NightmareJS+Dockerによる環境非依存なUIテストの導入 - Alpaca技術ブログ
Alpacaで主にフロントエンドを担当している北山(@gamella, blog)です。 フロントエンドを開発していると、「ログインして、これをクリックしたら、この表示が行われていること」みたいなUIテストを環境非依存で簡単に行いたいと思うことがありますよね？僕はあります。 Alpacaでは開発にDockerを全面採用しているということもあり、最近ちょくちょく目にするNightmareJSをDocker上で動かして簡単にUIテストを導入できたので、その知見を共有したいとおもいます。 Nightmare まず、どうしてDockerを利用したいかということですがAlpacaでは、すべての機能をDocker上で動作させているため、それに倣っているいうこともありますがUIテストをローカルでもCircleCIでも、Dockerが動作する環境であればどこでもコードの改変なしで実施できるというのは大きな
Deep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のリリースのお知らせ - Alpaca技術ブログ
本日6/30にAlpaca(http://www.alpaca.ai/, blog: http://blog-jp.alpaca.ai/)はDeep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio(ラベリオ)」(URL: https://www.labell.io/ja/)をリリースしました。 リンク: Labellio ロゴ 代表画面 モデル一覧ページ ラベル付けページ モデル構築ページ 背景 近年の機械学習関連技術の発達により、Deep Learningを用いた画像の認識精度は人間に迫るレベルに達しました。しかし、そのソフトウェアとGPUを用いた計算環境のセットアップ、画像の管理、作成されたモデルのプロダクトへの有効利用と、実際に画像認識を行う上での課題はたくさんあります。 Labellioはそのようなソフトウェア、計算環境、有効利用などの
近日リリース予定のDeep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のお知らせ - Alpaca技術ブログ
皆様、こんにちは。 本日はAlpacaで開発している近日リリース予定のDeep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」（ラベリオ）についてのリリース予告をさせて頂きたいと思います。 Labellioは、Alpacaが提案する人口知能とヒトの新しいワークフローを体感できる最初のプロダクトです。Webサービスとなっており、最近話題になっている人工知能技術の一つである画像認識において、エンジニアではない方でも簡単に画像認識モデルを作成可能です。また、作成した画像認識モデルはご自分のプロダクトですぐにご利用いただけます。 なんとなく画像認識というと、大きなサーバを複数台利用して大量の計算を行い、時間をかけて学習を行って、やっと完成するのが従来のイメージでしたが、近年の機械学習の技術的ブレイクスルーの一つであるDeep LearningのFi
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