NumPyシリーズもいよいよ最終回です。 前回までで、 NumPyの基礎（array・shape・演算） スライシングや抽出 を理解し、「使えるNumPy」に近づきました。 最終回となる今回は、 機械学習・データ分析で頻繁に使う実践的な要素 に踏み込みます。 主に扱う内容は ...

GPUを作ってみようから始まる話。 GPUの設計コードを見て最初に分かったこと、「GPUは大量のメモリアクセスがキモ」。実際に自分で設計して、GPUを動かすCUDAもどきのコードを時こうしてDeepLeaningを動かすところまでやりましたが、NeuralNetworkの計算では ...

Python is convenient and flexible, yet notably slower than other languages for raw computational speed. The Python ecosystem has compensated with tools that make crunching numbers at scale in Python ...

NumPy includes some tools for working with linear algebra in the numpy.linalg module. However, unless you really don’t want to add SciPy as a dependency to your project, it’s typically better to use ...