[25日目] Cerevo陣容の推移といつ何を「自前で」やってきたか
CEOの岩佐です。最近スタートアップしたばかりの企業や、これからIoT分野で起業してみたいというご相談を多く受けるようになった。で、ナニをドコへ頼んでどこまでを自前でやって、どんな人員を採用してなにを担当してもらって、といった部分について相談に乗るのだが、ウチ（Cerevo）はこうやっているよ？ という話をするわけなのだが、最近ウチは人数が80名近くに増えてしまったこともあって『今のCerevoの規模の話をされても参考にならん。起業したばかりで数人の頃どうやってやってたのか？』と返されてしまうことが増えた。 別に私の中ではそのへん大して変わっていなくて、今でもCADのデータを見てリブの位置微妙なんじゃねって話をしたり、金型工場に乗り込んでいってヲラヲラをやったりもするんだけど、アドベントカレンダーの締めくくりとして過去8年どのような人員パターンでやってきて、どこを外注に出してどこは内製にし
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1000円以下で自作できるモバイル対応IoTシステム！なんとアプリ制作時間は15分
最近、親指ほどのマイコン内蔵Wi-Fiモジュールを使ったIoT応用システムに入れ揚げている。何しろ、日本の規制に阻まれ海外では活発に流通している安価なチップが使えずにいたのに、今年7月ごろから認定クリアした製品が500円台から手に入るようになったのだ。しかも、このモジュールひとつで自分専用のIoTシステムが完成する。アイデア次第で応用はまさに無限。実に面白い時代に入ったとの実感でわくわくしている。 ものの15分でIoTモバイルアプリが完成 今回はこの全体像と、この記事を見たらきっと作りたくなる人も出てくるだろうから、具体的なレシピまで紹介しよう。 何はともあれ、どんなものができ上がりつつあるか、その中間成果をご覧いただきたい。 こちらはマイコン入りのWi-Fiモジュールに温度・湿度センサーを追加して、庭木の根本に置いたものだ。以前はArduinoやRaspberry Piといったマイコンボ
Azure Machine LearningとIoTを駆使して室温予測システムを構築してみた - がりらぼ
はじめに 今回は自宅の室温予測システムを構築してみました。 前回はいろいろテキトーに書いてたので今回はかなりまじめに書いていきます。 イメージとしてはNHKのNextWorldで描かれてる世界 それをできるだけAzureを駆使して構築してみたいと思います。 システム構成図 システムの構成図はこんな感じ Arduinoで室温を計測 ↓ Azure Mobile Servicesに送信 ↓ SQL Azureデータベースに貯めこむ ↓ そのデータを使ってAzure MLであらかじめデータの傾向を学習しておく ↓ Mobile Service Schedulerで毎朝8時にAzure MLからその日の室温の予測値を取得してTweet ↓ Mobile Service Custom APIを使ってWindowsストアアプリに今日の室温予測値を表示 という感じでいきたいと思います。 データ計測部 I
【翻訳】Amazon Lambdaを使った機械学習 | POSTD
はじめに 既にお気づきでしょうが、私たち2lemetryはAmazonの最新AWS製品であるLambdaに興奮を抑えきれません。LambdaがMQTTプロトコル（訳者注：pub/subモデルに基づく軽量なメッセージプロト […]はじめに 既にお気づきでしょうが、私たち2lemetryはAmazonの最新AWS製品であるLambdaに興奮を抑えきれません。LambdaがMQTTプロトコル（訳者注：pub/subモデルに基づく軽量なメッセージプロトコル）やThingFabric（訳者注：2lementry社のIoTプラットフォーム）と共にどのように稼働するかを我が社の数名のエンジニアが検証しました。私も、IoT（モノのインターネット）においてLambda内でニューラルネットワークがどのように機能するのかを確かめるため、実際に使用してちょっとした実験を行ってみることにしました。私たちのCEOであ
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