私達は世の中にある需給バランスのズレによる無駄をテクノロジーの力で減らしていくことをミッションとしています。具体的には、需給の時系列データを分析することで将来の予測をし、効率的な需給バランスを実現出来るはずであり、そのために必要なコア技術を開発しています。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。Network:RNN)ソリューション『Qore(コア)』の開発に成功しました。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。(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。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)。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。『WebQore』は使用した分だけの従量課金。『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。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。https://www.qcore.co.jp/ファイナンス情報ファイナンス情報を閲覧いただくには会員登録が必要となります。活用した新規サービスの開発、検索エンジン導入プロジェクト等を担当。2012年深層学習を独学し、StartupStudioのMistletoe株式会社では音声/画像認識、対話エージェント等のR&D。直接統括を通じた経営戦略への橋渡しと全PoCプロジェクトに対し横串で監修。修了後、ヤフー株式会社にてオークションのシステム開発を経験。2005年に株式会社カカクコムに入社し、食べログの開発責任者として立ち上げから参画。Rails導入を成功させる。システム開発、運用から顧客対応、サイト運営全般と経験した後、食べログの米国展開をゼロから行う。QuantumCoreの創業メンバーとして、プロダクト開発の統括およびPoCを推進。Edinburgh大学にて学部生ながら1年間修士課程相当のコースを認められ、機械学習を体系的に学ぶ。Line株式会社等でのインターンを経て当社の設立に参画。現在テクノロジデモの開発や、コアアルゴリズムのR&Dを担当。募集情報を閲覧いただくには会員登録が必要となります。皆様へVCの方へスタートアップにコアメンバーとして参画するための転職サイトサービスページ「ママ」も「キャリア」も楽しむ女性のためのお仕事サイトサービスページお問い合わせお問い合わせをご希望の場合は、下記リンクより弊社カスタマーサービスにお問い合わせ下さい。