以前の記事「(9/23追記)機械学習用PCを自作」で紹介した通り、機械学習用PCを作成して利用しています。従来のCPUは4スレッドでしたが、LightGBMをRandomizedSearchCVなどを使ってパラメーターのチューニングをしていたところ、GPUではなく、CPUのスレッド数がボトルネックになる場面が多く出てきました。今回Intel Pentium G4560からRyzen5 1600に変更して、スレッド数を3倍に拡張しました。

RailsのDBをSQLite3からMariaDBに切り替えてみました。DB用のコンテナを起動して仮想ネットワークを作ってみたりしたときのメモ。

GCEでWindows（Windows Server 2016）を動かしてみようとしたところ、なぜか起動できません。調査中ですが、発生した事象をメモしておきます。エラーメッセージ Constraint constraints/compute.storageResourceUseRestrictions violated for project {id of project} projects/windows-cloud/global/images/windows-server-2016-dc-v20180410 can’t be used within your organization.

ビットコインの自動売買に挑戦してみました。売買判定ロジックは、ディープ・ラーニングの中でも時系列の予測に強いとされるRNN系のユニットであるGRUを使っています。AIと言い換えても良いかも知れません。

複数のLightGBMRegressorのモデルを作ろうとfor文の中でScikit-learnのRandomizedSearchCVを使ったら’Out of resources’というエラーが出ました。原因はよくわかりません。別プロセスに切り出すという力技で回避したので、その方法をメモ。

システムトレード関連でLightGBMRegressorのパラメータをScikit-learnのRandomizedSearchCVでチューニングをしていてはまりました。Stack Overflow（英語）にも上げたんですが、なかなか回答がないので、日本語でも書いておくことにしました。

Keras（TensorFlow）でResource exhaustedというエラーに遭遇しました。GPUのメモリ不足でメモリ領域を確保できないといった内容のエラーです。回避方法をメモしておきます。

自宅にある機械学習用PCのJupyter Notebookに外出先からアクセスするために余っていたRaspberry pi 3にTeamViewerを導入してみました。

Ubuntu16.04LTS(Desktop)にRuby2.3.5の開発環境構築をしたので自分用に残しておきます。railsの実行環境はDocker、エディタはAtomを使っています。