こんにちは。村上です。 見ましたか？見ましたよね、NBAオールスター。 スラムダンクコンテストが最高に盛り上がりましたね。 【もはや芸術の域？】米スラムダンクコンテストで優勝、マクラングの「技」に観客も興奮pic.twitter.com/vHqJEA65iv— ライブドアニュース (@livedoornews) 2023年2月23日 ということで、SageMakerでも盛り上がっていきましょう。 SageMaker StudioとSageMaker Notebooksという選択肢 SageMakerで機械

プロダクトエンジニアリング部の二宮です。 我々のプロダクトエンジニアリング部では「強い個人・最高のチームになることで価値創造を加速させ続ける」というビジョンを掲げています。そして、その「強い個人」を目指して、週に数時間程度、普段できないチャレンジングな技術の探索など、ある程度自由に時間を使うことが推奨されています。 その一つのやり方として、最近は社内で技術書の輪読会をすることが流行ってます（以前、LIFULLクリエイターズブログにも「 "INSPIRED"の輪読会を通してふりかえるプロダクト開発 」という

はじめに こんにちは。ML・データ部/推薦基盤ブロックの佐藤（ @rayuron ）です。私たちは、ZOZOTOWNのパーソナライズを実現する機械学習を用いた推薦システムを開発・運用しています。また、推薦システムの実績を定常的に確認するためのシステムも開発しています。本記事では、Lookerを用いて推薦システムの実績をモニタリングするシステムの改善に取り組んだ件についてご紹介します。 はじめに 改善の背景と課題 背景 課題 課題解決のために 要件1. 指標異常時の自動アラート 要件2. サマリの定期配信

こんにちは。Turingの機械学習チームでエンジニアをしている塩塚です。 Turingは「We Overtake Tesla」を合言葉に、完全自動運転EVの開発・販売を目指しているスタートアップです。TuringではAIの強力さとそのさらなる成長を信じ、AIベースの自動運転システムを開発しています。 AIベースで自動運転を開発している会社はいくつかありますが、例えば米国の電気自動車メーカーTeslaはその代表的な会社の一つです。Teslaはカメラを主たるセンサーとして採用し、AIによって走行経路などを決定

こんにちは。ML・データ部データサイエンス1ブロックの尾崎です。データサイエンス1ブロックでは機械学習モデルや、データ分析によって得られたルールベースのモデルの開発をしています。特に、ZOZOTOWNやWEARの画像データを扱っています。 本記事では、教師データがないPoC特有の「モデルの評価をどうするか」という課題への対策を商品画像の色抽出の事例とともに紹介します。教師データが無いという同じ境遇に置かれた方々の一助となれば幸いです。 目次 目次 事業上の課題 どのようなモデルを作ったか モデルの評価をど

TL;DR Chrome Extension経由で独自に学習したMLモデルを社内配布できるようにしました モデルはユーザのブラウザ上で実行するので余計な通信も発生せず クラウド 代も不要です 背景 こんにちは。CADDi AI Lab MLOpsチームの中村遵介です。普段は 機械学習 エンジニアチームの作るモデルを Vertex Endpointsを使用してAPIとして提供 したり、パイプラインに組み込んで推論結果をデータ提供したりするお仕事をしています。モデルは様々な種類がありますが、一番多いのは図面画

この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第3回の記事「詳解V4L2 (video for linux2)」です。 第1回の「C++でOpenCV完全入門！」、第2回の「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！」もぜひご覧ください！ はじめに こんにちは。TURING株式会社（以下、TURING）で、インターンをしている東大B3の中村です。 TURINGは、完全自動運転EVを作ることを目的に設立されたベンチャー企業です。自

自己紹介 はじめまして、京都大学大学院エネルギー科学研究科に所属していますM1の下野祐太です。普段は、深層強化学習を利用し

こんにちは、タイミーのデータ統括部でデータサイエンティストをしている小関です。 タイミーのデータサイエンスチームでは、データ分析、機械学習モデル構築に加えて、Google Cloudを主軸としたMLOps基盤の構築などの業務に日々取り組んでいます。 その中でもGoogle Cloudを主軸としたMLOps基盤の構築に関連して、 Google Cloud Professional Machine Learning Engineer認定資格 を社内制度も活用しながら取得したので、実際にした勉強の内容などを紹介

こんにちは。ZOZO研究所の平川とML・データ部のデータサイエンスブロック2の荒木です。私たち2022年度の新卒入社メンバーは有志で社内マッチングアプリ「CLUB ZOZO」を運営しています。この記事では、興味関心が近い社員同士を自動でマッチングするアルゴリズムについてご紹介します。マッチング時のバッチ処理については推薦基盤ブロックの関口が解説していますので、興味のある方は併せてご覧ください。 qiita.com 目次 目次 CLUB ZOZOとは CLUB ZOZOを運営するにあたり解決すべき課題 ユー

この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第2回の記事「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に！」です。 第1回の「C++でOpenCV完全入門！」、第3回の「詳解V4L2 (video for linux 2)」もぜひご覧ください！ はじめに TURINGで働いている木更津高専の越智です。TURINGでは「We Overtake Tesla」を目標に掲げて、完全自動運転EVの開発・製造を行っています。 TURINGでは、

はじめに こんにちは。 Kaggle Days Championshipというイベントにmajimekunチームとして参加しました。メンバーは若

はじめに こんにちは。ML、データ部データサイエンス2ブロックの吉本です。 ZOZOTOWNの商品には「長袖」「クルーネック」「花柄」といった、アイテムの特徴を示すタグ（アイテム特徴タグ）や「ベーシック」「モード」「結婚式」といった、アイテムに合うシーンやスタイルを表すタグ（シーン・スタイルタグ）が付与されています。これらは商品情報の登録時、ブランドさんに付与していただいているものです。 これらタグに関する課題として、タグ付与の手間、シーン・スタイルタグのタグ付与率の低さがあります。アイテム特徴タグは例え

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はじめに プロダクトオーナー兼機械学習エンジニアの本田志温です。弊社高橋による前回の記事「NeurIPS 2022 参加報告 前編」に