GitHub APIから学ぶ次世代のAPI実装方式GraphQL - Qiita
最近公開されたGitHubのAPIは、GraphQLという形式に対応しました。今後はこちらが主流になっていくようで、既存のREST APIからGraphQLへのマイグレーションガイドも提供されています。 今回は、このGraphQLについて、実際にGitHubのAPIを叩きながらその仕組みを解説していきたいと思います。 GraphQLとは 歴史 GraphQLは、Facebookの中で2012年ごろから使われ始めたそうです。その後2015年のReact.js Confで紹介されたところ話題となり、同年"technical preview"のステータスでオープンソースとして公開されました。その後仕様が詰められ、2016年9月に晴れて"preview"を脱し公式実装として公開されました。これと同じタイミングで、GitHubからGraphQLバージョンのAPIが公開されています。 このあたりの経緯
大自然言語時代のための、文章要約 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? さまざまなニュースアプリ、ブログ、SNSと近年テキストの情報はますます増えています。日々たくさんの情報が配信されるため、Twitterやまとめサイトを見ていたら数時間たっていた・・・なんてこともよくあると思います。世はまさに大自然言語時代。 *from [THE HISTORICAL GROWTH OF DATA: WHY WE NEED A FASTER TRANSFER SOLUTION FOR LARGE DATA SETS](https://www.signiant.com/articles/file-transfer/the-
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在してお
機械学習における、定型的な作業を自動化する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習を利用する際は、データの前処理から始まって適切なモデルを選んでパラメーターを最適化して・・・というように多くの作業が伴います。 ただ、この作業の少なくない部分は定型的なものです。前処理でいえば、数値データに対しては正規化を行う、カテゴリー変数は0/1の特徴量へ変換する(ダミー変数化)、といった処理はどんな場合でもとりあえず実行する処理になります。 もちろん高度な特徴量エンジニアリングなどは話が別ですが、データがあったときに定型的な作業をさくっと行い、とりあえず基礎的なモデルでどれぐらいの精度が出るのかを見てみたい、というシーンは
機械学習の論文を読んでみたいけど難しそう、という時に見るサイト - Qiita
機械学習の基礎はそれなりに習得し、次のステップとして論文を読んでみたい、実装にチャレンジしてみたい、という方も多いのではないかと思います。 ただ、機械学習の論文といってもどこから読んでいいのか、興味がある論文を見つけるにしても英語のAbstractを眺めて行くのはちょっとつらい・・・という方のために、ポータルサイトを作りました。 arXivTimes Indicator 以前、機械学習に関わる論文の要約を共有するGitHubリポジトリとBotを作成したのですが、そこでの投稿内容をまとめて見ることができます。 ジャンル別に参照可能な他、 Pocketをお使いであればPocketへの登録も可能です。 arXivTimesは、機械学習の研究動向に関する集合知を形成することを目的としています(日本語で参照可能な)。 そのため、今回のポータルの作成を機により多くの投稿をしてもらい、また要約の質を高め
人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン (自習編) - - Qiita
音楽制作を行っていて人工知能技術に興味がある、あるいは機械学習をやっていて音楽が好きだ！そんな方に送る、機械学習による音楽生成のチュートリアル資料となります。本記事のみで、仕組みの理解から実際に音楽を生成して、SoundCloudで共有するまでの手順を網羅しています。 そして、本記事は先日実施した人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン -の自習用資料でもあります。 イベント自体は100名を超える方(開催前日の段階で倍率が5倍)に応募いただき、行きたかったけど行けなかった！という方も多いかと思うので、自習編にて内容に触れていただければと思います。 ※なお、会場のキャパを広げられなかった代わりに撮影をしていただいたので、後日講義動画が上がればそちらも掲載させていただきます。 ゴール 音楽生成とはそもそもどういう仕組みで、どんなアプローチが取られて
人工知能関連ニュースの、実際のところシリーズ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近「人工知能が～」というニュースが山のように出てきますが、その中にはだいぶ誇張された表現のものも少なくありません。 人工知能関連の技術に注目が集まるのは、研究資金の増加や案件の発生という面では良いことです。しかし、「仕事が奪われるぞ！」みたいな過度な不安を煽ったり、「人工知能だったら何でもできるんやろ？」といった過度な期待を煽ってしまうことで、実体とはかけ離れた議論や誤解を生んでしまうという面もあります。 本稿では、目についた中で大きな誇張があるニュースを取り上げるとともに、その実際のところはどうなのか？について紹介をしていきたいと思
LSTMを超える期待の新星、QRNN - Qiita
RNN「これってもしかして」 CNN「わたしたちのモデルが・・・」 「「入れ替わってる～～～！？」」 というわけでQRNN、QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKSとは、RNNの機構をCNNで「疑似的(QUASI)に」実装するというモデルです。これにより、既存のRNN(というかLSTM)が抱えていたいくつかの問題の解決を試みています。 元論文は以下となります。 QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKS 作者によるブログ 作者の方のブログにChainerのサンプルコードがあったので、それを元にTensorFlowで実装してみました。早く動かしたい！という方はこちらを見てみてください。 icoxfog417/tensorflow_qrnn (Starを頂ければ励みになります m(_ _)m) 本記事では、この研究のモチベーションとそのアプローチについ
はじめるDeep learning - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを
React.js 実戦投入への道 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最近話題のReact.jsですが、実戦投入に当たっては結構重たい選択を迫られることになります。 ざっくり言えば、テンプレートエンジンを捨ててReactしますか?それともReactあきらめますか?という選択です。 本記事ではReactの基本思想とこうした選択肢が生まれてしまう背景を述べるとともに、後半では「どちらもあきらめない」という(若干シミュレーションRPGあるある感のある)第三の方策について案を提示します。 Reactの基本 最初に、Reactの基本的な仕組みについてまとめておきます。 Reactは公式ドキュメントが非常に充実してい
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
お前のAngular.jsはもうMVCではない。と言われないためのTutorial - Qiita
JavaScriptフレームワークに興味あるし、Angular.jsを使ってみようかな・・・ そんな純真無垢なあなたを混沌の世紀末に引きずり込むのが、ほかでもないTutorialなのです。 TutorialではほぼControllerしか出てこないので、素直にこの通り書いているとまず間違いなく３カウントでControllerにコードが集中するいわゆるFat Controllerになり、せっかくMVCフレームワークも地獄の荒野になります。 実は、Angular.jsでまず目を通すべきなのはDeveloper GuideのConceptual Overviewです。これを読めばどう処理を分割するかがきちんと書かれていますが、以下ではそれ＋経験をもとにAngular.jsで正しくMVCを使用するためのポイントをまとめました。 Angular.jsの３原則 1.Controllerはイベントハンド
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
