機械学習

SVDによるテンソルリング分解を実装しました．テンソルリング分解についてはこちらの論文を参照．テンソルリング分解では，ランクはベクトルです．このベクトルの各要素には自然数がはいっていて，要素数は入力テンソルのオーダーに一致します． arxiv.org こちらにも実装の詳細があって，結構助かりました． arxiv.org オリジナルの論文では，リングランクを指定するのではなくて，許容する誤差εを入力に与えています．自分の研究ではリングランクを決め打ちする実装も必要になりそうでした．そこで，TR()の二つ目の引数にベクトルを渡したら，ランクを決め打ちで分解，floatを渡したら誤差ε以下で分解，と…

予想のおさらい 今回の結果はどのようになったのか🤔 AI予想の詳細については前回の記事をご覧ください👀 www.toto-ai.com 結果はこのようになりました 右列が自作のAIシステムによる予想 左列が中の人の予想 当せんなし... rakuten_design="slide";rakuten_affiliateId="1484aae4.13da31e2.1484aae5.20c71e55";rakuten_items="ctsmatch";rakuten_genreId="0";rakuten_size="728x90";rakuten_target="_blank";rakuten_t…

こんにちは。ISID 金融ソリューション事業部の若本です。 1ヶ月ほど前にOura Ringというスマートデバイスを購入しまして、生体データを色々取り溜めていました。せっかくデータを取るなら何かに使いたいということで、機械学習モデルと組み合わせて就寝時間をレコメンドしてみます。 Oura Ringとは？ Oura Ringは指輪型の健康トラッカーです。多種のセンサーを内蔵しており、運動や睡眠、心拍数に関するデータを日々蓄積しています。完全に個人の感想ですが、充電持ちがよく着用の違和感もないので重宝しています。 なお、蓄積したデータはAPIを使ってアクセスできます。APIは2種類ありますが、今回…

おすすめブクマ(仮) というサイトを運営している id:bukumame です。日頃からブコメ検索をご利用いただきありがとうございます。 本来のおすすめ機能よりも検索機能のほうが利用されている当サイトですが、今日はブコメ検索ではなくトップページのおすすめ機能の改善に関する調査報告をご紹介をいたします。 既存のおすすめ機能の問題点について 既存のおすすめは単純な協調フィルタリングを少し改変したロジックでできていますが、その問題点は主に2点あります： 性能がイマイチ 頻繁なモデル更新が難しい 性能がイマイチなのは、協調フィルタリングでユーザー同士の類似度を計算して、一定以上の類似度を持つユーザーの…

ステーブル資産H2OがOcean Marketに登場 OCEANのステーブル資産H2Oを活用してデータを売買しましょう Ocean Protocol Team Oceanエコシステムへの参加はこちらから👐 ステーブル資産であるH2OがOcean Marketのベーストークンとして使用できるようになりました。H2Oとは何か、Oceanエコシステムにどのような利益をもたらすのかについて掘り下げてみましょう。 Ocean Marketとは？ Ocean Marketは分散型のデータマーケットで、Ocean Protocolの最新のプライバシー保護アプローチであるCompute-to-Dataを通じて…

フィッシングデータの機械学習 以前、フィッシングサイトのデータセットを調べた。 chikuwamarux.hatenablog.com これを使って、機械学習をしてみる。 この書籍を参考にさせてもらう。 www.oreilly.co.jp サンプルコードは以下にある。 github.com サンプルコードでは、ロジステック回帰のアルゴリズムを利用して、ハイパーパラメーターを検索して、その後、決定木のアルゴリズムを使っている。 ロジステック回帰では、92％程度の精度が出て、決定木では95％ほどになる。 別のアルゴリズムである、ランダムフォレストを試してみる。 ランダムフォレストによる機械学習 サ…

AIの予想結果 今回の自作AIシステムの予想は このようになりました！ HOMEAWAY予想102 札幌神戸00.0%100.0%0.0% 磐田浦和20.0%0.0%100.0% 横浜FM湘南20.0%0.0%100.0% FC東京Ｃ大阪248.0%0.0%52.0% 川崎Ｆ京都20.0%0.0%100.0% 鹿島福岡1100.0%0.0%0.0% 柏広島174.0%0.0%26.0% Ｇ大阪清水00.0%100.0%0.0% 鳥栖名古屋20.0%38.8%61.2% 岩手秋田044.8%55.2%0.0% 岡山山口1100.0%0.0%0.0% 仙台大宮00.0%100.0%0.0% 甲府熊…

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forkwell.connpass.com こちらのイベントに参加してきたので、会の様子と感想を書いていこうと思います。 会の概要 会で印象的だったこと LayerXの考える「開発速度」と「品質」、その中でQAチームの目指す姿 機能開発速度を上げるために フェーズごとの品質体制 顧客への価値提供までのスピードを最大化する QAチームの仕事 パネルトーク+Q&A テスト自動化導入のコツは？ 品質の定義 UXについてどのように考えるか？上流工程でFIXする？ Android/iOS両方や古いOSバージョンのカバレッジを担保することって重要か？ アジャイル開発ではテストコードはいつ書くのか？ E2E…

記事一覧 [エキサイト TechBlog.] aws cloudwatch insight で apache access_log から簡素なアクセス解析を行う (2022-08-12) [Retty Tech Blog] 社内マシンでのAndroidビルドの廃止とリリースビルドの確認をスムーズにしました (2022-08-12) [ユニファ開発者ブログ] 開発ディレクションしている時に心がけていること (2022-08-12) [MONEX ENGINEER BLOG │マネックス エンジニアブログ] マネックスで働くメリット (2022-08-12) [Uzabase Tech] Meet…

もうこの手の、脳科学や人工知能や意識についての本は読むべきではない 生命知能と人工知能 ＡＩ時代の脳の使い方・育て方 作者:高橋宏知 講談社 Amazon 著者が研究者としてがんばってきたのはよくわかる。全体のまとめとしても悪くはない。こういう研究が何かの役に立つ日が来るのかもしれない。そこは認めたい。 しかし、しかしだ・・・この手の人工知能と実際の人間の知能や意識の問題を扱った本は、もう本当に似たり寄ったりで、夏休みに一日かけて読んだのに読み終わって徒労感が強い。もうこの手の本を買うのはやめよう。 結局、機械学習による人工知能が新しいコンピューター科学として結果を出したのは将棋や囲碁でよくわ…

As COVID-19, we need to make the habit of washing our hands regularly. I bought a new apple watch 7 in spring, and my apple watch can detect when I start washing and encourage to keep going for 20 seconds. I thought it sensed that I was twirling my wrist, so it knew I was washing my hands. I mimic t…

量子コンピューターの衝撃。日本では「ゆうちょ銀行」が導入。 村木 有子さんのフェイスブック投稿より 5時間前 · 【世界11のクオンタム銀行】 キャー、もう昨年に発表されてたーー ナント、素晴らしいテクノロジー すでに、稼働は今夏を目指してた いやいや昨年6月に、 すでに世界11のクオンタム銀行が、 発表されてたんですね 難しいことはさておき、量子コンピュータは とにかく既存のコンピューターや スーパーコンピューターなんて、 比べるまでもない凄さと素晴らしさ 何といってもセキュリティに関して 完璧ですから、どうやっても盗むことが できないようですね HSBC のエコノミック キャピタル アナリ…

はじめに: 『R環境で小説のテキストマイニング』の連載シリーズ テキストマイニングは、テキストデータから、有益な情報を取り出すデータマイニング手法の1つです。 テキストデータに対する情報解析では、自然言語処理、形態素解析、キーワード抽出、共起分析、ネットワーク可視化、機械学習、感情分析など、様々な分析手法が用いられます。 近年では、TwitterのつぶやきやSNS、地図上のクチコミなどのテキストデータも活用されています。 この記事は、夏目漱石の「坊っちゃん」が対象小説で、 テキストマイニングと形態素のワードクラウドを扱った内容となっています。 連載シリーズの目次 1. 青空文庫、対象小説の紹介…

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改めて全体像を読み返してみると、ここでいう「死神(無限遠点)」とはユングのいう「アニムス/アニマ」みたいなものなのかも？

ファイナンス機械学習で、非定常時系列の前処理・解析の勉強をしているんですが再序盤である第２章で躓いてしまいました。読んで理解するだけなら難しくありませんが、インバランスバーを実装してみるとここで躓く人も多いのではないでしょうか。 第２章３節ではティックからバーを生成する手法が列挙されているのですが、いくつか実用に耐えない問題があります。今回はその問題と対策についてまとめていきます。 情報ドリブンバー ティックインバランスバー 閾値が大きくなり続ける 対策 さいごに 参考 情報ドリブンバー チャートでバーと言えば〇分足のような時間で区切ったタイムバーが一般的ですが、タイムバーはリターン分布（各時…

はじめに 図1 機械学習のモデルを作成する際に、過学習を防ぐ等の目的で正則化項を損失関数に加えることがあります。 その代表的なモデルとして、Lasso回帰とRidge回帰の2つがあり、それらの違いを説明する図として図1がよく登場します。 初めてこの図を見たとき、「ノルムとノルムを使ってるからひし形と丸が出てきて、たしかにLassoの方がひし形の頂点に当たりやすそうだから係数がになりやすいのかな」と思いました。 ふと最近、またこの図を見たときに、「え？Lassoの損失関数最小化と図1って違うこと言ってるよね？なんで同じなの？」とか「ひし形とか丸の大きさってどうやって決めてるの？ハイパーパラメータ…