blogシタテルの技術やエンジニアの取り組みを紹介するテックブログです。投稿を表示しています。投稿を表示しています。2018こんにちは!シタテル株式会社CTOの和泉です。@shinobu_shiva今回は研究開発的に、「縫製工場の類似度算出を深層学習のモデルでやってみた」について書きます。成功?なにが?って話ですよね。結果的には全然精度出ませんでした。のべ1週間ぐらいでやってみた感じですし、サーベイも全然できてないので結果出るわけないのですが。やってみたのでブログに恥を晒しておきます。その道の専門の方にはお目汚しかと思いますがご容赦ください。データを教師データとして学習し、同様の類似分類を行える学習済みモデルを作成する。類似分類ができれば、これまでのアイテム作成履歴から代替となる工場の提案ができる。判定に用いられる特徴はある程度絞られているのではないかと想定し、学習によって効果の高い特徴が反映されるモデルが作成されれば、人の判断に近づけるのではないか。教師データに対しては98.8%の正答率に達したが、テストデータについては69.6%にとどまった。残念ながら実用に足るような結果は得られなかった。何をやったのかデータベースに保有する123の縫製工場を2次元平面上で類似しているものを近くに配置するように、弊社コンシェルジュに依頼して教師データを作成。(図1の青い点が各工場を表す)この際、「類似している=あるアイテムを相談するときに変わりに相談できる工場であるか」とした。作成された教師データが含む縫製工場データは114件。9件は情報不足により配置できなかった。作成した教師データは各工場ごとに位置ベクトルが与えられた状態になっている。この位置ベクトルを各工場がもつ特徴ベクトル(全313次元のうち、名前などヒューリスティックに取り除けるものを除いて、108次元)から求めるモデルを学習により獲得した。代替工場を考える際には、アイテムによって代替として扱うものが変わることが想定されるため、全体を2次元平面上に次元縮退してプロットすることが難しいであろうことは当初予定していたとおりであった。今回は、比較的手軽に作成できる教師データを用いて試してみたが、十分な結果は得られなかった。統計によるリコメンドではデータの量が問題になるが、良質で量のあるデータが十分にないのが現状。シタテルの取扱量が増えることによりある程度のデータは蓄積されていくが、滝行との連携も含めて扱えるデータ量を増やしていくことが必要である。工場データベースについてシタテルは500を超える縫製工場やサプライヤーと連携して衣服づくりサービスを提供しています。それぞれの縫製工場に対して、設備や人員、アイテムごとの金額感、繁閑の目安など300を超える情報をデータベースに格納しています。弊社コンシェルジュはこれらのデータを使ってご相談いただいたアイテムごとに最適な工場に問い合わせを行います。usシタテルのミッションはテクノロジーとイマジネーションで「ひと」と「衣服」の新しい未来をつくること。クラウドシステムを使うように服作りのリソースを誰でも好きなときに好きだだけ使えるプラットフォームを目指しています。(1)どうも朝野です。Storage移行記:バリデーション編こんにちはあさのです。Storageに移行したときの話を書こうと思います。Paperclipはファイルアップロード用のGemです。https://...SQLite3でWindow関数を試してみた!はじめまして、DevOpsチームの甲斐です。何かブログのネタはないかなーと思っていたところ、たまたま以下のニュースを発見しました。ECSに自動デプロイする(おまけで環境面の切り替えも)こんにちは、シタテルの茨木です。ECR/ECSにデプロイする為の設定例を紹介します。Nuxt.jsアプリ用に作ったものですが、言語やAPサーバが違っても共通の部分がほとんどです。