Pythonでデータ処理をしている際、numpyにはまらないごちゃごちゃした前処理があり、ちょっと遅いんだよなぁ。。。となること、ないでしょうか。 ルーチンになっている解析であれば高速化を頑張る意味がありそうですが、新しい解析を試行錯誤している最中など、わざわざ高速化のためのコードをガリガリ書いていくのは辛いぐらいのフェーズ、ないでしょうか。 こんなとき、私はJuliaを使っています。Juliaは特別な書き方をしなくても高速になる場合が多く、並列処理も簡単にできます。 julialang.org Julia、いいらしいが名前は聞いたことがあるけど使うまでには至ってない、という方がと思います。今まで使っているコードの資産を書き直すのは嫌ですよね。 しかし、JuliaにはPythonの資産を活かしつつ高速にデータ処理がするための道具がそろっています。 今回の記事はPythonとJuliaをいっ
Juliaは、データ解析やAIの分野で、Python人気を追い越すでしょうか？どのぐらい時間を要するでしょうか？ - Quora
期待を込めて。 近い将来（2〜3年以内）、少なくとも、Pythonと並行して普通に使われるようにはなるとは思っています。 私は、5年くらい前、v0.3のころから使ってますが、最近は、ネット上ではないリアルで使っている人には出会うことが増えてきました。多分、着実にユーザー数が増えてきているんだろうとは思っています。 Juliaは、Python（+numpy）よりも簡単な言語なので、Pythonできる人なら1日で学べます。Matlabからの移行はもっと簡単で半日もあれば学べます。（ただし、本当に高速なプログラムを書きたい場合には、それなりの知識が必要です。具体的には、C++のtemplateの知識があると、型がどう決まって、その結果、どう書くと高速になるのかが、わかるでしょう。） まずは、データの前処理、後処理に使うことからでしょうか。メインの処理は、普通にPythonで書くか、PyCall.
はじめに どうも. terasaki です. 機械学習の PoC を黙々やっています. テックブログを書く当番がやってきました. どうしよっかな? 何かこうかな？ 行っている業務や扱っているデータの性質上, やってることをなかなか社外にオープンに出せないし 面白いこと書きたいよね？ 面白いってなんだろう？ 白い犬は尻尾も白いはずだから面白いよね! と考えてるうちに社内で書いた下書きがいっぱいできてしまったのでそろそろ真面目に書くとします. 今回のトピックは FractalDB と呼ばれる幾何学模様の人工データを生成するロジックを Julia で書いたというお話です. 結果として既存のコードよりも高速に生成できたよって話です. 何を作ったの？ IFS (反復関数系, Iterated Function System) による人工データを作っていました. 下記のようなフラクタル画像を生成するプ
開発部 R&D ユニットの村田です。OSSの開発をしております。本記事では、Ruby で書かれたマンデルブロ集合を計算するメソッドを実行時に Julia に変換して実行するとめっちゃ速くなる (場合がある)、という話をします。 はじめに Ruby 3.1 では YJIT がマージされ、Rails アプリケーションが速くなりました。今後のバージョンアップがとても楽しみですね。ただし、Ruby のデータ処理対応を進めている身としては、データ処理や数値計算がより高速になって欲しいと思っています。 データ処理や数値計算を高速化する試みとして、Python では NUMBA というライブラリが開発されています。NUMBA は、メソッド単位でバイトコードを LLVM を用いてネイティブコードにコンパイルすることでメソッド実行を高速化します。ただメソッドをネイティブコードに変換するのではなく、実行時にメ
Rails で構築しているアプリケーションで自然言語処理を行いたかったので、Ruby で自然言語処理を行えるライブラリの ruby-spacy の検証を行うために docker で環境構築を行うことにしました。 後述しますが、単なる gem ではなくある程度準備が必要なもので、はまった個所もいくつかあったので、備忘録として残します。 ruby-spacy とは ruby-spacy とは Yoichiro Hasebe さんによって開発されたライブラリで、Python 用の自然言語処理ライブラリである spaCy を Ruby で利用できるようにしたライブラリです。 spaCy とは、Python/Cython で構築された自然言語処理を行うためのライブラリで、訓練済みの統計モデルを使用することができます。 参考: https://spacy.io/ 参考: https://ja.wiki
週刊Railsウォッチ（20200602後編）JSONストリームパーサーyajl-ruby、ruby-buildとopenssl、GoogleのCloud SQL、Rubyと機械学習ほか｜TechRacho by BPS株式会社
2020.06.02 週刊Railsウォッチ（20200602後編）JSONストリームパーサーyajl-ruby、ruby-buildとopenssl、GoogleのCloud SQL、Rubyと機械学習ほか こんにちは、hachi8833です。例のRuby 3.0キーワード引数変更のつらみをmameさんがまとめてくださいました🙇。 I've posted a (current) summary of pain points about Ruby 3.0 keyword argument change. We'd still like to hear your opinions.https://t.co/6AijkjqtSW — Yusuke Endoh (@mametter) June 2, 2020 各記事冒頭には⚓でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などに
Juliaで学ぶ計算論的神経科学# このサイトは計算論的神経科学 (Computational Neuroscience) をプログラミング言語 Juliaを通して学習することを目標とします．内容に関する指摘やコメントは各ページ末尾のコメント欄からしていただければ幸いです (GitHubアカウントが必要です)． （2021/04/03追記）本サイト『Juliaで学ぶ計算論的神経科学』の書籍化企画が講談社サイエンティフィクで承認されました．出版予定は2025年春です．若輩者ゆえ荷が重くはありますが，神経科学・Julia界隈の方々には何卒応援いただきたく存じます． 依存ライブラリ# IJulia, LinearAlgebra, Random, Parameters, Distributions, Statistics, Plots, PyPlot, ProgressMeter, MAT, ML
週刊Railsウォッチ: ruby-spacyで自然言語処理、Ruby製x86-64アセンブラ、『タイムゾーン呪いの書』ほか（20210713後編）｜TechRacho by BPS株式会社
週刊Railsウォッチについて 各記事冒頭には🔗でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように）社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 お気づきの点がありましたら@hachi8833までメンションをいただければ確認・対応いたします🙇 TechRachoではRubyやRailsなどの最新情報記事を平日に公開しています。TechRacho記事をいち早くお読みになりたい方はTwitterにて@techrachoのフォローをお願いします。また、タグやカテゴリごとにRSSフィードを購読することもできます（例:週刊Railsウォッチタグ） 🔗Ruby 🔗 ruby-spacy: 自然言語処理ライブラリspaCyのRuby版 自然言語処理ライブラリspaCyをRubyでも使えるようにしたいと思
機械学習、ディープラーニングを行おうとするとPython一択というイメージがあります。たしかにフレームワークが豊富で、情報も数多いので一番手軽な選択肢に思えます。 しかし、ほかのプログラミング言語でもディープラーニング用のフレームワークが増えてきています。今回はそれらを言語別にまとめて紹介します。 JavaScript TensorFlow.js TensorFlow.js | JavaScript デベロッパー向けの機械学習 PythonのTensorFlowをJavaScriptにポーティングしたフレームワークになります。Pythonで作成したモデルを変換して利用できます。 Keras-js keras-team/keras: Deep Learning for humans KerasはTheano、TensorFlowが扱えるディープラーニング用ライブラリで、Keras-jsはその
Julia の Jupyter Notebook を他人に試してもらうためのツールとして Binder を活用する - Qiita
本日は Julia は Python に比べるとまだ人口が少ないので「こういうのをJuliaで作ったよ！」とSNSで宣伝するとみんな（Julia界隈）が喜びます．作ったらそれがSOTA(state of the art) なんです．ただし，動かす側からだとそのスクリプト，ノートブックを動かすのにそれをダウンロードして必要に応じてJupyter Notebookを立ち上げるという一手間が肉に塩を振る以上に手間がかかってしまうことです．環境を構築している間にSNSで動いてる！しゅごいいぃと感じた熱意が指数関数的に現象してしまいます．パッケージが入ってなくて途中でエラーを吐いて動かなくなったら尚更です．また，閲覧しているデバイスがパソコンとは限らないので可能ならスマホ，タブレットでみたユーザーがパソコンにログインして動かすというのも手間っちゃ手間です． さて，グラフ描画ライブラリの Julia
週刊Railsウォッチ（20191209前編）Pumaのphased-restartとUnicornのgraceful restart、RailsのTZハックが不要になった話ほか｜TechRacho by BPS株式会社
2019.12.09 週刊Railsウォッチ（20191209前編）Pumaのphased-restartとUnicornのgraceful restart、RailsのTZハックが不要になった話ほか こんにちは、hachi8833です。ChainerがPyTorchに乗り換えられたそうです。 Preferred Networks、深層学習の研究開発基盤をPyTorchに移行 | 株式会社Preferred Networks https://t.co/rytkSs6z7c おお。正しい判断ではないでしょうか。お疲れ様でした。 — Yuta Kashino (@yutakashino) December 5, 2019 サイト: Chainer: A flexible framework for neural networks サイト: PyTorch つっつきボイス:「ついさっき上のツィー
Exactly ten years ago today, we published "Why We Created Julia", introducing the Julia project to the world. At this point, we have moved well past the ambitious goals set out in the original blog post. Julia is now used by hundreds of thousands of people. It is taught at hundreds of universities and entire companies are being formed that build their software stacks on Julia. From personalized me
エンジニアは年収が高いという話を聞いたことがありますか？ 近年、IT技術の飛躍的な進歩でIT企業の活躍が目立つようになり、エンジニアを目指す人も増えてきています。 そこでエンジニアの年収って実際はどのぐらいなのか、知りたい方が多いのではないでしょうか。 エンジニアとして既に活躍をしている方は、自身の稼いでいる報酬は平均なのか、それ以上なのか以下なのか、疑問に思っている方も多いかと思います。 そんな今回はRubyというプログラミング言語に絞り、Rubyエンジニアの年収について解説していきます。 また、Rubyエンジニアの仕事内容、Rubyエンジニアとして年収をアップさせる方法、フリーランス求人・案件数から見るRubyのニーズ、Rubyエンジニアの将来性についても解説していきます。 特に下記の方にこの記事を一読していただきたいです。 ・Rubyエンジニアの年収を知りたい方 ・Rubyエンジニア
サイカ、データサイエンスの管掌役員に村田 賢太が就任
サイカ、データサイエンスの管掌役員に村田 賢太が就任 データサイエンスとエンジニアリングの技術を併せ持つ村田を迎え、 データサイエンスの技術力向上と提供価値拡大を加速 データサイエンスにもとづくマーケティングソリューションを提供する株式会社サイカ(本社：東京都千代田区、代表取締役CEO：平尾 喜昭、以下 サイカ)は、事業の根幹をなすデータサイエンスの技術力向上と提供価値拡大を目的に、2022年6月1日付で、村田 賢太を執行役員CRO(Chief Research Officer)に迎えました。 執行役員 CRO 村田 賢太 【CRO就任の背景】 このたび執行役員CROに就任した村田は、2010年からプログラミング言語「Ruby」のコミッター(開発者)として、組み込み数値クラスやbigdecimalライブラリなど、主として数値処理に関わる領域の改善とメンテナンスに従事し、2017年に入社した
Ruby+PyCall.rbでLibreOffice Calcのオートメーションをやってみた（Ubuntu 18.04） - Qiita
これは LibreOffice Advent Calendar 2020 の20日目の記事です。 前の記事は nogajun さんの「XMLを表で編集したりCSVに書き出したいときはLibreoffice Calcの「XMLソース」を使えば一撃です」です。 PyCall.rb は Ruby から Python を利用するためのブリッジライブラリです。詳しくは下記を参照してください。 mrkn/pycall.rb: Calling Python functions from the Ruby language (2017) Ruby-Pythonブリッジライブラリ「PyCall」を使ってRubyでデータ分析をしよう！ (1/3)：CodeZine（コードジン） PyCall.rb 作者の mrkn さんによる解説記事 「Ruby PyCall LibreOffice」でググってみたところ、ま
Julia 1.0 came out well over 2 years ago. Since then a lot has changed and a lot hasn’t. Julia 1.0 was a commitment to no breaking changes, but that is not to say no new features have been added to the language. Julia 1.6 is a huge release and it is coming out relatively soon. RC-1 was released recently. I suspect we have at least a few more weeks before the final release. The Julia Core team take
FROM python:3 USER root RUN apt update && \ apt -y install jupyter-notebook ruby ruby-ffi-rzmq && \ gem install iruby && \ iruby register --force ENV LANG ja_JP.UTF-8 ENV LANGUAGE ja_JP:ja ENV LC_ALL ja_JP.UTF-8 ENV TZ JST-9 CMD ["jupyter-notebook", "--port", "8000", "--ip=0.0.0.0", "--allow-root"] [I 15:26:42.550 NotebookApp] Kernel started: 70bcadba-f259-40b4-9fd0-1ea479195b0e F, [2020-06-07T15:
Pythonのライブラリを活用する Juliaには他のプログラム言語を呼び出す機能（ライブラリ）があります。 このうちPyCallをつかうとPythonのライブラリ資産が利用できます。 PyCall.jlのインストール JuliaのREPLより、以下のコマンドを実行します。
GitHub - yohasebe/ruby-spacy: A wrapper module for using spaCy natural language processing library from the Ruby programming language via PyCall
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原文(投稿日：2020/08/23)へのリンク JuliaCon 2020に続いて、SGHワルシャワ経済大学のBogumił Kamiński教授は、言語とそのエコシステムの状況を要約し、Juliaはついにプロダクションレディになったと述べた。 Kamiński教授の記事は、いくつかの反応をHacker Newsで引き起こした。一部のコメント提供者は、特にドキュメント、パッケージ、ツール、およびサポートのために、Juliaが汎用言語としてプロダクションレディとみなすことができるのか疑っている。 InfoQは、Kamiński教授の立場をよりよく理解するために話して変更を加えた。 InfoQ: あなたの経歴とJuliaとの関わりについて教えていただけますか? Kamiński氏: 私はポーランドのSGHワルシャワ経済大学の教授であり、オペレーションズリサーチとシミュレーションモデリングの分野
はじめに Pythonでフーリエ変換という記事をみた。 数学は全くわからないのだが、Ruby向けのグラフ描出ツールGR.rbを作っている人間としてはRubyで同じことができるか気になってしまう。 そこで最初のガウス分布のフーリエ変換を見様見真似で真似してみた。数学は全くわからないのだが。 グラフ描出にはGR.rbを使う。 ガウス分布のフーリエ変換 require 'numo/narray' require 'numo/pocketfft' require 'gr/plot' N = 4096 # サンプル数 s = N / 256 # 標準偏差 pi = Math::PI y = Array.new(N) do |i| x = i - N / 2 Math.exp(-x**2 / (2.0 * s**2)) / (Math.sqrt(2 * pi) * s) end freq = Numo
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