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お題
仮想通貨自動売買
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-visualizerWindows 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。