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AI×マッチングを推進する！データサイエンスチームが誕生しました👏
こんにちは！HR担当のmomoです。
Newbeesに2024年1月にデータサイエンスチーム（以下、DSチーム）が誕生しました👏
これからはデータサイエンスと機械学習をNewbeesの軸の1つとして、本格的に活用していきます。
そんなDSチームのこれまでの経緯から現在、そしてこれからどのように成長していくのかをDSチームに紹介していただきます！
なぜ今DSチームが必要なのか？婚活マッチングサー
【iOS】ガイドライン付き写真判定機能の紹介
自己紹介こんにちは、プロダクト開発部のyuyaです。
普段の業務では、画像解析や機械学習などをメインにおこなっています。
最近は、弊社に機械学習やデータサイエンティストのメンバーが増え、とても嬉しいです。
弊社のデータサイエンスチームでは、おもにマッチングアプリに関連した機能を手掛けています。
今回は、プロフィール写真を自撮りする際のサポート機能としてiOSに実装したガイドライン付き写真判定機能を
ディープラーニングを用いた顔写真の写り判定機能の紹介
こんにちは、プロダクト開発部のyuyaです。
noteの記事投稿は今年の4月ぶりになるので、久しぶりです。
前回の記事では同一画像検知アルゴリズムの紹介をしておりますので、まだ未読の方は、ぜひご覧ください。
今回は、恋活・婚活マッチングサービスで必須となる、顔写真の写り判定機能の紹介をさせていただきます。
背景恋活・婚活マッチングサービスのプロフィール写真は、非常に重要な要素であり、顔写真の写
同一画像検知アルゴリズムの紹介 Part2
こんにちは、プロダクト開発部のyuyaです。
今回は、前回の同一画像検知アルゴリズムの紹介 Part1の続きになります。
まだ未読の方は、ぜひご覧ください。
前回はphashの工程の2まで解説しましたので、工程3から解説していきます。
3. 低周波成分を取得3つ目の工程では周波数領域から低周波成分を取得します。
周波数領域は基底画像に対応しているため、右下にいくほど高周波の正弦波の情報になりま
同一画像検知アルゴリズムの紹介 Part1
こんにちは、プロダクト開発部のyuyaです。
私の記事は今回で3記事目になります。
1記事目と2記事目は、年齢確認書類の自動マスキングシステムについてご紹介しました。
まだ未読の方は、ぜひご覧ください。
今回は、同一画像検知アルゴリズムの紹介Part1になります。
背景マッチングアプリのコンセプトにそぐわない利用を行おうをするユーザー（以下、不正ユーザー）は、複数のユーザーを作成し、同じ年齢確
画像解析の内部紹介 〜OCR後の処理について〜
こんにちは、プロダクト開発部のyuyaです。
私の記事は今回で2作目になります。
前回は年齢確認書類の自動マスキングシステムについてご紹介させていただきました。
まだ未読の方はぜひご覧ください。
今回は前回紹介した画像解析システムのより内部についてのご紹介になります。
1.初めにマスキング処理や生年月日抽出をするためには、OCRで検出された複数の単語から、対象の単語を決定する必要があります。
リファクタリングしながら学ぶGoのDockerfileベストプラクティス
こんにちは。プロダクト開発部のmitsuです。
今回はGoの実行環境をDockerで構築する際のDockerfileのベストプラクティスの紹介をさせていただきます。
その前に、初の記事投稿になるので簡単に自己紹介をさせていただきます。
私のエンジニア歴は約8年、Newbeesには去年の3月に入社しました。
現在はマッチングサービスのWeb開発や、業務管理システムのバックエンドの開発を行なっていま
Vision API OCRを使った保険証マスキングシステムの紹介
こんにちは、プロダクト開発部のyuyaです。
今回は昨年から今年にかけて社内で開発した、年齢確認書類の自動マスキングシステムについて紹介させていただきます。
初の記事投稿になるので簡単に自己紹介をします。
私のエンジニア歴は約4年、Newbeesに在籍してからはもうすぐ2年になります。
現在はおもに、年齢確認書類の画像解析プロジェクトの開発をしています。
入社当初は、マッチングサービスのWeb