Jetson Nanoで動く深層強化学習を使ったラジコン向け自動運転ソフトウェアの紹介 - masato-ka's diary
この記事について 深層強化学習を利用してAI RC Carの走行を学習させるソフトウェアをGithub上で公開しています。learnign_racerと命名しました。2020年4月29日の時点でのバージョンはv1.0.0です。この記事ではこのソフトウェアについて紹介していきます。 github.com なお、NVIDIAのJetson Community Projectsのページでも紹介されています。 developer.nvidia.com learning_racerの概要 このソフトウェアは10分から15分程度の学習時間で、コースに沿って走行する方法を獲得することができます。従来のAI RC Carでは人間のお手本操作をDNNに覚えこませる手法が一般的です1。ですが、本手法は教師なし学習の手法である強化学習をベースとしているため、教師データとなる人間のお手本操作は必要ありません。さら
oTreeでオンライン実験をした時に苦労したこと&カスタマイズ（覚書） - Qiita
oTreeとは oTree はオンライン実験を作ることができるDjango をベースにしたフレームワークです。Python(変数や関数の管理) と HTML（+JS+CSS：ページのデザイン）で作ります。 特に、囚人のジレンマ・公共財ゲームのような、複数のプレイヤーがリアルタイムで相互作用する行動実験を作るために使われている印象です。 oTreeの紹介自体は他の記事に任せることにして、ここではオンライン実験を実施した時に苦労した＆工夫したポイントなどをダラダラ記していきます。気が向いたら情報を更新するかもしれません。 -- 入門者は後藤晶さんのチュートリアル資料が素晴らしくわかりやすいので、これを参照するとスムーズに始められます。 最近(2021年9月)、公式ドキュメントが日本語訳されたので、日本人ユーザにも優しくなりました。 otree help & discussionを参照すると、A
オノマトペ（擬音語）から環境音を合成するニューラルネットワーク（Onoma-to-Wave）をPyTorchで実装した - 備忘録
はじめに 事前準備 ソースコード 実装の概要と動かし方 補助的に作成したモジュールの概要 おまけ：訓練済みモデルのリリース 環境音合成実験 音響イベントによる条件付けなし 音響イベントによる条件付けあり 実装の舞台裏とかTIPS おわりに 参考文献 はじめに 下記の雑誌論文が最近出版された。 Yuki Okamoto, Keisuke Imoto, Shinnosuke Takamichi, Ryosuke Yamanishi, Takahiro Fukumori and Yoichi Yamashita, "Onoma-to-wave: Environmental Sound Synthesis from Onomatopoeic Words", APSIPA Transactions on Signal and Information Processing: Vol. 11: No.
数字で見るバスケットボール - Re:ゼロから始めるML生活
最近Sports Analyst Meetupの発表を聞かせて頂いて、毎回非常に面白いLTばかりで、自分でもやってみたくなりました。 とはいうものの、分析・機械学習ですらまともにやったことがなく、スポーツに関する分析に至っては何から手をつけていいのかわかりませんでした。 そんなところに、最近気になる書籍が発売されました。 Basketball Data Science: With Applications in R (Chapman & Hall/CRC Data Science Series) 作者:Zuccolotto, Paola,Manisera, Marica発売日: 2020/01/23メディア: ペーパーバック バスケットボールについての分析に関する本のようです。(概要) サンプルコードも提供されているので、勉強にはもってこいですね。 こちらの書籍を参考に、Bリーグのデータを
非研究者として『在野研究ビギナーズ』を読んで考えたこと - 重ね描き日記（rmaruy_blogあらため）
今月出た『在野研究ビギナーズ』を読んだ。大学や研究機関に籍を置かない14名の「在野」研究者たちが、自身の日々（生活と研究の両立）について、そして自身の研究観について綴った一冊。 ともかく著者たちは皆、腹が据わっている。自分のやりたいことが明確で、限られたリソースをフル活用して邁進している。この本を私は最高の自己啓発本として読んだ。 『在野研究ビギナーズ』、自分にとって空前の自己啓発本かもしれない。自己肯定感、生活向上の具体的なTips、鳥肌立つアジテーション、立つべき位置を見定めるための高性能地図。章ごとに様々なものが差し出され、ことごとくポジティブ。希望が湧いてくる。研究するにせよ、しないにせよ。 — R. Maruyama (@rmaruy) September 6, 2019 著者たちの生き方に憧れるし、尊敬する。けれど、自分自身が「（在野）研究者」になりたいかというと、その希望はな
Kafka入門 第1回 「そもそもKafkaとはなにか」 - joker1007’s diary
これは社内向けに書いた、Kafkaってそもそも何やねん、ということをメンバーに解説するための記事を一部編集して公開できる様にしたものです。 第2回以降では、Kafkaを利用したアプリケーション開発のノウハウについて解説していく予定です。そちらも社内の事情を除いた形で公開していくつもりです。 そもそもKafkaとは Kafkaはイベントストリーミングプラットフォームと呼ばれるミドルウェアです。 元々はストリームバッファと呼ばれてたと思います。 公式のドキュメントには以下の様に書かれています。 Kafka combines three key capabilities so you can implement your use cases for event streaming end-to-end with a single battle-tested solution: To publis
DWHについて僕が最初に勉強してみたこと - ジムには乗りたい
いろいろ縁があって、データウェアハウスについてちょっと勉強したので、まだまだ未熟者ではあるがここまでやったことをまとめておく。 キーワードを知る データウェアハウスを設計・構築するにあたって知らなきゃお話にならないキーワード。 これはたまたま身近にスーパーなエンジニアがいて、「これは抑えてから設計に入らないとダメだよ」とのアドバイスをもらったのがきっかけ。 スタースキーマ ファクト ディメンション インモンモデル キンボールモデル データボルトモデル この辺のキーワードをググっていくと、結局派生して色々知識が入ってくるので、なんとなくDWHのイメージが具現化していく。 話は逸れるけど、自分より優れた人が身近にいるというのは自分の成長にとってとても大切なことだね。 本を読む 文系エンジニアの僕は新しい技術に対する応用力が乏しい。 エンジニアとしてそもそもの前提知識が欠如していることが多いから
dbtを導入して小規模チームでも運用可能なデータマネジメント体制を構築した話 - High Link テックブログ
はじめに こんにちは。株式会社High Linkのデータユニットマネージャーの芦川 (@assy) です。 私たちのチームでは、データを強みとした事業価値創出を促進するために、データ基盤の整備やデータマネジメント、全社的なデータ利活用レベルの引き上げに取り組んでいます。 データマネジメントをしていると、「誰が作ったかわからない野良のテーブルが乱立している」ことや「BigQueryコンソール上でviewを定義してしまってコードレビューができない」さらには、「テーブル間の依存関係がわからず削除できない」といった課題にぶつかる方は多いんじゃないでしょうか。 私たちもまさにこのような問題に直面し、導入したのがdbtです。 今回は、dbtの導入に至る経緯や選定の理由、dbtをどう活用しているのかといった話を共有させて頂こうと思います。 私たちのようにデータマネジメントにがっつり人的リソースを割けない
Fluentd向けApache Arrowプラグインについて - KaiGaiの俺メモ
構想は半年ほど前？ここ一ヶ月ほど集中して開発に取り組んでいた、Fluentd向けApache Arrowプラグインがようやく動くようになったので、今回はこちらのモジュールについてご紹介します。 そもそもPG-Stromは、IoT/M2M領域で大量に発生するデータを高速に処理できますというのがセールスポイントで、GPU-Direct SQLはじめ、各種の機能によってそれを実現しているワケですが、実際に運用する際には、発生したデータを『どうやってSQLで処理できるようDBにインポートするか？』という問題があります。 例えば、PostgreSQLに一行ずつINSERTするというのも一つの解です。ただし、単純なI/Oに比べると、DBへの書き込みはどうしても処理ボトルネックになりがちです。 そこで、大量に収集するログデータを、少ない時間ロスで（つまり一時ファイルに保存したデータを再度DBにインポート
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oTreeの概要と実験方法の展開可能性について
Data Platform構築プロジェクト推進の事例と学び