Pythonではじめる強化学習 - Qiita
はじめに みなさん、強化学習してますか？ 強化学習はロボットや、囲碁や将棋のようなゲーム、対話システム等に応用できる楽しい技術です。 強化学習とは、試行錯誤を通じて環境に適応する学習制御の枠組みです。教師あり学習では入力に対する正しい出力を与えて学習させました。強化学習では、入力に対する正しい出力を与える代わりに、一連の行動に対する良し悪しを評価する「報酬」というスカラーの評価値が与え、これを手がかりに学習を行います。以下に強化学習の枠組みを示します。 エージェントは時刻 $t$ において環境の状態 $s_t$ を観測 観測した状態から行動 $a_t$ を決定 エージェントは行動を実行 環境は新しい状態 $s_{t+1}$ に遷移 遷移に応じた報酬 $r_{t+1}$ を獲得 学習する ステップ1から繰り返す 強化学習の目的は、エージェントが取得する利得（累積報酬）を最大化するような、状態
Docker、オーケストレーション機能のSwarmモードを搭載した「Docker 1.12」が正式版に
Docker、オーケストレーション機能のSwarmモードを搭載した「Docker 1.12」が正式版に Dockerは6月に行われたDockerCon 16で、Dokcer Engineに「Swarmモード」と呼ばれるオーケストレーション機能を内蔵し、外部ツールに依存せずDokcerだけでDockerクラスタをオーケストレーションできるようにすると発表しました。 そのSwarmモードを内蔵したDocker 1.12正式版がリリースされました。 Docker 1.12 adds the largest and most sophisticated set of features into a single release since the beginning of the Docker project. Docker 1.12はDockerプロジェクトが始まってから最大の、そしてもっとも洗
Jupyter事始め - Qiita
はじめに Jupyter初心者なので、AWS EC2上の環境構築方法、簡単な使い方を半年後の自分用にチラシの裏しておきます。 細かい設定はさておき、手っ取り早くEC2上にJupyter環境を構築し、Jupyter上で簡単なPython scriptを動かして、JupyterのUI操作方法の初歩を覚える所までを目標とします。Linux戦闘力が低いので、極力コピペで手順がなぞれる様に心がけます。 なお、Amazon EMRを使ってSpark Cluster上にJupyterを作りたい場合にはこちらを参照下さい。また、Jupyter Notebookは次期VersionよりJuypter Labとなり大きくUI/機能が変わる予定です。Jupyter Labの環境構築方法はこちらを参照下さい。 Jupyter環境構築 まずは、Jupyter環境を構築する手順です。 EC2の作成 Jupyterを動
データサイエンティストに向けたコーディング環境Jupyter Notebookの勧め - Qiita
データサイエンスとかけ離れた恣意的な表ですが、Jupyter Notebookを使えて損はないのは本当です。 RStudio (pythonはSpyder)もよいですが、 セクシーさ 再現性確保の観点で見るとマークダウンでコメントが残せるJupyter Notebookの方が分があります。 データサイエンティストでなくてもコーディングの過程が保存できるのでおすすめです。 Jupyter Notebookとは? Pythonには元からインタラクティブシェルがついていますが、それで物足りない人たちがIPython(Interactive Python)というインタラクティブシェルを作っていました。 IPythonの使い方より特徴を抜粋 セル指向のコーディング: セルという単位でまとめて実行できます 予約語や変数、モジュール名などのタブ補完 オブジェクトの調査: オブジェクト名に?をつけると詳細
グーグル傘下のネスト、IoTの「規格統一」でインテルやクアルコムらと合意 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
あらゆるモノをインターネットに接続させるIoT分野では、統一された規格が無いことがイノベーションの妨げになっていた。 しかし、IoTの規格を定める主要2団体が7月27日、手を組むことを発表した。グーグル傘下のネストが設立したスレッド･グループ（Thread Group）と、2月にインテルとクアルコムの提携で発足したOCF（Open Connectivity Foundation）が、互いのソフトウェアが連携することをアナウンスした。 OCFのマイク・リッチモンドは、両社のソフトウェアが担う役割は異なっており、直接競合しないと説明している。スレッド・グループが開発するThreadはデバイス同士が通信するネットワークプロトコルだ。一方、OCFが開発しているのはそのプロトコル上で動くソフトウェアだ。 アップルは独自規格HomeKitを推進 それぞれのプラットフォームの登録開発者数はThreadが
データビジュアライゼーション・ツール20選 – lab.sugimototatsuo.com
この記事はThe top 20 data visualisation toolsの原著者許諾済みの日本語訳です。 By Brian Suda on September 17, 2012 Translated by Tatsuo Sugimoto 2014年4月28日更新：オリジナル記事が以前のサイトから移転したため発生していた画像の非表示に対応しました。 わたしがもっともよくきかれる質問のひとつが、データビジュアライゼーションを始める方法についてです。このブログの先へ進むには、練習し、さらに実践し、利用できるツールを理解する必要があります。この記事では、シンプルなチャートから複雑なグラフ、地図、インフォグラフィックスまで、ビジュアライゼーションを作成するための20種類のツールを紹介しようとおもいます。ほとんどのツールは無料で利用でき、そのうちいくつかはすでにインストール済みかもしれません。
Docker、OCI やめるってよ : 革命の日々 その２
週末のTwitterの応酬が面白かったのでメモ タイトルはもちろん「桐島、部活やめるってよ」のパクリですが、わたしはこれ見たことないです。 Kelsey Hightower （GoogleのKubernetesの中の人） がまず燃料投下 There are many application platforms that support Docker images without the Docker daemon. Which one was first I have no idea. — Kelsey Hightower (@kelseyhightower) 2016年7月28日 Dockerアプリ動かすのってもうDocker純正エンジンいらないよねー もちろん（Docker CTOの） Solomon Hykes は反論 @kelseyhightower pseudo-support.
トヨタ新「86」は若者のクルマ離れを止められるか
inside Enterprise 日々刻々、変化を続ける企業の経営環境。変化の中で各企業が模索する経営戦略とは何か?ダイヤモンド編集部が徹底取材します。 バックナンバー一覧 新型「86」と多田哲也チーフエンジニア。トヨタはマイナーチェンジを契機に、更なる若年層の囲い込みを狙う Photo by Akira Yamamoto 8月1日、トヨタ自動車“肝いり”のスポーツカーがデビューする。「86（ハチロク）」をマイナーチェンジし、後期型として販売されるのだ（トヨタ社内では既存モデルを前期型と呼ぶ）。 86は富士重工業（スバル）と共同開発した小型スポーツカー。2012年に発売されて以降、世界で約16万台を販売している。過酷なことで知られる独ニュルブルクリンクのレースでの知見を商品開発に生かしており、12年には同24時間耐久レースでクラス優勝を果たすなど、名実ともにトヨタのモータスポーツを象徴す
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