機械学習運用環境(MLops)の一部を話題のkubernetes(k8s)で作成してみた。GCPのGKE上でk8sを利用できるので、今回はGKE上で途中まで構築。今回参考にするMLopsは下の図。どうもこのサイトによるとメルカリでマイクロサービスとして運用されてるらしい このMLo…

機械学習基盤(MLops)をkubernetesで構築してたけど、amazon sagemakerを使ったら、kubernetesよりかなり簡単に構築できた。今回は、外部で学習したモデルでエンドポイント作成までやってみた。だいたい、MLopsをAmazon sagemakerで構築する前段階くらい。そ…

レコメンドは普通、評価値（レーティング）を使った手法がメインだが、今回は都合でレーティングがない環境下で、レコメンドアルゴリズムを作らなきゃならなかった。 そこで、アソシエーション分析を使ったレコメンドアルゴリズムを作ったので、その過程をま…

今回はクラスタリング手法で、画像の重要な色を検出するタスクをやった。ニューラルネットワークならより正確な検出が可能だけど、データセット作成もろもろコストがでかい。なので、昔からあるクラスタリング手法で手軽に、かつ精度よく色を検出してみた。…

今回はkerasを使って、AWSのGPU環境下で5百万枚の画像を訓練してみた。ラベル数は200ラベル。おそらくビックデータと呼ばれる規模だと思う。エラーとか、障壁が多々あったので、備忘録もかねて工程を一通りまとめてく目次 ・EC2にGPU適用&jupyter環境構築 ・…

今回はkaggleでよくある特徴量エンジニアリングのテクを使って、精度向上から重要な特徴選択までをやった。普通は精度高ければ終わり的な感じだけど、今回は精度検証からさらに掘り下げて、特徴量の選択までやったので、その過程を書いてく。目次 ・プロジェ…

kerasで作った画像分類器に画像を読み込ませ、予測したラベルのidを返すアプリ作った。以前、rubyで作ったことがあるけど、今回はpython専用のフレームワークDjangoを使って作成。画像分類器にはCNNを使ったので、GPUとか学習のところは割愛して、アプリ作成…

急上昇ワード(バースト検知)とえば、googleやyahoo!でも似たようのがある。今回はあれほど高性能じゃないけど、急上昇ワードと同じ仕組みのものを異常検知手法でやってみた。目次 ・訓練 ・閾値の設定 ・テスト ・実際に急上昇ワードをやってみる今回はBigQu…

今回はデータ加工に使えるpandasの機能を紹介する。kaggleを含め、機械学習のデータ加工はpandasでの加工が多い。理由は単純にpandasはデータ加工において、扱いやすいから。今回はxgboostの特徴量を加工する機会があった。そのときに使ったり、調査したkagg…

異常検知とは、機械学習の一手法で、普通の値のデータの中から極端に大きかったり、小さい値の「異常」なデータを見つけ出すものだ。 異常検知の用途で有名どころは巷では以下のようなものがメインらしい ・マーケティング ＝＞流行のブレイクの検出 ・コン…

大学編入というと最近では、ネット上でも具体的な情報が出回ってきた。しかし、口頭試験や専門的な科目の情報はまだ少ない。今回は質問をもらったので、編入試験に役立つ情報として口頭試験について、英語の勉強法等、編入あるあるの質問に回答していきたい…