競馬の予測をガチでやってみた - stockedge.jpの技術メモ
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
RKC 理化工業
弊社ホームページ復旧のお知らせ 【2025年7月25日】 この度は、弊社サイトの一時停止により、ご不便・ご迷惑をおかけしておりますこと、深くお詫び申し上げます。 本日より、弊社サイトの公開を再開いたしました。 お問い合わせにつきましては、こちらからお願いいたします。
三角形の内角30度,60度,90度のとき辺の比は１:2:root３になるとおもいます。これはどのように証明できるのでしょうか。三平方... - Yahoo!知恵袋
三角形の内角30度,60度,90度のとき辺の比は１:2:root３ になるとおもいます。 これはどのように証明できるのでしょうか。 三平方の定理は使わずにできるらしいので、その点もお願いします。 中学生の知識でできるとのことらしいのですが、どのようにかんがえればよろしいのでしょうか。
「虚数って何？意味あんの？」と高校生に言われたらどう答えるか
高校数学で複素数を習った際、 「何これ？何の意味があるの？」 という疑問を持った人は多いのではないでしょうか。 それまでは、 「2次方程式は、解を持つ場合と持たない場合がある」 という話だったのに、それを無理矢理 「2乗すると-1になる数を考えて解いてみましょう」 と言って計算させて、何なのこれは？という話です。 確かに、 「虚数単位『i』は、普通の文字だと思って計算し、ただし、2乗すると-1になる」 という計算ルールに従って計算すれば、式変形はできるのですが、 なぜそんな計算をする必要があるのでしょうか？ そこで、 「数の概念を拡張してまで解きたい二次方程式」 として、数列の三項間漸化式を考えてみたいと思います。 複素数というものを新たに導入する動機づけがほしい 「何の役に立つのか？」 を簡単に説明する事例を挙げるのは、結構難しいです。 三次方程式の解の公式（カルダノの公式）で必要になる
最短経路を見つけるアルゴリズムをビジュアルで見る「PathFinding.js」
カーナビやスマートフォンのマップアプリなど、目的地への最短ルートを一瞬で割り出してくれるサービスのお世話になっている人も多いと思いますが、その仕組みがどうなっているのかを知っている人はほとんどいないはず。その処理には、ルート探索専用のアルゴリズムが用いられているのですが、そんなアルゴリズムの動作する様子や、種類の違いによる結果の変化をわかりやすく見せてくれるサイトが「PathFinding.js」です。 PathFinding.js http://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/ このサイトでは、スタート地点からゴール地点までの最短ルートを発見するさまざまなアルゴリズムを、自分で設定を変えながらインタラクティブに体験できるようになっています。2点の間に障害物を配置することも可能で、以下のムービーでは画面左下の緑色の地点から右上にある赤い地点までのル
話題になりがちな人工知能の論点を改めて整理してみる - FutureInsight.info
今月号のニュートンの「人工知能が人類を超える日」を読みながら、人工知能トピックの論点を整理する必要があるな、と思った。 Newton(ニュートン) 2015年 04 月号 [雑誌] Amazon.co.jpで詳細をチェック 楽天市場でこの商品を検索 というのも、シンギュラリティという言葉を引き合いに出して、2045年までにAIが人類を超えるというのが、昨今の人工知能特集のメイン。だいたいそこに、Deep Learningと人間の仕事をAIが奪うというトピックを併せて、それっぽい現在の事例を並べるという構造を取っていることが多い。ニュートンもそうだし、最近みた人工知能系の特集はこのパターンが多い。ニュートンがちょっとおもしろかったのは、「人工頭脳プロジェクト〜ロボットは東大にはいれるか〜」の紹介で、センター試験物理の問題をコンピュータが理解するための技術的課題を整理している。これは、結構おも
一般向けのDeep Learning
PFI 全体セミナーで発表した、専門家向けではなく一般向けのDeep Learning（深層学習）の解説です。どのような場面で活躍しているのか、今までの学習手法と何が違うのかを解説しています。
【累積和、しゃくとり法】初級者でも解るアルゴリズム図解 -
2014年12月3日より2015年1月7日まで開催した、paizaオンラインハッカソンVol.4Lite「エンジニアでも恋したい」は、トータルで3問有りましたが全て解けましたでしょうか？ 各問題の成否によりストーリーが変わるのであえて間違えて解いた方もいらっしゃると思いますがｗ (プレゼント対象期間は終了しましたが、問題チャレンジは可能なので、未チャレンジの方は是非チャレンジください！) 問題１、問題２は解説するほどのむずかしさでもないので省きますが、問題３は多少工夫が必要なので、問題３について今回もPOH恒例の「図解解説」をしてみたいと思います。既に解けた方もそうでない方も、今回の解説を読んで、それぞれの方法すべてを実装してみると勉強になると思いますので、是非試してみてください。 ■どのような高速化ステップがあるのか？ 今回の問題ですが、解法の大きなパターンとしては、１．全てのパターンを
クリストファー・スタイナー「アルゴリズムが世界を支配する」 - あざなえるなわのごとし
その後はどんなことをしているんですか？ 彼は「金融業界です」と答えました。 「なるほど」最近ニュースでよく耳にしていたからです。 「どんな具合になっているんですか？」と聞くと 「ウォールストリートには物理学者が二千人います。私はその1人です」ということでした。ケヴィン・スラヴィン 「アルゴリズムが形作る世界」 - YouTube クリストファー・スタイナー「アルゴリズムが世界を支配する」を読んだ。 上に張り付けたケヴィン・スラヴィンのTEDでも語られているが、ウォールストリートに持ち込まれた人間が監視しないアルゴリズム取引は全体の70％を占め、マイクロ秒単位で各プログラムが競い合う事態になっている。 どこかのアルゴリズムは他の誰よりも上手く稼ごうと走りばれないように偽装を行い、しかしその偽装を見破るプログラムが作られ、その誰かは他の誰よりも上手く稼ごうとアルゴリズムを構築するいたちごっこ。
wavelet行列で高速な「もしかして友だち？」検索 | 株式会社サイバーエージェント
業務経歴： Sierでのソフトウェア開発・大手メディアでのサービス運用を経て2012年サイバーエージェント入社。 アメーバ事業本部コミュニティサービスの開発責任者を経て、現在はアドテクスタジオで広告配信技術に注力。 好きな分野はグラフ探索とチューリングマシン。 ソーシャルサービスでは、ユーザ間のつながりやユーザ同士の類似性がとても重要です。 つながりの近いユーザや自分と似ているユーザを「もしかして友だち？」とサジェストすることでユーザ間のつながりを伸展させることができます。 そこで、ユーザの「つながり」具合が似ているユーザを「友だちかもしれないユーザ」としてサジェストを行うことを考えました。 しかし「つながり」のデータというのはユーザ数のベキ乗であるため、容量が大きくなりやすい性質があります。 即ち、「つながり」類似度の算出には時間がかかる、ということです。 この「つながり」類似度算出
もし女子大生プログラマに『アルゴリズム』を図解で教えるとしたら -
2014年4月16日より2014年5月14日まで開催していたpaizaオンラインハッカソン（略してPOH![ポー！]）Vol.2「女子大生とペアプロするだけの簡単なお仕事です！」で提出された最速コードはどのような高速化のアプローチでで生み出されたのでしょうか？ POH Vol.2に登場した女子大生インターンプログラマの木野ちゃん（左のイラスト）にアルゴリズムを図解で教えるとしたら、どう教えるだろうか、という事で、今回は図解してみました。 今回は前回の最速コード発表レポート（【結果発表】女子大生プログラマの心を鷲掴みにした最強のコード8選）に引き続き、最速コードの裏側に迫ります。 ■高速化のアプローチ方法について 今回もPOH Vol.1 と同様に、POH Vol.2では計算量の改善による高速化を柱とするアプローチを想定して出題されました。基本は定数倍高速化によって想定解法よりも悪い計算量の
将棋における適切なハンディのつけかた - やねうらおブログ(移転しました)
※ 今日は、前回記事で書ききれなかった残り半分について書きます。 【前回記事】 将棋における駒落ちのルールとその考察 http://d.hatena.ne.jp/yaneurao/20140414#p1 「コンピューター将棋 vs 人間」という対局において、どんな手合いが適切なのか。コンピューター将棋の近年の進歩はめざましく、10万円未満で買えるような家庭用PCであっても、互角以上に戦える人間というのは将棋人口のうちの一握りであり、もう最後の砦(プロ棋士、あるいはそのなかでもトップレベルのプロ棋士)しか残されていないのが実状である。 将棋ソフトのほうも、「人間の大局観」をプログラムするのが難しいと言われていた時代はとっくに過ぎ去っており、Bonanzaに代表されるような三駒関係という精度の低い評価関数(※)であっても、PCの演算能力に任せて先を読めば(きちんと探索すれば)、トップレベルの人
2つのボールをぶつけると円周率がわかる - 大人になってからの再学習
一か月ほど前に New York Times で紹介されていた記事。 The Pi Machine - NYTimes.com ここで紹介されているのは、なんと驚くべきことに、2つのボールをぶつけるだけで円周率（3.1415...）の値がわかる、という内容。 これだけだと、全然ピンとこないと思うので、もう少し詳しく説明すると、次のようなことが書かれている。 ↓2つのボールを、下の図ように壁と床のある空間に置く。 ↓その後、壁から遠い方のボールを、他方に向かって転がす。 後は、ボールが衝突する回数をカウントするだけで、円周率がわかるらしい。 これでも、なんだかよくわからない。 まず2つのボールが同じ質量である場合を考えてみよう。 まず、手前のボールが他方のボールにぶつかる（これが1回め）。 続いて、ぶつかったボールが移動して壁にぶつかる（これが2回め）。 壁にぶつかったボールが跳ね返ってきて
標準画像データベース[神奈川工大 信号処理応用研究室]
神奈川工科大学 情報学部 情報工学科 信号処理応用研究室 (Signal Processing Application Laboratory) [www.ess.ic.kanagawa-it.ac.jp] 標準画像／サンプルデータ(Standard Image/Sample Data) → 画像ダウンロード (Image Download) PSRN計算プログラム SSIM計算プログラム ACPI による Bayer パターンからカラー画像を生成するプログラム その他プログラム 標準画像／サンプルデータStandard Image / Sample Data 種々の画像処理手法の性能を比較するには，同じ画像に対して行う必要があります． そこで以下のような画像を標準として用い，種々の画像処理との比較検討に使っています．
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ハウスドルフ空間のコンパクトな部分集合が閉集合であることの証明 - mathmemo.textfile.org
https://jp.techcrunch.com/2015/03/31/artificial-intelligence/
IBMの人工知能「ワトソン」、日本語対応へ
Deep Learning を実装する
エレベーターゲームで学ぶプログラミング『Elevator Saga』 | 100SHIKI
