プログラミング 【Python】poetryでsetup.pyを生成する
この記事ではpoetryを用いた際の、setup.pyを生成する方法について述べます
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プログラミング 【Google Cloud (GCP)】Cloud BuildでビルドしArtifact Registryへpushする方法
はじめに
この記事では、Google Cloud の Cloud Build を使って Docker image をビルドする方法と、ビルドしたイメージを Artifact Registry へpushする手順について述べま...
プログラミング 【Google Cloud (GCP)】Compute Engine のスナップショットを作成
この記事では Google Compute Engine のスナップショットの作成を gcloud CLI でおこないます。スナップショットは、ある時点の永続ディスクから、増分的にデータをバックアップしたものです。スナップショットで現在の状態を取得しておくと、それを使って新しいディスクにデータを復元できるようになります。また、スナップショットの取得は、毎時、毎日から毎週といった単位でスケジューリングが可能です。
プログラミング 【python】logを綺麗にコンソールとファイル出力する自作logger
この記事では、pythonでコンソールとファイルの両方にログを出力する方法を記載します。方針としては、rich ライブラリの RichHandler と、RotatingFileHandler を使用して自作loggerを作成します。
プログラミング 【Google Cloud (GCP)】Compute Engine のカスタムイメージを作成
この記事では Google Compute Engine のカスタムイメージの作成を gcloud CLI でおこないます。カスタムイメージは、既存の Compute Engine インスタンスの状態を保持するので、環境構築を再びおこなう手間を省けます。これにより Compute Engine の冗長化が簡単におこなえます。
プログラミング 【Google Cloud (GCP)】Compute Engine をCLIで作成
この記事では Google Cloud (GCP) の Compute Engine の作成を gcloud CLI を用いておこないます。また、作成したインスタンスにgcloud compute sshで ssh 接続してみます。
機械学習 【深層学習入門】Kerasによる画像分類CNNの実装
簡単なCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を作成して、画像を分類するモデルを作成してみます。使用するデータセットはCIFAR-10です。深層学習はTensorFlowライブラリのKerasを使用することによって簡単に利用することができます。また、TensorBordを利用して学習過程を可視化します。
機械学習 【深層学習入門】Kerasによる回帰ニューラルネットワークの実装
簡単なニューラルネットワークを作成して、データセット「Boston house-prices」を使って、住宅の情報から価格を予測する回帰問題を扱います。また、TensorBordを利用して学習過程を可視化します。
機械学習 【深層学習入門】Kerasによる分類ニューラルネットワークの実装
簡単なニューラルネットワークを作成して、手書き数字画像（MNISTデータセット）を分類するモデルを作成してみます。深層学習はTensorFlowライブラリのKerasを使用することによって簡単に利用することができます。また、TensorBordを利用して学習過程を可視化します。
確率・統計学 多次元正規分布（多変量正規分布）の線形変換と標準化、積率母関数の証明
正規分布を一般に多次元に拡張したものを多次元正規分布（多変量正規分布）と呼びます。この記事では、多次元正規分布の線形変換と標準化、積率母関数の証明を記載します。
