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Make Julia more popular in Japan!!1 #JuliaTokyo

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JuliaTokyo #3での発表。
http://github.com/JuliaTokyo/julia-wakalang の紹介

Published in: Software
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Make Julia more popular in Japan!!1 #JuliaTokyo

  1. 1. 日本のJulia
 もっと盛り上げてこ chezou 2015/04/25 JuliaTokyo #3
  2. 2. 私 • chezou @ Cookpad Inc. • Organizer of • Julia Tokyo • MLCT • Kawasaki.rb
  3. 3. Julia使ってますか?
  4. 4. 最近職場で使ったJulia • DataFrames.jl
  5. 5. Julia使ってますか?
  6. 6. Juliaを盛り上げるために • Julia Tokyo Meet up • Facebook Group • Julia Advent Calendar • Julia本
  7. 7. Julia Advent Calendar
  8. 8. Julia Advent Calendar 振返り
  9. 9. http://bicycle1885.hatenablog.com/entry/2014/12/01/050522
  10. 10. http://chezou.hatenablog.com/entry/2014/12/03/000500
  11. 11. http://r9y9.github.io/blog/2014/12/09/julia-advent-calender-2014-poiner-tips/
  12. 12. Julia本の話 http://qiita.com/sorami/items/b5fdf36f484cb47d7996 http://chezou.hatenablog.com/entry/2014/12/13/000200
  13. 13. 成果でました http://qiita.com/antimon2/items/96e3bd6e452e03cf98db
  14. 14. ここが辛いよJulia
  15. 15. はLTでbicycle1885さんが
  16. 16. 実際にあった辛み • DictでWord Countしたけど、頻度でソートできない問題 • homebrewからバージョンアップしたら死ぬ問題 • ベンチマークしたらgcされて遅かった問題 • pandasのDataFrameの方が分かり良い • John Myles Whiteが忙しすぎて各種パッケージが死んでる • はてなブログでsyntax highlightされない!!!1
  17. 17. 一人で調べるの辛い!
  18. 18. 雑なレポジトリ作りました
  19. 19. 合言葉は
  20. 20. #juliaわからん
  21. 21. github.com/JuliaTokyo/ julia-wakalang
  22. 22. https://github.com/JuliaTokyo/julia-wakalang
  23. 23. 雑なissueのすゝめ http://techlife.cookpad.com/entry/2015/03/25/202709
  24. 24. Juliaを盛り上げるために • Julia Tokyo meetup • Julia Advent Calendar • Facebook Group • Julia本 • JuliaTokyo/julia-wakalang !🆕 • JuliaTokyo/julia-doc-ja !🆕
  25. 25. 皆でJuliaもりあげてこ https://github.com/ JuliaTokyo/julia-wakalang
  26. 26. そしたら
  27. 27. julia.tokyo できてた
  28. 28. ポエム
  29. 29. Juliaって本当に速いの?
  30. 30. Benchmark 平均処理時間[sec] 0 0.105 0.21 0.315 0.42 Ruby R Julia Julia(-gc) Julia(-gc+reh) • 対象: ブログデータ(734kB) • 単語の頻度カウント • 10回の平均を取得 • Nodeと表層の2パターン • RはRMeCabFreq()
  31. 31. 速度を出すには チューニングが必須
  32. 32. 書くときの流れ 1. ざっと書く 2. テスト書く 3. 実データ流す 4. チューニング 5. 3に戻る 6. パッケージとしてリリース
  33. 33. ポエム2
  34. 34. 機械学習のOSSは
 どうあるべきか?
  35. 35. SVM.jlは死んでいた
  36. 36. 元気な機械学習のライブラリ • scikit-learn • gensim • vowpal wabbit 大体大きいライブラリに皆集まる
  37. 37. Juliaの機械学習ライブラリは どうあるべきだろう?

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