めもめも

このブログに記載の内容は個人の見解であり、必ずしも所属組織の立場、戦略、意見を代表するものではありません。

Table of Contents: Introduction to Google Cloud Platform for OpenStackers

Introduction to Google Cloud Platform for OpenStackers (Part I) Introducing the concept of Regions and Zones. Introduction to Google Cloud Platform for OpenStackers (Part II) Explaining the network architecture of OpenStack and GCP. Introd…

OpenStackユーザーのためのGoogle Cloud Platform入門:目次

・OpenStackユーザーのためのGoogle Cloud Platform入門(パート1) リージョンとゾーンの考え方を説明しています。・OpenStackユーザーのためのGoogle Cloud Platform入門(パート2) ネットワークの仕組みを説明しています。・OpenStackユーザーのための…

Introduction to Google Cloud Platform for OpenStackers (Part IV)

Disclaimer This is not an official document of Google Cloud Platform. Please refer to the GCP web site for the official information.cloud.google.comPart III of this article series is here.enakai00.hatenablog.comThis part shows how the typi…

OpenStackユーザーのためのGoogle Cloud Platform入門(パート4)

前置き これは、GCPの公式文書ではありません。公式ドキュメントについては、公式ホームページを参照ください。・Google Cloud Platform実際に試してみたい方は、60日の無料トライアルをお試しください。(クレジットカードの登録が必要ですが、トライアル終…

Introduction to Google Cloud Platform for OpenStackers (Part III)

Disclaimer This is not an official document of Google Cloud Platform. Please refer to the GCP web site for the official information.cloud.google.comPart II of this article series is here.enakai00.hatenablog.comIn this part, I will give a c…

OpenStackユーザーのためのGoogle Cloud Platform入門(パート3)

前置き これは、GCPの公式文書ではありません。公式ドキュメントについては、公式ホームページを参照ください。・Google Cloud Platform実際に試してみたい方は、60日の無料トライアルをお試しください。(クレジットカードの登録が必要ですが、トライアル終…

Introduction to Google Cloud Platform for OpenStackers (Part II)

Disclaimer This is not an official document of Google Cloud Platform. Please refer to the GCP web site for the official information.cloud.google.comPart I of this article series is here.enakai00.hatenablog.comIn this part, I describe netwo…

Introduction to Google Cloud Platform for OpenStackers (Part I)

Disclaimer This is not an official document of Google Cloud Platform. Please refer to the GCP web site for the official information.cloud.google.com GCP Basics Google Cloud Platform provides various computing resources as a cloud service o…

OpenStackユーザーのためのGoogle Cloud Platform入門(パート2)

前置き これは、GCPの公式文書ではありません。公式ドキュメントについては、公式ホームページを参照ください。・Google Cloud Platform実際に試してみたい方は、60日の無料トライアルをお試しください。(クレジットカードの登録が必要ですが、トライアル終…

OpenStackユーザーのためのGoogle Cloud Platform入門(パート1)

前置き これは、GCPの公式文書ではありません。公式ドキュメントについては、公式ホームページを参照ください。・Google Cloud Platform実際に試してみたい方は、60日の無料トライアルをお試しください。(クレジットカードの登録が必要ですが、トライアル終…

GCPでJupyterを利用する方法

GCEのVMインスタンスを利用する場合 Google Cloud Datalabを利用する場合 GCEのVMインスタンスを利用する場合 Dockerのコンテナイメージを利用して、Jupyterの環境を用意します。TensorFlowなど関連モジュールを導入済みのイメージをDocker Hubで公開してあ…

モンティ・ホール問題をJupyterでシミュレーション

モンティ・ホール問題とは? [問題]「プレイヤーの前に3つのドアがあって、1つのドアの後ろには景品の新車が、2つのドアの後ろにはヤギ(はずれを意味する)がいる。プレイヤーは新車のドアを当てると新車がもらえる。プレイヤーがドア1を選択した所、モンティ…

Google Cloud DatalabでGIF動画を作成する方法

何の話かというと enakai00.hatenablog.comこちらの記事の内容をGoogle Cloud Datalabで試してみたい方へのガイドです。 Cloud Datalabとは? cloud.google.comGoogle Cloud Datalabは、Jupyter Notebookをクラウド上で利用できるサービスです。gcpモジュー…

Jupyterで高校物理のアニメーション

何の話かというと JupyterでGIFアニメが作成できるようにしたので、高校物理で出てきそうな動画を作成してみました。Jupyterが動作するDockerイメージを用意してあるので、環境準備は、CentOS7なら下記の手順でOKです。 # yum -y install docker # systemctl…

倒立振子でDQNにおけるモデルの複雑さと学習内容の関係をちらっと確かめてみた系の話

何の話かというと qiita.com上記の記事では、「倒立振子」を題材にした、DQN(Deep Q Network)による強化学習の解説があり、非常によくまとまっています。一方、この記事の中では、全結合層を4層に重ねたネットワークを利用しているのですが、倒立振子の問…

No.10 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − Convolutional Neural Networks (その1)

何の話かというと TensorFlow TutorialsのConvolutional Neural Networksでは、CIFAR-10と呼ばれる画像データセットの分類問題にCNNを適用しています。CIFAR-10は、次のような "airplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck" の10…

Literate Automation(文芸的自動化)についての考察

何の話かというと Literate Computing for Infrastructure - インフラ・コード化の実践におけるIPython (Jupyter) Notebookの適用 from No Bu www.slideshare.net上の資料で解説されている "Literate Computing for Reproducible Infrastructure" という取り…

Google Cloud Vision APIをJupyterから利用する

事前準備 enakai00.hatenablog.com上記の記事で紹介しているJupyter用DockerイメージにCloud Vision APIのクライアントライブラリーを追加しておきました。「使い方」の手順で起動して、Jupyter環境を用意してください。 サンプルノートブック github.com上…

Jupyter Notebook版「ITエンジニアのための機械学習理論入門」サンプルスクリプト

ITエンジニアのための機械学習理論入門作者: 中井悦司出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2015/10/17メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (1件) を見るこちらの書籍のサンプルスクリプトをJupyter Notebookで書きなおしたものをGitHubで…

JupyterでTensorFlowが使えるDockerイメージ

Jupyterとは? まず、Jupyterの紹介をすると、これは、Python(IPython)による対話的なデータ分析処理をWebブラウザ上の「ノートブック」で実施するツールです。下記のように、Markdownで記述した文章とコード、そして、その実行結果が記録されていきます。…

TensorFlow Tutorialの数学的背景 − Vector Representations of Words

何の話かというと 本シリーズでは、これまで、CNNによる画像分類タスクを中心に解説してきました。ここでは、少し方向性を変えて、NLP(Natural Language Processing/自然言語処理)のタスクを取り上げます。Tutorialでは、Vector Representations of Words…

PRML6.4.2 Gaussian processes for regressionのメモ

基底を固定した場合の計算量 一般には、N✕N行例の逆行列計算が必要になるところが、有限個の基底を固定するとM✕M行列の逆行列計算に計算量が減少する理由を具体的な計算で確認。 Figure 6.10を再現するコード わかりやすさ優先で冗長なコードにしてあります…

「TensorFlow Tutorialの数学的背景」シリーズの目次

TensorFlowを使って、実際にコードを動かしながら、DeepLearningの仕組みを段階的に学んでいきましょう。 目次 ・No.1 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners(その1) 平面上の2種類のデータをロジスティック回帰で直線的に分類すると…

TensorFlow Tutorialの数学的背景 − Deep MNIST for Experts(その3)

何の話かというと enakai00.hatenablog.com上記の記事では、「−」「|」「+」という記号をCNN(畳み込みニューラルネットワーク)で分類することに成功しました。これを、MNISTの手書き数字画像に適用するのが今回の記事です。 使用するネットワーク ここで…

PRML Figure6.5を再現するコード

これです。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import multivariate_normal params = [(1,4,0,0), (9,4,0,0), (1,64,0,0), (1,0.25,0,0), (1,4,10,0), (1,4,0,5)] fig = plt.figure() for n in range(len(params)): (p0…

TensorFlow Tutorialの数学的背景 − Deep MNIST for Experts(その2)

何の話かというと enakai00.hatenablog.com前回の記事では、畳み込みのフィルターを固定的に手で与えて、後段の処理(特徴変数の抽出とSoftmax関数による分類)のみを機械学習で最適化するという例を紹介しました。次のステップは、畳み込みのフィルターその…

TensorFlow Tutorialの数学的背景 − Deep MNIST for Experts(その1)

何の話かというと enakai00.hatenablog.com上記の記事では、与えられたデータをそのまま分類するのではなく、分類に適した「特徴」を抽出した後、その特徴を表す変数(特徴変数)に対して分類処理をほどこすという考え方を紹介しました。今回は、とくに「畳…

TensorFlow Tutorialの数学的背景 − TensorFlow Mechanics 101(その3再び)

何の話かというと enakai00.hatenablog.com上記の記事の内容に若干の無理があったので、あらためて書き直します。 復習 enakai00.hatenablog.com上記の記事で見たように、次のように隠れユニットが2個あるニューラルネットワークを用いると、平面を2本の直線…

TensorFlow Tutorialの数学的背景 − TensorFlow Mechanics 101(その3)

注意事項 本記事末尾の「ひとりごと」にあるように、この記事は説明内容に若干(かなり?)の無理があります。参考までにこのままにしておきますが、基本的にこの記事は無視して、改めて書きなおした下記の記事へと読み進めてください m(_ _)menakai00.haten…

TensorFlow Tutorialの数学的背景 − TensorFlow Mechanics 101(その2)

何の話かというと enakai00.hatenablog.com上記の記事では、隠れUnitが2個という、世界で最もシンプルなニューラルネットワークを構成しました。これをちょこっとだけ、拡張して遊んでみます。 隠れUnitを増やす それぞれの隠れUnitは平面を直線で分割する…