スタートアップのためのデットファイナンス入門
スタートアップのためのデットファイナンス入門1. ©2017 なかしま1 スタートアップのための デットファイナンス⼊⾨ 2. ©2017 なかしま2 はじめに 3. ©2017 なかしま3 【はじめに】 スタートアップにとって資⾦調達は⼤切ですが、資⾦調達＝成功ではありません。 事業で成功するのがスタートアップの本質であり、資⾦調達に多くの時間と労⼒ を使うべきではないと思っています。 これから紹介するデットファイナンスは「借⼊」です。 借⼊というと悪いイメージがあるかもしれませんが、ここ数年でスタートアップ 向けのデットファイナンス制度も多くなり、ただの借⼊ではなく、スタートアッ プにとってメリットのある制度も増えてきました。 そんなデットファイナンスの制度の中には、時間と労⼒があまりかからず、リス クの少ないものも幾つかあります。 まずはそれらのデットファイナンスを知り、他の資⾦
Win10 64bit での Python TA-Lib のインストール - よつぴいてひやふつと射る
windows10 64bit, python3.5, VisualStudio Community 2015の環境でTA-Libをインストールしようとしたらやっぱり躓いた！ 結構長時間ハマってたので備忘録として残しておきます。 ①ta-libの入手 http://ta-lib.org/ zipの中身を、私の場合はE:\ta-libに展開。 ②Cコンパイラのインストール ちなみにこの時点で python -m pip ta-libとしても、vcvarsall.batが見つからない、といったようなエラーが出る。 調べると、VS2015をインストールしただけではCコンパイラはインストールされていないらしい！！ ここで相当時間を消費した！ 解決方法は、VS2015起動→プロジェクト新規作成→C/C++プロジェクト作成 って選択すると、インストールの項目が表示されるのでそれに従うだけ。 ③pyth
XGBoost/LightGBM のGPUサポート状況調査とベンチマーク - Qiita
（Microsoft Blog記事に関して，追記 しました．） Deep Learning計算では大活躍するGPU (Graphics Processing Unit) ですが，勾配ブースティングライブラリのXGBoostやLightGBMでは，少し前までGPUは使われていませんでした．理由としては，GPU演算が性能を発揮する線形代数的な要素がXGBoost/LightGBMの処理では少ないことがあります．しかしながら最近になって，XGBoost, LightGBM双方で，主に決定木を成長させるプロセスでGPUを活用し，処理速度を上げる機能がサポートされるようになりました．本記事では，XGBoostとLightGBMのGPUサポート状況，使い方，及びベンチマークの結果を紹介したいと思います． （用いたプログラミング環境は，次の通りです： Ubuntu 16.04LTS. Python 3.
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