python でのmlflowの使い方

python でmlflow使うメモ

実験結果を比較するために便利っぽいのでmlflow を使ってみた。

パラメータと実験結果の記録をある程度自動化できる。

機械学習の実践はある種の黒魔術となることが多いので再現性を担保するための努力は後々に影響する。

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Re:VIEW の始め方メモ

Re:VIEW の始め方メモ

mac でのRe:VIEW を導入した時のメモ。

作業用ディレクトリの作成

適当なディレクトリをつくる。

mkdir “project_name”

Docker を用意

Docker のインストールは各自でされたし。

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AppSheet でゲーミフィケーション要素のあるtodoのアプリをつくったった

  • ノーコードでtodoアプリを作った。
  • その過程とハマったところを記録しておく。

ゲーミフィケーション

  • ゲーム感覚で日常のタスクをこなしていこう、というもの。
  • ゲーム感覚で楽しく取り組むための工夫についての学問がゲーミフィケーション。
  • その基本的なポイントとして報酬とペナルティがある。
  • 人間はスコアアタックに魅力を感じて、スコアをロストすることに嫌悪感を覚える
  • その習性を利用して日常の習慣をゲームにする。

ゲーム化したいこと

  • 私はストーリーに興味がある。RPGをやっていてもお話やキャラ同士の掛け合いに強く関心を持っていた。テイルズオブシリーズとか大好きだった。
  • そこで自分でもストーリーを作れるようになりたい。
  • その練習として即興小説を毎日書くモチベーションを作りたい。

ゲームの骨子

  • ゲームの内容としては、即興小説を毎日書くとスコアアップして、サボるとスコアがリセットされるようにしたい。

ノーコードでアプリ作成

  • 一度アプリ作成に取り組んでみたかった。
  • 私に現時点でアプリ作成の技能や知識はないので、その点を補助するツールが必要になる。
  • そこでノーコードでアプリを作成できるツールを見つけた。AppSheetだ。

AppSheet

  • Google が買収したことで話題になったノーコードでアプリを作成できるサービス。
  • 公式にデプロイするのは有料アカウントが必要になる。 個人でアプリのテストを行う間は無料なので、アプリを自分だけが使う場合には無料コースでも大丈夫。 試しに触ってみる。

手順

  • サインアップ。グーグルのアカウントを使った。
  • データからアプリを作成を選択。
  • 事前にスプレッドシートでどういう仕組みになって欲しいかを練れる。
  • スプレッドシートをアプリにするためのUIを自動で作ってくれるイメージで進められる。
  • スプレッドシートの内容をアプリにするイメージで進めていく。

完成品

  • ゲームのスコアに換算するタスクをメモする画面。
  • 達成したかどうかもメモ出来るようにした。

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数理最適化の事例集まとめたった

数理最適化が役に立つことを忘れないために実応用についてメモしておく。

事例集

  • 乗り換え案内サービス

  • 二次計画問題

    発電計画

  • ダイナミックプライシング、オークション

  • 金融におけるポートフォリオ最適化

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最適化コンサル案のたたき台

最適化コンサルってないの?という疑問について考察していきます。

まだ最適化コンサルをする会社がないなら、どんなお仕事になるのか考えてみます。

機械学習は道具に過ぎない

機械学習や深層学習というワードが一人歩きしていますが、これらは問題を解くための道具に過ぎません。

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AI に夢を見すぎでは?

問題解決の思考はまだ人間がしないといけないよ。

AIは魔法の杖じゃないよ。

機械学習、AI、深層学習がすごいのは事実としてそうだと思うけど、線形計画や統計みたいな素朴な方法が全て取って代わられるかというと、そうではないよね。

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数理最適化は社会で活用した方がお得

機械学習や深層学習といったバズワードに乗っかろうとするけど、その問題、最適化屋さんが解けるんでは?

数理最適化に需要はないのか

最適化屋さんの需要はあるのかもしれないが、それで起業したって話は聞かないから、机上の空論なのでしょうか。

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数理最適化の実用化を考える

数理最適化って聞いたことあります?

社会にある問題を数理的に解こうというジャンルなんですけどね?

AIじゃなくて線形計画問題!

世の中にある問題(条件がある時の配分比率など)が線形計画問題という手法で解けます。

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