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regonn&curry.fm - 最新の生成AI動向を週刊でお届け -
34. 強化学習
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お題
仮想通貨自動売買
OpenAI Gym
強化学習をやりやすくするためのライブラリ
サンプルも豊富
効率良く学習を行えるように、白黒にしてもチャートが識別できるように色を調節したり解像度を調整している
ChainerRL の強化学習過程がわかる良さそうなライブラリ
chainer-visualizer
Windows はまだ未対応だった
https://github.com/chainer/chainerrl-visualizer/issues/12
普段 Windows を使っているので、放置して学習させるために、余っている Mac で学習を行う
AWS DeepRacer – 機械学習を自由自在に操る最速の手段
強化学習でのレース大会
Tokyo でも 6 月の Aws のイベントでレースがあるみたい
ただ、技適通って無いから実機で遊べない?
Deep Learning エンジニア育成講座「DL4US」
ポモドーロでの作業をまた始めた
去年の夏はずっとポモドーロで作業をしていて、調子が良かったが、いつからかやめてしまった
その時に、iOS のポモドーロのアプリは一通り購入した
今回、新たに Focus というアプリを使ってみた。
iphone とも連携するし、使い勝手も良いし素晴らしいアプリだった。
今週の tips
ディープラーニングの用途であれば、Ubuntu でも Windows でもどちらでも良いと思う
メモリは 16GB だとつらくなるかもしれないので、増やせる予算があるなら増やしたい
HDD も SSD もパソコン工房さんのディープラーニング用パソコンとかゲーミング PC とからな、特に意識しなくても問題なさそう。
今まで WSL は GPU 対応していなかったので、諦めていたけど実は出来るみたいなので試してみた
えるしってるか WSL では windows のバイナリを実行できる | せかいらぼ
Cupy, Chainer での GPU は使えるようになった
VSCode Remote の Python は WSL 上のしか見つけてくれないので、また、WSL 側にも WIndows 側にも Python がインストールされている状態になってしまった
WSL2 は Linux カーネルものるので GPU 対応するのではという噂
リリースされるときには対応していないとの回答があった
個人的には Windows で良いと思う派になりかけている
今週の kaggle
カレー
地震コンペをコツコツやっています。
Fashion コンペは今日データのダウンロードしました。
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Alex Barredo
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