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A team of MIT researchers is makingit easier for novices to get their feet wet with artificial intelligence, while also helping experts advance the field. In a paper presented at theProgramming Language Design and Implementation conference this week, the researchers describe a novel probabilistic-programming system named “Gen.” Users write models and algorithms from multiple fields whereAItech
Adventures in Type Inference Convergence: 2017 edition In my last post on type inference convergence, I described a correct inference algorithm. However, while this was a tremendous improvement over being wrong, I was unhappy withit.Indeed, I wrote that “a full discussion of these heuristics will have to wait for a futureblog post”. But what I didn’t say is that I had already written manynotes
This work was carried out as part of a grant received from theGordon and Betty Moore Foundation’s Data Driven Discovery Initiative.Julia uses type inference to determine the types of program variables and generate fast, optimized code. But how doesit really work? I recently redesigned the implementation ofJulia’s type inference algorithm, and decided toblog what I’ve learned. If you’re alread
TheJuliaprogramming language is well-suited forGPU computing thanks to the CUDAnative.jl package, which enables nativeGPUprogramming and generates efficient PTX code.CUDAnative.jl reuses theJulia compiler, avoiding the need for a custom toolchain and keeping the hardware support package small, with only 1300lines of code.The performance ofJulia forGPU computing is comparable to statically
Juliaの0.6がリリースされましたね！なんとか今年のJuliaConに間に合いました。今回のリリースは去年の9月に出た0.5以来約9ヶ月ぶりの新バージョンです。この記事では、Juliaの簡単な紹介と0.6の変更点を簡単に説明しようと思います。ちなみに、この記事はJuliaConに向かう途中の空港で書いています。Julia言語とはJuliaは技術計算に重きを置いた動的プログラミング言語です。Juliaの処理系は実行時(Just-In-Time)コンパイラーを備えており、実行時にプログラムの最適化とコンパイルを行います。このため、forループのような他の動的言語だと遅い処理でもJuliaはC言語に匹敵する速度で実行することができます。公式サイトにあるマイクロベンチマークの結果(https://julialang.org/)を見ると、どれほどこの言語が高速かがわかると思います。 Juli
��5 ��脳科学若手の会という団体のイベントで0�� ��Honda Research Instituteの�0a ��島崎秀昭先生に点過程によるニューロンの発火時系列の生成と推定に関するワークショップを依頼した。 ニューロンは発火活動という膜電位の急激な変化を通して互いに情報を伝達しあっている。 その発火系列は各時刻ごとに発火or非発火のバイナリで表される時系列データのため、点過程という統計的手法を用いてモデリングを行うことができる。 ワークショップではニューロンの発火時系列の解析の基礎となる点過程について島崎先生からご講演いただき、プログラミング言語�~m ��Juliaを用いて参加者が各自コーディングに取り組んだ。 自分は運営スタッフとしてワークショップのコーディング部分のチューターを担当し、サンプルコードの作成とコーディングの補助を行った。 ここではその内容を備忘録として簡単に記
Let op! Internet Explorer wordt niet meer ondersteund. Hierdoor kan de website mogelijk nietgoed functioneren, gebruik een alternatieve browser om optimaal gebruik te maken van deze website. Klik hier om een alternatieve browser te downloaden. Home » TIOBE Index TIOBE Index for December 2025 December Headline:Programming language R is back in thetop 10Programming language R is known for fittin
9月20日にJulia言語の最新版である0.5がリリースされました。Juliaのメーリングリストに投稿されたアナウンスメントはこちらです: https://groups.google.com/d/msg/julia-users/J2DiH1GnM8o/aO2Ku8o-CgAJ きっと近いうちに本家のブログで詳しい変更点の紹介があると思いますが、私のブログでも一足先に主要な変更点をご紹介しようと思います。 クロージャの効率化 とりわけ重要な変更点として挙げられるのがJuliaのクロージャが効率化されたことです。 0.4までのJuliaでは、Juliaの関数に関数を渡したりJuliaで関数を返すような関数を作ると、その実効速度が極めて遅いことが問題でした。 これは、すべての関数が Functionという型にまとめられていたせいで、Juliaのコンパイラが特化したコードを吐けないせいでした。 こ
Figure 1.Julia is being used in the development and specifi- cation of the next-generation aircraft collision avoidance system. The Environmental Protection Agency’s discovery that Volkswagen installedemissions-cheating software in over 11 million vehicles last September garnered much attention. According toreports, the software madeit seem like the vehicles were releasing significantly
「Rに管理されたい。」...そういう願望が人類共通、誰しもにあると思う。 Rじゃなくてもできるはずだけど、Rに管理されたい願望が強いので、Rに管理してほしい。 コードの実行完了を通知する ちょっと調べた限りで以下の記事が見つかった。 Getting R to notify you whenit’s finished running | Alice M. Brawley Notifications from R | The stupidest thing... Rから通知をとばす from TokorosawaYoshio これらは特定のコードが実行した後に通知してくれるというもの。メールやらYoやら、手段はいろいろとある。ただ、メールは正直ダサいし、Yoも今では使っていない。もっとシンプルに通知してくれるものが欲しい。 更に探してみたらgistでキャプテンがすでに書いていた。惚れる。やっ
概要技術的特異点まであと30年。今年は人工知能技術が大きく注目を集めました。人工知能技術の基盤となる機械学習やデータ分析の研究分野では、GPUやFPGAのようなハードウェア技術も重要ですが、とてもよく出来たLLフレームワークによって支えられています。この新しい技術を支えるLLフレームワークを、ライブコーディングやLTによって紹介していただきます。 出演者 佐藤建太 (東京大学/JuliaTokyo) 東京大学大学院農学生命科学研究科修士2年。プログラミング言語Juliaのヘビーユーザーで、ユーザーグループ「JuliaTokyo」の立ち上げメンバーのひとり。NumFOCUSが主催するオープンソース・ソフトウェアプロジェクト支援プログラム「Julia Summer of Code」の参加者。 大野健太 (PreferredNetworks) 2011年東京大学大学院 数理科学研究科 修士課
I am Pontus Stenetorp (legally, Pontus Lars Erik Saito Stenetorp or 西東 ステネートルプ ポントス ラース エリック) and I find computers, science, andtechnology in general to be fascinating. At University College London (UCL), I am a Professor of Natural Language Processing (NLP) in the Department of Computer Science and, among other duties, lead theNLP Group, am a Deputy Director for the Centre for Artificial Intell
Juliaでの並列計算に関する調査メモ。Juliaでの並列計算の概要Juliaでのマルチプロセッシング環境は、メッセージパッシングに基づいている。MPIなどの通常のメッセージパッシングは、プロセス間でデータや命令などを相互にやりとりする。しかし、Juliaのメッセージパッシングの実装はあるプロセスから他のプロセスへの一方通行であることが特色となっている。そのため、ユーザは片方のプロセスの管理だけを行えば良い。 あるプロセスから他のプロセスへのメッセージとして重要なのが、"remote call"(remotecall関数)と"remote reference"(fetch関数)である。これらはそれぞれ、「あるプロセスから他のプロセスへの処理の指示」、「指示された処理を行ったプロセスでの処理結果を指示を出したプロセスが参照」に対応する。 remote call(remotecall関数)
Free software, open standards, and web services for interactive computing across allprogramming languages JupyterLab: A Next-GenerationNotebook Interface JupyterLab is the latest web-based interactive development environment fornotebooks, code, and data.Its flexible interface allows users to configure and arrangeworkflows in data science, scientific computing, computational journalism, and ma
こんにちは、買物情報事業部でサーバサイドの開発を担当している荒引 (@a_bicky) です。 今回のエントリでは R で A/B テストの結果検証を行う方法の一例について紹介します。エンジニアでも自分の関わった施策の効果検証のために簡単な分析をすることがあるかと思いますが、そんな時にこのエントリが役立てば幸いです。 なお、次のような方は対象外です。 A/B テストや KPI の設計に興味のある方 この辺には全く触れません プログラミング初心者 わからない単語が大量に出てくるでしょう R で統計学や機械学習の手法をバリバリ使いたい方 世の中の “分析” の多くは集計処理がメインですPython,Julia など既に分析する上で使い慣れた言語・ツールがある方 今回のエントリ程度の内容であればわざわざ乗り換える必要もないでしょう OS はMac を前提として説明するので、Windows
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