どうもー(・∀・) AI大好き人間です～٩(๑´3｀๑)۶ さてさて、今日は見出し付けてみますぜ(^_^) モンセレEAがアップデートされた件 経済指標も関係なく利益 勝てるEA業者とは AIの自動売買 AIでなく、EAのプログラム。 モンセレEAがアップデートされた件 お待ちかね。 結果報告しますよ！！ なんと僕の持ってるEAがアップデートされました！ しかも、僕だけでなく、サロンの人全員！！！ Ver２というEAを使ってたんですけど それが今回アップデートでVer2.6になった。 モンセレさんEAさすがっす。（笑） これ、結果。↓ アップデートされてから 一週間。１ロットでぶん回してみましたｗｗｗ 一週間で、、、、 ろ、６万円ｗｗｗ いやー、まじですごいっすね。ここ。 こんだけ毎回EAを強くしてくれる業者って他にないんじゃないかな。 しかも、無料で。 ↓↓↓「モンセレさん 」のLINE

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AIを用いて有名女優のポルノ映像を作成するという「フェイクポルノ」が2017年末から2018年にかけて大流行しましたが、これと同じようにAIやニューラルネットワークを用いることで、女性の写真から服だけを削除して裸にしてしまうという凶悪なアプリケーション「DeepNude」が登場しています。 This Horrifying App Undresses a Photo of Any Woman With a Single Click - VICE https://www.vice.com/en_us/article/kzm59x/deepnude-app-creates-fake-nudes-of-any-woman DeepNudeは服を着た女性の写真から、服部分だけを削除し、胸や外陰部がはだけた裸の写真に変換してしまうというもの。女性の写真のみ変換可能で、実際にDeepNudeを使用したと

機械学習を理解する上でカギとなる数学。数学をマスターすることは、機械学習エンジニアになるための最短コースといえる。本特集では、なぜ機械学習で数学が必要なのかを、高校1年生レベルの数学を使って説明する。 指数関数、対数関数…、ディープラーニングに必要な数学はこれだ 現在、機械学習を代表する存在であるディープラーニング。前回まで説明してきたように、機械学習の「回帰」モデルと「分類」モデルのうち、ディープラーニングでは分類モデルがメインに使われます。 2019.06.28

はじめに AI（人工知能）とは 仕組み（モデル）の紹介 Neural Network データ予測までの流れ AI株価予想結果 日経平均株価 楽天株価 みずほFG 日産自動車 ZOZO レオパレス21 まとめ はじめに AIによる株価予想が出来たら良いなと思い、令和になる前の去年の12月頃から実施していました。しかし、思うように良い予想が出来ていないと感じAI株価予想を止めようと思います。ただ、せっかくなので結果を残しておきたいと思います。 AI（人工知能）とは 最近は特に『AI』や『人工知能』という言葉をよく耳にするかと思います。 一言でいえばAIは人工知能ですが、統計学の一種です。 結局AIって何してるの？ 言葉ばかりで中身がよくわからない（ブラックボックス）状態になっているかと思いますので、AI（Neural Network）の仕組みを超簡単に説明します。 仕組み（モデル）の紹介 AI

最後にブログを書いてから１ヶ月が経ってしまいました。この期間の振り返りもしたいところですが、それはまた別の機会に。 今回はこの２週間くらいDeep Learningを使って画像を分類したりする遊びをしていましたのでそれについて。 まずは成果物から。 yuheinakasaka.github.io 画像をアップするとJuice=Juiceというハロプロのアイドルにどれだけ似てる顔なのかを判定できるサイトです(herokuの無料枠で動いてるのでサーバーはいともカンタンに死にます...😇)。 見せられるようなコードではないですが、一応ソースコードも置いておきます。 GitHub - YuheiNakasaka/yukanya: Juice=Juiceのメンバーを画像から判定する分類器 GitHub - YuheiNakasaka/yukanya-api GitHub - YuheiNakasa

(Image by Pixabay) "Top 10 Statistics Mistakes Made by Data Scientists"という刺激的なタイトルの記事が出ているのをKDnuggets経由で知りました。「データサイエンティストがやらかしがちな統計学的な誤りトップ10」ということで、いかにもなあるある事例が色々載っていて面白いです。 ということで、今回はこの記事を全訳にならない範囲で抄訳して、その内容を吟味してみようと思います（直訳しても意味が取りづらい箇所が多かったためかなりの部分を抄訳ながら意訳しています：こういう訳の方が良いなどのコメントあれば是非お寄せください）。言わずもがなですが、こういう海外記事紹介をやる時はネタ切れということです、悪しからず。。。 元記事の内容 1. Not fully understand objective function（目的関数が何か

今月号のハーバードビジネスレビューの特集「データドリブン経営」(以下6月号)を読んでみたので感想を投稿します。 データドリブン経営って数年前から言われていることですよね 経営ダッシュボードとか数年前から流行っていますしそういう支援をしたこともあるので、もともと抱いていた課題意識を踏まえながら読み進めてみました。 なおその課題意識とは、定着・活用の壁です。 なぜ定着できないのか。活用しきれないのか 各社興味もあってデータドリブンに移行しようとしてはいますが、なかなかやりきれない会社さんが多い印象があります。継続できないんですよね。 個人的には以下3つが原因だと睨んでいます。 データを活用できる内部人材がおらず、変化に合わせた柔軟な対応が取れない 活用方法・プロセスの定義が不十分で、業務として浸透しない 部門単位の導入のため部分最適となり、全社方針と結びつかずどこかで頓挫する 結局は、データを

データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac

追記 Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非この記事と合わせて使って頂けますと幸いです！ AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootcamp はじめに 我々は、AI Academyというサービスを通じて、これまで1500名以上の方々に、プログラミング(Python)、統計的機械学習、深層学習(D