データで、 チームを強くする 勤怠管理、工数管理、経費精算。チームスピリットは働く人が毎日使う バックオフィス機能を提供し、そこから生まれる「ワークログ」の活用 を通じて組織改善の一手をつくるクラウドサービスです。
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IoTで畜産のブレークスルー目指す
インターネットとモノを結びつける技術、IoT。その最先端技術を養豚に生かそうと、宮崎県の畜産農家が挑戦している。宮崎ブランドポーク「まるみ豚（とん）」の生産で知られる川南町の「協同ファーム」だ。社長は2代目の日髙義暢さん。 お話をお伺いしたDataLover：日髙義暢（ひだか・よしのぶ）さん 有限会社協同ファーム代表取締役社長 関西外国語大学卒業後に現在の養豚に就く。 2011年に社長就任平成29年度より生産規模拡大に着工。「豚の幸せを考え、我が幸せを想い、人々の幸せに貢献する」と標榜し、2009年より「まるみ豚」ブランドを立ち上げ、6次産業化に取り組み、販路を拡大中。2017年九州・沖縄農業未来アワードグランプリ獲得。軽トラ市でのまるみ豚バーガー、ラジオ番組「喫茶まるみ豚」などメディア出演多数。 協同ファームHP
RDBとNoSQLにみるDB近現代史 データベースに破壊的イノベーションは二度起きるか？ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
「ユーザー目線」のシステムを目指して RDBが従来の階層型DBに比べて優れていた点はいくつか挙げることができますが、シェアを伸ばすうえで最も大きな影響は、ユーザーが使いやすいデータ構造とインタフェースにこだわったことです。すなわち、「テーブル」と「SQL」の発明です。 RDBでは、すべてのデータを「テーブル」というただ一つのデータ形式によって表現します。テーブルは、見た目が「二次元表」に似ているため*3、Microsoft ExcelやGoogle ドキュメントなどのスプレッドシートを使い慣れた人が見ると、データを格納する方法が直観的にイメージしやすいという利点があります。実際、こうした二次元表によるデータ管理は、Excelなどのソフトウェアが登場する前から一般的な方法だったため、RDBが登場した当時の人々にとっても受け入れやすいものでした。 テーブルが画期的だった点は、もう一つあります。
機械学習案件は本運用乗せきってからが本当の勝負、みたいなところあるので気をつけて - Qiita
『機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて』を読みました。 つまづきから得られた知見の共有は貴重だと思います 実際、機械学習とか最適化とか自律的なシステムの開発は、罠が多いです。 研究や試作では成功していても、様々な事情により実用化できず消えていくものを沢山見てきました。 そのため、本運用に乗せてユーザの受け入れも上々というところまで辿りつければ、それはそれは本当に喜ばしいことなのですが、そこから始まる試練も色々とあったりします ということで、運用後に体験したり見聞きしたことをいくつか、私も共有してみたいと思います。 ちなみに私の開発経験は、研究用シミュレータの受託とWebバックエンドの内製です いつの間にか、精度が落ちてるみたいなんですけど？ 入力に無効値や不正値が紛れこんでいた。 データは生き物です。クレンジングやバリデーションを作りこんでも、いずれ予期せぬこ
Web屋の私が勘違いしていた、世界のネット通信環境の驚くべき状況
ユーザーの目線でWebサイトを作ることは基本中の基本ですが、グローバルサイトを担当することになったら日本の常識を捨てて現地の状況を理解する必要があります。 アプリやWebサイトをより良く、より速く、よりアクセシブルにする手助けが私の仕事です。CalibreでWebを構築したり、メンテしたりする際にぶつかる課題について、知見が集まりました。 この1年で本当に驚いたことは、一般のユーザーがどうインターネットにアクセスしているかです。Web業界に従事しているのに、ほとんど理解していませんでした。自分たちがユーザーにコンテンツを配信する方法がいかに時代遅だったのかもわかりました。 ここ数年の進歩で、コンテンツをWebからダウンロードする速度は劇的に速くなりました。しかし、「HTMLをロードし、ほかのリソースを探してそれもロードする」という基本は変化していません。 世界中の約46.1%がインターネッ
無料のシステム開発テンプレート集（Excel版）: ある SE のつぶやき
はじめに システム開発を効率よく進めるための１つの方法として、システム開発のテンプレートを使用することがあります。 ですが、システム開発のテンプレートは企業内で閉じてしまっていてなかなかインターネットで公開されることはありません。 ですので、システム開発で使用するであろうテンプレート集を Excel で作成して公開します。もちろん無料で商用利用可能です。改変も OK です。 プロジェクト管理用 スケジュール管理などのプロジェクト管理用のテンプレートはなかなかないのですが、プロジェクト管理の補助となるようなテンプレートを用意しました。 プロジェクト管理ツールは、別記事の「フリーで使えるプロジェクト管理ツールまとめ」をご参照ください。
「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、たったひとりで取り組むエンジニア - GeekOutコラム
AI（人工知能）に関わる技術、なかでもディープラーニングが急速に発達し、社会のさまざまな領域で実際に利用されるようになりました。その背景のひとつには、AI分野での研究開発に多大な投資を行っている大手IT企業が、その成果の一部をオープンソースとして公開し、世界中のエンジニアが自由に使えるようになったことがあります。 こうしたオープンソースのAI関連ライブラリには、Googleの「TensorFlow」やFacebookの「Torch」といった海外のIT企業のものだけでなく、国内にもPreferred Networksの「Chainer」やソニーの「Neural Network Libraries」などがあります。最近では、関連した情報も数多く手に入るようになりました。 また、これらのライブラリの多くには親切なチュートリアルも用意されており、AIの開発経験がないエンジニアでもさほど手間を掛ける
2016年11月現在のAIにできることとできないこと
2016年11月現在のAIにできることとできないこと The Rest of the AIs 2016.11.28 Updated by Ryo Shimizu on November 28, 2016, 06:25 am JST 今注目されているのは数あるAI技術の中でも第三世代のAIである、ということまでは前回説明しました。 では、これまでに出来ていたこと、そして第三世代AIで初めて出来るようになったこと、まだできないことはなんでしょう。 本稿では前回に引き続きそこをまとめてみたいと思います。 第二世代AIまででできたこと ・情報検索 膨大な情報を瞬時に検索可能になったことは、第二世代AIの最大の成果と言えます。 ・協調フィルタリングによる推薦(レコメンデーション) Amazonでいう「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という自動推薦機能は、消費者にとって大きなプラスになり
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