2018年9月にサンフランシスコで開催されたGoogle Cloud Next ’18において、「Cloud AutoML Vision」のBETAリリースが発表されました。 Cloud AutoML Visionは、機械学習に関する高度な知識を持たずとも独自の画像認識モデルを作れるサービスとなっており、AIの民主化を掲げるGoogle Cloudを象徴するサービスとして注目が高まっています。 本当に高度な機械学習知識を持たずとも画像認識モデルが作れるのか、全くプログラミングができない私が実際にCloud AutoML Visionを使ってモデルを作ってみました。 1.AutoML Visionは簡単に独自の画像認識モデルが作れるサービス Google Cloudの画像認識サービスとして「Vision API」というサービスが既に提供をされています。Vision APIは簡単に画像認識技術

どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、不特定多数のユーザーとSlackを使ってチャットによる一括管理が可能になる無料のサービスをご紹介します！ 無料で取得可能な専用のメールアドレス宛に届いたメールが、Slack上でチャットのようにやり取りできるようになるのでカスタマーサポートなどにも最適です。 今すぐ誰でも簡単に導入できるので、ご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ 【 SharedBox 】 ■「Slack」の事前準備について 今回ご紹介するサービスの「SharedBox」は、Slackを利用するのであらかじめ自分のアカウントを準備しておく必要があります。 まだ、Slackのアカウントをお持ちでない方は以下のリンクから無料のユーザー登録をしておきましょう！ 【 Slack 】 そして、本記事で解説する「SharedBox」で利用するチャンネルをあらかじめ新規作成してお

私たちのプロジェクトではいつも、非常に長い Makefile を使用して、インストールやビルド、テスト、デプロイメントの処理を自動化しています。ターゲット名はほとんど標準化されていますが（ make install 、 make deploy ）、中には説明が必要なものもあります（ make run-dev 、 make restart-api ）。そして、詳細なmakeターゲットを追加するほど、それらの処理内容をテキスト形式で大量に記載しなければなりません。私たちのプロジェクトでは通常、このような文書を README ファイルに書いています。 しかしCLI（コマンドラインインタフェース）を用いる場合は、主に自己文書化ツールを使っています。 make と打つだけで、利用可能なコマンドとその説明が一覧表示されたら便利だと思いませんか？ それを実現するのは、実はとても簡単です。まずは各ターゲッ