API2015年12月4日金曜日)の抄訳です。フォトのように画像の中身を見てその内容まで理解できる、とても強力なアプリケーションの開発が可能になります。登場で、これから何が起きるのか期待が高まります。ような新しいプラットフォームがもたらした機械学習の進化によって、画像の意味を学習し、その内容が何であるかを推測できる学習モデルの構築が可能となりました。カテゴリーに画像を分類できる機能を提供します。画像に映る人物の顔とその感情を検知したり、様々な言語で記された言葉を認識したりできます。アプリケーションで扱う多数の画像のタグ付けや、不適切な画像の検出、さらには画像の意味の分析に基づく新しいマーケティング手法への応用などが可能となります。ひとつの画像に対して以下の認識機能を自由に組み合わせて実行できます。ラベル/物体検知:画像に映るおもな物体(例えばクルマやネコなど)を、多数のカテゴリーの中からいずれかに分類します。多数の画像へのタグ付けや、画像を用いた検索やリコメンデーションなどの新しいサービスを簡単に実装できますOCR:画像からテキストを抽出します。機能を活用し、画像が不適切な内容かどうかを検知します。種類の属性について尤度を推定します。個人の認識には対応していません。サーバーに保存されることもありませんランドマーク検知:自然構造物や人工構造物を検知し、その緯度と経度を返しますロゴ検知:画像に含まれる製品ロゴを検知します。リクエストの中に画像データを含めて送るかたちで使用します。個々の画像について複数種類の検知を組み合わせできます。連携もサポートする予定です。呼び出す面白いデモを作成しました。このボットはカメラを搭載し、そこに映る人の笑顔や物体を認識します。持つ大きな可能性の一端を示しています。初期テストユーザーとして製品評価にご参加いただきました。このサービスについて、以下のようなコメントを頂きました。もの画像を撮影するビジネスを提供しています。限定プレビュー版を利用されたい方は、こちらからサインアップをお願いします。使いどのような素晴らしいアプリケーションが生まれるか、今から待ちきれません。皆様からのフィードバックをお待ちしています。よって投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。フォトのように画像の中身を見てその内容まで理解できる、とても強力なアプリケーションの開発が可能になります。登場で、これから何が起きるのか期待が高まります。ような新しいプラットフォームがもたらした機械学習の進化によって、画像の意味を学習し、その内容が何であるかを推測できる学習モデルの構築が可能となりました。カテゴリーに画像を分類できる機能を提供します。画像に映る人物の顔とその感情を検知したり、様々な言語で記された言葉を認識したりできます。アプリケーションで扱う多数の画像のタグ付けや、不適切な画像の検出、さらには画像の意味の分析に基づく新しいマーケティング手法への応用などが可能となります。ひとつの画像に対して以下の認識機能を自由に組み合わせて実行できます。ラベル/物体検知:画像に映るおもな物体(例えばクルマやネコなど)を、多数のカテゴリーの中からいずれかに分類します。多数の画像へのタグ付けや、画像を用いた検索やリコメンデーションなどの新しいサービスを簡単に実装できますOCR:画像からテキストを抽出します。機能を活用し、画像が不適切な内容かどうかを検知します。種類の属性について尤度を推定します。個人の認識には対応していません。サーバーに保存されることもありませんランドマーク検知:自然構造物や人工構造物を検知し、その緯度と経度を返しますロゴ検知:画像に含まれる製品ロゴを検知します。リクエストの中に画像データを含めて送るかたちで使用します。個々の画像について複数種類の検知を組み合わせできます。連携もサポートする予定です。呼び出す面白いデモを作成しました。このボットはカメラを搭載し、そこに映る人の笑顔や物体を認識します。持つ大きな可能性の一端を示しています。初期テストユーザーとして製品評価にご参加いただきました。このサービスについて、以下のようなコメントを頂きました。もの画像を撮影するビジネスを提供しています。限定プレビュー版を利用されたい方は、こちらからサインアップをお願いします。使いどのような素晴らしいアプリケーションが生まれるか、今から待ちきれません。皆様からのフィードバックをお待ちしています。コンテナ化にトライ2015年12月3日木曜日)の抄訳です。現在、コンテナは非常に大きな注目を集めています。コンピューティングにわずかでも関連のあるカンファレンスでは、たいていの場合「コンテナ入門」のセッションが開催されています。ローンチされた方がいらっしゃるかもしれません。いえ、特にコンテナ化を検討している既存のアプリケーションがある場合には、コンテナの導入が困難になる可能性があります。回のブログ記事を投稿しました。サーバーを使ったコンテナの実践的な構築、アップデート、活用に関して解説しています。それぞれの投稿は下記からご覧いただけます。クライアントからのアクセスについて、それぞれの方法を紹介しています。プッシュし、コンテナ向けに最適化されたインスタンスで使用できるようにします。コンテナからストレージを分離する次のステップでは、ゲームを定期的にバックアップする方法について紹介しています。ミスをしたことがあれば、世界を復元させることがどれほど大変かをご存知でしょう。ファイルを修正してコンテナイメージをアップデートする方法についても解説しています。ランダムに接続できます。基本について理解できるようになっているでしょう。基本について把握し、アプリケーションをコンテナ化する準備を整えられるはずです。プレイする言い訳にもなります。よって投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。現在、コンテナは非常に大きな注目を集めています。コンピューティングにわずかでも関連のあるカンファレンスでは、たいていの場合「コンテナ入門」のセッションが開催されています。ローンチされた方がいらっしゃるかもしれません。いえ、特にコンテナ化を検討している既存のアプリケーションがある場合には、コンテナの導入が困難になる可能性があります。回のブログ記事を投稿しました。サーバーを使ったコンテナの実践的な構築、アップデート、活用に関して解説しています。それぞれの投稿は下記からご覧いただけます。クライアントからのアクセスについて、それぞれの方法を紹介しています。プッシュし、コンテナ向けに最適化されたインスタンスで使用できるようにします。コンテナからストレージを分離する次のステップでは、ゲームを定期的にバックアップする方法について紹介しています。ミスをしたことがあれば、世界を復元させることがどれほど大変かをご存知でしょう。ファイルを修正してコンテナイメージをアップデートする方法についても解説しています。ランダムに接続できます。基本について理解できるようになっているでしょう。基本について把握し、アプリケーションをコンテナ化する準備を整えられるはずです。プレイする言い訳にもなります。活用で、先進性を求め続ける。利用し、障害分析やユーザーの行動分析を行う。CTO(最高技術責任者)の河合さんは振り返ります。ユーザーの皆さんにより楽しんでもらうため、いよいよデータ分析を本気でやっていこうということになりました」そこでまずグラニが選択したのが業界大手のデータ分析サービス。これはグラニが求めていたものと違っていました。「クラウドの良いところは手間がかからず、全てがきちんと管理されていることだと思うのですが、そのサービスはよく言えば自由度が高く、悪く言えばチューニングすることを前提に作られており、とにかく考えることが多すぎました。触ってみて一番感動したのは、何より簡単で速いこと。近い慣れ親しんだものなのですぐ始められる。性能面でも、クラスター構成などを悩む必要もチューニングなどを考える必要もなく、圧倒的に速い。おまけにストレージなどコストまで安い。気軽なのに他を圧倒的に凌駕する速さ、BigQueryにクラウドサービスの真髄を見ました。」これには開発本部インフラ部のリーダー齋藤さんも同意。30、あるいはそれ以上のログが発生することも少なくありません。結果的に巨大なデータセットに対して分析を行うことになります。繰り返す』という作業を繰り返します。実行に3分かかります』では大変効率が悪いし、テンポが悪いと使う側も萎えてしまうわけです。最初に導入されたのは障害時やサービスのレスポンスタイムが悪くなっている時の原因分析でした。それまでグラニは他のログ解析サービスを利用していたそうなのですが、解析に使うクエリの文法が独特のものだったため、社内でも使いこなせる人が多くないことが悩みの種に。して全てのエンジニアが障害分析に携わるべきと考えているのですが、そのハードルが最初の時点で高かったのです。規格に近い構文を使っているので誰でもすぐに使いこなせ、しかも膨大なログデータも瞬時に処理してくれる点が河合さんの理想に合致。障害が起きたとき、すぐに原因を特定できるようになったと言います。次にユーザーの行動分析に対して活用を始めました。「実はこれまで、グラニではゲームの機能改善にそういったデータは最低限しか利用してこなかったんですよ。どちらかというプランナーの経験だったり、ユーザーの盛り上がりや、挙がってくる声を重視してきた傾向にありました。理由としては、最低限以上のデータの活用はコストパフォーマンスに優れないと思っているから。ヒューマンリソースやスキルレベルなどの環境にもよるとは思いますが、時間をかけて取得したデータで、それまでにかけたコストに見合う分だけの価値を生み出す、というのはとても難しいことだと思います。日かけて分析したデータが指し示せるものには大差が無いことはよくある。いうことはデータ分析をしたことがある方なら理解いただけるのではないかと思います。そのためデータ分析はあくまで最小限に留め、そこにプランナーの経験値とユーザーの声を掛け合わせることが最大のパフォーマンスだと思って今までを運用してきています。今後はもっとデータ分析を活用して、プランナーの判断を定量的な面からサポートできるようにしていきたいと考えています。投入できるストリーミングインサートという機能。多数のサーバーから大流量のデータを投入しても、ほぼリアルタイムでクエリ結果に出てくることに驚きました。田中孝佳さん)さて、ここで、グラニが他社と大きく異なっている点が1つあります。開発機にしていること)。それを会社ぐるみで前面に押し出していること。