mruby + ngx_mrubyでアプリケーションを実装するという選択肢 - LIFULL Creators Blog
はじめまして、技術基盤部の相原(kaihar4)です！ 今回は、アプリケーションのクラウドサービスへの移行の一環で、 Amazon S3から取得した画像URLを含むファイルを元に、そのURLの外部画像を取得して返す機能 をmrubyで書き直してAWSに移行した話をしていきたいと思います。 この機能は元々モノリシックなアプリケーションの一機能として動いていたもので、これを切り出してAWSに移行するというのが今回私に与えられたミッションでした。 このアプリケーションは歴史が長く、その間ほとんどメンテナンスされていませんでした。 ディストリビューションは古くPHPのバージョンも4系、したがってそのまま持っていくという選択肢はなく、AWS上に新規にインスタンスを構築することになります。 弊社にはAPI部分をPHPからRubyに移行する方針があるということもあり、Amazon Linux上にRuby
HOME'Sデータセット画像をディープラーニング適用した物件画像分類 - LIFULL Creators Blog
こんにちは、おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 先日より弊社は、「HOME'S」の物件・画像データセットを研究者に提供開始しました。 情報学研究データリポジトリ(IDR)より申請頂けます。 こちらのデータセットを用いた研究を支援させていただくため、ディープラーニングによる画像分類器の学習と、テキストマイニングをお試しいただけるツールキットを提供いたします。 GitHub 本記事では主に、画像解析ツールで行うことができる、ディープラーニングを用いた部屋画像の分類を紹介します。 ディープラーニングで物件画像の分類 公開されたデータの中には、約8,300万枚の物件画像データが含まれています。それらの画像には、間取り、外観、玄関、居間、キッチン、トイレなどの画像種別が設定されています。 こちらの画像を教師データとして学習を行い、部屋画像を入力として与えると、どの種類の部屋なのか判定す
「HOME'Sデータセット」に高精細度の間取り図画像データを追加しました - LIFULL Creators Blog
こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 2015年11月に提供開始した「HOME'Sデータセット」には、おかげさまで多くの研究者の方々からお申し込みをいただいており、すでに20以上の大学の研究室・研究機関にご提供しております。 このたび、「HOME'Sデータセット」に高精細度版の間取り図画像データ（約515万点）を追加しました。間取り図は、物件スペックデータ（面積、部屋数など）だけではわからない住まいの使い勝手の判断材料の一つとして、多くの住まい探しユーザーに利用されています。住まい探しに新たなイノベーションをもたらすような研究に活用されることを期待しています！ 「HOME'Sデータセット」への期待・要望 「HOME'Sデータセット」には多くの方々からお申し込みやお問い合わせをいただいておりますが、なかでも約8300万点の物件画像データには、deep learningなど最先端の画像
「HOME'S」の物件・画像データセットを研究者に提供開始します！ - LIFULL Creators Blog
こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 このたび、国立情報学研究所(NII)のご協力を得て、HOME'Sに掲載されている日本全国の賃貸物件データ(約533万件)と、それに紐付く物件画像データ(約8300万件)を研究資源として無償提供することになりました。あわせて、画像処理分野などで注目を集めているdeep learningなどの機械学習アルゴリズムや、テキストマイニング処理などを簡単に試していただけるツールキット群も年内に公開予定です。 2015年11月24日より、NII情報学研究データリポジトリを通じてHOME'Sデータセットとして提供開始しました。ぜひ多くの研究者の方にデータセットを研究利用していただき、住まい探しを変革するようなイノベーションにつなげていただけると嬉しいです！ 詳しい内容については、以下のイベントでお話しさせていただきました。 スライドファイルを公開しております
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
Google I/O 2014「間違った計画を完璧に実行する」ことについて - LIFULL Creators Blog
Apple原理主義者の大坪です。 さて、GoogleI/O2014参加レポート第２弾。Google I/Oがカバーしている内容は、Googleの事業領域を反映しサーバーサイドからクライアントのデザインから、はてまたロボットにいたるまで非常に幅広い。今日はその中から標題のセッション＋別のセッション内容を元に書きます。 ーーー スピーカーはGoogleのシニア User Experience Researcher, Tomer Sharon 氏。まずMITとStanfordのComputer Science卒業生が作った「メモ作成アプリ」を開発したスタートアップ(仮想のものか実在のものかわかりません。少なくとも創業者の写真は別の人がモデルをしていました）がなぜ失敗したかについてその理由を挙げて行きます。 1 They did not fall in love with problem ：問題を
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
