ML Kitとは 簡潔にいうとGoogleが提供しているモバイル向けの機械学習系ライブラリです。 https://developers.google.com/ml-kit?hl=ja 今回はその中の顔検証機能の使い方を簡単に説明していきます。 顔検証機能について 具体的に何ができるのというところですが 静止画やカメラを使ってリアルタイムで人物の顔の認識ができる 顔がどの方向に向いてるかや、目・口・耳・鼻の座標を取得できる 顔の表情を取得することができる 動画フレーム間で顔の追跡ができる というような感じで

どういうことか なんらかの住所リストとして、例えば name、address が羅列されたJSONがある。 例えばこんなの👇 spots_data.json [ { "id": 1, "name": "アルサーガパートナーズ株式会社", "address": "東京都渋谷区道玄坂１丁目１２−１" } ] MapKit を使い、こちらのリストの住所の座標にピンを打つ。 JSONをデコード SpotViewModel @Published var spots: [Spot] = Bundle.main.de

サーバーサイドエンジニアの岡本です。 BUYMA の出品者向け機能の開発を担当しています。 弊社のエンジニアチームでは、昨年後半からいわゆる「お問い合わせ対応」の組織的な取り組みを行っておりますので、少しではありますがその取り組みについて紹介したいと思います。 エニグモにおけるお問い合わせ対応 お問い合わせ対応の流れ 調査 休日の対応 身に付いたことや改善点など エニグモ におけるお問い合わせ対応 これまで社歴の長いエンジニア数名が対応することが多かったのですが、エンジニア組織体制の見直しに伴い、CS対応

はじめに こんにちは、インターン生の 魏心宇 と申します。 2023 年 2 月 6 日から 2 週間にわたって、NTT Com の現場受け入れ型インターンシップに参加させていただきました。 普段は大学で SR (セグメントルーティング) を用いたトラフィックエンジニアリングについて研究しています。 今回のインターンシップでは「SR を用いたキャリアネットワークの開発」をテーマに、NTT Com 発の OSS である Pola PCE への SRv6 機能実装・検証に取り組みました。 この記事では、2 週

G-genの佐伯です。当記事では Vertex AI の AutoML 及びバッチ予測の基本的な操作方法や、簡易で安価に予測データを収集する手法を解説します。後編では Vertex AI AutoML で作成した機械学習モデルをローカルの docker で動作させ、安価に予測値を取得する方法をご紹介します。 はじめに 検証内容 当記事で活用するモデル Vertex AI Model Registry からモデルをエクスポート ローカル Docker コンテナで推論を実行 トレーニングデータを大幅に増やし推

こんにちは、開発エンジニアの熊田です。入社してから早くも2か月が経ちました。 今回は、AWSに触れる機会の少なかった私が、ある案件のアプリ基盤のリプレイス作業を担当した経験を振り返りながら、運用保守を外部委託するまでの話を書いていきます。 目次 AWSアカウントの分離 背景 - これまで社内共通AWSアカウントで運用していた 新規AWSアカウントを作成 アプリ基盤のリプレイス 課題 - ストレージ不足とデプロイ作業の属人化 対応 - Fargateの導入とドキュメント整備 運用保守の外部委託 ユーザ管理と

こんにちは。最近MC battleにハマっております、ISID 金融ソリューション事業部の若本です。 イベント現場にも何度か足を運んでおり、行くたびにその月で一番大きい声を出しています。 さて、そんなラップにがっつり影響を受け、今回はラップができるAIを作成してみます。 なぜ韻を検索するのか ～GPTでできるよね？～ その前に、2023初頭の現在、工夫なしにAIで高度なラップはできません。 なので、 まずは韻を検索することから始めます。 「ChatGPTとかで普通にできるんじゃないの？」 と思われた方もい

こんにちは。最近MC battleにハマっております、ISID 金融ソリューション事業部の若本です。 イベント現場にも何度か足を運んでおり、行くたびにその月で一番大きい声を出しています。 さて、そんなラップにがっつり影響を受け、今回はラップができるAIを作成してみます。 なぜ韻を検索するのか ～GPTでできるよね？～ その前に、2023初頭の現在、工夫なしにAIで高度なラップはできません。 なので、 まずは韻を検索することから始めます。 「ChatGPTとかで普通にできるんじゃないの？」 と思われた方もい

みなさんは、技術とは何か、考えたことはあるでしょうか。 ここでは、技術哲学の立場から考えるための参考として、ハイデガーの技術論を取り上げます。 技術論のタイプ A.フィーンバーグの技術: クリティカル・セオリーの分類によれば、 これまでの技術論は2つの立場に分けることができる、と考えられています。 道具説 自立的存在説 道具説は、世の中に広く受け入れられている見方で、 技術とは「中立的」であり、利用者の目的に奉仕する道具と考えます。 逆に、技術の中立性を否定する見方として、自立的存在説という見方もあります

こんにちは！ウェブ版クラシルの開発を担当しているサーバサイドエンジニアの福島と申します。 今回は、ElasticsearchのMultiModel検索を使って、多様なフォーマットのレシピコンテンツ検索を実現したことについて書こうと思います。 MultiModel検索とはどのようなものか、なぜこの機能が必要だったか、また開発を通しての経験についてご紹介します。 MultiModel検索ってなに？ まずは、ElasticsearchのMultiModel検索機能について簡単に説明します。 従来の単一インデック

はじめに こんにちは、クラウドエース データML ディビジョン所属の坂田です。 クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータML ディビジョンになります。 データML ディビジョンでは活動の一環として、毎週 Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。 その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開していま

はじめに 旅が大好きな、いしだぁぁです！ 私は、現在ソフトウェアテストとはかけ離れたアノテーション（詳細は後述）に関わるプロジェクトに従事しており、ソフトウェアテストの経験は浅いですが、JSTQBのFL取得に向けた学習を行っています。 ソフトウェアテストを勉強していくうちに、アノテーションの作業プロセスは、ソフトウェアテストプロセスと類似していることが分かりました。 アノテーションの作業プロセスに、ソフトウェアテストプロセスを応用すれば、よりよいプロジェクトになれるのでは、とそう考えました。 まずは、ソフ

はじめまして！ 2023年1月付でスマートキャンプ株式会社に中途入社した松下大祐です。 京都にオフィスを構える 京都開発部 に所属し、ソフトウェアエンジニアとして働いています。 今回は私の入社エントリとして、スマートキャンプへの入社理由や仕事内容について説明したいと思います。 自己紹介 職務経歴 スマートキャンプに入社した理由 社会に大きな影響を与えるプロダクトを開発したい 将来的なキャリアを自分の中で見つけたい 企業理念への共感 技術スタックについて 京都で働くことについて 京都開発拠点について 京都開

Google Cloud Digital Native Leader’s Meetup に参加しましたチーフデータサイエンティストの Mario です！ 2023年3月24日（金）、Google Cloud Japan 様より Digital Native Leader’s Meetup にご招待頂き、参加してきましたのでレポートします。とてもありがたいことに Lightning Talk のスピーカーとして登壇させて頂きましたので、その内容についても触れていきます。 日本のデータ活用のリーダー達が渋谷ス

はじめに こんにちは、クラウドエース データML ディビジョン所属の田中です。 クラウドエースのITエンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータML ディビジョンになります。 データML ディビジョンでは活動の一環として、毎週 Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています。