クックパッドマートの多種多様な商品名から、扱いやすい「食材キーワード」を予測する - クックパッド開発者ブログ
研究開発部の山口 (@altescy) です．今回は最近開発したクックパッドマートの商品の「食材キーワード」を予測する機械学習モデルを紹介します． 商品の食材キーワード予測とは？ クックパッドマートでは日々様々な食材が多くの販売者から出品されています．出品される商品の情報は販売者によって登録されるため，多様な表記が存在します．「じゃがいも」の商品名を例に挙げると，「ジャガイモ」「じゃが芋」といった表記の揺れや，「メークイン」「インカのめざめ」といった品種名が書かれているもの，「農家直送」や「お徳用」のようなキャッチコピーがついたもの，など様々です．一方で，商品の検索や推薦を行う際にはその商品がいったい何なのかを簡潔に表す情報が欲しくなります． そこで登場するのが「食材キーワード」です．商品名や商品説明とは別に，その商品がどんな食材なのかを表すキーワードを設定しておくことで，商品名の表記揺れ
分散密ベクトル探索エンジンValdとSentence-BERTを使った類似文書検索を試す - エムスリーテックブログ
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 Overview 最近、社内で情報検索論文輪読会を立ち上げました。 情報検索論文読み会のスケジュール そこでNGT-ONNGについての論文*1を紹介したところ1時間の予定のところを盛り上がりすぎて2時間超えてしまいました。 大盛り上がりのついでに、今回は情報検索論文輪読会で紹介した近似最近傍探索ライブラリNGTを内部で利用するValdを使って、類似文書検索がどのように出来るのか、現状の問題を解決できるのかを試したのでその結果を報告します。 Overview 弊社が抱える類似文書検索の課題 Sentence-BERT Valdを使った近似最近傍探索 NGT Vald Vald×Sententce-BERTで類似文書
機械学習のパラメータチューニングを「これでもか！」というくらい丁寧に解説 - Qiita
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
なぜGoogle Meetの背景ぼかしが最強なのか（一般公開版）
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
YouTubeの推薦アルゴリズムの変遷を追う〜深層学習から強化学習まで〜
はじめにこの記事は「eureka Advent Calendar 2019」24日目の記事です。 こんにちは、Data Analystの @pacocat です！ 私はeurekaには2019年11月に入社したばかりなのですが、毎日楽しく仕事させてもらっています。最近はプロダクト開発のための定性調査の仕組みづくりを手伝ったり、事業分析や組織開発をしていたりと、様々な定量・定性データを活用してどのように事業成長に貢献できるか考える日々です。 前職ではAI PdMとして、ゲームや強化学習領域でのAI活用を推進していました（興味ある方はGDC2019での発表や各種スライド slideshare / speakerdeck をご覧ください）。直近はがっつりAIに関わっているわけではありませんが、趣味で推薦×強化学習分野のサーベイをしていたら面白い話題がたくさんあったので、それらの中からYouTub
メルカリの写真検索を支えるバックエンド | メルカリエンジニアリング
メルカリのAI EngineeringでTech Leadを務めている中河です。今回は3/18に正式リリースされた「写真検索機能」を支えるバックエンド・インフラをシステム側からの視点でご紹介します。 写真検索とは 所謂、画像検索機能で商品名を知らなくても画像から商品を検索できる機能の事です。詳しくは下記の公式リリースをご覧ください。 about.mercari.com 基本的な写真検索の仕組みは、Deep Neural Networks (DNN)を使用して商品画像から特徴ベクトルを取得し、取得した特徴ベクトルをApproximate Nearest Neighbor Index(ANN Index)に追加して画像indexを構築。 検索時には同じく商品画像からDNNを介して特徴量ベクトルを取得し、ANN Indexから検索します。 アーキテクチャの概要 Figure1 上記がアーキテクチ
やる夫で学ぶ機械学習 - パーセプトロン - · けんごのお屋敷
やる夫で学ぶ機械学習シリーズの第 4 回です。分類問題を解くための基礎、パーセプトロンを図形的な側面から覗いてみます。 第 3 回はこちら。やる夫で学ぶ機械学習 - 多項式回帰と重回帰 - 目次はこちら。やる夫で学ぶ機械学習シリーズ 問題設定 やらない夫 今日は分類問題について詳しく見ていく。 やる夫 分類問題かお。やる夫は、女の子が巨乳か貧乳かを分類して、想像を膨らませたいお。 やらない夫 そんなものは深夜に一人でニヤニヤしながらやるか、いつも引きこもってないで外に出て本物の女の子を見ることだな。 やる夫 冗談きついお、やらない夫。 やらない夫 分類の場合も、回帰の時と同じように具体例を示して、それを元に話を進めていったほうがわかりやすいな。 やる夫 それが良いお。具体例は、やる夫の将来の嫁さんくらい大事だお。 やらない夫 また意味のわからないたとえをありがとう。今回は分類の話なので、そ
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Googleストリートビューと機械学習の組み合わせが「選挙でどの政党が勝つか」を予測する