
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。
前回は8087の浮動小数加算命令を練習、これで加減乗除はバッチリかと思えば、「演算順序」の問題もあり。某国の小学校のようにスカラーの乗算に順序を求めることは流石にないです。減算、除算のときだけです。オペランドの表記法のルールと相まって慣れないとハマります。それもこれもスタック・アーキテクチャのせい?知らんけど。
前回は、R言語のパッケージをつかって日本地図を描きました。これを使えば日本地図上に各種統計情報などを表示できそうです。しかし、日本の統計情報であれば日本国政府様のご提供によるデータによる、というのが本筋でしょう。日本国政府様のやることです。統計情報の可視化ツールなども万全でご提供されとります、流石。手抜かりなどない?
溝口純敏様著「Maxima を使った物理数学基礎演習ノート」(以下「演習ノート」と略)を拝読中。今回は34ページ「3.2.9 広義のClairaut(Lagrange)の微分方程式」です。ここまで無双してきたGoogleの生成AI、Gemini 2.0様もとうとう年貢の納め時?まあ、たまには間違うこともあら~な。
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9回です。今回は「遂に」大規模言語モデル(LLM)です。ホンワカした説明はアチコチで目にするけれど、クラッシュコースの解説は腑に落ちるのか。分かった、ような気がするのは気のせい?
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。BCDカウンタ74160、電圧制御発振器MC1648と練習してきて、今回はみんな大好きアナログタイマNE555の「バイポーラ・トランジスタ」レベルのモデルです。まあSpiceモデルも含まれているんだが。
“SPICEの小瓶(61) LTspice、{Educationalフォルダ} NE555内部” の続きを読む
前回は8087に浮動小数値をロード。その度にレジスタ・スタックは積みあがっていきます。今回は、浮動小数の加算。演算結果はスタックトップに書きこむのですが、スタックトップ位置はそのままの場合と、ポップして1個少なくなる場合あり。それに忘れちゃいけないx86はCISCデス。FADDでメモリを参照することも可。 “ぐだぐだ低レベルプログラミング(215)x86(16bit)、浮動小数点数の加算” の続きを読む
前回までmapsパッケージ所蔵の地図データの使い方など練習。結構「世界地図」は描ける気がしてきましたが肝心の日本地図がイケません。そこで今回は、追加のパッケージ2つ、mapdataとNipponMapを導入し、3通りの方法で日本地図を描いてみたいと思います。並べてみると3者3様、個性というかクセ強。
溝口純敏様著「Maxima を使った物理数学基礎演習ノート」(以下「演習ノート」と略)を拝読中。今回は32ページ「3.2 一階微分方程式 3.2.7 Clairaut の微分方程式」です。最近Maximaの例題をGoogleの生成AIに解いてもらってますが、今回から使用AI変更?よりフツーなやつなんだけど解けるの?