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（day3） ワークショップ W03 -

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R

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幸いです。 AI時代におけるソフトウェアテスティング 言うまでもなく、今やAIは身近な存在となっています。 ソフトウェアテスティング業界

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の課題設定に対し、Google Cloud TPUを用いて計量学習の高速化を試みます。 Street2shopは、スナップ画像から商品

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かってきました。 機械学習に興味があっても、いきなり実践をやってしまうといろんな専門用語、ツール等がわからず、

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。。。 大量のデータをあっちにやったりこっちにやったりして、もう一体最初は何がしたかったのかさっぱりわからなく

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にたどり着ける動線を機械学習を活用して実装しました。 DataStrategyチームは発足して間もなく、サービスドメインに適応した

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ができるアプリをリリースしました。 楽楽精算 株式

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回目となる今年は札幌で開催されました。画像に関する研究の基礎から応用までがスコープに含まれ、この分野の学会としては 国内最大規模 です

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からの境界条件の推定などが実現しつつあります このような、CAEと機械学習を連携させる手法を実装するための構成として、機械学習はAmazon SageMaker、CAEは

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、という方々の参考になれば幸いです。 振り返り 初めてVASILYテックブログに記事が投稿されたのは 2011年5月9日 、この時から現在までに約6年半の月日が

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とつひとつに付いては書きませんが、 兎に角ス

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。参加登録数は去年の約2倍の1036人となっており、そ

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、今回は技術的負債の高利子クレジットカードと呼ばれる機械学習を導入する中でどのような工夫をしたかということについて書きたいと思います。 機械学習については門外漢なので、こ

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。事前に選定された口頭発表と国際会議の採択論文から選ばれた招待講演を中心に、