会社のブログに書こうと思ったんだけど、ちょっとマイナスイメージを持つ人もいそうな気がしたので、個人ブログに書くことにした。 この3ヶ月くらい、システムのリニューアル(アプリ間で分散したロジックを集約するバックエンドサーバと、用途に応じたフロントエンドサーバを立てるみたいなマイクロサービス構成)をやっていて、そこでサーバ間のやりとりにgRPCを使っていた。すごーく雑な絵を書くとこんな感じです。 しかし、最近になってプロジェクトのスコープについて見直しが入りました。マイクロサービス化ではなく単純にレガシーJavaで独自FWなアプリをリプレースするだけになり、必要なのはSPAとSpringBootのAPIサーバだけに(要するにRails側のロジックをなんとかするのがスコープ外になった)。 で、SPAに提供するAPIのためにgRPC(+ grpc-gateway)を使うのはちょっとオーバースペック
Posted by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 この 3 つのラーメンは、41 店舗あるラーメン二郎のうち 3 店舗で作られたものです。それぞれ、どの店舗で出されたものか分かりますか？ データ サイエンティストの土井賢治さんが作成した機械学習（ML）によるラーメン識別器を使えば、それぞれの微妙な盛り付けの違いを見分けることで、95% の精度で店舗を特定できます。 この写真を見ても分かるとおり、ラーメン二郎の相当コアなファンでもなければ、ラーメン画像から 41 店舗のどこで作られたかを見分けることは簡単ではありません。テーブルやどんぶりの色、形にあまり違いのない場合が多いのです。 土井さんは、ディープ ラーニングを使ってこの問題を解けるか興味を持ち、インターネット上から 48,244 枚のラーメン二郎画像を集めました。ML モデルの学習に合わない画像（重複
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