34. 強化学習

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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。