【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
チーム内勉強会の進め方事例 - MNTSQ Techブログ
おはようございます!こんにちは!場合によってはこんばんわ! SREチームマネージャーの藤原です。 今年の3月からSREチームの中で、勉強会を定期的に実施するようになりました。 本エントリでは勉強会を開催するにあたって考えたことと、実際の進め方についての事例解説です。 勉強会を通じて実現したいことの説明から、テーマ設定、効果最大化のための開催形態と頻度、現時点(2024/4・5時点)の結果について解説しています。 勉強会を通じて実現したいこと チーム内勉強会を通じて実現したいこととして、以下を設定していました。 チーム・個人としてのレベルアップ 積極的な議論への参加 相互理解 チームとしての目線合わせ 勉強会を開催するからには何かしらのスキルや考え方を身に付けたいはずです。 また、学習効果を最大化するためにも、積極的な議論への参加を実現したいと考えました。 さらには、勉強会の中での議論を通じ
数理計画法テキスト
学習・研究用テキスト(最適化,線形計画法,内点法,数理計画法) このページでは最適化,線形計画法,内点法,数理計画法などの分野に関しての学習用テキストを公開しています. テキストの特徴として 定理などの証明を詳しく記述 多くの例を用いて説明 となっているため,学習しやすいテキストとなっております.
2022年の深層学習ハイライト - Qiita
はじめに 2023年になって日が経ってしまいましたが、今年も深層学習の個人的ハイライトをまとめたいと思います。今回は研究論文5本と応用事例4つを紹介します。他におもしろいトピックがあれば、ぜひコメントなどで教えて下さい。 AIの研究動向に関心のある方には、ステート・オブ・AIガイドの素晴らしい年間レビューもおすすめします。また、私が過去に書いた記事（2021年、2020年、2019年）もよろしければご覧ください。 * 本記事は、私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し、適宜加筆修正したものです。元記事の方も拡散いただけると励みになります。 ** 記事中の画像は、ことわりのない限り対象論文からの引用です。 研究論文 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 著者: Matthew Tancik, Vincent Casser,
【AtCoder】中卒の主婦が青コーダーになったおはなし【競技プログラミング】 - Qiita
はじめまして。mayocornです。 先日のABC281で青コーダーになりました！ 経歴 20代の主婦。旦那は競プロやってないです。 中学卒業→高校入学→高校中退→バイトを転々とする（ITに関してはSESで半年ほど働いた経験あり）→今の住所に引越してきてからは無職 趣味はゲームで、最近やっているタイトルはファイアーエムブレムエンゲージ、Splatoon3です。音ゲーやカードゲームに熱中してた時期もありました。CHUNITHMは旧レートでベスト枠15.3くらい。でものめりこむほどお金がかかるのでやめました。競技プログラミングは何問解いても無料なので続けられてます。 学力に関して話すと、高校数学は確率、論理と集合がちょっとわかるくらいで三角関数、微分積分、行列あたりは全然分かりません。青パフォーマンスをとるのにこのへんの知識が必要になったことはなかった気がします。（私が参加した回の中では） 競
2023年版：実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級6冊＋中級8冊＋テーマ別15冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出
Azureの資格を全て取ったので資格制度について語る（2022/07現在21個） - APC 技術ブログ
はじめに こんにちは、ACS事業部の吉川です。 タイトルにあるとおり、Azureの認定資格全21種を取得しました。 以下URLで公開されている認定資格ポスターのうち、一番左の Azure 列の資格が対象です。 https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RE2PjDI このポスターは毎月更新されており内容が変わってしまうので、2022年7月時点の画像も貼っておきます。 私が取得済みの資格にレ点を付けています。 以下は資格取得後発行されるデジタルバッジの一覧です。 www.credly.com 試験を大量に受け続けた経験から、皆様にAzureの資格についてお話ししようと思います。 資格を取得するモチベーション ITの分野においては、資格は特に必須なものではないです。資格持ってないからといって、困ることもないでしょう。 じ
オンプレミス専門のインフラエンジニアに捧ぐAWS学習法 | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ 大変有難い事に、最近カジュアル面談の申し込みをいくつか頂き、実施させて頂いております。 カジュアル面談の中で、私がクラスメソッドに転職する前のAWSの勉強方法について、質問される場面が多々ありました。 元々私自身は、前職はオンプレミス専門のインフラエンジニアであり、また当時はAWS案件に参画した事がなかったため、AWSについては独学で勉強していました。 そこで今回改めて、私がクラスメソッドにAWSエンジニアとして転職する前はどのようにAWSを勉強をしていたか、また今振り返るとどのようにAWSを勉強するとより良かったか、まとめてみたいと思います！ 対象読者 仕事で初めてAWSを触る事になり、AWSの勉強方法について知りたい方 仕事ではオンプレミスのシステムしか触れた事がないが、今後AWSを仕事で扱ってみたいエンジニアの方 私の経歴(
Meta、「ARエフェクトの作り方」を日本語で学べる無償プログラム提供--日本で人材育成に本腰
Metaの日本法人であるFacebook Japanは9月9日、ARエフェクト作成ツール「Spark AR Studio」の使い方を無料で学習できるオンラインプログラムを公開した。「メタバースの実現には人材育成が不可欠」だとして、コンテンツ産業が盛んな日本でXR人材の育成に力を入れる。 左からMeta アジア太平洋地域 公共政策総括のSimon Milner氏、Facebook Japan代表取締役の味澤将宏氏、学校法人 角川ドワンゴ学園 S高等学校 校長の吉村総一郎氏 「Spark AR」はMetaが提供するARエフェクトの総称で、Spark AR Studioを利用することで、誰でも独自のARエフェクトを作成できる。しかし、同ツールを使いこなすには一定以上のスキルが必要であるため、Metaでは同ツールの使い方を1から学べるオンラインプログラムを無料で提供する。 同プログラムは「Meta
株式会社リクルート エンジニアコース新人研修の内容を公開します！（2022年度版）
こんにちは！2022年度エンジニア新人の太田です。毎年反響を頂いているエンジニアコースの研修内容を、今年は受講者の立場から紹介させていただきます。 研修概要 リクルートの新卒エンジニアコースでは、入社した新人を対象に技術研修を行っています。その内容は、実際の開発業務に活かせる技術を扱う「本当に必要な生きた知識・技術」を取り入れたものとなっています。 特筆すべき点として、研修の資料はほとんどが内製であることが挙げられます。そのため、講義中の質疑を通してより深い知識や、開発の現場で培われた経験に触れることができます。 フロントエンド、モバイルアプリ、バックエンド、インフラ、データ分析、セキュリティなど幅広いテーマが扱われるため、知識のインデックスを張ることにもつながります。またハンズオンや競技形式の演習も取り入れられており、実際に手を動かすことで印象に残りやすく、エラーへの対処も学ぶことができ
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
サイボウズ、エンジニア向け新人研修の資料を公開 セキュリティやモバイルアプリ開発の基礎を解説
サイボウズは6月23日、ITエンジニア向けの研修資料を自社ブログで公開した。同社が5月9日から20日にかけて実施した新入社員向け研修で使った資料の一部で、モバイルアプリ開発やセキュリティなどの基礎を解説している。 資料は全8種類。モバイルアプリ開発やセキュリティに加え、技術文書の書き方やソフトウェアのライセンスなどに関する基礎知識が学べるという。このうち技術文書の書き方など4種類の資料については、内容を口頭で説明する動画も公開した。 サイボウズは「各社のエンジニア研修や駆け出しエンジニアの役に立てれば幸い」として、2018年から研修資料を毎年公開している。21年には、Webアプリ開発やIT業界の文化を説明する資料を公開。「初心者エンジニアの指針になる」「一通りできれば相当なレベルになれそう」などとしてTwitterで話題になった。 今回公開した資料もこの取り組みの一環。「今年の資料も皆さま
AWSの全資格を取得した基盤エンジニア、「突き詰める力」で道を切り開く
「サーバーとロードバランサーがこの組み合わせなら、ここを詳しく調べてみたら」――。 米Amazon Web Services（AWS）のクラウドを活用し、業務ソフトを動かすためのITシステム基盤を整備するプロジェクトの現場。問題にぶつかったメンバーに、穏やかな表情で解決のヒントを出すチームリーダーの姿があった。アクセンチュアの高橋悠輔氏だ。 高橋悠輔（たかはし ゆうすけ）氏。1994年生まれ。2018年アクセンチュア入社、2020年からテクノロジー コンサルティング本部 インテリジェントソフトウェアエンジニアリングサービスグループに所属（写真：北山 宏一） 高橋氏はITシステム基盤の構築や運用、保守を一手に担うインフラエンジニア。サーバーやストレージといったシステム基盤の構成要素に詳しいだけではなく、プログラミング技術を駆使して運用を自動化する「インフラストラクチャー・アズ・コード」と呼ば
【2024年最新版】オススメのプログラミング学習サービス集 - Qiita
はじめに 今回はプログラミング初心者と中級者向けの、プログラミング学習サービスを紹介します。 自分自身が実際に学んできた中でよかったものだけをピックアップしています。 なお、progateやドットインストールといった誰でも知っている学習サービスは省いています。 web制作向け (1) web-design-textbook まずはじめに紹介するのはWeb制作を基礎から実装手法を網羅的に学ぶことができる「web-design-textbook」です。 こちらは基本編~上級編とレベル別になっているので初心者でも入りやすい構成になっています。 かつ問題数もかなり豊富で図を多数用いて解説をしているので独学でも挫折せずに学習を進められる教材になっています。 ぜひこれからWeb制作の学習をはじめたいという人は使ってみてください。 (2) Codestep 次に紹介するのは、HTMLやCSSといった基礎
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誰でもわかる強化学習
ぶく on Twitter: "神チャンネルを見つけてしまった。10年前のカリキュラムだが、長岡亮介先生(数学者・元駿台予備校講師)の高校数学の授業がほぼ全部無料で観れる。中高生の予習・復習や、社会人の学び直しに有用そう。 https://t.co/s7LBvrUkKu"
人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
ハーバード大のコンピュータサイエンス講座「CS50」の日本語化が完了し、無償公開
講座情報詳細｜はじめてのAI （METI/経済産業省）
東京大学深層学習（Deep Learning基礎講座2022）深層学習と自然言語処理
