Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
特徴抽出器の学習と購買履歴を必要としない類似画像による関連商品検索システム/related-p...
Search
monochromegane
May 25, 2017
Technology
4
9.7k
特徴抽出器の学習と購買履歴を必要としない類似画像による関連商品検索システム/related-product-search-system-based-on-similar-images
情報処理学会インターネットと運用技術研究会(IOT) 通算第 37 回 研究会
http://www.iot.ipsj.or.jp/news/iot37-program
monochromegane
May 25, 2017
Tweet
Share
More Decks by monochromegane
See All by monochromegane
ベクトル検索のフィルタを用いた機械学習モデルとの統合 / python-meetup-fukuoka-06-vector-attr
monochromegane
2
420
Claude Codeセッション現状確認 2026福岡 / fukuoka-aicoding-00-beacon
monochromegane
4
420
Go言語での実装を通して学ぶLLMファインチューニングの仕組み / fukuokago22-llm-peft
monochromegane
0
200
不確実性下における目的と手段の統合的探索に向けた連続腕バンディットの応用 / iot70_gp_rff_mab
monochromegane
2
300
なめらかなシステムと運用維持の終わらぬ未来 / dicomo2025_coherently_fittable_system
monochromegane
0
8.5k
ベクトル検索システムの気持ち
monochromegane
38
12k
Go言語での実装を通して学ぶ、高速なベクトル検索を支えるクラスタリング技術/fukuokago-kmeans
monochromegane
1
280
Go言語でターミナルフレンドリーなAIコマンド、afaを作った/fukuokago20_afa
monochromegane
2
350
多様かつ継続的に変化する環境に適応する情報システム/thesis-defense-presentation
monochromegane
1
1.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Evolution of Claude Code & How to use features
oikon48
1
610
It’s “Time” to use Temporal
sajikix
1
120
ナレッジワークのご紹介(第88回情報処理学会 )
kworkdev
PRO
0
210
プラットフォームエンジニアリングはAI時代の開発者をどう救うのか
jacopen
2
500
Lambda Web AdapterでLambdaをWEBフレームワーク利用する
sahou909
0
120
今のWordPress の制作手法ってなにがあんねん?(改) / What’s the Deal with WordPress Development These Days?
tbshiki
0
450
Keycloak を使った SSO で CockroachDB にログインする / CockroachDB SSO with Keycloak
kota2and3kan
0
120
Kubernetesにおける推論基盤
ry
1
380
フロントエンド刷新 4年間の軌跡
yotahada3
0
150
us-east-1 に障害が起きた時に、 ap-northeast-1 にどんな影響があるか 説明できるようになろう!
miu_crescent
PRO
13
4.3k
VPCエンドポイント意外とお金かかるなぁ。せや、共有したろ!
tommy0124
1
560
JAWSDAYS2026 [C02] 楽しく学ぼう!AWSとは?AWSの歴史 入門
hiragahh
0
150
Featured
See All Featured
Future Trends and Review - Lecture 12 - Web Technologies (1019888BNR)
signer
PRO
0
3.3k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.8k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
2.8k
How to make the Groovebox
asonas
2
2k
Breaking role norms: Why Content Design is so much more than writing copy - Taylor Woolridge
uxyall
0
200
Navigating Algorithm Shifts & AI Overviews - #SMXNext
aleyda
1
1.2k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.4k
Everyday Curiosity
cassininazir
0
160
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
2
150
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
120k
Designing for Performance
lara
611
70k
Transcript
ࡾ༔հɺদຊ྄հɺྗ݈࣍ ɺ܀ྛ݈ଠϖύϘݚڀॴ ྗ݈ٕ࣍ज़࢜ࣄॴ ୈճใॲཧֶձΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़ݚڀձ ಛநग़ثͷֶशͱߪങཤྺΛ ඞཁͱ͠ͳ͍ྨࣅը૾ʹΑΔ ؔ࿈ݕࡧγεςϜ
࣍ wؔ࿈ݕࡧͷഎܠͱຊݚڀͷత wैདྷͷؔ࿈ݕࡧͷ՝ wಛநग़ثͷֶशͱߪങཤྺΛඞཁͱ͠ͳ͍ྨࣅը૾ ʹΑΔؔ࿈ݕࡧ w࣮ݧͱߟ w·ͱΊ
ؔ࿈ݕࡧͷഎܠͱຊݚڀͷత
ݚڀͷഎܠ w&$αΠτࢢنͷ wऔѻछྨͷ૿େ w&$αΠτར༻ऀͷ௨ৗߦಈͰશͯͷͷӾཡ ࠔ wޮతͳӾཡͷͨΊؔ࿈ੑͷ͋ΔΛಋઢ্ʹදࣔ
ैདྷͷؔ࿈બఆͱ՝ wߪങཤྺͷใ wߪങཤྺͷใͷੵ͕ඞཁ wϝλσʔλ wߪങཤྺ͕ෆཁ͕ͩɺదͳཻͷϝλσʔλඋ ར༻ऀͷෛ୲ͱͳΔ
ैདྷͷؔ࿈બఆͱ՝ wඇߏԽσʔλ wը૾ࣗવݴޠ͔ΒػցֶशΛ༻͍ͯؔ࿈બఆ ʹඞཁͳใΛநग़͢Δ wػցֶशϞσϧߏஙɾҡ࣋ʹίετ͕͔͔Δ w͜ΕΒͷίετ͕ෆཁͳख๏ཱ͕͍֬ͯ͠ͳ͍
ຊݚڀͷత ߪങཤྺͷใͱಛநग़ثͷֶशΛඞཁͱ͠ͳ͍ ྨࣅը૾ʹΑΔؔ࿈ݕࡧγεςϜͷఏҊ wͷొɾߋ৽ʹґଘ͠ͳ͍ w&$αΠτར༻ऀͷརศੑΛଛͶͳ͍ wಋೖɾҡ࣋ίετΛ࣮͑ͨ༻తɺޮՌతͳ ؔ࿈ݕࡧ
ैདྷͷؔ࿈બఆͷ՝
ैདྷͷؔ࿈બఆͱ՝ wߪങཤྺͷใ wར༻ऀूஂͷᅂใΛݩʹͨ͠ڠௐϑΟϧλϦϯ άʹΑΔબఆ wߪങཤྺͷใ͕ੵ͞Ε͍ͯͳ͍͕બఆ͔ Β֎Εͯ͠·͏
ैདྷͷؔ࿈બఆͱ՝ wϝλσʔλ wΧςΰϦ৭ɺݪྉͳͲͷଐੑใΛݩʹͨ͠બఆ wదͳཻͷྨใͷඋൢചऀʹͱͬͯෛ୲
ैདྷͷؔ࿈બఆͱ՝ wඇߏԽσʔλ wը૾ࣗવݴޠͰهड़͞Εͨઆ໌จ͔Βબఆʹඞཁ ͳใΛػցֶशʹΑΓநग़ wػցֶशϞσϧߏஙɾҡ࣋ίετ͕ඇৗʹߴ͍
సҠֶश wಛநग़ث wֶशࡁΈωοτϫʔΫͷதؒͷग़ྗΛಛྔͱ͠ ͯར༻͢Δར༻ܗଶ wֶश࣌ͷλεΫྖҬͱͷྨࣅੑ͕ॏཁ w&$αΠτͷؔ࿈બఆʹ͓͚ΔޮՌతͳֶशࡁΈ ωοτϫʔΫͷબఆख๏ཱ͍֬ͯ͠ͳ͍
ߪങཤྺͷใͱಛநग़ثͷ ֶशΛඞཁͱ͠ͳ͍ྨࣅը૾ʹΑΔ ؔ࿈ݕࡧγεςϜ
ఏҊख๏ wߪങཤྺͷใ͕ෆཁͰྨ༻ͷՃใͱͯ͠Ͱ ͳ͘ɺৗʹઃఆ͞ΕΔը૾Λର wಋೖઌͷ&$αΠτͷʹґଘ͠ͳֶ͍शෆཁͰ൚ ༻తͳֶशࡁΈωοτϫʔΫΛಛநग़ثͱͯ͠࠾༻ wಛநग़ث͔ΒಘΒΕͨಛྔΛͱʹۙࣅۙ୳ࡧ ʹΑΓྨࣅը૾Λݕࡧ
ֶशࡁΈωοτϫʔΫͷબఆ wֶश࣌ͷλεΫͱͷྨࣅੑ͕ॏཁ w&$αΠτͷը૾ଟ༷ͳछྨͰഎܠ·Ͱؚ·Ε Δ wಉ༷ͷಛੑΛ࣋ͭ*NBHF/FUը૾σʔληοτͰֶश ͨ͠ߴਫ਼ͳϞσϧΛ࠾༻
ಛநग़ث wਂΈࠐΈχϡʔϥϧωοτϫʔΫೖྗ͕Λܦ ա͢Δ͝ͱʹλεΫʹಛԽͨࣝ͠ผՕॴΛڧௐ͢Δಛ ʹม͞ΕΔ w࠷ࣝผՕॴΛڧௐ͢ΔಛΛग़ྗ͢Δࣝผखલ· Ͱ͔Βͷग़ྗΛಛநग़ثͱͯ͠࠾༻͢Δ
࣮ w*ODFQUJPOWϞσϧʹ͓͚ΔࣝผલͷϓʔϦϯά 1PPM ·Ͱ͔Βͷग़ྗΛಛநग़ثͱͯ͠ར༻ wಘΒΕͨಛྔΛۙࣅۙ୳ࡧσʔλϕʔε"OOPZʹ อଘ wNSVCZBOOPZ OHY@NSVCZʹΑΓۙࣅۙ୳ࡧσʔ λϕʔεΛ)551ϦΫΤετϕʔεͷ"1*αʔόͱ͢Δ
ಛྔม w͋Δ࣌·Ͱͷ࡞ը૾ҰཡΛಛྔʹม͢Δ wมͨ͠ಛྔҰཡΛۙࣅۙ୳ࡧσʔλϕʔεʹೖ͢Δ Service Object Storage GCP image to data
data to feature vectorizer by Inception-v3 Annoy Workers
5FOTPS'MPXʹΑΔ ಛྔมͷ࣮ ֶशࡁΈωοτϫʔΫͷಡΈࠐΈ தؒΛग़ྗͱͯ͠ಛநग़ثͱ͢Δ ը૾Λೖྗͱͯ͠ಛྔʹม
NSVCZBOOPZʹΑΔ ಛྔͷσʔλϕʔεԽ ࣍ݩΛࢦఆ πϦʔΛࢦఆͯ͠ΠϯσοΫεΛߏங
ྨࣅը૾ݕࡧ wۙࣅۙ୳ࡧσʔλϕʔεΛNSVCZBOOPZ OHY@NSVCZʹͯ"1*Խ w࡞ৄࡉʹྨࣅը૾Λ༻͍ͨؔ࿈࡞Λදࣔ͢Δ Nyah mruby-annoy on ngx_mruby products#show product_id
nearest products CTR Analytics NNS ˞ۙࣅۙ୳ࡧ࣌ʹେ෦ͷΠϯσο ΫεͷΞΫηε͕ൃੜ͢ΔͨΊ࣮༻ తͳΛಘΔͨΊʹσʔλϕʔε ϑΝΠϧ͕શͯϖʔδΩϟογϡʹࡌ ΔαΠζͷϝϞϦ͕ඞཁ
OHY@NSVCZʹΑΔ NSVCZBOOPZͷ"1*Խ NSVCZ@JOJUͰσʔλϕʔεͷϩʔυ ཁٻ͞Εͨʹྨࣅ͢Δ܈Λ σʔλϕʔε͔Βݕࡧ͠Ԡ
࣮ݧͱߟ
ධՁڥͱධՁํ๏ w&$αΠτͷϓϩμΫγϣϯڥʹͯྨࣅը૾σʔλ ϕʔεฒͼʹྨࣅಛྔݕࡧαʔόΛಋೖ w&$αΠτͷطଘख๏Ͱ͋Δ؆қతͳϢʔβϕʔεڠ ௐϑΟϧλϦϯάͱຊఏҊख๏ʹΑΓબఆͨؔ͠࿈ ʹ͓͍ͯΫϦοΫΛൺֱ w&$αΠτͷطଘΧςΰϦ͝ͱʹ݁ՌΛൺֱ͠ಛ ੑ͝ͱͷ༗ޮੑͷࠩΛൺֱ
ର
طଘख๏ʹΑΔબఆ ఏҊख๏ʹΑΔબఆ
ΫϦοΫͱίϯόʔδϣϯ طଘ ఏҊ $53 $73
˞ఏҊख๏ʹΑΔબఆ͕ߦ͑ͳ͍߹ʹαʔϏεͷ ػձଛࣦΛආ͚ΔͨΊطଘख๏ʹΑΔબఆΛߦͬͯ ͍ΔͨΊݕূظؒதͷ֤ख๏ͷදׂࣔ߹طଘ ɺఏҊͰ͋ͬͨ ˞ίϯόʔδϣϯΫϦοΫʹର͢Δߪೖ͔ ΒٻΊͨ
ߟ wఏҊख๏ʹΑΔબఆͷΫϦοΫ͕վળ͠ɺߪೖ ʹࢸΔ֬ߴ͍͜ͱ͔ΒɺΑΓؔ৺ͷߴ͍Λఏ ҊͰ͖ͨ
ఏҊख๏͕༗ޮͰ͋ͬͨΧςΰϦ طଘ ఏҊ ૉࡐɾࡐྉγΣϧ ૉࡐɾࡐྉϦϘϯɾςʔϓ
ૉࡐɾࡐྉϘλϯ ͵͍͙ΔΈɾਓܗ͋Έ͙ΔΈ χοτɾฤΈηʔλʔɾΧʔσΟΨϯ
ߟ wఏҊख๏ʹΑΔվળ͕ݦஶʹݟΒΕͨΧςΰϦྨࣅ ͨ͠ૉࡐΛൺֱ͠ɺΑΓ҆ՁͳΛݕ౼͢ΔϢʔε έʔεʹ߹கͨ͠ wܗঢ়ɺ࣭ײͱ͍ͬͨطଘͷϝλσʔλͰྨͰ͖ ͳ͍ಛʹΑͬͯΧςΰϦʹΑΔྨิͨ͜͠ͱ͕ ޮՌతͳબఆʹܨ͕ͬͨ
ఏҊख๏͕༗ޮͰ͋ͬͨΧςΰϦ ྫɿ͵͍͙ΔΈ
طଘख๏͕༗ޮͰ͋ͬͨΧςΰϦ طଘ ఏҊ จ۩ɾεςʔγϣφϦʔ͓͠ΓɾεςοΧʔ ϕϏʔɾΩοζۺ
ϑΝογϣϯίενϡʔϜ ΞʔτɾࣸਅΠϥετ Ո۩ɾੜ׆ࡶ՟Ϋογϣϯ
ߟ wҰํɺΧςΰϦͰܗঢ়σβΠϯʹ౷Ұੑ͕ͳ͘ɺ ݸʑͷྨࣅ͕͍ΧςΰϦʹ͓͍ͯɺఏҊख๏Ͱ બఆͨ͠ͷؔ࿈ੑ͕͘ͳͬͨ͜ͱ͕ΫϦοΫ ͷԼʹͭͳ͕ͬͨ
طଘख๏͕༗ޮͰ͋ͬͨΧςΰϦ ྫɿεςοΧʔ
·ͱΊ
·ͱΊ w&$αΠτʹ͓͚Δؔ࿈ݕࡧͷ՝Λղܾ w&$αΠτͷಛੑʹྨࣅֶͨ͠शࡁΈωοτϫʔ ΫΛಛநग़ثͱͯ͠࠾༻͠ɺಛྔΛۙࣅۙ୳ࡧ ͢Δ͜ͱͰؔ࿈Λݕࡧ͢Δ wطଘͷϝλσʔλΛิ͢Δ͜ͱͰΫϦοΫɺ ίϯόʔδϣϯ্͕ͨ͠