くりらじ静岡局から、技術屋目線で技術情報を追いかける番組をお届けします。
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コンテンツは regonn&curry によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、regonn&curry またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作権で保護された作品をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal。
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35. 機械学習プラットフォーム
Manage episode 235153871 series 2436384
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Scrapbox
お題
強化学習ロジックをDQNからRainbowに変更した
- 価値ベースのアルゴリズム
- 学習をしているけど、アルゴリズムが複雑になった分、レイヤーが増えたりしてGPUのメモリが足りなくなってトレーニング途中で失敗する状態で困っている。
- 機械学習におけるGPU memory error の呪いを解く方法 with Chainer - Qiita 上手いことGPUのメモリを調整したい
- カレーちゃんもGPU関連でこういう時どうしてる?
- (currypurin)Kerasでしか学習したことがなくて、batch sizeを調整しています
- 過学習しているだけっぽい?(とりあえず取引の勝率)
- とりあえず愚直にデータ数増やす予定
リスナーからのコメント
- Alpacaの人がChainer meetupで運営側にいたと思うけど、前回参加の時には自動売買ハマってなかったので特に話したりはしなかったのが悔やまれる
- 現在の日本ではサービスが利用できないはず、米株とかだけ?
- 以前読んだ内容だと自分で買いのタイミングをチャートから複数トリミングして、学習させるUIだった気がする
- 画像認識で買いか売りかのシグナルだったので、自分としては、シグナルだけでなく、どれだけホールディングするかの学習も含めてやりたかったので、強化学習にしてみた。
今週のtips
- KaggleをするのにGCP(Google Cloud Platform)を使う方法
- わかりやすいqiitaの記事があり、使ってみたらとても簡単だった。
- 現状特徴の作成にのみ、GCPを使っているの。
- Anacondaを入れて、ストレージをマウントして、kaggle apiでデータをダウンロードするくらいで、特徴を作り始められる。
- 大きなデータのコンペや画像コンペの場合は、今後も使っていきたい。
- いつも使うdockerも整備しておくと更に捗りそう
今週と来週でプラットフォーム調査のイベントを開催
- 新しくなったMicrosoftのブロックベースのサービスを実際にやってみる
- ludwig
- デモンストレーションでコードを書かずにKaggleへ挑戦
- パワポのデザインアイデアという機能でスライド作ってる
- 複数のデザイン候補を提供してくれる
JuliaをWSL上で動かしてGPUを使えるようにした
- 前回PythonでGPU使えるようになったので、Juliaでも同じやり方でできるかなと試したらできた
- Windows側にJuliaをインストールして、WSLで julia.exe を実行するようにする
- GANはこれというフレームワークのようなものはなく自分でレイヤーを作っていくので、JuliaのFlux.jlでいいかも
量子コンピューターの本が出た
- いちばんやさしい量子コンピューターの教本 人気講師が教える世界が注目する最新テクノロジー 「いちばんやさしい教本」シリーズ
- 毎度おなじみBlueqat
- 「Blueqat」(量子ゲート型)と「Wildqat」(量子アニーリング型)を使い、簡単な問題を解く手順も解説されている
- どうディープラーニングに活用されていくかなどの説明もあって、ばりばりのエンジニアというよりは、少しビジネス書の傾向が強い
Pythonで機械学習入門: 深層学習から敵対的生成ネットワークまで | 大関真之
今週のkaggle
- 地震コンペ
- 50位近辺で停滞している
- 新しいKernelコンペが始まった
- Instant Gratification -A synchronous Kernels-only competition-
- これまでのKernelコンペ・2ndstageがあるコンペの課題だった、コンペ終了後に結果が出るのが遅い、2nd stageでエラーがでてしまうとスコアなしになってしまうという課題に対応したという実験コンペ
251 つのエピソード
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お題
強化学習ロジックをDQNからRainbowに変更した
- 価値ベースのアルゴリズム
- 学習をしているけど、アルゴリズムが複雑になった分、レイヤーが増えたりしてGPUのメモリが足りなくなってトレーニング途中で失敗する状態で困っている。
- 機械学習におけるGPU memory error の呪いを解く方法 with Chainer - Qiita 上手いことGPUのメモリを調整したい
- カレーちゃんもGPU関連でこういう時どうしてる?
- (currypurin)Kerasでしか学習したことがなくて、batch sizeを調整しています
- 過学習しているだけっぽい?(とりあえず取引の勝率)
- とりあえず愚直にデータ数増やす予定
リスナーからのコメント
- Alpacaの人がChainer meetupで運営側にいたと思うけど、前回参加の時には自動売買ハマってなかったので特に話したりはしなかったのが悔やまれる
- 現在の日本ではサービスが利用できないはず、米株とかだけ?
- 以前読んだ内容だと自分で買いのタイミングをチャートから複数トリミングして、学習させるUIだった気がする
- 画像認識で買いか売りかのシグナルだったので、自分としては、シグナルだけでなく、どれだけホールディングするかの学習も含めてやりたかったので、強化学習にしてみた。
今週のtips
- KaggleをするのにGCP(Google Cloud Platform)を使う方法
- わかりやすいqiitaの記事があり、使ってみたらとても簡単だった。
- 現状特徴の作成にのみ、GCPを使っているの。
- Anacondaを入れて、ストレージをマウントして、kaggle apiでデータをダウンロードするくらいで、特徴を作り始められる。
- 大きなデータのコンペや画像コンペの場合は、今後も使っていきたい。
- いつも使うdockerも整備しておくと更に捗りそう
今週と来週でプラットフォーム調査のイベントを開催
- 新しくなったMicrosoftのブロックベースのサービスを実際にやってみる
- ludwig
- デモンストレーションでコードを書かずにKaggleへ挑戦
- パワポのデザインアイデアという機能でスライド作ってる
- 複数のデザイン候補を提供してくれる
JuliaをWSL上で動かしてGPUを使えるようにした
- 前回PythonでGPU使えるようになったので、Juliaでも同じやり方でできるかなと試したらできた
- Windows側にJuliaをインストールして、WSLで julia.exe を実行するようにする
- GANはこれというフレームワークのようなものはなく自分でレイヤーを作っていくので、JuliaのFlux.jlでいいかも
量子コンピューターの本が出た
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- 毎度おなじみBlueqat
- 「Blueqat」(量子ゲート型)と「Wildqat」(量子アニーリング型)を使い、簡単な問題を解く手順も解説されている
- どうディープラーニングに活用されていくかなどの説明もあって、ばりばりのエンジニアというよりは、少しビジネス書の傾向が強い
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今週のkaggle
- 地震コンペ
- 50位近辺で停滞している
- 新しいKernelコンペが始まった
- Instant Gratification -A synchronous Kernels-only competition-
- これまでのKernelコンペ・2ndstageがあるコンペの課題だった、コンペ終了後に結果が出るのが遅い、2nd stageでエラーがでてしまうとスコアなしになってしまうという課題に対応したという実験コンペ
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