SIGNATEで開催された『日本取引所グループ ファンダメンタルズ分析チャレンジ 』で暫定1位となっている株価の値動きの予測手法についての解説
SIGNATE: 日本取引所グループ ファンダメンタルズ分析チャレンジ 暫定1位解法 / the provisional 1st place solution of JPX Fundamentals Analysis Challenge on SIGNATE
SIGNATEで開催された『日本取引所グループ ファンダメンタルズ分析チャレンジ 』で暫定1位となっている株価の値動きの予測手法についての解説
[AAMAS2021採択]株価予測のためのアンサンブル・進化計算手法 : Trader-Company法 - Preferred Networks Research & Development
PFNで金融・機械学習の研究開発を行っているエンジニアの伊藤克哉です。人工知能（特に自律エージェントとマルチエージェントシステム）のトップ会議のひとつであるAAMAS 2021に、PFNの伊藤克哉・南賢太郎・今城健太郎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株価予測に関する論文“Trader-Company Method: A Metaheuristic for Interpretable Stock Price Prediction”がFull paperで採択されました。本記事ではその内容について簡単に紹介したいと思います。 Disclaimer: The views expressed here are our own and do not necessarily reflect the views of Preferred Networks and Nomura
![[AAMAS2021採択]株価予測のためのアンサンブル・進化計算手法 : Trader-Company法 - Preferred Networks Research & Development](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b0e06a4a91f2b50b377cc1c7b87589d1e8109d61/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftech.preferred.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F12%2F6f088c97198e53136f9d2b4247a4acf8.png)
AIおよび高度IT人材育成のための教材提供を開始 - 株式会社Preferred Networks
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、AIおよびデータサイエンスを基礎から学びたい大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習の基礎学習コンテンツ4種を、個人向けオンラインAI人材育成講座 SIGNATE Quest*のマーケットプレイスで本日提供開始します。 各産業の専門分野にAIおよびデータサイエンスを応用することができる人材の大幅な不足が指摘される中、そうした人材の育成が国家戦略の重要テーマの１つとして位置づけられています。 PFNは深層学習フレームワークの開発、深層学習技術の産業応用において培ってきた経験をもとに、これからの社会を担う大学生・社会人向けに、機械学習・深層学習技術の活用に必須となる知識を習得するための4つの基礎学習コンテンツを提供します。 SIGNATE Que
GitHub - hatena/Hatena-Textbook: はてな研修用教科書
Hatena-Textbook はてな教科書は、はてなのエンジニアとして最低限必要とされる技術を身につけるための教科書です。 Web開発における重要なトピックを順番に学びながら、課題をといていくことで、Webアプリケーションをひととおり構築できるようになります。 実装言語としてPerlとScalaのどちらを選ぶことができます。 トピックごとに学びたい言語の方の教科書を読み進めてください。 目次 プログラミングの基礎 Perlによるプログラミングの基礎 Scalaによるプログラミングの基礎 データベースの基礎 Perlによるデータベースプログラミング Scalaによるデータベースプログラミング Web開発の基礎 PerlによるWebアプリケーション開発 ScalaによるWebアプリケーション開発 Webフロントエンド開発 はてな教科書JavaScript編 hatena/Hatena-Tex
統計学・機械学習を自分なりに概観してみた - Qiita
＊この記事は統計学や機械学習を専門としていない学生が書いた主観的なまとめ記事です。間違いが含まれている可能性があります。 統計学・機械学習を学んでいると、たくさんの手法や考えが出てきてよくわからなくなります。 特に自分が何かに取り組んでいるときには、今やっている手法が全体から見てどういうものなのか、より良い手法が無いのかが気になってしまいます。 まるで地図を持たず森の中を彷徨っているような感覚です。 そこで、統計学・機械学習で使われる概念や手法を自分なりにまとめて頭を整理したいと思います。 以下のような図になりました。 以下にそれぞれを説明します。 数理科学 統計学・機械学習のベースとなる学問です。 主に解析学、代数学、幾何学からなります。 微分積分学と線形代数学が基本になってるのは言うまでもないと思います。 その他に個人的に関わりが深いと思う分野を３つ挙げます。 確率論 大数の法則(中心
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章 学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
Foundations of Machine Learning
Understand the Concepts, Techniques and Mathematical Frameworks Used by Experts in Machine Learning About This Course Bloomberg presents "Foundations of Machine Learning," a training course that was initially delivered internally to the company's software engineers as part of its "Machine Learning EDU" initiative. This course covers a wide variety of topics in machine learning and statistical mode
Fast and Scalable Machine Learning with GoLang
Go is now used in various domains, across various platforms as a general purpose programming language. With Go Lang’s fast compiler, built-in concurrency features high-performance, large-scale scientific and technical computing is the next step. In this talk various machine learning techniques using Go Lang are talked about and several practical case studies are discussed. Go is gaining traction a
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、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、是非使って頂けますと幸いです。 AI Academy Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 AI Academy Bootcamp AI Academy Bootcampは、「短期間でAI活用スキルを付けたい」と考えている方や、 「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」として就業を目指している方向けの AI特化型オンラインブートキャンプです。 講義動画とオンラインマンツーマンの演習授
【機械学習】モデル評価・指標についてのまとめと実行( w/Titanicデータセット) - Qiita
地味だけど重要ないぶし銀「モデル評価・指標」に関連して、Cross Validation、ハイパーパラメーターの決定、ROC曲線、AUC等についてまとめと、Pythonでの実行デモについて書きました。 本記事はQiita Machine Learning Advent Calendar 2015 7日目のものです。 ふと見てみたら12/7が空いていたので、急遽書いてみました コードの全文はこちらのGitHubリポジトリにあります。 0. データセット "Titanic" おなじみ、Titanicデータセットを使用します。客船Titanicの生存者に関するデータで、分類のデモ用データとしてよく用いられています。 まずは前処理とデータインポート seabornにデータセットがあるので、それを使います。 %matplotlib inline import numpy as np import p
TensorFlowを算数で理解する - Qiita
TensorFlowは主に機械学習、特に多層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)を実装するためのライブラリになりますが、その基本的な仕組みを理解するのにそうした難しい話は特に必要ありません。 本記事では、TensorFlowの仕組みを、算数程度の簡単な計算をベースに紐解いていきたいと思います。 TensorFlowの特徴 初めに、TensorFlowの特徴についてまとめておきたいと思います。 TensorFlowは、その名前の通りTensor(多次元配列、行列などに相当)のFlow(計算処理)を記述するためのツールです。その特徴としては、以下のような点が挙げられます。 スケーラビリティ PC、サーバー、はてはモバイル端末まで、各マシンのリソースに応じてスケールする。つまり、低スペックなものでもそれなりに動くし、GPUを積んだハイスペックなサーバーであればそのリソースをフルに活用した
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
TensorFlowのTutrialの解説と機械学習の実験をした。 - のんびりしているエンジニアの日記
今日は様々な箇所で賑わっているTensorFlowを使ってみました。 皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。朝弱いと結構困りますよね。 TensorFlowが盛り上がってたのでつい書いてみました。 TensorFlowとは http://tensorflow.org/ http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf （詳細にライブラリのことを知りたい人はこちらのpdfへどうぞ） TensorFlowはGoogleが開発したデータフローグラフを使用した数値計算ライブラリです。 グラフの各ノードは数値計算のオペレータを示し、エッジはデータの配列を示す。 desktopやserverなどでのCPU,GPU演算をシンプルなAPIで実現することが可能です。 開発者は、GoogleのBrain Teamの研究者、エンジニアです。目的は、機
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Marcos Lopez de Prado
piqcy - Revue
Andrew McAfee – Susan Athey: Machine-learned Economics
GitHub - levelfour/machine-learning-2014: 機械学習分科会 for TSG2014 winter
『パターン認識と機械学習の学習 普及版』（PDF）
Python 機械学習プログラミング データ分析演習編
