【記事更新】私のブックマーク「ファッションと機械学習」 – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
中村拓磨（ZOZO Research） はじめに KDDやICCVといった名だたる国際会議において，ファッション関連技術を扱うワークショップが開催されるようになりました．ここ数年でファッションに対する認識技術への関心は大きくなっていることが伺えます． ファッションというドメインは，研究対象としては敬遠されてきたかと思います．多様性や主観を多分に含むことは原因のひとつですが，最近は状況が変わりつつあります．深層学習ブーム以降の他のドメインと同様，認識技術の高度化・データセットの充実・産業界の需要の増加などの要因で研究事例の数も増加傾向にあります． 環境の変化もさることながら，ファッションという現象自体も実に多様な研究テーマを内包しています．例えば，以下のように分解してみました． – 視覚的な印象やデザイン: 画像認識 – 特定の衣服の流行・トレンド: 時系列解析 – 衣服のコーディネート:
【飯テロ注意】新世代AIによるグルメサービスRettyの進化 - Qiita
Retty に投稿された数千万枚の写真から、AIが見つけた良い写真 (Photo by Yutaro.K / shu.g / Tom Adagio) この記事は Retty Advent Calendar 2017 25日目です. 昨日は @shinyorke さんの 予約導線をささえるPython製バックエンドをLuigi+pandas+Scrapyで作ったハナシ でした. みなさん、こんにちは。Retty CTO の樽石です。 昨年は、深層学習が大きく広がり始めた年ということもあり、当社で独自開発した「機械学習基盤」のアーキテクチャについて紹介させていただきました。ご好評いただき誠にありがとうございました。 今年は、深層学習の普及を背景に、 AI というキーワードが社会にも浸透。活用事例も増えていることから、AI によって「今」なにが出来、どう便利になるかを具体的に示すことが、AIを活
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
レコメンドに画像の情報を活用する方法 - ZOZO TECH BLOG
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ツベースレコメンド モデルベース協調フィルタリングにおけるコールドスタート問題の軽減 画像特徴量を利用したモデルベース協調フィルタリングの高度化 画像特徴量を利用したコンテンツベースレコメンド あるアイテムを好きなユーザーはとよく似たアイテムも好きであると仮定します。このユーザーへの推薦は、と似ているアイテムを推薦すれば良いわけですが、このとき、アイテムの類似度を評価する尺度として画像特徴量が使えます。 アイテムの画像特徴量をとしたとき、アイテムとアイテムの類似度はとの間の距離を用いて表現できます。類似度（距離）にはコサイン類似度やユークリッド距離がよ
【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ - Qiita
※この表は神嶌 敏弘先生が人工知能学会誌に連載した解説記事『推薦システムのアルゴリズム』から転載したものです。 アルゴリズムの説明 ■ 協調フィルタリングとは アイテム利用者の行動履歴を元にレコメンドする方法です。Amazonの『この商品を買った人は、こんな商品も』機能が有名です。協調フィルタリングによるレコメンドはユーザの行動を元にレコメンドする方法です。 ■ 内容ベース（コンテンツベース）フィルタリングとは アイテムの特徴ベクトルで類似度ソートしてレコメンドする方法です。 グルメサイトでユーザが入力した『新宿・エスニック料理』というキーワードに関連付けられたお店が表示される場合が該当します。内容ベースによるレコメンドはアイテムの特徴を元にレコメンドする方法です。 特性の詳細について ■ 多様性 協調: o 内容ベース: x 内容ベースでは商品内容に記載されていない情報はレコメンドされま
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