【プログラミング不要】ディープラーニング（h2o.ai）で株価予測をやってみた - ニートの言葉
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
畳み込みニューラルネットワークの可視化 - 人工知能に関する断創録
Deep Learningの学習結果（重み）はブラックボックスで、隠れ層のユニット（特に深い層の！）が一体何を学習したのかがよくわからないと長年言われてきた。しかし、今回紹介する方法を使うとニューラルネットが何を学習したのか目で見える形で表現できる。 畳み込みニューラルネットで学習したフィルタの可視化というと以前やったように学習した第1層のフィルタの重みを直接画像として可視化する方法がある。 しかし、畳み込みフィルタのサイズは基本的に数ピクセル（MNISTの例では5x5ピクセル程度）のとても小さな画像なのでこれを直接可視化しても何が学習されたか把握するのはとても難しい。たとえば、MNISTを学習した畳み込みニューラルネット（2016/11/20）のフィルタを可視化しても各フィルタがどの方向に反応しやすいかがわかる程度だ。 各フィルタが何を学習したかを可視化する別のアプローチとして各フィルタ
人工知能や機械学習プロジェクトを進める際に気をつけること - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 先日、Developers Summit 2017に行ってきました。 去年は登壇していましたが、今年は訳あってHololense体験コーナーで「Hololenseスゴイやろ」ってドヤ顔してましたが、セッションも少しだけ見てきました。 機械学習や人工知能系のセッションは、ブームのせいかどこも人がいっぱいでした。 特に気になったのは、「AI礼賛時代にエンジニアはいかにしてサバイブすべきか」というセッションでした。 speakerdeck.com 特に、機械学習をサービスに導入しようとするプロジェクトの陥りがちなポイントに触れられていて、共感したと同時にとても参考になりました。 そこで本記事では、当該セッションの内容に自分の経験を加えて、機械学習プロジェクトのコツを述べたいと思います。 ゆるく小さく始める 人工知能がブームになって、「よーし、ウチも人工知能やるぞー」と
研究者らが無償のオープンソース版Siriを開発 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image Credit: Bhupinder Nayyar/Flickr AppleやMicrosoftのような大手テクノロジー企業は、モバイル機器に搭載されたパーソナルデジタルアシスタント機能を多くの人に提供してきた。そのおかげでユーザはデバイスに話しかけるだけでアラームをかけたり、質問の回答を得たりすることができるようになった。現在、他の企業も新しいオープンソースのソフトウェアを用いて、それぞれ独自のバージョンのアシスタント機能を作成することが可能になった。そのソフトウェアは、Sirius。もちろん、AppleのSiriをもじったものだ。 今日、トルコで開かれている「プログラム言語およびOS向けアーキテクチャサポートに関する国際会議」にて、ミシガン大学の研究者らがSiriusについてのプレゼンテーションを行った（編集部注：原文掲載3月14日）。時を同じくした今朝、SiriusはPro
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