「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。

ビジネスパーソンが読んでおきたい、AI関連オススメ本7冊

ビジネスパーソンが読んでおきたい、AI関連オススメ本7冊 2020.8.4 シニアソリューションデザイナ 寺田 響 概 要 これからAIの導入や開発を検討されるビジネス担当者の中には「まずは最低限の知識を持っておきたい」「AIや機械学習で何ができるのか知りたい」という方も多いのではないでしょうか?今回は、AI開発を始めるにあたって参考になりそうな書籍を、ソリ

ヤフー主催の社内ハッカソン「Internal Hack Day」を共同開催

こんにちは、ZOZOテクノロジーズ CTO室の池田( @ikenyal )です。 ZOZOテクノロジーズでは、6/27-28(開発2日間・発表は6/29)にアスクル・一休・PayPay・ヤフーと合同で社内ハッカソン「Internal Hack Day」を開催しました。これまでヤフーの社内で開催されてきたハッカソンイベントを、今回は初のZホールディングスの各社合同で実施することになりました。合わせて、新型コロナ

“AI”のギャップが、ビジネスへの導入を妨げる

“AI”のギャップが、ビジネスへの導入を妨げる 2020.6.22 代表取締役CTO 藤原 弘将 概 要 “AI”と聞いて、「人の代わりになるもの」と思う人もいれば、「限られたことだけできるもの」と思う人がいるように、そのイメージは人によって異なっているのが現状です。こうした認識の一致がないまま社内で“AI”プロジェクトが進んでしまえば、その結果がどうなるかは明

深層学習×集合マッチングによるコーディネート選択

※AMP表示の場合、数式が正しく表示されません。数式を確認する場合は 通常表示版 をご覧ください ZOZO Researchの斎藤です。私たちはファッションコーディネートの推薦や生成の基礎として、深層集合マッチングという技術を研究しています。本記事では、深層集合マッチングを理解する上で必要な諸概念の説明と、ファッションデータを使った実験結果について紹介しま

Jetson NanoでAWS IoT Greengrassを使う エッジで機械学習編その1

さてこれまではほとんどAWS IoTの話でしたが、Jetson Nanoを利用し、エッジで機械学習 × IoTみたないことをやっていきます。 弊社はクラウドの会社なのでこういったデバイスを扱うことはほとんどないのですが、今回はPytorchのMNISTのサンプルを動かしてJetson Nanoの性能を見てみます。Pytorchなんで正確には「エッジでディープラーニング」というべきでしょうか。 なので今回

fastaiで学習に使う関数をApache MXNetで真似してみた

はじめに 先進技術調査グループのせとです。本ブログでは、Apache MXNetを用いてfastaiで実装されている実践的な関数を真似てみた結果を紹介します。この試みのゴールは、完全一致の結果を目指すのではなく同じような傾向を得られるかを目指したものになります。完全一致を目指したいところですが、各フレームワークで用意しているモデルの構造が少し違ったり、各関

失敗しない機械学習プロジェクトの進め方入門

こんにちは、株式会社 ラク スで横断的にITエンジニアの育成や、技術推進、採用促進などを行っている開発管理課に所属している鈴木( @moomooya )です。 ラク スの開発部ではこれまで社内で利用していなかった技術要素を自社の開発に適合するか検証し、ビジネス要求に対して迅速に応えられるようにそなえる 「 開 ( か ) 発の 未 ( み ) 来に 先 ( せん ) 手をうつプ

ZOZOテクノロジーズの2019年の振り返りと現状

こんにちは、ZOZOテクノロジーズのVPoEの今村( @kyuns )です。 この記事は ZOZOテクノロジーズ Advent Calendar 2019 の25日目の記事になります。今年はZOZOテクノロジーズとして5つのAdvent Calendar、全125個の記事がありますので、ぜひご覧ください。ちなみに前日の記事は @ikenyal の CTO室はじめました 〜新設CTO室が1年目にやったことと課題 でした。 https://qiita.com/advent-calendar/2019/zozo_tech

PythonによるSARIMAXモデルを使った「TVCMの効果検証」への挑戦

  ※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~

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〜

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

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

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。

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

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
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