「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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最新HRテックはココまできた。AI研究のいまを探る
2020/09/08
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最新HRテックはココまできた。AI研究のいまを探る 2020.9.8 機械学習エンジニア 山下 宙元 （現在はペンシルバニア州立大学 博士課程 在籍） 概 要 採用活動に退職予測、キャリア形成に至るまで、人材領域でのデータ活用がここ数年で改めて注目されはじめ、日本でのビジネス導入・活用事例も多く見られるようになってきました。 このコラムでは、HRテックと呼ばれる
Off-Policy Evaluationの基礎とZOZOTOWN大規模公開実データおよびパッケージ紹介
2020/09/03
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※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 ※2020年11月7日に、「Open Bandit Pipelineの使い方」の節に修正を加えました。修正では、パッケージの更新に伴って、実装例を新たなバージョンに対応させました。詳しくは対応する release note をご確認ください。今後、データセット・パッケージ・論文などの更新情報は Googl
AWSで始める時系列予測。Amazon ForecastかAmazon SageMakerかどちらを使うべき？
2020/08/24
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はじめに 商品の需要予測や何らかのリソースの稼働の予測などを、時系列予測で実施したいとき、AWSのマネージドサービスでは2つの選択肢があります。Amazon ForecastとAmazon SageMakerです（もちろんECSやEC2上で自分たちで実装する方法もありますが、今回はMLサービスに絞って記載します。。。）。あまりAWSに詳しくない方・機械学習に詳しくない方はこの2つのどちらを利用
AIで「やりたいこと」とデータは、両輪で議論する
2020/08/19
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AIで「やりたいこと」とデータは、両輪で議論する 2020.8.19 代表取締役CTO 藤原 弘将 概 要 AIを業務導入する際には、その業務の目的をしっかりと把握し、目的に適したデータを用いることが重要です。では、目的とズレがあるデータを使用してしまうとどのようなことが起きてしまうのでしょうか。また、データがない場合にはどう対応すれば良いのでしょうか。実例
リアルタイムマーケティングシステムの紹介とそのリプレイス計画
2020/08/14
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こんにちは、SRE部MA基盤チームの田島です。 私達のチームでは、マーケティングシステムの開発・運用を自前で行っています。マーケティングシステムの内容としては、主にユーザに向けてのメールやLINE・PUSH通知などへの配信です。 マーケティングシステムは大きく分けて2種類あります。1つ目がSQLによるセグメント抽出を行い、抽出したユーザに対してバッチで配信を
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
2020/08/05
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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
Amazon Fraud Detectorが一般公開されました
2020/08/04
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2020年7月28日にAmazon Fraud Detectorが一般公開されました。 機械学習の知識が無くても、簡単に不正検知をできるサービスです。 Detect fraud faster using machine learning with Amazon Fraud Detector – now generally available Amazon Fraud Detectorとは Fraud(frɔ́ːd)とは、詐欺という意味です。 Amazon Fraud Detectorは、リアルタイムで不正アクティビティを識別してくれるAWSのサービスです。 以下、公式の説
ZOZOTOWNの不正対策への取り組み
2020/07/22
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こんにちは、基幹システム部サポートチームの西山です。 私の所属するサポートチームでは、主にZOZOTOWNの注文の返品・返金のシステムや、カスタマーサポートの使用するバックオフィスシステムの開発に従事しております。 今回はECサイトの不正対策として、ZOZOではどういった観点で対策をしているのか、不正検知までどういったフローを踏んでいるのか、一部だけで
トマト画像物体検出データセット『Laboro Tomato』を公開
2020/07/15
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トマト画像物体検出データセット『Laboro Tomato』を公開 2020.7.15 CTO 藤原 弘将 機械学習エンジニア ロマン・トリグベンコ 概 要 Laboro.AIはこの度、トマトの画像物体検出データセット『Laboro Tomato』を公開いたしました。以下では、開発・公開に至った背景や内容、期待される用途などについてご紹介いたします。 目 次 ・ 農業の現状とAI活用 ・ Laboro Tomatoについて ・
Splunkで難航していた障害調査を解決した話
2020/07/15
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こんにちは。技術開発本部SRE部の渡邉です。 リモートワークによる運動不足を解消するために毎朝ロードバイクで走る事を始めたところ、今では印旛沼 1 のまわりを走るのが生きがいになりました。 そんな私ですが2019年に入社して以降、現在に至るまで、ZOZOTOWNやWEARのインフラを担当しております。 前職からずっとインフラ周りの仕事をしておりますが常に頭を悩ませ
ZOZOTOWNのインハウス広告運用を支援するデータと仕組みの話
2020/07/01
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こんにちは。ECプラットフォーム部 推薦基盤チームで、DWH・DMP・広告まわりのデータエンジニアリングを担当している大谷です。 本記事では、マーケティング部門の広告運用のインハウス化に伴ってこれまで取り組んできた広告データの収集と活用、その仕組みにフォーカスして事例をご紹介します。 背景 データの収集と活用 Arm Treasure Data Integrations Hub ログ収集 アクセ
“AI”のギャップが、ビジネスへの導入を妨げる
2020/06/22
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“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
ZOZOTOWNの検索基盤におけるElasticsearch移行で得た知見
2020/06/22
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こんにちは。ZOZOテクノロジーズZOZOTOWN部 検索チーム 兼 ECプラットフォーム部 検索基盤チームの有村です。 ZOZOTOWNでは、以前からキーワード検索時にはRDBと併用してElasticsearchを使用していました。本記事ではこれまでRDBで行っていたIDによる索引検索も含め、すべての検索をElasticsearchへ置き換えた事例と、その際に行った設定内容の一部をご紹介します。 背景 弊社CTOに
ファッション領域における検索ログの特徴分析とカテゴリ分類器作成の可能性
2020/06/19
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はじめに こんにちは、ZOZO研究所福岡の下所です。 検索チームでWEARの検索ログの解析を行なっているのですが、その中でファッション業界に限らず、多くの言語学者・データ解析者がインターネット上での文字解析、特に新語の理解に苦労していることを知りました。特に日本語のように表現が曖昧で流動的な言語を理解することに多くの労力を要しているように感じま
近似最近傍探索Indexを作るワークフロー
2020/06/11
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はじめに こんにちは。ZOZO研究所の shikajiro です。主に研究所のバックエンド全般を担当しています。ZOZOでは2019年夏にAI技術を活用した「類似アイテム検索機能」をリリースしました。商品画像に似た別の商品を検索する機能で、 画像検索 と言った方が分かりやすいかもしれません。MLの開発にはChainer, CuPy, TensorFlow, GPU, TPU, Annoy、バックエンドの開発にはGCP, Kubernetes, Docker