tensorflow.jsでposenetを使ってみる
はじめに
ふと思い立って、tensorflow.jsを使ってみることにしました。
最終的にはUIつけてアプリにしたいですが、まずはローカルに保存した画像をposenetで姿勢情報を抽出し、肘の角度を算出する、ということをやってみます
ServerlessなKubernetes上で機械学習タスクを実行してみる
はじめに
だいぶ間が空いてしまいました。(コロナとかではなく、ネタ切れです)
今回はAlibabaCloudのServerless k8sサービスでGPUが使えるっぽいというのをドキュメント上確認したので試してみた、ということを書きます。
Serverless k8sを使うメリット
Serverless k8sを使うメリットはとても単純で、「実行時以外お金がかからない」という一点がとても大きいと考えています。
お金がある人は、普通のk8sサービス使って、GPUインスタンスも立てまくっておけば別にいいと思いますが、GPUインスタンスは最低でも月々80,000円/台くらいしたはずで個人利用や予算のあまりないチームで使い続けるには中々厳しいものがあると思います。
この課題はECS(Preemptive使ったり)のようなIaaSサービスをうまいことプロビジョニングしてやれば十分解決できるのですが、自前で書くとまぁバグを作り込んでしまって正しく終了できないで高額請求と行ったことも考えられます。
Serverless k8sを利用することでk8sなのでjobのyamlさえしっかり書いてあげさえすれば非常に簡単にコード化できるので、CICDパイプラインに組み込んだりすることも容易ですね。
とにかく使わない手はないと思っています。
コードで理解するPCAを用いた異常検知
はじめに
お仕事の都合もあり、O'Reilly Japan - Pythonではじめる教師なし学習をちょっと読んでいるのですが、PCAで異常検知ができるというところに興味を持ちました。
確かに、他の異常検知も基本は潜在表現を得て(例えばその自称が従う分布のパラメータ)それの95%範囲などから判断する、といったことをよくやるのでできるんだろうなぁ、と思いました。
一方で、そもそもPCA自体よく知らないなと思ったので、一度書いてみることにしました。
コードで理解するVARモデル
はじめに
VARモデルのとりあえず推定までをやってみることで、どういうモデルなのか、ということの理解を試みます。
今回も経済・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。