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, Flask, Terraform, Airfl

はじめに こんにちは、計測プラットフォーム部バックエンドチーム、テックリードの児島（ @cozima0210 ）です。この記事では、ZOZOSUITとZOZOMATの違いにより生じたバックエンド開発における課題と、その解決のためにCQRSアーキテクチャを採用した経緯、そしてその実践について紹介します。 ZOZOSUITとは ZOZOSUIT は、2017年に発表した全身の計測を目的としたツールです。現在も計測機能は提供されていますが、新規の販売は終了しています。現在、ZOZOSUITの計測データは、マルチ

※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 ZOZO Researchの斎藤です。私たちはファッションコーディネートの推薦や生成の基礎として、深層集合マッチングという技術を研究しています。本記事では、深層集合マッチングを理解する上で必要な諸概念の説明と、ファッションデータを使った実験結果について紹介します。対象読者としては、機械学習系のエンジニアや学生を想定しています。 集合マッチングとは ある集合が与えられたとき、その集合にもっともマッチする集合を解

そもそもJetsonという製品群はエッジでモデルのトレーニングもできてしまうようなデバイスなので簡単なことであればクラウドは必要ないかもしれません。 Jetsonの強みはエッジで機械学習できることなので、クラウドへセンサーデータを送り推論みたいなことは必要はないし、低いレイテンシが求められるときはNGいかもと思います。ただデバイスやセンサーの数が多くなると管理はやっぱりクラウドでしたいですよね。 AWS IoTにはDevice Shadowという機能があります。これは簡単に言うとデバイスの状態保存&取得で

さてこれまではほとんどAWS IoTの話でしたが、Jetson Nanoを利用し、エッジで機械学習 × IoTみたないことをやっていきます。 弊社はクラウドの会社なのでこういったデバイスを扱うことはほとんどないのですが、今回はPytorchのMNISTのサンプルを動かしてJetson Nanoの性能を見てみます。Pytorchなんで正確には「エッジでディープラーニング」というべきでしょうか。 なので今回はJetson Nanoの話です。 1. jtopコマンドのインストール jtopはJetson Nan

こんにちは、技術1課の小倉です。 2020/5/13にアップデートがあり、Amazon Macieが東京リージョンで利用可能になり80%以上値引きされました！ Announcing major enhancements to Amazon Macie, an 80%+ price reduction, and global region expansion また、本アップデートで機能強化が行われ、追加された機能です。 個人情報(PII)検出のための機械学習モデルの更新、正規表現を使用した顧客定義のセンシテ

はじめに こんにちは、技術1課の山中です。 家に眠っていた RTX1500 を引っ張り出してきてリモートで同僚のアドバイス通り設定したらネットが更に速くなりました。 (といっても 100M が限界ですが… 今回は Amazon Kendra が一般利用可能になったということで触っていきたいとおもいます。 Amazon Kendra が一般利用可能に Amazon Kendra とは Amazon Kendra は S3 や RDS もしくは、 SharePoint などの外部サービスにあるデータを機械学習

はじめに 先進技術調査グループのせとです。本ブログでは、Apache MXNetを用いてfastaiで実装されている実践的な関数を真似てみた結果を紹介します。この試みのゴールは、完全一致の結果を目指すのではなく同じような傾向を得られるかを目指したものになります。完全一致を目指したいところですが、各フレームワークで用意しているモデルの構造が少し違ったり、各関数の計算方法が異なるので結果が等しくなりませんでした。もちろん、他方に併せて関数を自作すればほとんど一致する結果を得ることができますが実装のコストが高か

はじめに こんにちは、技術 1 課の山中です。 毎日花粉症の薬を飲んでるのですが、花粉はいつまで続くのでしょうか。 花粉の検査を以前病院で行ってもらったのですが、検査結果を待たずして引っ越してしまったので本当の花粉症なのか未だになぞです。 今回は Amazon Personaliize のアップデートがあったので、ためしてみました！ Amazon Personalize とは Amazon Personalize (以下、Personalize) とは、 Amazon.com で使用されている機械学習アル

こんにちは！技術2課の濱岡です。 みなさん、どうぶつの森で遊んでいますか？ 私は借金まみれです笑 AWS DeepComposerが正式にリリースされましたので遊んでみました！ ここを見るとわかるのですがすごい興奮が伝わってきますね！！ AWS DeepComposerとは AWS DeepComposerは自分で作成したメロディから機械学習を用いてオリジナルの曲を作成できるAWSのサービスです。 直感的にできるというのが特徴です。 機械学習を学んでいると色々数式が出てきて頭がこんがらがってくるので気軽に

こんにちは、株式会社 ラク スで横断的にITエンジニアの育成や、技術推進、採用促進などを行っている開発管理課に所属している鈴木( @moomooya )です。 ラク スの開発部ではこれまで社内で利用していなかった技術要素を自社の開発に適合するか検証し、ビジネス要求に対して迅速に応えられるようにそなえる 「 開 （ か ） 発の 未 （ み ） 来に 先 （ せん ） 手をうつプロジェクト（通称：かみせんプロジェクト）」 というプロジェクトがあります。 2019年度下期にこのプロジェクトで「 機械学習 プロ

はじめに こんにちは、Data Strategy所属の岡です。グループ会社BASE BANKで分析/モデリングなども兼務しています。 テキストデータを特徴量にもつ不均衡データ分類問題をDNNで解きたくなった際、下記の論文を参考にしたのでその内容を紹介します。 https://users.cs.fiu.edu/~chens/PDF/ISM15.pdf 不均衡データ分類問題ってなに？ 何かしらのカテゴリを機械学習などで分類予測しようとする際、カテゴリごとのデータ件数に偏りがある、特に正例のデータが極端に少ない

12月上旬にロンドンで開催されたBlack Hat Europe 2019に技術開発部セキュリティユニットの伊藤・山本が参加してきましたので報告します。 尚、Black Hatについては以前の記事、「 Black Hat USA 2019 / DEF CON 27に参加してきました 」にも詳細を掲載しておりますので併せてご覧ください。 Black Hat Europe とは Black Hatは世界最大級の商業系セキュリティカンファレンスで、毎年USA、Europe、Asiaの三地域で開催されます。Bla

こんにちは、ZOZOテクノロジーズのVPoEの今村( @kyuns )です。 この記事は ZOZOテクノロジーズ Advent Calendar 2019 の25日目の記事になります。今年はZOZOテクノロジーズとして5つのAdvent Calendar、全125個の記事がありますので、ぜひご覧ください。ちなみに前日の記事は @ikenyal の CTO室はじめました 〜新設CTO室が1年目にやったことと課題 でした。 https://qiita.com/advent-calendar/2019/zozo

この記事は BASE Advent Calendar 2019 の22日目の記事です。 devblog.thebase.in こんにちは、Data Strategyチームの id:tawamura です。BASEには今年の8月に入社し、今月で5ヶ月目になります。 DSチームでは、ネットショップ作成サービス「BASE」のデータを集計し、機械学習など様々な利活用を行なっています。主に挙げられるのはおすすめ商品のレコメンデーション、商品のカテゴリ・属性推定、不正利用の検知などです。 弊社では、DSチームが作成し