こんにちは、インフラストラクチャー部の沼沢です。 今回は、先日開催された AWS のグローバルカンファレンス「re:Invent」に、弊社山下と山子澤の3人で参加してきましたので、レポートさせていただきます。 2日間の Keynote では、大量のサービスが発表されお腹いっぱいな状況ですので、本稿では1日目の Keynote で発表されたサービスの概要を一挙にご紹介していきたいと思います。 Amazon Lightsail 所謂 VPS のサービス WordPress など、よく使われる構成が、構成済みの

こんにちは！ 新卒1年目エンジニアの佐藤茉弥（さとうまや）です。 今回は、先日10/4(火)に開催されたネクストの社内イベント「第3回創民祭」の様子についてレポートさせていただきます。 創民祭(そうみんさい)とは 聞き慣れない言葉かと思いますが、「創民祭」は、 業務内外で作ったプロダクトを発表し合うお祭り です。 各展示ブースでは、プロダクトに関して説明を聞くのみではなく実際に触れることもできます。 半年に1回のペースで開催されていますが、とても刺激になる楽しいお祭りです！お酒と軽食も出ます！ 前回までの

こんにちは、新卒三年目のナガサキです。 新卒一年目の椎橋くんがブログを書いていたので、私も負けじと書いてみます。 nextdeveloper.hatenablog.com まずは簡単に自己紹介をさせて頂きます。 私は2014年に弊社（株式会社ネクスト）に入社しましたが、この年は30歳になる年でした。大学院で博士課程まで進み、就職しようと思ったときにはそんな歳になっていました。。新卒研修中の健康診断で、一人だけバリウムを飲むことになり、先輩に気を遣って頂いたのはこれまででも私くらいでしょう。 さらに私はエン

こんにちは、新卒入社１年目の椎橋です。普段の業務ではデータを予測したり、広告費を最適化したりと、データサイエンス業務を行っています。 今回は社内留学制度を利用して技術基盤部に留学してきました。社内留学制度とは、他部署に一定期間所属して業務をこなしながらスキルを磨いたり、新たな挑戦をしたりできる制度です。私は計算用サーバを使って大規模な計算ができるようになりたくて、その勉強のために留学しました。 技術基盤部は主にインフラの構築・監視・運用やレガシーシステムの刷新、他部署への技術支援などの非常に重要な業務を行

The evolution of the cloud has brought big data and the field of machine learning, which is currently receiving a lot of attention as the next big thing. Actually, machine learning has quite an extensive history, with research beginning back in the 1950s.

クラウド化の進歩によってビッグデータが扱えるようになり、更に脚光を浴びている機械学習。実は事の発端は意外に古く、1950年代には研究が始まっていたとされています。今回は、機械学習のAPIについてまとめてみました。 Prediction API Googleの機械学習サービス Prediction API です。トレーニングデータの学習など、RESTful APIをサポートしており、Cloud Platform の各サービスとシームレスに連携が可能です。 それはGoogleスプレッドシートにも及び、直接スプ

こんにちは。おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 今日は、先日開催されました、 WebDB Forum2015 で行われた特別セッション　「産学間のデータセット共有の意義、課題と将来の展望」のレポートをします。 国立情報学研究所（NII）の 情報学研究データリポジトリ（IDR） を通じて、Yahoo!や楽天、クックパッド、リクルートなど多くのWeb・IT企業が研究用途にデータセットを提供しています。このセッションでは、これまでのデータセット共同利用の取り組みが研究コミュニティに与えてきた影響や

JSON Schemaはバリデーションにも使える構造になっていますが、今回はその逆でJSON Schemaを使ってREST APIなサーバを立ち上げるライブラリを紹介します。これらを使えばAPIが開発段階であってもJSON Schemaを使ってクライアントアプリやサービスの開発ができるようになります。 mingderwang/ginger Go製のライブラリで、JSON SchemaからRESTfulなAPIサーバを立ち上げます。 dorante node.js製のライブラリでJSON Schemaファイ

こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 まもなく発刊予定の 人工知能学会誌 2015年5月号 に、「イノベーションとAI研究」と題した特集が掲載されます。 今回、人工知能学会編集委員として特集を企画・担当させていただきました。 企業のR&Dや新規事業、ベンチャー創業、産学連携など、イノベーション創出の最前線で活躍中の方々に、8編もの記事をご寄稿いただきました。 いずれの記事も、現場での豊富な経験に基づいてご執筆いただいており、人工知能（AI）技術をイノベーション創出に生かすためのヒントが満載

はじめまして。エンジニアの小金澤です。 つい最近、類似画像検索という言葉がふと耳に入ってきたので、調査してみました。 意外と参考となる記事が少なかったので（というか...小難しい記事ばかりでした）、纏めるのに少々苦労しましたが、最終的には技術的検証まで行いたいと思います。 概要 画像検索には、TBIRとCBIRがあるらしい。 そしてTBIRとCBIRの両方を用いて画像検索を行うものがあるらしい... また、この２つ、TBIRとCBIR両方を用いて検索する方法が最も目的の画像を抽出することができる...らし

紹介 株式会社ネクスト 金融グループでシステムエンジニアとして勤務している金成奉です。 近年多くの企業が、POI (Point of Interest、位置情報) やGIS関連データ（区画ポリゴン、道路のラインなど）を扱うようになりました。 GIS関連データを扱う際、システムエンジニアが最初に接するのが、空間データベースです。 何年か前からGIS関連オープンソースは、UbuntuOSに最適化され、世界の開発者達もUbuntuOSを利用する傾向が強くなり、日本の企業で一番多く使われているCentOSでは、コ