Anaconda の NumPy が高速みたいなので試してみた - Morikatron Engineer Blog
こんにちは、モリカトロンでプログラマおじさんをやってる岡島です。 pip install で導入した NumPy と conda install で導入した NumPy とでは内部で使われているライブラリが違い、後者の方が高速だという記事を見つけました。 orizuru.io minus9d.hatenablog.com 要約すると Anaconda と pip では NumPy に使われている数値計算ライブラリが違っている pip が提供する Numpy は OpenBLAS を使っている Anaconda が提供する NumPy は Intel MKL (Math Kernel Library) を使っている 両者を比較すると、Anaconda が提供する NumPy のほうが速い という事みたいです。 今まで僕は Python のパッケージ管理を pip で行ってきましたが、Anac
これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門｜masa_kazama
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
UbuntuでのGPUディープラーニング環境の構築【Ubuntu 18.04 LTS対応】
UbuntuでのGPUディープラーニング環境の構築【Ubuntu 18.04 LTS対応】：機械学習＆ディープラーニング環境構築入門（1/3 ページ） GPUを活用したTensorFlow／PyTorch／Chainerなどによるディープラーニングを実践するための環境をUbuntu上に構築する際の選択ポイントと手順を説明する。 連載目次 0. ディープラーニングのOS環境の選択指針 TensorFlowやPyTorch、Chainerなどのライブラリを使ったディープラーニング（Deep Learning）／機械学習（Machine Learning）を始めようと思ったなら、本当の初心者／学習者であればGoogle Colaboratoryの活用をお勧めする（※参考「ディープラーニングを始めるための、作業環境の特長と使い分け指針：Google Colaboratory入門」）。しかし「本格的
Webエンジニアは、いかにAIと向き合うべきか？ 筑波大・人工知能研究室と考えるAIの歴史と未来 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
20年の機械学習・ニューラルネットワーク研究から見えた、人工知能の歴史と未来 人工知能はどのような技術によって進歩し、どのような未来に向かってかじをきっているのでしょうか。今回は20年近く人工知能の研究をしてきた人工知能分野のフロントランナーの方々にインタビューしました。 人工知能ブームを再燃させたディープラーニング。このブレイクをきっかけに、世の中にはさまざまな人工知能関連の情報があふれています。多くのディープラーニングフレームワークに採用されているPythonが盛り上がりを見せ、機械学習やディープラーニングの関連書籍がエンジニア界隈を賑わせました。 そもそも、人工知能はどのような技術によって進歩し、どのような未来に向かってかじをきっているのでしょうか。今回は20年近く人工知能の研究をしてきた方々にインタビューしました。筑波大学で人工知能研究室の室長を務め、同大で「人工知能特論」の講義も
あまりに暑いので，140年分の気温をProphetで分析した - Qiita
はじめに 統計開始以来最も暑い夏を生きる皆様，お疲れ様です．あまりに暑くてムシャクシャしたので，気象庁から約140年分（1872年1月1日-2018年7月21日）の東京の気温データを入手し，Prophetで分析しました． 以下は，過去365日分の最高気温の実測値と，2018年7月22日から1ヶ月先までの予測値を表したものです． また，以下は，最高気温のトレンドと年単位の周期性を表したものです． 分析の結果，平均・最高・最低気温の全てに関して，1920年付近から上昇し続けており，そのトレンドを考慮してもなお，ここ数日は特に暑いことを確認しました．分析に用いたNotebookはこちらです． 注：本記事は，2018年7月22日に個人サイトに投稿した記事を，Qiita向けに再構成したものです． 環境 macOS Sierra, 10.12.6 Python, 3.6.6 Prophet, 0.3
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数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
