「アルゴリズム」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「アルゴリズム」に関連する技術ブログの一覧です。
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PyMC3を使ったベイズ推論によるA/Bテスト
2018/02/19
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こんにちは。 データチームの後藤です。 A/Bテストはサービス改善のための施策の効果測定に欠かせないツールですが、最近のVASILYでは、運用するサービスが増えてきたことに伴いA/Bテストの内容も多様化してきました。今回はそのA/Bテストにベイズ推論を用いた具体的な例を紹介します。 問題設定 あるサービスのコンバージョン率を上げるため、コンバージョンの前提
Treasure Dataのhivemallで類似ユーザレコメンドを試す
2018/02/07
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メディアシステム開発部の野崎です。 メディアシステム開発部では、「 auWebポータル 」や「 auスマートパス 」といった、サービスを担当しています。 弊社では一部のサービスでアクセスログなどをTreasure Dataに貯めています。 今後はこのデータを分析活用し、より良いサービスを提供していきたいと考えています。 その一歩として、今回はTreasure Data内で使える機械学習
Amazon SageMaker（というかJupyter Notebook）からRescaleを操作する
2018/01/17
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コンピュータの演算性能向上と低価格化により、流体解析や構造解析などCAEのシミュレーションを複数の条件で同時に実行できるようになりました。その結果、CAEから得られた大量のシミュレーション結果を、機械学習の教師データとして利用することが現実的になってきました。実際の例としては、最適化アルゴリズムを使用した設計探査や、深層学習による温度分布
ソートアルゴリズムで見るプログラムの計算量
2017/08/03
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はじめに はじめまして。開発エンジニアのCarboxyです。 ラク スに新卒で入社して、今年で２年目になります。 今回は、新卒（≒エンジニア初心者）が、効率の良いプログラムを書けるようになるきっかけになればと思い、プログラムの計算量の求め方とその比較方法をソート アルゴリズム （選択ソート）を例に紹介します。 計算量とは ある問題を解くためにどのくら
レコメンドに画像の情報を活用する方法
2017/05/31
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データサイエンティストの中村です。 ファッションアイテムの画像から抽出した特徴量は検索以外にも利用することができます。 今回はレコメンドにおける画像特徴量の活用について、以下の3トピックを考えてみたいと思います。 画像特徴量を利用したコンテンツベースレコメンド モデルベース協調フィルタリングにおけるコールドスタート問題の軽減 画像特徴量を
Zabbix APIで監視データを取得して異常値分析をやってみる
2017/04/24
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はじめに 私の所属している部署では、主に法人のお客様のシステム監視・運用を24H365Dの体制で実施しています。 運用部隊にとっては、日々の運用業務を高度かつシンプルにしていくことが永遠の課題です。常にチームの業務を振り返り、どこか効率化できることはないかと模索しています。 数ある業務の中で今回は「監視データの異常分析」に注目します。 ある程度大
Google Optimize導入とA/Bテスト実施のポイント
2017/04/19
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フロントエンジニアの苅部です。 medibaシステム本部では一部サービスのA/BテストをGoogle Optimize(以下Optimize)で実施しております。 先日Optimizeの一般利用が可能になったようですので、これから初めてA/Bテストを実施する方に向けて、使用感を共有できたらと思います。 Optimizeの特徴 1. 無償版でも十分使える 無償版でもほとんどの機能が利用できるため、予算のないプロジ
VASILYにおけるBigQuery + Tableau活用例
2017/04/17
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こんにちは！ なんでもディープラーニングでやりたがる癖が抜けず、3ヶ月のディープラーニング禁止令を言い渡されていた後藤です。 本記事ではVASILYで利用しているデータ分析の環境について紹介します。 VASILYではデータ分析が必要な場面で、BigQueryとTableauを組み合わせて利用することが多いため、これらの実際の活用例とTableauの選定理由について紹介したいと思いま
班分けAI
2017/03/02
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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
APIStudy #5参加レポート
2017/02/23
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APIStudy #5参加レポート 2月21日、高円寺のヴァル研究所にてAPIStudy#5が開催されました。これはAPI設計のベストプラクティスを皆で考えるというLTとワークショップの形式で行われている勉強会になります。 今回はその参加レポートになります。 APIを巡る動き まず最初に主催であるアプレッソの脇野さんによる発表がありました。この1、2月の間にAPI関連のニュースをよく見
VAEとGANを活用したファッションアイテム検索システム
2016/11/24
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データサイエンティストの中村です。今回はイメージファーストなファッションアイテム検索システムを作ってみたのでそちらの紹介をしたいと思います。 本記事で紹介する技術は IBIS2016 でも報告しています。 概要 ファッションアイテムを探すとき、見た目の印象はとても大事な要素です。ファッションは感覚的なものなので、自分が欲しい服について言葉で説明する
IBIS2016参加報告
2016/11/24
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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
FinTechの次はReTechだ！ 不動産×ITの最前線レポート@FIT2016 前編
2016/09/14
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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
レコメンドアルゴリズム(BPR)の導出から実装まで
2016/07/01
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こんにちは、エンジニアの中村( @tn1031 )です。弊社のプロダクト「iQON」には「for You」というレコメンド機能が実装され、個々のユーザに毎日おすすめのファッションアイテムを届けています。 press.vasily.jp 今回はこの「for You」に関連して、レコメンドを実現するアルゴリズムのひとつである Bayesian Personalized Ranking (BPR) を紹介したいと思います。 本記事ではひとつの手法
遺伝的アルゴリズムで巡回セールスマン問題を解いてみる ～とりあえず on EC2～
2016/06/27
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技術2課の白鳥です。 AWS Lambda が発表されて以後、クラウド界隈ではサーバレスアーキテクチャという考え方が広まっています。で、私はとりあえず、学生時代に研究していた流体画像処理をサーバレスにしてみました。最近は遺伝的アルゴリズムをサーバレス分散処理で動かそうと目論んでいます。まだサーバレスにも分散処理にもできていないのですが orz これまでの