantumCore
https://www.qcore.co.jp

東京都

【Qiitaアドベントカレンダー 】プレゼント企画受賞者の発表をいたしました！

Saito Aikoさんのプロフィール
Saito Aiko
エンジニア
on 2020/01/16

このたびQuantumCoreは『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きました！

詳しくはこちら👇👇👇


Advent Calendar 2019 - Qiita
Advent Calendar 2019
https://qiita.com/advent-calendar/2019


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させていただきました。
こちらでは独自に開発した、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を期間限定でエンジニアの皆さんに提供して、ガシガシ使っていただいて記事を書いていただきました！

記事を書いていただいた中から、優秀な方にはプレゼントをお送りさせていただくこの企画、
さっそくQiitaアドベントカレンダーページを通じて、発表させていただきました・・・！！！


プレゼント企画　結果発表

Qiitaアドベントカレンダー2019 プレゼント企画 結果発表！ - Qiita Blog
あけましておめでとうございます🎍 2020年への年越しはお蕎麦を食べたりしながら家族でゆっくりと過ごすことができました、Qiita事業開発グループのtyamaguです。 今回も盛大に行われたアドベントカレンダースポンサーによるクリスマスプレゼント企画。 そのプレゼント対象者の結果発表を行います🚀 過去最大に豪華なプレゼントが集まりました。ワクワクしながら記事を書いた方も多かったのではないでしょうか！？今回ご参加いただいたスポンサー企業様のみなさま、ご協賛いただきありがとうございました！ 早速各賞の発表をし
https://blog.qiita.com/adventcalendar-2019-presents-winners/



最優秀賞を受賞されたのは

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「QoreSDKを使ってリチウムイオン電池の劣化を予測してみた」の記事を出してくださった
@kon2さん👏👏👏（ぱちぱち！！

iPhone11もしくはGoogle Pixel4のプレゼントとなります！


QoreSDKを使ってリチウムイオン電池の劣化を予測してみた

QoreSDKを使ってリチウムイオン電池の劣化を予測してみた - Qiita
皆さんこんにちは、kon2です 普段は大学でリチウム電池の負極材料に関する研究をしている学生です。 リチウムイオン電池は、携帯電話や電気自動車など、身の回りで幅広く活用されています。 最近ノーベル賞を受賞したことで、名前をよく聞くようになりましたね。 リチウムイオン電池は商用化から40年以上経っているもののまだまだ活発な研究分野で、最近は機械学習の活用が注目されています。 たとえば、新しい電極材料や電解液の開発や、電池構成(電極膜厚,電解液濃度,添加物...)の最適化、電池寿命の予測など......。 今
https://qiita.com/kon2/items/0066d904dcf513b61b9e


さらに、優秀賞を受賞されたのは

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「QoreSDKで移動手段を判別してみる」の記事を出してくださった
@wicketさん！🥳🥳（ぱちぱち！！


QoreSDKで移動手段を判別してみる

QoreSDKで移動手段を判別してみる - Qiita
６日目の記事で一旦挫折した @9wick です。 他の人の記事読んだり、中の人に質問したりしてだいぶ理解が進んだので、 リベンジとしてアウトプットしていきます。 時系列解析　といっても２種類あります。 分類：特定の時系列データがどのカテゴリのものなのか判定する 予測：時系列データの未知の部分（未来部分？）を予測して補完する 1日目や2日目の記事で出てきたのは「分類」の方です。 この部分、めっちゃ中の人にきいて教えてもらいました。 短い時間にデータを区切る（これが少時系列） 区切ったデータを分析にかける ：
https://qiita.com/wicket/items/6092f242595f9489696a


他にも素敵なQiita投稿をしてくださった方が多くいらっしゃいました！
社内ではまだ試したことのない分野に応用いただいた例や、身近にあるものを工夫して使ってデータを取っていただいた例もあり、弊社内でも大変盛り上がりました！

この度は本当にありがとうございました！！（ぺこり

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）

引き続き、ご連絡お待ちしております！

株式会社QuantumCoreでは一緒に働く仲間を募集しています
企画 機械学習 エンジニア Qiita 創業期
株式会社QuantumCoreの会社情報

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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