「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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もう逃げられない！誰もが機械学習を使いこなす時代に ｜Amazon re:MARS 基調講演
2019/06/07
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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:jukuin2000によって書かれました。 Amazon re:MARS 3日目 Keynote Amazon CTO Dr. Werner Vogels Andrew Ng zoox ceo ベゾス氏登場！ Amazon re:MARS 3日目 Keynote Amazon CTO からのアツいメッセージ"Now go build" Amazon CTO Dr. Werner Vogels Keynote の一発目は Amazon CTO の Dr. Werner Vogel…
RubyKaigi 2019参加レポート〜sonots登壇セッション & エンジニア8名による厳選セッション
2019/04/26
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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RubyKaigiは、60を超える講演があり、参加者も1000名を
AWSで始める機械学習その1『Comprehend Customを使おう！』
2019/04/05
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AWSではマネージドな機械学習サービスが様々提供されています。 ComprehendやTranscribe等で、ユーザーがInputを与え簡単に機械学習で予測することはもちろん、SageMakerで しかし、私のような機械学習初心者からすると、いきなりSageMakerを使うのはハードルが高く、ComprehendやTranscribeでできる範囲で予測を行うにとどまってしまいます。 ということで、AWSのサービスを使いつつ
ZOZOテクノロジーズの取り組みを大公開！try! Swift 2019 Tokyo 参加レポート
2019/04/02
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こんにちは、ZOZOTOWN事業部にてiOSエンジニアをしている名取です。 2019/3/21-22にベルサール渋谷ファーストで行われたSwift言語の技術カンファレンス try! Swift 2019 Tokyo に参加してきました。 ZOZOテクノロジーズからはほぼ全員のiOSエンジニアが参加したほか、プラチナスポンサーとして企業ブースの運営も行いました！ 本イベントに向けてZOZOテクノロジーズとしてもメンバー
BASEを支える機械学習エンジニアチームをゼロからつくってきた1年
2019/03/27
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出典： https://unsplash.com/photos/36Vbwo1OiZU BASEでData Strategyチームのマネージャーをしている鈴木僚です。 Data Strategyチームのミッションは、データを使ってプロダクトを成長させ、戦略的に事業を推進させることです。 EC事業では、オーナーズ（ショップオーナー）・購入者・社内メンバーの3者からなる膨大なデータが日々蓄積されています。Data Strategyチーム（以下、DSチーム
LIFULL主催の技術勉強会「Ltech #5」開催レポート！
2019/02/27
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こんにちは！LIFULLでエンジニアをしている市来（いちき）です。 2019/02/21（木）に弊社にて開催させていただきました、「Ltech#5 LIFULL HOME'S 機械学習Night2 若手エンジニアが語る機械学習事例」についてレポートいたします。 Ltechとは Ltech(エルテック)とは、LIFULLがお送りする、技術欲をFULLにするイベントです。 特定の技術に偏らず、様々な技術の話を展開していく予定で
「#0 Fukuoka.Firebase@LTイベント」でLTしてきました
2019/02/25
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株式会社リビルドの嘉数（ @kkznch ）です！ 2019/02/21(木)に福岡で開催された#0 Fukuoka.Firebase@LTイベントにLT枠で参加してきました。 福岡でFirebaseの知見を共有することを目的として開催された本イベント、今回が第0回目（初回？）とのこと。 以下はイベント詳細ページになります。 #0 Fukuoka.Firebase@LTイベント - connpass 二週間前は大阪で、一週間前は東京でとイベントに登壇す
AI-assistedテストへの挑戦 vol.1
2019/02/22
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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
Google Cloud TPUを使った計量学習の高速化事例の紹介
2019/02/12
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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
【社内勉強会】『機械学習を始める前の「学習」』を発表しました
2019/01/22
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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
Google Discover流入を調査してみる
2019/01/10
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こんにちは。auパートナー本部の苅部です。 Google Discoverの記事レコメンド経由(googleapi.com or discover.google)のアクセス増の話題が最近増えているので、ログの残り方とアクセス規模(ニュースサイト)を簡単に調査してみました。 Google Discoverとは GoogleChrome(新規タブ)やGoogleアプリで表示されるニュース記事のレコメンドで、機械学習を用いてユーザーの行動データから最適なコ
いまさら聞けない!?プロダクトマネージャー・ディレクターが機械学習の案件を始めるまで
2018/12/25
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はじめに この記事は Enigmo Advent Calendar 2018 の25日目です。 BUYMA でプロダクトマネージャー・ディレクターのようなことをしています。 機械学習 に関する案件を初めて進めてみようと思い、 プロダクトマネージャー・ディレクター目線 で 、やってきたことや学んだことをまとめます。 知識がなくてもプロジェクトや案件は進めれるとは思いますが、ある程度理解がある
LiNGAM入門。気軽に因果関係を推定する(統計的因果探索)
2018/12/22
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この記事は Enigmo Advent Calendar 2018の22日目 です。 はじめに https://atarimae.biz/archives/7374 交番と犯罪件数が正の相関があるからといって、交番を減らして犯罪件数は減らないですよね。 さて、データ分析を行う上では、相関関係と因果関係を切り分けることが重要になることがあります。 例えば、KPIとある数値xが相関しているとします。 x → KPI という因果関係であれば、xの
Gitlab CIを利用したGCP(GKE)への自動デプロイ
2018/12/20
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この記事は Enigmo Advent Calendar 2018 の 20日 目の記事です。 概要 GCP (GKE)を利用してログからユーザ属性を 機械学習 により予測し、 その結果を API で返却するシステムを構築しました。 運用していく上でCI/CDツールは何にしようかなぁというところで、 今後社内でGitlabを使っていくという流れがあったのと GKEとの相性も良さそうということでGitlab CIを利用することにしまし
クラスタリングで時系列予測はできる？ 〜Twitterの株価を予測してみた〜
2018/12/20
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これは「 BASE Advent Calendar 2018 」の20日目の記事です。 devblog.thebase.in こんにちは。Data Strategy Group の岡です。趣味は珍しいお酒を飲むこと、将来の夢はウイスキーの蒸留所を持つことです。 私は機械学習エンジニアとしてまだ２年目なのですが、「この予測手法、本やweb上でほとんど見かけないな。」とずっと気になっている手法があります。ざっくり説明すると、時系列