ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita
ロボットから自動運転車、はては囲碁・将棋といったゲームまで、昨今多くの「AI」が世間をにぎわせています。 その中のキーワードとして、「強化学習」というものがあります。そうした意味では、数ある機械学習の手法の中で最も注目されている(そして誇張されている・・・)手法ともいえるかもしれません。 今回はその強化学習という手法について、基礎から最近目覚ましい精度を出しているDeep Q-learning(いわゆるドキュン、DQNです)まで、その発展の流れと仕組みについて解説をしていきたいと思います。 本記事の内容をベースに、ハンズオンイベントを開催しました(PyConJPのTalkの増補改訂版) Pythonではじめる強化学習 OpenAI Gym 体験ハンズオン 講義資料の方が図解が豊富なので、数式とかちょっと、という場合はこちらがおすすめです。 Tech-Circle #18 Pythonではじ
Go言語でのCI環境構築 - Preferred Networks Research & Development
PFNの柏原です。Go言語製のソフトウェアのCI(Continuous Integration, 継続的インテグレーション)環境の構築方法（導入方法）について解説します。想定としてはgithub上にホストしているOSSプロジェクトのソースツリーをCIの対象とします。OSSのpublicリポジトリなため、無料で使えるサービスを利用対象とします。 紹介する各CIサービスすべてでGo言語を扱えますが、まず最初にサービスを利用する上で各サービスについて結論から述べます。その後、各CI環境（OS、Goバージョン）、設定ファイルの例を説明します。 今回はTravis CI、CircleCI、Codeship、AppVeyor の4つのサービスを紹介します。 結論から 結論から書きますと、Linux, OS X, Windowsの各種OSプラットフォームで同時にCIを動かしたいなら、Travis CI(
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する - Qiita
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境、具体的にはNumpy/Scipy/scikit-learnを導入する手順について解説します。 なお、環境はPython3ベースを想定しています。 Minicondaベース(推奨) 機械学習系のパッケージはコンパイルが面倒なものが多いため、コンパイル済みバイナリをインストールできるconda(Miniconda)での環境構築を推奨します。 まずはPython本体(Python3想定)、パッケージ管理ツールであるpip、仮想環境を作成するvirtualenv、といった基本的な環境の構築を行います。 ※virtualenvについては今回(condaを使う場合)は不要ですが、Pythonで開発を行うなら入れておくべきパッケージなので併せて入れておきます。 Mac/Linux デフォルトのPythonと分けてインストールするため、pyenvを利用しま
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