メルカリShopsのML立ち上げ奮闘記 | メルカリエンジニアリング
こんにちは。ソウゾウの Software Engineer の @wakanapo です。連載：「メルカリShops」プレオープンまでの開発の裏側の 11日目を担当します。 メルカリShops唯一の ML (Machine Learning) 担当メンバーとして、メルカリShopsへのML導入を推進しています。まだ、絶賛立ち上げ中ではありますが、これまでの歩みについてお話します。 序章 私は、2019年4月に新卒入社以降メルカリJPの写真検索機能を中心に担当していました。当時写真検索はリリースされたばかりの機能だったので、バグの修正やシステムの改善を担当していました。その中で次のような課題を感じるようになりました。 写真検索のシステムは、継続的に出品された画像を検索に加える必要があるという特性から非常に複雑なものでした。またその indexing から serving までの Pipeli
スプラトゥーン2のプレイ動画から、やられたシーンだけをディープラーニングで自動抽出する - Qiita
手っ取り早く、やられたシーンを抽出したい人向け OBSと連携するWebアプリを作成しました 詳細はこちらの記事をご参照ください。 スプラトゥーン3で、やられたシーンをOBSのリプレイバッファで自動保存する 以前のWebアプリ スプラトゥーン2 やられたシーン自動頭出しツール「iKut」 Dockerイメージ こちらでDockerイメージを配布しています。 はじめに スプラトゥーン2を発売日からやりこんで3年になります。2年かけて全ルールがウデマエXに到達しましたが、そこからXパワーが上がらずウデマエＸ最底辺で停滞しています。最近は自分のプレイ動画を見て対策を立てるのですが、すべての動画を見るのは大変です。そこで敵にやられたシーンは特に修正すべき自分の弱点があると考え、そこだけを自動で抽出するシステムを作ってみました。 ↑このシーンを切り出します。 画像の引用 この記事では任天堂株式会社のゲ
Machine Learning On Go Code
We've all wondered how to use Machine Learning with Go, but what about turning the tables for once? What can Machine Learning do *for* Go? During this presentation, we will discover how different Machine Learning models can help us write better go by predicting from our next character to our next bug! Francesc’s talk will cover the basics of what Machine Learning techniques can be applied to sourc
BigQuery MLの線形回帰で電力需要予測やってみた
グルーヴノーツ コンサルタントの吉村です。 先週（日本時間7月26日午前1時過ぎ）に発表されたBigQuery MLを試してみました。 BigQuery MLとはGoogleのDWHであるBigQuery上で線形回帰とロジスティック回帰を実現するものです。 もちろんBigQueryで動くのでモデルを作るところも並列で高速に処理されることが期待できます。 これまで線形回帰といえばR言語やPython、またはExcelの分析ツールアドイン（16項目制限有り）を使っていたかと思います。 これがBigQueryでやればクエリを書けばプログラミングはいらないしデータサイエンティストには便利ですよね。 さて実際に使ってみたいと思います。題材としてはもちろん電力需要で線形回帰でモデルを作って予測していきます。元ネタのデータはこの形です。 説明変数 ・月（1〜12の整数が文字列として入っている） ・曜日（
Tabular data overview | Vertex AI | Google Cloud
Try Gemini 1.5 Pro, our most advanced multimodal model in Vertex AI, and see what you can build with a 1M token context window. Try Gemini 1.5 Pro, our most advanced multimodal model in Vertex AI, and see what you can build with a 1M token context window. Vertex AI lets you perform machine learning with tabular data using simple processes and interfaces. You can create the following model types fo
お絵描きコミュニケーションアプリ「pixiv Sketch」と線画自動着色サービス「PaintsChainer」が連携。AI技術によるイラストの自動着色機能を提供開始。 | ピクシブ株式会社
ピクシブ株式会社（代表取締役社長：伊藤浩樹、本社：東京都渋谷区）とAIベンチャーの株式会社Preferred Networks（代表取締役社長：西川徹、本社：東京都千代田区、以下、PFN）は提携し、お絵描きコミュニケーションプラットフォーム「pixiv Sketch（ピクシブスケッチ）」に、新たにAI技術による線画自動着色サービス「PaintsChainer（ペインツチェイナー）」の機能を追加し、2017年5月24日（水）より提供開始します。 pixiv Sketchは、PCやスマートフォン等のデバイスを通じてお絵描きしたものをそのまま投稿できるコミュニケーションプラットフォームです。部屋の中でくつろいでいる時も、友達と外で遊んでいる時も、いつでもどこでも気軽にお絵描きをして、お絵描きを投稿することでコミュニケーションをリアルタイムに体験できます。 この度pixiv Sketchに追加する
Googleの深層学習チップ「TPU」に第2世代、性能は180テラFlops
Cloud TPUは1枚のボードにプロセッサを4個搭載する。この1枚のボードで1秒間の演算回数は秒間180兆回（180テラFlops）になる。さらに64個のCloud TPUを独自の高速ネットワークによって相互接続して「TPUポッド」を構成すると、その演算回数は11.5ペタ（1万1500テラ）Flops、つまり秒間1京（1兆の1万倍）回を超える（写真2）。 理化学研究所のスーパーコンピュータ「京」は1秒間に1京回の演算ができることから京と名付けられた。つまり10ペタFlopsである。京の10ペタFlopsは倍精度の浮動小数点演算での数字であり、一方のCloud TPUの浮動小数点演算の精度は不明であるものの（第1世代のTPUでは8ビットの整数演算のみを実行していた）、1秒当たりの演算回数だけなら1個のTPUポッドが8万個のプロセッサーによって構成する京を上回ることになる。 GoogleのJ
DeepMind の深層学習ライブラリ Sonnet を早速試してみた - ディープラーニングブログ
どうも，Ryobot です．夜桜を眺めながら酒を呑みたい季節になって参りました． 追記 4/19 DeepMind から Differentiable Neural Computers の Sonnet 実装 が公開されました．今後も PathNet や Elastic Weight Consolidation 等の実装が公開されることを期待したいですね． Sonnet は 4月 7日に公開されたばかりの DeepMind 謹製の深層学習ライブラリである．もともと DeepMind の社内で使用されていた TensorFlow のラッパーライブラリだったが，論文の実装を共有しやすくするためにオープンソースとして公開したようだ．Sonnet の最たる特徴として再利用可能なモジュールを複数回接続して計算グラフを構成することが挙げられる．Sonnet は TensorFlow Core の関数や
models/syntaxnet at master · tensorflow/models · GitHub
The first part of this tutorial describes how to install the necessary tools and use the already trained models provided in this release. In the second part of the tutorial we provide more background about the models, as well as instructions for training models on other datasets. Contents Installation Getting Started Parsing from Standard Input Annotating a Corpus Configuring the Python Scripts Ne
Microsoft open sources Distributed Machine Learning Toolkit for more efficient big data research - Microsoft Research
The toolkit offers rich and easy-to-use APIs to reduce the barrier of distributed machine learning (opens in new tab), so researchers and developers can focus on core machine learning tasks like data, model and training. The toolkit is unique because its features transcend system innovations by also offering machine learning advances, the researchers said. With the toolkit, the researchers said de
［速報］マイクロソフト、機械学習を誰でも使えるようにする「Cortana Analytics Suite」発表
［速報］マイクロソフト、機械学習を誰でも使えるようにする「Cortana Analytics Suite」発表 米マイクロソフトは、米フロリダ州オーランドで開催中のイベント「World Partner Conference 2015」で、ビッグデータの保存、管理、分析、機械学習、表示の一連の機能を統合したMicrosoft Azureの新サービス「Cortana Analytics Suite」を発表しました。 サティア・ナデラ氏「Cortana Analytics Suiteは、組織内のすべてのデータをネイティブフォーマットのまま保存し、それをさまざまな仕組み、ストリーム分析や機械学習やSQLやMapReduceなどで分析できる」 Cortana Analytics Suiteは、Microsoft Azureのさまざまな機能を統合しています。例えば、データの保存に「Azure Data
機械学習に関する書籍『Model-Based Machine Learning』のアーリーアクセス版が公開、マイクロソフトリサーチの研究者が執筆：CodeZine
機械学習に関する書籍『Model-Based Machine Learning』が、アーリーアクセス版として、6月11日現在Web上で公開されている。執筆は、Microsoft Research Cambridgeの研究者であるJohn Winn氏とChristopher Bishop氏。 本書は、機械学習の中でも「model-based machine learning」に着目するもの。目次は下記のとおり。現在、第4章「Uncluttering Your Inbox」まで公開されており、残りは完全版で公開される予定。 How can machine learning solve my problem? 1. A Murder Mystery 2. Assessing People's Skills 3. Meeting Your Match 4. Uncluttering Your In
Random Forest とその派生アルゴリズム - Sideswipe
はじめに こんにちは。 Machine Learning Advent Calendar 2013、 12月4日担当のkazoo04です。 最近引っ越しをしまして、家ではインターネットが使えないつらい生活を送っています。 今日は最近気になってるアルゴリズムである Random Forest や、その派生アルゴリズムについて紹介したいと思います。 Random Forest はその使いやすさや性能の高さ、 Kinect による身体部位推定などで利用されていることから近年注目されており、この記事をご覧の方もよくご存知かと思います。 社内でも RF を便利に扱えたり、高速に計算したり、AWS で大量のデータを扱ったりするミドルウェアやライブラリを作ったりしています。 最近はさらに色々な応用例が発表されたり、面白そうな派生アルゴリズムが出てきたので一部ご紹介します。 Random Forest R
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