
お惚け老人も学べば立派になれるかもしれないGoogle様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを学ぶ全12ユニットの第10回。クラッシュと言いながらダラダラです。今回は「学んできた」MLモデルを実世界へ適用、そして運用するときの「あれやこれや」についてです。AIの裏側は意外と(当然?)ブラック?
デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
お惚け老人も学べば立派になれるかもしれないGoogle様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを学ぶ全12ユニットの第10回。クラッシュと言いながらダラダラです。今回は「学んできた」MLモデルを実世界へ適用、そして運用するときの「あれやこれや」についてです。AIの裏側は意外と(当然?)ブラック?
LTspiceのexampleフォルダ配下のEducationalには「現物デバイス相当」のモデルが格納されてます。前回はアナログタイマNE555の「バイポーラ・トランジスタ」レベルのモデルでした。今回は電源IC、定番中の定番、78xxシリーズのリニア・レギュレータです。最近は使わんかも知れんけど。
前回、Xcos上でModelicaブロックを動かせるようになり。そこでModelicaブロック使用デモを端から動かして、Modelicaブロックどもを浚っていく予定。今回は電気系、その中でも「論理NORゲート」です。「論理」といってもデジタルではなく、アナログ回路扱いです。回路シミュレーションできるみたい。
信号処理素人老人がScilabの「信号処理のデモ」物色中デス。前回は1次元のConvolutionでした。当然ということで今回は2次元のConvolutionです。何をコンボリューションするのかと言えばアリガチ過ぎるガウシアンフィルタ(ぼかしフィルタ)です。定番中の定番、あれやこれやで何度もやっている気がするんだが。