作者冥利に尽きる - ゆーすけべー日記
会社の朝会で話す番が回ってくる。 メンバーが入れ違いで自己紹介をするんだけど、 それに加えて「自分なりのこだわり」みたいなことを話す流れになっている。 自分の場合、つくってきたもの紹介とそれから学んだこと、みたいなのはどうだろうか。 結局こういうキーワードが出た。 作者冥利に尽きる。 今まで原動力になっていたのは、 プロダクトを使ってもらって嬉しい反応をもらうことだ。 なので「もしよろしければ、みなさんも（一緒に、じゃなくてもいいけど）作者冥利に尽きる体験をしましょう」 という流れにしようかと。上からだけど、まぁありでしょう。 で、作者冥利に尽きるにはどうすればいいか。メモを残す。 つくってきたもの いわゆる「個人開発」というものをやってきた。 特にWebサービスをたくさんつくってきた。数えたらエロ含めて70個、除いて48個だった。 以下のスライドで全部網羅してある。 僕がつくった 70個
[streamlit]Pythonで機械学習アプリを作ってみよう.vol01
はじめに 本格的な機械学習作業の前におおよその状態を掴んでおきたい時であったり、Pythonが分からない方とコミュニケーションを取りながら作業を進めたいケースではWEBアプリの活用が役に立ちます。 Pythonを用いてアプリ作成する方法はいくつかありますが、中でもstreamlitというライブラリはHTML、CSS、PHP、Javascriptの記述を必要としないという特徴から、多くのデータサイエンティストにとって比較的扱いやすいと言えるでしょう。 この記事では、streamlitに関するPythonコードの記述とその挙動を確かめながら簡単な機械学習アプリを実装してみます。 完成イメージ csvファイルで読み込んだデータセットから特徴量を選んで散布図を描画します 説明変数、目的変数を選択して重回帰分析またはロジスティック回帰分析にてモデリングを行います 対象となる方 機械学習アプリの作成と
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現実の動きをそのままアニメーションに変換できる無料サービス「Plask」に開発者からの注目集まる。AI技術で映像から手軽にモーションキャプチャーを生成可能
「Plask」は、韓国・ソウルに拠点を置く同名のソフトウェア会社が開発。現実の動きをAIが自動で取り込み、単純な操作でモーションデータを作成できることからアニメーターやゲーム開発者らを中心とした界隈で大きな注目を浴びている。 編集画面では、各ターゲットの配置やキーフレームの調整といった機能を搭載。今後は複数人での共同編集も実装する予定とのこと。データの出力は汎用フォーマットのGLB、FBX、BVH形式などに対応し、BlenderやMayaといった3DCGソフトでも扱うことができる。 （画像はYouTube「Meet Plask – Plask – AI Motion Capture and 3D Animation Tool」より）（画像はYouTube「Meet Plask – Plask – AI Motion Capture and 3D Animation Tool」より）（画像は
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