こんにちは。制作部フロントエンジニアの苅部です。 GoogleからCloud Vision APIの提供が始まっていたので、スマートフォンのカメラから利用できるモック画面を作って、APIの画像認識精度を試してみました。 簡単ではありますが、HerokuでのNode.js利用のおさらいと、実際にいくつかの画像を送信した結果を共有できたらと思います。 (Cloud Vision APIは2/18日に 公開ベータ になっています） Cloud Vision APIとは GoogleフォトやSafeSearchで

あけましておめでとうございます。 おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 画像から何かを検出したい、ユーザーの動きに連動して何か作りたい、なんて思うことがあると思います。 そんなときに、どんな技術を使えばよいのか迷うと思うのですが、そんなときに検討すべきライブラリ、API、デバイスを紹介したいと思います。 画像処理といったらlennaさん オープンライブラリ系 こちらはソースが公開されている画像処理ライブラリで、自分で組み合わせて適切な処理を作成します。 ライブラリによって得手不得手があるので、

こんにちは、おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 先日より弊社は、 「HOME'S」の物件・画像データセットを研究者に提供開始しました。 情報学研究データリポジトリ(IDR) より申請頂けます。 こちらのデータセットを用いた研究を支援させていただくため、ディープラーニングによる画像分類器の学習と、テキストマイニングをお試しいただけるツールキットを提供いたします。 GitHub 本記事では主に、画像解析ツールで行うことができる、ディープラーニングを用いた部屋画像の分類を紹介します。 ディープラー

こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 このたび、 国立情報学研究所(NII) のご協力を得て、 HOME'S に掲載されている日本全国の賃貸物件データ(約533万件)と、それに紐付く物件画像データ(約8300万件)を 研究資源として無償提供することになりました 。あわせて、画像処理分野などで注目を集めているdeep learningなどの機械学習アルゴリズムや、テキストマイニング処理などを簡単に試していただけるツールキット群も年内に公開予定です。 2015年11月24日より、 NII情報学研究デー

こんにちはVASILYエンジニアの松本です。先日 MERY を運営する株式会社ペロリと合同で Fashion Tech meetup #1 と題した勉強会を開催しました。   当日は約100名のエンジニアの方々に集まっていただき、Fashion × Technologyを題材として各社のエンジニアが、お互いのサービスを支える技術について発表しました。今回はFashion Tech meetup #1でのVASILYの発表資料をご紹介します。 iQONを支えるクローラーの裏側 iQONでは提携先ECサイトか

こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlow という名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められて

はじめに 2015年入社の白鳥です。 私は今、一人暮らしをしているのですが、自分で家計を管理するというのはなかなか大変です。家計管理の第一歩は、お金の出入りを記録すること、次の一歩は、自分のお金の使い方の特徴を把握することかと思っています。記録は Money Forward を使ってつけていますので、そろそろお金の使い方を把握したくなってきました。例えば「毎月○○日前後に××にてお金を使いすぎる傾向にある」ということが分かれば、先回りして対策を打つことができます。 というわけで、AWSのサービス、Amaz

こんにちは。VASILYに入社して、オシャレぶるようになったと周りにイジられているデータサイエンティストの金田です。 VASILYでは、プッシュ通知の開封数を上げるために様々な施策を行っていますが、その一つとして、多腕バンディット問題を応用し、複数の異なるタイトル文の配信比率を動的に最適化することで、開封数を高めるといった取り組みを行っています。今回は、なぜプッシュ通知配信の最適化に多腕バンディット問題を応用したのか、アルゴリズム選定にあたりどのようなポイントを考慮したか、また実用にあたってどのような問題

こんにちはVASILYエンジニアの松本です。VASILYが運営しているiQONというサービスの大きな特徴の一つに、ユーザーがファッションアイテムを組み合わせてコーディネートを作り、それを投稿できるという機能があります。それを実現するために、iQON内では様々な画像処理が行われているのですが、それらを最近大幅に改善したのでその内容を紹介したいと思います。 iQONのコーディネートに使われるアイテム画像について コーディネートを作る過程 下の図のようにユーザーは検索画面からアイテムを検索し、それをキャンバスに

こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 2015年5月30日(土)〜6月2日(火)に北海道函館市の 公立はこだて未来大学 で開かれる 2015年度人工知能学会全国大会 (JSAI 2015)に、株式会社ネクストが開催協賛します！ 人工知能学会全国大会は、近年では1000名を超える参加者を集めていて、通常セッションのほか、多数の オーガナイズドセッション が開かれ、毎年活発な議論が行われています。 人工知能は、ディープラーニング（深層学習）の発展などで社会的にも注目を集めている研究領域ですが、今回も、

こんにちは、ネクスト　リッテルラボラトリーの清田です。 最近、pepperくんにコンシェルジュ的なことをやらせてみたい、と思って触り始めています。 ただ、pepperくんにデフォルトで搭載されている音声認識エンジンですが、 まだまだ精度がいまいち といったところで、pepper開発者の皆さんも苦労されているかと思います。 もちろん、Speech Reco.ボックスで認識させたいことばをすべて登録しておけば精度は出せますが、やはり地名や駅名なども認識させたいところです。 そこで、今回は rospeex とい

  iQONはAppStoreのレビュー4.5, GooglePlayのレビュー4.3と、嬉しいことにユーザーから高い評価を受けています。しかし、実際にユーザーが日々感じているアプリの良い点だったり不満点などの本音の部分は、レビューやTwitterなどのユーザーが投稿する文章の中に含まれています。特にサポートにお問い合わせをしてくださったユーザーからいいただくような改善を訴えるメッセージとは違い、Twitterやレビューに投稿している文章には現状ユーザーが感じている改善してほしい点やバグ等が、より意識せず