Rumale - Rubyで機械学習をはじめよう
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました 機械学習をやろうと思うとPythonを覚えないといけない雰囲気があります。確かにPythonには行列や算術系ライブラリが充実しているので採用しやすいでしょう。しかし他の言語もその状態に甘んじている訳ではありません。 今回はRubyで機械学習を行うRumaleを紹介します。以前はSVMKitという名前で知られていたライブラリです。 Rumaleの使い方 インタフェースはScikit-Learnに似せているそうです。libsvmのファイルが読み込めます。 $ wget https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/multiclass/pendigits $ wget https://www.csie.ntu.edu.t
プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者ブログ
技術部の笹田（ko1）と遠藤（mame）です。クックパッドで Ruby (MRI: Matz Ruby Interpreter、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 もうすぐ Ruby 2.6 がリリースされますね！ Ruby 2.6 の新機能は何だろう、と調べるためには、ソースコードの diff を見ればいいのですが、膨大な変更があるので、一つ一つ見ていくのは大変です。 $ git diff --compact-summary origin/ruby_2_5 ... 6404 files changed, 228441 insertions(+), 97984 deletions(-) そこで、NEWS ファイルという、主要な変更点をまとめたファイルが用意されています。これを見るだけで、Ruby
Vue.jsとDjango REST FrameworkでSPAなWebをやる時の勘どころ - HATEOASと非同期処理（の触り） - Lean Baseball
ボストン・レッドソックスの皆さん、世界一おめでとうございます！*1 野球ってほんと面白いですね、こんばんは野球エンジニアです.*2 このエントリーでは楽しい野球技術、Vue.jsとDjango（Django REST Framework、以下DRFと略す）の話をサクッと書きたいと思います. なお、このエントリーは先日開催されたPyLadies Tokyo - 4周年記念パーティのLTでやったことの自分メモをブログにしたものです.*3 元ネタ PyLadies Tokyo - 4周年記念パーティのLTで話した内容がベースです. speakerdeck.com DjangoとVue.jsそしてOhtani-San - Pythonで二刀流しよう #PyLadiesTokyo 4周年 TL;DR 複数カテゴリのデータをSPA + REST APIで扱うなら、最初からHATEOAS（Hyperme
GitHub - dibgerge/ml-coursera-python-assignments: Python assignments for the machine learning class by andrew ng on coursera with complete submission for grading capability and re-written instructions.
This repositry contains the python versions of the programming assignments for the Machine Learning online class taught by Professor Andrew Ng. This is perhaps the most popular introductory online machine learning class. In addition to being popular, it is also one of the best Machine learning classes any interested student can take to get started with machine learning. An unfortunate aspect of th
日本企業が生み出した深層学習Chainer、フェイスブックやグーグルが認める
新しいソフトウエア技術は米国企業が考案して、日本企業は輸入するだけ――。そんな長年の構図を覆す動きが出てきた。Preferred Networks（PFN）のディープラーニング（深層学習）フレームワーク「Chainer」の仕組みを、米フェイスブック（Facebook）や米グーグル（Google）が取り入れたのだ。 フェイスブックやグーグルが取り入れたのは、PFNが2015年6月からオープンソースソフトウエア（OSS）として公開しているChainerが備える「Define-by-Run」という仕組みだ。 Chainerは深層学習に使用するニューラルネットワークの構造や学習（トレーニング）の方法をPythonのプログラムとして記述する。ニューラルネットワークの計算を表現した計算グラフは、学習などデータを入力した際にPythonプログラムに基づいて動的に構築される。計算の実行時に計算グラフが定義
知っておくと便利なテキストエディター「Mery」の 10 個の小技
Mery はシンプルな機能で構成されているテキストエディターです。マニュアルなんて読まずに、思うがままに使って頂き、「ああねー」と感じていただければと思って開発しています。 したがって、細かい操作方法などを解説するつもりはありませんが、私が普段使っていて「コレって便利じゃね？」と思う小技をご紹介していきたいと思います。 意外と知られていない文字数カウント "Mery, テキストエディター" のようなキーワードで Google 検索すると、関連する検索キーワードとして「文字数」というのが上位に来ていました。 テキストエディターを使ってブログの記事などを書いていると確かに文字数は気になりますが、Mery のメニューにはそれっぽい機能が無いんですよね。 何も考えずCtrl+Aを押してみてください。 するとステータスバーに選択中の文字数が表示されます。すべて選択した状態ですから、テキスト全体の文字
高次元ベクトルデータ検索技術「NGT」のpythonライブラリ公開のお知らせ
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめに 検索技術の菅原です。 以前にこのTech Blogで紹介されたNGT（Neighborhood Graph and Tree）という高速な近傍探索を実現するソフトウエアのpython用インターフェースが公開されました。pythonは機械学習のライブラリが多く公開されており、より手軽にNGTを組み合わせて使うことができるでしょう。 そこで今回はword2vecのベクトルを近傍探索する実践的な内容を紹介します。word2vecを扱うライブラリとしてgensimを使用します。word2vecやgensimの詳しい説明は省略しますが、分からなくてもpythonの文法を知っていれば理解できると思います。今回使用した環境はMacBo
初心者でもPythonの数値計算ライブラリ「NumPy」の使い方が学べるコンテンツ6選 -
Photo by thekirbster こんにちは。谷口です。 最近は機械学習が流行っていることもあって、Numpyなどの数値計算系のPythonライブラリなどが人気ですよね。 NumPyは機械学習、データマイニング、ディープラーニングなどでも非常によく利用されているPythonの数値計算ライブラリです。 Pythonは、数値計算を素直に書くと処理が遅めな言語ではありますが、NumPyを使えばC言語のネイティブコード上で計算してくれて、処理がとても早くなります。 今回は、初心者の方でもNumpyの使い方を学べるコンテンツを6件ご紹介していきます。 ■初心者でもNumpyの使い方を学べるコンテンツ ◆Numpyの公式ドキュメントとチュートリアル 「配列の基本の使い方」といった、Numpyの基礎的な部分は公式ドキュメントとチュートリアルで学べます。 ◆SciPy Cookbook Numpy
Debugging Service Workers
Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors. 1. ようこそ このラボでは、既存のウェブ アプリケーションをオフラインで動作するようにします。これは、プログレッシブ ウェブアプリ ワークショップの一連のコンパニオン Codelab の最初のものです。このシリーズには、他に 7 つの Codelab があります。 学習内容 Service Worker を手動で作成する 既存のウェブ アプリケーションに Service Worker を追加する Service Worker と Cache Storage API を使用してリソースをオフラインで使用できるようにする 必要な予備知識 基本的な HTML と Java
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