大公開！バッチアプリケーションの品質を高めるZOZOの『バッチ開発ガイドライン』 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。MA部の田島です。 弊社では開発ガイドラインというものを用いて、システムの品質を担保しています。今回私がテックリードを務めているということもあり、バッチアプリケーションを開発するためのガイドラインを作成しました。本記事では「開発ガイドライン」と「バッチ開発ガイドライン」を紹介します。 バッチアプリケーション開発に限定したTipsはまとまっているものが多くないため参考にしていただければと思います。 開発ガイドラインについての紹介 冒頭でも紹介した通り弊社では、開発ガイドラインというものを用いてシステムの品質を担保しています。バッチ開発ガイドラインを紹介する前に、まず開発ガイドラインを紹介します。 開発ガイドラインの種類 開発ガイドラインは現在、以下の種類が存在します。 共通 Android iOS Frontend Backend Infra API Batch DB(Datab
食べログiOSアプリで機械学習による画像分類を導入し、料理判定機能を実装した事例紹介と知見のまとめ - Tabelog Tech Blog
こんにちは。食べログでiOSアプリのサービス開発を担当している河崎です。 私の所属するプロダクトチームでは、ユーザーが継続的かつ手軽に行ったお店の記録ができるように、アプリの改善や新機能開発など様々な対応を行っています。 この記事では、iOSアプリで料理写真を判定するために画像分類を取り入れた開発事例の紹介と、開発で得られた知見についてまとめていきます。 目次 画像分類を取り入れた新機能について 画像分類の対応方針 方針１：公開されている画像分類用のモデルやフレームワークを使用する 方針２：独自の画像分類用のモデルを構築する コストが高いと判断した理由 アプリ特有の考慮すべき条件 オンデバイスであること モデルサイズが小さいこと 解析速度が速いこと Visionフレームワークでの実現 VNClassifyImageRequest とは VNClassifyImageRequest の使い方
Double/Debiased Machine Learning による因果効果推定（1） - Qiita
はじめに 東北大学/株式会社Nospareの石原です．本記事では，機械学習を用いた平均処置効果 (average treatment effect; ATE) の推定方法を紹介します．以前の記事で紹介したように，条件付き独立の仮定の下では条件付き期待値関数と傾向スコアを推定することができれば ATE を推定することができます．Chernozhukov et al. (2017) は，条件付き期待値関数と傾向スコアを機械学習手法で推定することで ATE を推定するという方法を提案しています．彼らの提案した方法は "Double/Debiased Machine Learning" と呼ばれています．本記事では，通常のノンパラメトリック推定方法を用いた場合の既存の理論結果を紹介し，機械学習手法を用いる場合の理論的な問題点を解説します．そして，次回の記事で，Chernozhukov et al.
コンテンツ分析に関する FAQ
最終更新日 : Feb 19, 2024 11:33:34 AM GMT | 次にも適用 : Adobe Creative Cloud, Document Cloud 個人アカウントを持つユーザーとしてデジタルメディアアプリ（Creative Cloud、Document Cloud など）のコンテンツ分析に関する質問と回答をご覧いただけます。 Adobe は、当社の製品およびサービスの改善および開発を目的として、お客様の Creative Cloud または Document Cloud コンテンツを分析する場合があります。Creative Cloud および Document Cloud コンテンツには、画像、オーディオ、ビデオ、テキストまたはドキュメントファイル、および関連データが含まれますが、これらに限定されません。Adobe は、Adobe のサーバーで処理または保存されたコンテ
Blog - Private Cloud Compute: A new frontier for AI privacy in the cloud - Apple Security Research
Private Cloud Compute: A new frontier for AI privacy in the cloud Written by Apple Security Engineering and Architecture (SEAR), User Privacy, Core Operating Systems (Core OS), Services Engineering (ASE), and Machine Learning and AI (AIML) Apple Intelligence is the personal intelligence system that brings powerful generative models to iPhone, iPad, and Mac. For advanced features that need to reaso
GenAI Handbook
William Brown @willccbb | willcb.com v0.1 (June 5, 2024) Introduction This document aims to serve as a handbook for learning the key concepts underlying modern artificial intelligence systems. Given the speed of recent development in AI, there really isn’t a good textbook-style source for getting up-to-speed on the latest-and-greatest innovations in LLMs or other generative models, yet there is an
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