「機械学習」に関連する技術ブログ（162件）
企業やコミュニティが発信する技術ブログから「機械学習」に関連するものを表示しています。
deep metric learningによるcross-domain画像検索
ZOZO研究所でインターンをしている松井です。本記事では、cross-domain画像検索とdeep metric learningの概要と、cross-domain画像検索で良い精度を達成するためのテクニックを取り上げます。 metric learningの概要 metric learning とは、データ間の関係を表す計量（距離や類似度など）を学習する手法です。 画像分類や、画像検索などに応用できます。 意味の近いデータの特徴量どうしは
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
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
Google Optimize360でレコメンドエンジンの評価をしてみる
こんにちは。フロントエンジニアの苅部です。 今回はECサイトでのレコメンドエンジン評価にあたって、Google Optimize360のフロント組み込みやGoogle Analyticsのユーザーリスト利用を実施しましたので一連の流れを共有したいと思います。 テスト実装であったりレコメンド評価の理解の一助となれば幸いです。 ※Google Optimizeの導入方法については過去の記事をご確認ください
iOSDC Japan 2018 にメドレーが協賛しました
こんにちは、開発本部の高井です。 メドレーは、去年に引き続き 8/30〜9/2 に早稲田大学で開催された iOSDC Japan 2018 (以下 iOSDC)に協賛しました。 みなさんご存知かと思いますが、iOSDC は国内の iOS イベントの中では try! Swift と並ぶ最大級のイベントです。 （オンライン診療アプリ「CLINICS」初期開発時から Swift で実装しています） CLINICS(クリニクス) オンライン診療・服薬
【初心者向け】機械学習について簡単にまとめてみる
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
Kotlin Fest2018参加レポート
Kotlin Fest2018参加レポート 福岡研究所の渡辺（しかじろう @shikajiro）です。Kotlinのおっきなイベントが東京で開催されるということで福岡から飛んで✈いきました。 福岡でもFukuoka.ktという名前で過去に2回ほどイベントを主催しており、KotlinFest主催の太郎さんに登壇していただいたこともありました。僕自身3か月ほどKotlinから離れてましたが、直近の技術情報などをフォロ
MIRU 2018本会議・若手プログラム参加報告
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
Yahoo!の近傍探索ツールNGTを使って類似商品APIをつくる
はじめまして、BASEビール部部長の氏原です。BASEのData Strategy Groupで機械学習エンジニアをしています。 今回初登場ということで、暑いときにいいサワーエールのお話でも......といきたいところですが、ここは開発ブログということなので仕方ありません。開発のお話をしましょう。 現在私は商品の画像に基づいて、その商品に似た商品を類似商品として提示するAPIの開発
集合データを学習するモデルの紹介
（Icon Credit *1 ） こんにちは。スタートトゥデイ研究所の後藤です。 今回は、集合を入力として扱うネットワークモデルの紹介をしたいと思います。機械学習の多くのモデルは、固定長の入出力や順序のある可変長の入出力を扱うように設計されます。画像データやテーブルデータは各サンプルの入出力の次元を合わせて学習しますし、自然言語処理のコーパスや時系列デ
スタイルを基準としたコーディネートのクラスタリング
スタートトゥデイ研究所リサーチャーの中村です。 今回は、コーディネートからスタイルを自動抽出する技術に関するアイデアの紹介です。こちらは、 企業研究所による研究発表カンファレンス (CCSE2018) でも同様の内容で発表させていただきました。 そのときに使用した資料はこちらです。 ファッションのスタイルについて 服は組み合わせによって見た目の印象が変化
Treasure Dataのhivemallで類似ユーザレコメンドを試す
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
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
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
BigQueryによるデータ分析のための前処理Tips
こんにちは。 使うSQLが200行を超えるのが当たり前になってきたデータチームの後藤です。 本記事では、VASILYデータチームで利用しているBigQueryによるデータの前処理のTipsを紹介します。 VASILYではサービスのマスタデータやログデータをGoogle BigQueryに集約して分析に活用しています。機械学習やデータ分析のための前処理を行う際、軽量なデータであれば抽出結果をPython
IBIS2017参加報告
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
MIRU2017参加報告
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
