こんにちは、VASILYのバックエンドエンジニアの塩崎です。 iQONの中ではクローラーと検索サーバーを担当しています。 iQONのクローラーには提携ECサイトさんからクロールした商品を商品カテゴリー(Tシャツ、ワンピース、etc.)に自動的に分類する機能があり、商品タイトルや商品説明文などのテキスト情報を元に分類を行っています。 しかし、一部のカテゴリー(セーター・ニット帽)の商品はテキスト情報だけからでは精度の良い分類を行うことができません。 そのため、これらのカテゴリーの商品については画像を用いたカテゴリー分類を導入しました。 これらの機能を実現するために、当社のデータサイエンスチームとも協力を行い、ディープラーニングを用いたカテゴリー判定器を開発しました。 また、この機能は既存のクローラーの機能からの独立性が高いので、クローラーに組み込むときにはマイクロサービス化をして組み込みまし

概要 畳み込みニューラルネットワークによる画像生成モデル（DCGAN）に弊社のワンピース画像10万枚を学習させました。 得られた生成モデルを使って、乱数で作った100次元ベクトルからワンピース画像を生成しました。 逆に、一枚のワンピース画像を100次元ベクトルに圧縮し、可視化しました。 可視化したことで、モデルがワンピースの【色】【形】【柄】【モデルやマネキンの有無】など、基本的な特徴を捉えられていることがわかります。 この技術は、自動タグ付けや類似画像検索に応用することができます。 はじめに はじめまして。データサイエンスチームの後藤と申します。現在、アイテム画像のカテゴリ判定モデルを作ったり、各部門のKPIの日々の変動やシステムの異常を知らせるダッシュボードを作る仕事をしています。 また、最新の研究論文にもアンテナを張り、提案手法の検証にも取り組んでいます。今回は、去年の暮れあたりから

Making Sequences work for you こんにちは！ VASILYのiOSエンジニアにこらすです。 SwiftのコントリビューターとSwift EvolutionSE-0053の作者です。 他のOSSプロジェクトにも貢献してるので興味があればGithubでフォローしてください。 今回のトピックはSwift2.0以降のSequenceTypeというプロトコルと、その内部的な動きについて紹介します。classやstructをSequenceTypeプロトコルに準拠させると、for inループやmap, filterなどを使えるようになります。 さあ、始めましょう！ struct Unique<T: Comparable> { private var backingStore: [T] = [] var count: Int { return backingStore.cou

vagrantで開発環境を簡単に作るためのメモ 必要なもの vagrant virtualbox vagrantで開発環境を作るメリット 実行環境を開発と本番で揃えたい。 開発環境を構築する際に個人のローカル環境に依存しないようにしたい。 すぐに使える仮想環境を構築したい。 環境構築を自動化したい。 チームで同一の環境を簡単に構築したい。 Vagrantって流行ってるらしいけど何が便利なの？ ｜ Developers.IO vagrantの導入手順(ホスト側) Boxを追加するコマンド $ vagrant box add [box-name] [box-url] ボックスは以下から用意 http://www.vagrantbox.es/ 実際に叩いたコマンド vagrant box add CentOS65 https://github.com/2creatives/vagrant-cen

OkHttpのリクエスト周りのmockingが結構面倒くさかったのでメモ。 やりたい事 ベタ書きすると以下の様な事がしたい。単純にレスポンスをmockして返却したいデータをセットしたい。 OkHttpClient okHttpClient = mock(OkHttpClient.class); String body = "hoge"; ResponseBody responseBody = mock(ResponseBody.class); when(responseBody.string()).thenReturn(body); Response response = mock(Response.class); when(response.isSuccessful()).thenReturn(true); when(response.body()).thenReturn(respons