機械学習を勉強するときはDockerを使うと便利 - あさのひとりごと

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shibacow dockerでGPU使いたい場合は、　nvidia-dockerがあります。　https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker 導入方法はこちらになります。http://blog.amedama.jp/entry/2017/04/03/235901 Ubuntu 16.04 LTS で NVIDIA Docker を使ってみる。ホストはubuntuになります。

2017/08/22 リンク

htbman 勉強目的ならanacondaインストールして終わり、または学習書に従う方が良くない？

2017/08/22 リンク

hirocueki “Windows7はマイクロソフトが2009年に出したOSです。2009年に生まれた赤ちゃんは、もう小学校2年生です。”

2017/08/22 リンク

agricola Windows10のDockerはGPUが見えないから機械学習にはおすすめできないし、そのままAWSに持っていくとかとんでもないぞ。ちゃんと注意喚起すべき。ドッカー油断するな！04CBCダウン！（謎

2017/08/23 リンク

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機械学習を勉強するときはDockerを使うと便利 - あさのひとりごと

いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプル... いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり！ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り＆アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。が、、、、、

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techtech05212024/01/22
trinity7772020/01/01
sya2001_392019/06/14
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mura_22018/04/04
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koma_g2017/09/26
bokuoh2017/09/14
r_jimano2017/09/14
zyun11092017/09/12

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