numpy.random.multivariate_normalの自前実装による速度改善
AI.RL.LYsのcursheyです。 ロジスティック回帰モデル上のトンプソンサンプリングをバッチ学習で実装していたところ、処理速度が非常に遅くになってしまっていました。この原因の１つとし...
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PythonでSingletonパターンを実装する
Singletonパターン Singletonはデザインパターンの１つで、クラスのインスタンスオブジェクトをただ１つにすることができます。これを利用することで、例えばデータベースにコネクション...
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AWS re:Invent2019参加レポート
AI.RL.LYsのcursheyです。 今回はAWS re:Invent2019に参加してきましたので、そのレポートを記事にしました。ここではAI・機械学習の新サービスや新機能について私が特に...
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SageMakerとGitHubのプライベートリポジトリを連携させる
AI.RL.LYsのcursheyです。 今回はAmazon SageMakerとGitHubのプライベートリポジトリのGit連携をさせるのに詰まってしまったので、その時の手順を備忘録として記事...
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Neptune、Neo4jの性能検証
AI.RL.LYsのcursheyです。 今回はAmazon NeptuneとNeo4jの性能検証をしてみました。 Neptuneはフルマネージドなグラフデータベースサービスです。AWSの公式ド...
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AWSのBig Data and Analyticsのレポート
2018年12月7日にAWSのBig Data and Analyticsに参加しましたので、その内容をアウトプットしたいと思います。 今後のビッグデータはデータレイクが必要になる 発端となっ...
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[書評]ベイズ推論による機械学習入門
ベイズ統計学に基づいた機械学習をするに当たって、その根底にある数学理論をまとめたのが本書になります。前提知識として、線形代数や微積分の知識があるといいと思いますが、本書はかなり丁寧に書かれており...
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