顔認識はもう人間だけのためのものではないようだ。 米国時間10月8日、ノルウェーの養殖大手のCermaqが、サケの養殖場にフナムシ対策としてサケの顔をスキャンする顔認識技術の導入を計画していると、Bloomberg Businessweekが報じた。経時的に追跡できる医療記録を1匹ずつに付けるのだという。 Bloomberg Businessweekによると、サケ養殖場にとってフナムシの増殖は大きな問題で、サケ養殖業の世界市場での被害額は年間で10億ドル（約1133億円）にも上るという。Cermaqのシステムには3Dスキャンが可能なカメラが用いられ、魚の目・口・えらの周辺の模様のパターンを記憶することにより、それぞれを識別できるという。フナムシが付着していたり、皮膚病にかかっているサケは隔離され、治療を施されると同誌は報じている。 サケ養殖業界が顔認識を増産への手段と見なしている一方で、法

Writing is a form of art. Words can make us laugh, move us to tears, or inspire us to do great things. But I’d say there’s also a science to writing. Data can inform writing choices and help us think more objectively about what we write. What’s right and what’s wrong?As UX writers at Dropbox, our goal is to make sure every word we write makes sense. One wrong word can break a user’s experience. A

こんにちは、買物情報事業部の荒引 (@a_bicky) です。 前回、「検索結果の疑問を解消するための検索の基礎」で単語単位でインデキシングする前提で説明しましたが、今回は文などを単語単位で分割するために使う技術である形態素解析について触れます。 形態素解析器には色々ありますが、中でもメジャーと思われる MeCab の仕組みについて説明します。 MeCab の解析精度を上げるために辞書に単語を追加したことのある方もいると思いますが、動作原理を理解することで単語を追加する際に適切な生起コストを設定できるようになったり、学習の際に適切なパラメータを設定できるようになったりするはずです。 なお、MeCab は汎用テキスト変換ツールとしても使用できます が、簡単のため MeCab + IPA 辞書のデフォルト設定前提で説明します。 アジェンダ 形態素解析とは MeCab における最適な解析結果の推

はじめに こんにちは @kentana20 です。一休.comの中で自動化や開発フローの整備・改善などを担当しています。 本エントリはChatOps Advent Calendar 2015の14日目の記事です。一昨日は @treby さんが 「2015年にプライベートで作ったbotたち」 というタイトルで、趣味で作成されたBotを紹介いただきました。 今日は、 一休.com でのChatOps活用事例をいくつかご紹介したいと思います。 一休で使っているツール 一休では以下のツールを連携してChatOpsを整備しています。 比較的よくある組み合わせだと思います。 カテゴリ ツール Chat Slack Bot Hubot CI Jenkins E2Eテスト Selenium VCS GitHub Enterprise タスク管理 Redmine 一休.com でのChatOps リリース運

こんにちは。検索編成部＆研究開発チームの原島です。 クックパッドのレシピには、内部で、様々な情報が付与されています。例えば、こちらの「母直伝♪うちの茹でない塩豚」というレシピには「肉料理」という情報が付与されています。これらの情報は、クックパッドの様々なプロダクトで利用されています。 レシピに情報を付与する方法は沢山ありますが、その一つに機械学習があります。クックパッドでは、レシピが肉料理か否か、魚料理か否か、...という分類を行うことで、「肉料理」や「魚料理」などの情報をレシピに付与しています。 今日は、分類をどのように実現しているか、その裏側を紹介します。 ■ 実装フェーズ まず、分類器を実装する際に気をつけたことを紹介します。 モデルを決定する 分類を行うには、そのための機械学習のモデルを決定する必要があります。クックパッドでは、十分な精度が出るだけでなく、リファレンスが多いという点

cakesは2022年8月31日に終了いたしました。 10年間の長きにわたり、ご愛読ありがとうございました。 2022年9月1日

クックパッドサマーインターンシップ2015

2015/7/31 IBMが開発したコグニティブ・コンピューティング・システム「Watson（ワトソン）」。2011年に、クイズ番組で鮮烈デビューを飾ったワトソンは、今日、病院・レストラン・銀行など多様なフィールドで活躍している。ワトソンとは何者か。ワトソンはどんな進化を遂げてきたのか。その軌跡をインフォグラフィックで描く。 ※今後は、ワトソンに関するインタビューや対談記事を予定しています。

株式会社良品計画様とクラスメソッド株式会社はAmazon Machine Learning（以下、Amazon ML）のPoC（概念実証）を行い、Amazon MLを用いることで従来の統計分析と同じような分析結果を簡易に取得できることを確認しました。 検証内容 MUJI passport上で行った販売キャンペーンの結果についてAmazon MLに学習させ、キャンペーンが商品の購入に影響があるかどうかをAmazon MLが判定可能か検証しました。学習時の説明変数として年代、性別を追加し、検証用に年代と性別を組み合わせたダミーデータを作成して購入確率について予測させた所、統計分析と同じような結果を得られることを確認しました。 構成 Redshift上に存在するMUJI passportのユーザー情報や行動ログ、購入情報を元にCSVを作成し、Amazon MLに学習させました。 Amazon M

ユーザーファースト推進室、デザイナーの坂本です。 私が担当をしている「クックパッドおいしい健康」には、クックパッド本体の様々な場所から導線（誘導のリンク）が張られています。その中の1つに、特定キーワードで検索した時の導線があります。 ↓こちらは、スマートフォンサイトの特定キーワード検索時に表示される「おいしい健康」への導線です。例えば「糖尿病」や「高血圧」など特定の病名が入ったキーワードでレシピ検索をしたとき、この導線が表示されます。 この導線は検索ボリュームに対する遷移数の割合が著しく低かったため、改善のABテストをしました。小規模な改善だったのですが、その時に考えたことと、結果が興味深かったので、ご紹介できればと思います。 変更前の問題点 変更前の問題点として、以下のようなものがありました。 ユーザーへのメリットが不明瞭 別サービスに遷移することがわかりづらい キーワード検索のノイズに

日経電子版のリニューアルで、コンセプトモデル設計とプロダクト監修をさせていただいた。 超大型アプリを完全リニューアルするとき、KPIを落とす事なく、どのように整合性やユーザー利便性を担保していくか。 「日経電子版×Sansanアプリ開発プロジェクト成功への道〜アプリ開発者勉強会Vol.2」より http://connpass.com/event/16187/

こんにちは。はてなチーフエンジニアの id:Songmu です。 去る、6月16日（火）にHatena Engineer Seminar #5をはてな東京オフィス、イベントスペースにて開催いたしました。火曜の夜という時間帯にも関わらず、多数のご参加誠にありがとうございました。 今回は、全文検索やレコメンドエンジン、機械学習などコアな技術について、はてなならではの取り組みをお伝えできたのではないかと思います。 それぞれ短いながらボリュームのある内容であったので、参加者の皆様の頭も疲れたのではないかとも思いますが、その後の懇親会も非常に盛り上がっていたのも開催者として非常に嬉しく思いました。 これからも、定期的にEngineer Seminarを開催し、皆様にはてな内での技術的取り組みをお伝えしていきます。また、アンケートにも皆様熱心にお答えいただきましてありがとうございました。頂きましたフィ

こんにちは。サービス開発エンジニアの出口貴也 (@dex1t) です。 私は4月までユーザーファースト推進室にて、ユーザー体験の数値化や、その下地作りに取り組んでいました。まだ模索段階ではありますが、本エントリにてこの試みの現状をご紹介します。 点だけでなく線も検証する リーンスタートアップのBMLループに代表されるように、サービス開発において、検証のフェーズは非常に重要です。 クックパッドでも、開発と検証はセットで考えられており、施策の良し悪しを指標から判断することは日常的に行われています。 ただ同時に、施策単体の検証だけでなく、施策を実施した結果、サービスを通してユーザーが得る体験がどうなったかを検証することも重要です。 クックパッドで言えば、「レシピを探す」機能 (点) だけを改善するのはもちろん、その前後関係を含め「レシピを探し、レシピを決め、作ってよかった！と思えた」という一連の

スマートニュースは昨年の 10/1 に米国版をローンチするにあたり、ログ解析基盤のリニューアルを行いました。日本に加えて米国やその他の国が入ってくることにより、単なるユーザ数の増加に加え、OS x 国 x タイムゾーン x 多種多様なメトリクスのような集計軸が増えることで、ログの前処理、集計、可視化に様…

こんにちは、はてなアプリケーションエンジニア兼はてなブログのディレクターをしているid:shiba_yu36 / @shiba_yu36 です。 こちらにて紹介させていただいたとおり、先日Web Designingの2月号の「サイト改善のためのA/Bテスト実践講座」の特集に寄稿させていただきました。 Web Designing: 2015年2月号 Web Designing 2015年2月号 ［雑誌］ 作者: Web Designing編集部出版社/メーカー: マイナビ発売日: 2015/01/17メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 寄稿した内容の下書きを弊社技術ブログにて掲載する許可をいただいたので、今回は本特集についての簡単な紹介と寄稿内容を公開します。 今回の特集はA/Bテストに関して A/Bテストを行う理由 最新のツールの紹介 A/Bテストの事例紹介 A/Bテスト

Discover the resources for adding interactive charts for browsers and mobile devices.

LPO研究所の土井です。 さて、あなたは「ヒートマップ解析ツール」というのを使ったことがあるでしょうか？ ヒートマップ解析ツールとは、サイトに訪れたユーザーがページ内でどこに注目しているのかを、冒頭の画像のようにサーモグラフィーのように表示するアクセス解析ツールです。 「アナリティクスしか見てない」 「ヒートマップって役に立つの？入れてもムダじゃない？」 「難しそうだし私にはちょっと…」 ヒートマップ解析というとこのような方が大半だと思いますが、非常にもったいないと思います。 まずは以下の事例をご覧ください。 これはあるコスメ系ECサイトで、ヒートマップ解析をもとに「買い物かごボタン」の再配置などを行った結果、コンバージョン率が1.5倍になった事例です。 このように、「もう上がらないだろう」と思っていたページのコンバージョン率が、ヒートマップ解析ツールを適切に使うことで1.5倍、2倍になる

2024年4月1日より、Supership株式会社は親会社であるSupershipホールディングス株式会社に吸収合併されました。 合併に伴い、存続会社であるSupershipホールディングスは社名をSupershipに変更し、新たな経営体制を発足しました。本件に関する詳細は、プレスリリースをご確認ください。 2024年4月1日より、Supership株式会社は親会社であるSupershipホールディングス株式会社に吸収合併されました。 合併に伴い、存続会社であるSupershipホールディングスは社名をSupershipに変更し、新たな経営体制を発足しました。 本件に関する詳細は、プレスリリースをご確認ください。