ザ・プリンス パークタワー東京で開催中の Google Cloud Next '17 in Tokyo に参加しています。 cloudnext.withgoogle.com 今回は機械学習周りのセッションを集中して選んでみましたのでそのメモです(裏番組になっていて残念ながら聴講できなかったセッションも多数)。ほとんど殴り書き&一部不確かな記述があるかもしれませんがご容赦ください。 事例から学ぶ機械学習のいま ~ 専門家不要、自社独自の機械学習サービスを構築できる MAGELLAN BLOCKS の事例を元に、その方法と今起きている変革をご紹介します。 URL : Google Cloud Next | October 11-13, 2022 機械学習サービスを作るためには業務知識と機械学習の知識が必要 専門家に頼むと精度が出てもその後どうしたら良いかよくわからない 人の考えるをもっと自由に
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす!隠れ層のサイズも増やす! 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか? 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの? って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
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