「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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【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
MIRU 2018本会議・若手プログラム参加報告
2018/08/17
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こんにちは。スタートトゥデイ研究所の真木です。 8月5日から8月8日にかけて開催されたMIRU 2018という学会に行ってきました。また、5月下旬から約2か月間にわたって実施されてきた「MIRU若手プログラム」という 若手研究者同士 の交流プログラムにも参加してきたので、今回はその報告をします。 MIRUとは MIRUは正式名称を「画像の認識・理解シンポジウム」といい、21回
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
6年半のテックブログ運用を振り返って気づいたメリットと長く続けるコツ
2018/01/09
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あけましておめでとうございます、CTOの今村（ @kyuns ）です。 このテックブログを購読してくださっている読者の皆さん、いつもありがとうございます。 VASILYテックブログも記事を投稿し始めてから約6年半が経ちました。 今回はテックブログを長年続けてきた振り返りと、長く続けるコツについて紹介したいと思います。今年はテックブログを始めてみたい、という方
AWS re:Invent 2017 参加レポート Day 3
2017/12/01
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エンジニアの鈴木(健)（ @szk3 ）です。 今回は、re:Invent 2017の3日目のレポートになります。 Keynoteと参加したセッションについてお伝えします。 Keynote featuring Andy Jassy 今日は、AWS CEO Andy Jassy の基調講演（Keynote）です。毎年、このKeynoteではたくさんの新サービスが発表されます。 今年も鼻血がでそうなくらい 大量の新サービスが発表されました 。 あまりにも大量なのでひ
IBIS2017参加報告
2017/11/18
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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2017年11月8日〜11日にかけて、東京大学の本郷キャンパスで行われた第20回情報論的学習理論ワークショップ（以下、IBIS2017）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。 IBIS2017について IBIS2017 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
機械学習における技術的負債をDigdagで返済する
2017/09/20
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お久しぶりです。技術開発部の相原です。 昨年度は技術基盤部として mrubyを導入したり していましたが今は少しレイヤーが開発寄りになりました。 とはいえ依然として技術基盤も見ていて、最近はご多分に漏れず機械学習を用いた技術基盤の改善に興味があります。 そんな中でここ数ヶ月メインの業務の合間の時間を使って試験的に機械学習を導入していたので、今回
MIRU2017参加報告
2017/08/18
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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2017年8月7日〜10日にかけて、広島で行われた第20回画像の認識・理解シンポジウム（以下、MIRU2017）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。 MIRU2017 MIRUはMeeting on Image Recognition and Understandingの略で、国内最大規模の画像の認識と理解技術に関する会議です。事前に選定
自己回帰型モデルの深層学習
2017/06/16
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初めまして、データチームの上月です。 今回はVASILYテックブログ初の論文紹介、テーマは 自己回帰型モデル（Autoregressive, AR）です。 はじめに VASILYではIQONの類似画像検索にAutoencoderを適用しています。 具体的にはアイテム画像で学習したAutoencoderの潜在変数を特徴量として類似画像検索を行っていますが、背景やモデルの影響を受けやすいなどの課題があります。 この問
Fashion Tech meetup vol.4を開催しました
2017/06/09
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2017年6月7日、第4回目となるFashion Tech meetupを開催しました。今回はVASILYが主催となり、バックエンドチーム、フロントエンドチーム、データチームが業務で行っている開発・運用のノウハウを発表しました。 本記事で弊社の登壇資料を公開しますので、ご参加できなかった方、Fashion Tech meetupを初めて知った方、是非ご一読ください。 メインセッション VASILY流CSSコーディ
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
Google I/O 2017 旅日記 〜DAY ONE〜
2017/05/18
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こんにちは。Android開発グループの衛藤です。 前回の記事 では、DAY ZEROをお送りしました。 いよいよGoogle I/O 2017の開幕です！ シャトルバス 数カ所からシャトルバスが出ており、無料で送迎してもらえます。 今回は宿泊先ホテルから最寄りのMountain View Stationから出るシャトルバスに乗りました。 わかりやすく看板を持った方がいたので特に迷うことなく乗ることが出来ま