趣味でディープラーニングするための GPU 環境を安上がりに作る方法 - Qiita
趣味でディープラーニングで遊ぶために GPU マシンを使いたい。 GPU は本当にすごくて、自分の MacBook Air で 2 時間かかるような学習が GPU を使うと 5 分足らずで終わる。CPU だけでディープラーニングするのは馬鹿馬鹿しいという気持ちになる。 しかし自宅に GPU マシンを組んだとしても四六時中計算し続けるわけでもないからもったいないし、ここはクラウドサービスを活用して安く済ませたい。1 さらに、最近では Docker コンテナ内から GPU を利用することができる NVIDIA Docker という Docker プラグインがあり、これを利用することで GPU マシンの環境を汚すことなく好きなだけ学習環境を立ち上げることができる。 今回は Amazon EC2 の GPU インスタンスと NVIDIA Docker を使って趣味用のディープラーニング環境を作った
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
「Pythonクローリング&スクレイピング」という本を書きました - orangain flavor
2016-12-23更新: 電子書籍書籍版の情報を更新しました。電子書籍版も好評発売中です！ Pythonを使ってクローリング・スクレイピングを行い、データを収集・活用する方法を解説した書籍です。 Pythonの基本から、サードパーティライブラリを使ったスクレイピング、様々なサイトからのデータ収集・活用、フレームワークScrapyの使い方、クローラーの運用までを扱っています。 Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログ (3件) を見る クローリング・スクレイピングとPython Pythonは言語自体の書きやすさ、ライブラリが充実していること、データ解析との親和性が高いことなどから、クローリング・スクレイピングに向いている言語です。
[AWS]AmazonLinuxの仮想マシンの上にDocker入れて機械学習（TensorFlow）動かす - Qiita
自前の物理環境を用意せずにTensorFlowを動かしたかったので、AWSのmicroインスタンス上に環境を構築した際の手順まとめ。 #TensorFlowって? 2015/11/10にGoogleが公開した機械学習技術のライブラリで、サンプルを眺めただけでも以下のような学習機が使えるようだ。 手書き文字認識 リカレントニューラルネットワーク(RNN) 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) ###前提環境 AWS EC2 上のVM Amazon Linux AMI 2015.03.1 (HVM), SSD Volume Type - ami-1c1b9f1c Docker 1.7.1 Ubuntu 14.04LTS(Docker上のコンテナ） AWSへの登録や仮想マシン登録は終わっている前提 ####AWS EC2 上のVMにDocker導入 VMにsshでログインし、以下のコマンドを
![[AWS]AmazonLinuxの仮想マシンの上にDocker入れて機械学習（TensorFlow）動かす - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b3d52cbc4a658336360629e5b640c1bb6c96048b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTAwOTEwJTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNDczNzA4MjM5P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPTU1NWI5N2IyNGQ2YjRiZmU2NDhjNTE1MTcwODJjNDFh%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253De4699f1f27e97c653b791a8430f67908%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzbm93bW9vbjY0NjcmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz02ODZkNGY2Mjc3YWZlNzZiNDU0YzY2NzE3Y2Y4YjU0ZA%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dc633c0a9f0043defa87d109356cbd304)
「バックエンドの経験はなかった」Instagram創業者は、どうやってシステムをスケールさせてきたか
昨日のPinterestの記事「Pinterestの急成長を支えてきたアーキテクチャとは？ Pythonで開発しAmazonクラウドで運用」に続いて、やはり写真を中心としたサービスで急成長してきたInstagramのスケーラビリティについて、まとめてみました。 InstagramもPinterestと同様に、基本はAmazonクラウド上でPythonとフレームワークのDjangoを使ったシステムを構築しています。興味深いのは、創業者の二人ともバックエンドの経験がないなかで試行錯誤をしてシステムをスケールさせてきた点です。 Instagramは先月、Facebookに買収されると発表されています。この先、Instagramのシステムはどう変わっていくのでしょうか。 Instagramのシステム構成 約半年前、昨年12月にInstagramのブログに投稿された記事「What Powers In
Pinterestの急成長を支えてきたアーキテクチャとは？ Pythonで開発しAmazonクラウドで運用
Pinterestの急成長を支えてきたアーキテクチャとは？ Pythonで開発しAmazonクラウドで運用 急速に人気が急上昇するWebサービスでは、どのようにスケールするアーキテクチャを構築し運用していくのかはサービスの成否を分けるほど重要です。Pinterestのように急成長してきたサービスのソフトウェア構成やリソース構成はどうなっているのでしょうか、Web上でいくつか情報が公開されているのでまとめてみました。 Pythonで開発し、Amazonクラウドで運用 1年ほど前なので少し古い情報ではあるのですが、Q&AサイトのQuoraにPinterestのco-founder Paul Sciarra氏が書き込んだソフトウェア構成の説明があります。 PinterestはPythonで開発されており、MemcachedやNginxなど高速なレスポンスに配慮した構成になっている様子がうかがえま
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