今年に入ってからAxross様に技術記事を寄稿しています。
5つ寄稿し、多少キリが良いのでまとめて紹介しようと思います。
今のところ確定で1本寄稿を予定しており、評判が良ければ追加寄稿をAxross様と相談します。
Axrossとは
以下の理念で運営されているサービスです。
「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いのもと、
エンジニアのノウハウを”レシピ”という独自コンテンツで
提供するプラットフォームです。
「Axross」はソフトバンクグループ社内起業制度「SoftBank InnoVenture」で立ち上げられたサービス(現在β版)です。
Axross寄稿のきっかけ
ご担当の方からTwitterでDMをいただき、カジュアルな打ち合わせを行いました。
打ち合わせでお話しをする中で、説明いただいた「学んだが活用できない人を減らしたい」と言う問題は、
自分も常々感じていました（後輩やTwitter DMで相談いただく方を通じて）
いわゆる「チュートリアルはやったが、その後どうすれば良いか分からない」と言う人たちですね。
正直、後進の育成にはあまり積極的では無かったのですが、最近は多少なりとも考えるようにしています。
初級者から中級者への足掛かりを整備する経験になるかと思って引き受けました。
（あと、個人的な思惑として5000文字程度の文章をサラッと書けるようになりたいと言う思いもあり）
寄稿したレシピ
今までに5本寄稿しています。
寄稿に際しては、チュートリアルや公式ドキュメントのサンプルに出てこないような、
現場寄りの泥臭さやテクニックを盛り込むよう気を付けています。
タイトル：MediaPipeを利用して簡単なジェスチャーを推定するレシピ
要素技術：MediaPipe、TensorFlow Lite、クラス分類
タイトル：TensorflowのObject Detection APIで道路標識検出モデルを訓練するレシピ
要素技術：Object Detection API、VoTT
タイトル：Raspberry piでリアルタイムにディスプレイを読み取るレシピ
要素技術：Raspberry pi、TensorFlow Lite、Albumentations
タイトル：Unityで靴の3D物体検出を行うレシピ
要素技術：Unity、Barracuda、ONNX、MediaPipe
タイトル：TensorFlow Kerasで時系列データの異常検知を行うレシピ
要素技術：異常検知、オートエンコーダ、Optuna
