程度を占めていたようです。型の加減乗算しか行っておらず、メモリアクセスもそこまで多くはありません。落とし穴はインデックスの計算にありました。バラバラになっています。いうふうに各軸のインデックスを計算する必要があるのです。とって非常に時間のかかる処理です。なんとしても消し去らねばなりません。冪なので、除算をビットシフトに置き換えることができます。なくとも、コンパイル時に除数がわかっているなら乗算とビットシフトの組み合わせなどに変形可能です。章に詳しい説明があります。埋め込んでコンパイル時に除数がわかるようにすれば、コンパイラが行う最適化を利用し整数除算のコストをなくすことができます。関数にデータを与えて、自前でインデックスを計算することになります。近い速度にまで持っていくことができました。冪の場合の高速化の試みはありますが、執筆地点ではまだマージされていないようです。プルリクエストは現地点では考えていません。回行う実装でもよかったかもしれないと感じています。reductionインデックス計算の自動的な最適化がサポートされれば、かなりシンプルなコードに書き直せるんじゃないかなあと期待しているところです。実装してみるとインデックス計算が律速するという落とし穴があり、そこを修正すると一気に高速化したかなり高速化にこだわった内容でしたが、それが果たして重要な「イシュー」であるのか疑問を持たれた方もいるでしょう。私見ですが、高速なプログラムは質のいいデータ分析を行うために極めて重要です。速ければ速いほど、様々な仮説を実験的に調べることでこれまで気づかなかった知見を見い出したり、細やかなパラメータチューニングによって精度を上げたりすることができるようになっていきます。実装できるアナリストが数多くいますが、やはり本格的な高速化となるとプログラマの領分になります。深層学習は今まさに発展著しい分野ですので、既存の高速なライブラリを使えないこともよくあります。いえプログラマだけでデータ分析はできません。ビジネスでの実データの扱いや、データ分析手法の背景への深い理解など、学ぶべきことがたくさんあると痛感しています。深層学習ブーム以前からのベテランアナリストや、数学に強い理論派アナリスト、あるいはニューラルネットワークにいち早く目をつけて経験を蓄積した職人派アナリスト、さらにビジネスパートナーとのやり取りを円滑に調整してくださる営業やマネージャーなどなど、さまざまな人の力を借りて実践的なデータ分析に携わることができています。そもそもプログラマだとかアナリストだとか営業だとかの区別は曖昧で、個々人にそれぞれの強みがあるというべきなのでしょう。組み込まれており、実際に分析業務で使われ始めています。高水準なサービスを提供することができていると自負しております。