TensorFlowでニューラルネットワーク － MLP（Multi Layer Perceptron）

　TensorFlow でニューラルネットワーク（MLP）を作成したところ、MNISTデータセットで約98%の精度がでましたので、紹介します。

概要

TensorFlow は、TheanoやChainerのように計算グラフを定義・構築し、実行するという素敵な仕組みを持っています。なにより、これらに共通する仕組みである自動微分がすばらしい。
　詳細は、TensorFlow の White Paper に譲りますが、個人的には、Theanoよりもわかりやすい印象を受けています。　一方で、TensorFlow は、Chainer に比べると、基本的なニューラルネットワーク（MLP）を構築するのにも、手間がかかる印象です。そこで、TensorFlowを使ってライブラリ風に作成したMLPモジュールを、実行方法含め、紹介したいと思います。

Twilioで無応答転送

こんにちは、maru-kouです。

この記事はTwilio Advent Calendar 2015の12日目の記事です。
http://qiita.com/advent-calendar/2015/twilio

#Advent Calenderについてはこちら

概要

Twilioの着信時に呼出中のまま一定時間内に応答しなかった場合に、他の電話番号に自動転送（無応答転送）するケースについて考えてみたいと思います。

クラウドで「IoT」ことはじめ - サービス連携編 - Stream Analytics And Power BI

　IoT について、各機器等から取得したデータをリアルタイムに可視化したいことがあります。
それをクラウドで実現する１つの解決方法として、Power BI のダッシュボードを利用することができます。

　Power BI のダッシュボードでリアルタイムにデータを可視化するためには、Azure のStream Analytics と連携する必要があります。こんな感じ↓

クラウドで「IoT」ことはじめ - サービス編 - Stream Analytics

　Stream Analyticsはセンサーデバイスやフロントアプリケーションなどから取り留めも無くやってくるストリームデータを処理するサービスです。

　入力データストリームからやってくるデータを各出力ストリームに応じたクエリを定義することができ、出力するデータを処理することができます。

現時点では扱えるデータリームは以下のとおりになります。

クラウドで「IoT」ことはじめ - サービス編 - Event Hubs

　Event Hubsは誤解を恐れずに言うとスケールアウト可能な分散メッセージサーバです。同様なサービスに「Amazon Kinesis」があります。オープンソースだと「Apache Kafka」「RabbitMQ」が近いところではないでしょうか。

　Event Hubsの通信プロトコルはAMQPを利用しています。「IBM Bluemix」ではMQTTを採用しています。

クラウドで「IoT」ことはじめ - デバイス編

こんにちは、f.nagamineです。
私はRaspberry Pi（以下Raspi）を使ったセンサーデバイスの構築を担当しました。
今回はEvent Hubsにデータ送信をするところを中心に、その内容をご紹介したいと思います。

• 使用した部材類
• Raspberry Pi2 Model B
• 6台構築して弊社オフィスの各所に配置しています。
• 今回は気温センサーだけだったので完全にオーバースペックですね。今後Raspiの機能を使い倒してみたいと思います。このブログでその内容も紹介できればと思います。

クラウドで「IoT」ことはじめ - 概要

こんにちは、岡本＠ブレインズコンサルティングです。

今回は Microsoft Azure（※1） で IoT関連システムのサンプルを作った際に感じた苦労した点や考察などまとめていきたいと思います。

【目的とシステム構成】

　インターネットに接続可能な温度センサー6台をオフィスに配置して、それぞれのセンサーで検知した室温の異常値を検出します。その結果をPower BIで可視化します。

【利用するサービス】