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はじめに Donkey Carは市販のラジコンカーを改造して自律走行させることができるプラットフォームです。RCカーの改造の仕方や機械学習アルゴリズムがオープンソースで公開されいるので誰でも組み立てることができ、各地で走行会やレースが開催されています。 AIカーが来てる！ 自動運転でラジコンカーを走らせよう！ 先日のMaker Faire Tokyo 2019でもAIでRCカーを走らせよう！コミュニティの主宰で走行会&レースが開催されました。 Donkey CarはRCカーにRaspberry Piなどの小型コンピュータとカメラを搭載してカメラで撮影した画像を機械学習アルゴリズムで認識し、RCカーのステアリングやスロットルをコンピュータ制御する仕組みになっています。搭載するコンピュータはRaspberry Pi 3b+の他、バージョン3.0.2からNVIDIA Jetson Nanoに対応

はじめに 先日のGoogle Cloud Next 2019 で発表されたいくつかのサービスの中にAutoML Tablesがあった。表形式のデータをノンプログラミングで分析できるプラットフォームらしい。Azure Machine Learning Studioとどう違うのか気になったのでつかってみることにした。 AutoML Tablesは現在ベータ版でQuick Startに沿ってやってみようと思う。予測精度の検証はよくわからないのでとりあえず使い方のみで。 やってみた GCPのプロジェクトと課金付与はあらかじめやってあるものとする。QuickStart中のAPIを有効にするボタンをクリックすると以下の画面になるのでAPIを有効にする。そのあとボタンが使ってみるとなるのでクリックする ページ上部の新しいデータセットをクリックする データセット名をQuickstart_Datasetとし

はじめに 貧乏IoTには100均が欠かせませんよね。 さて、以前から「もしかしたらな〜」と思っていて試していなかったこと。 USBで電源供給できるIoTセンサー類のバッテリーに100均のやつが使えないか？ まあいつか試そうと思っていて機会がなかったが、昨日ダイソーに行ったときに思い出したので108円(税込）の電池式モバイルバッテリーを買ってやってみました。 やってみた 結論から言うと、うまくいきました。 オムロン環境センサ USB型（2JCIE-BU)をダイソーの電池式モバイルバッテリーにつけてみた。電源が入ってデータが送信され、途中で切れることがなかった。 1時間ほど環境センサのデータをAmbientに送ってみたらちゃんと送信されつづけていました。うむ、これはコスパがいい！ なにがうれしいのか？ それ、なにがうれしいの？という方もおられると思うので、うれしいことを説明しておきます。要点は

はじめに 仕事仲間とサーバレスな話をしててFirebaseいろいろ無料ですげーみたいな話になった。AWS lambdaやAzure Functionsなんかでビジネスロジックをピタゴラスイッチしてユーザーに向けた出力を考えると、Firebaseはホスティング、データストア、Notificationとアプリに必要なものがタダ同然である。 最近Firebaseのことをみてなかったので久々に調べてたらCloud Firestoreという知らないやつがあったので使ってみることにした。 Firebase Cloud Firestore FirestoreはRealtime Databaseと同様のデータベースサービス。Realtime DatabaseがJSONで構造化されたデータをストアするのに対し、Firestoreはドキュメント指向DBライクな階層型の構造化データをストアでき、クエリ処理が利用

はじめに Deep Learningをやろうと思ったらでかい計算資源が必要なのが当たり前なのだけど、手持ちのPCのスペックで十分とかそうそうありはしないので、EC2のGPUインスタンスをささっと立てて使うのも手だと思う。 FrameworkはKerasでバックエンドはTensorFlow GPUバージョン。それをpyenv仮想環境でセットアップする構成とした。先日TensorFlow 1.0がリリースされてtf.kerasが実装されたみたいだけどまだ試してないので普通にKeras使うことにする。 環境構築についてはこちらを参考にさせていただいた。 AWSのGPUインスタンスでTensorFlowを動かす インスタンスの作成 EC2 Instance: クイックスタートにある Ubuntu Server 16.04 LTS (HVM), SSD Volume Type Type : g2.2