「構造化データをツールで簡単に分析」 ショートセッションをしました (第3回 八王子AI / 2019年10月26日) #hachiojiai

ブログ更新がすっかり滞ってました (>_<)

構造化データをツールで簡単に分析」というテーマで、ショートセッションしました。
2019年10月26日開催の 第3回 八王子 AI です。

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#QnAMaker #Bot 作成のハンズオン資料を作りました

QnA Maker を使って ノンコーディングで(!)Q&A ボット を作成するハンズオン資料を作ってみました。

https://github.com/seosoft/QnaMakerBot

内容は相当薄いんですが(苦笑)、シンプルな Q&A ボットくらいなら簡単に作れるんだよということ自体を知らない人もいらっしゃるので、そういう方に向けて手順をまとめてみました。

Bot 開発とか AI 開発とかを頑張るついでに、どんなものを作れるかイメージを固めるヒントとしてお使いください。
あっという間に終わる(待ち時間は何回か発生しますが)コンテンツなので、気分転換にでも QnA Maker でボットを一度作ってみていただければ。
簡単すぎて、自力でスクラッチで組み上げるのが嫌になるかもしれません。そこは覚悟しておいてください。

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「チャットボットの自然言語処理」 LT をしました (第2回 八王子AI / 2019年8月24日) #qnamaker #luis #botservice

チャットボットの自然言語処理」というテーマで LT @ 八王子AI しました。(LT とか久しぶり)

“自然言語処理” と大きめのタイトルですが、実際のサービスとして QnA MakerLUIS とを紹介しました。

クリエイター色が強めの勉強会なので、SaaS を使って課題を解決する方法もあるよというメッセージです。(大きく出た)
あとは Azure がびっくりするほど通用しない場なので、ちょっとは宣伝してあげようかと。Google さんの技術だとみなさん目を輝かせるんですけどね(笑)
この辺りはまだ MS = エンタープライズ なイメージが残ってたりするのか、伝え方が拙かったのか思うと、ちょっと反省します、すいません。

本題から離れてしまいましたが、何が言いたいかというと、QnA Maker って手軽なのに便利なサービス作れる よねということです。もちろん要件にもよりますが。

ノンコーディングで Q&A ボットの基本機能が作れるよというのを体験してもらえるように、ハンズオン資料っぽいものでも作ってみようかな。・・・と言うだけ言っておきます。

#SORACOM LTE-M Button の簡易位置情報を SORACOM #Funk を通して Azure Functions (C#) で取得する

LTE-M button の簡易位置情報を Azure Functions (C#) で取得する」シリーズの第3弾、完結編です。(そんな大袈裟なものなのか)

今回は Azure Functions にデプロイした C# なアプリケーションで、ボタンの位置情報SORACOM Funk 経由で取得します。

位置情報取得シリーズはこんな構成。

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#SORACOM LTE-M Button の簡易位置情報を Azure Functions (C#) で取得する

前の投稿で「LTE-M button の簡易位置情報をローカル PC で実行している C# アプリで取得」しました。

今回はそれの続き、Azure Functions にデプロイ してみます。SORACOM Beam ならローカルで動作確認したものを単にデプロイするだけです。
わざわざ分けて投稿するまでもないんですが、前回は途中で終わってしまった感があるので、今回は真面目に「クラウド連携」します。

今回は素直に Beam 経由です。

「Azure Functions、何それ?おいしいの?」という人もいるかもしれないので、動作確認、というかログの出し方についてもチラッと書きます。
(知っている人には当たり前すぎる内容ですが)

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#SORACOM LTE-M Button の簡易位置情報をローカルPC上のC#アプリで取得してみる

SORACOM LTE-M Button で簡易位置情報を取得できるようになりました。

https://blog.soracom.jp/blog/2019/08/01/location-function-release/

「それでは」ということで早速試してみます。

今回、位置情報を確認するための手順は以下の通り。

  • SORACOM ユーザーコンソールでの設定
  • SORACOM Harvest でデータの確認
  • Azure Functions のプロジェクトをローカルで作成
  • ngrok で localhost を公開
  • SORACOM Beam の設定
  • 動作確認

ローカルで Azure Functions を開発する環境としては、今回は Visual Studio Code を使います。

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Machine Learning #AutomatedML のトレーニング資料「二項分類 ~ 機械学習のフローを理解する (タイタニック号から脱出できるか?)」を公開しました

Azure Machine Learning Service の Automated ML のトレーニング資料を GitHub で公開しました。

Automated ML は、教師データを与えるだけで自動的に複数回(アルゴリズムやハイパーパラメーターを変更しながら)の学習を自動的に実行してくれるものです。

もっとも精度が高い学習モデルを教えてくれるので、Docker イメージの作成やサービス化もワンストップで実現できます。
素晴らしい!

https://github.com/seosoft/Titanic_AutoML

Automated ML で二項分類 ~ タイタニック号から脱出できるか?

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