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
各機械学習ライブラリの比較をまとめる - Qiita
この部分は需要が高いと思ったので、以下の自分の投稿から抜粋。 TensorFlowのチュートリアルを通して、人工知能の原理について学習する http://qiita.com/jintaka1989/items/3b70b5c5541620536fa2 以下のことについて知りたい人向けの記事。 ・各機械学習ライブラリの比較 ちなみに私はTensorFlowしか触っていないので、 この記事はブログなどを探索して、それをまとめたものである。 追記：実際にライブラリをいろいろ使ってみた人の感想はこちら https://speakerdeck.com/contaconta/deep-learningraiburari-se-tukatutemitagan-xiang-matome ■他の機械学習ライブラリとの比較 他の機械学習ライブラリと比較するとなると、そのための開発環境を整えなければならない。よ
Chainerで始めるニューラルネットワーク - Qiita
Chainerは、Preferred Networksが開発したニューラルネットワークを実装するためのライブラリです。その特徴としては、以下のような点があります(ホームページより)。 高速: CUDAをサポートし、GPUを利用した高速な計算が可能 柔軟: 柔軟な記法により、畳み込み、リカレントなど、様々なタイプのニューラルネットを実装可能 直観的: ネットワーク構成を直観的に記述できる 個人的には、さらに一つ「インストールが簡単」というのも挙げたいと思います。 ディープラーニング系のフレームワークはどれもインストールが面倒なものが多いのですが、Chainerは依存ライブラリが少なく簡単に導入・・・できたんですが、1.5.0からCythonを使うようになりちょっと手間になりました。インストール方法については以下をご参照ください。 Mac Windows AWS 公式インストール情報 また、C
あなたの知らない less の世界 - Qiita
最近 prezto 入れたんですよ。prezto。そしたらいつものシェル世界が見違えるほど使いやすくなって身長も 3 メートルくらい伸びたんですが、それは余談でして、prezto 入れた後に less 使ってみたら余りの変わりっぷりに驚いたんです。 これを機に man page を読み直してみたら更に驚き。less ってこんなスゴイ物だったのか！みたいな。今回はそんな less の底力を紹介します。 環境変数 $LESS less には様々なオプションがあるのですが、これを予め環境変数 $LESS に設定しておくと、毎度 less ファイル名 と打つだけでそれが有効になります。更に、後述しますが、この設定は less 起動中にオン・オフして切り替えることが可能です。 # 最低限でもこれくらいは設定しておこう export LESS='-i -M -R' # 僕は後述の物を全部付けてます（-
プログラマーの君！ 騙されるな！ シェルスクリプトはそう書いちゃ駄目だ！！ という話 - Qiita
本記事が切っ掛けとなってお声がけを頂き、本記事の増補リファイン版となる記事をSoftwareDesign 2018年1月号のシェルスクリプト特集第2章として執筆しました。リファイン版には、この記事で触れていない文法面での分かりにくさについての解説が含まれています。その文法面での分かりにくさの解説の一部に相当する記事もありますので、ぜひそちらも併せてご覧下さい。 Shell Script Advent Calendarをご覧の皆様、図々しくも5日目に続く2度目のエントリーのPiroです。 前回は自作のBashスクリプト製Twitterクライアントをネタに実装を解説しましたが、今日は他の言語で多少のプログラミング経験はあるんだけど、どうにもシェルスクリプトは苦手だ……という人のための、シェルスクリプトによるプログラミングの勘所を解説してみようと思います。多分、プログラミング入門レベルの人や上級
機械学習で美少女化 ~ あるいはNEW GAME! の世界 ~ - Qiita
NEW GAME! というアニメはご存知でしょうか。女の子たちがワイワイとゲーム会社で働く日常を描いた作品で、非常に良い作品なのですが、一方でこんなキラキラした会社ねーよと言われた挙句、実はあそこにいるのは皆中年男性で、働きすぎて周りが皆美少女に見える幻覚が見えているのではないかという説まであったりします。ドワンゴのslackには、バーチャル彼女生成系チャンネル#kanojo_createや、美少女変身願望チャンネル#become_bishoujoというものが存在するので、現実を捻じ曲げてしまう異もあながちあり得ない話ではないのではないかとも思ってしまいます。 私もそんな一人であり、そんな美しい幻覚なら喜んで受け入れよう、ということで作ったのがこのリアルタイムNEW GAME!フィルタです 似顔絵データが存在しない = 転移学習 さて、ここでやりたいのは、実写画像を入力として、その実写画像
macOS Sierra で Karabiner が使えない問題にどう対処したか - Qiita
先に結論 「かな」周りのキーバインディング設定は Karabiner Elements を使う。「かな」キーに F13 を割り当て、そこを入力ソースのトグルにした キーリピート設定は同じく Karabiner Elements iTerm2 のメタキーの設定は、iTerm2 自身の設定を使って対処 Cocoa アプリケーションの最低限のキーバインドは DefaultKeybindings.dict に定義してお茶を濁すHammerspoon を使う方法に移行した http://qiita.com/naoya@github/items/81027083aeb70b309c14 keyhac は利用を検討したが、見送った やりたかったこと 新しい MacBook Pro を購入したことで macOS Sierra を使うことになった。これまでは Karabiner が動かないことを懸念して S
イベントドリブンな自動化ツール StackStormを試す - Qiita
イベントドリブンな自動化ツール、StackStormを試してみました。 もともとはスタートアップ企業だったところを、Brocade社が買収しているようですね。 TL;DR Jenkinsと似たようなツールであり、それでいてAPIを通じてより細かく、しかも外部から管理ができるというところがメリットです。 Jenkinsだと、実質JenkinsのGUIで殆どを管理することが前提であり、かつワークフロー定義をJenkinsに任せるしかなく、ちょっとなぁ…という課題を持っている方は、検討してみる価値はありそうです1。 メリット イベント(ジョブ実行のトリガー)をREST APIにできる GUIではなくコマンドで(も)管理できる コマンドで全てを管理できるので、独自のDashboardを作ることも簡単にできそうです。 ワークフローやアクションをテキストで構成管理できる デメリット 構成要素が多い J
Slappy - 簡単にslackのbotを作れるgemを作った - Qiita
概要 slack apiでbotを作ってみたを見て、 slack-api gemを使ったら便利だったけれど、いくつか不便な点があったのでgemを作ってみました。 動機としては、rubyとdsl使ってhubotぐらいのノリでさくっとbot script書きたかったから。 rubotyとかlitaとかも見ましたがコードが長くなりそうで、もっとカジュアルに書けるものが欲しいなと。 Slappy？ slack-apiでbotを作る際に不便な点 slack-api の仕様の問題で、slackから返ってくるパラメータがJSONそのまんま返ってくる イベントハンドラが1つしか登録できない slack-apiをそのまま使う場合 require 'slack' Slack.configure {|config| config.token = ENV['SLACK_TOKEN'] } client = Sla
JSONって書いてあるのにJSONじゃない形式のデータを内閣官房なる組織が公開していたから、pythonでJSON形式のデータの保存する方法をまとめる - Qiita
JSONって書いてあるのにJSONじゃない形式のデータを内閣官房なる組織が公開していたから、pythonでJSON形式のデータの保存する方法をまとめるPythonJSON （【追記】コメントにあるようにgc373さんのご協力で、問題のデータはJSONとして修正されています。） データは大切です。優れたデータは社会によい価値を提供するでしょう。優れたデータというのは、価値の高い情報を持っているだけでなく、それが扱いやすいということも大切でしょう。扱いやすいというのは、データに簡単にアクセスでき、そのデータを容易に読み込めるということでしょう。特別なソフトウェア用の形式であったり、余計なものが書かれていて読む前に人間が読まないといけないというのは扱いづらいと言えるでしょう。SHIFT_JISなのも困りものです。 とはいえ、まずはデータがあって初めて何かができるわけで、オープンデータとして、政府
ワイヤレスマウスを安価な物理ボタンとして使う - Qiita
家の照明などを操作しようと思うと、やはりモバイルアプリよりも簡単な物理ボタンが欲しくなることは多いと思います。 流行に身を任せて、市販のIoTボタンを買ったり、ArduinoやESP8266などで電子工作したりしてもいいですが、USBでつながる普通の無線マウスで実用的には十分なことがあったので紹介します。 ほかのIoTボタンと比べてこんなメリットがあります。 安い (737円とか) どこでも手に入る 設定が不要 乾電池で動作して長持ち ホイールが使える マウスで電球スイッチ 今回は、家全体の電球を操作するボタンをつくるのを例に説明します。電球にはPhilips Hueを使って、HTTP API経由で電球を制御します。このようなものを使います。 USB接続のワイヤレスマウス Raspberry Pi (常時稼働のマシンならなんでもOK) 制御するもの (今回はHue) マウスをクリックすると
日本の行政機関等が公開しているAPIについてのまとめ（2016年8月17日暫定版。随時更新） - Qiita
この記事は下記のURLにあるコミックマーケット90で頒布した同人誌と自分が管理するブログの記事を微修正し、転載したものです。 南関東開発機構 : 同人誌「日本の行政機関が公開中のAPIについて調べてみた本」を公開しました http://blog.livedoor.jp/south_kanto_dm/archives/52143201.html 南関東開発機構 : 日本の行政機関が公開中のAPIについてのまとめ（2016年8月17日暫定版） http://blog.livedoor.jp/south_kanto_dm/archives/52143463.html 前書き この記事の目的は、日本の行政機関等が公開しているAPIを紹介する事です。 日本の情報技術は他国と比較して、立ち遅れている部分があり、これを立て直すのが喫緊の課題であると言えます。 日本政府もこの問題に危機意識を持ち、先日、経
fluentdのrequire_ack_response設定は、やっぱり必須設定だと再認識したときの検証メモ - Qiita
fluentdのrequire_ack_response設定は、やっぱり必須設定だと再認識したときの検証メモAWSFluentd 1.検証背景 参考記事 Fluentd v0.12のAt-least-once Semanticsを試す fluentdでログが欠損する可能性を考える などで、fluentd v0.12を使ったときに、「require_ack_responseを必ず設定しておくように」というノウハウは、大分浸透するようになったと思われる。 ただ、fluentdを運用する中で、require_ack_responseの設定漏れに気付かず、受信側のfluentdをreloadしてしまうケースも考えられる。 ということで、実際の運用下でこの設定がどれぐらいの効果を発揮するのかを検証してみた。 2.検証環境 2-1.構成図 図にするほどでもないが、fluentdの送信側と受信側のEC2
綺麗なAPI速習会 - Qiita
Wantedly Engineer blogに本速習会資料を閲覧向けに再編しました！ ぜひご覧いただけると幸いです！ 本記事は、綺麗なAPI速習会@Wantedlyの資料として作成されたものです。 同時にこちらのコードも参照してください。 マイクロサービス 流行りのマイクロサービス、何がいいのか 各々自由な言語やArchitectureでサービスを立てられる 障害の影響が部分的 変化に強い 個別デプロイ etc... マイクロサービス化をすすめるにあたり、やりとりは全てAPIで行う 内部のAPIであっても外部に公開できるようなクオリティのAPIを作成し、それを元にサービスを作っていくことが重要 APIGatewayとBFF API Gateway Pattern 公式サイトより 「見た目はモノリシック、実装はマイクロサービス」 一箇所見に行けば全てのAPIを見つけられる 細かい権限管理も可
Windows 10 のパッケージ管理エコシステムについて整理する。 - Qiita
NIX 互換環境に見られるようなパッケージマネージャが Windows 10 で遂に公式にサポートされるようになった。既存のサードパーティ製パッケージマネージャを内包して抽象化するエコシステムが取られている。 備忘録としてメモ。 概要 Package Management for PowerShell Modules with PowerShellGet - The Microsoft MVP Award Program Blog - Site Home - MSDN Blogs 上図のように、既存の NuGet や Chocolatey を 1 つの Provider として位置付け、PowerShell 上から共通インターフェースでそれらを扱える仕組みを提供している。 図の転載元記事にあるように、このエコシステムは PowerShellGet と OneGet と呼ばれる。 2015
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Linuxユーザ管理の決定版？ 〜STNSとサーバレスで夢が広がる〜【cloudpack大阪ブログ】 - Qiita
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scpコマンドでサーバー上のファイルorディレクトリをローカルに落としてくる - Qiita
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