こんにちは。MLOpsチームリーダーの sonots です。 先日の プレスリリース で発表しました通り、ZOZOTOWNに「類似アイテム検索機能」を追加しました。この機能の技術要素について先日開かれた Google Cloud Next '19 in Tokyo で、本プロジェクトからは2件発表してきました！ 技術要素が気になる技術オタクの皆様におかれましては、ぜひ資料と動画をご覧ください！ ZOZO画像検索でのMLOps実践とGKEインフラ アーキテクチャ 筆者（そのっつ）の発表になります。発表の概要

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:satorishによって書かれました。 今回は、QCon NY 2019 初日に行われた、 Time Predictions in Uber Eats セッションの参加レポートです。登壇者は Uber Eats から Zi Wang さんです。 概要 料理完成時間予測の難しさ 料理完成時間予測の工夫 1. 特徴量エンジニアリング (Feature Engineering) 特徴量1: 過去

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:satorishによって書かれました。 今回は、QCon NY 2019レポート（Day 1）で予告した ML for Data Systems セッションの参加レポートです。登壇者は Google Brain SIR から Alex Beutel さんです。 コンピュータの基礎アルゴリズムである 木構造 や ハッシュテーブル は、古典的で安定した理論である一方、昨今のコンピュータ計算資源

こんにちは。ZOZO Researchの小倉です。2019年7月29日（月）から8月1日（木）にかけてグランキューブ大阪（大阪府立国際会議場）で開催されたMIRU2019に参加しました。今回はその様子をレポートします。 MIRU2019 MIRUとは、今回で第22回目の開催となる画像の認識・理解シンポジウム（Meeting on Image Recognition and Understanding）です。今回は事前登録者数900人強、当日参加者も含めると1,000名を超す方が参加されたそうです。このMI

こんにちは。エンジニアの河井です。 7月11に日に開催された Google Developers ML summit Tokyo の参加報告記事です。 参加の背景 サービスの規模が拡大してきたこと、データ集計基盤を構築したこと、 ダッシュ ボードを整備したことなどから、次は分析を自動化できると良いのではないかと個人的に考えていて、情報収集のために参加しました。 Jeff Deam 氏によるキーノートセッション Google の AI 研究チーム Google Brain のトップを務める Jeff Dea

Gopher's design for Ryuta Tezuka（ @Tzone99 ） こんにちは、ZOZOテクノロジーズ開発部の池田（ @ikeponsu ）です。 本記事では、 Go言語における画像処理の可能性を、ベンチマークを通して探ってみたいと思います。 はじめに 業務内でGo言語での画像処理を行う機会があり、Goの標準パッケージやGoCVについて調べていました。 ただ、画像処理に関する記述はまだまだ少なく、実装している人自体も少ないのかなという印象でした。 今回行った「Go言語での画像処理の速

はじめに こんにちは。データサイエンス部の平田です。 一休でのデータ分析はJupyter NotebookやJupyter Labを用いてDWHにアクセスして行われることが多いですが、サービスそのものと分析環境が乖離していることにより、分析結果を継続的にサービスに取り込むのが難しい状況でした。 また、マーケティング部の方々がJupyterを使用して分析した結果に基づいて継続的に施策を行おうとしても、Airflowに組み込む際のエンジニアの負担はそこそこありますし、修正するたびに依頼をしなければならないなど

こんにちは、開発部の茨木（ @niba1122 ）です。主に新規事業系の開発に携わっています。6/4〜6/7にかけて、ビジネスリーダー・開発者向けのAIカンファレンスである Amazon re:MARS に参加してきました。本記事では、筆者が実際に参加して面白かったセッションやワークショップに関して、開発者寄りの視点で書きます。 Opening Remarks & Keynotes Opening Remarks Keynote（day2） Keynote（day3） ワークショップ W03 -

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。 Machine Learning in Alexa Alexa Simplicity 対応状況 次回予告 Machine Learning in Alexa Machine Learning in Alexa 今回の re:MARS では Alexa に関するセッションも多かったように思いました。Alexa における Machine Learni

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 Vogel

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R

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、ざっくり機械学習についてできることを増やしていこうというのがこの記事の目的です。

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1人1人がたくさんのtry!（挑戦）をしてきましたのでその様子と話題のファッションチェック

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）では、その3者に対して、より良い意思決定ができるよう機

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す。 Ltech#5 LIFULL HOME'S 機械学習Night2　若手エンジニ