技術記事リスト
【目次】
- 業務システムとAI技術
- 画像認識、テキスト抽出(OCR)
- Google Vision API、OCR、Google Document AI
- 自然言語処理
- Google Natural Language API
- 機械学習
- Google AutoML Tables
- ナレッジグラフ、Ontology、SemanticWeb、グラフデータベースなど
- Firebase
- Google Cloud Platform(GCP)
- セキュリティ、PKIなど
- RPA、ウェブスクレイピング
- データ変換
- 開発環境の構築
- その他
業務システムとAI技術
画像認識、テキスト抽出(OCR)
Google Vision API
- Colaboratory+GoogleドライブでVision APIの実験環境を作る
- Vision API クライアントライブラリの概要(Python編)
- Vision APIのBatchAnnotateImagesメソッド(画像からの同期特徴抽出)を少し深堀りする
- Vision APIのBatchAnnotateFilesメソッド(ファイルからの同期特徴抽出)を少し深堀りする
- Vision API Pythonクライアントライブラリ v2.0.0リリース(BREAKING CHANGES 有り)
- Vision API Pythonクライアントライブラリを少し深堀りする(BatchAnnotateImages編)
- Vision API Pythonクライアントライブラリを少し深堀りする(BatchAnnotateFiles編)
- Vision APIのレスポンスデータとJSONやディクショナリを相互変換する(Proto Plus for Python、google.protobuf.json_format)
- Firebase Local Emulator Suite の Functions で FriendlyChat の Vision API や FCM を試してみる
OCR
- Vision API OCR事始め(1):TEXT_DETECTIONとDOCUMENT_TEXT_DETECTIONの違い
- Vision API OCR事始め(2):検出されたテキストの階層構造(fullTextAnnotation)
- Vision API OCR事始め(3):textAnnotations
Google Document AI
- Google Document AIで画像から表形式データを抽出する(Vision API OCRとの違い)
- Google Document AI の Python クライアントライブラリを利用して画像から表形式データを抽出する
- Google Document AI で文書画像からフォーム要素(キー名とその値)を抽出する
自然言語処理
機械学習
- Google AutoML Tables の機械学習を使ってカード利用明細から家計簿の勘定科目を予測する(1)準備
- Google AutoML Tables の機械学習を使ってカード利用明細から家計簿の勘定科目を予測する(2)トレーニング
- Google AutoML Tables の機械学習を使ってカード利用明細から家計簿の勘定科目を予測する(3)予測
- Google AutoML Tables の機械学習を使ってカード利用明細から家計簿の勘定科目を予測する(4)Docker 環境で予測
- Google AutoML Tables の機械学習を使ってカード利用明細から家計簿の勘定科目を予測する(5)モデルの評価と改良
ナレッジグラフ、Ontology、Semantic Web、グラフデータベースなど
- Googleナレッジグラフの検索APIを使ってみる(Google Knowledge Graph Search API)
- Vision APIとナレッジグラフの検索で画像認識対象をより深く理解する(Google Knowledge Graph Search API)
- Google Natural Language API を利用して固有表現とその付加情報(ナレッジグラフなど)を抽出する
- Pythonでオントロジー指向プログラミング(Ontologies with Python: Programming OWL 2.0 Ontologies with Python and Owlready2)
- RDF, OWLの面白さを知る本(Semantic Web for the Working Ontologist)
- OWLの理論的基礎を知る本(記述論理とWebオントロジー言語)
- Owlready2 を Colaboratory と Ubuntu で利用する
- オントロジーエディタ Protégé を使ってみる
- Web ページ内の JSON-LD を Python + PyLD で覗いてみる(Schema.org)
- Schema.org + JSON-LD を RDFLib で読み込んでみる
- Schema.org の語彙で RDFS 推論してみる(1):準備
- Schema.org の語彙で RDFS 推論してみる(2):機械可読な語彙定義ファイル
- Schema.org の語彙で RDFS 推論してみる(3):OWL-RL で推論
- プロパティグラフ(Neo4j / AuraDB他)の概要を知る:グラフデータベース
- Python でグラフデータベース(AuraDB, Docker版Neo4j)を使ってみる
- Git2PROV を例に W3C PROV オントロジー表現の基本を知る
- Python で W3C PROV オントロジーを可視化する(Python PROV)
- Oxigraph を利用して RDFLib の SPARQL クエリを高速化してみる
Firebase
- Firebase プロジェクトやアプリの管理に関する予備知識
- Firebase Webアプリ開発用 Ubuntu 日本語デスクトップ開発環境の Vagrant BOX を作る
- Firebase CLI の使い方とWebアプリ開発環境の簡単な動作確認
- Firebase CLI のアクティブプロジェクトとエイリアス
- Firebase Local Emulator Suite で Web版 FriendlyChat を動かしてみる
- Firebase Local Emulator Suite の Functions で FriendlyChat の Vision API や FCM を試してみる
- Firebase Web クライアントのイベントを処理する(RxFire, ReactFire)
Google Cloud Platform(GCP)
セキュリティ、PKIなど
RPA、ウェブスクレイピング
データ変換
HEIC=>JPEG/PNGなど
JPEG/PNGなど=>PDF
PDF=>JPEG/PNGなど
開発環境の構築
VagrantとVirtualBox
- Vagrantコマンドを仮想マシンの作成と状態の管理を中心に整理してみる
- Vagrantfileの仮想マシン設定項目とVirtualBoxの設定画面の対応
- VirtualBoxのスナップショット機能
- Vagrantのスナップショット機能とVirtualBox
- VagrantのベースBOXから作ったUbuntuデスクトップ環境のGuest Addtionsを再インストールする手順
- VirtualBoxが入ったPCへCanon CARPS2 プリンタードライバーをインストールするときのTips
- Vagrant + VirtualBox + Ubuntu 環境の Guest Addtions を更新する手順
Vagrant上での環境構築
- PC上の自分用Ubuntu日本語デスクトップ開発環境サービスを作る(Vagrant+VirtualBox)
- Ubuntu 18.04 LTS 日本語デスクトップ環境のVagrant BOXを作る
- Ubuntu 20.04 LTS 日本語デスクトップ環境のVagrant BOXを作る
- Ubuntu 22.04 LTS 日本語デスクトップ環境のVagrant BOXを作る
- vagrant ssh とスクリプトを使ってゲストOS(Ubuntu)の環境構築を自動化してみる
- Firebase Webアプリ開発用 Ubuntu 日本語デスクトップ開発環境の Vagrant BOX を作る
- Owlready2 を Colaboratory と Ubuntu で利用する
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