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きっかけ 以前、Google Colabの使い方まとめにHyperdashを使っていると書いたのですが、最近また使う機会があったので使い方をまとめておきます。 Hyperdashとは？ スマートフォンから学習状況を確認できるツールです。lossやaccuracyのグラフやログの内容をリアルタイムに確認できます。詳しくは公式をご覧下さい。 Hyperdashのいいところ 外出先でも学習状況を確認できる！ 自分は朝一にGoogle Colabで学習を開始し、そのまま出社、仕事の休憩中に学習状況を確認して次はどのハイパーパラメーターを調整しようかなぁなどと考えています Google Colabとの相性がいい！ Google Colabにはこちらに書いた90分ルールがあるのですが、Hyperdashを使っているときにはなぜかインスタンスが落ちたことがありません。理由はよくわかっていないですが、おそ

はじめに 機械学習/ディープラーニング勉強としてやってきたこと -実践編-で Google Colab 最近使い始めましたが、これはすごいです！GPUだけでなくTPUまで使えます、そして無償です（ただし、TPUを使いこなすのはハードルが高そう）。既に役立つブログが書かれているので、それを検索して頂ければすぐに使い始められると思います。後日、それらのまとめ記事を書く予定です と書きましたので、Google Colabの使い方をまとめてみます。と言っても、【秒速で無料GPUを使う】深層学習実践Tips on Colaboratoryという素晴らしいブログが既にあるので、これを補足する形とします。 90分ルールと12時間ルール まず、最も重要なのがGoogle Colabには時間制限があるということです。2. シャットダウンまでの残時間は(90分ルールと12時間ルール)を読み理解しましょう。制限

前回の機械学習/ディープラーニング勉強としてやってきたこと -読んだ本編-の続きになります。 初めに（再掲） 2018年1月頃から機械学習/ディープラーニングの本を読み始め、6月頃からコードを書くようにしてきました。今振り返ると「これはいい本だった」「もっと先にこれをやればよかった」などの気付きがあるので、それを紹介します。kaggle初心者の私が3ヶ月でソロゴールドを獲得した方法のようにすぐに結果を出した！なんてことはなく、普通の社会人が休日だけ勉強した軌跡です。 対象読者（再掲） これから機械学習/ディープラーニングを勉強しようという方 Pythonの基本 まずPythonを学ぶ必要がありましたので以下のサイトを使い勉強しました。無料枠だけでも基本的なことは十分勉強できたと思います。 CODEPREP 2018年9月末まで無料開放（その後閉鎖）とのことでしたが、無期限延長提供となった模