はじめまして。喜早です。 業務では主に開発チームのマネジメントと要件定義を生業にして日々を過ごしています。 さて、多少エモめのタイトルをつけましたが、今回は機械学習とそれを構築する人間との倫理のお話をしようと思います。 機械学習モデルとバイアス 先日、社内の研修で、アンコンシャス・バイアス研修というものを受講しました。 アンコンシャス・バイアスを日本語訳すると「無意識の思い込み、偏見」です。 人間の行動は、自分の過去の経験や知識に基づいて発言や判断をすることが多いと思います。 その発言、判断の中に、自分で

ZOZO研究所 の清水です。弊社の 社会人ドクター制度 を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。 technote.zozo.com 私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence（XAI）」と呼ばれ、近年注目を集めています

はじめに アップデート内容 ①AWSがAWSBugBustを発表 ②Amazon RDS forOracleのAmazonRDSデータベースアクティビティストリームを使用したマネージドデータベース監査 ③Amazon DynamoDB Accelerator（DAX）は、アプリケーションとDAXクラスター間、およびDAXクラスター内のノード間でデータを転送する際の暗号化をサポート ④AWS SAMは、AWSLambdaの機械学習推論テンプレートを起動します ⑤Amazon CodeGuru Reviewe

こんにちは。製品開発グループにて機械学習の研究開発まわりを担当しているきしだです。 現在、研究開発の一環として、「デバイスから収集された時系列データから、発話された箇所を自動で検出するシステム」を開発しています。現在はまだ試作段階ですが、この試作品を用いて実際に利用機会があるかどうか検証しているフェーズです。そこで、今回はこの試作内容をテックブログにてご紹介します。 ※ 現在こちらの試作品にご興味がある方々を募集しております。試しに利用してみたい、という方がいらっしゃいましたらぜひ こちら までお問い合わ

去年のre:inventでも機能の追加が多く発表されたAmazon SageMaker。なんだかんだあってAmazon SageMakerの調査・技術検証を進められていませんでしたが、久しぶりにさわってみるとかなり便利になっていました。Amazon SageMakerは、正直言うとデータサイエンティスト・機械学習エンジニアのための開発環境という性格が強いように感じています。しかし、SageMaker自身が強化され機械学習初学者でも意外に使いこなせちゃう？？かもしれません。今回紹介するAmazon Sage

こんにちは。ZOZOアプリ部の遠藤と林です。 日本時間の6月8日から12日にかけて開催され今年の WWDC21 も、昨年と同様にオンライン開催でした。 FaceTimeの新機能であるSharePlayや、プライバシーが更に強化されたiCloud+、アプリ開発を一元管理できるようになったXcode 13など、新機能から開発環境周りまで幅広い発表が目白押しでした。 本記事ではオンライン開催が2年目になったWWDC21に対し、弊社のエンジニアが昨年の経験を活かしてどのように臨んだのか、また開催期間中の活動内容を

小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL SAP DOP

こんにちは。 ZOZO研究所 の後藤です。普段はZOZOTOWNの推薦システムの開発や社内で利用するための機械学習システムの開発に携わっています。 本記事では、近年目覚ましい進展を見せている画像ベースの仮想試着の研究を紹介し、実用化を考える際に解決すべき課題とアプローチの考察も併せて紹介します。 目次 目次 はじめに 画像ベースの仮想試着の課題 モデルアーキテクチャの課題 性能の課題 データセットの課題 課題へのアプローチ VITON M2E-TON FiNet O-VITON まとめ モデルアーキテクチ

はじめまして、ZOZO研究所 福岡の家富です。画像検索システムのインフラ、機械学習まわりを担当しています。 今回は、t検定におけるサンプルサイズが与える影響を解説します。 目次 目次 t検定の使われ方 t検定 t検定の問題点 論文手法 実際の購入金額データに対する考察 まとめ さいごに t検定の使われ方 近年、施策が有効かどうかをデータを元に統計的に判断していこう、という話を聞くことが増えてきました。 経済学の流行においても、統計的な指標を重要視する流れが強まってきています。例えば、貧困対策にお金をどの程

NewsPicksでCTOをしている高山です。最近の仕事のうちの大きな部分は、レコメンドエンジンを開発するチームのプロダクトマネージャー的な役割です。 今回はレコメンドエンジニアに興味のあるエンジニア向けにNewsPicksにおけるレコメンドエンジニアのお仕事を紹介してみます。 NewsPicksにおけるレコメンドのこれまで 2019年以前 2020年以降 NewsPicksのレコメンドエンジニアのお仕事 最近の改善例 オフライン評価 オンライン評価 レコメンドエンジニアリングの楽しさ これからの展望 N

はじめに 今回は、 5/28のアップデートについて紹介していきます。 こちらの内容については、YoutubeやPodcastでもアップロードしているので、気になる方はぜひチェックしてください。 ■ YouTube での配信 youtu.be ではさっそくアップデートの方を見ていきましょう。 今回は12件のアップデートを紹介します。 アップデート内容 ①Amazon RedshiftMLの一般提供を発表 Amazon Redshift MLを使用すると、SQLコマンドを使用して、機械学習（ML）モデルを作成

その課題はやはり過大。見えてきた、介護AIの可能性 2021.5.13 概　要 高齢者をはじめ、私たち国民を支える重要な役割をもつ介護業界は、少子高齢化やそれにともなう社会保障費の負担の増加、介護難民の増加など、さまざまな問題を抱えています。こうした課題を解決するために、AIというテクノロジーはどのように力を発揮することができるのでしょうか。今回のコラムでは、介護業界が直面する課題、そしてAI活用の動き、また実際のAI導入事例をご紹介していきます。 目　次 ・ 介護業界が抱える課題 　・ 介護難民の増加

はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorizatio

変わる建設、変えるAI。建設DXの今とこれから 2021.4.14 概　要 機械学習やディープラーニングの技術進化により、第3次AIブームが到来していると言われています。一方で、AIとの親和性があり高いレベルで導入が進んでいる業種もあれば、現場レベルではまだほとんど浸透していない業種もあるのが実際です。建設業界では現在、大手ゼネコンなど一部企業によるAI投資が進められている段階であり、今後、AIによる業務改善や品質向上など、建設現場へのプラスの効果が期待されています。 今回のコラムでは、建設業界ならではの

AIは善にも悪にもなる。サイバー攻撃とセキュリティ 2021.3.16 概　要 インターネットの普及に始まり、テクノロジーが進化するに連れてサイバー攻撃のリスクも増加する一方です。一人ひとりがサイバーセキュリティに関心を高めていくことはもちろん、企業においては適切なセキュリティ対策を施すことの重要性が増してきています。 サイバーセキュリティもAI技術の活用が大いに期待される分野の一つです。このコラムでは、現在のサイバーセキュリティにある課題を確認し、AIの善悪の側面もみた上で、サイバー攻撃に対してAIがで