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概要 Facebook Messenger APIを利用して、 画像をアップロードすると、似ているAV女優を教えてくれるbotを実装しました。 システム構成 Bot応答を行うサーバは諸般の都合によりGo、画像判別はPython(顔検出はOpenCV、分類用の畳込みニューラルネットワークはTensorFlow)で作成しています。 尚、言語間のI/FはgRPCでGoからPythonにRPCを行っています。 実装 Go側 Facebook MessengerからのWebhookを受信して、bot応答を行うWorkerプロセスです。 Messenger Bot Server WebサーバにはGinを利用しています。 難しい事は特にないですが、トラフィックが増えた際、複数のユーザからのメッセージをまとめてWebhookにPOSTする事があるようなので、 エンタープライズで利用するならそのあたりを注意

概要 会社で行っている『データ解析のための統計モデリング入門』(所謂緑本)の輪読会に参加した所、 大変わかりやすい本だったものの、Macユーザには悲しい事に実装サンプルがWinBUGSだったため、 9章の一般化線形モデルのベイズ推定によるアプローチをPython + STANで実装しました。 やった事 ざっくり以下のステップを踏んでいます。 特定のパラメータに基いて確率分布からダミーデータを生成 予測モデルを設定 ダミーデータと予測モデルから、データを生成したパラメータ(の事後分布)をMCMCで推定して答え合わせ 具体的には、とある植物の体サイズが(3.0~7.0の0.1刻みの離散値をとる)を説明変数として、 ポアソン分布に従う種子数(0以上の整数)の確率分布を推定します。 利用ツール、ライブラリ MCMCサンプラー：　STAN(PyStan) 行列計算, 配列操作：　NumPy グラフ描

はじめに 機械学習についての理解を促進するため、 データから分類モデルを自動で構築する古典的な方法である、 ナイーブベイズ分類器を実装してみました。 最近はCloudVisionAPIなど専ら画像解析が流行っていますが、 初学者には敷居が高そうだったため、まずは自然言語処理です。 今回は、TwitterAPIを利用してbotアカウントから名言を収集し、 羽生さんと羽生くんを分類する羽生分類器を実装しました。 尚、APIクライアントはRuby、分類器はPythonで実装し、 形態素解析にはMeCabを利用しています。 また本来ならばどちらも羽生さんとお呼びしなければならない所、 便宜上フィギュアスケーターの羽生さんを羽生くんと表記させて頂く事をお許し下さい。 Tweetデータの収集 APIClientは、Twitter Ruby Gemを使って下記の通り実装しています。 TwitterAPI

/* 参考にしたサイト： http://www.kashmir3d.com/kash/manual/std_siki.htm http://yamadarake.jp/trdi/report000001.html */ package main import ( "fmt" "math" "strconv" ) const ( EQUATORIAL_RADIUS = 6378137.0 // 赤道半径 GRS80 POLAR_RADIUS = 6356752.314 // 極半径 GRS80 ECCENTRICITY = 0.081819191042815790 // 第一離心率 GRS80 ) type Coodinate struct { Latitude float64 Longitude float64 } func main() { a := Coodinate{35.65500

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