機械学習システムの設計手法: 1. 要件の具体化

機械学習システムの設計に関して、今回は要件定義をするにあたって重要なポイントをまとめます。また、ML目標の決め方やMLアルゴリズムを簡単に紹介しています。

FastAPI アプリケーションのテストコードを実装する

この記事では、FastAPIで実装したToDoアプリをテストするテストコードを pytest を使って実装していきます。

FastAPIとSQLModelでつくる簡単なToDoアプリ

この記事では、python をつかって簡単なToDoアプリを作成します。内容は、FastAPI を使用したAPIの作成にのみ焦点を当てますので、フロントエンドに関してはノータッチでいきます。また、今回データベースを扱うORM（Object Relational Mapping）は SQLModel を使用していきます。さらにデータベースのスキーマ管理は Alembic を用います。

SQLModel で簡単なテーブルを作成する

SQLModelとは、PythonのモダンなORM（Object Relational Mapping）です。SQLModelは、SQLAlchemyとPydanticの利点を組み合わせたライブラリで、Web APIの開発に、特にFastAPIでの開発に適しています。この記事では、SQLModel をつかってテーブルを作成する手順を簡単に述べます。

SQLFluffでSQLをリントするための設定ファイルをつくる

SQLFluffとはSQLのリント(Lint)ツールです。SQLFluffのインストール方法は公式のGetting Startedページに記載されています。設定ファイル .sqlfluff を作成することで、独自のルールでSQLをリントすることができます。

【Python】poetryでsetup.pyを生成する

この記事ではpoetryを用いた際の、setup.pyを生成する方法について述べます

【Google Cloud (GCP)】Cloud BuildでビルドしArtifact Registryへpushする方法

はじめにこの記事では、Google Cloud の Cloud Build を使って Docker image をビルドする方法と、ビルドしたイメージを Artifact Registry へpushする手順について述べます。Artifac

【Google Cloud (GCP)】Compute Engine のスナップショットを作成

この記事では Google Compute Engine のスナップショットの作成を gcloud CLI でおこないます。スナップショットは、ある時点の永続ディスクから、増分的にデータをバックアップしたものです。スナップショットで現在の状態を取得しておくと、それを使って新しいディスクにデータを復元できるようになります。また、スナップショットの取得は、毎時、毎日から毎週といった単位でスケジューリングが可能です。

【python】logを綺麗にコンソールとファイル出力する自作logger

この記事では、pythonでコンソールとファイルの両方にログを出力する方法を記載します。方針としては、rich ライブラリの RichHandler と、RotatingFileHandler を使用して自作loggerを作成します。

【Google Cloud (GCP)】Compute Engine のカスタムイメージを作成

この記事では Google Compute Engine のカスタムイメージの作成を gcloud CLI でおこないます。カスタムイメージは、既存の Compute Engine インスタンスの状態を保持するので、環境構築を再びおこなう手間を省けます。これにより Compute Engine の冗長化が簡単におこなえます。

【Google Cloud (GCP)】Compute Engine をCLIで作成

この記事では Google Cloud (GCP) の Compute Engine の作成を gcloud CLI を用いておこないます。また、作成したインスタンスにgcloud compute sshで ssh 接続してみます。

【深層学習入門】Kerasによる画像分類CNNの実装

簡単なCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を作成して、画像を分類するモデルを作成してみます。使用するデータセットはCIFAR-10です。深層学習はTensorFlowライブラリのKerasを使用することによって簡単に利用することができます。また、TensorBordを利用して学習過程を可視化します。

【深層学習入門】Kerasによる回帰ニューラルネットワークの実装

簡単なニューラルネットワークを作成して、データセット「Boston house-prices」を使って、住宅の情報から価格を予測する回帰問題を扱います。また、TensorBordを利用して学習過程を可視化します。

【深層学習入門】Kerasによる分類ニューラルネットワークの実装

簡単なニューラルネットワークを作成して、手書き数字画像（MNISTデータセット）を分類するモデルを作成してみます。深層学習はTensorFlowライブラリのKerasを使用することによって簡単に利用することができます。また、TensorBordを利用して学習過程を可視化します。

【深層学習入門】ニューラルネットワークで分類

簡単なニューラルネットワークを作成して、手書き数字画像（MNISTデータセット）を分類するモデルを作成してみます。深層学習はTensorFlowライブラリのKerasを使用することによって簡単に利用することができます。また、TensorBordを利用して学習過程を可視化します。

多次元正規分布（多変量正規分布）の線形変換と標準化、積率母関数の証明

正規分布を一般に多次元に拡張したものを多次元正規分布（多変量正規分布）と呼びます。この記事では、多次元正規分布の線形変換と標準化、積率母関数の証明を記載します。

カテゴリカル分布と多項分布 期待値・分散・共分散の求め方

ベルヌーイ分布を一般的な多次元に拡張した確率分布はカテゴリカル分布と呼ばれ、二項分布を多次元に拡張した分布は多項分布と呼ばれています。今回は、そんなカテゴリカル分布と多項分布の期待値・分散・共分散の求め方について記載します。

MongoDBとMongo-expressをdocker-composeで立ち上げる

この記事では、MongoDBの環境をdocker-composeで立ち上げる方法を記載します。また、GUIツールとして、Mongo-expressも用意します。

【Docker】python + streamlitをmulti-stage buildで構築

この記事はDockerイメージの容量を小さくする方法の一つである、「multi-stage build」の備忘録です。ホストのpythonパッケージ管理はpoetryを使用しているものとします。

【GCP】Cloud RunでPython FastAPI・Streamlitをデプロイ

この記事では、pythonのアプリケーションをCloud Runにデプロイする方法について述べます。今回はフロントエンドを Streamlit 、バックエンドを FastAPI とし、2つのサービスをCloud Runにデプロイします。