Pythonではじめての機械学習～scikit-learn、tensorflow | | Scimpr Blog
勉強しているところなので、間違っている箇所もあるかもしれません. 機械学習は、高度な数学知識を使って、多数のデータから、有用な特徴を算出するいくつかのアルゴリズムを使った技法のことをいう. 例えば、ニューラルネットワークを使った深層学習は、機械学習の一分野である. 集合知プログラミングは、そんな機械学習のサンプルがたくさんある書籍だったけど、もうさすがに古い内容かも. anacondaanacondaは、Pythonの主要なライブラリをパッケージしたオープンデータサイエンスのプラットフォーム. だいたいこれをインストールしておけば、環境が整う. Anaconda jupyterjupyterは、インタラクティブなプログラミング言語の実行環境. PythonやRなどのインタラクティブ実行環境Jupyter Notebookをインストールする
Cloud TPUの使いどころガイドライン - Qiita
TPUもリリースされ、CPU, GPU, TPUをどういった時に、何を基準に使い分ければよいのかと思っていたら、以下に記載されていることだったのでメモ。 https://cloud.google.com/tpu/docs/tpus Cloud TPUは特定のワークロードに最適化されているので、機械学習のワークロードによってはCompute EngineのインスタンスでCPUやGPUを使用した方がよいケースがある。一般的には、どの環境を選択すべきかは以下のガイドラインに従えばよい。 CPU 柔軟性があるプロトタイプを素早く作る必要がある場合 モデルのトレーニングに時間がかからないような単純なモデル 小さなモデル C++で記述されたカスタムTensorFlow operationが大部分を占めるモデル 利用可能なI/Oやホストのネットワークバンド幅が制限されているモデル GPU TensorF
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