エッジAIを加速する深層学習：PFNが「Menoh」発表、MSは「Brainwave」をエッジへ (1/3)
マイクロソフトとPreferred Networks（PFN）は2018年6月21日、深層学習（ディープラーニング）のイベント「DLLAB DAY 2018」を開催した。同イベントは、深層学習の産業応用を推進する目的で2社が設立した国内コミュニティ「Deep Learning Lab（DLLAB）」の1周年を記念する催しであり、金融、医療、流通・小売りなどの業界における深層学習の活用事例が多数紹介された。 基調講演には、日本マイクロソフト 執行役員 最高技術責任者（CTO）の榊原彰氏、PFNの創業者で代表取締役社長 最高経営責任者（CEO）の西川徹氏、理化学研究所 計算科学研究センターセンター長の松岡聡氏が登壇したほか、カーネギーメロン大学の金出武雄教授がSkypeでコメントを寄せている。 3つの好条件が重なりAIが進化した 基調講演にリモート登壇したカーネギーメロン大学の金出教授は、昨今
Python pandas プロット機能を使いこなす - StatsFragments
pandas は可視化のための API を提供しており、折れ線グラフ、棒グラフといった基本的なプロットを簡易な API で利用することができる。一般的な使い方は公式ドキュメントに記載がある。 Visualization — pandas 0.17.1 documentation これらの機能は matplotlib に対する 薄い wrapper によって提供されている。ここでは pandas 側で一処理を加えることによって、ドキュメントに記載されているプロットより少し凝った出力を得る方法を書きたい。 補足 サンプルデータに対する見せ方として不適切なものがあるが、プロットの例ということでご容赦ください。 パッケージのインポート import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') import matplotlib as mpl m
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