Bot Framework Composer を Chromebook で動かしてみました。
他の OS とは違って公式な手順が公開されているわけではありません。「やってみました」という内容です。
普通に考えて Windows (Mac でも Linux でもいいけど) があれば Bot 開発には困らないし、Bot Framework Composer もそれらで動作します。あえて Composer を Chromebook で動かす必要はないと思います。
が、せっかく 開発機としても使える程度の Chromebook を持っていることだし、ちょっと試してみました。
久しぶりに IoT っぽい話です。（正しくは今回はマイコンボードの開発環境の話で IoT 成分はゼロです）
Arduino を USB 接続したものとは別のマシンで開発をするための手順です。
マイコンボードの対象は Arduino とか ESP32 とかの PC に USB 接続して開発を行うものです。
開発時に USB 接続しなくていいものは今回の話には該当しません。
またマシンは仮想マシンでも物理マシンでも変わらないはずですが、以下の説明では “仮想マシン” と呼びます。
ポイントは
です。
普通は手元の PC に接続して、そこで開発すると思うので常に必要な Tips というわけではありません。
こういうこともできるよという参考として。
Microsoft Graph 開発時に Postman を使う方法の紹介、2回目です。
今回は、Graph に接続するクライアントを開発する時の Postman の使い方と、ちょっとだけ Tips を紹介します。
Graph クライアント開発時には、
をうまく使うのがポイントです。
これらの初期設定をする手順が、前回の “初期設定編” でした。
初期設定で何をしたのか、そして、Graph クライアント開発に Postman をどう使うのかを以下で紹介します。
Office 365 のリソースにアクセスするために利用する RESTful な Web API が、Microsoft Graph。（みんな知ってますね）
クライアントの開発時に、基本的に必要なものが以下の2つ。
でも、もう少し効率よく API を叩いてみたいことがよくあります。
そこで Postman の出番。
ちょっと Graph API を調べる用事（仕事 /笑）がありまして。
以前「Postman で Graph API 呼びやすくなったよ」という話を聞いた覚えがあり、 じゃあということで設定して実際に Postman で叩いてみました。
難しい手順ではないのですが、ちょっとだけ面倒だったり、設定マニュアル が分かりづらかったりしたので、改めて手順をまとめてみました。
続きを読むAzure Machine Learning Service の新機能 Visual Interface のトレーニング資料を GitHub で公開しました。
https://github.com/seosoft/Titanic_MLServiceVisualInterface
Azure Machine Learning Service Visual interface で二項分類 ～ タイタニック号から脱出できるか？
Cogbot 勉強会 #19 (2019年1月22日開催) で、
「Machine Learning Service を使ってみよう」
という LT をしました。
ブログで紹介するのが遅くなってしまいました・・・ (汗
Azure Notebooks は無償で提供されている Jupyter Notebook 環境です。
マイクロソフトアカウントがあれば Notebook が利用できます。
さらに Azure サブスクリプションに紐づいたアカウントであれば Azure のリソースに接続することもできます。
先日開催された、マイクロソフトのカンファレンス Connect() で、Azure Notebooks に関連する内容がいくつかアップデートされました。
その内容は こちらのページ に書かれていますが、日本語でも少し整理してみましょう。
続きを読む毎週参加している「ゼロから作る Deep Learning 2 輪読＆勉強会」の10月5日開催の回で LT しました。
9月の Ignite で発表されたばかりの Azure Machine Learning Service についてです。
LT タイトル通り、ファーストインプレッションの範囲ですが、非常に面白いサービスだと思います。個人の意見としては、
あたりがお気に入りポイント。
今はがっつり触る時間がないので楽しむのは少しお預けだけど、これを使って機械学習・深層学習をもっとちゃんとやりたいです。
Azure Machine Learning Service について日本語で喋るのは日本最速では？と（勝手に）思ってます。
当日は読書会本体が盛り上がりすぎて（想定内）勉強会の終了時刻を過ぎてからの LT なので、残ってる人だけなんとなく聞いてくれるという形でした。まあ、それもよし。
最近、毎週金曜日に参加されている「ゼロから作るDeep Learning 2 (自然言語処理編) 輪読&勉強会」(2018年9月7日開催) で、Visual Studio Code と Tools for AI の紹介をしました。
最近、「ゼロから作る Deep Learning 2 (自然言語処理編) 輪読&勉強会」という勉強会に参加しています。
輪読後の LT の時間に時間をいただいて、QnA Maker と Custom Vision の説明（デモ）をしました。
当日発表の予定だった資料をアップロードしました。（結局、アドリブでほぼデモだけやったので資料は公開したものの使われないまま）
輪読が自然言語処理ということで、QnA Maker を紹介する内容です。
その代わりということでもないですが、デモを見て「ちょっと試してみようかな」と思ってくれる人がいることを期待して、ハンズオン資料も公開しています。
ハンズオンの内容を試す程度なら無償でできる範囲です。手順のできるだけ細かい部分まで紹介しているので、ぜひ遊んでみてください。
実は、ハンズオンのほうを覗いていただければと思っています。
LT 資料で、“逆” 入門 としたのは、こんな理由からです。
勉強会は文字通り、書籍「ゼロから作る Deep Learning 2 – 自然言語処理編」の輪読です。（何の説明にもなってない気がする・・・）
参加した勉強会には、データのプロとか統計のプロとか、深層学習が詳しい人、それらを目指している人が集まっています。すごい人たちです。
が、すごいことをやっている分だけ、中には AI サービスなどを軽視したり、理解していなかったりすることがあるのではないかと、気になっていました。
すごい技術や知識を持った人が、中身を詳しく知らなくても利用できるサービスを理解してほしいということで、”逆” 入門。
思いが伝わっていればうれしいです。
技術との戯れ 