34. 強化学習

Scrapbox お題 仮想通貨自動売買 OpenAI Gym 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-visualizer Windows 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。