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LLMによるファッション特徴抽出システム
Geminiモデルを活用したファッションアイテムの特徴(色・柄・素材・シルエット)抽出システム。プロンプトエンジニアリングによる精度改善を実施。
Python Gemini API BigQuery GCP LLM
実績紹介
Geminiモデルを活用したファッションアイテムの特徴(色・柄・素材・シルエット)抽出システム。プロンプトエンジニアリングによる精度改善を実施。
WEAR画像から42種類の印象ラベルを予測するMLシステム。精度を25%から70.8%に向上させた。
Tomoaki Okawa — 機械学習エンジニア。ZOZO・AICE・NABLASでの経験を持ち、LLM開発から大規模分散学習、AI教育まで幅広い実務経験を活かしたエンジニアリングを提供しています。