「メルカリShops」を支える Google のベクトル検索技術 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 6 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 メルカリは、日本で 2,000 万人超、米国で 約566 万人の月間アクティブ ユーザーを持つ、近年最も成功しているマーケットプレイス サービスのひとつです。2021 年 10 月、メルカリは小規模のビジネスオーナーや個人がスマートフォンひとつでネットショップをEC ポータルを開設できる新サービス「メルカリShops」 を日本で開始しました。この新サービスの開発に際しては、「類似性」を利用した新しいマーケットプレイスの実現に Google のベクトル検索技術が導入されています。 ショップを集めただけではマーケットプレイスにはならない立ち上げ当初の「メルカリShops」は、小さな EC サイトの集まりにすぎず、ユーザーは各ショップを 1 か所ずつ開いては販売されている商品
BigQuery MLの使い方についてのまとめ - Qiita
これなに? この記事はBQMLで利用できるアルゴリズム、モデルを作成する方法と、特徴量生成や評価値の確認などを行うための関数についてのまとめです 一応続き物ということになってますが、前回記事と前々回記事はデータセットの作成までしか行っていないので、BQMLの使い方自体については、この記事だけで完結してます 興味ある方は BigQuery + jupyterで機械学習を行う(その1: データセットの作成)(前々回記事) BigQuery + jupyterで機械学習を行う(その2: 前処理、EDA、特徴量生成)(前回記事) をお読みいただけると嬉しいです なお、すべての処理はjupyter上で行い、この記事自体もjupyterで書きました(jupyter上でbqを使用する方法については前々回記事参照) from google.cloud.bigquery import magics from
Cloud AutoML Vision が本当にノンプログラミングで使えるのか試してみた
2018年9月にサンフランシスコで開催されたGoogle Cloud Next ’18において、「Cloud AutoML Vision」のBETAリリースが発表されました。 Cloud AutoML Visionは、機械学習に関する高度な知識を持たずとも独自の画像認識モデルを作れるサービスとなっており、AIの民主化を掲げるGoogle Cloudを象徴するサービスとして注目が高まっています。 本当に高度な機械学習知識を持たずとも画像認識モデルが作れるのか、全くプログラミングができない私が実際にCloud AutoML Visionを使ってモデルを作ってみました。 1.AutoML Visionは簡単に独自の画像認識モデルが作れるサービス Google Cloudの画像認識サービスとして「Vision API」というサービスが既に提供をされています。Vision APIは簡単に画像認識技術
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