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災害への備え
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みなさんこんにちは。技術創発推進室の高岡です。 気の早い桜は咲き始めたようですが、そろそろ年度末、みなさまいかがお過ごしでしょうか。 このところの私は、これまでの AI 関連の開発を振り返って、実験管理、結構面倒くさかったな、という反省をしているところです。機械学習系の案件に関わっている皆さんには、ご同意いただけるんじゃないでしょうか。 ■実験管理は必須。でも面倒! 機械学習モデル開発のワークフローでは、次のような作業がよく発生します。 あるデータと設定で、機械学習モデルを訓練して、パラメータを得る訓練済みの機械学習モデルの性能を調べて、記録するモデル同士の性能を比較する こうした「条件設定と訓練、性能測定、比較」のサイクルを「実験」と呼び、実験を繰り返しながら、より良いモデルを模索するわけです。経験者の皆さんにはおなじみですね。 このとき「このモデルはどういう条件の下で得られたか」「それ
今回は小ネタである。知っている人には当たり前、でも意外に知らないままの人もいるという、The Matrix Cookbook を紹介したい。 ■概要 The Matrix Cookbook (https://www.math.uwaterloo.ca/~hwolkowi/matrixcookbook.pdf)は行列関連の公式・計算レシピ集だ。インターネット経由で誰でも無料で入手できるPDFファイルである。行列式、逆行列、行列分解、行列の微分、確率統計関連・・・などなど、A4 約70ページに渡って様々な公式や計算法が集められていて、とても役にたつ資料となっている。作者の方に大いに感謝したい。 検索すると分かるように、この Cookbook はネット上のあちこちで公開されているが、幾つかのバージョン違いが存在する。私の知る限りでは、2012年版が最新のようだ。 なお、上図のように表紙には ma
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