この記事はJulia Advent Calendar 2018の11日の投稿です。 Juliaと言えば、その高速性やマクロ、多重ディスパッチといった豊富な言語仕様が特徴です。ですが、ここではそのあたりの優位性にあまり突っ込まず、普段PythonやRを使っているデータサイエンティス…

Juliaでの開発ってJupyter Notebook使いの人が多そうだけど、Pycharmに慣れている人にはIntelliJ IDEAが整っているのでこちらがおすすめです。 Qiitaにも類似の記事（ページ下部に記載）がありますが、メモまでに。 Juliaのinstall 公式からインストーラをダ…

Deep Learningにはすでに各種の実装が用意されています。 Pylearn2 Caffe H2O Torch7 Cuda-convnet2 ここでは、Juliaでの実装（Juliaで書かれていて、Juliaで記述する実装）である Mocha を使ってみます。 ■Mochaとは MochaのGitHubより。 Mocha is a Deep L…

あと１週間でクリスマスイブですね。 Julia Advent Calendar 2014の17日目の記事（@yutajuly）です。 ここでは、スパムデータ分類を例にとり、実データ特有の問題に対応した機械学習モデルの構築をJuliaで実装します。 ■分類器構築の流れ 以下のような流れを…