The U.K.’s newly empowered Internet content regulator has published the first set of draft Codes of Practice under the Online Safety Act (OSA) which became law late last month. More codes will
(※注 本編はベトナムメンバーによる英語の記事になります。日本語版はこちら) Xin chào! Cybozu Vietnam で Garoon を開発している Huy Nguyen, Vien Tran, Long Huynh, Dieu Ho, Tai Vu, Anh Nguyen です。ベトナムメンバー初のCybozu Inside Outの投稿です。Garoon で PHP 7 への移行をした経験を記事にしました。 One year ago, Garoon developement team started to migrate the codebase of Cybozu Garoon to PHP 7. Garoon is a product with large codebase, formerly written in PHP 4 and then later migrat
強化学習の位置づけ 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 強化学習の応用事例 Atariの攻略 AlphaGo ロボットの自動動作獲得 ファイナンスへの応用 広告配信の最適化 OpenAI Gymを使ってQ-learningを実装してみる 状態 行動 報酬 実装 参考文献 ディープラーニングなどの機械学習技術の進歩によって、過去のデータから学習する技術は大きく進化し、写真の中に写っている対象を認識することや病気の診断、多言語間の翻訳をする性能を著しく向上させることができました。 すでにその性能は専門的な教育を受けた人間の能力と同等 [1] か超えている分野もあるほどです。 一方で、人間にはデータを与えなくとも自ら経験から学び、スキルを上達させることができます。特に何も教えられなくとも、経験からゲームを攻略することやロボットの正しい動作の仕方を学んでいくことができます。 機械学習の中でも、こ
AIシステム部の奥村(@pacocat)です。AIシステム部では、AI研究開発グループに所属しており、主に強化学習を用いたゲームAIの研究開発を行っています。 DeNAでは、様々な事業ドメインのデータを実際に使いながら機械学習を使ったサービス開発を推進しており、中でもゲームは豊富なデータ・シミュレーターがあるため、最先端のアルゴリズムを動かすための環境を自前で持っているのが特徴です。 全社的にも機械学習サービスのニーズが高まっている背景の中、7/5にGoogle様による機械学習系API勉強会が当社セミナールームにて開催されました。今回は、勉強会の内容をブログでレポートしたいと思います。 Googleといえば、先日開催されたGoogle I/O 2017でも"AI first"というメッセージが改めて強調されていましたが、実際にGoogle LensやGoogle Homeなど機械学習を活用
0. 背景 職場その他でいくつかのRailsプロジェクトを見て来て、同じ組織であってもリポジトリが違えば雰囲気が全然違うなと思い、その中でもこれはダメだろうと思ったことがありましたので、自分の備忘録も兼ねて記述します。 ここ2年ぐらいで出会ったRailsプロジェクトを見て感じた例ですので、他にも挙げようと思えば挙げられると思いますが、出会った中での記述ということでご理解ください。 また、技術的、より個別的な事象についてはRails AntiPatternsを読むといいかもしれません。 1. rubocopを導入していない rubocopはRuby Style Guideをベースにしたrubyの静的解析ツールです。Rubyを使ったことのある人で知らない人はいないでしょう。また、Ruby Style Guideについても、Rubyを勉強する初期に一読しておかなければいけないと言われる代物です。
事の発端 GopherというGo言語のマスコットキャラクターがいます。 過去にGoogle I/O 2013に行ったときにGopherのヌイグルミを手に入れたのですが、 この子の色違いがあるとのことで今更ながら欲しくなって探しましたが、残念ながらもう生産されていないようです。 D.I.Y. 無いなら仕方がないので作りましょう。 残念ながら僕は裁縫スキルはないので3Dプリンターでフィギュアを作ることにします。 幸い可愛いフィギュアを teamstickman さんが go-gopher-model としてモデルを公開されていましたのでそこに乗っかりました。 そのまま印刷するとこんな感じです。 塗り分けが入ると塗装が面倒なのと色ごとに部品を分けたくなったので、Blenderで部品を分割しました。 そして分割したデータを印刷用に整列します。 胴体は丸っこい形をしている都合上、サポート材を使うと表
最速で知る! プログラミング言語Rustの基本機能とメモリ管理【第二言語としてのRust】 Rustは、新しいシステムプログラミング言語です。本稿では、基本的な構文に加えて、所有権、参照と借用、ライフタイムといった特徴的な機能によるメモリ管理を解説します。 κeen(@blackenedgold)です。Rustの入門を担当することになりました。基本的な文法と使い方を説明しつつ、Rustの特徴的な機能と、なぜその機能が必要かというモチベーションを紹介していけたらと思います。 Rustは非常に高機能であり、この記事ですべてを紹介できません。興味を持った方は、ぜひ公式ドキュメントを読んでみてください。私が管理している和訳もあります。 The Rust Programming Language プログラミング言語Rust Rustはシステムプログラミング言語 Rustのインストール Hello W
Amazon Web Services ブログ AWS Glue – 一般提供開始 本日、AWS Glue の一般提供開始がアナウンスされました。Glue はフルマネージドでサーバレス、そして、クラウド最適化された ETL(extract, transform, load) サービスです。Glue は他の ETL サービスやプラットフォームと、いくつかのとても重要な点で違いがあります。第1に、Glue はサーバレスです — リソースのプロビジョニングや管理を行う必要はありません。ジョブ、もしくは、クローリングを実行している間に Glue が使用したリソースに対する支払いのみで利用可能です(分単位課金) 。第2に、Glue のクローラです。 Glue のクローラは、複数のデータソース、データタイプ、そして、様々な種類のパーティションを跨いで、スキーマを自動的に検出・推測することができます。ク
新緑の候, 立秋とは名ばかりの暑い日がつづいておりますが、お元気でいらっしゃいますか、せーのです。 今日は突然やってきた新サービスをご紹介します。名前は「Amazon Macie」と言います。 Amazon Macie概要 とりあえず読み方から。「アマゾン メイシー」と読みます。私は一瞬サングラス的なあの人を思い浮かべましたが違うようです。Macieは女の子の名前で「武器」「活発でスポーティで魅力的な人の代表名」という意味があります。 Amazon Macieは機械学習を使ってAWSに保存されている機密データを自動的に発見、分類、保護することにより、データ損失を防止するためのAI機能のセキュリティサービスです。人工知能を使ったサービス(AI-powered security service)となっているのですが「Amazon AI」シリーズには入っていないようです。 Amazon Maci
YAHAMAが開発した自然応答技術「HEARTalk(ハートーク)」を実装した、HEARTalk UU-001 または HEARTalk UU-002というモジュールを利用すると、簡単にいい感じの(相手の会話の韻律に合わせた)相づちを返すシステムを作ることができます。人間は、「うん」「はい」などの相づちを打つ際、相手の話し方に応じて無意識に声の高さなどを変えた返答をしているようです。それをハードウェアで実現しているのが、HEARTalk UU シリーズです。HEARTalk は会話時にドミナントモーションとなるようにあらかじめ登録した音声ファイルを選択して再生を行います。 HEARTalk と、既存の音声認識と組み合わせることで、相づちを返している裏で応答文を生成して、会話を滑らかに行うシステムを作ることが可能です。 HEARTalkと音声認識を組み合わせてヒミツのクマちゃんと会話が成立し
こんにちは。メルカリの自動化エンジニアとして、スマホアプリのテスト自動化をぶりぶりしている@daipresentsです。 今年のはじめに、QAエンジニアとSET(Software Engineer in Test)で構成される「QA-SETチーム」が誕生しました。現在は、そのチームのマネージャも担当しています。今回はQA-SETチームで目指している「メルカリでのQAやテストの未来」をご紹介させていただきます。 メルカリでは、上の図のようにプロジェクトごとに開発チームが分かれています。 それぞれの開発チームには、プロジェクトを実現するために必要な人材が集まっており、アジャイルの文脈だと職能横断型チーム(Cross-FunctionalTeam)になっています。これによって、開発に不要なセクショナリズムがなくなり、自然にプロジェクトに集中できる環境になります。 QAエンジニアもそれぞれのプロジ
by U.S. Department of Defense Current Photos 人気ストラテジーゲームシリーズ「Civilization(シヴィライゼーション)」シリーズの2作目で1996年に発売された「Civilization Ⅱ」で、「終わりなき戦争」と呼ばれる1700年戦争に突入してプレイヤーを10年以上にわたって悩ませていたあるゲームが、「58カ年計画」の末にクリアを迎えていました。 How a fluke video game called the Eternal War became a cultural phenomenon—and changed its creator http://kernelmag.dailydot.com/issue-sections/headline-story/16223/james-moore-eternal-war-a-decade
Googleから発表された機械学習のためのJavaScriptライブラリのdeeplearn.jsを眺めてみたので、纏めておきます。 オフィシャルを舐めて、どういうものか、これからどんな感じになっていくか(いってほしいか)をダラっとタレます。 注意 眺めたのはv0.1.0なので、内容が今後大幅に変更になる可能性があります(というかある)。 触った環境 MacBook Pro (Retina, 15-inch, Mid 2015) - プロセッサ: 2.5GHz Intel Core i7 - メモリ: 16GB 1600 MHz DDR3 - グラフィックス: AMD Radeon R9 M370X 2048 MB Chrome 60.0.3112.101 (Official Build) (64ビット) deeplearn.js v0.1.0 Exampleを眺める 何ができるかを眺める
ソウゾウのエキスパートチーム所属の@mhidakaです。今回はソウゾウのエキスパートチームが、どんな活動をしているのか紹介します。 エキスパートチームについて ソウゾウでは「技術をアウトプットするところに技術は集まる」という思いから、 稼働の50%以上を技術コミュニティへの貢献や技術の普及に取り組むエキスパートチームが存在します。 私以外に@tenntennが居て、ふたりのミッションにはコミュニティへの貢献も含まれています。 現在、チームは二人で構成されており、メンバーごとに担当する技術分野が違います。 Go/GCPであればGo Conferenceやgolang.tokyoなどを運営している@tenntenn、 AndroidであればDroidKaigiや技術書典などを運営する@mhidakaという役割分担をしています。 エキスパートチームは次のような目的を持って活動をしています。 社内
Lin Clark 氏が “A cartoon guide to Flux” というタイトルでとてもわかりやすく Flux についての記事を投稿していました。この文章のなかでも書かれていますが Flux はとてもホットな話題です。しかし、まだまだ十分に理解されていない技術なので、著者の Lin Clark 氏に許可を頂いて翻訳させていただきました。何か間違いや分かりにくいところ、より良くするための助言などありましたら気軽に@sota0805 までコメントお願いします。 (以下、2015年9月29日に Lin Clark 氏によって書かれた “A cartoon guide to Flux” の翻訳です。) 漫画で説明する FluxFlux は現在のウェブ開発で最もよく理解されていない話題の1つです。このガイドでは誰もが理解できる方法で説明しようとしています。 問題はじめに Flux が解決
Dockerをちゃんと使おうと考えていたらKubernetesに出会いました。ERPのシステム開発でkubernetesを使おうとして苦労した、あるいは現在進行形で苦労していることを、そもそもKubernetesが解決しようとしている課題やそのアーキテクチャそのものにも言及しながらお話します。Dockerをベースにシステム設計を行おうとしている方にノウハウ(主に苦労話)を共有します。 July 24th, 2016 July Tech Festa 2016Read less
2017/8/22更新 IRKit+IFTTTを使って指定した時間に家電を自動操作する記事を書きました。詳細は記事下の関連記事をご覧ください。 こんにちは、だいぱんまん(@donchan922)です。 「Hey Siri!照明OFF」 「Hey Siri!エアコンON」 「Hey Siri!テレビON」 こんな感じでiPhoneのSiriに話しかけるだけで自宅の家電を操作できるようにしてみました。これ実際にやってみると便利で、リモコンを探す必要がなくなったり、寝るときにわざわざ寝室の照明を消しに立ち上がる必要がなくなったりします。 この仕組みを実現してくれるのが、IRKitという製品です。赤外線のリモコンで操作する家電であれば、基本的にどんなものでも公式アプリやSiriを使って遠隔操作できます。すごい! 公式アプリを使うと、プログラミングなしで簡単に家電を遠隔操作できます。ただ、Siriに
Pythonでテストをパラメータ化した時の書き方を unittest と pytest を使った場合で紹介し、最後にそれらで使えるparameterizedというライブラリを紹介します。 ちなみに私はpytestよりもunittest派です。 はじめに テストを書いていると値が違うだけのケースを複数確認したくなる時があります。 例えば、1 + 1 = 2, 2 + 3 = 5, 32 + (-32) = 0, …などのようなケースです。 これをすべて別のテストケースとして書き下すのは面倒ですしメンテも大変なことになるので、テストフレームワークは大抵こんなテストが簡単にできる仕組みを提供しています。 今回はPythonでよく使われているunittest(標準ライブラリ)とpytestでこれらのテストの書き方を紹介します。 なんでいまさら?と思われそうですが、pytestはともかくunitte
機械学習エンジニアをやっていますKumonです。 以前、ディープラーニングと画像認識をテーマに記事を書きました。 tech.mercari.com その後も画像系の取り組みをやっておりまして、 その内容を、画像の認識と理解技術に関する国内最大規模の会議 「画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017)」 の企業展示(ポスターセッション)で発表してきました。 こちらが発表で使用したポスターになります。 以前の記事で紹介しましたカテゴリ認識の他、ブランド認識や画像検索などにも取り組んでいることや、 画像系に限らず機械学習をサービス改善に活かしている・活かそうとしていることを発表してきました。 話を聞きに来ていただいた方々の多くは、我々のデータが多様で大量であることに驚かれておりました。 出品時には、商品画像と商品説明がセットであるため、ラベル付きの画像データが毎日増え続けている状態です。 1
プロのエンジニアに必要なものとはなんだ?『Clean Coder』に学ぶ信頼獲得のメソッド【今こそ読み解きたい名著】 プロのエンジニアならば、必ず有する周囲からの厚い信頼。しかし、信頼とはどのように獲得すればいいのでしょうか。名著『Clean Coder』から、エンジニアらしい信頼獲得の術を学びます。 数多くの開発者から支持を受け、読み継がれてきた名著。そこには読み継がれる理由があります。 名著には、内容・ボリュームともに充実した書籍が多く、概要に目を通しただけで本を読んだつもりになっていたり、腰を据えて読む時間がなく「積ん読」してしまいがち。「エンジニアが絶対読むべき書籍●選」といった記事をブックマークするだけで読んだつもりになっていないでしょうか。 ポイントを押さえつつ内容を深掘りし、名著の根底に流れるエッセンスを開発に活かしましょう。 アプリエンジニアの池田 惇(@jun_ikd)で
--headless時代の本命? Chrome を Node.jsから操作するライブラリ puppeteer についてJavaScriptChromee2e puppeteer はHeadless Chrome をNode.jsで操作しやすくしたライブラリです。今日(※ 2017/8/17)一日で凄い勢いでGitHubのトレンド入りしており、TLでも話題になっていたので、早速触ってみました。 Node.jsでChromeを操作するというコンテキストにおいては、Nightmare.jsと同じレイヤに属するプロダクトですね。Nightmare.jsはElectronを介在させることで、Chromeの操作を実現していましたが、今年の5月にChromeでheadlessモードが利用可能になって以降1、headless Chromeを直接操作するライブラリが色々と出始めていますね。この系統は、chr
ジャパネットたかたの創業者である髙田明さんと、 糸井重里が対談することになりました。 生まれた年も日も近いふたりが、 「ものを売ること」「伝えること」について、 それぞれの考えを語り合います。 自分の売りになることは何か? アイデアを出すにはどうすればいいのか? 失敗を乗り越えるには? 決して「うまいことを言わない」、 ベーシックでぶれないヒントに満ちた全10回です。 ※この記事は日経MJ2017年8月7日号のために 収録された対談を、ほぼ日が編集し、掲載するものです。 髙田明(たかた あきら) 1948年、長崎生まれ。ジャパネットたかた創業者。 日本のテレビショッピングの歴史を切り開いたひとり。 2015年、ジャパネットたかたの社長を退き、 翌年にはテレビ出演からも引退。 現在は株式会社V・ファーレン長崎の代表取締役社長、ならびに 株式会社A and Liveの代表取締役に就任している。
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