「教養」 一覧

By default, Azure DevOps pipeline runs on Microsoft-hosted agent. Every time the pipeline runs, it t …

Microsoftがキュレートしたイメージを使う他に、自分で作った勝手イメージを使うことができる。 今回は、勝手イメージを作ってHelloWorldしてみる。 AzureML上で動作するDockerイ …

Azure MLのHello World続き。 今回は、既存の環境を再利用してRunスクリプトを実行してみる。 また、Microsoftが公式で説明するBlobを介した入出力をしてみる。 Azure …

Azure Machine Learning (Azure ML) に入門してみる。 Azure MLとは ざっくり、機械学習モデルの構築、学習、実験などの管理を行うためのSaaS型フレームワーク。 …

SageMakerはローカルで使うことができるので、それを試してみた。 この記事を書くにあたって以下の公式の記事を参考にしています。 オンプレミス環境から Amazon SageMaker を利用する …

分散と標準偏差を計算しやすく変形できる。 いちいち偏差\(x_i-\bar{x}\)を計算しておかなくても、2乗和\(x_i^2\)と平均\(\bar{x}\)がわかっていればOK。 \begin{e …

参考書籍を読んでいく. 今回はロジスティック回帰. 未知のサンプルのクラスの所属確率を見積もることができる, という重要なことが書かれている. また重みの学習は勾配降下法のフレームワークの中で統一され …

参考にした書籍でこの順序で誘導されていて理解しやすかったです. パーセプトロンによる一番簡単な教師あり学習を理解する ADALINEにより学習を凸で連続なコスト関数の最小化問題として捉える パーセプト …

ある値の近傍を取る状態から別の値の近傍を取る状態へ遷移する時系列データについて、 どちらの状態でもない過渡状態を経て状態が遷移するみたい。 今回知りたいのは理論ではなく、定常状態に遷移したことをいかに …

各地点において関数の値を最大にするベクトル\((\frac{\partial f}{\partial x_0},\frac{\partial f}{\partial x_1})\)を全地点に対して計算 …