AIボードコンピュータはPython専用にする、ということに。
まあ、Rと同じことをPythonでも組んで・・・。その他、制御絡みもPythonで・・・。それと、金融データを用いた投資意思決定もで、ディープラーニングをアレコレと使って・・・。
考えてみたら、このやり方の方が世間でさまと同じで・・・。
Jetson Nanoだけど，RとRStudioをインストールして，さらにTensorFlowとKerasをGPUで使う，ということを考えたけど，結局，Rのインストールではcoreしか入らない，という具合．設定の最後に-coreを付ければ形だけインストールは成功はするのだけど、RStudioとなると、Rのcoreだけではインストールできず，どうもそんなこと．
さらに、coreだけのRだと、install.packages( )およびlibrary( )の機能が不十分で、tensorflowとkerasがRに入らない、ということに。もちろん、coreだけのRでは、先の通りRStudioも完結しない、ということに。
たぶん、Ubuntu絡みでしょうけど、個人的にはこれ以上はやらない、ということに。
とりあえず、こっちからの攻め？方は諦めて、Pythonでベイズとディープラーニングを構築、そんなことに。まあ、定番なので・・・。
振り出しに戻る、そんなこと。
データと推論を使った信頼性技法だけど、物理モデル、それと協調知識も考慮してのアルゴリズム探求が大切で・・・。
と言っても、ボードコンピュータを巧く機能させるアタリしでアレコレと・・・。だけど、とりあえず、基盤ができつつある、そんなこと。
結局、弄っていると欲張ってきて・・・。今回は慎重に・・・。それに、行き詰まるトコロはこの先いっぱいで・・・。
とりあえず、崇高な目的をきっちり意識して、技法の知識形成に没頭、という解釈もできる、と自分に思い込ませながら・・・。
そう言えば、CPUとGPUの温度を気にしながらの考究って、故障物理の模索にも役立つ、そんなことを感じてもいて・・・。画面に観測の状態が出るので・・・。モノが壊れる、ということの探求でもあって・・・。
AIボードをエッジの装置に組み込んで故障診断を行って、その結果だけクラウドに送る、要はそんなシステムに繋げるための基礎研究でもあるの。データと判断をまずは個別機器で対応する、のだけど、推論学習の精度はクラウドで精査してエッジに送る、そんなことの繰り返しで・・・。
機械学習の実装，そんな分野だけど，社会価値がどう生み出されるのか，ということを考えながら自分もアレコレと・・・．
だけど，この分野を扱える，ということでのコンピュータを弄れる能力って，きっちり身につけるのって厄介で，何しろ，夢中でやっていて気づくと朝になっている，そんなこと．
今は，目的を明確にして，とりあえずアルゴリズムの開発および計算を可能にする，ということが優先で・・・．
Rで構築，という方が個人的には思考が進む，そんな状態で，まずはコチラを優先して・・・．
実は，TebsorFlowだけど，PythonとRで同時に使うように設定するのが面倒になって，それで・・・．
そう言えば，AIボードコンピュータだと，microSDを入れ替えれば巧く対処，そんなことでしょうよ．物理的なコンテナで捉えれば・・・．
欲張らずに使う，というのが良いみたいで・・・．
クラウドだとインスタンスを使い分ける，ということに．既にSASはサブスクがあって，RStudio+TensorFlowも同じようにだし，Python+Deep Learning に関しては色々あって・・・．