ビッグデータの時代は終わった
Google社のデータウェアハウス事業BigQueryのエンジニアで、唯一のエヴァンジェリスト役を任されていたJordan Tigani氏が、ひとつの計算機では格納し処理しきれないビッグデータの時代は終わった（Big Data is Dead）、データをひたすら蓄える方法ではなく、データを意思決定に活用する方法を考えましょうとブログのエントリー*1で主張している。 一部界隈で機械学習を用いたデータサイエンスへの批判のように捉えられていた気がするのだが、どちらかと言うとMapReduceやHadoopといった2000年代後半に流行ったデータウェアハウスのソリューションに関する話であった。むしろビッグデータをやめて、機械学習を自由に使えるようにしようと言うような話。もう少し詳しく内容を紹介（意訳でも妙訳でもない）すると、以下となる。 多くの企業はビッグデータを扱っていない。何十年か前は時間とと
[AAAI2021採択論文] 深層学習による株価予測 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは。エンジニアのいもす (今城 健太郎) です。現在、投資ファンドを作るため金融時系列の予測モデルの研究開発を行っています。その予測モデルについて、PFN の今城健太郎・南賢太郎・伊藤克哉と野村アセットマネジメント株式会社の中川慧氏が共同で執筆した論文が、人工知能分野における世界トップクラスの国際会議である AAAI 2021 に採択されました。 今回採択された論文 Deep Portfolio Optimization via Distributional Prediction of Residual Factors では、深層学習を用いたポートフォリオ最適化を、様々な金融時系列の性質を帰納バイアスとして導入することで改善する手法を提案しました。本記事では、深層学習のモデル設計という観点でどのような面白さがあるかに触れつつ、採択論文について簡単に紹介します。 はじめに: 帰納バイ
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メルカリの今年1年間の機械学習の取り組みとこれから
これはMercari Advent Calendar 2017 の2日目の記事です。 昨日は @stanaka の分散ファイルシステムはブロックチェーンの夢を見るか でした。 今回は@Hmj_kd が、メルカリの機械学習の取り組みや機械学習エンジニアの今年行ってきた活動のいくつかをご紹介したいと思います。 以下、一部にて機械学習をMLと略します。 この1年間で機械学習で取り組んだこと 私が入社したのは2017/01で、社内では二人目の機械学習エンジニアでした。 その当時は speakerdeck.com にあるように、プロダクトにMLに関するものはありませんでした。 現在は、チーム全体でマネージャも含めて約10人ほどの組織になり、活発に実験や開発が行われています。 いくつかを列挙しますと - 商品出品時の価格推定とサジェスト - 一部カテゴリについて商品タグの推定 - 商品出品時のカテゴリ
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