AWS サポートでは、お客様の課題の解決を効率的かつ迅速に行いたいと常に考えています。本ページでは、お客様が技術的なご質問をサポートケースに起票いただく際に、早期解決に役立つポイントをまとめました。例文も掲載していますのでぜひご参照ください。 なお、サポート全般についての一般的な情報は、AWS サポートをご参照ください。 サポートレベル毎の技術サポートへのアクセスについては、AWS サポートのプラン比較をご参照ください。 基本情報の入力について サービス／カテゴリー お問い合わせ内容に最も近い項目をご選択いただくことで、適切な回答が早期に得られる可能性が高まります。 お問い合わせ言語 日本語を選択します。英語での技術支援をご希望の場合には English を選択します。 連絡方法 連絡方法の詳細については、連絡方法（Web、電話、Chat）の選択についてをご参照ください。 緊急度の設定につ

最終更新日： 2019年7月10日 2018年は有効求人倍率が１を超える状況が続き、賃金の高騰が話題になりました。と同時に、業務効率化の一つの手法としてRPAが注目され、上場したRPA関連企業の初値が公募価格の4倍を上回るなどして、話題になっています。 それに加えて、NTT東日本はイチロー選手を起用してRPAのプロモーションを行っているなど、「RPA」という言葉が多くの方の目に触れられるようになってきました。 しかし、インターネット上ではRPAに関するさまざまな記事がありますが、「画像つきで使用方法を解説している記事」は、それほど多くありません。 ということで、この記事では実際にRPAを活用して、その利用方法を紹介してみようと思います。今回は、RPAツールの中でもクラウド上でSaaSとして使える「RoboticCrowd」を、実際に使ってみました。 画面の見やすさ、わかりやすさはもちろん、

#1: 統計を調べる（本記事） #2: Railsの長所と向いている用途 #3: Railsの短所と不向きな用途、他の選択肢など 追記（2019/04/26） 特に他の言語やフレームワークの方には、Rails Developers Meetup 2019で発表された以下のスライドもご覧になることをおすすめいたします。 概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Who gives a F*** about Rails in 2019? 原文公開日: 2019/01/15 著者: Wojciech Miśta 原文が長いため3分割してあります。 日本語タイトルは原文タイトルではなく内容に即したものにしました。 画像は元記事からの引用です。 Railsは2019年も「あり」か？（翻訳） もう認めようではありませんか、Ruby on Railsが年を取ったことを。いや本当に長生き

ファイル転送サービス「宅ふぁいる便」で、生年月日やパスワード、メールアドレスなどの利用者情報が流出したことが分かった。過去に登録し退会した利用者も含め、流出件数は約４８０万件にのぼる。サーバーに不正アクセスがあったという。 サービスを提供するオージス総研（大阪市）が２５日、大阪市内で会見を開いて発表した。小田垣正美常務執行役員は「大変なご迷惑、ご心配をおかけして、おわび申し上げます」と謝罪した。 利用者の名前や性別、業種・職種、居住地（都道府県のみ）などは調査中だ。サーバー内に保管されている利用者のファイルが流出した可能性もある。現時点では、流出した情報による具体的な被害は確認されていないという。有料会員のクレジットカード情報などは別のシステムで管理しており、流出していないとしている。他のネットサービスでパスワードやＩＤを使い回している利用者には、変更するよう求めた。 不正アクセスの判明を

サイバー攻撃対策の一環として、総務省は家庭や企業にあるインターネット家電などのいわゆる「ＩｏＴ機器」に無差別に侵入して対策が不十分な機器を洗い出す、世界でも例のない調査を行うことになりました。しかし、実質的に不正アクセスと変わらない行為を特例的に国が行うことに懸念の声もあがっています。 それによりますと、調査は家庭や会社などにあるルーターやウェブカメラなどのＩｏＴ機器およそ２億台を対象に来月中旬に開始し、無差別に侵入を試みて、初期設定のままになっているなどセキュリティー対策の不十分な機器を洗い出し、ユーザーに注意を促すとしています。 実際、おととし１年間に情報通信研究機構が観測したサイバー攻撃のおよそ54％でＩｏＴ機器がねらわれていて、国は東京オリンピックに向けて対策を強化する必要があるとしています。 一方、調査では予想されるＩＤとパスワードを実際に入力して機器に侵入する計画で、本来は不正

「iPhone/Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門」をご恵贈いただきました。機械学習関連の技術書は数あれど、モバイルアプリ開発者向けを謳ったものは日本語では初だと思います。 iPhone/Androidアプリ開発者のための機械学習・深層学習 実践入門posted with amazlet at 19.01.24布留川 英一 ボーンデジタル (2019-01-26) 売り上げランキング: 171,507 Amazon.co.jpで詳細を見る モバイル向けというとCore ML/ML Kit等の学習済みモデルを活用するフレームワークやツール群を想起しますが、本書ではCreate ML、Turi Create、TensorFlow、Cloud AutoMLといったモデル作成側についても解説されています。 また目次を見るとわかりますが、機械学習／ディープラーニングの定番

NTT東日本とAI（人工知能）ベンチャーのAI insideは1月23日、ディープラーニングを使って帳票内容を読み取るOCR（光学文字認識）サービス「AIよみと～る」の提供を始めた。データ入力業務などを自動化するRPA（ロボットによる業務自動化）サービス「おまかせRPA」と合わせて提供することで、紙書類のデータ入力などを手作業で行うバックオフィス業務の効率化をサポートする。 紙帳票に記載された内容をスキャナーで読み取り、デジタルデータ化したものをAIよみと～るで検出する。AI insideが開発したAI基盤「Neural X」の学習アルゴリズムを使ったディープラーニング技術と、ゆがみ・傾き補正機能を組み合わせることで、手書き文字も含めたトライアルでは96％以上の認識率を実現したという（NTT東日本調べ）。欄外にはみ出た数字、訂正印、2行にわたって折り返して記載された住所なども、AIが内容を

2018年のベストアルバムです。 このランキングは僕や仲間が選んだものではなく、510人の音楽馬鹿の2018年のベストアルバムを集計したものです。だからといって絶対的に正しいわけではないし、大層なものでもないのでアーティストに直接結果を伝えるのはやめてください。心臓に悪いので。万が一見てしまったアーティストの方は「こんな馬鹿な奴らがいるのか……」と笑っていただければ。いや、悪口を書いていただいても大丈夫です。見ないようにするので。 最後の50枚です。2018年は楽しかったです。ほんの少しでもあなたの音楽生活の手助けになればこれ以上うれしいことはありません。また遊びましょう。音楽だいすきクラブでした。（ぴっち） 50. Kamasi Washington『Heaven And Earth』 「Street Fighting Mas」 Apple Music　 Spotify 49. BROC

README.md 概要 Optunaというハイパーパラメータ最適化ツールを使って、FFmpegでの動画エンコードパラメータの最適化を試してみた結果のメモ 具体的には、決められた制約(後述)下で、画質(SSIM)を最大化するようなパラメータ群を自動で見つけ出すのが目的 結果としては、 画質的には、FFmpegが提供しているプリセットの中で二番目に重いもの(slower)より若干良い程度のパラメータ群が見つかった また、Optunaが見つけたパラメータ群の方がslowerに比べて、CPU負荷が小さかった 方針 時間と計算資源はそこそこ潤沢にあるものと仮定し、その中で「各動画のエンコード」を最適化したいとする 各動画毎に、最適なエンコードパラメータ群を都度決定するようなユースケース 動画の種類毎(e.g., スポーツ、アニメ、ニュース、実況、3D)にパラメータを分けたい、的なものの発展形 問題

半荘をとおしてNAGAが出力した打牌時の確信度(後述)をプロットした結果のグラフです。 グラフのポイントを選択するとその際の局面が表示され、打牌の分布とその理由などの情報を確認できます。ぜひ試してみてください。 なお、終局時の確信度は0になっています。 概要DMVでは麻雀AIの作成に取り組み、麻雀の高段位者の牌譜から、打牌の選択、副露の選択などを深層学習することで麻雀AI NAGA(Neural Architectural Game Agent, Twitterアカウント)を作成しました。 そして、オンライン対戦麻雀天鳳において最高八段を達成しました。本稿では、深層学習により強い麻雀AIを作成するために行ってきた取り組みについて紹介いたします。 麻雀麻雀は相手の手牌が見えず（不完全情報）、次にどの牌を引くのかわからない（不確定）という難しさのあるゲームです。 プレイヤーが4人のため次の自分

監視という一種マニアックな領域を真正面から解説した貴重な本です。監視で悩む人のみならずシステム開発に携わるすべての人にオススメ。 「全然わからない。俺たちは雰囲気で監視をやっている」 自分はAWS事業本部コンサルティング部所属ということもあって、いろんなお客様にAWSインフラのコンサルティングしてます。最初のインフラ構成設計時に監視の話をすることも非常に多いんですが、 「どうしましょう。CloudWatchでいけますかね？」 「MackerelとかDatadogとかもありますが、どうしましょ。マネージドとの違いは〜」 「とりあえず、ディスク使用率80%でしきい値設定しておきましょうか。みんなそうしてますよ」 とか言っていた昔の自分に見せつけたい本、それが今回紹介する「入門　監視」。 監視設計の原則がよくわかんない メトリクスのしきい値決めるところから監視を考えてしまいがち よく考えずに、い

画像の中から特定の物体だけを切り抜く作業を手動で行うのはかなりおっくうなものです。Google Chromeの拡張機能「物体認識切り抜きで透過画像作成」を使えば、画像ファイルやウェブページの画像から対象の物体だけを自動で切り出して、透過型PNGファイルを出力できます。 物体認識切り抜きで透過画像作成 - Chrome ウェブストア https://chrome.google.com/webstore/detail/auto-background-remover-b/kpkaocloobmfnkbfjenchjopkcochdgj ブラウザ「Google Chrome」を使って上記「物体認識切り抜きで透過画像作成」のページを開き、「今すぐ試す」をクリック。 ポップアップが表示されるので、「拡張機能を追加」をクリック。 100MBを超えるファイルのダウンロードが始まり、インストール作業が行われ

このnoteをすべてのインターネット探索者(Internet Explorer)達に捧げる。 2018年12月31日、新卒入社して３年半勤めた会社を辞めた。東京の八重洲にある、フリーペーパーやWebサービスを作る会社で働いていた。いわゆる「文系プログラマー」というやつで、文系学部を卒業後、会社に入ってからプログラミングを覚えた。現在は退職してフリーランスになり、個人で開発しつつ、ずっと漫画を描いている。 3年半のあいだ、大きく分けて2つの失敗をした。 1. プログラミング入門の仕方に失敗した 2. プログラミングを覚えてから何をすればいいかわからなかった 前者の失敗の結果、プログラミングを投げ出して京都に逃亡した。後者の失敗では精神を病み、3ヶ月休職をすることになった。前者は笑い話だが、後者は人生に暗い影しか落とさない。これからプログラミングを始めようと考えている人には同じような失敗を避け

コンビニやレンタルショップなど、さまざまな店で買い物をするとポイントがたまるポイントカード最大手の一つ「Tカード」を展開する会社が、氏名や電話番号といった会員情報のほか、購入履歴やレンタルビデオのタイトルなどを、裁判所の令状なしに捜査当局へ提供していることが20日、内部資料や捜査関係者への取材で分かった。「T会員規約」に当局への情報提供を明記せず、当局も情報を得たことを本人に知られないよう、保秘を徹底していた。 Tカードの会員数は日本の人口の半数を超える約6700万人で、提携先は多業種に広がる。