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

はじめに 前回の Advent Calendar の投稿では, 簡単に Dataproc の特徴について説明を行いましたが、今回は, 実際に Dataproc を使ったレコメンドシステムの実装について解説したいと思います。 実装するシステムの概要 【追記】 下記では、BigQuery から直接読み込む実装にしていますが、データ量が大きい場合（数百MB以上）は、テキストデータに比べて読み込みに大幅に時間がかかるため、BigQuery から GCS へ一旦エクスポートし、CSVファイルとして読み込むことをお勧めします。 本投稿では、ユーザーのアイテムに対するLikeや閲覧履歴から、ユーザーに対してアイテムをレコメンドするシステムを実装します。ライブラリとしては、Matrix Factorization を Alternating Least Square という手法で計算するライブラリを使って

今回のソリューション：【バンディットアルゴリズム】 日本ではまだまだ数は少ないものの、大量のデータの解析によって事業戦略を立案する「データサイエンティスト」と呼ばれる職種のニーズが高まってきている。 株式会社VASILYが運営するファッションコーディネートアプリ「iQON（アイコン）」でも、データサイエンティストの金田 卓士さんをメンバーに引き入れ、200万人を超える会員に対してデータを活用した施策を打ち始めている。 「エモーショナルなファッションという領域をデータで解明し、ユーザーの感動体験を創出したい」と語る金田さんが入社後すぐに着手したのが、プッシュ通知の開封率の改善だ。 その際に活用したのが、限られた試行回数の中で収益を最大化する「多腕バンディットアルゴリズム」。結果的に通知の開封率を5％上昇させることに成功したという。 前編では、多腕バンディットアルゴリズムをどのようにプッシュ通

今回のソリューション：【バンディットアルゴリズム】 日本ではまだまだ数は少ないものの、大量のデータの解析によって事業戦略を立案する「データサイエンティスト」と呼ばれる職種のニーズが高まってきている。 株式会社VASILYが運営するファッションコーディネートアプリ「iQON（アイコン）」でも、データサイエンティストの金田 卓士さんをメンバーに引き入れ、200万人を超える会員に対してデータを活用した施策を打ち始めている。 「エモーショナルなファッションという領域をデータで解明し、ユーザーの感動体験を創出したい」と語る金田さんが入社後すぐに着手したのが、プッシュ通知の開封率の改善だ。その際に活用したのが、限られた試行回数の中で収益を最大化する「多腕バンディットアルゴリズム」。 結果的に通知の開封率を5％上昇させることに成功したという。データをどのように活用することでプッシュ通知を改善したのか、詳

こんにちは。VASILYに入社して、オシャレぶるようになったと周りにイジられているデータサイエンティストの金田です。 VASILYでは、プッシュ通知の開封数を上げるために様々な施策を行っていますが、その一つとして、多腕バンディット問題を応用し、複数の異なるタイトル文言の配信比率を動的に最適化することで、開封数を高めるといった取り組みを行っています。今回は、なぜプッシュ通知配信の最適化に多腕バンデ...こんにちは。VASILYに入社して、オシャレぶるようになったと周りにイジられているデータサイエンティストの金田です。 VASILYでは、プッシュ通知の開封数を上げるために様々な施策を行っていますが、その一つとして、多腕バンディット問題を応用し、複数の異なるタイトル文言の配信比率を動的に最適化することで、開封数を高めるといった取り組みを行っています。今回は、なぜプッシュ通知配信の最適化に多腕バ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 業務でレコメンデーションを使う必要があり、Pythonのレコメンデーションライブラリについて調査を行ったので備忘録としてまとめました。なお、ライブラリの簡単な紹介が主で、アルゴリズムの解説等については言及していませんので、そちらに関しては必要に応じて別資料を参照をお願いします。 レコメンド周りはこれまで扱ったことはなかったのですが、この辺りも、真剣に勉強しなければと切に感じる今日この頃です。。 crab HP: http://muricoca.github.io/crab/ GitHub: https://github.com

コメディアは、学生・Z世代のためのメディアです。各界のトップランナーや学生へのインタビュー、海外からの寄稿記事など、骨太な記事が満載です。Z世代の大学生・高校生や若手社会人の方々に向けて、自分の視野やキャリア選択の幅が広がるようなコンテンツを提供しています。

渋谷に行ったら行きたいお洒落カフェ♪渋谷にはオシャレなカフェはもちろん、オーナーこだわりの小さなカフェまで一杯あります。今回は渋谷のお洒落カフェの中でも、お勧めなものを厳選してご紹介します！  1. エマ ラウンジ（emma lounge） 広々とした店内はちょっとクラシックな雰囲気です。ふかふかのソファーはお姫様風ですね。ワンフロアをリノベーションしたので、広さがあります。渋谷なのに、一歩入ればアンティークな世界です。 ランチが１６時までというのも、ランチタイムを逃してしまった人には助かりますね。  ■ 基本情報 ・名称： エマ ラウンジ （emma lounge） ・住所： 渋谷区道玄坂1-14-9 ソシアル道玄坂 2F ・アクセス： 「渋谷駅」マークシティ南側の道を道玄坂方面へ、坂を上り始めて２つめの T字路を左に曲がったすぐのところ。　徒歩5分 ・営業時間： [月～木]11:30～