ノートパソコンで作業，しばらくそんな状態．もちろん，クラウドも使えるけど，アクセス環境が落ちるので．要は，関東へ移動，ということに．いつものようにクルマで，途中，部屋に籠もったままのお泊まりをしながら・・・．
とりあえず，深層学習とベイズ推論の融合について，まずは文献をしっかり読んで・・・．
それと，計算のアルゴリズムをつくる，ということと，実装をしっかり・・・．
原理的？にはインストール可能，という気がしている，そんな諦めの悪い状態．
Jetson Nanoだけど，RStudioとPythonの関係を考えると，Rのcoreだけでもイケそうで・・・．
TensorFlowは共通に使えるはずなんだけど，その手前で・・・．手順を変えて考えてみると，できないことはない，ということかと．
TensorFlow とKeras は、Pythonで使う、そんなことに。個人的には、Spyderが好きなので、コレを使って・・・。ただし、TensorFlowのインストールでwrapの入れ込みを行う、というのが必要で、戸惑ったのはココだけ。
断念したR/RStudioに比べたら、何しろPythonベースの方が容易。NVIDIAの設定がそうなっているのだから、当たり前ではあるのだけど。
その他、日本語はMozc、Firewall と Virusの対応も設定済みで、swapも・・・。とりあえず、Ubuntuなので、欲張れば色々と入れられて・・・。
Linuxの基本とちょっとした応用はクラウドを扱う場合でも必要で、まずはJetson Nanoを教材に使うのって良いでしょうよ。もちろん、GPUでDeep Learningを実装する、というのがメインではあるけど、公開されている事例を動かして満足するだけでなく，Python，TensorFlowおよびKerasの扱いなど、自ら設定したJetosn Nanoで力量を高めて、オリジナルの実装をつくる、という具合に・・・。
エッジでのスマート処理を実現するには、AIボードコンピュータをPythonで扱う、というのが制御まで考えるととても重要でしょうよ。ただ、組込みシステムの巧みさを出すには、Cでの対応って必須でもあって、ココイラって身につけておくと良いかと。
GPUでR/RStudioとTensoFlow+Kerasを使った処理だけど、AWSではサブスクリプションが用意されていて、クラウドか汎用のマシーンで扱う、というのが良いでしょうよ。ビッグデータの多角的な処理を行う、要はそんなことが可能で・・・。
そう言えば、エッジでのWeb処理にAIボードコンピュータを使う、ということも必要で、フロントのアプリケーション開発と絡むので、Pythonとの相性が良いものがツールとしては妥当で・・・。Djangoかなー。
金融のフロントを考えると、ココイラを扱いたい気分、というのが個人的な感想で・・・。