マークダウンでチャットボットをサクッと書けるサービスを作ってみた話 - Qiita
はじめに こんにちは、maKunugiです。 先日、マークダウンを書いて「ドキュメントを書くような感覚」でチャットボットを手軽に作成できる、「mabo」というサービスを開発し、ベータ版を公開しました。ぜひ経緯や内容を共有したいと思い記事を書いてみましたので、チャットボットに興味のある方はぜひ読んでみていただけると嬉しいです！ どんなものを作ったか サービスページ 利用ガイド maboはマークダウンをツラツラと記述するだけで、ブラウザ上で応答可能なチャットボットを簡単に構築できるサービスです。(スマホ・PC両対応) まるでドキュメントを書いているかのような感覚でチャットボットを手軽に構築できるのが特徴です。 チャットボットは公開URLを配布することで、様々なユーザに利用をしてもらうことができます。 （Slack上でも動作します。) なぜ作ったか 数年前にチャットボットブームが到来し、チャット
ネット麻雀(雀魂)をOpenCVと機械学習で自動化した話 - Qiita
概要 pythonからOpenCVのテンプレートマッチ及びGUI操作モジュールを使うことで、 webブラウザ上の麻雀牌をBOTに認識・クリック操作させることができ、プレイの自動化ができました。 また、どの麻雀牌をクリックするかのロジック部分には機械学習を用いました。 テンプレートマッチの探索用画像を差し替えれば雀魂に限らず他の麻雀ゲーム全般で利用可能であり、機械学習の部分を変えれば、特定条件下で合理的選択を繰り返し求められるようなゲーム全般で応用が可能です。 ※内容理解の一助とするために記事内随所に雀魂のゲーム内画像を利用していますが、著作権保護等の観点から強いボカシを入れています。 対象読者 (麻雀が好きで)機械学習を触ってみたい人 WindowsやGUI操作の自動化に興味があるけどOpenCVって何だろうって人 雀魂は好きだけど試練イベント走るのがマジ試練すぎて心が折れた人 過去に大学
AIは双子の顔をどれだけ正確に判別できるのか？（規約違反してしまったので修正の上 再公開いたしました） - Qiita
100％ の圧倒的正解率！！！！(顔検出されない場合を除く) たった5枚の画像による学習でここまでの精度を出せるなんて、 Face API すごいですね。 Face APIにとっては、一卵性の双子ですら見分けることは朝飯前のようです。 顔検出されない場合について 「顔検出されず」の数が少々多いのが気になります。 個別に見ると、はっきり顔が映っているのに顔検出されない場合がありました。Face APIは、顔が斜めに写っている写真は苦手のようです。 顔検出されない画像例 作り方 かかる時間について この製作に費やした時間は約2日です。 平日フルタイムで働き、帰宅後に作業を開始してこの日数です。 このエントリーを書くほうが時間がかかっています。 そのくらい手軽＆簡単に、AI を使ってモノづくりができるよということをお伝えできればと思います。 使ったもの サービス インターフェイス LINE BO
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