【書評】モバイルエンジニア向けのAWS解説書 - その後のその後
著者・監修の佐々木 拓郎さん、 高柳さん、および SB Creative さまより『Amazon Web Services クラウドネイティブ・アプリケーション開発技法 一番大切な知識と技術が身につく』をご献本いただきました。 昨今のモバイルアプリケーションには大抵の場合バックエンドも必要になりますが、たとえば僕はiOSアプリしかつくれません。そういう場合に、他のサーバーサイドエンジニアやインフラエンジニアと組む以外に、ちょっと前であれば Parse.com を利用してサクッと済ませてしまう、という選択肢もありましたが、来年にはサービス終了してしまうという悲しい事態になってしまった今、やはりモバイルアプリケーションのバックエンドのインフラとして真っ先に候補に挙がるのは AWS（Amazon Web Services）です。 ただそのAWS、LambdaとかMobile HubとかIoTとか
『ゼロから作る Deep Learning』の代わりになりそうな情報 - Qiita
同僚『ゼロから作る Deep Learning』の読書会をやろうと思います。 本を持っていない方のために、代わりになりそうな情報をメモしていこうと思います。 『ゼロから作る Deep Learning』の特徴 Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学べる 以下、書評 http://s0sem0y.hatenablog.com/entry/2016/11/17/225635 http://tnakamura.hatenablog.com/entry/2016/12/01/deep-learning-from-scratch 「機械学習 名古屋 分科会」という勉強会で使われています。 https://machine-learning.connpass.com/ 環境構築 Anaconda Jupyter Notebook Jupyter
A3RT
Named Entity API Named Entity APIは、固有表現抽出を行うプロダクトです。 Conditional Random Fields(CRF)とRecurrent Neural Network(Bidirectional LSTM)の技術を組み合せて応用することで、辞書ベースではなく固有名詞・数値などの品詞を識別する機能を提供します。 Text Summarization API Text Summarization APIは、文章要約を行うAPIです。 このモデルでは、入力された文章の意味を読み取り、意味が遠い文章を自動で判断・抽出し、要約結果として出力することができます。 Image Generate API Image Generate APIは、Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(DCGAN)
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