<p>Original location: <a href="http://www.tensorflowbook.com/?new">http://www.tensorflowbook.com/?new</a> </p>
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DeepLearningを試し始めると, GPU環境がほしくなってくる. GPUボード積んだ自作マシンを製作するか, AWSなどのクラウドを活用するか悩むところである. そこで, まずはAWSを試してみようと思い, AWSを使っている知人に相談しすすめられたのがこの本である. 目 次 1章 クラウドの役割 2章 AWSの基本とアカウントの登録 3章 Webサーバーの構築 4章 Webアプリケーションサーバーの構築 5章 ネットワークの構築 6章 AWSのセキュリティ 7章 システム運用 8章 Dockerコンテナー実行環境の構築 他のAWSの入門書を読んでいないので比較はできないが, この本はAWSの無料利用枠を使い, 試しながら読み進めることができるので分かり易い. アカウント登録や簡単なサーバーを建てるくらいまでならネット情報でもなんとかなるのだろうが, 後半のネットワーク構成からシス
Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) は、ニュージーランドのワイカト大学で開発した機械学習ソフトウェアで、Javaで書かれている。GNU General Public License でライセンスされているフリーソフトウェアである。 Wekaのロゴ。ニュージーランドの固有種ニュージーランドクイナ (weka) が使われている。 Wekaはデータ解析と予測モデリング(英語版)のための視覚化ツールとアルゴリズムの集合体であり、その機能を容易に扱えるグラフィカルユーザインタフェースを備えている[1]。当初のWekaはJavaではなくTcl/Tkでフロントエンドを構築し、(多くはサードパーティー製の)他のプログラミング言語で書かれたモデリングアルゴリズムを実装し、C言語で書かれたデータプリプロセッサとMakefileベースの機械学習シス
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