Google Colaboratoryとローカル環境（Jupyter Lab）の機械学習の学習（最適化）時間を比較する。 それぞれCPUとGPUで計測する。 方法 今回の手法にはPyTorchチュートリアル（日本語翻訳版）の0.8. クイックスタートをベースとして利用する。後述のア. 時間の…

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ポワソン分布においてデータ(x1, …, xN)が得られる確率はここでが最大となるときによりよって最尤推定により求まるは

結論 最尤推定・・・事前確率P(θ)を最大にするθを推定 MAP推定・・・事後確率P(θ｜D)を最大にするθを推定 補足 P(θ｜D) = P(θ) × P(D｜θ) / P(D) ベイズの定理を参照。 P(θ｜D) = P(θ, D) / P(D) = P(D｜θ) P(θ) / P(D) = P(θ) × P(D｜θ) / P(D) 方法 MAP推…

概要 目まぐるしく変化しているように見える機械学習の開発環境の、とりあえず最先端と思われる一つを抑えておく。 いま興味がある転移学習を使えば、個人レベルでも面白いことができないかと思いチュートリアルから始めてみる。 各種インストール 事前にmin…