Book: Python Machine Learning - steps to phantasien
Packt, Amazon, Play. Scikit-learn の使い方が知りたくて読んだ。TensorFlow は cross validation とかを手伝ってくれないので別の道具がほしかったのと、 Keras が scikit learn 互換だと何かで読んたため。 Scikit-learn を知るには良かった。知りたかったこと (Pipeline の使い方や GridSearch などの話題) がきちんとカバーされていた。コードは割とちゃんとしていると思う。著者は scikit-learn にちょこっとパッチを書いたりもしているらしい。 Machine learning 自体の学習にはいまいち。アルゴリズムや数式の説明の仕方がよくないと思う。知ってる人の復習にしかならない。アルゴリズムの説明は飛ばし読み。そのほか Web アプリを作りましょう、みたいな話も飛ばし読み。最後にで
Indie Tech Publishers - steps to phantasien
次に読む本を探すべく Amazon.com をうろうろしていたのだけれど、技術書は少し Amazon で探しにくくなった気がする。電子書籍重視な新興出版社の本は Amazon に無い・・・わけではないにせよ、O'Reilly とかと比べいまいちレビューが伸びない傾向を感じる。具体的には PragPub, Manning, No Starch Press あたり. Packt も新興のはずだけど、なぜか割とレビューついてるね。 自分は PragPub や Manning からよく本を買うのでややバイアスがあるかもしれないけれど、彼らの出版社の本を買うときってだいたい promotion mail 経由なのだよな。しかも Beta/MEAP として最終版ができる前に買う。こういう相対的に熱心な読者は、結果として Amazon では買わずレビューも残さないのだった。技術書の中でも要素技術解説系の
CUDA, C++ AMP and ROCm - steps to phantasien
Neural Networks の実装はなぜか軒並み CUDA を使っている。自分も数日前から CUDA の入門書を読みはじめた。以前 OpenCL の入門書を読んだことがあるのだけれど、GPGPU へのアプローチにどんな違いがあるのか興味が湧いたため。 そんな矢先、AMD が GPGPU 用のカード Radeon Instinct をリリースしたというニュースがあった。彼らが提供するプログラマ向けのプラットホームは Radeon Open Compute Platform (ROCm) と銘打たれ GitHub に置かれている。色々なツールがあるけれど、主要なコンポーネントは HCC というコンパイラらしい。このコンパイラから使える API は数年前に Microsoft が発表した C++ AMP と互換だそうな。 C++AMP や HPP のサンプルコードを眺めてみると、ホストのコー
steps to phantasien
August 2022 Moved March 2022 Moving WSL2 「ハイブリッド勤務」にむけて Too Obvious To Innovate January 2022 Off Notes December 2021 2021 Outside Work November 2021 Restarting Extra Curricular Book: The Second Shift Webcam 横書き日記 - 完了 Publishing Blog Draft Behind oauth2-proxy on Cloud Run 横書き日記 Revisiting Writing Office HP C1030 Chromebook Alder Lake and The End Of Linux Laptop October 2021 Cycle Laptops Parties A
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