「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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LIFULL大学でDockerゼミをやりました
2018/03/27
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半年ぶりの登場 の技術開発部の相原です。 LIFULL大学という社内制度でDockerゼミの講師を務めたのでそのことについて書きます。 LIFULL大学とは LIFULL大学とは弊社が実施している日本一働きたい会社に向けた取り組みの一つです。 LIFULL大学 従業員一人ひとりの能力開発を目的に、「必須プログラム」「選択プログラム」「選抜プログラム」からなるLIFULL大学（社内大学）
JaSST' 18 Tokyo 1日目 参加レポート
2018/03/16
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こんにちは。 LIFULL HOME'S事業本部QAグループの木住野(きしの)です。 本記事は3月7,8日の2日にわたり開催された JaSST’18 Tokyo 1日目の参加レポートです。 前回の記事 ではイベントの規模感や会場の雰囲気が伝わったと思いますので、本記事では１日目の講演内容についてご紹介いたします。 Advances in Continuous Integration Testing at Google 登壇者：John Miccoさん (Google) 資料 : Advances in
APIを利用したビジネスのリスク
2018/03/11
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先日、TwitterがAPI利用に対する締め付けを突然厳しくしました。元々規約にあった、複数のアプリケーションキーを一つのサービスで利用している問題に対するものですが、利用していないはずの開発者も凍結対象になってしまったようです。 よく知られたところではTogetterもその凍結対象になったサービスの一つで、数週間に渡ってアカウントが停止されていました（現
Treasure Dataのhivemallで類似ユーザレコメンドを試す
2018/02/07
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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
Amazon SageMaker（というかJupyter Notebook）からRescaleを操作する
2018/01/17
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コンピュータの演算性能向上と低価格化により、流体解析や構造解析などCAEのシミュレーションを複数の条件で同時に実行できるようになりました。その結果、CAEから得られた大量のシミュレーション結果を、機械学習の教師データとして利用することが現実的になってきました。実際の例としては、最適化アルゴリズムを使用した設計探査や、深層学習による温度分布
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
2018/01/09
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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
2017/12/05
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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
AWS re:Invent 2017 参加レポート Day 3
2017/12/01
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エンジニアの鈴木(健)（ @szk3 ）です。 今回は、re:Invent 2017の3日目のレポートになります。 Keynoteと参加したセッションについてお伝えします。 Keynote featuring Andy Jassy 今日は、AWS CEO Andy Jassy の基調講演（Keynote）です。毎年、このKeynoteではたくさんの新サービスが発表されます。 今年も鼻血がでそうなくらい 大量の新サービスが発表されました 。 あまりにも大量なのでひ
IBIS2017参加報告
2017/11/18
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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
機械学習における技術的負債をDigdagで返済する
2017/09/20
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お久しぶりです。技術開発部の相原です。 昨年度は技術基盤部として mrubyを導入したり していましたが今は少しレイヤーが開発寄りになりました。 とはいえ依然として技術基盤も見ていて、最近はご多分に漏れず機械学習を用いた技術基盤の改善に興味があります。 そんな中でここ数ヶ月メインの業務の合間の時間を使って試験的に機械学習を導入していたので、今回
MIRU2017参加報告
2017/08/18
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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
ファッション×機械学習の論文紹介
2017/07/21
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こんにちは。データチームの後藤です。 弊社のデータサイエンティストは職務の1つとしてファッション×機械学習の研究・開発に取り組んでいます。このファッション×機械学習の分野は世界中の大学や研究機関で精力的に研究されているため、我々も最新の動向を日々追いかけて、技術検証やサービスへの実用化を進めています。 本記事では、ファッション×機械学習
Deep Learning AMI で機械学習の参考書のサンプルコードをほぼ完遂する
2017/06/20
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はじめに 技術1課の白鳥です。 「今流行りの機械学習を、実際に動かしながら勉強してみたいけど、実行環境を構築するだけでもきつい」 「せっかく参考書を買ったのに、掲載されているコードが正常に実行できない」 という悩みを持つ人は多いと思います。私もそんな感じです。 そこでこの記事では、AWSの Deep Learning AMI で実行環境を構築し、 参考書 Python機械学習プ
WWDC 2017に参加しました
2017/06/19
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初めまして、BASE iOS エンジニアの大木です。 6/5-6/9の日程で行われたWWDCに参加してきました。 初参加だったのですが、いつもの業務から離れてiOSの技術的な内容を聞いたり同じiOSエンジニアと議論したり大変有意義な時間を過ごせました。 発表内容は他の方やメディアがまとめていると思いますので、ここではそこにはあまり触れず雰囲気をお伝えできればと思います。
自己回帰型モデルの深層学習
2017/06/16
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初めまして、データチームの上月です。 今回はVASILYテックブログ初の論文紹介、テーマは 自己回帰型モデル（Autoregressive, AR）です。 はじめに VASILYではIQONの類似画像検索にAutoencoderを適用しています。 具体的にはアイテム画像で学習したAutoencoderの潜在変数を特徴量として類似画像検索を行っていますが、背景やモデルの影響を受けやすいなどの課題があります。 この問