Python

Python Dashによりデータ分析結果の共有を効率化する取り組み

はじめに こんにちは、検索基盤部の伊澤です。検索基盤部では普段から、ZOZOTOWNの検索機能に関するデータ分析や、データ分析を踏まえた検索性能の改善に取り組んでいます。 検索に関するデータ分析では、検索クエリの傾向把握や課題のあるクエリの特定のた…

t検定におけるサンプルサイズが与える影響の考察

はじめまして、ZOZO研究所 福岡の家富です。画像検索システムのインフラ、機械学習まわりを担当しています。 今回は、t検定におけるサンプルサイズが与える影響を解説します。 目次 目次 t検定の使われ方 t検定 t検定の問題点 論文手法 実際の購入金額データ…

ディープラーニングを活用したレコメンドエンジン改善への取り組み

ディープラーニング時代のレコメンド技術の変遷と、推薦アルゴリズムの計算高速化のテクニックをご紹介します。

GitHub+CircleCIによる業務要件の記述精度向上の取り組み

こんにちは。MSP技術推進部の手塚(@tzone99)です。 この記事では、エンジニア向けのツールを周囲のエンジニア以外のチームにも導入し、チームを跨いだコミュニケーション上の課題を解決した事例をご紹介します。 普段エンジニアとしてプロダクトを開発する…

テレワーク環境下における数式とソースコードを交えた輪講の実践

ZOZO研究所の森下(@IshyMore)です。本記事では、数式とソースコードを含む教材を用いてテレワーク環境下で輪講を実施した際に、スムーズに輪講を進められるよう工夫した点について紹介します。

近傍探索ライブラリ「Annoy」のコード詳解

はじめまして、ZOZO研究所福岡の家富です。画像検索システムのインフラ、機械学習まわりを担当しています。 今回は画像検索システムでお世話になっているAnnoyについてじっくり紹介したいと思います。 目次 目次 Annoyについて 近傍探索について Annoyのソー…

『ZOZOTOWN「おすすめアイテム」を支える推薦システム基盤』を支えるKubeflow実験基盤の構築と改善

ZOZOTOWN「おすすめアイテム」を支える推薦システム基盤の研究開発で利用したKubeflowの構築・改善について紹介します。

ケアラベル発行の完全自動化のアプローチと効果について

マルチサイズプラットフォーム事業おけるデジタルトランスフォーメーション(DX)の取り組みの一つである、ケアラベル作成自動化システムの開発・導入の事例を紹介します。

trimeshによるZOZOMATメッシュデータの分析処理とその高速化

ポリゴンメッシュの紹介 皆様、はじめまして! 計測プラットフォーム部バックエンドチームの村木と申します。 本記事では私達のチームが、お客様の足の形状を分析していく中で得た、様々な知見を紹介していきたいと思います。 まず、足の形を3Dで表現するた…

データ基盤を支えるSQL Serverのデータ転送を安定化させた話

こんにちは! ZOZOテクノロジーズ開発部の中坊(e_tyubo)です。 私の所属しているマーケティングオートメーション(MA)チームでは、ZOZOTOWNやWEAR等の各サービスで蓄積されたデータを集約したデータ基盤の運用を行なっております。我々MAチームはこの集約…

Google Cloud TPUを使った計量学習の高速化事例の紹介

ZOZO研究所の後藤です。本記事ではGoogle Cloud TPUを使った計量学習の高速化の事例を紹介します。 はじめに 深層学習を用いたプロダクトを開発・運用する上で、モデルの学習にかかる膨大な時間はボトルネックの1つです。 ファッションにおける深層学習を用…

PipenvでPythonの依存関係の管理は楽になったか?

こんにちは。ZOZO研究所 福岡の光瀬です。Pythonを書かれている皆様は、普段どのように開発をすすめていますか? pipとvenv/virtualenvによるこれまでのデファクトの組み合わせだけではなく、最近は Pipenv を使用している開発者も増えてきたのではないでし…

将来発生するトランザクション数を予測する方法

データサイエンティストの中村です。 webで発生するトランザクション(購買など)の中には、確率分布を仮定することで抽象化できる物があります。 今回は、トランザクションが発生する現象をモデリングする手法のひとつであるBG/NBDモデルと、この手法にもと…

PyMC3を使ったベイズ推論によるA/Bテスト

こんにちは。 データチームの後藤です。 A/Bテストはサービス改善のための施策の効果測定に欠かせないツールですが、最近のVASILYでは、運用するサービスが増えてきたことに伴いA/Bテストの内容も多様化してきました。今回はそのA/Bテストにベイズ推論を用い…

レコメンドに画像の情報を活用する方法

データサイエンティストの中村です。 ファッションアイテムの画像から抽出した特徴量は検索以外にも利用することができます。 今回はレコメンドにおける画像特徴量の活用について、以下の3トピックを考えてみたいと思います。 画像特徴量を利用したコンテン…

ファッションアイテムの画像からの特徴抽出とマルチスケールなCNNの効果

同僚に3ヶ月のディープラーニング禁止令を言い渡したデータサイエンティストの中村です。 VASILYではスナップ画像に写っているモデルさんが着ている服と似ている服を検索する画像検索エンジンを開発しています。 ファッションアイテムを探す際、デザイン(ア…

Chainerとチャンピオンモデルでファッションアイテム判別器を作る

この記事では、一般物体認識で優秀な成績を収めた代表的なニューラルネットワークモデルを、ファッションアイテムの画像データに対して適用し、どのアーキテクチャが有用か、どれだけの精度を出せるのかを調べる実験を行います。

レコメンドアルゴリズム(BPR)の導出から実装まで

こんにちは、エンジニアの中村(@tn1031)です。弊社のプロダクト「iQON」には「for You」というレコメンド機能が実装され、個々のユーザに毎日おすすめのファッションアイテムを届けています。今回はこの「for You」に関連して、レコメンドを実現するアルゴリ…

ディープラーニングを活用したマイクロサービスを構築し、画像から商品カテゴリの分類をしてみる

ディープラーニングを使って商品画像から商品カテゴリーの分類を行うマイクロサービスの設計・製作を行い、クローラーに組み込みを行いました。 その結果、分類精度99.7%を達成しました。

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