SciPyインスパイアのSciRuby紹介 機械学習の今とこれから #RubyKaigi #RubyKaigiA
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Aki Ariga
@chezou
JuliaはPython,Matlab,R,C++を同じREPLで言語またいでやり取りできるからなぁ。こういうbindingは好きなんですよね #rubykaigiA
2016-09-09 17:48:31
undo
@123undo
sckit-learnをrubyから使えるようにする(Juliaで前例がある） vs Rubyでsckit-learnみたいなものをつくる #rubykaigiA #rubykaigi
2016-09-09 17:48:33
黒曜@Leaner Technologies
@kokuyouwind
scikit-learnのようなものをRubyで作るのは厳しい仕事だと思う。Rubyだとパーツが幾つか欠けている。例えばCythonというPythonライクで書いてCにコンパイルされる機能など。 #rubykaigi #rubykaigiA
2016-09-09 17:48:50
Aki Ariga
@chezou
Juliaは自分でスクラッチからアルゴリズム書くのには良いと思います。既存の機械学習の資産を使いたいならPythonが良いです。 #rubykaigiA
2016-09-09 17:49:47
m1sogi webエンジニア
@m1sogi
#rubykaigi #rubykaigia 線形代数演算をするために自前で行列のデータ構造をつくるみたいなのは良くあったよなあ、そしてそれは今風じゃないよなあ
2016-09-09 17:49:59
黒曜@Leaner Technologies
@kokuyouwind
また数値配列周りにも幾つか問題がある。NMatrixは遅い、疎行列に対する演算が欠けている、インストールで問題が起きることがある。Numo::NArrayは疎行列がなく、余り有名ではないので対応されていないライブラリが多い。 #rubykaigi #rubykaigiA
2016-09-09 17:50:57
黒曜@Leaner Technologies
@kokuyouwind
NumBufferは発表者だけで開発してるのでスケールしない。誰か手伝って。 github.com/mrkn/num_buffer #rubykaigi #rubykaigiA
2016-09-09 17:52:43
undo
@123undo
機械学習ちょっとしかわからないけどそんな私にもRubyで実装は辛い道のりだってことが分かる講演……:;(∩´﹏`∩);: #rubykaigi #rubykaigiA
2016-09-09 17:52:58
黒曜@Leaner Technologies
@kokuyouwind
NMatrixとNArrayでどっちがいいかというと、どっちもベストではない。また互換性がない。この辺は互換性を持たせて、必要に応じて使い分けられるようにするのがよいんじゃないか。 #rubykaigi #rubykaigiA
2016-09-09 17:54:15
黒曜@Leaner Technologies
@kokuyouwind
SciRuby JPというコミュニティで機械学習に限らないサーベイを行い、チュートリアルの充実やインストールのドキュメンテーションを作ったりした。他にもいろいろあるが、今回の発表はその成果のうち機械学習のぶんをまとめたもの。 #rubykaigi #rubykaigiA
2016-09-09 17:57:22
Tsuyoshi MAEHANA
@sandinist
sciruby-jp s-itoc.jp/activity/resea… いくつかの成果が上がっている #rubykaigi #rubykaigiA
2016-09-09 17:57:42
黒曜@Leaner Technologies
@kokuyouwind
ぜひSciRubyにコントリビュートして欲しい。英語推奨だけど日本語でもOK。Slackにjoinしてね sciruby-slack.herokuapp.com #rubykaigi #rubykaigiA
2016-09-09 17:58:59