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
LPI-Japan、「Linux標準教科書Ver2.0.0」の提供開始を発表 ～CentOS6.3ベースへの更新やEPUB形式での提供など学習環境の変化に対応～｜IT資格といえば LPI-Japan | LinuC/OSS-DB/HTML5/ACCEL/OPCEL
LPI-Japan、「Linux標準教科書Ver2.0.0」の提供開始を発表 ～CentOS6.3ベースへの更新やEPUB形式での提供など学習環境の変化に対応～ OSS/Linux技術者認定機関として「Linux技術者認定制度（以下：LPIC）」および「OSS-DB技術者認定制度（以下：OSS-DB）」を実施する特定非営利活動法人エルピーアイジャパン（以下：LPI-Japan、東京都千代田区、理事長 成井 弦、www.lpi.or.jp ）は、「Linux標準教科書Ver2.0.0」の提供開始を発表いたしました。 「Linux標準教科書」（以下、本教材）は、多くの教育機関からのLinuxを基礎から学べる教材を求める声に応え2008年9月よりLPI-Japanが無償提供しているLinux教育教材です。 既に、多くの教育機関や企業教育で活用されており提供開始より、20万件のダウンロード実績を持
はじめに Hadoopを使って大規模データを蓄積し分析するのは、もはや当たり前になってきた昨今ですが、大規模データ分析の環境を試すのは、なかなか難しいというのが現状です。確かに、Hadoop単体やSQLエンジン単体なら、Amazon EMRやGoogle BigQueryなどを使うことで体験することは可能でしょう。しかし、大規模データの分析基盤では以下のようなことを行っていく必要があります。 RDBMSからデータをHadoopにインポートする SQLを使って、大規模データを高速に分析する アクセスログなどの大量の非構造化データを分析する 大量のデータに対し、リコメンドに利用するための高度な分析処理を行う 大量のデータを全文検索できるようにする これらすべてを試す環境を構築するのは、たとえクラウド環境を使ったとしても困難です。また、（検証環境としては）意外と高額な費用がかかってしまい、永続化
最新版にアップデートしました。 古くなっていたところなど多数あったので、アップデートして所属のテックブログとして投稿しました。よろしければこちらをまずは参照ください。 このページは、残しておきます。 機械学習の環境構築のために今更ながらDocker入門 最初に、この記事の対象者は、私のように趣味で機械学習しているエンジョイ勢や学生さん、初心者が対象です。インフラなど本職での運用などは全く想定しておりませんので、ご承知おき下さい。詳しい方は色々教えていただけると嬉しいです、それか生暖かく見守っておいて下さい。 というわけで、今更ながら機械学習の仮想環境としてDockerがとても優秀であることに気づいたので、Dockerに入門してみました。Dockerは何か？という基礎的な解説は、以下のさくらインターネットさんの記事が非常に分かりやすかったので、以下参照下さい。 仮想環境に関しては、Virtu
![Docker入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7b11ffcf9f4021aa000a4e241f26e517441fe138/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190516%2F20190516000848.png)
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
（ ↑ 引きこもりながら自宅で密かに使っていた放送大学のテキストｗ） 数日前にTwitterで某有名大学の教授が放送大学（＆学長）に対する失言をした件を発端に、私のTL上でも放送大学に関する話題が急に増えてビックリしています。 実は私も生涯学習（＝ほぼ趣味）の一環として放送大学に在学中でして、ちょうど学習環境が急激に良くなったことをブログに書こうと思っていたところでした。ちょうどよいタイミングなのでまとめてレビュー（？）を書いていこうと思います。 【 入学したきっかけと他大学での既修得単位認定について 】 私が放送大学に入学しようと思ったのは約5年ほど前。一旦は興味を持って願書を取り寄せたものの、その時は卒業証明書などの書類郵送が面倒で放置してしまい、忙しくなってうやむやに。 その後リーマンショックで仕事が減り、時間ができたので「不景気の時こそ空いた時間を学習に使おう」と、2年前の今頃に手
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
概要 MacでPythonの管理と機械学習環境構築の備忘録です。 2015年2月版です。 簡単にまとめるとこんな感じです。 パッケージ管理システム : homebrew Pythonの導入・管理 : pyenv 機械学習ライブラリの構築 : Anaconda 前回は結構めんどくさかったのですが、各ライブラリのバージョンアップのお陰でかなり簡単にインストールできるようになりました。 前準備 バージョン管理システムはhomebrewを使います。 パッケージ管理システムとは、ソフトウェアをまとめて管理(インストールやアップデート、削除等)するためのソフトです。 homebrewについては次の解説が参考になります。 公式 Homebrew — The missing package manager for OS X インストール、使い方 MacOSX - パッケージ管理システム Homebrew
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
Webクリエイティブ職の学び場研究 第9回NHN Japan執行役員/CTO 池邉智洋氏に訊く（前編）―「放置」と「無茶ぶり」の裏に隠されたNHN Japan流の学習環境 NHN Japanといえば、「ハンゲーム」「NAVER」「livedoor」を展開する国内最大手のインターネット企業。2012年1月1日には、ネイバージャパン、ライブドアと経営統合し、今後さらなるパワーアップが期待されています。今回は同社を訪問し、ライブドアの前身、オン・ザ・エッヂ時代から技術部門を支えてこられた現NHN Japan 執行役員/CTOの池邉智洋さんにお話を伺います。技術力に定評がある同社ですが、「研修はほとんどやらない」職場環境。「放置」と「無茶ぶり」の裏側に、どんな人材育成の仕組みが隠されているのかを探ってきました。 NHN Japan 執行役員/CTOの池邉智洋氏 大前提は、独特の「Webの
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。
本書の目的 ウェブセキュリティを手軽に学びたいひと向けに、簡単な学習環境の構築方法を紹介する 材料 Java ウェブブラウザ（今回はFirefoxで解説します） ローカルプロキシ「Burpsuite」 アドオン「HakoniwaBadStore」 (https://github.com/ankokuty/HakoniwaBadStore/releases/download/v1.0.2/HakoniwaBadStore.jar) この時点で想像がつく人は、「まとめ」以降を参照ください。 概要 こんにちは、ウェブ共同開発部の堀井です。 東京オリンピックが近くにつれ、「サイバーセキュリティ」というキーワードを目にする機会が増え、「SQLインジェクションによる情報漏洩」や「クロスサイトスクリプティングによるサイト改ざん」といった専門用語を目にする機会も多くなってきました。 開発者がセキュリティを
学校にエアコンなんて贅沢か?－温暖化が進む世界で子供達の学習環境を考える - サルタックの教育ブログ
この記事はnoteへ移行しました。下記のリンクからよろしくお願いします。 note.mu --------------------------------------------------------------------------------------------- サルタックは無料メルマガを開始しました。 ・本ブログ記事の更新情報 ・編集後記 ・日本でのイベント情報 ・インターンやボランティアの募集告知 などをお送りいたします。 下記のリンクにあるようなメルマガを配信しています。 sarthakshiksha.hatenablog.com ご興味がある方は下記のリンクよりご連絡ください。 無料メルマガを受け取る | サルタック・ジャパン またサルタックでは常時会員と寄付を受け付けています。 サルタックと共に多くの子どもたちに有意義な教育を届けるパートナーになりませんか。 ご関心
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
Kodingって去年くらい 前にできた、全部ウェブブラウザ上で完結する、ウェブサービス*1開発環境サービスなんですが、 これがPHPやPerl初心者に人にもよいかもなあ（条件付きで）という所でちょっと紹介しておきます。 後、玄人の人にむけたポイントも書いておきます。 以下のURLからどうぞ https://koding.com/R/uzulla （上のURLはアフィリエイト的になんか双方に追加容量がもらえるらしいので…（せこい）、https://koding.com/ がアフィリエイト抜きです） 私のプロフィールはこちら https://koding.com/uzulla 追記：スクショ多めの記事書きました http://uzulla.hateblo.jp/entry/2014/03/08/155443 特徴 ・無料で使い始められるVPSみたいなもの ・完全なUbuntu LinuxのVM
納会で発表するスライド。 ・今年のAndroid勉強会の成果報告 ・来年度の新人研修終了後にGitHubの試験導入を提案 https://github.com/ncxx-sl-lab/workspace/issues/2
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
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。
【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
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
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
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
「これは革新的なアイデアだ…」貧しいインドの子供たちのために廃ダンボールを使った学習環境を提供 教育熱が高く識字率も年々上昇しているインドですが、貧困な地域では学校に机すらなく、子供たちが直接地面を使って読み書きしている姿も珍しくありません。 視力低下や猫背になるなど、子供たちの健康が懸念されるこの状況を是正しようと、NGO団体が、不要になったダンボールを利用する活動を始めました。 その結果生まれた、革新的なアイデアをご覧ください。 1. 勉強に熱心なインドの子供たち。 2. しかし机がないため、ノートを取るにもこのような姿勢を強いられていました。 3. そんな子供たちのために、廃棄処分されたダンボールをリサイクルすることにしたそうです。 4. そして子供たちに配布されたのが、ダンボールで作られたこのカバン。 その名も「HELP DESK」。 5. ん？ デスクという名前ということは……？
東大出身者に多いリビング学習、環境づくりの7つのポイント
子供の集中力はリラックスした環境でうまれます。家族のいるリビングで学習した方が安心感もあり、学習効果が高くなります。実際、現役の東大生や東京大学出身者の多くはリビング学習をしていたと言うことです。本来のリビング学習の意味は、リビングで学習させることではなく、リビングに専用の学習机を置いて学習させることです。その際の注意点をみてみましょう。 子供の身長にあった机の高さ ダイニングのテーブルや椅子は一般的に大人の体格に合わせられているので、テーブルとイスの間隔が大きくなり、子どもが勉強するのに適した姿勢になりません。手や肩に余計な力が入るだけでなく、目までの距離が近くなるので目が疲れやすくなります。机上面の高さがひじと同じか少し低めであるのが理想です。 子供の両足が床に着く椅子の高さ 椅子は、足がぶらぶらせずにしっかりと床に着く高さにします。血流が悪くなるので、椅子の端に座ることはおすすめしま
データ分析能力を競うサイト「Kaggle」のブラウザからアクセスできる機械学習環境「Kernel」を使ってデータサイエンティスト入門 - karaage. [からあげ]
追記：Kaggleスタートブック この記事の内容は少し古いので、今からKaggleを初めたい方は、「Kaggle スタートブック」がオススメです。以下記事参照ください。 Kaggleとは データ分析をスポーツのように競うプラットフォーム、それが「Kaggle」らしいです。データサイエンティストのオリンピックみたいなものですね。概要は以下記事がわかりやすいと思います。 重要なのは「Kaggle」が、単にデータを競うサイトというだけでなく、その分析ノウハウだったり、分析する環境まで提供するプラットフォームになっている点ですね。機械学習・データサイエンスに興味ある方は必見のサイトと思います。 「Kaggle」の「Kernel」を使ってチュートリアル「タイタニックチャレンジ」をやってみる 「Kaggle」で特に凄い点が「Kernel」というブラウザベースで実行できる、機械学習の環境が用意されていて
![データ分析能力を競うサイト「Kaggle」のブラウザからアクセスできる機械学習環境「Kernel」を使ってデータサイエンティスト入門 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7c3167905820500d91b6d1dd60444063aaf0f672/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180409%2F20180409012426.png)
provider "aws" { access_key = "${var.aws_access_key}" secret_key = "${var.aws_secret_key}" region = "${var.region}" } resource "aws_instance" "ubuntu" { ami = "ami-4e79ed36" instance_type = "t2.large" key_name = "${var.key_name}" monitoring = true tags { Name = "${var.name}" } security_groups = ["ubuntu-gns3"] iam_instance_profile = "EC2S3Backup" root_block_device = { volume_type = "gp2" volume_si
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
東京大学大学院情報学環ベネッセ先端教育技術学講座（BEAT）は、学習環境のイノベーションを目指すべく、2004年から2013年までオリジナリティの高い研究を展開してきました。
東京大学大学院情報学環ベネッセ先端教育技術学講座では、 BEATの研究内容や教育に関するIT技術利用の最新動向などをテーマに、 公開研究会「BEAT Seminar」を開催いたしました。 実施した全52回のセミナーについての開催報告をあつめました。
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 $PATH, and an AWS account with sufficient privileges to create and destroy resources. 初期設定 Quick Startを参照
設定環境 Mac : OS X Yosemite(10.10.1) インストール手順 Homebrewのインストール Macでのとても便利なパッケージ管理ツールです Homebrew ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
「アカデミック・リンクは何をめざしているか：高等教育における図書館を基盤とした新たな学習環境の構築に向けて」（第11回情報メディア学会研究大会参加記録） - かたつむりは電子図書館の夢をみるか（はてなブログ版）
今年ついにオープンし、多くの大学／図書館関係者の注目の的となっている千葉大学アカデミック・リンク。 千葉大学アカデミック・リンク・センター アカデミック・リンクは，千葉大学において「生涯学び続ける基礎的な能力」「知識活用能力」を持つ『考える学生』を育成するために，附属図書館，総合メディア基盤センター，普遍教育センターが協力して立ち上げる，教育・学習のための新しいコンセプトです。これは，平成20年12月の中教審答申「学士課程教育の構築に向けて」において提示された，知識基盤社会，学習社会における市民の育成，高等教育のグローバル化の中での質の維持・向上，職業人としての基礎能力、創造的人材の育成といった，大学に向けられた社会的要請に対する大学からの一つの回答でもあります。 アカデミック・リンクとは？｜知る｜千葉大学アカデミック・リンク・センター 皆さんもう現地でご覧になったでしょうか？ ・・・僕は
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会員登録不要、無料で始められる「Python」学習環境「PyWeb」がベータ公開／WebブラウザーさえあればOK
フリーのVM環境を使って、ビッグデータ分析の学習環境をすばやく構築する
Docker入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]
【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
放送大学の学習環境がここ数年で急激に良くなっているｗというレビュー的なもの。 - HINALOG 2.0
DockerでのディープラーニングGPU学習環境構築方法 - Qiita
MacでPythonの機械学習環境構築(2015年2月版) - old school magic
第9回 NHN Japan執行役員/CTO 池邉智洋氏に訊く（前編）―「放置」と「無茶ぶり」の裏に隠されたNHN Japan流の学習環境 | gihyo.jp
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
セキュリティ学習環境をお手軽に作ってみた - Fenrir Engineers
Koding.comでPerlとPHP学習環境構築 - uzullaがブログ
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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
フリーのビッグデータ分析学習環境を使って、全文検索アプリケーションを構築してみる
Rye × uvでPython環境と機械学習環境を整える
“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
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「これは革新的なアイデアだ…」貧しいインドの子供たちのために廃ダンボールを使った学習環境を提供 : らばQ
GNS3 on AWS で始めるAnsible×Cisco学習環境構築 - Qiita
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MacでPython3系ベースの機械学習環境設定（Python2系との共存） - Qiita