コンピュータに対し、データを元に役立つ規則などを発見させる(すなわち学習する)こと。およびその方法。
ニューラルネットワークから歴史は始まり近年は確率統計の観点から研究されることが多い。 統計の観点から見た場合、与えられたデータに対してモデルを当てはめているだけである。 モデルが複雑である点で従来の統計学と異なっている。
以下、有名な確率モデル
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 磐田福岡1100.0%0.0%0.0% 神戸清水1100.0%0.0%0.0% FC東京札幌1100.0%0.0%0.0% 横浜FM広島00.0%100.0%0.0% 浦和京都20.0%0.0%100.0% 鹿島C大阪1100.0%0.0%0.0% 柏名古屋1100.0%0.0%0.0% 川崎F鳥栖00.0%100.0%0.0% 湘南G大阪20.0%0.0%100.0% 岡山大宮20.0%46.4%53.6% 長崎山形1100.0%0.0%0.0% 金沢群馬154.4%5.6%40.0% 山口大…
OceanDAOラウンド19が受付開始 Malte von Medem Web3データエコノミー・プロジェクトにOCEANの10万ドルを提供 日本の機械学習、データサイエンス、その他のデータエコノミーの発展に寄与するプロジェクトであれば、技術的及び非技術的、個人及び組織問わず自由に価値提供提案をして、投票を介して資金調達をすることが可能です。ぜひ、ご検討ください。 OceanDAOは、OCEANトークンホルダーがキュレーションしたエコシステム・プロジェクトに資金を提供する助成金DAOであり、誰でも助成金を申請することができます。 この記事では、ラウンド19の概要を説明していきます。 ラウンド1…
本ブログのテーマでもある「プログラミングと株価投資」、テクニカル分析をするにもプログラムを書いてシステマチックに検証(バックテスト)するにも時系列データは必須です。今回は、株価時系列データの自動取得する方法を紹介します。 管理人は、Unicorn Data Service社が提供している「EOD Historical Data API」サービスを利用しています。2022年6月現在、世界中70+取引所の過去30年分の時系列データがAPI経由で提供されています。API(Application Programming Interface)とは、クライアントからのリクエストに対し、あらかじめ規定された…
Index Index カーネル ベイズ統計学 パターン認識 / 機械学習 ノンパラメトリック統計 参考 カーネル ベイズ統計学 パターン認識 / 機械学習 ノンパラメトリック統計 参考 カーネル (統計学) ja.wikipedia.org
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 FC東京福岡20.0%0.0%100.0% 広島磐田1100.0%0.0%0.0% 京都札幌030.0%70.0%0.0% C大阪川崎F1100.0%0.0%0.0% 清水横浜FM1100.0%0.0%0.0% 柏鹿島1100.0%0.0%0.0% G大阪浦和00.0%77.6%22.4% 湘南名古屋20.0%0.0%100.0% 鳥栖神戸00.0%53.6%46.4% 岩手大宮20.0%0.0%100.0% 群馬新潟20.0%29.6%70.4% 岡山熊本20.0%34.8%65.2% 大分千…
はじめに MonotaROとBandit Banditの着目理由 MonotaROにBanditを導入する際の課題 A Linear Bandit for Seasonal Environments 論文概要 背景と動機 提案手法 実験 まとめ おわりに はじめに はじめまして、データサイエンスグループの岡林です。普段はbanditなどの強化学習を用いてUIの最適化に取り組んでいます。 このブログでは最近MonotaROが注目しているbanditの概要を紹介しつつ、その中でも事業特性にあったbanditアルゴリズムにフォーカスし、論文を解説します。 MonotaROとBandit Bandit…
RについてRによるデータサイエンス(第2版):データ解析の基礎から最新手法まで作者:金 明哲森北出版Amazonをベースに学んでいく。 今回は非線形判別分析(PP.170-178)を扱う。 前回 14. 非線形判別分析 14.1 距離による判別分析 14.2 多数決による判別分析 14.3 ベイズ判別法 14.3.1 ナイーブ・ベイズ分類器 14.4 シミュレーション 14.4.1 Mahalanobis距離による判別 14.4.2 k近傍法 14.4.3 ナイーブベイズ 補足 スペック情報 前回 https://power-of-awareness.com/entry/2022/06/22/…
いい加減時代の潮流に乗ろうということで機械学習を学びたいと思う。またRはともかくとしてPythonは未経験であるため、丁度良い書籍として統計的機械学習の数理100問 with R (with R) (機械学習の数理100問シリーズ)作者:讓, 鈴木共立出版Amazon統計的機械学習の数理100問 with Python (機械学習の数理100問シリーズ)作者:讓, 鈴木共立出版Amazonを用いることにする。 8. サポートベクトルマシン 8.1 最適な境界 8.2 最適化の理論 8. サポートベクトルマシン サポートベクトルマシンはのサンプルが与えられたときにと境界の距離(])の最小値を最大…
Index Index ベイズ回帰 / ガウス過程回帰 回帰分析からの導入 パラメータ空間 目的変数の分布 / 予測分布 / 条件付き確率分布 パラメータの分布 / 事前分布 パラメータの分布 / 事後分布 ベイズ回帰 事後分布の更新・推定 / 逐次ベイズ学習 ガウス過程 / ガウス過程回帰 ガウス過程 ガウス過程回帰 カーネル 参考 書籍 Web ベイズ回帰 / ガウス過程回帰 ベイズ (推定) 回帰 / (ガウス過程回帰) は、回帰分析におけるパラメータに対して、 固定値ではなく、確率的に変動するもの (確率変数) として扱う. 回帰分析 #まとめ編 yhayato1320.hatenab…
Ocean Protocolデータファーミングの報酬計算事例の紹介:DF1 Trent McConaghy データファーミングのOCEAN報酬とAPYの例 この投稿は、Ocean Data Farming(DF)プログラムによる収益性を理解するために、DFのラウンド1(DF1)の報酬関数と関連設定について、ステーカー(流動性プロバイダー)に計算事例を提供するものです。 完全な文脈を知るには、まずOcean Data Farming is Launchingをお読みください。 この記事では、まず「報酬関数」の公式を確認します。そして、次のようなシナリオを例として取り上げます: 1人のLPが少ない…
エンジニア・プログラマーの学習に約立つコンテンツのセール情報を集めました 1位 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル ¥24,000 → ¥1,960 92%OFF!! ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ (17,814件) 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython入門!応用では、データ解析、データーベース、ネットワーク、暗号化、並列化、テスト、インフラ自動化、キューイングシステム、非同期処理など盛り沢山の内容です! 2位 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 - ¥15,000 → ¥1,84…
はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、R言語でベータ分布からのベルヌーイ分布と二項分布を生成します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに ベータ分布から確率分布の生成 生成分布の設定 分布の作図:ベルヌーイ分布 分布の作図:二項分布 参考文献 おわりに ベータ分布から確率分布の生成 ベータ分布(Beta Distribution)からベルヌーイ分布と二項分布を生成します。ベータ分布・ベルヌーイ分布・二項分布についてはそ…
はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、R言語でベータ分布の乱数を生成します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに ベータ分布の乱数生成 サンプリング 乱数の可視化 乱数と分布の関係をアニメーションで可視化 参考文献 おわりに ベータ分布の乱数生成 ベータ分布(Beta Distribution)の乱数を生成します。ベータ分布については「1.2.3:ベータ分布【『トピックモデル』の勉強ノート】 - からっぽのしょこ」を参…
はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、R言語でベータ分布のグラフを作成します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに ベータ分布の作図 定義式の確認 グラフの作成 パラメータと分布の関係を並べて比較 αの影響 βの影響 αとβの影響 パラメータと分布の関係をアニメーションで可視化 αの影響 βの影響 2パラメータの影響をアニメーションで可視化 αの影響 βの影響 パラメータと統計量の関係をアニメーションで可視化 αの影響…
はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、R言語でベータ分布の計算を行います。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに ベータ分布の計算 確率密度の計算 パラメータの設定 スクラッチで計算 ベータ分布の関数による計算 ディリクレ分布の関数による計算 統計量の計算 歪度と尖度の計算 参考文献 おわりに ベータ分布の計算 ベータ分布(Beta Distribution)の確率密度と統計量を計算します。 確率密度の計算 ベータ分布に…
まとめ GCP(特にBigQuery)の勉強がしたかったのでGoogle Cloud Skills Boostのオンライン体験プログラムに参加した。めっちゃよかった。 一時的に本物のインスタンスを作ることができ、とても実践的 Googleの知らない機能を知る良い機会になった 試験(チャレンジラボ)は自分には結構難しかったので覚悟した方がいい まとめ 参加しました Google Cloud Skills Boostの概要 学習できる内容 修了の難易度はそれなりに高い 解答が当たっていても間違い扱いされたことがあった(がチャットサポートはめっちゃ早くて日本語OKで助かった) また参加できたら参加し…
こんにちは、Chihoです。 大学院に入学して、三か月…。 卒論のこととか色々あったけど、授業や研究に忙しい感じでした…。 今日は量子ゲート方式であるIBM Quantumを触ってみたので、その覚書です。 ちなみに参考はInterfaceの2022年6月号。ちょっぴり引っかかったところもあったのでその辺を重点的に。 量子コンピュータとは 量子ゲート方式 量子アニーリング方式 IBM Quantumを触ってみる!! 実行環境 アカウント作成 必要なライブラリを入れる 触ってみた ゲートの説明 量子コンピュータとは 簡単に言えば、量子力学に基づいたコンピュータ。 今あるコンピュータ(古典コンピュー…
はじめに やらなければいけないことは手短に nikkieです🍨 この記事は、アイうた円盤発売アドベントカレンダー 2日目の記事です。 昨日はnikkieさんによる『カウントダウンなら、まかせて!! #アイの歌声を聴かせて Blu-ray & DVD 発売アドベントカレンダーを始めます』でしたね。 アドベントカレンダーが開幕しました!🎊 さて、今回は(別の記事で触れたこともあるのですが)、プログラムに読み上げてもらう簡単な方法を取り上げます。 「アイうたのシオンみたいなプログラムが作れないかな」と考えるようになった後、最初に試した実装です。 ‖◤#アイうた プロフィール帳①◢‖トップバッターは”…
ツイート Google Cloud Japan @googlecloud_jp 🪑家具やホーム用品のオンライン ショップ #Wayfair は、サイトを利用する 3,000 万人の一人ひとりをサポートするため、#ML モデルで世界中のプロダクトの需要を予測するなど #機械学習 をフル活用。#VertexAI… https://twitter.com/i/web/status/1542791460109844483 18:30 Kimihiko Kitase [emoji:4B0] @kkitase @mayumik0 お久しぶり 17:59 Google Cloud Japan @google…
エンジニア・プログラマーの学習に約立つコンテンツのセール情報を集めました 1位 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル ¥24,000 → ¥1,960 92%OFF!! ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ (17,801件) 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython入門!応用では、データ解析、データーベース、ネットワーク、暗号化、並列化、テスト、インフラ自動化、キューイングシステム、非同期処理など盛り沢山の内容です! 2位 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 - ¥15,000 → ¥1,84…
tanuki- 2022-07-02 FV_SCALE 調整 実験内容 水匠 5 を用いて生成した学習データを用いて学習した評価関数で、 FV_SCALE の値を変化させたときの、レーティングの変化を調べる。 水匠 5 が、 FV_SCALE を変化させることでレーティングが変化するのであれば、それを用いて学習させた評価関数も、同様のことが起こるのではないかと予想した。 棋譜生成 生成ルーチン tanuki-棋譜生成ルーチン 評価関数 水匠5 FV_SCALE=16 1手あたりの思考 深さ最大 9 思考ノード数最大 50,000 ノード 開始局面 foodgate の 2020 年~ 2021…
確率・統計学 #まとめ編 yhayato1320.hatenablog.com Index Index ガウス過程 確率過程 定義 もう少し踏み込んだ概念 参考 ガウス過程 ガウス過程とは、関数 を確率変数と見たてた確率分布. ガウス過程も確率過程の一種. 確率過程 関数が確率変数であるということは、どのように考えるのか. 関数 が定まるとき、関数に対する様々な入力 において、 関数出力 が定まる. しかし、定まっていない 関数 (確率変数) の出力は、どうなるか. 関数出力 が、ある確率分布に従うと考える. ガウス過程では、関数 の任意の入力点 に対して、その出力 の分布がガウス分布になる.…
CTOに機械学習基盤を作って、機械学習をしたいと願い出て、早い3週間。マシンが初期不良でまだ準備できてない中、この本が届いた。 輸送中に本の右上が折り曲がったらしいorz さて、Kubeflowに面倒臭い機械学習フローや環境整備を任せたいのだが、このKubeflowを使いこなすまでの学習コストが思ったりよりも高い。なので、この本を買った。Kubeflowの採用理由は、まぁ、仕事でバリバリK8sを使ってる身としては、使うのはある意味で自然の流れかも...と思う。いや、ほかの奴もあるだろうという選択肢はあったが、Kubeflowに落ち着いた。 それで、なんかダラダラと書いたが、導入方針を書いたDe…