ポスター発表 @ MIRU2017: メルカリの画像認識・機械学習への取り組み

機械学習エンジニアをやっていますKumonです。

以前、ディープラーニングと画像認識をテーマに記事を書きました。

tech.mercari.com

その後も画像系の取り組みをやっておりまして、
その内容を、画像の認識と理解技術に関する国内最大規模の会議

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017)

の企業展示(ポスターセッション)で発表してきました。

こちらが発表で使用したポスターになります。

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以前の記事で紹介しましたカテゴリ認識の他、ブランド認識や画像検索などにも取り組んでいることや、
画像系に限らず機械学習をサービス改善に活かしている・活かそうとしていることを発表してきました。

話を聞きに来ていただいた方々の多くは、我々のデータが多様で大量であることに驚かれておりました。

出品時には、商品画像と商品説明がセットであるため、ラベル付きの画像データが毎日増え続けている状態です。
1日あたり100万出品ありまして、1商品につき画像が複数枚添付されますので、画像データとしては毎日数百万枚増えています。

一般的に、データ不足や教師データの作成が機械学習を利用するにあたって課題になることもありますが、
メルカリの場合では、ラベル付きのデータが日々増えておりますので、機械学習を適用しやすい環境だと思っています。

CMやテレビ番組で取り上げられることも多くなり「メルカリ」自体の認知度は高い印象を受けましたが、
多様なデータを大量に持っていることや、画像認識・機械学習の取り組みを積極的に行っていることは伝わっていないと感じましたので、
今後も露出の機会を設けていきたいと思います。

機械学習/自然言語処理分野のエンジニアを積極的に募集しておりますので、ご興味ありましたらご連絡いただければと思います。

Software Engineer, Machine Learning/Natural Language Processing

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