京都大学は、Python で書かれたオープンソースの機械学習ライブラリ「AC」を発表しました。このライブラリは、高速な勾配ブースティングの手法に基づいており、大規模データセットのモデル構築に特化しています。
主要な機能として、以下が含まれています。
* **高速化:** numpy や cythonを使用して最適化されたコードで、大規模データセットの処理を高速化。
* **勾配ブースティング:** 決定木を組み合わせてモデルを作成し、高い予測精度を実現。
* **ハイパーパラメータ調整:** 効率的なグリッドサーチやベイズ最適化を使用して、モデルのパフォーマンスを最適化。
* **スケーラビリティ:** 複数のノードを使用してモデルをトレーニングするための分布型トレーニングを提供。
* **ユーザーフレンドリー:** シンプルで直感的なインターフェースを備えています。
AC ライブラリは、画像認識、自然言語処理、金融予測などのさまざまな機械学習タスクに利用できます。
京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai
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