誰でも1時間でAIを設計できる「AI Lean Canvas」を作ってみました！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 こんにちは。 AINOW 編集長のかめきちです。 皆さんの会社でもAIの導入を検討されているでしょうか？ もうやっているよという方も多いかと思います。 しかし、AIの開発や製品を導入して、効果や精度改善できていますか？ もし、うまくいっていないとしたら、導入の段階で間違っている可能性があるかも… そこで、私達のdip AI.Labで活用している、AIを導入したが機能しないという最悪の自体を減らすことのできる、AI開発用のフレームワークを共有させてください。 お話したいラインナップはこんな感じです。 ※ もう知ってるよという人はCanvasへ行きましょう。 リーンスタートアップって何？ リーン・スタートアップの手法には、状況によって様々な考え方があるので、ここでは簡単にどんな考え方なのか、かなりざっくりと説明します。ここだけで本が何十冊と書けてしまうので…
「ユーザーの声」を上手に聞く方法｜けんすう
簡単にいうと、「ものごとに対して、5回、なぜ？を繰り返す」ということが思考を深めるのによいよ、という話です。 元ネタはトヨタとかなのかな？ これは、僕も昔から意識しており、絶対に実践した方がいいものだと思っています。 余談ですが nanapi の共同創業者である和田さんと最初に作ったサービスが「なんで」というサービスです。これは「解決したいことをいれると、5回、なんで？と繰り返し聴いてくれるサービス」です。 ご想像の通り、めちゃくちゃ大したことないサービスなんですけれども、まあ、そのくらいこの考え方は結構大事にしています、ということです。 で、アプリやWebサービスの開発において、この5回繰り返すというのはとても重要です。上記の深津さんの記事でもありますが、特にユーザーから「こうしてほしい」といわれたときには必ずやったほうがいいことです。 この記事では、なぜしたほうがいいか？などの話をした
Python製Webフレームワークの比較とDjangoの環境構築
9年ぶりとなるメジャーバージョンアップを控えて、盛り上がりを見せているDjango。この連載では最新のDjangoとDjango REST frameworkを用いたプロダクト開発の手法を、実務に使える形でお伝えしていきます。今回はDjangoの特徴を確認してからDjangoプロジェクトの環境構築についてをご紹介します。 はじめに データ分析や機械学習の隆盛に伴い、Pythonの人気は近年とても高まっています。それはNumPyやChainerといった便利なPythonライブラリが充実しているという理由がもちろん挙げられますが、Pythonが汎用プログラミング言語であることも人気の後押しになっています。 実際、「収集・分析したデータの二次活用として、Webアプリケーションを作りたい」という声をよく聞くようになりました。Pythonならデータ処理からWeb開発まで一貫して同じ言語で書くことがで
Google、Dockerイメージに対するテスト自動化フレームワーク「Container Structure Tests」オープンソースで公開
Google、Dockerイメージに対するテスト自動化フレームワーク「Container Structure Tests」オープンソースで公開 Container Structure Testは、コンテナ内部でコマンドを実行することで正しい出力やエラーが帰ってくるかどうかや、コンテナ内部のファイルが正しく格納されているかなどの検証を実行できるフレームワークです。 具体的には下記のテストをサポートしていると説明されています。 Command Tests コンテナイメージ内部でコマンドを実行し、正しい出力やエラーが返ってくるかを検証する。 File Existence Tests コンテナイメージ内部に、あるファイルがファイルシステム内の適切な位置に存在しているかどうかを検証する。 File Content Tests コンテナイメージ内のファイルシステムにあるファイルのコンテンツとメタデータ
機械学習、深層学習のプラットフォームの整理 - Qiita
PaaSサービスの簡単な説明 各ベンダーの提供サービスには予め学習されたモデルの翻訳や画像・動画認識などが用意されています。 Google Cloud Platform Google社が提供する機械学習プラットフォームになります。 サイズを問わず、あらゆるデータの機械学習モデルを簡単に構築できるマネージド サービスです。 クラウド上に用意されたTensorFlowも使えます。 ※サイトより抜粋 機械学習の内容 ・Cloud Machine Learning Engine 教師ありの回帰・分類、教師なしのクラスタリングなどさまざまなデータから学習ができます。 使用アルゴリズムは非公開。 Azure Machine Learning Azure Machine Learning は、クラウドの予測分析サービスであり、分析ソリューションとして予測モデルを迅速に作成し、デプロイできるようにします。
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理インターフェース用の最新のレスポンシブテンプレート. django-suit - Django Admin インターフェースの代替 (非商用の場合のみ無料). django-xadmin - Django 管理者のドロップイン置換. jet-bridge -
［53選］国内注目のWebサービス・アプリを大調査！ プログラミング言語、フレームワーク、アーキテクチャの一覧【2017年】｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
［53選］国内注目のWebサービス・アプリを大調査！ プログラミング言語、フレームワーク、アーキテクチャの一覧【2017年】 星の数ほど存在するWebサービスやアプリ。その裏側を覗いてみると、開発当時のトレンドや開発者の設計思想が見えてきます。53サービスのフレームワークやアーキテクチャ、開発効率化ツールを集めました。 国内だけでも星の数ほど存在するWebサービスやアプリ。その裏側を覗いてみると、開発当時のトレンドや開発者の設計思想が見えてきます。 今回は53サービス（追記を含む）のフレームワークやアーキテクチャ、開発効率化ツールを集めました。選定理由もお答えいただけたサービスについては、アーキテクチャを選んだ理由も紹介していきます。 C2C、コマース メルカリ、ココナラ、BASE、Tokyo Otaku Mode、STORES.jp、Snapmart、IQON 情報サービス グノシー、価
10年のツケを支払ったフロント界隈におけるJavaScript開発環境（2016年4月現在）。 - 日々、とんは語る。
2015年はCSSが普及した以来となる10年に1度のフロントエンド大変革期で、それまでのツケが一気に回ってきたと個人的に感じていました。目まぐるしく状況が変化していきましたが、2016年になり、個人的にだいぶ落ち着いてきたと感じているので、ここらへんでまとめておきたい思います。 最初に結論を書いておくと、 『React + Redux + react-router + material-ui + axios + ES2015 + Babel + webpack + ESLint + Airbnb JavaScript Style Guide』 という組み合わせが、いま僕の採用しているJavaScriptの環境です。 主要ライブラリは React A JavaScript library for building user interfaces | React 去年、一気に普及したReact
Google発の深層学習フレームワーク「TensorFlow」が一般エンジニアに与える可能性
こんにちは、PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタアキラです。先日公開され大きな反響を呼んだGoogle社の深層学習（ディープラーニング）フレームワーク、TensorFlow（テンソルフロー）。今回はPyData.Tokyoのハッカソンイベントで、参加者の皆さんとTensorFlowについて学び、コーディングし、ディスカッションした内容から得た所感を共有したいと思います。深層学習のネットワーク設計という非常に高度な課題は、一般のエンジニアやデータサイエンティストにはとっつきにくいものですが、既存のさまざまな手法やツールがTensorFlowに移植されつつあり、今後ここが深層学習開発の拠点になる予感がしました。 シバタアキラ PyData.Tokyoのハッカソンイベント 前置き～今回のハッカソンを行うに至った経緯 PyData.Tokyoは昨年秋に開始し、第1回のテーマとして深層学習
とほほのBootstrap 3入門 - とほほのWWW入門
このページは 「Bootstrap 3」について説明しています。Bootstrap 4 については、「Bootstrap 4入門」を参照してください。 Bootstrap は、スマートフォンなどのモバイル端末にも対応し、レスポンシブデザインを採用した HTML, CSS, JavaScript フレームワークです。 Twitter 社で開発され、最初は「Twitter Bootstrap」と呼ばれていましたが、現在は「Bootstrap」となりました。 ライセンスは MIT License で、商用利用も可能です。 現時点(2018年5月6日)の最新バージョンは 4.1.1 です。 Bootstrap 2 と Bootstrap 3 以降では一部互換性の無い機能があります。 2018年1月に Bootstrap 4 も正式リリースされました。
Javaのマイクロフレームワーク ― この新トレンドは見逃せない | POSTD
この記事は、JavaとScalaの例外分析・パフォーマンス監視のツール Takapi の blog に投稿されたものです。 Javaのマイクロフレームワークとは何か、推奨される理由とは？ どんなプログラミング言語にも、長所と短所はあるものです。例えばJavaは、安全性の高さや、厳しいテストを経ていること、後方互換性などの利点を持つ言語です。しかし、その代償として、アジリティ（俊敏性）や合理性といった面が少なからず犠牲になっています。冗長で、Java自体が肥大化しているという事実も否定できません。とはいえ、新規開発や大規模な開発を行いたい場合、JVM（Java仮想マシン）はバックエンドとして非常に魅力的です。JVMはパワフルな上に、非常に厳しい環境でテストされています。このような利点があるため、結果的にJavaは広く使用され、積極的にデプロイされているのです。 しかし、このJavaの現状を皆
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マイクロソフト、OfficeのUIフレームワークを「Office UI Fabric」としてオープンソースで公開