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Fashion Tech meetup vol.3を開催しました

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2016年9月20日、第三回目となるFashion Tech meetupを開催しました。前回に引き続き、MERYを運営する株式会社peroli様、FRILを運営する株式会社Fablic様との共同開催となりました。

今回も増枠を設けるほどの申込みがあったのですが、イベント当日は台風16号が接近し、天候に恵まれない日となってしまいました。 そんな中、悪天候にも関わらず多くの方が足を運んだくださり、Fashion Tech meetupへの期待を感じられ嬉しく思います。

今回、弊社からも2名登壇しましたので、その資料を公開します。 残念ながら参加出来なかった方、Fashion Tech meetupを初めて知った方、是非ご一読ください。

メインセッション

『「もっと可愛いワンピースないの?」ディープラーニングで実現する、いままでにないアイテム検索』

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新卒のデータサイエンティスト後藤が発表しました。 現在iQONでは、1000万点以上のアイテム情報や250万人の行動ログデータなど、膨大なファッションデータを保有しています。 アイテムに関しては日々増え続けており、1シーズンで約90万点ほどの商品追加が行われています。 このような状況下でも欲しいアイテムが発見できるように、機械学習などの研究開発を続けているのが弊社のデータサイエンティストです。

会場ではディープラーニングを活用した類似画像検索のデモを実施しました。画像に「フェミニン」などの属性を足すことで精度の高い類似画像検索を実現しています。 スライドだけでは物足りず、動いている様子を見たい方は是非弊社までお越しください。 弊社のデータサイエンティストは研究や分析だけでなく、実装を行いプロダクトに組み込むまで担っています。 きっと他では聞けない面白い話が聞けるはずです。

LT

ES6を導入しようとして、古のRailsアプリの闇にハマった話

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LTは新卒のエンジニア茨木が発表しました。 フロントエンドをモダンな環境にしていくため、iQONにES2015を導入しようとした内容となっています。 browserify-rails + browserify + babelといった環境で導入を試み、思いもよらぬ実装に苦戦を強いられましたが、無事原因を特定して改善が行われました。VASILYでは新卒エンジニアもフレームワークやアーキテクチャを変更に携わり、自ら率先してチャレンジしていく環境なのだと伝われば幸いです。

まとめ

VASILYの資料を公開しましたが、いかがでしたでしょうか。 本記事で興味を持ち、Fashion Tech meetup #4に足を運んでくださる方が増えれば幸いです。

おわりに

弊社の資料を通して興味を持たれた方、是非一度オフィスまでお越しください。 一緒にFashionxTechnology盛り上げていきましょう!

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