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2016年4月16日

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

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 のツイートまとめです。誰でも編集可に設定してあります。
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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
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
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 / “[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
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
さとる @satorish13

男はoccationによって服装はあんまり変わらなそうだなぁ... #TokyoWebmining

2016-04-16 14:54:15
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