はじめに前回の記事では、Docker環境でJupyter Notebookを使用する基本的な環境構築について説明しました。今回は、機械学習の実験管理ツールであるMLflowを追加し、モデルの開発・管理をより効率的に行える環境を構築します。 MLflowについては下記サイトの他、解説を参照願います。 変更点の概要前回の環境から以下の機能を追加します： MLflow UIによる実験管理 実験結果の可視化 モデルのバージョン管理 設定ファイルの変更Dockerfile
前回のコンペで気づいた課題に対して、今回は、コンペにおいて環境構築の最適化を目指す。 前提：筆者は機械学習、プログラミング初心者です。おすすめあれば教えていただけると幸いです。 前回の様子 課題MacとWindows環境のチームと協力しながら進めたい。 前回のコンペでは特徴量やパラメーターの管理ができていなかった。 ソースの管理もできていなかった。協力するならGitHubにてプロジェクトを進めた方がよいと感じた。 問題点、タスクを共有したい。チームで改善したい。
前提条件この手順を実行するには、以下の環境が必要です。 GitHubアカウント: GitHubのリポジトリを利用するため、GitHubアカウントが必要です。アカウントをお持ちでない場合は、GitHubで作成してください。 Docker Desktop: Docker環境が必要です。Docker Desktopをインストールし、動作していることを確認してください。Apple Silicon (M1/M2チップ)を搭載したMacの場合は、Apple Silicon対応版をイン
前回、cloneまでは行えた。 今回は、SSHキーを生成して、pushするまで実行する。 SSHキーの生成 ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com" ed25519は新しい鍵の形式で、より安全とされています。RSAも使用できますが、可能であればed25519を推奨します。 "your_email@example.com" は、GitHubに登録しているメールアドレスです。 キー生成中に、「Enter fil
なぜGitHubを使ってプロジェクトを管理するのか？GitHubは、コードのバージョン管理とチームでの共同作業を効率化する強力なツールです。GitHubを使うことで、以下のような利点があります： バックアップとバージョン管理：プロジェクトの進行に伴ってファイルがどのように変更されたかの履歴を保持し、必要に応じて過去のバージョンに戻すことができます。 チームでの共同作業：複数のメンバーが同時に作業しても、変更が衝突しないように管理でき、効率的に開発を進められます。 リモー
機械学習を勉強し始め、何か成果が欲しいと考え始めたときKaggleそしてSIGNATEに出会った。 コンペに参加して結果が出るまでの所感を振り返っていきたいと思う。 参加したコンペはリンクより。 経緯8/5 参加を決意。コンペの優勝賞金は何と10万円!という額も魅力的だった。 チュートリアルが終了 暫定評価：0.6099554 8/7 前処理ある程度実施して結果を確認。 この前処理が思ったより大変だった。 半角スペースや、一行に複数の値が混合していたり、半角と全角があっ
※以下の記事はGemini 1.5 Promに記載してもらいました。実際の動作は確認済みです。 M5Atom Lite S3は、コンパクトながら豊富な機能を備えた開発ボードですが、GPIOの数が限られている点が悩ましい場合もあります。しかし、ご安心ください！Grove端子をGPIOとして活用することで、接続できるデバイスの幅が大きく広がります。 今回は、Grove端子(Port B)にDual Button Unitを接続し、GPIO入力の基本をマスターします。 はじめ
※以下の記事はClaude 3.5 Sonnet.に作ってもらいました。実際に動作確認できました。 M5Stack ATOM S3 LiteでJoystick Unitを使用する方法 こんにちは！今回は、M5Stack ATOM S3 LiteでJoystick Unitを使用する方法を紹介します。Joystick UnitはGrove接続を使用するため、セットアップが非常に簡単です。 必要なものM5Stack ATOM S3 Lite M5Stack Joystick
M5Atom S3 LiteをPlatformIO（macOS環境）で使用しようとした際、少しつまづいたので備忘録として残します。 開発環境 macOS 14.1.1 PlatformIO IDE ライブラリのインポート 以下のライブラリを使用しました。 M5AtomS3 FastLED 問題１：USB接続と書き込み PlatformIOから自動認識されるUSBポートでは書き込みができませんでした。 そこで、ターミナルで以下のコマンドを実行し、M5Atom
為替レートの予測は、その変動要因の複雑さから非常に困難なタスクとして知られています。しかし、機械学習の力を使えば、過去のデータから将来の値動きに関するヒントを得ることができるかもしれません。 ※ただし、投資は自己責任でお願いします！ この記事はあくまで学習を目的としたものであり、投資を推奨するものではありません。 今回は、Alpha Vantage APIから取得したUSD/JPYの日足データを用い、機械学習のアルゴリズムの一つである線形重回帰モデルを構築することで、翌日の
本稿では、機械学習の手法の一つである決定木を用いて、USD/JPY為替レートの変動予測モデルを構築し、その精度を評価します。 ※ただし、投資は自己責任でお願いします！ この記事はあくまで学習を目的としたものであり、投資を推奨するものではありません。 ※このソースと、ブログはgemini 1.5 proを使って作成しました。 分析では、Alpha Vantage APIから取得した日足データを用い、過去1日、10日、100日、1000日という異なる期間のデータセットを作成、そ
geminiに出力してもらいました。 文字列操作 1. `"3.14".zfill(6)` の実行結果はどれか。 (a) `"3.1400"` (b) `"003.14"` (c) `"0003.14"` (d) `"3.14\0\0"` インタープリタと実行環境 2. Python インタープリタの特徴として、適切でないものはどれか。 (a) ソースコードを一行ずつ実行する (b) コンパイル作業が不要 (c) 実行前に型チェックが必須 (d) 対話型の実行環境を提
geminiに出力してもらいました。 Python問題集：問題、回答、解説問題問題1 Python インタプリタ において、変数名やモジュール名の補完機能はいつ有効化されますか？ 以下の選択肢から最も適切なものを一つ選びください。 コードの実行時 モジュールをインポートした時 特定の関数を呼び出した時 インタプリタの起動時 問題2 `pip` でパッケージをインストールする際に、バージョンを指定してインストールするにはどのオプションを使いますか？ `-v`
ソースコードを、クラス構造に書き換える手順を、より細かく説明します。 ステップ 0: ソースコードの準備まず、これから編集するソースコードを準備しましょう。 クラス構造のソース import tkinter as tkclass App(tk.Frame): def __init__(self, master=None): super().__init__(master) self.pack() #selfがframeになる。
前書き夜な夜な眠れない時に考えたことをGeminiと考えたので投稿してみます。 キングコング西野氏の「意識する権」に見る、コミュニティ活性化の新たな形参考記事 お笑いコンビ「キングコング」の西野亮廣氏が、かつてクラウドファンディングのリターンとして販売していた「西野があなたを意識する権」。1万円という価格設定ながら、123人もの人が購入し、話題となりました。 一体なぜ、人は「意識する権」に価値を見出したのでしょうか？ J-CASTニュースは、心理学博士である鈴木丈織氏に
環境 macbook m2 参考サイト ollamaのインストール 初期設定 フォルダ作成 mkdir langchain 仮想環境に入る source langchain_env/bin/activate pipアップグレード python -m pip install --upgrade pip ipykernelインストール pip install ipykernel langchain_kernelという名前のカーネルを作成 python -m
