はじめに 先日、pix2pixという画像から画像への変換問題に包括的に使用できるアルゴリズムが発表されました。サンプルを見ると、白黒写真のカラー化から、航空写真からの地図の生成、さらには、地図からそれっぽい航空写真を生成するということもできたと書かれています。さらに、素晴らしいことに、実装もすべてGitHubに公開されており、データさえ用意すればすぐに使える状況となっています。 そこで、ロイ・リキテンスタインのポップアートを写真風に変換するというモデルを作ってみました。写真をポップアート風にするシステムはいろいろありますが、ポップアートを写真風にするシステムはあまりないと思うので、その分pix2pixの強さが見えてくるんじゃないかと思います。 pix2pixについて pix2pixは、GAN (Generative Adversarial Network)という仕組みを基にしています。GA

先日『AWS re:Invent 2016』にて発表された新サービス『Amazon Athena』は、マニュアルにもある通りAWSが提供するフルマネージドHiveサービスと言えるでしょう。DWH用途で考えるとレコードをフルスキャンするよりも特定のカラムを集計・フィルタするというユースケースが多くなりそうですので、カラムナフォーマット『Parquet』を試したみたいと思いました。Parquetファイルの変換や、一般的なCSVとの簡単な比較をしてみました。（意外な結果が...） カラムナフォーマット『Parquet』とは データ分析では大福帳フォーマットのテーブルデータに対して、特定の列の値を集計したり、フィルタリングすることが多いため、カラム毎にデータが連続して格納されていると必要なデータのみをピンポイントで読み込むことができるからです。また、列方向には同じ種類のデータが並んでいるため、圧縮

LUIS の新規アプリケーションの作成 LUIS のWebサイト (https://luis.ai/) から作成を行います。 Sign in or Create an account をクリックします。 Create Account(初回) は ロケーションや Term of Use が表示されますので、登録を行います。 +New App をクリックして新規アプリ(LUISエンジン部分)を作成します。 Application Name (アプリケーション名)、Usage Scenario (ここでは Bot を選択)、Application Domain (ここでは Weather を選択) を入力 or 選択し、Application Culture に Japanese を選択します。 アプリケーションが作成されると、以下のような ↓ ワーク画面が表示されます。 Entity の作成

Send feedback Compare AWS and Azure services to Google Cloud Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Last updated: September 13, 2024 This table lists generally available Google Cloud services and maps them to similar offerings in Amazon Web Services (AWS) and Microsoft Azure. You can filter the table with keywords, such as a service type, capability,

AWS re:Invent 2016、現地時間では12/01の13時過ぎたところとなります。計2つのKeynoteにて様々な新機能、新サービスが発表となりましたが、今回も怒涛のNEWリリースラッシュとなった感がありますが、正直トピックが多過ぎて把握し切れておりません。また、当ブログ『Developers.IO』でも今回のイベントに因んだセッションレポート及び技術検証エントリが適宜投稿されており、こちらも数が多すぎて情報を追い切るのも一苦労な感があります(笑) AWS re:Invent 2016 ｜ シリーズ ｜ Developers.IO そこで当エントリではKeynote1本目が公開されたDAY2(現地時間2016/11/30)及びそれ以前の出来事について、弊社ブログエントリを中心に発表された内容やトピックを整理していく事でダイジェストなレポートをお届けしてみたいと思います。 目次 出

概要 先日発表されたpix2pixが楽しそうだったので実際に動かしてみた。 対象を絞れば学習画像が500枚程度でもそれなりに動く。 結論：GANすごい。 はじめに pix2pixとは、ざっくりと言えば、2画像間に潜む画像変換をDNNで表現してしまおう！というものです。変換前後の画像さえ用意できれば大体どんな変換でも対応可能らしく、例えば以下のようなことが可能らしいです。 航空写真 → 地図画像 モノクロ画像 → カラー画像 線画 → カラー画像 (上記すべて逆も可能) 何やら万能っぽい雰囲気！素晴らしいことにコードが公開されている（torchだけど）！しかも自前画像でも簡単に試せそう！ ということで試してみました。 データ flickrから収集したラーメン画像(1,000枚)を使用。多少のゴミは無視で。公式のソースコードに合わせて、各画像を中心でクロップ＆リサイズしておき、学習画像と評価画

最近、新聞や雑誌で見かけることが増えてきた「フィンテック（FinTech）」という言葉。さも当たり前のように解説抜きで使われることも増えてきたため、未だによく意味がわかっていないという方も多いのではないでしょうか？ そこで今回はわかりやすく、フィンテックとは何なのかの解説や事例などを紹介してみたいと思います。これを読んでいただければフィンテックってどういうものなのかが明確にわかってもらえるはずですよ。 フィンテックとはどういう意味？： フィンテックの歴史： 代表的なフィンテックの事例： スマートフォンでカード決済： 自動で家計簿が作れるクラウド家計簿： 会社の経費管理も出来てしまう： 複数のクレジットカードを1枚に： 1枚で複数枚のカードを使い分けられる： その他のフィンテック： フィンテックが世の中を便利にする： フィンテックとはどういう意味？： まず、フィンテックというどういう意味かと

Document understanding made easy with generative AI—summarize large documents with a Google-recommended, pre-built solution. Access advanced vision models via APIs to automate vision tasks, streamline analysis, and unlock actionable insights. Or build custom apps with no-code model training and low cost in a managed environment. New customers get up to $300 in free credits to try Vision AI and oth

アマゾンジャパンは12月5日、ボタンを押すだけで日用品をAmazonに注文できる端末「Amazon Dash Button」を日本のプライム会員向けに発売した。価格は500円（税込）だが、初回の注文代金が500円引きになるため“実質無料”で購入できる。 【注文できる商品ブランドの一覧を見る】 　Wi-Fi経由でネットに接続し、ボタンに登録されている日用品を1プッシュで注文できるIoT（Internet of Things）端末。キッチンや水回りスペースの壁などに貼り付け、日用品の備蓄が切れそうなときにボタンを押すだけで注文できる。 「サントリー天然水」「フルグラ」など、商品ブランドごとに対応するボタンを用意。サービス開始時は、食料品、洗濯用洗剤、シャンプー、ペットフードなど41ブランドをそろえる。「お急ぎ便」「Prime now」などの配送サービスとの併用も可能だ。 利用するには、まず

いよいよ最終日です。なんとかここまでこれました。今までの軌跡はこちらです。 AWS re:Invent 2016に参加してみた 1日目 AWS re:Invent 2016に参加してみた 2日目 AWS re:Invent 2016に参加してみた 3日目 AWS re:Invent 2016に参加してみた 4日目 BDA303-R - [REPEAT] NEW LAUNCH! Intro to Amazon Athena. Easily analyze data in S3, using SQL. 先日のキーノートで発表されたAmazon Athenaの追加セッション。半分程度はWebで謳っていることでしたが、裏側でHadoop Clusterを使っていることやメタデータの保持にHiveと似た構造を取っている、などの情報は新しかったです（CREATE文の中でHiveのライブラリを使っている

はじめに Dockerを開発環境で使うことが多くなってきてますね。 使い捨てできる環境は本当に便利なので、本番環境にも使いたいなーと思って、本番運用で注意すべきセキュリティ周りを調べてみました。 基本的な考え方 基本的な考え方は以下になります。 コンテナ内部に入られるな 権限は最小限にせよ 監視を怠るな DockerといえどVPSやオンプレのセキュリティ設定と考え方は同じですね。 ここではDockerにまつわる話を書いていきます。 コンテナ内部に入られるな 信頼できるイメージを使う 多くの場合、ベースとなるピュアなOSイメージはDockerHub上のイメージを使いますが、元となるイメージがセキュアであるかどうかを確認して使うようにしましょう。 既知の脆弱性を含んでいる場合や、最悪の場合、悪意のあるスクリプトが仕込まれている場合があります。 既知の脆弱性が含まれているかどうかはDocker

こんにちは Rails5.1に向けて、DHHのjqueryを依存から外す発言を発端にフロントエンド周りが急激に発展しているので、簡単にですがまとめてみました。 各issue, PRの詳細には踏み込みませんが、知見に溢れているので読んでみるの推奨です。 間違い、足りないものがあったら編集リクエストお願いします。 jQuery依存を無くす話が出る rails(issue): Drop jQuery as a dependency jquery-ujsはjqueryに依存しないようにする jquery-ujs: Drop jQuery as a dependency "jquery"-ujsじゃなくなったので名前変更 rails-ujs誕生 実際にRailsからjquery依存がなくなる rails: Drop jQuery as a dependency jsライブラリを入れる方法がnpmパッ

re:Invent 2016 で Step Functions というサービスがローンチされました！ 幾つかのステップに分かれる処理を Lambda で構築するときに、処理のステート管理や処理間のコーディネートを行ってくれるサービスです。 これまでは、このような処理を組もうとすると「本来行いたい処理に関するコード」以外に「状態を管理するコード」を書く必要がありましたが、 Step Functions を用いることで、疎結合なメンテのしやすい Serverless バッチシステムを構築できるようになります。 個人的には今年の re:Invent で一番熱いリリースです！早速触ってみました！ （※2017/12 により具体的なサービスに使った記事を書いてみましたので、よろしければこちらもご覧ください。） AWS Lambda と Step Functions で作るサーバレスなアービトラージ検

Docker Advent Calendar 2016 の5日目の記事です。 2016年もあとわずかですが、振り返ると、僕の2016年は Dockerfile と docker-compose.yml を書いた記憶しかないです。大小 20 個くらいは書いたんじゃないでしょうか。今年の漢字は docker　です。 私の所属しているJX通信社では、言語処理/機械学習系の API や、速報/災害検知 API などを提供しています。それらの各種 API に Docker を活用しているわけですが、形態素解析などはよく再利用するので、社外に Docker イメージとして公開しました。 そのような、社外にスピンアウトした 3 個の自然言語処理系 Docker イメージや、今年お世話になった Docker イメージなどをご紹介します。先に、紹介するイメージの目次を書いておくので「知ってるのしかない！」と