独学
前提 結果について G検定全体の印象 実施対策 対策全体の流れ 書籍 用語まとめ web模擬試験 個人的な対策方法 全体方針 概要理解分野 試験時のチートシート活用 その他試験内容関連メモ
やってることや諸注意 人工知能とは 人工知能の定義 人工知能研究の歴史 人口知能をめぐる動向 探索・推論 知識表現 機械学習・深層学習 機械学習の具体的手法 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 モデルの評価 ディープラーニングの概要 ニューラルネット…
初めに ライセンスと無料利用 構築環境とインストール要件について ソフトウェアのダウンロード プロファイルの作成 ソフトウェアのダウンロード インストールの下準備 カーネルパラメータの設定 ユーザ及びグループの作成 リソース制限の設定 環境変数の設…
学習分野 ちょっと気になる 資格関連
久しぶりのDocker。やるか迷ったけどDocker-Machineについて少しいじくります。 Docker-Machineを使用できるようにするまでに紆余曲折、うまくいかないこともいろいろありましたがちゃんとできる環境が見つかりました。 Docker-Machine Docker-Machineについ…
前回考えたニューラルネットワークモデルをPythonで実装することによりイメージをつかみます。 イメージ概要 データの準備の実装 データの説明 データの保存 訓練データとテストデータに分割 データのプロット ニューラルネットワークの実装 シグモイド関数…
今回から名前はよくきくディープラーニングに入ります。 まずはイメージをつかむところから。 pythonによる実装には入れませんでしたが、今後、pythonによる実装を行う予定です。 ディープラーニング（深層学習） ニューロンモデル ニュートラルネットワーク…
とりあえずサーバ利用できる状態までは先にやってみる。↓前回（アカウントの作成）www.wantanblog.com 今回の目指すところ GCEについて GCEを利用開始する GCEインスタンスの生成 ブラウザから操作確認する 外部SSH（teraterm）での接続 鍵の生成（teraterm…
GCPへの登録を行います。 前書き 無料枠について 12 か月間の無料トライアル Always Free GCPの無料トライアルを開始する アカウント作成 プロジェクトとユーザ ユーザ運用の設計 プロジェクトの作成 Googleアカウントの二段階認証（MFA）を設定する プロジ…
前回の２次元入力の続き。www.wantanblog.com データセットの準備 scikit-learn アヤメの品種データ データセットの準備 数学的な導出 ロジスティック回帰モデル 平均交差エントロピー誤差 勾配法による解の導出 Pythonによる実装 実装の全容 ロジスティック…
分類の続き。 2次元入力2クラスの分類の問題設定 問題提起 データの設定（PG上） データの散布表示 ロジスティック回帰モデル 3D曲線モデルの描画 等高線による図示 交差エントロピー誤差
準備 Docker Composeのインストール 動作確認用のdocker-compose.yml DockerのバージョンとCompose fileのバージョン Docker Composeの運用系コマンド Docker Composeのバージョン確認 コンテナの生成起動（up） コンテナの状態確認（ps） コンテナのログ確…
今回はDocker Composeの基本コマンドについてさらっと。 複数コンテナの管理 web3層アーキテクチャモデル Docker Compose docker-compose.yml の記述方法 image：イメージ指定 build:イメージのビルド command:コンテナ内のコマンド実行 links:コンテナ間の…
ひさしぶりになりすぎたので、過去記事をちゃんと読み返してからの再開となりました。 ↓↓前回www.wantanblog.com 前回までの内容（復習） 問題提起 確率表現と最尤推定 ロジスティック回帰と交差エントロピー誤差 勾配法によるパラメータの算出 勾配法の導入…
Dockerの勉強をしていたら遭遇した。エラーエラーで本流の方が進まない！！！ 業務で使用するような人にはすでに理解してほしいような内容ですが、勉強中の場合はハマる可能性もあると思います。 発生エラー 状態確認と原因 容量の確認 対応 暫定対応 予防策…
MongoDBに対して接続できるように環境を整えます。 前提としては下記記事のようにMongoDBがサーバにインストールされている状態となります。www.wantanblog.com 完成イメージ 事前準備 MongoDB管理ユーザの登録 confファイルの設定 FireWallの設定 SELinuxの…
他の作業への下準備的なもの。 まずは普通にサーバにインストールして使用できる状態にしてみる。 MongoDB MongoDBとRDBの構造 環境前提 MongoDBのインストール パッケージリポジトリの構築 インストール MongoDBの動作確認 起動 サーバ起動時の自動起動 Mon…
前回の続き。 それっぽくはなりますが、単純に難しくなってきます。↓前回 www.wantanblog.com ロジスティック回帰 ロジスティック回帰 ロジスティック回帰とシグモイド関数 ロジスティック回帰モデル 交差エントロピー誤差 交差エントロピー誤差 交差エント…
やっと次章に進みました。今回から機械学習の教師あり学習における「分類」を扱っていきます。 分類 問題設定 データセット準備 問題設定 確率表現と最尤推定 確率表現 最尤推定 数学的に考える最尤推定
環境設定 環境変数の設定 作業ディレクトリの指定 ユーザの指定 変数の設定 ポートの設定 命令の検証確認 作成したDockerfile 実行と確認 ファイル操作 ファイルの追加 ファイルのコピー ボリュームのマウント
回帰編の基本は今回で完了する予定です。 モデルを考えてみる データセットに対する最適なグラフの形は？ オリジナルモデルの作成 オリジナルモデルの実装 ライブラリscipy.optinize モデル関数 モデルのグラフ表示 MSEの導出 最適化パラメータの導出 結果と…
前回の続きでDockerfileについて。 Dockerfileでのコマンド実行（RUN命令） Shell形式での実行 Exec形式での実行 デーモンの実行（CMD命令） Shell形式での実行 Exec形式での実行 ENTRYPOINT命令 Shell形式での実行 Exec形式での実行 ONBUILD命令 webサーバ…
今回は「過学習」について学びます。モデルの検証方法としてのホールドアウト検証法と交差検証法を用いて最適なパラメータや過学習となる地点の導出を試みます。
Dockerfile Dockerfileとは Dockerfileの作成 Dockerfileのビルドとイメージレイヤー Dockerfileのビルド Dockerイメージのレイヤー構造
ガウス関数を用いた線形基底関数モデルの実装をPythonで行います。データセットにはBoston house-prices (ボストン住宅価格データセット)を活用してみます。
基本コマンドの最終回。前提としては以下の記事と同様にインストールのみが完了している状態とします。 私はLinux（EC2）サーバ上にDockerをインストールしています。www.wantanblog.com Dockerイメージの操作 Dockerイメージの取得 Dockerイメージ一覧の表…
今回はネットワーク周りのコマンド。 ネットワーク関連コマンド ネットワーク一覧の表示 コンテナのネットワーク確認 ネットワークの作成 ネットワークへの接続 ネットワーク詳細の確認 ネットワークの削除
前回Linuxサーバ（EC2）上にDockerソフトをインストールしました。 今回はDockerコマンドを学習しながらいろいろ試し、コンテナ操作の基本を確認していきます。なので前提としては以下の記事と同様にインストールのみが完了している状態とします。www.wantan…
線形回帰モデルではこれまで最も基本的な一次元入力と二次元入力を扱ってみましたが、今回は多次元（N次元）線形回帰モデルを扱います。入力の次元数を限定しないことによって、本格的な活用も可能になってくるかと思います。 煩雑になってくるかもしれませ…
インストール時にやりきれなかった部分を補足。↓インストール作業www.wantanblog.com sudoなしでDockerコマンドを実行する
