「機械学習で時系列予測はできるのか」論議がTransformerと共に帰ってきた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、こちらのポストをお見かけしました。 AI技術開発部の高橋が社内勉強会の資料「時系列予測にTransformerを使うのは有効か？」を公開しました。 論文Are Transformers Effective for Time Series Forecastingの紹介を中心に、時系列予測について解説しています。ぜひご覧ください。https://t.co/LplxTT8b1d pic.twitter.com/nUXb4bGiQ3— GO Inc. AI Tech (@goinc_ai_tech) 2023年9月28日 なるほど、NN全盛というかNN一択の時代にあっては時系列予測もNNでやるのが当たり前になったのだなという感想でした。大昔「沖本本」で古典的な計量時系列分析を一通り学んだ身としては隔世の感がありますが、これもまたNN時代の趨勢なのでしょう。 なお、元論文2点は上記リンクから辿
とほほのKubernetes入門 - とほほのWWW入門
Google が開発したコンテナ管理システムです。 「クバネティス」「クバネテス」「クーべネティス」などと読まれます。 ギリシャ語で「船長」の意味を持ちます。 Kubernetes のスペルが K と s の間に8文字あることから k8s と表記されることがあります。 Kubernetes を簡略化した k3s というものもあります。 Docker や Podman などに対応しています。 コンテナを Pod と呼ばれる単位で複数のノードに配布して実行管理します。 クライアントからのアクセスを適切にノード上の Pod に転送する仕組みを備えています。 コンテナやノードがダウンしても代わりに他のノードでコンテナを起動してくれます。 サービスを停止することなく、コンテナをローリングアップデートしたりアップデートを中断してロールバックすることができます。 Kubernetes の構築には通常1台
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