分散データ処理を可能とするApache Sparkの導入と環境設定
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される分散データ処理を可能とするApache Sparkの導入と環境設定(NodeManager、YARN、spark-master、ResourceManager、spark-worker、HDFS、NameNode、DataNode、spark-client、CDH5.4、haddop、Yum、CentOS)
ICT技術:ICT Technology
マイクロサービスのデプロイと運用-DockerとKubernetes
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマイクロサービスのデプロイと運用-DockerとKubernetes(minikube、コンテナ、デプロイ、kube-ctl、ローリングアップグレード、自動ビンパッキング、水平スケーリング、スケールアップ、スケールダウン、自己回復、kubelet、kube-apiserver, etcd, kube-controller- manager, kube- scheduler、Pod、kube-proxy、Docker CLI、Docker Registry、cgroups、Linuxカーネル、カーネルネームスペース 、ユニオンマウントオプション、Hypervisor)
保護中: モデルフリー強化学習のpythonによる実装(3)経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか:ValueベースvsPolicyベース
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるモデルフリー強化学習のpythonによる実装ValueベースとPolicyベース(経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか、Deep Q-Network、深層強化学習、Off-policy Actor Critic、Q-Learning、SARSA、Actor Critic法、Multi-step Learning、TD法、Monte Carlo法、TD(λ)法、Epsilon-Greedy法)
保護中: ClojureとHadoopを用いた確率的勾配降下法の実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるClojureとHadoopを用いた確率的勾配降下法の実装(ミニバッチ、Mapper、Reducer、Parkour、Tesser、バッチ勾配降下、結合ステップ、パーティショニング、uberjar、Java、バッチ型勾配降下法、確率的勾配降下法、Hadoopクラスタ、Hadoop分散ファイルシステム、HDFS)
ブレインマシンインターフェースの活用とOpenBCI
ブレインマシンインターフェースの活用とOpenBCI(Galea、VR、steam deck、Valve、Steam、EEG、EOG、EMG、EDA、PPG、Panatronix、UX、瞑想、ストレス、島津製作所、NIRS、リハビリテーション、外骨格ロボット、BMI神経リハビリテーション、Blackrock Microsystems, LLC、機能代償型、機能回復型、非侵襲型、fMRI、侵襲型、脳磁場測定、近赤外光計測、NIRD、脳波、脳波センサー、義手)
マイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるマイクロサービスを含めたシステム運用監視の為のElasticStashの活用(Riemann、ロールアップ、スロットル構造、KafKaプラグイン、UTC、timbre、LogStash、log4j、tools.logging、構造化ロギング、一般的なログフォーマット、可視化機能、ダッシュボード、Kibana、パイプライン、UDP、Collectd、RRD、stdin、stdout、ELK Stack、Elastic Stack、Apache Kafka
KI 2019: Advances in Artificial Intelligence論文集より
KI2019
前回はKI2018について述べた。今回は2019年9月23日から26日の間にドイツのカッセルで開催された第42回ドイツ人工知能会議（KI 2019）について述べる。
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ApacheサーバーとLAMPのインストールと動作
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクで活用されるApacheサーバーとLAMPのインストールと動作(MariaDB、PHP、CentOS、Mac、Windows)
保護中: モデルフリー強化学習のpythonによる実装(2) モンテカルロ法とTD法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるモンテカルロ法とTD法等のモデルフリー強化学習のpythonによる実装(Q-Learning、Valueベースの手法、Monte Carlo法、ニューラルネット、Epsilon-Greedy法、TD(λ)法、Muli-step Learning、Rainbow、A3C/A2C、DDPG、APE-X DQN)
保護中: Hadoopに用いられる分散計算処理(map-reduce)のClojureによる実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるHadoopに用いられる分散計算処理(map-reduce)のClojureによる実装(Tesser、Reducer関数、fold、コスト関数、勾配降下法、特徴抽出、feature-scales 関数、特徴量のスケーリング、勾配降下学習率、勾配降下法更新ルール、反復アルゴリズム、重回帰、相関行列、fuse、可換性、線形回帰、共分散、Hadoop、pararrel fold)