こんにちは。 もうすぐ春ですね。
コンサルティング&テクノロジー部の松永です。
今回はCustom Vision ServiceをiOSのアプリに組み込んでみようというお話です。
Custom Vision Serviceでは、トレーニングしたモデルを出力する事が可能です。
この出力したモデルを使うと、オフラインの環境化でも利用可能であったり、APIを経由しない分レスポンスが早い等、
特にスマートフォンのアプリに組み込む場合にその恩恵を受けることができます。
今回はこの機能を使って、iPhone用のお花判定カメラアプリを作ってみたいと思います。
（何故、お花なのかというと私が園芸を趣味としているからにほかなりません。）
尚、今回の記事はCogbot勉強会#12で発表したLTの内容の詳細版になります。
(勉強会に参加された皆さま。萎れていた花はすっかり元気になりました。)
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セールスの浜野です。
今回で3回目の登場です。
1月に投稿した前編ではAzure File Syncの概要と環境構築について紹介させていただきました。
後編では、ファイルの同時編集時の動作、アプリケーションのインストール失敗時の対応など、いろいろと触ってわかったことを載せます。
是非読んでいただけたらと思います。
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こんにちは。
コンサルティング＆テクノロジーの松永です。
今回はSitecore9の構築についてご紹介します。
昨年の秋にメジャーバージョンが9にアップしたSietcore。
以前のSitecore8に比べ、大きな機能追加や機能強化が図られています。
その内の一つに、クラウドとの親和性の向上が上げられます。特にSitecoreはAzureとの連携部分が強化されています。
AzureのMarketPlaceを利用することで、普段1日～2日ほどかかっていた構築作業が30分程度にまで圧縮することが
可能になりました。
これでSitecoreをより簡単に試すことができるようになります。
今回はそんなMarketPlaceからのSitecore構築について、ご紹介していきます。
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あけましておめでとうございます。
コンサルティング＆テクノロジー部の開發です。
昨年、弊社内では 6 名の社員が、Azure 関連の Microsoft Certified Professional (MCP) 認定資格に合格しました。
今年も、数名の受験を予定しています。
Azure を理解する上では、MCP 資格試験の勉強はとても有益ですので、みなさんも受験することをオススメします。
私自身は2年前に「70-533」に合格しましたが、昨年は「70-532」「70-534」を合格する事によって、マイクロソフト認定ソリューションエキスパート (MCSE) を取得しました。
MCSE取得を目標として勉強しましたが、受験を通じてさらにAzureを深く理解することができ、業務でもその知識が役立つシーンは少なくはありませんでした。
昨年、「Azure 関連の MCP 資格 (MCSA/MCSE) 試験 ～2017年版～」という記事を書いたのですが、その後、Azure 関連の MCP 試験に多くの変更があったため、変更内容を加味した MCSE への道の流れをまとめましたので、ぜひ参考にしてください。
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セールス担当の浜野です。
去年はAdvent CalenderでCompute Vision API(OCR)の日本語認識力について調査した結果をブログで紹介させていただきました。
今年も時間に余裕があればブログで調べたことを書いてみようと思います。よろしくお願いいたします。
さて、今回は2017年9月にigniteで発表がありました、Azure File Syncの動作検証をしてみたいと思います。
ちょっと長くなりそうなので、前後編に分けて掲載いたします。
前編はAzure File Syncの概要と構築等について、後編はいろいろと動作検証をした結果を載せたいと思います。。
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こんにちは。
クラウド事業本部の小杉靖です。
この記事は「ネクストスケープ クラウド事業本部のAdventCalender 2017」の25日目(最終日)です。
このAdventCalenderはいかがでしたでしょうか。
技術分野においては、動画配信＋Azureを強みとしておりましたネクストスケープですが、（ちなみに
「配信事業本部のAdventCalender 2017」はこちら）ここ数年は様々な技術分野に強みを広がるようになってきました。
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こんにちは。
コンサルティング & テクノロジー部の上坂です。
この記事はネクストスケープ クラウド事業本部のAdventCalenderの24日目です。
DeepLearningやっていると、学習にとても時間がかかってしまって気軽にTry&Errorできないのが辛い所ですよね。GPUのパワーに頼るにしてもオンプレでは限界があるし、クラウド上のIaaSでDeepLearning環境を作るとしても、ハイパワーなIaaS1台で学習させるなら特に難しいことはありませんが、複数台でクラスタ構成組むとなるとそれだけで一苦労です。
2017年5月10日、MicrosoftのBuildというイベントでAzure Batch AI Trainingというサービスが発表されました。このサービスはAzure Batch、という名前から推測できる通り、Azure上でクラスタ環境を組んでくれるものです。これを使って、学習スピードを大幅に短くすることができるかもしれません。現在は名称がAzure Batch AI Service、もしくはAzure Batch AI、となったようです。
このAzure Batch AI、まだPreviewではありますが、きっとGA後はDeepLearningをAzureで実行する時に最も使用頻度が高いリソースになるでしょう。
今日はこの Azure Batch AIについて調べた内容と、実験した結果を書いてみたいと思います。
公式ページのドキュメントではAzure CLI2とPythonによる構築・実行の方法しか説明がありませんが、Azure Portalでも構成・実行は可能です。公式ページに先駆けて、Azure Portalで構成・実行してみましょう。
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こんにちは。ネクストスケープの松永です。
11月9日にSitecore Summitというイベントで登壇しました。
「AI Botで変わる、コンテンツマネジメントの未来」という題なのですが、
その中でBot FrameworkとLUISを使ったChatbotの話をしたので、今回はその内容をご紹介したいと思います。
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