全文検索は一般的に知られていますが、検索エクスペリエンスで非常に重要な役割を果たしています。ただし、日本語など、一部の言語では、全文検索を実装するのが難しい場合があります。このブログでは、日本語で全文検索を実装する際の課題を探り、Elasticsearchでこれらの課題を解決する方法をいくつか示します。 全文検索とは？ Wikipediaより、下記が定義となります。 全文検索とは、コンピュータにおいて、複数の文書（ファイル）から特定の文字列を検索すること。「ファイル名検索」や「単一ファイル内の文字列検索」と異なり、「複数文書にまたがって、文書に含まれる全文を対象とした検索」という意味で使用される。 全文検索は、現在多くのデジタル体験を強化するものです。全文検索は、データセット内に隠れている可能性のある単語やフレーズを見つけようとしてくれます。例えば、ネットショッピングして「phone」を検

👻 道化師 🃏 @wraith13 I'll go with heaven's advantage and fool's wisdom. / プログラミング / C++ / VS Code / スプラトゥーン / 犬 / ナンセンス / 進捗 / 私の発言は全て人類としてのものです。問題発言があった際は容赦なく人類を滅ぼしてください。 wraith13.github.io/writing/?wrait… 👻 道化師 🃏 @wraith13 弁当屋さんで「一番売れてるのは１種類しかない味噌汁でした。これからは弁当の販売はやめて味噌汁だけ売って効率化しましょう！」とかやったら絶対に死ぬよね？　でも、現実にはそう言うちょっと考えれば分かるような事を思考停止してやらかしちゃう事案があまりに多過ぎるんよねぇ。

AWS、機械学習で量産品の不良を見分ける「Amazon Lookout for Vision」の本サービス提供開始 米Amazon Web Servicesは2月24日（現地時間）、量産品の中から異常を見つけ出す「Amazon Lookout for Vision」の正式版の提供を始めた。2020年11月30日から開催したオンラインイベント「AWS re:Invent 2020」で発表し、プレビュー版として提供していたサービスだ。 Amazon Lookout for Visionは、カメラで写した大量生産品の画像を機械学習モデルで解析し、不良品を検出するサービスだ。初期費用は不要で、モデルの学習や解析にかけた時間に応じた従量課金となる。 米東部（バージニア北部）、米東部（オハイオ）、米西部（オレゴン）、ヨーロッパ（アイルランド）、ヨーロッパ (フランクフルト)、アジア太平洋（東京）、アジ

序章：動いて使えるAIを作る「どうすればAIを上手く活用できるのか？」実務家の皆様が日々悩まれている問いではないでしょうか。新たにDX担当や新規事業担当に任命されてAI活用を丸投げされ途方に暮れている方もいると思います。 私は新卒から14年間外資コンサルティングファームに在籍していましたが、様々なクライアントでその様な場面を目の当たりにしてきました。 デジタル/AIの重要性には誰からも異論が出ず「AIをレバレッジする」「AI中心のアーキテクチャの実現」「AIと人間の協働」・・・という類のコンセプトはたくさん上がるが具体化が一向に進まない、というケースです。 私は最後は戦略部門に所属していましたが過去にIT部門と業務部門の経験もあったためか「何を作って、どうやって使えば、戦略目的を達成できそうだ」というビジネスとテクノロジーの一気通貫の全体構造が比較的くっきり見えている感覚がありました。 し

Universe 2020 で発表された機能の中で一番楽しみだったのが GitHub Actions の Environments です。デプロイ先ごとに環境変数と Protection rule を設定出来るようになります。 Azure Pipelines では Approvals and checks と Environments という同等の機能がありますが、そのまま GitHub にもっていったという感じです。予想通り便利でした。 Using environments for deployment - GitHub Docs これまで Azure Pipelines を使っていて、デプロイに特化した機能があるのはかなり便利だと実感していたので、Azure Pipelines から GitHub Actions への移行はこの辺りが実装されるまでは難しいと思っていました。 一通り試し