「機械学習」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「機械学習」に関連する技術ブログの一覧です。
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教師データがないPoCにおける定量評価のポイント
2023/02/21
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こんにちは。ML・データ部データサイエンス1ブロックの尾崎です。データサイエンス1ブロックでは機械学習モデルや、データ分析によって得られたルールベースのモデルの開発をしています。特に、ZOZOTOWNやWEARの画像データを扱っています。 本記事では、教師データがないPoC特有の「モデルの評価をどうするか」という課題への対策を商品画像の色抽出の事例とともに紹
Chrome Extension で作るクラウドいらずのMLモデル提供
2023/02/16
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TL;DR Chrome Extension経由で独自に学習したMLモデルを社内配布できるようにしました モデルはユーザのブラウザ上で実行するので余計な通信も発生せず クラウド 代も不要です 背景 こんにちは。CADDi AI Lab MLOpsチームの中村遵介です。普段は 機械学習 エンジニアチームの作るモデルを Vertex Endpointsを使用してAPIとして提供 したり、パイプラインに組み込んで推論結果をデータ
VertexAIを利用した機械学習モデルにおける評価・分析パイプラインの構築
2023/02/10
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自己紹介 はじめまして、京都大学大学院エネルギー科学研究科に所属していますM1の下野祐太です。普段は、深層強化学習を利用し
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 合格体験記
2023/02/08
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こんにちは、タイミーのデータ統括部でデータサイエンティストをしている小関です。 タイミーのデータサイエンスチームでは、データ分析、 機械学習 モデル構築に加えて、 Google Cloudを主軸としたMLOps基盤の構築などの業務に日々取り組んでいます。 その中でも Google Cloudを主軸としたMLOps基盤の構築に関連して、 Google Cloud Professional Machine Learning Engineer認定資格 を社内
社内マッチングアプリ「CLUB ZOZO」のマッチングアルゴリズム
2023/02/07
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こんにちは。ZOZO研究所の平川とML・データ部のデータサイエンスブロック2の荒木です。私たち2022年度の新卒入社メンバーは有志で社内マッチングアプリ「CLUB ZOZO」を運営しています。この記事では、興味関心が近い社員同士を自動でマッチングするアルゴリズムについてご紹介します。マッチング時のバッチ処理については推薦基盤ブロックの関口が解説していますので
Kaggle Days Championship Final 参加記（majimekunチーム）
2023/01/31
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はじめに こんにちは。 Kaggle Days Championshipというイベントにmajimekunチームとして参加しました。メンバーは若
画像認識を用いたZOZOTOWN商品に対するシーン・スタイルタグ予測
2023/01/30
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はじめに こんにちは。ML、データ部データサイエンス2ブロックの吉本です。 ZOZOTOWNの商品には「長袖」「クルーネック」「花柄」といった、アイテムの特徴を示すタグ（アイテム特徴タグ）や「ベーシック」「モード」「結婚式」といった、アイテムに合うシーンやスタイルを表すタグ（シーン・スタイルタグ）が付与されています。これらは商品情報の登録時、ブラン
NeurIPS 2022 参加報告 後編
2023/01/27
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はじめに プロダクトオーナー兼機械学習エンジニアの本田志温です。弊社高橋による前回の記事「NeurIPS 2022 参加報告 前編」に
NeurIPS 2022 参加報告 前編
2023/01/23
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はじめに R&D組織でシニアマネージャーをしている高橋 諒です。New Orleansで開催された機械学習の国際会議「
BERTとSageMakerによる検索アルゴリズムの実装とデプロイ例の紹介
2023/01/20
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概要 スマートキャンプでエンジニアをしている佐々木です。 本記事では、自然言語処理モデルを用いて新規サービスを作れないか試行錯誤した話をしようと思います。 今回は精度の良い検索はうまく実装できませんでしたが、機械学習モデルをインフラで動かす流れは学ぶことができました。 実際に実装したコード例ともに紹介します。 概要 経緯 検索の仕組み MLモデ
ZOZOTOWN検索の精度改善の取り組み紹介
2023/01/19
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こんにちは。検索基盤部の山﨑です。検索基盤部では、検索基盤の速度改善やシステム改善だけではなく検索の精度改善にも力を入れて取り組んでいます。 検索システム改善についての過去の取り組み事例は、 こちら のリンクをご参照ください。 techblog.zozo.com また、ZOZOTOWNの検索ではElasticsearchを活用しています。Elasticsearchに関する取り組み事例は こちら のリンクをご
「強いAI」と「弱いAI」。AIが人間を超えるかが分かる分類
2022/12/28
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「強いAI」と「弱いAI」。AIが人間を超えるかが分かる分類 2022.12.28 株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一 概 要 AIに関する話題の中で、AIが人の心を持つかどうかで分類する「強いAI」「弱いAI」という言葉を聞いたことがあるでしょうか。AIが自身よりも賢いAIを作り出して人間がはるかに及ばない知性が誕生する「シンギュラリティー（技術的特異点）」が訪れ
Stable Diffusion発! 画像生成ブームに見るジェネラティブAIの人・もの・お金事情
2022/12/28
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この記事は NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2022 18日目です…が、少々遅れてお届けします。 はじめに PS本 5G&IoTサービス部 増田です。Advent Calendar参加も（たぶん）3年目となりました。 「テキスト指示をもとに、AIがお好みの画像を生成する（Text-to-Image）」「今ある画像へ、テキスト指示で編集を加える（Image-to-Image）」 -- そんな画像生成AIが注目を集めています
「変化対応力」を武器に「開発力倍増」に取り組む
2022/12/25
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サイバーエージェント 専務執行役員 技術担当 / 株式会社AbemaTV 取締役を務めています長瀬（ ...
Amazon SageMaker ClarifyのExplainability Reports（説明可能性レポート）を活用しよう
2022/12/23
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クラウドインテグレーション部の村上です。NBAが大好きです。 渡邊選手も八村選手もケガから復帰したので毎日楽しみですね。 Everybody eats 🍴 pic.twitter.com/y479KqAOvn— Brooklyn Nets (@BrooklynNets) 2022年12月22日 さて、今回はAmazon SageMaker Clarifyのブログ第2弾です。前回のブログは以下からご参照ください。 blog.serverworks.co.jp 機械学習モデルの説明可能性とは Amazon SageMaker Clarifyと説