「Deep Learning」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「Deep Learning」に関連する技術ブログの一覧です。
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PythonによるSARIMAXモデルを使った「TVCMの効果検証」への挑戦
2019/12/25
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※この記事は LIFULL Advent Calender の20日目です こんにちは! LIFULLでデータアナリストをしている竹澤( @Akira Takezawa )です. 今回は, LIFULLの データアナリストチーム の取り組みを紹介します. 本記事はデータ分析に興味がある方を対象に, 「マーケティングの実務で生かせる時系列分析」をテーマに執筆しました. まず, なぜこの記事を書いたかを簡単に説明します.
AIで解く最適化問題 ～今日から使える深層強化学習～
2019/12/14
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FORCIAアドベントカレンダー2019 14日目の記事です。 2019新卒入社の東川です。この記事ではシャッフルランチという社内交流企画で現れた最適化問題に対して、強化学習を適用した事例についてご紹介します。 シャッフルランチとは フォルシアで行っているシャッフルランチとは業務上の関わりの薄い社員同士のコミュニケーション促進のために月一回開催している社
RecSys2019 参加レポート 〜ZOZO研究所が注目する、推薦システムの研究の最新トレンド〜
2019/10/11
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こんにちは、ZOZOテクノロジーズで機械学習の研究開発をしている松井・真木です。2019 年 9 月末にコペンハーゲンで行われた推薦システムのトップカンファレンスである RecSys 2019 に参加してきたので、本稿では参加報告と気になった論文の紹介をします。 recsys.acm.org Overview RecSys では推薦システムに関するアルゴリズムはもちろん、インターフェースやユーザー心理など
Amazon Rekognition を使って個人検出器をつくってみた
2019/09/04
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はじめに こんにちは、バックエンドチームの河井です。 スタメンでは TUNAG という社内 SNS を開発・運用しています。 SNS としての基本的な機能はそろっていますので、各ユーザーは プロフィール画像 を登録できるし、投稿には画像を添付することができます。 ですので、例えば プロフィール画像 を元に、そのユーザーの写っている画像を振り返れたら楽しそうだなー
類似アイテム検索機能についてGoogle Cloud Next '19 in Tokyoで技術発表をしました
2019/08/29
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こんにちは。MLOpsチームリーダーの sonots です。 先日の プレスリリース で発表しました通り、ZOZOTOWNに「類似アイテム検索機能」を追加しました。この機能の技術要素について先日開かれた Google Cloud Next '19 in Tokyo で、本プロジェクトからは2件発表してきました！ 技術要素が気になる技術オタクの皆様におかれましては、ぜひ資料と動画をご覧ください！ ZOZO画像検索で
Google はどうやって Deep Learning でメモリ使用量を 99% 削減したか。
2019/08/05
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こちらの記事は以前にNewsPicks Tech Guideに投稿された記事をインポートしたものです。元の記事はid:satorishによって書かれました。 今回は、QCon NY 2019レポート（Day 1）で予告した ML for Data Systems セッションの参加レポートです。登壇者は Google Brain SIR から Alex Beutel さんです。 コンピュータの基礎アルゴリズムである 木構造 や ハッシュテーブル は、古典的で安定した理論で
MIRU2019参加レポート
2019/08/02
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こんにちは。ZOZO Researchの小倉です。2019年7月29日（月）から8月1日（木）にかけてグランキューブ大阪（大阪府立国際会議場）で開催されたMIRU2019に参加しました。今回はその様子をレポートします。 MIRU2019 MIRUとは、今回で第22回目の開催となる画像の認識・理解シンポジウム（Meeting on Image Recognition and Understanding）です。今回は事前登録者数900人強、当日参加者も含めると
Amazon re:MARS参加レポート - Amazon社のAIやロボットへの取り組みを体感してきました
2019/06/10
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こんにちは、開発部の茨木（ @niba1122 ）です。主に新規事業系の開発に携わっています。6/4〜6/7にかけて、ビジネスリーダー・開発者向けのAIカンファレンスである Amazon re:MARS に参加してきました。本記事では、筆者が実際に参加して面白かったセッションやワークショップに関して、開発者寄りの視点で書きます。 Opening Remarks & Keynotes Opening Remarks Keynote（day2） Keynote
RubyKaigi 2019参加レポート〜sonots登壇セッション & エンジニア8名による厳選セッション
2019/04/26
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こんにちは！ 2019/4/18 - 20に福岡国際会議場で開催されたRubyKaigi 2019にZOZOテクノロジーズもRubyスポンサーとして協賛しました。 弊社からも8名のエンジニア（ @takanamito , @rllllho , @katsuyan121 , @TrsNium , @AmatsukiKu , @takeWakaMaru666 , Takehiro Shiozaki , @sh_ngsw ）が参加し、SREスペシャリストである瀬尾（ @sonots ）が登壇しました！ 今年のRubyKaigiは、60を超える講演があり、参加者も1000名を
AI-assistedテストへの挑戦 vol.1
2019/02/22
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こんにちは。 最近愛猫にトイレの出待ちをされるようになった、品質管理部エンジニアリングチームの高橋です。 品質管理部ではアプリの自動テストを主に担当しております。 本記事はAI（Artificial Intelligence, 人工知能）を活用したテスト自動化の奮闘記となっております。 内容的にはお世辞にも先進的と言えるものではありませんが、是非あたたかい目で見て頂けると
Google Cloud TPUを使った計量学習の高速化事例の紹介
2019/02/12
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ZOZO研究所の後藤です。本記事ではGoogle Cloud TPUを使った計量学習の高速化の事例を紹介します。 はじめに 深層学習を用いたプロダクトを開発・運用する上で、モデルの学習にかかる膨大な時間はボトルネックの1つです。 ファッションにおける深層学習を用いた画像認識技術にも同じことが言えます。 今回はファッションの分野において定番のタスクであるStreet2shopの課
【社内勉強会】『機械学習を始める前の「学習」』を発表しました
2019/01/22
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こんにちは、技術4課の多田です。 先日、機械学習の基礎的な内容をテーマにした社内勉強会を開催したので、資料を公開します。 去年からAIの分野に興味をもって機械学習やディープラーニングを0から勉強し始めました。 最近機械学習の実践としてJupyter Notebookを使ってscikit-learnやnumpy、matplotlibなどのライブラリを活用したデータの解析やモデル生成の勉強がようやくわ
MLストリームパイプライン・プラットフォーム
2018/10/23
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こんにちは、機械学習エンジニアの辻です。 先日、SageMakerの活用事例で登壇させて頂きました。 machinelearningnighttokyo20181.splashthat.com 機械学習で一番時間の掛かる作業といえば、やはり 前処理 ですよね。データレイクからデータを取得して、必要に応じて様々なデータストアからデータをかき集めて、加工して、また別のデータストアに入れてと。。。 大量のデー
機械学習にアノテーションを活用して、商品検索の関連キーワード機能を作る
2018/10/17
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DataStrategyの齋藤（ @pigooosuke ）です。 ネットショップ作成サービス「BASE」は60万店舗のショップが利用しており、ショッピングアプリ「BASE」のユーザーは、新着商品、キーワード検索、関連商品、商品特集などを介して気になる商品を見つけることができます。今回、新機能として、検索ワードに関連するキーワードを表示することで、ユーザーの興味のありそうな商品
【初心者向け】機械学習について簡単にまとめてみる
2018/09/06
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はじめに こんにちは sts -250rrです。 前回の記事ではARをテーマに記事を投稿いたしました。 今回はテーマをガラリと変えまして「 機械学習 」について簡単にまとめてみようと思います。 昨今、 AWS の Amazon Machine Learningや Microsoft のAzure Machine Learning Studioなどで手軽に 機械学習 を利用できるようになって来たことに加え、 楽楽精算では、 iOS 向けに領収書のアップロード