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nt-d.hatenablog.com
前回のエントリーではSkype Web SDK はドキュメントが揃っていなくて辛いけど、「開発も筋トレと一緒で、辛くなったら将来の輝かしい姿を妄想して乗り越えよう!」という話をしました。 nt-d.hatenablog.com サンプル公開しました 僕はオンライン英会話会社にSkype Web SDKを提案して、英会話ライフをより良いものにすることを妄想しながら開発しています。 そして、初心者向けのHello World的なサンプルが完成しました! github.com どうせ作るなら世界中の開発者が活用できるようにと思い、今回はMicrosoft公式レポから英語で公開しました! 公式レポからの公開は手続きやチェック項目が多くて大変でしたが、良いクオリティのものを出すのに必須のものばかりで勉強になりました! 早速UKやUSから質問やissue/pull requestが来ていて非常に楽しい
最近 Hackfest という活動をしているのだけど、面白い&効果が高いので共有します。 世の中の Evangelist, Devrel 周りの方々や、製品展開に関わる方々には割と役立つかと思います! そもそもの前提 Microsoft, Googleなどのプラットフォーマー企業は、開発者向けのSDK, API を多く提供しています。 その中で「開発者」と良い関係を作り、自分たちのプラットフォームを活用した先端事例を作るマーケティング部隊があって、それがEvangelist, Adovocate, Devrelと呼ばれる人たちです。 Microsoftの場合には Evangelistという名称なのですが、僕もその一人です。 Evangelistにも色々な流儀があって、僕の場合には以下のような気持ちで活動しています。 リリースを通して担当しているお客様とともに成功したい 周囲をアッと言わせる
前回のブログではSkype Developer Platform でできそうなことを紹介してきました。 nt-d.hatenablog.com 「めちゃワクワクしているのでガンガン触って共有していこうかなと思います」という文末で終わっているくらい興奮していたようです。コンセプトは素晴らしいですからね、もちろん今でもワクワクしています! ただ、今の僕は「開発用ドキュメントが辛いから開発チームにガンガンPull Request送ろう!」とメラメラ興奮しています。 もくじ このブログではこの気持ちに至った経緯をいくつかのまとまりで紹介していきます ワクワク開発を進めようとしてドキュメントを確認し始めたあの頃 ドキュメントが辛い・・ Skype開発のために必要なことの整理 作りたいものの妄想 次回以降の構成紹介 1.ワクワク開発を進めようとしてドキュメントを確認し始めたあの頃 前回Skype開発の
マイクロソフトでエバンジェリストをしている大田です。 この記事では、クラウド上で提供されている機械学習サービスを実案件に採用するときの経験談をまとめます。 自分のプロジェクトで活用する際の参考情報になれば幸いです。 //主観的な内容も含まれているかもしれませんが、ご容赦ください。また、技術的な詳細よりもわかりやすさを優先するため、「機械学習サービス」と統一した呼び方にします。 サービスの種類/適用範囲 最近様々なベンダーが提供している機械学習サービスを自社プロダクトに取り入れる場合、大きく分けて以下3つの方針があげられます。 API サービスの活用 (SaaS) Tool の活用 (PaaS) 独自作りこみ/外注 (IaaS) API サービスの活用 (SaaS) これから導入する人もいると思うので、「そもそも API サービスとは何でしょうか? 」というところから始めていきます。 API
こんにちは、Microsoft テクニカル エバンジェリストの大田です。 先日機械学習関連のセミナーを開催したのですが、その際の資料や動画の準備が整ったのでここにログしておきます。 セミナーのコンセプト データ解析・機械学習に関して、様々な入門者向け情報を提供してきましたが、やはり実案件になると色々と躓くことが増えてきました。 どんなところで躓くかというと、下記のポイントが多いです。 どんな成果を求めて、どんなデータを使うかという「ゴール設定力」 期限を決めて根気よく繰り返すための「精神力(というか慣れ)」 データを貯めたり定期的に処理しするための「インフラ構築力」 解析をする際のモデル手法の選定や、その内容を理解するための「統計解析力」 そのモデルを実現するための「実装力」 # もちろん、案件で経験を積めばさらに課題が見えるかもしれないです。 そのため、このポイントを「みんなで解決して
Azure Machine Learning のための学習情報をまとめています(現在進行形)。 私自身が学習するにつれて、このページも少しづつ更新していきますので、RSSリーダーなどで適宜更新をご確認いただけますと幸いです。 公式ドキュメントは入門情報が満載なので必ず確認しましょう こちらの公式ドキュメントでは、Machine Learning や Azure Machine Learning についての詳細な解説が行われています。初めて学習する方は、このドキュメントを確認するようにしましょう。 最新情報を確認したいときには公式ブログをフォローしましょう 新機能の提供など、最新の情報は Machine Learning Blog にて公開されています。 自身のプロジェクトに役立つ新機能が追加されるかもしれないので、RSSフィードを登録することをお勧めします。 疑問点はフォーラムで 疑問点が
お客様訪問時やイベントでの登壇の際に下記のような意見をいただくことがあります。 「Azure を学ぶ情報ってどこで見つかるのでしょうか?」 「Azure の情報見つけづらい/Webに少ない」 こんな感じで皆様が困らないように & 僕が案件で紹介したい情報をまとめるために、この記事を書いてみました。 僕も初めのころは苦労しましたが、調べてみると情報はありました。同じ苦労をみんなが繰り返さなくても済むように「こういう時には、とりあえずここを見てみたら?」という情報をいくつかまとめたので、皆様も活用してみてくださいませ~ 基本的な情報を得たいとき まずは以下のページを見てみましょう。 Azure 公式ページ Azure 自習書 Microsoft Virtual Academy Microsoft が開催しているセミナー一覧 Documentation Articles Azure 公式ページ
こんばんは、Microsoft Ventures Tokyo の大田です。 最近 US へ出張してきて、Web やモバイルから医療やハードウェアなど「画面の外の世界」に注目が集まってきていることを紹介させていただきました。 画面の外の世界をハックするには、リープモーションや各種センサーなどがありますが、人間の全身の骨格情報などを詳細に取れる Kinect 開発は熱い!と思い、最近はもっぱら Kinect v2 をハックしたり勉強してばかりいます (もちろん、普段接しているスタートアップの皆様が興味を持ってくれているから勉強しているという事情もあります)。 せっかく調査・勉強しているので、これから Kinect v2 で開発を始める人にとって役立つノウハウなどはどんどん共有していきます。開発のためには環境構成が必要なので、まずは環境構成に関する以下 3 つの記事を書いていきます。 Kinec
こんばんは、Microsoft Ventures Tokyo の大田です。 この記事は、Kinect v2 環境構築シリーズ 3/3 回目 (最終回) の記事です。 Kinect v2 購入前に確認すべきことと、その方法 Visual Studio のインストールとサンプルプログラムの実行 Mac 環境での Kinect v2 開発環境構成 今回は Mac をお持ちのエンジニアが Kinect v2 開発を行うために必要な環境構成方法をお伝えします。 (New 2015 9/22 追記) Mac での開発環境構築後に Kinect 開発をするために役立つ書籍を出版しました。詳細は以下の記事を参照してください。 nt-d.hatenablog.com この記事を書く目的 私は主にベンチャー企業の CTO, エンジニアとお話をすることが多いのですが、Web 系ベンチャー企業のエンジニアの方は
こんばんは、Microsoft Ventures Tokyo の大田です。 海外出張などもあり、発売の記事を書いて以来なかなか触れていなかった Kinect v2 ですが、これからガンガンハックして、役立つ情報を提供できるようにしていきます! 開発のためには環境構成が必要なのですが、環境構成にあたって、まずは以下 3 つの記事を書いていきます。 購入前に確認すべきことと、その方法 Visual Studio のインストールとサンプルプログラムの実行 Mac 環境での Kinect v2 開発環境構成 なお、Mac 環境とは Mac OS ではなく、Mac のハードウェア (MacBook Air や MacBook Pro) を指しています。現状 Kinect v2 開発には Windows と Visual Studio が必要になるので、BootCamp を使って開発環境を整えていきま
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