Python ライブラリを Ruby から使う
English version is available at github PyCall は Ruby の中から既存の Python ライブラリを使うにはとても便利なライブラリです。 とはいえ、これは Ruby から Python の関数を呼ぶためのライブラリなので、Python の関数を１回呼ぶ度に Ruby に制御が戻ってきます。 これが元でちょっと間違えやすいこともあるようです。 例えば下のような記事を見つけました。 Ruby×PyCallでTensorflowのMNISTチュートリアル「連想配列の違いで手間取った」 そこで Ruby の柔軟な構文を活かして、Python っぽいコードを Ruby プログラムの中に埋め込んでおくと、そこだけまとめて切り出して Python に送って実行する DSL を作ってみました。 Yadriggy を使って作っています。 この DSL の実装は
PyCall Ruby版 Tips - Qiita
pycall公式ロゴ はじめに PyCallは mrkn さんが開発されている、Python のライブラリを Ruby や Julia で利用するためのブリッジライブラリです。 https://github.com/mrkn/pycall.rb/ PyCallの解説やインストール方法は mrkn さん始め諸賢のドキュメントが多く有りますので、ここでは私がRuby版PyCallを使ってきてのTipsを書いていきます。（2018年2月時点の最新版 PyCall 1.0.3 に基づく） Tips Python ライブラリのロード Python のライブラリを使う場合、次の2行を書いておく # Pythonだと、 import matplotlib pyimport :matplotlib pyimport 'matplotlib' # 上ではシンボルを使ったが、文字列でも同じ # Python
沖縄 RubyKaigi 02 で Ruby のデータサイエンス対応活動の最新情報をお伝えして来ました - Speee DEVELOPER BLOG
フルタイム Ruby コミッターの村田です。沖縄は暖かかったです。 3/10 に琉球大学工学部で沖縄 RubyKaigi 02 が開催されました。弊社 Speee はスポンサーとして協力させていただきました。 私は招待講演者として参加し、最後のセッションで Ruby のデータサイエンス対応活動の最新状況をお伝えしました。私のトークの内容を大きく分けると、次の4部構成になります。 今日に至るまでの Ruby のデータサイエンス対応状況の変遷 pycall.rb の紹介 MXNet と mxnet.rb の紹介 今後の展望 今回のトークで新たに mxnet.rb を紹介しました。これは、私が現在開発している MXNet の Ruby バインディングです。MXNet は深層学習もできる分散計算フレームワークです。深層学習フレームワークとしては、おそらく Tensorflow と PyTorch
Implementing OCR using a Random Forest Classifier in Ruby - Practical Artificial Intelligence
In this blog post I will show how to implement OCR (optical character recognition) using a Random Forest classifier in Ruby. As our dataset we will be using the MNIST database of handwritten digits and for our Random Forest implementation we will be using Python’s sci-kit learn library. This post also shows how easy it is to integrate the plethora of data science tools from Python into Ruby applic
【Ruby Kaigi 2017レポート】Rubyでデータサイエンスは出来るのか？
Housmart高松です。 2017年9月18-20日の3日間、広島で開催されたRuby Kaigi 2017に参加してきました。Ruby Kaigi自体は去年に引き続き2回目の参加となります。 今年も様々なトピックがありましたが、今回は私が注目しているテーマの1つである “Ruby x データサイエンス” の観点からRuby Kaigiの参加レポートをします。 Rubyコミュニティのデータサイエンスへの取り組み ここ2-3年で機械学習・ディープラーニングやデータサイエンスを業務で使うことはどんどん普通のことになってきています。 この領域はほとんどがPython/R/Scalaなどで行われており、最近までRubyでデータサイエンスをやるのは実質不可能な状態でした。 ですが、Rubyが言語としてこれらの領域をサポートするかは、Rubyのこれからを考える意味でもとても重要になります。 これらの
Finally we can use Ruby in data science; I will talk about that in RubyKaigi 2017
I'm Kenta Murata, a researcher at Speee Inc. I released the first stable version, 1.0, of PyCall library a few days ago *1. PyCall provides a mechanism to call Python interpreter from Ruby. Using PyCall, you can use Python's famous tools for data science from Ruby in a generic way. In RubyKaigi 2017, that is held on for 3 days from 18th in the next week, I will talk about the current situation of
PyCallを使えばRubyでもKerasでDeep Learningができる - 洋食の日記
mrknさんが開発しているPyCallを使うと、RubyからPythonオブジェクトを操作できる。 Rubyから、Pythonの機械学習・統計分析のツールを利用することを目的としており、 ネット上にもnumpyやscikit-learnを実行する例があがっている。 Rubyist Magazine - PyCall があれば Ruby で機械学習ができる このPyCallで、Kerasを叩くことができれば、RubyでもDeep Learningできると思い試してみた。 まずはインストールから。 $ gem install --pre pycall ちなみに、実行環境をまとめると、Ruby 2.4.0、PyCall 0.1.0.alpha.20170317、Python 3.6.0、Theano 0.9.0、Keras 2.0.2である。 試したのは、MNISTの手書き数字画像を、畳み込みニ
Ruby-Pythonブリッジライブラリ「PyCall」を使ってRubyでデータ分析をしよう！
現在、Rubyはデータサイエンス分野では使いにくいプログラミング言語です。その主な理由として、実用的に使える環境が存在しないことが挙げられます。この状況を変えるには、データサイエンスの全工程をRubyで実施できる環境を整備しなければなりません。本稿ではデータサイエンスでよく利用されるPythonのツール群をRubyから使用するための仕組みである「PyCall」を紹介します。 PyCall（GitHub） 1 はじめに 株式会社Speeeで研究者をしている村田です。現在はRubyをデータサイエンスで使えるプログラミング言語にするための仕事に取り組んでいます。 これまでRubyはデータサイエンスの仕事では役に立たないプログラミング言語でした。仕事で実用に耐えられるツールが無く、ユーザが増えず、開発者も集まらない悪循環が原因です。こうした悪循環を解消するには、実用的な道具や環境を早急に整備して、
Rubyはデータサイエンスで生き残れるか
世界中で利用されている国産プログラム言語「Ruby」が、機械学習や人工知能（AI）開発の盛り上がりを前に正念場を迎えている。米Googleなどを後ろ盾に「Python」が同分野でソフトを充実させる一方で、Rubyの存在感は薄い。5月19日に開かれた「DataScience.rb ワークショップ 〜ここまでできる Rubyでデータサイエンス〜」で、Ruby開発者達は危機感をあらわにした。 「Rubyはデータサイエンスの分野で“歯抜けの状態”だ」。生物学関連のソフトウェア開発に携わる西田孝三氏は、Rubyの現状をこう評する。西田氏は芦田恵大氏、三軒家佑將氏と共同で、2016年10月から2017年2月までの2016年度Ruby Association開発助成プロジェクトの下、Rubyのデータ処理ライブラリの整備に取り組んだ。 特に不足しているのが、データの前処理に関わるソフトウエアだ。「前処理は
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
DataScience.rb ワークショップを開催し、PyCall を用いたデータ解析の実演をしました - Speee DEVELOPER BLOG
開発部 R&D グループの村田 (mrkn) です。 2017年05月19日、Speee Lounge で DataScience.rb ワークショップ 〜ここまでできる Rubyでデータサイエンス〜 を開催しました。 このワークショップは当初、私が2016年10月から取り組んでいる PyCall の開発 *1 と、Ruby アソシエーション開発助成の支援の下で実施された西田さん、三軒家さん、芦田さんによるプロジェクトの成果報告のために企画されました。そんな中、クリアコードの須藤さんが2017年2月頃から Apache Arrow の Ruby バインディングを開発する Red Data Tools プロジェクトを開始されました。Apache Arrow は2016年頃から開始されたプロジェクトで、私は当初から Ruby の将来にとって重要な基盤になるはずだと思い注目していたこともあり *
RubyでTensorFlowを使う with PyCall - Qiita
require 'pycall/import' include PyCall::Import pyimport 'numpy', as: 'np' pyimport 'tensorflow', as: 'tf' # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_data = np.random.rand.(100).astype.(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 # Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b # (We know that W should be 0.1 and b 0.3, but Tensorflow will # figure that out f
Rubyist Magazine - スはスペックのス 【第 1 回】 RSpec の概要と、RSpec on Rails (モデル編)
『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。 Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、Rubyist の Rubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号 Rubyist Magazine 0062 号 バックナンバー Rubyist Magazine 0062 号 Kaigi on Rails 特集号 RubyKaigi Takeout 2020 特集号 Rubyist Magazine 0061 号 Rubyist Magazine 0060 号 RubyKaigi 2019 直前特集号 Rubyist Magazine 0059 号 Rubyist Magazine 0058 号 RubyKai
Ruby + PyCallで機械学習をやってみた at Pydata Okinawa #23 - The paradigm shift
機械学習といえばPythonがいますごい盛り上がりを見せていますが、Rubyでも最近 @mrknさんがPyCallというgemを作っていて、2月23日に行われたRuby Business Users Conference 2017で発表されたみたいです。 sssslide.com ということで Ruby + PyCallで機械学習をやってみる 以前、Python 3.5, scikit-learn, pandasでKaggleのTitanicを使って機械学習のチュートリアルを行ったのでここのコードをRuby化してみる。 saboyutaka.hatenablog.com 基となるPythonのコード Kaggleのデータ(train.csv, test.csv)をローカルのdataディレクトリに配置 pandasでデータを加工 scikit-learn RandomForestでmodel
PyCallを使ってRubyで機械学習(ロジスティック回帰)を実装する - もふもふ技術部
最近Rebuild.fmで聞いた情報で、RubyからPythonを呼べるライブラリの開発が進んでいるらしいという話を聞いた。 まさにRails側からPythonを呼び出すところのコードがちょっとだるいなーと思っている最中だったので、使わない手はない！ということで試してみた。 こちらに開発者のむらけんさんのエントリがあるので参照されたし。 http://tech.speee.jp/entry/2017/03/13/113720 まだ実用段階ではないとスライドには書いてありますが、実用段階になるように貢献したいところ。 まずは準備 ロジスティック回帰を実装してみる 感想 まずは準備 alpha版のタグも切られてましたが、ひとまずよく考えずそのままmasterで動かしてみる。 $ git clone git@github.com:mrkn/pycall.git $ cd pycall $ bun
Ruby Business Users Conference で Ruby-Python 間ブリッジの PyCall について現状報告をしました - Speee DEVELOPER BLOG
開発部 R&D グループで研究開発をしている CRuby コミッターの村田 (mrkn) です。 2/23 に渋谷で開催された Ruby Business Users Conference 2017 *1 でキーノートスピーカーとして講演をさせていただきました。 内容は、Ruby で統計分析や機械学習ができない現状についての解説と、その状況を打破するために私が現在開発を進めている pycall.gem のデモンストレーションでした。 カンファレンス当日に使用した資料は私個人の Speaker Deck で公開していますので、そちらをご覧ください。 カンファレンスの発表後、当日カンファレンスで一緒だった YassLab の安川さんがデモ部分の動画を facebook で公開し、twitter で拡散してくださいました。 .@mrkn さんの PyCall を使ったデモがスゴい！😆 #RBU
Rubyにおける機械学習と統計分析のための環境整備の取り組み
Ruby Business Users Conference 2017
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pycall/datasicence_rb_20170519.ipynb at master · mrkn/pycall · GitHub