機械学習システムの設計に関して、今回は要件定義をするにあたって重要なポイントをまとめます。また、ML目標の決め方やMLアルゴリズムを簡単に紹介しています。
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機械学習システムの設計に関して、今回は要件定義をするにあたって重要なポイントをまとめます。また、ML目標の決め方やMLアルゴリズムを簡単に紹介しています。
Django を ECS with Fargate に Deploy しているようなアプリケーションがあり、Django の ECS task には ALB が紐付いていている状況を考える。 TargetGroup はつながっている先のサーバーが動作しているかどうかをテストして Healthy or Not を判断するような仕組みで、はじめはこの確認先を静的なファイル /health_check.html で運用しようと思っていたのだけれど、ふとこれを動的に生成するページに変更するとステータスコード 400 が帰ってくるため health check に失敗するようになった。 ちなみになんで動的なページにしたいかというと静的ファイルだと nginx で止まってしまうので Django の処理まで到達させたい、という気持ちがあったためである。具体的には nginx の config には以下
本ブログは、混合ガウス分布を題材に、EMアルゴリズムという機械学習界隈では有名なアルゴリズムを丁寧に解説することを目的として書いています。 また、この記事は、「数学とコンピュータ Advent Calendar 2017」の24日目の記事です。 そして長いです。 1. はじめに 観測した確率変数 $X$ をよく表現する、モデル $p(x|\theta)$ のパラメータを求めることが確率分布の推定ではよく行われます。つまり最尤法ですね。より複雑な分布になるとその分布の構造に潜在変数(Latent Variable) $Z$ があると仮定してモデル化を行うと、シンプルな組み合わせで $X$ の分布を表現できることがあります。今回扱う混合ガウス分布もその一つです。 のちに説明しますが、データセットの種別を完全データ集合と不完全データ集合に分けた場合、不完全データ集合に属するようなデータセットはデ
学んだことサマリ パターン認識において必要な基礎知識を体系的に学べました。 また、数式アレルギーを克服には至りませんでしたが、「時間をかければ数式も読み解ける」くらいのレベルに達することができました。今まで避けていた数式を理解できるようになったのは大きいです(少なくても満足感としては)。これで、わからないことがあった場合にでも時間かければ理解できるだろうという見込みが立ちます。 数学と機械学習の前提知識 数学と機械学習が入り混じっていますが、以下の勉強をしていた状態で臨みました。大学は文系卒で数学苦手です。ここにたどり着くまで長すぎ。 高校数学復習と大学基礎レベルの数学(微積・統計・線形代数)勉強 「統計学入門 (基礎統計学)」で統計基本を勉強 「Rによるやさしい統計学」でR言語を使いながら統計基本を勉強 「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」で機械学習と数学を勉強 ディー
しゃく @shakunone 3年前。突然の取引停止。「今後はコストの安い海外でつくるよ。もう高い日本製はいらないから。」あまりに急で一方的。見込んでいた受注も0に。あわてて仕事をさがし、頭をさげ、お金をかき集め、大ピンチを首の皮一枚でしのいだ。そして今年4月。上海がロックダウン。その時、TELが鳴りました。 2022-05-13 06:21:00 しゃく @shakunone 電話の相手は、まさかの”元”お取引先。「モノが作れず商売にならない。急遽、日本の工場に作らせようと探してるけど、たったの3年で職人がいなくなってる。困った時こそ”お互い様の気持ち”が大事でしょ。ウチの仕事、優先してやってもらえる…よね?」すこしの沈黙のあとの回答が、超どストレートで… 2022-05-13 06:29:55 しゃく @shakunone 「お断りします。3年。コロナで苦しくても、”お互い様の気持ち”
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