機械学習で逆ストリートビューを作り、写真から港区らしさを判定する - エムスリーテックブログ
テストデータでの予測結果 先日新橋を散歩していたときの会話。 妻 "こういう路地って新橋らしさあるよねー" 私 "本当です？どういうところで当てられるの？" 妻 "歩道の雰囲気？" 私 "うーん" ということで、MLエンジニアたるもの、そんなことが本当にできるのか機械学習で検証してみましょう。 写真から撮影場所を当てる 作るもの 港区らしさとは 柵でわかる中央区・千代田区・江東区 最もXX区に間違えそうなYY区の写真とは 技術的な話 参考論文: PlaNet Google Streetview API と Geolonia API 学習について 他の地域の分類機を作る 自分の撮った写真の地域を当てる Limitation まとめ We are hiring! おまけ: モデルと勝負！ 写真から撮影場所を当てる こんにちは、AI・機械学習チームリーダーの大垣(id:Hi_king)です。 こ
書店員の私が「メルカリ」で「万引き犯」を追い詰めた、意外な方法（すずき たけし） @gendai_biz
棚にできた隙間 筆者は、関東のとある駅前の書店で店長をしている。8月のある日、売り場を確認していると人文書の棚から一冊の本の下巻が姿を消していた。その時は「売れたのか」くらいにしか思わず、気にも留めなかった。 しかし何かが気になる。販売履歴を調べてみると、やはり販売した形跡がないではないか。私は、店で万引きが発生している可能性をスタッフ全員に伝えた。 数日後、同じ人文書の棚を見ると今度は数冊分の隙間ができていた。数日前までそこに置いてあったのは、ベストセラーになった人文書上下巻とその続編の上下巻。やはり履歴を確認したが、前回と同じく販売した形跡はなかった。この棚で常習の万引きが発生している。そう確信した私は店内の見回りと声かけをスタッフに徹底させた。 万引き防止の方法はふたつ。 ひとつめは店内を商品整理などと合わせて見回りし、スタッフが店内にいる時間をできるだけ確保すること。スタッフの動線
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