やりたいこと LINEbotに自分の部屋の気温を聞いたら返ってくるようにしたい！IoTやりたい！！！ 必要なもの ・Raspberry Pi 3 modelB ・DHT22（温度センサ） ・ブレットボード ・ジャンパー線 ・LINEアカウント ※センサ類は秋月などでの購入をお勧めします。 参考サイト ※参考サイト見れば全部できちゃう。 ①LINE Messaging APIをngrok経由でRaspberry Pi 3で使ってみる（サンプルbot編） ②温度/湿度センサーDHT22をRaspberry Piで使用する方法 LINEbot作成 まず、LINEbotを作成するためにLINE Developerにログインをします。 メールアドレスとパスワードはLINEで設定したものになります。 ①左にある新規プロバイダーをクリックしましょう。 ②プロバイダー名を決めて確認ボタンを押します。 ③M

守りの情シスから攻めの情シスへ――。クラウドの進展で情シスには新たな役割が求められているが、実際に考え方や行動を変えるのは至難の業。多くの企業が悩みながら手探りで進めているのが現状だ。 そんな中、スクラム開発の導入をきっかけに情シスのマインドチェンジを成功させたのが、総合エンターテインメントサービスを提供するDMM.comグループのシステム企画や運用を担っているDMM.comラボだ。 これまで受け身だったメンバーの目の色が変わり、案件を自分ごととして捉えられるようになったのはなぜなのか――。スクラムの導入を決めた情報システム部の部長、岩崎磨氏とスクラムを組んだ5人のメンバーに聞いた。 サービス開発にスクラム開発の手法を取り入れた岩崎さんの情シスチーム。一発でこの笑顔が出るチームワークの良さがスクラムの効果を現しているようだ。左から情報システム部 部長の岩崎磨氏、同IT開発グループ スクラム

とりあえずyum installでパッケージをインストールできるんでしょぐらいな認識で使ってたのですが、 教えてもらう機会があったので、追加で調べたりもしてまとめました。 yumとは Yellowdog Updater Modifiedの略で、RedHat系ディストリビューション（CentOSやFedoraなど）で利用されるパッケージ管理ツールのことです。 apt-getとかaptはDebian系ディストリビューション（Ubuntuなど）で利用されています。 パッケージ/リポジトリとは yum / rpm / パッケージ / リポジトリ とは Linux/Unix における パッケージ とは、ある機能を持ったプログラムの集合です。 レポジトリ とは、パッケージが保存されている場所です。 サーバシステムにおけるレポジトリとは、公開されているネットワーク上のどこかにおかれていることを指す場合が

はじめに 本稿は、拙書のエンジニアリング組織論への招待～不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリングに関する参考となる書籍を企画意図とともにあげていく試みです。できる限り、専門書ではなく平易な文体の書籍を参考としてあげていきますので、このあたりを深掘りしたいなと思ったら、その箇所のみの参考書籍を併読していただけるとより理解が深まると思います。 Chapter 1　思考のリファクタリング 第１章は、「仕事」と「学力テスト」という２つの違いを論じながら、１６世紀から２０世紀初頭にいたるまでの科学哲学の歴史を辿っていくというのが「裏テーマ」となっています。そこから、「知識を得る」とは何かということを浮き彫りにし、それこそが<エンジニアリング>であると論じるということが本書を通じた論理展開の骨子です。 そのため、直接の参照ではありませんが、科学という概念が西洋社会でどのように生まれてきたのかとい

「何が」良い／悪い評価だったかが分かる――機械学習で感情解析、TISがデータセットを無償公開：企業分析にも活用可能な機械学習のデータセット TISは、機械学習で感情を解析するためのデータセット「chABSA-dataset」を無償公開する。各文に対して、ネガティブまたはポジティブといった感情分類に加え、「何が」ネガティブまたはポジティブなのかという観点を表す情報が含まれる。 TISは2018年4月10日、機械学習で感情を解析するためのデータセット「chABSA-dataset」を無償公開すると発表した。chABSA-datasetは、上場企業の2016年度有価証券報告書を利用して作られたデータセット。各文に対して、ネガティブまたはポジティブといった感情分類に加え、「何が」ネガティブまたはポジティブなのかという観点を表す情報が含まれている。 TISでは、観点単位の感情分類を機械学習モデルに学

HTMLのソースコードの形状ルール 今回のこの記事に対しての反響について 日頃から他の実装者が制作したWebサイトのソースコードを見るようにしていますが、美しいソースコードだと思えるソースコードにはなかなか出会えません。 「美しいソースコード」という意味には、単に「美しい」だけではなく「見やすい」という意味も含めて使用しています。 タイトなスケジュールに追われて、ソースコードを整える余裕がないというのが現状でしょうか。 中でも最も気になるのが、インデントです。 Webサイトのソースコードを見ると8割程度の割合で、インデントが付いています。 なぜインデントを付けるのかを聞くと「コーディングミスが防ぎやすい」「作業効率が良くなる」という回答がきます。 これについて否定はしませんが、ではインデントを付けないとコーディングミスが起きやすく、作業効率が悪いのかというと、そんなことはありません。 私は

今日からはじめるDocker - コンテナー仮想化の必要性を理解して、まず開発環境に導入してみよう！ Dockerは、コンテナー仮想化ツールです。本稿では、サーバーサイドのアーキテクチャの歴史からDockerが生まれた流れや背景を説明し、PCの開発環境で実際にインストールしてDockerの動作を体験します。 エンジニアの方であれば、「コンテナー」や「Docker」といったキーワードを耳にしたことがあるかと思います。自分が関わっているシステムの開発や運用に活用できるかどうか検討している方もいるでしょう。 この記事の前半では、コンテナーやDockerとはそもそもどういったものかを概観していきます。後半では、PC（WindowsやMac）を使ってローカルでDockerを試していきます。 コンテナーとDockerを歴史から知る 仮想化前はすべて手作業だった サーバー仮想化技術の採用 パブリッククラ

機械学習にとって重要な「自然言語処理」について説明します。 「自然言語」とは、人が日常に使っている日本語や英語などの言語のことです。コンピュータで使用するC言語やJavaなどのプログラミング言語と区別するため、このような呼び方をしています。自然言語は、人間の長い歴史の中で自然に発達してきたため、プログラミング言語と比べると、曖昧性が非常に高く、「自然言語処理（Natural Language Processing）」という特別な処理を行う必要があります。それでは、この特別な処理とはどのような処理でしょうか。 コンピュータは、原理的に数値しか扱うことしかできません。アルファベットや漢字を扱う際には、数字のかたまりである「コード」を割り当てます。しかし「単語」となると、その数は膨れ上がるため巨大な辞書となります。さらに単語を組み合わせた「文章」となると、無限の組み合わせになるためコード（数値）

総務省及び経済産業省は、「情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会」（主査：宍戸常寿 東京大学大学院 教授）において、いわゆる「情報銀行」に求められる情報信託機能に関し、民間団体等による任意の認定制度の在り方について検討を行い、その結果を取りまとめた「「情報銀行」の認定に係る指針 ver1.0（案）」を作成しました。ついては、平成30年5月12日（土）から同年5月31日（木）までの間、意見を募集することとします。 総務省及び経済産業省では、平成29年11月より、「情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会」を開催し、本検討会において、いわゆる「情報銀行」に求められる情報信託機能に関し、民間団体等による任意の認定制度の在り方について検討を行ってまいりました。 今般、「「情報銀行」の認定に係る指針 ver1.0（案）」として(1)認定基準、(2)モデル約款の記載事項、(3)認定ス

(Image by Pixabay) 先日こんな記事が注目を集めていたのを見かけたのでした。 ここで大事なのは、データ集めは非常に大事なステップですが、最初の0.8歩に過ぎないということです。データ解析やAI技術導入の準備に時間をかけすぎていて、｢やっとビッグデータが溜まった｣と思ったときにデータサイエンティストに大量のデータを丸投げする、というプロセスは非効率的なのです。 それよりも、最初の段階からデータサイエンティストを交えて、ゴールを志向しながら逆算的アプローチでデータを収集、解析した方が良い結果が確実に出ます。 これはもう、日本のデータ分析業界で色々な現場の話を見聞してきた日本で働くデータサイエンティストの身としては、耳が痛いを通り越して耳から血を噴きそうな話です。にもかかわらず、こういう話をデータ分析業界「以外」の人たちに話してもなかなかピンと来ない人が多いのか「？」という顔をさ

REST API仕様からAPIクライアントやスタブサーバを自動生成する「OpenAPI Generator」オープンソースで公開。Swagger Codegenからのフォーク RESTful APIの仕様を基に、APIクライアント用SDK、APIクライアントのテスト用にAPIサーバのように振る舞ってくれるスタブサーバ、Webサーバのコンフィグレーション、ドキュメントなどを自動生成してくれる「OpenAPI Generator」がオープンソースとして公開されました。 RESTful API仕様の記述フォーマットは、2015年にマイクロソフトやGoogle、IBMらが立ち上げた「Open API Initiative」が提唱する「OpenAPI Specification」が事実上の業界標準となっており、OpenAPI GeneratorもこのOpenAPI Specificationを基に開

最近バーチャルユーチュ－バーが人気ですよね。自分もこの流れに乗って何か作りたいと思い、開発をしました。 モーションキャプチャー等を使って見た目を変えるのは かなり普及しているっぽいので、自分は声を変えられるようにしようと開発しました。 やったこと キズナアイさんとねこますさんの、それぞれの声を入れ替えられるようにしました。これによって、ねこますさんのしゃべった内容を、キズナアイさんの声でしゃべらせることができます。(逆も) 機械学習手法の一つであるCycleGANを用いて、変換するためのネットワークを学習しました。 パラレルデータ(話者Aと話者Bが、同時に同じ内容を話した音声)が必要ありません 。YouTubeから拾った音声でも変換ができます。 当然ですが、一度学習すれば、利用時には何度でも繰り返し利用できます。 期待できる効果 見た目だけでなく、声まで美少女になれます。やったね。 他にも

The document discusses machine learning projects and production. It begins with an introduction of Aki Ariga and their background. It then discusses 4 patterns for machine learning projects: 1) train batch/predict online via REST API, 2) train/predict batch via shared DB, 3) train/predict/serve continuously via streaming, and 4) train batch/predict on mobile apps. The document also covers machine

なお、本稿の内容は基本的に、Windows版のVS Code（64ビット版）で動作確認し、必要に応じてmacOS版でも確認をしている。 VS CodeでPythonする理由 PythonをサポートするエディタやIDE（統合開発環境）は数多く存在する。例えば、JetBrainsのPyCharmは優れたIDEであり、恐らく、VS CodeでできることはPyCharmでもできるだろう。それでもなお、VS Codeを使う理由とは何だろう。筆者もちょっと考えてみた。 VS Codeは無償で使える、軽量なエディタである（上に挙げたPyCharmにも無償で利用できるCommunityエディションはあるし、オープンソースプロダクトとして無償で利用できるエディタも数多いが） Python拡張機能をインストールすることで、IntelliSenseを利用したコード補完が可能になる 同じくPython拡張機能によ

はじめまして。インフラを担当している湯原です。私たちのグループではぐるなびが提供しているほぼ全てのサービスのインフラ構築と運用を行なっています。日々Dev（開発者）とOps（私たちインフラ担当者）が一体となり熱い議論を交わしながら、さまざまなサービスの開発からリリース・運用を手がけています。 今回、日本国内ではまだ事例の少ないコンテナ技術を使ったシステムを本番サービスでリリースしましたので、コンテナ管理ツール導入の経緯や、ツールを使った実際の流れをご紹介したいと思います。 ※該当サービスではRancherというコンテナの管理ツールを使っておりRancher社主催のイベントでもご紹介させて頂きました。こちらでも詳しく触れられております。 Rancher導入プロジェクトの概要 経緯 ぐるなびでは、開発・テスト・本番の3つの環境を用意しています。開発環境では、自由に仮想マシンやネットワーク環境が

2018.5.16 Security JAWS での発表資料です