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C# (.NET) 開発者向けの機械学習ツール ML.NET Model Builder のトレーニング資料を GitHub で公開しました。
Model Builder は、ML.NET フレームワーク上で動作する機械学習ビジュアルツールです。
データセットを指定すれば、自動的に複数のアルゴリズムで学習を行い、もっとも良い学習モデルを生成してくれるツールです。
https://github.com/seosoft/Titanic_MLNetModelBuilder
ML.NET Model Builderで二項分類 ～ 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？）
C# (.NET) 開発者向けの機械学習フレームワーク ML.NET のトレーニング資料を GitHub で公開しました。
せっかくなので（？）、Visual Studio Code で開発、Azure Functions にデプロイする流れにしました。C#er な人から 非 Windows な人まで、VSCode ラブな人から使ったことがない人まで、たくさんの方に楽しんでいただけるかと思います。
作った本人は Windows でしか動かしていないんですが・・・すいません。
https://github.com/seosoft/Titanic_MLNet
ML.NET で二項分類 ～ 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？）
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？
Azure Machine Learning Studio のトレーニング資料を GitHub で公開しました。
https://github.com/seosoft/Titanic_MachineLearningStudio
Azure Machine Learning Studio で二項分類 ～ 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？）
続きを読むエッジ・組み込み AI 勉強会 #2 (2019年2月27日 開催) で、Custom Vision の Tips を紹介しました。
エッジデバイスでの AI 利用となると、まず思いつくのは（そしてデモ映えするのは）画像分類・認識などの技術だと思います。
特定ドメインの画像分類器としては Custom Vision が便利で、モデルを作る手順も簡単です。
深層学習についての深い知識がなくても使えます。
