Python

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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