【VeloxML】Scikit-Learnが遅いので、C++製の超高速機械学習ライブラリを作った話 こんにちは! 機械学習の高速化を目指し、C++製の機械学習ライブラリ「VeloxML」(アルファ版) を開発したので紹介したいと思います。 導入(イントロ) 機械学習を実際のプロジェクトで活用しようとすると、計算速度の壁に直面することがあります。特に、数百万件のデータをローカル環境で学習させるようなケースでは、既存のライブラリの限界を感じることがありました。 最初は scikit-learn を使っていましたが、大規模データでの学習が遅く、処理時間がボトルネックになっていました。かといって、ロジスティック回帰をするためだけにPyTorchやTensorFlowを用意するのは大袈裟すぎます。シンプルな機械学習タスクに、数GBものディープラーニングフレームワークをインストールするのは非効率的です

