Sansan Tech Blog

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【ML Tech RPT.】第26回 Crowd Counting (群衆の数え上げ) を学ぶ

DSOC研究員の吉村です。最近は、現代短歌について少し興味を持ち始めて、歌集を読んだりしています。様々な解釈ができるので、思考を色々と巡らすのがとても楽しいです。まだまだ基礎も分かっていないところもあるので、その辺りも知りつつ更にいろいろな角度で鑑賞できるようになりたいと思っています。 さて、今回は Crowd Counting についての話題を取り上げます。Crowd Counting は、画像上に含まれる対象物 (主に人) を機械で数え上げる問題設定です。ここで言う Cr…

【ML Tech RPT.】第23回 Factorization Machines を学ぶ.

DSOC 研究員の吉村です. 最近非常においしいと評判の,とあるジャムを手に入れました. ジャムだけあっても仕方ないので, せっかくなのでトースターも合わせて買ってみました. 焼いたパンに美味しいと評判のジャムが合うのかどうか, 食べるのが待ち遠しいです. さて, 今回は Factorization Machines (FMs) [*1] についての話です. FMs は広告配信の文脈において CTR (Click Through Rate ) の予測などに用いられる手法です.…

【ML Tech RPT.】第22回 構造に関連する機械学習を学ぶ(8) ~グラフ その4~ Knowledge Graph

DSOC 研究員の吉村です. 最近はR&Dの他のメンバーが食べていたのに感化されて, BASE FOOD という完全食のパンを毎朝食べています. 特にその中でもメープル味がお気に入りで, 非常に美味しく食べやすいです. さて, 今回は Heterogeneous Graph の一つの表現の方法である Knowledge Graph に焦点を当てていきます. この両者はほぼ同じものを表しますが, 数式における Graph の表現方法の定義や, 研究対象の範囲が異なるようです.

【ML Tech RPT. 】第21回 構造に関連する機械学習を学ぶ (7) ~グラフ その3~

DSOC研究員の吉村です. あけましておめでとうございます. 今年もブログをたくさん書いていけたらいいなと思います. 今年は 01/04 に初めて餅を焼いて食べました. やはり, 餅を食べると正月を感じられて最高ですね.さて, 今回は GNN (Graph Neural Network) の話です. 一通りの手法についてまとめていきます.

【ML Tech RPT. 】第20回 構造に関連する機械学習を学ぶ (6) ~グラフ その2~

DSOC研究員の吉村です. 最近はオーザックのバーベキュー味にハマってます. 気づいたら買って食べているので恐ろしい限りです. 今回も引き続き, グラフ構造に関連する機械学習の話をしていきます. まずは, グラフの種類の話から始めて, 次に深層学習に依らない手法に触れていきます. なお, 今回のブログでの記法は基本的に前回のものを踏襲します. 前回のものをまだご覧になっていない方は, まずはこちらをご覧ください. buildersbox.corp-sansan.com

【ML Tech RPT. 】第19回 構造に関連する機械学習を学ぶ (5) ~グラフ その1~

DSOC研究員の吉村です. 最近はコンビニスイーツにハマってます. この時期 (執筆時点で10月ごろ) になると, 芋, 南瓜, 栗系の物を探しては色々試しています.さて, 前回からしばらく空いてしまいましたが今回は「グラフ」についてです. 近年では GCN や, GraphSAGE などのグラフ学習手法が有名ですが, 今回はもう少し別の観点から「グラフ」と機械学習について見ていきたいと思います.

【ML Tech RPT. 】第18回 構造に関連する機械学習を学ぶ (4) ~格子構造~

DSOC研究員の吉村です。最近は朝ごはんを完全ルーティーン化していて、ヨーグルトにフルーツグラノーラを入れたのを毎日食べてます。これを続ける中でわかったことですが、ヨーグルトはプレーンじゃないとフルーツグラノーラに合いません。さて、今回も構造に関する機械学習の話題について見ていきましょう。今回は格子構造についてです。格子構造自体はグラフ構造の特殊な場合として考えられますが、隣り合う点同士が相互に全て接続されているところが特徴的です。例えば、画像を構成している構造がまさに格子構…

【ML Tech RPT. 】第17回 構造に関連する機械学習を学ぶ (3) ~時系列予測~

DSOC研究員の吉村です. 最近, 調理器具を集めるのにハマっていて, 耐熱性のゴムベラを購入しました. 火にかけながら利用できるのが非常に使いやすく, 直近での一番いい買い物だったと感じています. さて, 今回も引き続き構造に関する機械学習の話題です. 前回の最後に系列データの回帰の話について書くとしていましたが, 今回のタイトルを見てもらうとわかるように時系列予測についての話が今回の主題です. その中で, 比較的古典的な ARIMA 過程に関連する一連のモデルを見ていこう…

【ML Tech RPT. 】第16回 構造に関連する機械学習を学ぶ (2) ~系列ラベリング~

DSOC研究員の吉村です. 昨今の情勢により, 外食をすることが難しくなり, 私も自炊をするようにしました. 折角自炊をするのでスキルを高めたいと思い, 最近はオムレツを綺麗に焼く練習ばかりしています. その結果, 一日にかなりの数の卵を食べてしまっているので, 非常に不安です.さて, 今回は前回始まった構造に関する機械学習の話題の詳細に入っていきます. 構造に関する話題の2回目である今回は, 系列 (series, sequential) を扱う機械学習について書いていきま…

【ML Tech RPT. 】第15回 構造に関連する機械学習を学ぶ (1)

DSOC研究員の吉村です. 最近は (ファッション誌ではなく) ファッション史にハマっていて, 色々本をあさっています. 世の中の流れをファッションで変えてきたクリエイターやデザイナーの逸話はとても面白いです.さて, 今回からは構造に関連する機械学習についての話をしていこうと思います. 構想段階では, 構造学習 (Structured Learning, Structured Prediction, Structured Output Prediction) をテーマにしよう…

【ML Tech RPT. 】第0回 本連載を書くことについて

DSOC研究員の吉村です. 私の好きな歌の歌詞の中に、「案外第0話って後から書かれるよね」みたいなことが書いてあります。(具体的に書くと、どの曲なのかがわかるので雰囲気で書いてます。)さて, 本連載もそれなりに回数を重ねてきたので, その歌詞のごとく第0話的にこの連載について書きたいと思います. そのため, 今回はあまり技術色は強くないので, 気軽に読んでもらえると良いかと思います. この連載を書く目的 理由の一つ目:自らのモチベーション維持 この連載をはじめにもらったときか…

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