怖いほど当たる!ニトリ会長の経済予測2020 ｢景気が悪くなる兆候｣を探る方法
「株価と為替を読みきる」の評判が伝説となり、その予測に経済界が耳をそばだてるニトリ会長・似鳥昭雄。12月某日。姿を現した似鳥氏は、柔和な表情を浮かべながら、2020年の「予想図」をゆっくりと語り始めた。待望のインタビューを本誌独占でお届けする！ ポイントは1ドル＝105円 競争が激しい小売業界の中で、32期連続増収増益という驚異の成長を続けるニトリ。同社の創業者である似鳥昭雄会長は、その成功の秘訣を「逆張り」だと語っている。その行動を支えているのが、経験に裏打ちされた確かな経済予測だ。 はたして似鳥氏は、2020年の日本経済、世界経済をどう見ているのだろうか。 ──18年の決算会見で「19年の円相場は年平均で1ドル＝100～110円。年末の日経平均株価は2万円前後」と予想されました。19年の経済を振り返ってみて、どのような感想を持たれていますか。 【似鳥】19年は18年に引き続き、為替も株
Flairを使ってSWEMによる文章埋め込みを計算する
概要 Flairは、Pytorchで書かれた自然言語処理用のフレームワークです。固有表現抽出や品詞タグ付け、文章分類などの機能を提供しているほか、文章埋め込み (Sentence Embedding) も簡単に計算することができます。以前に本ブログで紹介したSWEMも扱うことができたので、ここで使い方を紹介したいと思います。 記事：SWEM: 単語埋め込みのみを使うシンプルな文章埋め込み - Out-of-the-box 方法 単語ベクトルの読み込み まずFlairで学習済みの単語埋め込みベクトルを読み込みます。あらかじめ学習済み単語ベクトルのファイルを用意しておく必要はなく、以下のコードを初めて動かす際に自動でウェブからダウンロードされます。日本語の場合は、fastTextが提供しているja-wiki-fasttext-300d-1Mが選択されます。 from flair.embeddi
MLflowをさくっと導入できるdocker-composeを作った - やむやむもやむなし
tl;dr docker-composeを叩くだけでさくっと認証付きのMLflowサーバーを立てられるようにしました こちらからどうぞ: ymym3412/mlflow-docker-compose みなさん機械学習の実験をしていますか？ 学習に使ったハイパーパラメーターやデータ、Train/Valデータのロス、、Testデータでの各種評価指標、これらを人手で管理しておくのは非常に大変です。 モデルの開発や比較実験に集中していると「あれ、この最高精度のモデルはどんな条件で実験したものだっけ...」となることもあり、再現性が失われてしまうことにもつながります。 この機械学習にまつわる課題を解決するひとつの枠組みが実験管理と呼ばれるもので、学習時に使用したハイパーパラメーターやTrain Loss、Test データでの評価結果などを記録して管理しておくものです。 代表的なものでいうとMLflo
ベイズ×Factorization Machines & Matrix Factorizationの研究まとめ - Qiita
はじめに 今回は、Factorization Machines(FM)やMatrix Factorization(MF)とベイズを絡めた研究を調べたのでまとめていきたいと思います。 FMはICDM2010で提案されて以来、様々な方向に発展しています。 Deepと組み合わされた研究や、Fieldという概念を加えた研究などがその一例です。 実際、ICDM2010でもっとも引用されている論文がFMだそうです。すごいですね。 モデル自体がシンプルで扱いやすく、特徴量が色々入れられるなど、メリットが大きいことが理由の一つかと思います。 今回の記事では、SIGIR2019 で発表されたBayesian Personalized Feature Interaction Selection for Factorization Machines [Chen+, SIGIR2019]という論文に至るまでの流れ
100分de名著シリーズのバックナンバー約100冊を読破したら人生変わった、の補足
はじめにhttps://anond.hatelabo.jp/20200101232410 はてな村で好まれそうな話題だなとは思って投稿したものの、想定以上に反応があって驚いてます。 酔った勢いで書いたものであるので、文体が一致してなかったり論理が破綻してたり誤字脱字がひどいですね。 結果、説明不足だったり変な文章だったりが原因でいくつかこれは補足しておきたいなと思ったコメントがあるので補足させてください。 コメントへの返信解説本を読んでから原典をあたることの弊害、系のコメント解説本を読むことで原典にあたった際の新鮮な驚きが減るのは確かと思います。ネタバレ効果というか。小説系では顕著と思います。 また、解説者の解釈が固定化されるという懸念も確かにあるかと思います。 しかし、私の記憶では「これは私の解釈だが」「多数の説の中で、私が支持するのは」など、 俺の解釈が絶対だという態度で解説してた解説
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