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 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。
カテゴリーなし カテゴリカル分布と多項分布 期待値・分散・共分散の求め方
ベルヌーイ分布を一般的な多次元に拡張した確率分布はカテゴリカル分布と呼ばれ、二項分布を多次元に拡張した分布は多項分布と呼ばれています。今回は、そんなカテゴリカル分布と多項分布の期待値・分散・共分散の求め方について記載します。
プログラミング MongoDBとMongo-expressをdocker-composeで立ち上げる
この記事では、MongoDBの環境をdocker-composeで立ち上げる方法を記載します。また、GUIツールとして、Mongo-expressも用意します。
プログラミング 【Docker】python + streamlitをmulti-stage buildで構築
この記事はDockerイメージの容量を小さくする方法の一つである、「multi-stage build」の備忘録です。ホストのpythonパッケージ管理はpoetryを使用しているものとします。
プログラミング 【GCP】Cloud RunでPython FastAPI・Streamlitをデプロイ
この記事では、pythonのアプリケーションをCloud Runにデプロイする方法について述べます。今回はフロントエンドを Streamlit 、バックエンドを FastAPI とし、2つのサービスをCloud Runにデプロイします。
