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Open source Reinforcement Learning for Torch: Introducing torch-twrl Advances in machine learning have been driven by innovations and ideas from many fields. Inspired by the way that humans learn, Reinforcement Learning (RL) is concerned with algorithms which improve with trial-and-error feedback to optimize future performance. Board games and video games often have well-defined reward functions w
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす!隠れ層のサイズも増やす! 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか? 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの? って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20~30%は胴元に取られることになる。*1 しかし今回は、ちょっと思い立って競馬の予測をやってみることにした。 理由は馬券の安さだ。私は現在、資金量が少ない人間でも不利にならない投資先を探しているのだが、馬券の一枚100円という安さは魅力的に映る。株の場合にはどんな安い株であれ最低購入額は数万円以上*2なので、ある程度まとまった資金が必要になる。 また、競馬には技術介入の余地(努力次第で勝利できる可能性)がある。 例えばこんな例がある。 160億円ボロ儲け!英投資会社が日本の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ 彼らは統計解析によって競馬で勝っており、その所得を隠していたらしい。こういうニュースが出るということは、解析者の腕次第では競馬で勝てる可能性が
Machine Learning Advent Calendar向けの記事です。 普段はGunosyという会社で社長業をしながら社長をしています。 ざっくりいうと 結論だけ知りたい人はここだけ 広告における機械学習の応用の多くはCTR予測や運用の最適化のため(クエリー予測とか)の予測問題 今後は「CVRの予測」や「アクティブなユーザーの予測」がホットな話題になる(加えてその運用をどう最適化するかといった話題も) 現在は検索エンジンの応用例が多い。今後はディスプレイ広告やタイムライン広告への応用が増えていく 個人のユーザー属性を集めることが今まで以上にメディアのビジネス的に重要になる 広告や推薦エンジンに限らずドメイン知識は非常に重要。ドメイン知識と機械学習の知識を持ったエンジニアが意思決定に携わる会社は今後大きくのびる(と思う) 広告について 最近はもっぱら広告の開発をしており、広告分野で
Goel, G., Mirrokni, V. and Leme, R. P., Polyhedral Clinching Auctions and the Adwords Polytope, 44th ACM Symposium on Theory of Computing (STOC 2012). Google の2012年excellent paperが挙げられていて,その中にオークション理論の論文があった.Machine Learningと異なり,オークション理論,メカニズムデザインは自分の専門分野の一つなので,かいつまんで紹介してみる.あまり厳密な数学的記述は行わず,わかりやすさ重視で説明してみたい. まず,オークションに関する多くの誤解を解いておきたい.オークションというとある品物(財)を高く売りつける方法,または(ヤフオクのように)いらないものを処分する方法と実用上,捉えられが
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