普段のデータ分析や機械学習モデリングをやっているのでテストコードを書くことは多くなかったので、Flaskでアプリケーションを作り出すとテストをどう具体的に書いていいのかわからなかった。environmentで使えるようになったため、flaskでアプリを作ってGAEへデプロイしている。GCP使ってアプリ開発をしていて、サービスアカウントのJSONファイルを環境変数に設定することがあるが、割と雰囲気で使っているのできちんと理解したくなった。IAMも合わせて理解しようと思う。environmentからGCSへファイルをアップロードしたい。libraryが異なるので注意が必要。GAEのスタンダード環境のpython3.7を使う際に、CircleCIから直接デプロイできるようにした。SDKでデプロイするための設定をすればOK。(MLSE)の機械学習応用システム(MLS)パターン勉強会に参加してきました。Calendarに投稿した。Kubeflow前回作ったkubernetesのラズパイ包みを、Kubeflowのラズパイ包みにして、機械学習基盤のおもちゃにする。ksonnetはkubernetesをjsonnetというJSON用のDSLを使った設定ファイル管理ツールっぽい。クラスタ構築」を見つけたので本体読み始める前に必要なもの揃えて構築してみました。Pythonで復習しました。使ったのは第7章5節と6節です。キックオフシンポジウム行ってきました。mlxse.connpass.com企業の方、アカデミアの方など立場様々な方が参加されてそれぞれの視点から課題点を出されていて面白かった。昨日は分析官やっている人間が機会学習システムの課題感について全体感を把握するためにいくつか見直したけど、今日は開発プロセスや実行する組織、支える基盤についてフォーカスあてていこうと思う。機械学習システム機械学習をPoCから実際の本番環境への導入、プロダクトへの適用を考えると従来のITシステムに用いられてきた開発手法やソフトウェア工学的な手法では対応できない課題がたくさんあります。今回はクラス情報を持った画像を生成するためにVAEとGANを上手に組み合わせましたよというお話。Calenderに記事書いた。完全ランダム木をアンサンブルした学習器で、すべてのサンプルが一つずつ最終ノードに入るまで木を生い茂らせ、その深度を基にそのデータが生まれてくる確率密度を推定してやろうというもの。conv層を持つネットワークを使って、分類問題におけるラベルがグラフ構造を持っている場合に有用であろうという分類器についての話。Networks読んだ論文をアウトプットしていく。深層学習GPUマシンが使えるようになったので、Kerasで用意されているデータセットの中にcifar10があったので学習・分類してみた。Krinzhvskyさんの優勝時のモデルがベース。機械学習Kerasで選択できる最適化アルゴリズムそれぞれの違いと使い所がいまいちわからんかったので調べてみた。Adamがアルゴリズムを整理してくれているので理解しやすかった。下』を読み終えました。読んで2016-10-01CodingBatでアルゴリズム100本ノックPythonこれまでの自分のプログラミングは機械学習周辺に偏っていて、コンピューターサイエンスやったことある人間が通ってくる基本的なアルゴリズムについての知識が足りていないとの指摘を受けたので、その部分を埋めるためにCodingBatにチャレンジしてみた。Python分析する際に、次元圧縮→分類のような流れで行う場合には、scikit-learnのPipelineが便利。機械学習Sparkを触る機会が増えてきてるので、知識の棚卸しを兼ねてMLlib使ってレコメンデーションシステムを実装してみました。learningを受講していた時のコードが出てきたので、見直してみました。R時系列データの解析を二つのデータに対して実施します。基本的には、RawDataの確認、トレンドと季節性の排除、モデルのフィッティングの順にやっていきます。Rで生成したデータについて分析してみます。ROLS、特徴選択、リッジ回帰、ラッソの4つの方法でTrainデータからモデルをFittingし、Testデータを用いて、平均2乗誤差(MSE)を推定して比べるといったことをします。Machines」に入ってSVMの実装をしてみます。図7.2の再現を行うにあたり、カーネルがガウジアンカーネルが選択されているようなので、今回の実装もこれに従います。機械学習xgboostのハイパーパラメーターを調整するのに、何が良さ気かって調べると、結局「hyperopt」に落ち着きそう。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。