えんじにあのじゆうちょう

勉強したことを中心にアウトプットしていきます。

コードで理解するAutoRegressive モデル

はじめに

以前k-meansをnumpyで実装するということをやりましたが、今回は時系列モデルの基礎としてARモデルを実装してみることにします。

以前一度やっているのですが、中途半端極まりなかったのでやり直し、というところです。

ちなみに今回は経済・ファイナンスデータの軽量時系列分析を勉強しながら書いたものなので、数式などの詳細はそちらを読むこと。

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Tensorflow Probabilityを使ってガウス過程を体感してみた

はじめに

最近は確率統計が面白いなぁと思っているのですが、まだまだ素人で理解できないこともとても多いのですが、Gaussian Processのいい記事を読みまして、なんとなく雰囲気だけ掴めた気になったので、とりあえず一回自分で動かしてみるか、という感じで試したものを書いておきます。
はっきり言って私が説明できるレベルではないので、雰囲気ブログになることをご了承ください。

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Dockerを使ったローカルの開発環境(Jupyter)の作り方 for Mac

はじめに

開発環境なんてなんでも良いと言えばそのとおりなのですが、いつでもリセットできる方が何かと便利ですし、いくつか用途を分けて作りたくなることもあると思います。
個人的に気に入っている開発環境の作り方をせっかくなのでメモしておきます。

ちなみに、特にImageサイズを小さくする気もなくて自分が使いやすいようにしている点はご留意ください。

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kubeflowで機械学習パイプラインを試してみる(処理コンテナ実装編)

はじめに

前回に引き続き、Kubeflow pipelineを使って機械学習パイプラインを組んで見る第2段です。

今回は、pipeline処理を行うコンテナと処理を1つ作ってみて、雰囲気に触れてみようと思います。

前回の記事はこちら
t.marufeuille.dev

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Kubeflowで機械学習パイプラインを試してみる(MiniKFインストール編)

はじめに

2月は会社のブログ活動&E資格受験があって、しばらく間が空いてしまいました(言い訳)
さて、今回からは機械学習パイプラインの構築に向けての検証として、Kubeflowを試してみようと思います。

ちょっと前にmlflowのtrackingだけ試しました(以下記事参照)
t.marufeuille.dev

そのときに概ねmlflowのできることは確認したのですが、今回期待するのはApache Airflow的なワークフローエンジンのところが個人的には主な目的だったりはします。

が、順を追ってまずはローカルのMacBookにkubeflowをMiniKFを利用してインストールするところから見ていこうと思います。

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seleniumを落ちないように気をつけながら使ってみた

はじめに

AJAXを使ったWebページのスクレイピングをするためには、単純にHTMLを取得するだけではなく、実際に描画、JSの実行等諸々の処理をしてレンダリングが完了した上で必要なものを取得していく必要があります。
今回諸事情により色々試すことになったので、試したことを順を追って記録しておこうと思います。

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砂が踊るように可視化できるSandDanceをVisualStudioCodeから使うと便利そうだった

はじめに

会社の人にイケてそうな可視化ツールあるよーと教えてもらったので、そのテストついてにまとめてみます。
小さいデータ(Titanic)でしか試していませんが、実際触ってみると、サクサクといい感じの可視化ができるので、データの概要を掴むのに良さそうだという感じです。

github.com

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