こんにちは、お久しぶりです。mediba広告システム開発部の原です。 前回はpython+TensorFlowで画像から顔認識と分類をする簡単なモデルについて書きました。 機械学習で芸能人の顔を分類してみよう！ で、今回ですが、やっぱり流行りのアレ。 流行ってますよね、pix2pix！ ということで、pix2pixを使うのに必要な学習素材を動画から簡単に作れますよ、今すぐ始められますよ、という内容です。 開発環境 最初に環境の話です。 本記事の作成・検証環境は以下のとおりです。 Mac OS X 10.1

MathJax.Hub.Config({ tex2jax: {inlineMath: [['$', '$'], ['\\(', '\\)']]} }) ; こんにちは、ＭＡＭ開発グループの椎橋です。 ＭＡＭとはマーケティングオートメーションの略で、マーケティングに関する機械学習アルゴリズムを作ったり、データ分析をして改善につなげたりしています。 今回は社内制度の クリエイターの日 を2日間利用して、社員旅行の班分けの最適化モデルを作りました。 以前はこの制度を利用してサーバ・ミドルウェアの勉強をしました。

技術一課の鎌田です。個人的に画像処理に興味があり、深層学習に基づく画像認識サービスであるAmazon Rekognitionを、OJT期間の終わりを機に触ってみました。 やったこと Raspberry Pi3に接続しているウェブカメラの前から、人がいなくなったことを検知してSlackにアラートを上げるスクリプトを、Rekognitionで使えるCLIの一つ、detect-labelsを使って作ってみました。 コード while : do fswebcam test.jpg aws s3 cp test.j

これまでサポートや問い合わせに寄せられるメッセージは人の目で見て、その意味を解釈した上でデータベースに構造化して登録されていました。しかし何百、何千とある文章を読むのは大変なことです。 それらを機械で処理できる可能性を持っているのが自然言語分析です。機械学習モデルをベースにすることでテキストの構造はもちろん、意味も分析できるようになってきています。 Cloud Natural Language API  |  Google Cloud Platform Googleが提供する自然言語分析APIです。非構造

こんにちは、データチームの後藤です。 VASILYデータチームは2016年11月16日~18日にかけて、京都大学で行われた第19回情報論的学習理論ワークショップ(以下、IBIS2016)に参加しました。本記事では、発表の様子や参加した感想をお伝えしたいと思います。 IBIS2016 IBISは、機械学習に関する国内最大規模の学会です。機械学習や統計学、情報理論などの理論研究や、機械学習の応用的な研究が対象となります。VASILYがこれまで機械学習を応用した様々なサービスを開発しており、その中でもファッショ

こんにちは。広告システム開発部の杉本です。 10/13(金) - 10/14(土)にかけて開発合宿を実施しました。今回はその報告を。 今後実施する際の記録と、思い出。あとは、他社の方が実施する際の参考になれればと思いブログとして残させてもらいました。 合宿に参加したメンバーは、自分含めて41名。 特段の事情で参加できなかったメンバーを除く、medibaシステム本部の正社員ほぼ全員が参加する合宿となりました。 メンバー構成としてはこんな感じ 制作部 11名（デザイン・コーディング・JSなどを主としたフロント

こんにちは、データチームの後藤です。この記事では、一般物体認識で優秀な成績を収めた代表的なニューラルネットワークモデルを、ファッションアイテムの画像データに対して適用し、どのアーキテクチャが有用か、どれだけの精度を出せるのかを調べる実験を行います。 今回は、 AlexNet Network In Network GoogLeNet DenseNet の4つのアーキテクチャを試しました。 背景 iQONでは毎日500以上のECサイトをクロールし、一日平均1万点もの新着アイテムを追加しています。この過程で、新

ナショナル・ジオグラフィックでナマズの生態を無料で勉強できます。そう、Amazon Prime会員ならね。技術一課でOJT中の鎌田です。ダイオウイカの生態は、あまり人気がないようです。 最近、自宅でOpenCVを動かしています。OpenCVとは、Intelによって開発された、画像認識に関連するライブラリです。python,C++などの言語に対応しています。こちらの公式HPの下部に記載されているソースコードを利用すれば、簡単に写真のどこに人の顔が写っているか、検知することができます。http://docs.

2016年9月20日、第三回目となる Fashion Tech meetup を開催しました。前回に引き続き、 MERY を運営する株式会社peroli様、 FRIL を運営する株式会社Fablic様との共同開催となりました。 今回も増枠を設けるほどの申込みがあったのですが、イベント当日は台風16号が接近し、天候に恵まれない日となってしまいました。 そんな中、悪天候にも関わらず多くの方が足を運んだくださり、Fashion Tech meetupへの期待を感じられ嬉しく思います。 今回、弊社からも2名登壇し

こんにちは。おうちハッカーの石田@リッテルラボラトリーです。 みなさんは、 ReTech って言葉を聞いたことはありますか？ おそらく聞いたことのあるFinTechは、Financial Technologyの略で、金融をITや情報技術で新しいサービスを生み出したり、既存の問題を解決する動きのことです。 ReTechは、 Real Estate Tech の略で、 不動産領域の問題をテクノロジーで解決する 動きのことです。 アメリカでは、FinTechは既に様々な分野で技術が導入され、レッドオーシャン状態

8月25日、TAM CoworkingにてEnterprise APIs Hack-Night #6が開催されました。今回のテーマはEdTech×APIで、教育分野にフォーカスして3人の方に登壇いただきました。こちらはそのレポートになります。 講演1：プログラミング教育による破壊的イノベーション 登壇者：小金井市立前原小学校 校長 松田 孝様 一言に教育といっても色々と概念があります。学校教育に注目が集まりますが、家庭教育、生涯教育、社会教育などあります。学校教育は一部に過ぎません。さらに学校教育の中でも

みなさん、機械学習やってますか？ お久しぶりです。mediba広告システム開発部の原です。 前回はChrome Extensionを活用して広告のプレビューとかに活用しよう！って記事を書きました。 広告のプレビューをchrome-extensionで解決する その後、部署が広告システム開発部に移りましての再登板。今回は機械学習について記事を書いていきます。 アドテク分野でも活用できますしね。 今回の記事では機械学習でどんなことが出来るのか、という紹介ができればな、贅沢を言えば、読んだ皆さんに「よし、じゃあ

The evolution of the cloud has brought big data and the field of machine learning, which is currently receiving a lot of attention as the next big thing. Actually, machine learning has quite an extensive history, with research beginning back in the 1950s.

こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 来たる9月7日（水）〜9日（金）に 富山大学 で開催される 第15回情報科学技術フォーラム（FIT 2016） のイベント企画にて、リッテルラボラトリーの石田・清田が登壇することになりました。 あわせて、ネクストとしてブース出展も行います。 多くの方々のお越しをお待ちしております！ イベント企画「ここから始める情報処理 ～画像、音声、テキスト、検索、学習、一気にまとめてチュートリアル～」 （9/7 13:00-15:00） このセッションでは、音声認識ツールキ

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。 2016年6月6日~9日に開催された第30回人工知能学会全国大会に行ってきました。私は画像系及び深層学習に興味があるので、特に画像系と深層学習系セッションを見て回りました。 そこで主に自分が見たセッションを元に、今年の人工知能学会の画像に関わる深層学習の発表をまとめてみました。 私が見た・読んだ範囲で、「 各分野にCNNを適用した研究 」「 画像系深層学習の理論的な研究 」「 画像ではないが気になった深層学習の研究 」に分けて紹介します。 自分