機械学習

kubernetes（k8s）を使って，ラボのWorkStation環境を再構成したので備忘録として残します． はじめに 構成 WS-Masterの準備 ポートの開放 Swap領域のオフ Dockerの設定 Dockerのインストール デーモンをセットアップ dockerを再起動 k8sのインストールと設定 kubeadm, kubectl, kubeletのインストール クラスターを作成 kubernetes Device Pluginの有効化 k8s-device-plugin WS-Workerの準備 ポートの開放 Swap領域のオフ Dockerの設定 nvidia-docker2のイ…

備忘目的でブログを始めました。 数学専攻出身で主に画像系の機械学習の研究開発をやっています。 主に以下のコンテンツを紹介する予定です(適宜修正)。 ・数学 ・統計学 ・機械学習(深層学習) ・画像処理

『The Bayesian Learning Rule』を読む 以下を読む。 Khan, M. E., & Rue, H. (2021). The Bayesian learning rule. arXiv preprint arXiv:2107.04562. https://arxiv.org/pdf/2107.04562.pdf 読む目的 読む目的は2つ。 注目の論文として紹介されていたから この類の数式が0%しか読めないので、少し、勉強するため 概要 引用(Deepl訳) 多くの機械学習アルゴリズムが、ベイズ学習則と呼ばれる単一のアルゴリズムの特定のインスタンスであることを示す。ベイズの…

ベイズ確率。通行人調査、男、男、男。次が女である確率は。 問： 通行人が男女どちらかを調査しています。調査を始めて、男、男、男と続きました。 次が女である確率は、1/2？？ （いらすとや） 回答 以下によると、男の可能性が高いらしいです。 5分でわかるベイズ確率 from hoxo_m www.slideshare.net ベイズで、「主観」とか言っているのは、とんちんかんな説明が多いと思いますが、確率を考える前提の共有、前提そのものが大切な気がしてきました。上の例で。 しかし、何にしても、特別難しいことはなく、ベイズでもなんでも正しい確率を求めるためには、 お金をかけた心境で、まじめに考えれ…

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、4.3.2項と4.3.3項の内容です。ニュートン法によるロジスティック回帰の最尤推定をPythonで実装します。 【数式読解編】 www.anarchive-beta.com 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節一覧】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 4.3.2 ロジスティック回帰の実装：入力…

・クラスタリングの手法として、密度を基準に、ぎゅっと集まっているところを一つのクラスタ、疎なところを外れ値として解釈するDBSCANという手法がある。 ・ざっくりと組んでみた（下図）。これもデータ間の距離を算出してやる必要があるので、Numeric Distancesノードを噛ませた。 ・DBSCANノードの設定では、EpsilonとMinimum pointsを設定する必要がある（下図）。 ・前者はどれだけ他のデータから離れるとボッチ（外れ値、noise）認定するか、後者はどれだけ集まってもボッチ認定するか、というイメージ。 ・前者が大きすぎると人類皆兄弟と言わんばかりにすべてのデータを１つ…

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでのスクラッチ実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、4.3.2項と4.3.3項の内容です。ニュートン法によるロジスティック回帰の最尤推定をPythonで実装します。 【数式読解編】 www.anarchive-beta.com 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節一覧】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 4.3.2 ロジスティック回帰 ・利用する…

※紙媒体と電子書籍Kindle版があります。ご購入される際には十分ご注意下さい。 図解まるわかり アルゴリズムのしくみ 作者:増井 敏克 翔泳社 Amazon www.kinokuniya.co.jp 出版社内容情報アルゴリズムの基礎から特徴、 活用方法まですべて図解 確かな知識がつく「使える教科書」 【本書のポイント】 ・解説とイラストがセットで理解しやすい！ ・多彩なアルゴリズムの特徴と考え方がわかる！ ・機械学習や高度なアルゴリズムについても解説！ ・キーワードから知りたい項目を調べやすい！ ・初心者からプログラマまで知っておきたい知識を収録！ 【こんな方におすすめ】 ・アルゴリズムの基…

前回の記事でGoogle Colab上で分子動力学（MD）計算を行うMaking-it-rainで遊んでみました。計算したい系のパラメータをいれるだけなのでとても便利です。 ・・・「でもそのパラメータが何かよくわからない！」「なんならMD計算が何かもよくわかってない！」 というわけで、MD計算の基本的な用語とパラメータについてお勉強したメモです。 参考資料 1. MD計算の基本 1-1. MD計算って？ 1-2. 動的な性質がなぜわかるの？ 1-3. 運動方程式で位置と速度を求める 1-4. 分子力場 1-5. 境界条件と(長距離)静電相互作用の計算 1-5-1. 境界条件 1-5-2. （長…

今日も終日在宅でした。研修の受講と、ERP再構築PJのブレストに参加しました。 研修内容は昨日に引き続き、マテリアルインフォマティクスの手法です。 マテリアルインフォマティクスでは機械学習をPythonで実行してどんな実験手法や素材が適正か求めるのですが、大きな流れは以下と理解しました。 ・データのクレンジング ・データの標準化 ・モデルの適用 データをどのような因果関係か整理して実行するとのことで、株で機械学習を実行している例もあるようなので見てみようと思います。 また、ERP再構築PJのブレストは結構悲惨な感じでした。 今のシステムがかなり老朽化している為に入れ替えが必須なのですが、現状業…

数理情報学科3年次の必修科目, 数理情報セミナーでは, 2016年度から研究室合同でのプレゼンテーションを行っています. 2021年度は樋口研は数理解析系の川上研と合同で2022-01-17月45に行いました.樋口研は, LINE Messaging API と Flask, Python を用いた chat bot が中心です. Python FlaskによるWebアプリ開発入門 物体検知アプリ&機械学習APIの作り方作者:佐藤 昌基,平田 哲也翔泳社Amazon Pythonフレームワーク Flaskで学ぶWebアプリケーションのしくみとつくり方作者:掌田津耶乃ソシムAmazon

本の買取強化中です。ＪＲ小倉駅北口「小倉の古本屋」古書城田（旧ブログです） ＪＲ小倉駅北口（新幹線口）の古本屋、古書城田です。北九州市内をはじめ福岡県内＆近県、本の出張買取、本の遺品整理を行なっています。大量歓迎です。査定無料、出張費無料です。どうぞご相談くださいませ。 （買取専門）093-551-3009 メール：shirota@mx71.tiki.ne.jp 古物商許可証 [第32483号/福岡県公安委員会] 全国古書籍商連盟北九州古書組合所属 店舗はＪＲ小倉駅北口、徒歩１分の場所にございます。ファミリーマート小倉駅北口店さんのすぐ裏手となります。ご来倉の折は、どうぞお気軽にお立ち寄りくだ…

今すぐ遊ぶべき【2022年】RPGアプリ最新ランキング！ モンスターストライク 「【2022年】RPGアプリ最新ランキング！」の≪モンスターストライク≫詳細⇒◆祝・利用者5600万人突破！／テレビCM絶賛放映中！◆ 最大4人同時に楽しめる「ひっぱりハンティングRPG！…詳細＆アプリで遊ぶ クイズRPG 魔法使いと黒猫のウィズ 「【2022年】RPGアプリ最新ランキング！」の≪クイズRPG 魔法使いと黒猫のウィズ≫詳細⇒「クイズRPG 魔法使いと黒猫のウィズ」は、クイズに答えながらクエストを進める冒険ファンタジー。 オンラ…詳細＆アプリで遊ぶ 陰陽師本格幻想RPG 「【2022年】RPGアプリ最…

Web3.0とは何か？Web3は、人によって意味が異なる曖昧な言葉です。Web3.0は、GoogleやFacebookのような大企業に頼らず、分散型ネットワークに依存したインターネットを実現するものです。その背景にあるのは、今日のように巨大なコングロマリットがウェブをほぼ独占するような企業化ではなく、インターネットの民主化という考え方です。 ウェブ3.0では、ブロックチェーン技術や人工知能を活用して、大企業によるインターネットの支配を打破し、一般の人々にインターネットを還元します。Web3.0はユートピアのようなものですが、Web3.0に必要な技術の多くはまだ初期段階にあるため、Metaのよう…

はじめに プログラムの概要 実際の動画を用いたデモ しくみ 動画内の音量の時間変化を数値化する 音量が小さい区間を特定する 音量が小さい各区間について、長さが適切か判定する おわりに はじめに 競技かるたが趣味なのだが、近所に練習環境がないため、1人で札を並べて取るといういわゆる1人取りをたまにしている。普通の対戦と異なり1人取りの悲しいところは、感想戦ができないことである。仕方ないのでスマホで動画を撮影し、1人反省会をしている。 1試合の動画の長さは約1時間となるがその中で見るべきなのは、余韻から上の句の6文字までの間の、札を取る数秒間である。それ以外の上の句後半や、上の句と下の句の間は視聴…

おはようございます。Shotaです。 Djangoは世界中のバックエンド開発で利用されているPythonのWEBフレームワークです。 🤔「Djangoが実際に使われているサイトにはどんなものがある？」 🤨「Djangoで具体的にどんなサイトが作れるのか知りたい」 このように考えている人も少なくないでしょう。 そこで、今回の記事では実際にバックエンドでDjangoが使われているWEBアプリを5つ紹介していきます。 Djangoとは Djangoが使われているWEBアプリ YouTube Instagram Pinterest Spotify Dropbox まとめ Djangoとは Django…

マリオAIチャレンジ開催中 以前ブログ記事書きましたが、最近強化学習に興味を持っています。 上記のブログ記事でも少し触れていますが、強化学習を使ってマリオで全ステージクリアを目指す「マリオAIチャレンジ」というプロジェクトをしています。 GitHub Pagesのプロジェクトページは以下となります。 「マリオAIチャレンジ」に関して紹介してみたいと思います。

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結論はタイトル。以下思った経緯をダラダラと。 sim2realという言葉があるらしい。 以下のtweetで知った OpenAIがロボティクスでのSim2Real強化学習の路線は、現状困難であると結論付けて撤退したことの意義は大きいと思うんだよなぁ。作られ固定された世界（環境乱択化も所詮有限なので）で良い方策を得られることが思っているほど実世界では有用ではないと言っているのと同じな気がしてる。— HELLO CYBERNETICS (@ML_deep) 2022年1月16日 言葉は初めて聞いたけど、概念はなんとなくは知っていて、 現実のデータ集めるの大変だから、計算機上のシミュレーション環境で学…