あきんどスシロー様とAmazon Machine Learningを用いた待ち時間予測の精度向上を実施しました ｜ Developers.IO
株式会社あきんどスシロー様とクラスメソッド株式会社はAmazon Machine Learning(以下、Amazon ML)を用いて、機械学習を用いた店舗混雑時の待ち時間予測の精度向上に取り組んでいます。 直近の取り組みでは、今までの方法では予測が困難であった一部の店舗に対して新手法で予測を行い、精度を向上することができました。今回はこちらの取り組みについて紹介したいと思います。 概要 券売機やスシローアプリなどに表示される入店までの待ち時間を予測するため、チケット情報・店舗の状態などからデータ分析を行い、特徴を抽出した上で機械学習を行いました。 各店舗では既に待ち時間予測のための仕組みが導入されていますが、商業施設内などの一部の店舗ではユーザが他店舗とは異なる行動をするため、別の切り口から予測を行う必要がありました。 今回は、この一部店舗を対象にTableauを用いてチケットデータ等の
Azure Machine LearningとIoTを駆使して室温予測システムを構築してみた - がりらぼ
はじめに 今回は自宅の室温予測システムを構築してみました。 前回はいろいろテキトーに書いてたので今回はかなりまじめに書いていきます。 イメージとしてはNHKのNextWorldで描かれてる世界 それをできるだけAzureを駆使して構築してみたいと思います。 システム構成図 システムの構成図はこんな感じ Arduinoで室温を計測 ↓ Azure Mobile Servicesに送信 ↓ SQL Azureデータベースに貯めこむ ↓ そのデータを使ってAzure MLであらかじめデータの傾向を学習しておく ↓ Mobile Service Schedulerで毎朝8時にAzure MLからその日の室温の予測値を取得してTweet ↓ Mobile Service Custom APIを使ってWindowsストアアプリに今日の室温予測値を表示 という感じでいきたいと思います。 データ計測部 I
ディープラーニングを使ったイメージの切り抜き | カメリオ開発者ブログ
こんにちは、シバタアキラです。この度PyDataの本家であるアメリカのコミュニティーで半年に一度開催されているPyDataカンファレンスに出席するため、NYCに行って来ました。11/22-11/23の二日間の日程で行われ、延べ250人ほどが参加したイベントです。その時の模様は、先日のPyData Tokyo第二回ミートアップでもご説明させていただき、また後日記事化されると思いますので、そちらをぜひご覧いただければと思います。 今回はそのPyData NYCカンファレンスで私が発表してきたミニプロジェクトについてお話します。最近各所で話題に上がるディープラーニングですが、これを使った応用を「カメリオ」のサービス向上のために使えないか、というのがそもそものプロジェクトの着想でした。今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実験をしている田中さん（@a
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
