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データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】
Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか？ 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
DockerでGPU学習環境構築 背景 ディープラーニングでローカルPCのGPUを使った学習環境を構築した経験のある人は、一度はNVIDIAのドライバやCUDA周りでハマった経験があるのではないでしょうか？そんなバッドノウハウ（怪文章？）をまとめたQiita記事（TensorFlowでGPU学習させるためにCUDA周りではまったときの対処法）に、なんとNVIDIAの中の人(@ksasaki さん）から「Dockerを使えば…人類は幸せになれる（超意訳）」とのコメントをいただきました！ 喜び勇んで、NVIDIAのドライバをアップデートしたところ、そこには文鎮と化した起動しないLinuxマシンが…からあげのNVIDIAとの戦いは始まったばかりだ！（戦ってません） DockerでGPU学習環境構築するメリット うまく構築できればという前提で、以下のようなメリットがあります。 様々なフレームワーク
PyWeb 【Webで動作するPython実行／学習環境】
Python学習環境 PyWebはプログラムを学習する人のためのPython実行環境です。会員登録、インストール、費用不要で利用できます。 PyWeb 集合学習Verは、こちらへ。 お知らせ
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
ITやデータ分析を活用した取引の学習環境の提供に係る実証実験プロジェクト —データ分析コンペティション表彰式の開催について— | 日本取引所グループ
2021/08/13 JPX ITやデータ分析を活用した取引の学習環境の提供に係る実証実験プロジェクト —データ分析コンペティション表彰式の開催について— 2021年1月より取り組んでおります、ITやデータ分析を活用した取引の学習環境の提供に係る実証実験プロジェクト「J-Quants」（以下、「本実証実験」という。）（※）に関しまして、これまで行って参りました「ファンダメンタルズ分析データコンペティション」及び「ニュース分析データコンペティション」（以下、「両コンペティション」という。）の表彰式をオンラインで開催いたしましたので、お知らせいたします。 両コンペティションでは、株式市場を対象としたデータ分析の初学者・データサイエンスに知見のある有識者・自然言語処理の有識者等を対象者として、銘柄情報・株価情報・ファンダメンタル情報・日経電子版見出しテキストデータ・適時開示データ等の様々なデータ
MakefileでDocker+Jupyter Notebookなどの機械学習環境をスマートに扱う - CC56
先日機械学習界隈の方とDockerの話をした際、Makefileを使って機械学習環境の整備をしている人は実は少数派なんじゃないかと感じました。 機械学習で使うコマンドは引数が長く、とても覚えられるものじゃありません。暗記できていてもミスタイプしたり、tmux内とかだと折り返されて何書いてるかよくわからなくなりがち 。Ctrl＋Rとかで検索かけようとしても大体はdocker...から始まるのでタイプ数多くなりがち。 Makefile は、Docker のコマンドをいい感じにまとめやすく、jupyter notebook に使う長ったらしいコマンド jupyter notebook --port 8888 --ip="0.0.0.0" --allow-root なども簡略化できます。そういうわけで、全体的な生産性の向上に繋がると信じています。 今回紹介する Makefile は Docker
【AIアプリ開発の決定版】Colaboratory+VSCodeによる最小工数の機械学習環境構築手順の紹介 | さくらのナレッジ
こんにちは! テリーです。先日NVIDIA GTCというイベントがありました。GPUテクノロジーカンファレンスの略です。NVIDIAが進めている最新の技術と商品を紹介しているため、AI、動画、音声、その他あらゆる高速コンピューティングのトレンドを理解することができます。年々紹介する分量が増えてきていましたが、今年は特に量が多かった印象です。 さて、機械学習エンジニアやストリーミングエンジニアの諸氏におかれましては、開発環境の維持コストに頭を悩ませている方も多いことでしょう。なぜなら、あまりにも技術の進歩が激しく、去年50万円も出して購入したGPUパソコンでさえ、今年の新商品に搭載されている機能が使えないということが毎年のように繰り返されているからです。最新のGPUとパソコンを渋々買い替えている人が多いと思いますが、セットアップも中古売却もめんどくさいです。なんとかならないでしょうか? 今回
Discordで構築する（ネトゲより楽しい）オンライン協調学習環境のデザイン - Kamihira_log at 10636
5/11から大学のオンライン授業が始まった。ここまでいろんな実験や準備を重ねてきたので、「とうとうこの日が」となんだか感慨深い。全国の大学がオンライン授業実施に突入しており、それぞれでできることが模索されているのだけど、組織ごとにいろんな問題を乗り越えていかなければならない。どの大学も関係者は死ぬほど頑張っているが、それでも容赦無くトラブルは起こる。 www3.nhk.or.jp 幸いながら僕の勤務先は情報学部ということもあり、教室だけに依存しない学習環境には積極的に取り組んできた。これは同僚が優秀な方々なのも大きい。例えば松永学部長は自ら全学18000人が同時に使うシステム運用の陣頭指揮に当たっているし、教育工学が専門の望月先生は、3月末にはいちはやくオンライン授業の知見をまとめたガイドを公開し、全国の大学でひろく参照された。 www.nikkei.com 加えて、うちの場合はデジタルカ
GCP(Google Cloud Platform)でディープラーニング学習環境構築方法 背景 ようやくDockerでのディープラーニングGPU学習環境構築に成功した @karaage0703 。疲れを癒す間も無く、ディープラーニングの帝王Google社のデベロッパーアドボケイトから、新たなる天啓がくだる。 度々からあげさんの記事を引用して恐縮ですが、もしGCPを使う場合は、このあたりをまるっとイメージにまとめたDeep Learning Containersってのもあります。ポチるだけでCUDA/TF/Jupyter/その他全部入りのコンテナをGKEで動かせます。 #gcpjahttps://t.co/tszxsK6sichttps://t.co/VMo9OHBjUp — Kazunori Sato (@kazunori_279) August 7, 2020 CUDAドライバ周り、誰し
【現場の声】先生たちの奮闘の記録。オンライン授業のコツは？ 著作物は？ 学習環境は？ 今後に活かしたいエントリーを集めました - 週刊はてなブログ
COVID-19（新型コロナウイルス感染症）に関する最新情報は厚生労働省のWebサイトをチェックしてください。 新型コロナウイルス感染拡大防止のため、全国の教育・研究機関ではオンライン学習環境の導入が重要な課題となりました。2020年5月25日付で緊急事態宣言が全国的に解除されましたが、依然として先行きが不透明な状況は続いています。また、この問題は今後のオンライン学習環境のあり方についても考える大きな機会をもたらしています。 本記事では、学校・大学関係者の皆さんから寄せられた、オンラインでの授業や研究に関連する知見を集め、この数ヶ月の皆さんの奮闘を振り返ります。今後のオンライン授業について考えている先生方をはじめ、学生・保護者の皆さんもぜひ今後の検討にご活用ください。 【小学校】子どもたちにとって「授業動画」とは？ 【小中高】生徒たちの学習環境は？ 困りごとは？ アンケート調査 【大学】D
独自開発した液体に音の信号パターンを与えることで高速にAI学習する──東京理科大学と産業技術総合研究所の研究グループが、4月28日にこんな研究成果を発表した。コンピュータのみでの処理に比べて消費電力を低く抑えられ、処理も高速に行えることからエッジデバイスでのAI学習への応用が期待できるという。 ニューラルネットワークの中間層を、コンピュータの代わりに物理系の作用を使って情報処理する手法は「リザバーコンピューティング」と呼ばれている。その例として研究グループは「貯水池（リザバー）の水面に石を投げ込んで生じた波紋のパターンは、投げ込んだ石のサイズや投げ込む順序を反映することから、石の時系列情報を推測できる」と説明する。 研究グループは、生活環境で聞こえる人の声などの周波数に適した、イオン性の液体を開発。入力をパルス信号で与え、液体を通過して電流として応答する際に、電流の減衰時間に入力の特徴が反
チューリングのE2E自動運転チームの岩政(@colum2131)です。 最近、チーム内でPythonを使った開発はRyeとuvを使うことが多くなり、特に機械学習環境もRyeとuvで問題なく開発できるようになりました。社内でのオンボーディング資料としてRyeとuvの操作を整備しようと思い、このテックブログで紹介します。 1. Rye × uvとは？ RyeはPythonの包括的なプロジェクトおよびパッケージ管理のツールです。これまでもPoetryなど管理ツールはありましたが、pyenvなどPythonのバージョン管理ツールが必要でした。Ryeは、Pythonのバージョン管理からパッケージ管理を行えて、Poetry同様にpyproject.tomlの設定ファイルを使用したプロジェクト管理も可能です。 uvは非常に高速なパッケージインストーラおよびリゾルバーで、一般的なpipおよびpip-too
はじめに テックリードの柿崎です。私たちは、機械学習のパラメータチューニングを効率よく行うため、KubernetesネイティブのワークフローエンジンであるArgo Workflowsを採用しています。この記事では、その導入手順の要点を紹介いたします。 導入の目的 Argo Workflows導入以前は機械学習のパラメータチューニングを行うにあたり以下の機能を独自に実装しており、属人化していました。 パラメータ探索のアルゴリズム インスタンスのスケーリング インスタンスの稼働状況の可視化 ジョブの進行状況の可視化 これらをより柔軟に活用できるようにして、開発、更新サイクルを早めていくことが導入の目的です。 前提条件 Kubernetes(EKS)はすでに構築済みであること Kubernetes、Helmについての基本的な知識があること Argo Workflowsの基本的な知識があること K
GPT-neoxの学習用にマルチノード並列学習環境を整えた with DeepSpeed - ABEJA Tech Blog
1. はじめに 2. 並列学習環境を調べる 並列学習方法を調べる ネットワーク、コンピューティング周りを調べる 3. インフラ環境を構築する コンパクトプレースメントポリシーの作成 Compute Engine を起動する (Fast Socket と gVNIC を利用する) 4. まずはシングルノードで動かす 5. 次はマルチ環境で動かす w/ Docker リポジトリをクローン ssh/config を作成 authorized_keys を作成 hostfile を作成 Docker を build 6. つまずいたポイント 学習途中に出力したファイルを再利用するのでNFSが必要に NFSのリージョンを間違えて速度が出なかった 大量のGPUの調達はリソースを確保できないかもしれないので要サポート確認 コンパクトプレースメントポリシーは邪魔になりそうだった 7. 結果 8. まとめ
この記事はRust Advent Calendar 2021の23日目の記事です。 Rustで機械学習をやってみたいという方は少数派かもしれません。PythonやRの環境が圧倒的過ぎて他の追随を許さないからです。しかしそれがタダで手に入るとなったらいかがでしょうか？ ブラウザだけでどこでも利用できるRustの機械学習環境をクラウド上に持てるのであれば試す価値があるかもしれません。本記事ではAmazon SageMaker Studio Labを利用して、無料でRustの機械学習環境を作る方法にチャレンジします。 はじめに 本記事ではAmazon SageMaker Studio Labを利用して、Rustの機械学習環境を構築する試みを紹介します。無料のJupyterLab環境をRustで利用しようという狙いです。 単にJupyter Notebookの環境が欲しいだけならVisual St
ゆるふわIAM userのadmin権限を奪ってみた（AWSセキュリティ学習環境構築ツールCloudGoatのご紹介） | DevelopersIO
前提条件 CloudGoatを使用するためには下記の環境が必要です。 公式サイト等を参照しインストールしてください。 Linux or MacOS. Windows is not officially supported. Argument tab-completion requires bash 4.2+ (Linux, or OSX with some difficulty). Python3.6+ is required. Terraform 0.12 installed and in your $PATH. The AWS CLI installed and in your $PATH, and an AWS account with sufficient privileges to create and destroy resources. 初期設定 Quick Startを参照
相次ぐ図書館の休館 COVID-19（新型コロナウイルス感染症）感染拡大に伴い、各地で公立図書館の閉鎖や営業時間の短縮措置が取られています。特に非常事態宣言が出た都市部の図書館では、長期間の休館を余儀なくされているところも少なくありません。 長引く休校や外出自粛要請の中で学習や調査のインフラである図書館が閉まると、どのような影響が生じるのでしょうか。 教育のインフラがないとどんな困りごとが起きる？ 図書館の状況 図書館検索アプリ「カーリル」の調査によると、2020年4月9日18時までの段階では、カーリルの検索対象となっている公立図書館・公民館図書室など1409館のうち、650館が休館を発表しています。うち千葉県、大阪府、東京都、福岡県の休館率は100%でした。 休館中、Webや電話によるレファレンスや郵送による貸出・返却・複写サービスなどで対応しているところもありますが、図書の返却ポストを
前書き こんにちわ。 今日も自分のやりたいことはある程度終わったので記事を書いていこうと思います。 昨日の記事で家で集中して仕事や勉強に取り組むことを紹介しました。 www.tommyj1105.xyz それがこちらの記事なのですが、今回はこの続きこのような形で自宅でより集中して仕事・勉強ができるようになる環境の作り方を書いていこうと思います。 家で集中できないからと言って仕事や勉強をしに外出するのは絶対にやめてください 最近のニュースで在宅勤務になっているのも関わらず家で集中できないからといって、カフェや近くの学習スペースに人が集まっているというのを目にしました。 果たしてこれは本当に正しいのでしょうか。 3密を防ぐための在宅勤務なのに別のスペースで密を作ってしまっては全く意味ないですよね。 これは営業しているパチンコ店に客が集中していることにも言えるのですが、やっぱりできるだけ外出しな
■イベント プロダクトマネージャーLT Night 〜PMの育成・目標設定・評価どうしてる？〜 https://pmhub-findy.connpass.com/event/314178/ ■発表者 Sansan事業部 プロダクト室 川瀬 圭亮 ■おすすめの書籍 ・完全無欠の問題解決―――不確実性を乗り越える7ステップアプローチ https://www.diamond.co.jp/book/9784478112243.html ・入門 考える技術・書く技術――日本人のロジカルシンキング実践法 https://www.diamond.co.jp/book/9784478014585.html ■プロダクトマネジャー 採用情報 https://media.sansan-engineering.com/pdm
昨日、「分からない」と「分かる」と「できる」の間にはそれぞれ溝があるという話を書きました。 selfmanagementforkids.hatenablog.com この記事に、大好きなブロガーのガネしゃん (id:yu_me_po-lly)さんから 研究職ママさん、おはようございます！ いつもありがとうございます！！ 参考になるかは分からないのですが さらっと読んで下さいね(#^.^#) 娘は現在中２で学年ではトップです。 中1から塾に通い出しました。 勉強しなさいと言った事はないのですが、小学生の頃から学校の宿題はきっちり自主学習していました。 私が思う娘の勉強法で良かったと思っているのは「人に教える」という事です。 小学生の頃、同じクラスでも、「ある程度分かってる子」「全く分かってない子」それぞれのタイプの子を前にしてその子にあった教え方を自分なりに考えて教えるというやり方をしていま
ゲーミングPCで機械学習をして、CPU/GPUの性能の違いをColaboとも比較してみた話【Windowsの機械学習環境構築手順決定版。TF2.0対応】 - Qiita
ゲーミングPCで機械学習をして、CPU/GPUの性能の違いをColaboとも比較してみた話【Windowsの機械学習環境構築手順決定版。TF2.0対応】PythonGPU機械学習Anacondacolaboratory ひとことで言うと 格安ゲーミングPC(Windows)を購入して、 Anacondaの仮想環境でCPU/GPUを切り替えられるようにして、 Tensorflow-GPU(v2.0)のコードを動かして、 ColaboratoryのCPU/GPUも含めた４パターンで、 性能比較をしてみたよ。 性能比較結果とWindows版環境構築手順をまとめておくね。という記事。 機械学習にはGPUが有効だよ、ってよく聞く ゲーミングPCにはGPUがある、そして最近安い ⇒ ゲーミングPCのGPUを機械学習に使ってみよう！ ということで、Windows上でのGPU環境構築を実施したが、 ハマり
（3/20更新）Kohya版LoRA学習環境 簡単スタンドアローンセットアップ（※bmaltais氏の『Kohya's GUI』の導入）｜niel
ただ、あまり好ましい方法ではないので、本家に大きなアップデートがあった時は新規に再導入してみてください。また、元の環境を残したまま導入したい時は、新規に導入するほうのフォルダ名（kohya_ss_webui）を別の名前に変更してください。 Kohya氏の公式リポジトリ https://github.com/kohya-ss/sd-scripts たまに確認してみましょう■高速化オプションRTX 30X0/40X0 をお持ちの方はさらに学習速度を上げることができます。公式によると4090でほぼ50%UPとのこと。 まずは以下より必要なファイルをダウンロードします。 CUDNN 8.6 https://b1.thefileditch.ch/mwxKTEtelILoIbMbruuM.zip 解凍すると、中からcudnn_windowsというフォルダが出てくるので、これをkohya_ssフォルダの
治安が良い地域ターラックでホームステイ感覚のフィリピン留学。もちろんマンツーマンレッスン！少人数制でアットホームな雰囲気だから英語学習初心者にも安心オススメ! 優秀な講師による 充実したマンツーマンレッスンが受けられます! アナタの英語力が小中学生レベルだったらもういっそのこと小学校に留学しちゃいませんか？ 英語の基礎を身に付けたいと考えている、英語学習初心者、初級者、中級者の方には特に効果的だと考えられるフィリピン留学APSEの他にはない特殊な英語学習環境を紹介します！ 今はまだ英語のレベルが初心者、もしくは初級者だけど、フィリピン留学をして大丈夫？ 今はまだ全然英語が話せないけど大丈夫？ 今はまだ全然英語が聞き取れないけど大丈夫？ 今はまだ私の英語力は小中学校レベルかもしれないけど大丈夫？ 不安なことや心配なことはたくさんあると思いますが、そんなの関係ありません！ 誰でもはじめは初心者
PyWeb 【Webで動作するPython実行／学習環境】
無料、会員登録不要、インストール不要で利用できるプログラミング言語Pythonの実行／学習環境です。Python学習をWeb上で、時間・場所を選ばずにできます。
公務員から未経験でエンジニアとして転職をした臺（ダイ：@kenkentarouu）さん。狭き門と言われる30歳を過ぎてから育休中に子育てをしながらRailsのプログラミングを学び無事転職を果たせた理由を聞きました。 RUNTEQの学習カリキュラムをなかなか進められなかった経験やリモート学習の進め方、基礎から応用まで体得したエピソードも。実際の就職活動の苦労や年齢による壁を感じてキャリアチェンジを迷っている方、公務員などの堅い職業に不満と不安をいただいている方へのメッセージを語ってくれました。【プログラミングスクールRUNTEQ卒業生インタビュー vol.6】※RUNTEQ学習期間は19年9月-20年2月の6ヶ月間 妻にパソコン教室に行くと勘違いされた・・・ Q. Webエンジニアを目指そうと思ったきっかけは何ですか？ 公務員をしていた時に社内の連絡掲示板を作ったことがきっかけでした。 初め
東京とそれ以外の道府県における学習環境格差について都道府県別に図書館と博物館の数をビジュアライズして論じる2019-09-21 以前から、日本国内において東京とそれ以外の地域では学習の環境に大きな違いがあるという持論を持っています。現代ではネットを利用することで地理的な制限無しに様々な情報を得ることが出来るようになりましたが、博物館・科学館・美術館のような文化施設は東京に偏在しているように感じます。東京に住みそれらへの平易なアクセスを得るというのは、学習環境としては大きなアドバンテージではないでしょうか。 しかし、ただ印象論だけで語っていても説得力を持たないので、政府統計から信頼できるデータが簡単に得られた、図書館と博物館の数についてビジュアライズをしてみることにしました。 方針 実際のところ、この手の統計では単位人口当たりの施設数を論じることが多いですし、例えば「人口 10 万人あたり
EdTechZineオンラインセミナーは、ICTで変わりつつある教育のさまざまな課題や動向にフォーカスし、最新情報をお届けしているWebメディア「EdTechZine（エドテックジン）」が主催する読者向けイベントです。現場の最前線で活躍されているゲストの方をお招きし、日々の教育実践のヒントとなるような内容を、講演とディスカッションを通してお伝えしていきます。
最近気になるLoRAという学習方法。 DreamBoothである程度やりたいことはできていたけれど、もっと良い方法だとしたら試してみたい。 そう思って手をつけたけどなかなか上手くいきませんでした。 しかしKohya GUIというツールを知った結果ようやく成功。 その手順を共有します。 LoRAとDreamBoothの違い画像生成モデル、かつ利用者視点での話で書くと、 「短時間、低VRAMで絵柄の追加学習ができ、ファイルサイズも少ない学習手法」 です。あくまでDreamBoothとくらべて。 学習後のファイルLoRAの学習済みファイルは百数十MB。 これを画像生成時に追加で読み込ませ、アドインのような感覚で既存モデルの絵柄に追加要素を流し込めます。 その学習済みファイルはほぼ学習画像で構成されているようで、とても強く反映されます。そのためPromptで強度を調節しながら適用します。 凝縮され
EdTechZineオンラインセミナーは、ICTで変わりつつある教育のさまざまな課題や動向にフォーカスし、最新情報をお届けしているWebメディア「EdTechZine（エドテックジン）」が主催する読者向けイベントです。現場の最前線で活躍されているゲストの方をお招きし、日々の教育実践のヒントとなるような内容を、講演とディスカッションを通してお伝えしていきます。
この記事はセーフィー株式会社 Advent Calendar 2022 の18日日目の記事です！ セーフィー株式会社でクラウドカメラ向けの画像認識の開発エンジニアをしています。 この記事では普段の業務から離れて、コンピュータサイエンスの分野では古典的名著と言われている「計算機プログラムの構造と解釈」（以下SICP）の学習を行うためのScheme環境として、Calysto Schemeを紹介したいと思います。 Calysto Schemeとは SICPを読むにあたってScheme環境を準備する必要があります。今回紹介するCalysto SchemeはScheme環境のひとつで以下の特徴があります。 Jupyter Notebook上で動作し、対話的にコーディングを行うことができ、数式も含めて1つのNotebookとして保存できる Visual Studio Code上で開発することできる P
こんにちは。IT基盤部の片山です。 DeNAが提供するヘルスケア系サービスのインフラを担当しています。 今回は機密データを扱う機械学習環境の構築について紹介します。 はじめに あるプロジェクトにおいて、提供されるデータの機密性が非常に高く、十分なセキュリティを担保した環境を構築したいという相談を受けました。 要件は以下の通りです。 共同研究者より提供されるデータを元にした機械学習プログラムを実行する プログラムは遠隔地にあるサーバで実行する 作業はプロジェクト専用の端末を用いる Windows端末の場合、管理者は利用者とは別にすること セキュリティルーム(*1) を用意し、本プロジェクトで利用するサーバへのアクセスは、セキュリティルーム内の専用端末からssh,httpsのみ許可する。 https は Jupyter Notebook で使用 (社内 github リポジトリ等)外部ネットワ
RISUきっずを導入して一か月以上が経過しました。 息子の進捗状況はというと、幼児コースを終了し小学生コースに進んでいます。 幼児向けが『RISUきっず』、小学生以上が『RISU算数』です。 過去記事にRISUきっずを実際に使った感想を書いているので、お子さまの算数の力を伸ばしたいと思っている方、興味がありましたらこちらからお願いします。 クーポンもご紹介しています。 youji-kyouiku.hatenablog.com 学習環境 勉強時間 リビング学習 文章問題の苦手を克服 ポイントでプレゼントが貰える 解説動画が届く まとめ 学習環境 勉強時間 RISUきっずの時は、問題が比較的優しかったせいか息子はどんどん進み、時間を見つけては自発的にやっていました。 その間に私は家事をしたり娘の世話をしており、勉強の進捗状況は保護者宛に届くメールで把握していました。 しかしRISU算数(小学生
Docker Composeを用いたHPC学習環境の構築(C, Python, Fortran) - Qiita
Docker Composeeを用いた環境構築 環境構築に使用するDockerfileとdocker-compose.ymlを以下の様に作成します。Docker Composeは本来複数のコンテナを起動し、コンテナ間でネットワークを構築する環境構築に便利なアプリケーションですが、筆者の場合Makeの様な使い方をしていることが多い様に思います。Dockerfileは一部過去の公式コンテナイメージの中身を参考に作成しました。cuDNN、PyCUDA、OpenCL、PyOpenCLはNVIDIA HPC SDKには含まれていない為、CUDA10.1版の公式コンテナイメージをベースにインストールする方法を採用しています。また、コンテナにSSHでログイン出来る様に、ログインパスワードをビルド時に引数として渡して設定出来る様にしています。 2020/9/21追記: 今回の構築では、最終的クライアント端
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【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
DockerでのディープラーニングGPU学習環境構築方法 - Qiita
データサイエンス初学者向け学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」が公開
登録不要・無料のPython学習環境「PyWeb」にWebアプリ（CGI）実行機能が追加／HTML/CSSでWebフォームを作って、Pythonプログラムと連携
Web上の無料「Python」実行・学習環境「PyWeb」の集合学習Verがリリース／プログラミングを団体で学習する時に学習者を適切にサポートできる機能が追加
GCPでのディープラーニング学習環境構築方法 - Qiita
“液体”でリアルタイムAI学習 環境音に最適化、低消費電力でエッジデバイス応用に期待
Rye × uvでPython環境と機械学習環境を整える
Argo Workflowsを使った機械学習環境の構築手順 - アダコテック技術ブログ
無料でRustのJupyterLab機械学習環境を作る in AWS
閉鎖される図書館……学習環境の確保はどうなる？ 小中高は家庭の教育負担が増大、大学院生は「生存にかかわる」
Web上の無料「Python」実行・学習環境「PyWeb」スマホ版からクラウドドライブへアクセス可能に／会員登録不要でWebブラウザーからいつでも利用できる
コロナ自粛中に自宅で集中するための学習環境の作り方を解説します - 投資家Z
チームでロジカルシンキングに改めて向き合っている話 〜学習環境と実践⽅法〜
子どもに合わせた学習環境 - 研究職ママの子育ち日記～子どもの学び方を考える～
特に初心者、初級者、中級者にマッチするフィリピン留学APSEの学習環境とは？
30代で公務員から未経験エンジニア転職 育休中の学習環境とは | RUNTEQ - 公式ブログ｜未経験からWebエンジニアへ RUNTEQ BLOG
東京とそれ以外の道府県における学習環境格差について都道府県別に図書館と博物館の数をビジュアライズして論じる
「paizaラーニング 学校フリーパス」――オールインワンの本格的なプログラミング学習環境を学生向けに無料開放
StableなLoRA学習環境がローカルマシンでもできるKohya’s GUIの設定方法 | 徒労日記
アシアル、茨城県「プログラミング・エキスパート育成事業」に、プログラミング学習環境を提供
Pythonエンジニアのための「計算機プログラムの構造と解釈」学習環境 - Qiita
機密データを扱うセキュアな機械学習環境の構築 | BLOG - DeNA Engineering
【RISUきっず/算数】下の子がいる時の学習環境 - ☆お家で楽しく先取り幼児教育☆
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