人工知能によるシステムトレードを計画する (1) - Qiita
突然ですが皆さんは業務システムを開発するとき、どのような手順を踏んでいますか。 要件定義や設計をおこなわずいきなりプログラムを開発するでしょうか。おそらく、そんなことはしないと思います。 そしてこれは人工知能や機械学習といった新しい手法を現行の業務に適用するときも一緒です。まず現行の仕組みをよく理解し、人間がなにをどのように認知してどう判断しているのか、明確なロジックとしてひも解いていく必要があります。 このようなフェーズでは取り組んでいる内容やその成果もあいまいになりがちです。たとえば、コンサルタントに高い費用を支払った上、成果としてはあまり得るものがなかったという経験をした方もいるのではないかと思います。 そのような事態をあらかじめ避け、やみくもに流行りのワードに飛びつくのではなく、現実の仕組みをよく分析し、理解した上で新技術の適用をおこなうというフェーズを経なくてはなりません。 人工
機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思います。 パターン認識と機械学習 (上・下) http://www.amazon.co.jp/dp/4
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