【図解】Pythonのライブラリ 24選＋α - Qiita
Pythonにはライブラリが沢山あります。ライブラリとは便利な機能を持ったプログラムを集めたものを言い、このライブラリを上手く使うことで色々なことを実現できます。 今回はこのライブラリを用途別で図解にまとめました。 Pythonでプログラムを組む際の参考になりましたら幸いです。 ※簡単にまとめているだけなので、詳しい中身は公式ドキュメント等をご確認ください。 追記（2023/12/25） 当記事がありがたいことに好評いただけたので、Pythonの基礎も図解化しました。あわせてご活用いただけますと幸いです。 機械学習 機械学習 ⊃ 深層学習という包含関係です。 ざっくり言うと、特定のタスク（分析の方向性が明確）に対して予測できるのが機械学習で、より複雑なデータも処理できるのが深層学習です。 ただし深層学習はその分、学習に要する時間やデータは多くなります。 【機械学習入門】scikit-lea
リコー、機械学習をFPGAで実装、GPU比で26～259倍高速化、勾配ブースティング手法用 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 市場動向 ＞ リコー、機械学習をFPGAで実装、GPU比で26～259倍高速化、勾配ブースティング手法用 AI AI記事一覧へ [市場動向] リコー、機械学習をFPGAで実装、GPU比で26～259倍高速化、勾配ブースティング手法用 2018年12月26日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト リコーは2018年12月26日、マシンラーニング（機械学習）の学習速度を26～259倍に高速化したと発表した。機械学習の手法の1つであるGBDT（Gradient Boosting Decision Tree：勾配ブースティング決定木）モデルの学習を高速化・低消費電力化する回路アーキテクチャを開発した。この回路をFPGAで実装したところ、CPU/GPUと比べて学習が26～259倍高速化できたという。 リコーは今回、GB
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最小限のPythonコードでAutoMLを実現するローコード機械学習ライブラリ「PyCaret」
