第53回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 53rd ) ーファッション・コマース 機械学習 祭りー
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hamadakoichi
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TokyoWebmining
@TokyoWebmining
明日 4/16 (土) は第 53 回 #TokyoWebmining の開催日です！ 今回は スマートニュース株式会社（渋谷・明治神宮前） での開催です。 groups.google.com/d/msg/webminin…
2016-04-15 20:35:45
KOMIYA Atsushi
@komiya_atsushi
セキココで「第53回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 53rd ) ーファッション・コマース 機械学習 祭りー」の座席表を作成しました！ sekico.co/zaseki/677 #sekicoco
2016-04-16 11:43:19
Koichi Hamada
@hamadakoichi
#TokyoWebmining もうすぐ開始。今回も素敵なSmartNewsさん会場。ボランティアの方々に手伝って頂け、会場準備完了。感謝。今回もたっぷり議論しましょう。bit.ly/1SgKB9l pic.twitter.com/4cjfYQNWu9
2016-04-16 12:01:04
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Koichi Hamada
@hamadakoichi
本日のOpening Talk 資料です。 「データマイニング+WEB＠東京－ 創設の思い・目的・進行方針－」 slidesha.re/dtZGpB #TokyoWebmining
2016-04-16 12:01:43
TokyoWebmining
@TokyoWebmining
本日の #TokyoWebmining の Ustream はこちらから配信しております。ただいま音量など調整中です ustream.tv/channel/tokyow…
2016-04-16 12:06:51
散歩
@PENGUINANA_
忘れてたけどホームズハッカソン行ったわ。面白かったです。ありがとうございます。eventbrite.com/e/tokyowebmini… #tokyowebmining
2016-04-16 12:35:25
む
@tn1031
最初のTalkの資料でございます( #TokyoWebmining 53rd ) speakerdeck.com/tn1031/twm-fas…
2016-04-16 13:21:51
Koichi Hamada
@hamadakoichi
会場参加者のID・バックグラウンド一覧です - 53rd #TokyoWebmining pic.twitter.com/TTjfikHJfP
2016-04-16 13:41:04
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TokyoWebmining
@TokyoWebmining
13:40-14:55 1.「Fashion Techのあんちょこ − 機械学習編 − 」(講師:@tn1031)（発表:30分 + 議論:40分→:45分）(UST:公開、資料:公開) #TokyoWebmining
2016-04-16 13:42:20
Koichi Hamada
@hamadakoichi
Fashioning Data: A 2015 Update - Data Innovations from the Fashion Industry- oreil.ly/23DCU5F #TokyoWebmining
2016-04-16 13:51:26
散歩
@PENGUINANA_
画像認識技術でファッション業界に新たなマネタイズ手段を提供するDeepomaticが140万ドル調達 - THE BRIDGE（ザ・ブリッジ） thebridge.jp/2015/09/deepom… #tokyowebmining
2016-04-16 13:53:10
散歩
@PENGUINANA_
The Fashion Discovery Engine - Styloko #TokyoWebmining styloko.com
2016-04-16 13:54:04
Jun Ernesto Okumura
@pacocat
ファッション業界のデータ分析についてまとめられているオライリー本。無料で読めるのでさっそく落としてみる。oreilly.com/data/free/fash…
2016-04-16 13:54:11
Koichi Hamada
@hamadakoichi
#TokyoWebmining / “The Fashion Discovery Engine - Styloko” htn.to/zQHxRwqH9
2016-04-16 13:54:11
Koichi Hamada
@hamadakoichi
#TokyoWebmining / “Deepomatic - Turning images into gold” htn.to/2yUxtE
2016-04-16 13:56:45
Koichi Hamada
@hamadakoichi
#TokyoWebmining / “[1411.5319] Fashion Apparel Detection: The Role of Deep Convolutional Neural Network and Pose-d…” htn.to/Fqi9tY
2016-04-16 14:15:26
Koichi Hamada
@hamadakoichi
#TokyoWebmining / “[1604.00071] Fashionista: A Fashion-aware Graphical System for Exploring Visually Similar Items” htn.to/dZ1RoRCoZ
2016-04-16 14:24:19
散歩
@PENGUINANA_
紹介いただいたebookに紹介されてた認識API、ビデオがわかりやすい。 #TokyoWebmining We Recognize - WIDE EYES TECHNOLOGIES wide-eyes.it/we-recognize
2016-04-16 14:25:45
Koichi Hamada
@hamadakoichi
#TokyoWebmining / “[1602.01585] Ups and Downs: Modeling the Visual Evolution of Fashion Trends with One-Class Col…” htn.to/LmyEzsdE
2016-04-16 14:31:46
Koichi Hamada
@hamadakoichi
#TokyoWebmining / “"Hi, Magic Closet, Tell Me What to Wear!"” htn.to/EJaDXwe
2016-04-16 14:35:50
散歩
@PENGUINANA_
Occasionに対するコーディネートって、誰(男女、年齢、気持ちの若さ)とどの文化圏なのかによって変わりそうだからローカライズが大事そう #TokyoWebmining
2016-04-16 14:40:40
Jun Ernesto Okumura
@pacocat
アメリカはファッションの購買行動がECに寄っているから機械学習を使ったレコメンデーションがワークしやすい一方、日本は店舗購入が多いのでデータ使ったビジネスインパクト弱いのでは、という指摘。確かに。
2016-04-16 14:49:22
Jun Ernesto Okumura
@pacocat
ユーザーの趣味が時間変化する問題。Netflixでは子どもの好みは年に二回ペースで変わるというデータがあるそう。パーソナライズと一言で言っても時系列でユーザー属性を追っていった方がいい問題。
2016-04-16 14:50:05