噂の「TensorFlowでキュウリの仕分けを行うマシン」がMFT2016に展示されていたので実物を見てきた - データの境界
個人的には最近聞いた話の中でひさびさにワクワクした話。 「医療」「教育」「農業」のようなIT未開の分野に黙々と取り組んでいる人達はヒーローに見える Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow 約三行要約 エンジニア職だった方が実家のキュウリ農場でtensorflowを使った自動の「キュウリの品質仕分け機」を自作している 家族（仕分け担当はお母さん）が9段階に仕分けしたキュウリを撮影し学習用画像データ（80×80px）としている。画像7000枚分。 収穫のピーク時には一日 8 時間ずっと仕分け作業に追われる。それを自動化したい。 Web カメラによる画像撮影は Raspberry Pi 3 で制御し、そこで TensorFlow による小規模なニューラルネットによってキュウリのあり・なしを判断 学習と計
4ヶ月の間に一休.comで起きた変化 - zimathon blog
概要 最近いろいろな方（社内、社外含め）に、エンジニアチームどうですか？良くなってますか？という質問を頂きます naoya さんってどうなんですか？やっぱりすごいですか？とも その度に「良くなってますよー」と返事をするのですが、肌感としてはあるもののしっかり言語化できていない そこで、naoya さんがCTOとして今年の春に一休に来てからをちょっと振り返ってみた 振り返ってみるとたった4ヶ月ということに驚いています :eyes: 良くなったと感じていること サービス開発の体制 技術基盤への投資 採用活動 情シスの整備 エンジニアの働く環境 それぞれについて サービス開発の体制 抱えていた課題 マーケティングとエンジニアとの間のコミュニケーションが上手くいかず、開発速度やサービスの意思決定のボトルネックになっていることがあった みんなで話して決める等、それぞれの役割が曖昧なままで開発を進める
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