最近マンスリーマンションを転々としてる話 ~ OYOLIFEいいよ ~

 こんにちは、けんご(@N30nnnn)です。

 最近マンスリーマンションを転々としてる生活をしているのですが(誰にも追われてません)、 その最中に物件契約に使ってるサービスのOYO LIFEがとても良いので、マンスリーマンションのメリデメやOYOの良し悪しとか感想とか要望を書きたいと思います。

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ecsTaskExecutionRoleを自作したらFargateにデプロイできなくなった

 こんにちは、けんご(@N30nnnn)です。

 ECS周りの権限を含めて全てTerraformでプロビジョニングしていたら、ECS Fargateでコンテナをデプロイする際に権限周りでデプロイできずに困ったため、文章で残しておこうと思います。

目次

  • 問題点と解決策
  • 今回当てはまらなかった別の問題
    • 信頼されたエンティティには ecs-tasks.amazonaws.com を設定
    • 事前にAWSServiceRoleForECSを始めとしていくつかロールを作成
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書評: 文章のアウトプットが苦手な自分が『アウトプット大全』を読んだ

 こんにちは、けんご(@N30nnnn)です。
 なんとなくアウトプット苦手だな〜と思ってたのでアウトプット大全読んでみたんだけど、意外な気づきがあった。

学びを結果に変えるアウトプット大全 (Sanctuary books)

学びを結果に変えるアウトプット大全 (Sanctuary books)

本の構成は大きく3本立てで、それぞれ話す書く行動するに主眼を置いている。

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ICLR/ICML2019読み会参加レポ

こんにちは、けんご(@N30nnnn)です。

今日は、7/21に開催されたICLR/ICML合同報告会に参加した際の発表メモを残します。 途中までの参加だったのですが、自然言語処理に関するレビュー発表・GANに関するレビュー発表がとても面白く、派生テーマに関心を持つきっかけにもなりました。

connpass.com

目次

  • ICLR & ICML 2019 概要紹介
  • Natural Language Processing @ ICLR2019
    • ICLRのオーラル4本をレビュー
      • Ordered Neurons: Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks
      • Smoothing the Geometry of Probabilistic Box Embeddings
      • Pay Less Attention with Lightweight and Dynamic Convolutions
      • The Neuro-Symbolic Concept Learner
  • Generative Adversarial Networks @ ICML2019
    • Self Attention GAN @ ICML2019
    • BiGGAN @ ICLR2019
    • S3 GAN (Semi Supervised GAN with Self-supervision) @ ICLR2019
      • S2GAN(Semi-Supervised GAN)
      • S2GAN-CO
      • S3GAN
      • 結論
    • ほかいくつかの論文をサラッと紹介。
  • メモ
    • Resnetが上手く行く原因の統計的学習解析
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ゲームにおけるAI技術の活用

こんにちは、けんご(@N30nnnn)です。

 最近ゲームに用いられるAIの調査をしました。 調査した結果、概観としてデバッグ用の自動プレイAIへの取り組みがめちゃくちゃ多いなといった感じでした。 また対人プレイAIについて発表された記事はまだまだ少なく、 その中では囲碁や将棋、 ポーカーなど枠組みがある程度決まっているゲームへの技術応用が目立っています。

 概観として技術の応用先は次の4つにまとめられます。

  • 市場動向調査分析
  • ゲームバランスのためのパラメータチューニング
  • 自動プレイデバッグ
  • チート検出

 ここではいくつかの取り組みの要約を紹介したいと思います。 ただし、市場動向調査分析はいわゆるマーケティングそのものなので省略します。

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機械学習エンジニアのためのノートパソコン

こんにちは、けんご(@N30nnnn)です。

機械学習エンジニアのためのノートパソコン: Zenbook UX331

 かねてから「機械学習に適したノートパソコン無いよなぁ〜」と感じてました。
MacBookProは従来のエンジニアリングには良いのでしょうが、 乗っているGPUAMDなので機械学習エンジニアリングに当たってはあまり有用ではありません。 NVIDIA GPU乗ったゲーミングノートは充電の持ちが異常に短くモバイルバッテリーを持っていても若干辛く、 軒並み2.0kgを超えて持ち運ぶにも辛い。 それはSurfaceBookも同様であり、 本体こそ2.0kgを下回るものの充電器が以上に重く、 更にはUbuntuとの相性が最悪です。そして高い。

 そんな状況の中でどのPCを持つのが正解なのかなぁ〜と常に悩んでました。

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学会に参加するに当たって心に留めておきたいこと

来週は人工知能学会です。
学会に参加するに当たって心に留めておきたいことを綴ったとてもいい記事があるので、個人用の意訳メモをここに残したいと思います。

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