Google Cloud Platform (Google App Engine, Compute Engine, BigQuery や Container Engine など)の情報の日本公式ブログ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2~3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日本語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 本記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ
投稿推進部・ディレクターの中山です。 普段ディレクターはエンジニアとペアを組んでサービス開発をすることが多いですが、エンジニアが別の開発に集中したい時は、ディレクターだけで施策を進めることもあります。エンジニアがいないと動くものができない…と言っていては何もできません。 既に多くのディレクターの方が試していることかもしれませんが、実装に入る前に紙レベルでモノを作ってテストしたり、一般に出回っているツールを活用してみたり…と方法は色々とあります。私がここ数ヶ月で実践してきたことを、おさらいも兼ねてご紹介したいと思います。 方法1:紙でイメージを膨らませる サービスを考える際、いきなり実装に入ることはまず無いと思います。 当たり前の話かもしれませんが、スピーディにイメージを掴むには手書きが便利。何度も書いたり直したりしつつ頭の中のイメージを具体化し、周囲のスタッフに当ててみることがができます。
Platform AI Platform The platform for generative and predictive AI. Learn more Documentation Pricing What’s New Demo Hub Explore Generative AI Product Offering Operate Confidently scale AI and drive business value with unparalleled enterprise monitoring and control. Deploy and Run Learn and Optimize Observe and Intervene Govern Unify your AI landscape, teams, and workflows for full visibility and
Raspberry Pi のGPIOに色々なデバイスを接続しIoTを試しています。Node.jsを使えばRaspberry PiでIoTを容易に実現できます。しかし,GPIOを使った入出力制御にはroot権限が必要でNode.js動作環境のセットアップに工夫が必要です。このページは,その工夫の備忘書きです。 概要 最新バージョンの RASBIAN には nodejs が収容されていますが,現行のものと比べてかなり古いバージョンなのでアンインストールし新しいバージョン(例ではv5.4.0)をインストールします。 nvm(node version manager)を使うとnodeのインストールとバージョンコントロールを極めて簡単に行うことができます。 しかし,nvmの一般的方法でインストールしたnodeは複数ユーザで使う考慮がされてません。 sudo node としてroot権限でnodeを動
Sometimes you need to access a Raspberry Pi without connecting it to a monitor. Perhaps the Raspberry Pi is embedded in something like a robot, or you may want to view some information from it from elsewhere. Or perhaps you simply don’t have a spare monitor! You can connect to your Raspberry Pi from another machine. But in order to do so you’ll need to know its IP Address. Any device connected to
Google BigQueryは「速い・安い・シンプル」の3拍子揃ったビッグデータ処理サービス ~3大クラウドサービス比較~ Google BigQueryをAmazon Redshift、Microsoft Azure SQL Data Warehouseと比較 世の中にコンピュータが登場したから多くの種類のデータベース(DB)が登場し、使用用途、データ特性などで様々なDBを使い分けてきました。そして、最近ではDBの動作環境が、目の前のコンピュータではなく、クライドに移行し、更に処理できるデータ量が大きくなっています。特にビッグデータの分野では、Amazon Redshiftに代表される専用DBサービスが登場し、速く、安く、そして簡単にビッグデータの分析が行えるようになりました。今回は、そのようなクラウドのビッグデータ処理サービスの中から「Google BigQuery」について触れてみ
「今から10年後の2026年、AIは東大に入る程度の知能を有すると思いますか?」──ガートナー ITインフラストラクチャ&データセンターサミット2016に登壇した新井氏は冒頭、会場に向けて1つの質問を投げかけた。 この問いに「Yes」と挙手した人は、全体の80%以上にのぼった。「この質問の次に、どうしてYesと思うのかを聞くと、多くの人がビッグデータを活用した機械学習、最近ではディープラーニングの例を挙げる」という。 今年はAIが人間に勝つには10年かかるといわれていた囲碁の世界で、グーグル傘下のDeepMindが開発した「AlphaGo」が世界チャンピオンに4対1で大きく勝ち越して、世間を驚かせた。東大は日本一難しい大学だが、それでも毎年約3000名が入学する。プロ棋士になるほうが難しい。そのプロ棋士にAIは勝った。 「だったら東大に入ることはそれほど難しくはないのではないかと皆さんは考
アレルギー性結膜疾患の臨床・基礎の話題から Ⅰ.臨床:春季カタルによる免疫抑制剤の使い方 春季カタル 上眼瞼結膜 石垣状巨大乳頭 角膜輪部 充血、トランタス斑 角膜 落屑様 遷延性角膜炎 シールド潰瘍、角膜プラーク 新生血管、角膜混濁 性差・年齢 男 7割 4才~、8、9才がピーク:年少者 病態 巨大乳頭 白濁…好酸球 粘性眼脂…ムチン+好酸球 春季カタル=好酸球病と言える 浸潤好酸球 ghost好酸球 好酸球顆粒蛋白が角膜上皮障害を起こす Shield ulcer→角膜プラークができる プラーク内に細胞残渣集積…好酸球顆粒蛋白(MBP) 結膜への好酸球浸潤 肥満細胞→IL-4,IL-13 T細胞→IL-4,IL-13 結膜線維芽細胞→筋原線維芽細胞(形質転換)→エオタキシン ステロイドレスポンダー 0.1%デキサメサゾン 3回/日 1~2週間 10才未満 10才以上 low respon
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