暗号化したままディープラーニングの標準的な学習処理ができる秘密計算技術を世界で初めて実現：NTT持株会社ニュースリリース：NTT HOME
報道発表資料 2019年9月2日 日本電信電話株式会社 暗号化したままディープラーニングの標準的な学習処理ができる秘密計算技術を世界で初めて実現 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：澤田純、以下NTT）は、データを暗号化したまま一度も元データに戻さずに、ソフトマックス関数＊1やAdam（adaptive moment estimation）＊2と呼ばれる最適化処理を含む標準的なディープラーニングの学習処理を行う技術を、世界で初めて実現しました。 通常、データを利活用するためには、通信時や保管時に暗号化していたとしても、処理を行う際には元データに戻して処理する必要があります。このことは、データ所有者からすると情報漏洩のリスクを感じることから、企業秘密や個人のプライバシーに関わるデータの利活用に抵抗感を持つユーザや組織が少なくありません。特に所有者から他者、または同一組
AWS Deep Learning AMI に TensorFlow 1.5 と新しい Model Serving 機能が追加されました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Deep Learning AMI に TensorFlow 1.5 と新しい Model Serving 機能が追加されました AWS Deep Learning AMI は、機械学習を迅速かつ簡単に開始する支援となります。AMI には、機械学習の実践者の多様なニーズに応えるさまざまなプレビルドのオプションが含まれています。ディープラーニングのフレームワークの最新バージョンをご希望の方には、Deep Learning AMI は、別々の Conda ベースの仮想環境にインストールされたプレビルドのピップバイナリを提供します。高度なフレームワーク機能をテストしたり、フレームワークのソースコードを調整したりするのをお求めの方のために、ソースコード付きの Deep Learning AMI では、ソースからフレームワークのカスタムインスト
TensorFlow(LSTM)で株価予想 〜 株予想その１ 〜 - Qiita
はじめに 新しく株投資の勉強を始めるのでそのメモを残していきます。 目標、機械学習やディープラーニングを使って株価予想します。 勉強を始めるにあたり、先ずは以下の本を確認。 ※ 株が動く条件は「業績がよい」「PERが低い」「チャートの形が良い」らしい。 各々スクレイピングで持ってきて予測していきたいと思います。 [補足] 普段は株以外に競馬予想 sivaを運用しています。 連対的中率 ： 約 86% 回収率 ： 約 136% twitter始めました。 フォローお願いします。 なぜ株か？ 以下の見解から株を選んでみました。 ◆ 競馬などのギャンブル 0 or 100のリターンも大きいがリスクが大きい。 ◆ FX 儲かる人の反面に損する人がいるので、性分に合わない。 ◆ bitcoin 価値が確立されてないので、暴落の恐れも考えられる。 ◆ 株 株に関してはみんなが儲かる仕組みである。 先ず
AWS Deep Learning AMIs now available in 4 new US and AP regions
You can now use the AWS Deep Learning AMIs with Apache MXNet v0.10 and TensorFlow v1.1 for Amazon Linux and Ubuntu in US East (Ohio), Asia Pacific (Tokyo), Asia Pacific (Seoul) and Asia Pacific (Sydney). The AWS Deep Learning AMIs are also available in the following public AWS regions: US East (N. Virginia), US West (Oregon), and EU (Ireland). The Deep Learning CloudFormation template is also upda
機械学習とディープラーニングの入門者向けコンテンツまとめ - Qiita
機械学習とディープラーニングについて、入門者向けに解説されているネットと書籍の情報をまとめてみました。 ニューラルネットワークやディープラーニングについては、書籍『ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』が特におすすめです。 機械学習全般についてなら、書籍『Python機械学習プログラミング - 達人データサイエンティストによる理論と実践』が特におすすめです。 他にもおすすめのコンテンツがありましたら、コメントで教えてください。 【ネット】 やる夫で学ぶ機械学習シリーズ けんごのお屋敷 【ネット】 高卒でもわかる機械学習 頭の中に思い浮かべた時には 【ネット】 機械学習 はじめよう 技術評論社 プログラム言語はPython。 【ネット】 機械学習概論 講義テキスト 書籍『ITエンジニアのための機械学習理論入門』のSlideShareバー
Deep Learning環境はKeras + Docker + Jupyter Notebook + GPUがいいカンジ - もょもとの技術ノート
はじめに ポチポチKeras動かすのにどのような環境がいいのか考えてみました Keras + Docker + Jupyter Notebook + GPUの環境構築作業ログを紹介します Keras GitHub - fchollet/keras: Deep Learning library for Python. Convnets, recurrent neural networks, and more. Runs on Theano or TensorFlow. わかりやすいインターフェースがかなり好き Docker TensorFlowで学ぶディープラーニング入門～畳み込みニューラルネットワーク徹底解説 を参考にしました この本ではDockerを使用してます 当初はvirtualenv使用して環境作る予定だったので、勉強になりました 環境の移植性いいね GPU使用できるのいいね Ju
【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
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