yu4u @yu4u 90人まで定員を増やしていますが、半分くらい補欠になっています。参加できない方はキャンセルをお願いします！ / Deep Learning Acceleration勉強会 connpass.com/event/64632/ #DLAccel 2017-09-01 14:47:22
Deep Learning Acceleration勉強会まとめ
yu4u @yu4u 90人まで定員を増やしていますが、半分くらい補欠になっています。参加できない方はキャンセルをお願いします！ / Deep Learning Acceleration勉強会 connpass.com/event/64632/ #DLAccel 2017-09-01 14:47:22
データ分析のための並列処理ライブラリDask - Qiita
この記事は、Brainpad Advent Calender 15日目の記事です。 本記事では、メモリに乗らないようなデータもPandasやNumPyライクに操作を行い、スケールアップ・スケールアウトにも対応できるライブラリ、Daskについて、簡単に紹介をします。 はじめに Pythonでデータ分析や機械学習をする際、PandasやNumPyを用いる場面が非常に多くなってきました。 しかし、PandasやNumPyではメモリに乗らないデータの扱いが難しかったり、基本的にシングルコアでの処理を行うため、速度が遅い、といった問題があります。例えば、サーバー上で実行する際、CPUの論理コアが32個あっても、1個のCPUしか使用していない、といった感じです。 近年、データ分析関連のライブラリは非常に多様化しており、派閥（?）が沢山あるようです。 個人的には、Pandas作者であるWes McKin
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