http://eventdots.jp/event/591027 (2016-07-30追記:Rails 5.0からproductionでもDEBUGがデフォルトらしいです) (2020-09-23追記:https://github.com/rails/rails/pull/39707 INFOに戻りそう)
![良いデバッグログはプロジェクトの資産である](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ae711e17531d22709150e3951d2adbe4a7886bc0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F2daf8894461845188b7f61b7316dd2da%2Fslide_0.jpg%3F6650762)
はじめに 以前、「Pylearn2で三目並べのAIをつくってみる」という記事を書きました。 このときは問題を簡単にして三目並べにしましたが、今回はオセロのAIをニューラルネットワークで作成するという当初の目標にチャレンジします。 トライ&エラーが多い記事になるかもしれませんがご容赦ください。 今回はDeep Learning用ライブラリとしてChainerを使ってみます。 記事は2部構成です。 前編(この記事) 教師データの変換 MLPの設計 モデルのトレーニングと保存 後編 オセロゲームへの実装 プレイアブルかどうかの確認(ルールを逸脱せずにゲームできるか) ここでプレイアブルでないと分かったら、MLPモデルの作成に戻る 後編でAIの実装を行いますが、上手くいかなければ、ニューラルネットワークの構成から考え直すことになります... →動作確認と結論が出ました 教師データの準備 こちらから
米国・マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームが、ネイティブでない英語話者が書いた英文に文法や構文の注釈をすべて入れ、データベースとして公開した。この種のデータベースとしては初の大規模なものだという(MIT Newsの記事、 The Vergeの記事)。 データセットは英語を第2言語とする学生が試験で書いた論文から抽出した5,124の文で構成され、それぞれ1つ以上の誤りを含む。世界人口のおよそ40%が母国語とする10言語のネイティブスピーカーがほぼ均等になるように抽出されているという。データセットのオリジナルソースは英ケンブリッジ大学が公開したもので、誤りに関する注釈だけが入れられていたそうだ。 データセットに情報を追加するため、研究チームはMITの学生および大学院生を募集し、8週間にわたって注釈の入れ方についての指導を行った後に作業を開始した。注釈は品詞の区分、単数・複数や時制など
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめに ネットワークを中心にデータセンターからKubernetesまで、幅広くインフラに関わらせていただいている市川です。 本エントリーでは、先日の「OpenStackとKubernetesを利用したマルチプラットフォームへのCI環境」エントリーから続くヤフーのOpenStackデプロイ環境におけるKubernetes利用連載の第2弾として、われわれのKubernetesネットワーク環境について基盤となるProject Calicoの紹介と合わせて説明したいと思います。 Project Calico Project Calicoとは 通常Kubernetesではflannelを用いてPod用のネットワークを構築しますが、今回私た
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