編集後記「ChatGPTで株取引スクリプトを作ってバックテスト」と「たんぱく質取ってますか?」:Deep Insider's Eye 一色&かわさきの編集後記 一色からは「ChatGPTで株取引スクリプトを作ってバックテスト」という題でChatGPTを使って株取引ストラテジーを生成してシミュレーションしたことについて、かわさきからは「たんぱく質取ってますか?」という題でカロリーを考慮して鳥貴族のメニュー選びをアシストしてくれるGPTsを作成してみたことについて書きました。
大学在学時に、ソフトウェアVPN(Virtual Private Network)の「SoftEther VPN」(以下、SoftEther)を開発したことで広く知られる登 大遊氏。SoftEther開発後も中国の検閲用ファイアウォール「グレートウォール」へのハッキングなどで話題を集め、現在は東日本電信電話(NTT東日本)のビジネス開発本部 特殊局員、情報処理推進機構(IPA)の産業サイバーセキュリティセンター サイバー技術研究者、筑波大学の客員教授などを務めている。 登氏が、ゲットイットが開催したWebセミナーで、日本のITエンジニアに必要な「トライ&エラー(トライアルアンドエラー)の思考法」について話した。ゲットイットは、リユースIT製品の販売やレンタル、メーカーサポートが終了した製品の保守をサポートするIT機器保守(第三者保守)など幅広い役割で、NTTグループをはじめとする多数の企業
NECは2023年10月19日、Pythonによるデータ解析処理を高速化するソフトウェア「FireDucks」を無償提供すると発表した。これは新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の支援を受けて開発したもので、NECは「データサイエンティストの業務時間を短縮するだけでなく、省電力化やCO2削減など、環境課題解決にも貢献する」としている。 import文を1行書き換えるだけで利用可能 FireDucksは、テーブルデータの分析で標準的なライブラリ「pandas」を使って作成されたプログラムを高速化する。高速化の度合いについてNECは「平均で約5倍、最大16倍高速化する」としている。高速化実現のポイントは「全コアの並列活用」と「処理の最小化」だ。 関連記事 無料で「実践的なデータサイエンス」を学べるオンライン演習を開講 総務省 総務省は、データサイエンスのオンライン講座「社会人のための
連載目次 Python/Rコードの実行や機械学習/データサイエンスの実装を無料でオンライン実行できる環境といえば、Google Colaboratory(略してColab)が特に有名である。2021年12月1日、そのColabに強力なライバルが現れた。「Amazon SageMaker Studio Lab」(アマゾン・セージメーカー・スタジオ・ラボ)だ*1。 *1 日本語では「ラボ」だが、英語では「ラブ(Lab)」と発音するのが普通。「スタジオ」は英語では「ステューディオ(Studio)」。「セージ(Sage)」とは、ハーブや花の名前ではなく「学び経験を積んだ賢者(Wise old man、例えばハリー・ポッターのダンブルドア校長は魔法の賢者)」のことで、賢者は「機械学習モデル」を暗喩すると思われるが、一説にはマーケティング目的で独自用語にするためにランダムな単語生成で命名されたという噂
ご注意:本記事は、@IT/Deep Insider編集部(デジタルアドバンテージ社)が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「@IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは@ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 ディープラーニングと自然言語処理 画像認識や音声認識の分野では、すでに圧倒的ともいえる成果を誇っているのがディープラーニングである。猫画像識別のニュースに驚かされてからわずか数年のうちに、例えば「GAN(Generative Adversarial Network)」という技術が開発されていて、これを使うと、文字どおり何もないところから写真と見まがう画像を生成することができる。まさに、「十分に進歩した科学は魔法と区別がつかない」。 では、ディープラーニングのもう一方の有力分野である自然言語処理の状況はど
今回の目的 前回は畳み込みニューラルネットワークを使用したGAN、いわゆるDCGANを作り、MNISTの手書き数字っぽい画像を自動生成してみました。今回は、その学習時にフォーカスを当てて、実際にはどんなふうに学習が進んでいるのかを見てみることにしました。 といっても今回行ってみるのは、前回に紹介したDCGANの論文や、難しい数式をベースに話をするのではなく、識別器(ディスクリミネーター)からの出力がどんな値になっているかを主な話題とするつもりです。 そこで、識別器と生成器の役割について、ここで一度振り返っておきましょう。 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Network)の「Adversarial」は「敵対的」という意味でした。このことからも分かる通り、識別器と生成器は相反する目的を持っています。識別器が訓練データと偽データとを
AIプロジェクトの成否は「MLOps(機械学習基盤)」にかかっている:2020年、AI活用の成否を分かつ技術とは(2) 人工知能(AI)を活用して価値を提供する企業が現れる中、PoCでつまずく企業が見直すべきポイントはどこにあるのか。そして今後必要不可欠になる考え方とは何か。機械学習に必要な教師データを企業に提供するLionbridgeに話を聞いた。 AI技術を活用して、実ビジネスで成果を獲得している企業が着実に増えつつある。 ごく身近なところで言えば、定額制動画配信サービスで知られるNetflixが挙げられる。同社はレコメンドアルゴリズムに機械学習を活用。その他、機械学習を用いて成功作品の特性を見いだし、Netflixの独自コンテンツ制作に生かしたり、広告素材制作に分析結果を生かして会員獲得増を果たしたりと、AIを実益に結び付けている。 言うまでもなく、こうした事例は同社のようなWeb系
国立研究開発法人科学技術振興機構は2020年6月14日、東京大学生産技術研究所の准教授を務める小林正治氏らが、極薄のIn-Ga-Zn-O系酸化物半導体(IGZO)を用いたトランジスタと抵抗変化型不揮発性メモリ(RRAM)を3次元集積したデバイスの開発に成功したと発表した。メモリに演算機能を持たせたインメモリコンピューティングのハードウェア実装に関する課題を解決し、ディープラーニングの多層ニューラルネットワークを1チップ上に多層構造で実装可能になる。 2次元配列の「配線問題」を解決 多層のニューラルネットワークを構成するディープラーニングは、大量のデータ処理を必要とする。そのため従来のコンピュータでは、プロセッサとメモリの間のデータ転送速度に処理性能が左右されてしまう。 この課題を解決する方法として、プロセッサとデータをやりとりしない「インメモリコンピューティング」が期待されている。だが、通
BPFを使ったLinuxにおけるトレーシングの基礎知識:Berkeley Packet Filter(BPF)入門(8) Linuxにおける利用が急速に増えている「Berkeley Packet Filter(BPF)」について、基礎から応用まで幅広く紹介する連載。今回は、BPFを使ったLinuxにおけるトレーシングの基礎について。 Linuxにおける利用が急速に増えている「Berkeley Packet Filter(BPF)」について、基礎から応用まで幅広く紹介する連載「Berkeley Packet Filter(BPF)入門」。今回から数回にわたり、BPFの代表的な応用先の一つであるトレーシングに焦点を当て、その動作と利用方法を解説していこうと思います。今回はLinuxにおけるトレーシングの基礎を説明します。 トレーシングとは まず、そもそも「トレーシング」とは何でしょうか。字義的
パケットフィルターでトレーシング? Linuxで活用が進む「Berkeley Packet Filter(BPF)」とは何か:Berkeley Packet Filter(BPF)入門(1)(1/3 ページ) Linuxにおける利用が急速に増えている「Berkeley Packet Filter(BPF)」について、基礎から応用まで幅広く紹介する連載。初回は、BPFの歴史や概要について。 Berkeley Packet Filter(BPF)とは 読者の皆さんは「Berkeley Packet Filter(BPF)」というものをご存じでしょうか? Berkeley Packet Filter(BPF)は、独自の命令セットを持つ仮想マシンの一つ。ざっくりと言ってしまえばBPFはユーザーランドからのコードをカーネル内で安全に実行するための枠組みです。 「Packet Filter」という名称
Prophetを、リクルートグループWebサイトの数カ月先の日次サーバコール数予測で活用してみた話:非統計家が高精度な時系列予測を行えるProphet(後編)(1/2 ページ) Facebookが開発した時系列予測のOSSライブラリ「Prophet」が近年注目を集めている。本連載ではProphetの概要と理論的背景、案件で使ってみた経験から得られた知見を紹介する。後編はチューニングのテクニックや運用時の注意点などについて。 Facebook製の時系列予測オープンソースソフトウェア(OSS)であるProphetを紹介する本連載。前回は、主に時系列予測そのものの歴史とProphetの概要を紹介しました。 今回は、Prophetを使用するに当たって非常に重要であるチューニングのテクニックや、予測エンジンとしてProphetを搭載したプロダクトを運用する際に気を付けるべき点について、具体的な案件と
米ライス大学の研究者、ディープラーニングを用いたコーディング支援システム「Bayou」を開発:Javaコード作成に役立つ 米ライス大学の科学者が、ディープラーニングを利用したコーディング支援システム「Bayou」を開発した。BayouはプログラマーがAPIを使いこなす際に特に役立つ。 米ライス大学のコンピュータ科学者が、ディープラーニングを利用したコーディング支援システム「Bayou」を開発した。Webサイト「askbayou.com」でJavaコード用のBayouを試用できる。 Bayouは、米国国防高等研究計画局(DARPA)から資金援助を受けたプロジェクトで開発された。このプロジェクトは、GitHubのようなオンラインソースコードリポジトリから知識を抽出することを目的としている。 Bayouは、プログラマーがAPIを使いこなす際に役立つ。APIはソフトウェア開発でますます大きな役割を
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