こんにちは！ nakamura（@naka957）です。 今回はクラスタリングをご説明します。クラスタリングは教師なし学習に代表される手法の1つで、正解情報なしでデータ間の類似性を推定し、グループ化する手法です。DATA Campusでは、これまでに教師なし学習の概要とその手法の1つの主成分分析について解説しています。そちらも是非参考にしてみてください。 ■機械学習における教師なし学習の理解を深める ■教師なし学習の実践 主成分分析で高次元データを可視化する 本記事では、最初にクラスタリングの概念と主要な手法であるk-means法について説明します。次に、実装例の紹介に加え、同じ教師なし学習である主成分分析と組み合わせることで、クラスタリングをより有効に機能する例も紹介します。k-means法は単純なアルゴリズムで、様々な場面で簡単に適用できる手法です。是非、この機会にマスターしてみてくだ
「やること」は増えているのに「働き方改革」で残業時間は減らせと言われています。 こうした求められることが矛盾する社会の中で、 仕事の時間効率とスピードを両立させる考え方に 80点主義があります。 誤解を恐れずに書くと、 多少の未解決が残っても、とにかく合格点なら仕事を片付けてしまう。 という考え方です。 改めて、その内容を確認してみました。 お時間があったらお付き合いください。 数字をクリックするとジャンプします。 お忙しい方は一部だけでもご覧ください。 目次 80点主義は時間効率が良い 軌道修正が容易 80点主義の根拠 トヨタの80点主義 まとめ こんな記事も書いています。 www.my-manekineko.net 80点主義は時間効率が良い いきなりですみません。 ＴＶドラマ ドクターＸに出てくる外科医 大門未知子さんの決め台詞は、 「私、失敗しないので」ですね。 引用：テレビ朝日
高いお給料の人を採用するということ｜えふしん
高いお給料の人の採用をダラダラ考える。ひとまず高い給料っていくらやねんと考えると、世間的に言われるのが1000万円というラインに設定してみようか。世間の平均年収の２倍以上なのだから、運だけでこの給与に達することはなく、何かに対して優秀なのは間違いないだろうし、さすがにそれを期待する。転職市場を前提とすると、この金額にどれだけ若い年齢で達しているか？ということになるだろう。 高い年収を得てきたということ 年収1000万円超えるということは、年収1000万円以上を出せる会社や組織が存在していたという事実を示している。人材確保可能性を考えると、ボロ儲けしている会社だからと言って全員の給料が高いということは考えにくい。 自分でルールを作れる経営者層以外は、基本的にはその国や業界の平均給与にトップラインは依存する。このバランスを著しく崩す経営者は、ビジョナリーか放漫経営かのどちらかだ。 高い給与を支
TensorFlow Probabilityを試してみる(1): 定番のEight SchoolsのモデリングをRStanと比較する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日の記事でも書いたように、どうもここ最近RStan周りの環境が色々厳しくなっている気がしていて、仮にRStanが今後環境面での不具合やミスマッチなどで使えなくなったらベイジアンモデリングやれなくなって困るかも。。。という危惧を最近抱きつつあります。 そこで代替手段として思いつくのが、JAGS, PyMC, PyStan, そしてTensorFlow Probability (TFP)。TFPを挙げたのは完全に身贔屓なんですが（笑）、Pythonで回せるものとして近年注目を集めているフレームワークとしては筆頭に近いのではないかと思います。ということで、贔屓の引き倒しみたいになりそうですが今回含めてちょっと連続してTFPでRStanと同じことをやってみる、というただそれだけの備忘録的な記事をだらだらと書いていこうと思います。 いつもながらですが、僕はコーディングに関してはド素人ですので間違っ
ウォール街では常識だが、個人投資家のほとんどは理解していないこと 短期投資の目的は、長期積み立ての部分を含め、全体のパフォーマンスを上げるためです。ただし、ここで知っていただきたいのは、単にリターンを高めただけでは、投資が成功しているとは言えない、ということです。 今からお話しすることは、金融リテラシーを高めるうえで、非常に重要なポイントです。ウォール街では常識ですが、個人投資家のほとんどは理解していないと思います。ぜひ、あなたに理解していただきたいと思います。 Aさん：ひとつの銘柄（株式）に投資して、年8％のリターン。コロナショックの際には一時、50％の値下がり Bさん：10の商品に投資して、年8％のリターン。コロナショックの際には一時、20％の値下がり 多くの方はBさんを選ぶのではないでしょうか。僕も同じです。 なぜなら、同じリターンを得られるなら、値下がりの幅が小さい方が望ましいから
© 2019 Japan Society for Bioscience, Biotechnology, and Agrochemistry © 2019 公益社団法人日本農芸化学会 改訂増補にあたってこの総説は，「統計検定を理解せずに使っている人のために I」の改訂増補版である．今後，「II」および「III」も改訂増補する．これら三部作は2013年に出版されたが，最近でもJ-STAGEでの「化学と生物」の論文アクセスランキングで常に上位を占めている．しかし，これら三部作には正しくない記載や，言葉足らずでわかりにくい内容があった．そこで，誤りを修正し，内容をさらに充実しわかりやすくするため，改訂することとなった．間違いのあった理由は，筆者の統計に対する理解不足にほかならない．筆者は統計学が専門ではない．本来このような学術雑誌には専門家が執筆すべきと考えるが，専門家による総説や専門書は，往々に
ランダムラベルを利用することでテキスト分類が改善する！
3つの要点 ✔️ 予測手順において余分な計算コストをかけることなく性能を向上 ✔️ ラベルスムージング法に対するLabel Confusion Model(LCM)の優位性も検証 ✔️ LCMは混乱したデータセットやノイズの多いデータセットに特に有効であり、ラベル平滑化法（LS）よりもかなりの程度優れていることが実証 Label Confusion Learning to Enhance Text Classification Models written by Biyang Guo, Songqiao Han, Xiao Han, Hailiang Huang, Ting Lu (Submitted on 9 Dec 2020) Comments: Accepted by AAAI 2021. Subjects: Computation and Language (cs.CL); Art
大会を「真っ黒」に塗り上げたウエストランド 『M-1グランプリ2022』のキャッチコピーは「漫才を塗り替えろ」だった。 過去最多7261組から勝ち残ったファイナリスト9組は、5組が決勝初進出で、4組は2度目の決勝進出。敗者復活戦の18組を含めても、3回以上決勝に進出した常連組はいない。 まさに、新しい色になるはずの今大会を「真っ黒」に塗り上げたのは、「あるなしクイズ」を盾にした悪口を全方位に放射しまくったウエストランド！ 激戦の今大会を採点から振り返ろう。 採点からもうかがえる「全体のレベルの高さ」 すべての採点を表にまとめた。赤字はその審査員がつけた最高点で、青字は最低点。審査員ごとの平均点と標準偏差（点数のバラつきが多いほど値が高い）も合わせて算出している。 『M-1グランプリ2022』審査員採点一覧（作表／井上マサキ） 今回、審査員が最高点をつけた組がかなり割れているのがわかる。大吉
証券会社という言葉を聞くことは多いでしょう。 日本では、野村證券、大和証券、SMBC日興証券のような日系大手証券会社に加えて、外資系証券会社が多数業務を行っています。 但し、証券会社というのは個人にとっては馴染みの薄い業界であることも間違いありません。 もちろん、株式投資を行う際に、ネット証券会社を活用するという点で、証券会社との取引を行っている方は増加していきました。 しかし、大手の証券会社が株式売買の取次以外に何をやっているのかについては、イメージが付かないかもしれません。証券会社は株式の売買だけをやっている訳ではありません。 今回は日本銀行が作成した資料から日本の証券会社について見ていくものとします。証券会社に興味を持った方、業界動向を調べたい方にとっては有用化と思います。 証券会社とは 証券会社の収益動向 売買委託手数料 M&Aアドバイザリー 日米比較 まとめ 証券会社とは 当該記
みなさんこんにちは。元少年院教官のVtuber『犯罪学教室のかなえ先生』と申します。多く犯罪者と呼ばれる人と関わってきた経験から、普段は社会や人間の解像度を上げるための「事件解説」をYouTubeで行なっています。 4月11日の朝、大阪府東大阪市の国道で母子3人乗りの電動自転車が走行中に転倒し、3歳の男の子が走行中のトラックにはねられて死亡するという事故が発生しました。 幼い命が失われた、大変胸の痛む事故です。 しかし、この事故を深く掘り下げてみると、「子育て世代の自転車の利用に関する安全な利用環境が整っていない」という現実が、最悪な形で露わになった事故だということがわかります。 この事故から具体的にどのような課題が見えてくるのか。 また、どうすればこのような事故を防ぐことができるのか。 今回はこの事故を元に、日本の抱える課題に迫ろうと思います。 現時点でわかっていることから言えること ま
連載概要 本連載はPythonについての知識を既にある程度は身に付けている方を対象として、Pythonでデータ処理を行う上で必須ともいえるNumPyやpandas、Matplotlibなどの各種ライブラリの基本的な使い方を学んでいくものです。そして、それらの使い方をある程度覚えた上で、それらを活用してデータ処理を行うための第一歩を踏み出すことを目的としています。 前回はある行列の逆行列、行列式、固有値と固有ベクトルを求めるお話をしました。今回は多数のデータがどんな特徴を持っているのかを調べるのに役立つ基本統計量をNumPyで取り扱う方法を見ていきます。 基本統計量とは 基本統計量とは、何らかのデータセットがあったとき、それらにはどのような特徴があるかを示す値のことです。というと分かりにくいのですが、平均値、最大値、最小値、標準偏差と分散などの値を用いることで、データがどのように分布している
この時期でも定期検診はやるぞ 先日、人間ドックに行ってきました。 5月の受診予定が、コロナ禍の緊急事態宣言で延期になっていました。 まだ心配でしたが、病院も検査を再開したので8月に受けてきました。 そして、結果が先日郵送されてきました。 検査の様子やその結果から思うことを書いてみます。 お時間があったらお付き合いください。 目次 １．コロナで人間ドックを受けるのも大変 受診に当たっての状況 実際の受診の流れ ２．人間ドックの結果 ３．ピンピンコロリが難しい ４．人間ドックの判定に一言 ５．まとめ こんな記事も書いています。 www.my-manekineko.net １．コロナで人間ドックを受けるのも大変 このグラフは私が住んでいる神奈川県のコロナウィルスの新規感染者の推移です。 緊急事態宣言が出た4月7日より、最近の方が感染者が増えています(^◇^;) 出典：東洋経済オンライン編集部 U
4-4_時系列データの解析
4-4. 時系列データの解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 東京大学 数理・情報教育研究センター 北川源四郎 2020 CC BY-NC-SA 東京大学 数理・情報教育研究センター 4-4 時系列データ解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 2020年5月11日 4-4. 時系列データの解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 東京大学 数理・情報教育研究センター 北川源四郎 2020 CC BY-NC-SA 東京大学 数理・情報教育研究センター 概要 • 本節では，まず時系列とは何か，時系列データ解析の⽬的は何か など時系列データ解析の概略について学びます． • 次に，時系列データがもつトレンド，周期性，季節性，ノイズに ついてその意味を学ぶとともに、移動平均，階差などによる情報 抽出の⽅法とスペクトや相関関数による特徴可視化を学びます． • さらに，時系列モデルを⽤いた予
【2023年11月版】「S&P500」と「全世界株」の リスクとリターンを検証しました（意外な真実かも…⁉） - 『タクドラたみ』の米国株投資
こんにちは！タクドラたみです♪ ネット界隈では、「S&P500」より「全世界」の方が、リスクが小さいとも言われています。 そこで、過去の実績では、どうだったのかを検証してみました。 トータルリターン比較 CAGR（年間成長率） Stdev（標準偏差） Best Year（最もリターンの大きかった年） Worst Year（最もリターンの小さかった年） Max.Drawdown（ピークからの最大下落率） Sharp Ratio（同じリスクの場合のリターンが大きいのは？） Sortino Ratio（下落に強いのは？） Market Correlation（相関関係） 検証結果のみでの結論 最後に portfoliovisualizer ポートフォリオ ビジュアライザー を使い筆者編集（2023.11.24） ポートフォリオ ビジュアライザーを使い検証した結果が、上のチャートです。 画僧が、小
分類タスクではクロスエントロピーを用いるべきか？
3つの要点 ✔️ 分類タスクにおけるクロスエントロピー損失と平均二乗誤差を比較 ✔️ 自然言語処理、音声認識、コンピュータビジョン等の様々なタスクで検証 ✔️ 二乗誤差を利用したモデルの方が全体として優れた性能を発揮 Evaluation of Neural Architectures Trained with Square Loss vs Cross-Entropy in Classification Tasks written by Like Hui, Mikhail Belkin (Submitted on 12 Jun 2020 (v1), last revised 4 Nov 2020 (this version, v3)) Comments: Accepted to ICLR2021. Subjects: Machine Learning (cs.LG); Machine Le
もしbeatmaniaIIDXが120fpsになったら #IIDX - 544332133981
こんにちは。だいぶ久しぶりの更新です。 さて、さっそく本題ですが、先日『beatmaniaIIDX 27 HEROIC VERSE』が10/16(水)より稼働開始、とツイッター公式アカウントから告知がありました。 そしてまだ正式にユーザー向けにはアナウンスがありませんが、新作にはこれまでと仕様の大きく異なる新筐体が出てくるという情報があり、その新筐体の仕様のひとつとして「120fpsになる」という噂があります。 現時点ではまだ発表が無いためその真偽は定かではありませんが（正直まじでよく知りません）、「もしbeatmaniaIIDXが120fpsになったらプレイヤーにはどのような影響が出てくるのか？」ということを今回は考えてみたいと思います。 あくまでも「仮にそうなるとしたら」という思考実験的なものと思ってもらえたら幸いです。 目次 結論から先に言うと… 1. そもそもfpsとは？何が120
3つの要点 ✔️様々な分野で使用されている 「GAN」の包括的なサーベイ論文の紹介 ✔️アルゴリズム編では、「GAN」のアルゴリズムに焦点を絞って様々なアプローチを紹介 ✔️ この記事で「GAN」の最新動向までをキャッチアップ可能 A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications written by Jie Gui, Zhenan Sun, Yonggang Wen, Dacheng Tao, Jieping Ye (Submitted on 20 Jan 2020) subjects : Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG) はじめに 2014年に画像生成のためのア
営業の仕組みづくりにまず成功したのは米国だった。東京と異なり、米国は広大だ。かつては、米国でもリード（見込み客）の獲得から受注までを営業が担当していたが、営業が製品を持ってまだ製品の存在さえ知らない顧客を求めて国中を飛び回るのはあまりに効率が悪い。 まず、リードの獲得という役割をマーケティング部が担うようになった。すると、マーケティングが持ってきたリードがゆるい、商談に結びつかないと営業が文句を言うようになる。 だから、マーケと営業の間にインサイドセールスという役割の部署がおかれた。リードを商談につなげるように製品やサービスの効用を知らせ、顧客の興味を喚起する役割だ。リード作りをマーケティングが、商談作りをインサイドセールスが、提案や契約を営業が担うようにした。 「分業」のメリット、デメリット「THE MODEL」の本質は、生産性向上を目的とした営業プロセスの分業だと筆者は考えています。一
先日進化ジェンダー学研究会にオンライン参加してきた．あまりこの手の講演会には参加した経験がないが，今回は進化生物学的な知見を取り入れるという試みということで聴講したということになる． 進化生物学による女性間の関係の理解 -持続可能なジェンダーパリティにむけて 開会挨拶・趣旨説明 松本晶子 持続可能なジェンダーパリティへ向けて，進化生物学的な女性間の関係性という視点から考えていきたいというのが本日の趣旨． ここで日本の現状を説明したい． 1990年に国連から指導者層の女性割合を30％以上にという勧告があった．2002年になってようやく政府は2020年までに30％をめざすという方針を立てたが，到達しそうにないとこれを10年先延ばしにして2030年目標と変更したという状況． 指導者層の女性割合を上げるメリットとしては様々な実証研究からの報告がなされていて，意思決定層の多様化による決定の質の向上，
現在世の中の多くのサービス・プロダクトで、機械学習を利用したAIの活用が進んでいます。 機械学習のスキルを持ったエンジニアの需要は伸び続けており、今後のキャリアのために機械学習の知識やスキルを得たいと考えている方も多いと思いますが、独学で学ぶにはハードルが高い状況です。 本記事では機械学習を独学で学びたい方に向けてロードマップとスキル習得に役立つオンライン学習プラットフォーム「Udemy」の講座を厳選してご紹介します。 「Udemy」でどの講座を買おうか悩んでいた方も、是非この記事を参考にしてみてください！ Udemyで講座を見る 1.基礎習得に必須！まずは数学や統計など前提知識を学ぼう ・機械学習のための数学を学べる講座2選 ・機械学習に必要な統計学を学べる講座2選 ・データ分析に必要なSQLを学べる講座 2.機械学習の概念や仕組みを学び、さまざまなアルゴリズムや手法を知ろう ・概念から
こんにちは！タクドラたみです♪ 4月は、S&P500、ナスダック、ダウ、ともに下落。 しかし、円安の影響で、円建ての評価額は、わずかながら上昇傾向。 今回は、私の株式投資の内、2024年4月末までの「配当株投資」の運用実績です。 （PayPay証券分 除く） 私は「コアサテライト戦略」投資しています。 配分目標は、以下の通りです。 ・インデックス投資（コア）40％ （現状：約40％） ・配当株投資（コア）40％ （現状：約57％） ・サテライト投資 20％ （現状：約3％） この記事は、配当株投資についてです。 配当株投資は ① マネックス証券の「特定口座」と ② SBI証券の「NISA口座」で 主に運用しています。 私の保有銘柄は、大型株中心で鉄板銘柄の個別株がほとんど。 一般的に、個別株投資は、インデックス投資より、リスクが大きいと言われています。 しかし、この記事では言及しませんが、
こんにちは！タクドラたみです♪ 3月も、ダウ、S&P500、ナスダック、ともに、好調でしたね♩ 今回は、私の株式投資の内、2024年3月末までの「配当株投資」の運用実績です。 私は「コアサテライト戦略」投資しています。 配分目標は、以下の通りです。 ・インデックス投資（コア）40％ （現状：約40％） ・配当株投資（コア）40％ （現状：約57％） ・サテライト投資 20％ （現状：約3％） この記事は、配当株投資についてです。 配当株投資は ① マネックス証券の「特定口座」と ② SBI証券の「NISA口座」で 運用しています。 私の保有銘柄は、大型株中心で鉄板銘柄の個別株がほとんどです。 一般的に、個別株投資は、インデックス投資より、リスクが大きいと言われています。 しかし、この記事では言及しませんが、ポートフォリオを組み、個別株中心に投資する私の場合、インデックス投資より、標準偏差や
2022年度人工知能学会全国大会 (JSAI2022) で発表してきた話 〜因果探索編〜 - NTT Communications Engineers' Blog
はじめに こんにちは！初めまして、イノベーションセンターテクノロジー部門、Smart World 向けAI開発PJの藤原です。 我々は日々Smart World の実現に向け、主に製造業向けのデータ分析、AIの研究開発を行なっております。 弊チームでは学会/論文投稿など積極的な学術活動も行なっており、IJCAI、KDD、CVPRなどのワークショップ採択されたり、最近ではAISTATSの本会議にも採択されニュースリリースを出しました。 そうした学術活動の一環として、先日弊チームは技術調査 & 研究成果発表 & 企業紹介展示を目的に2022年度人工知能学会全国大会 (JSAI2022) へ参加しました(毎年弊チームではJSAIに数名が登壇しています！)。今年は藤原、木村、市川の３名(+インダストリアルセッションにて企業紹介1名)がそれぞれ発表を行ないました。今回はそれぞれの発表について、因果探
システムトレードを始めるための基本のスコア設計
はじめに マケデコという主に株式関連のマーケットAPIを活用し、分析や予測モデルを構築しているbotterのDiscordコミュニティをJPX総研様、AlpacaJapanの協賛で運営しています。 マケデコの中で、さまざまなイベントを企画する中で、前提知識として、機械学習モデルが生成するスコアについての知識があまり共有されていないと感じていて、この文章を書いた次第です。 過去に作成したものだと、JPX総研様と一緒に作成した株式分析チュートリアルなどはかなり網羅的にいろいろなトピックを扱っているのですが、こちらはSIGNATEで開催された株式分析コンペの内容を踏襲しており、与えられたコンペのお題に対してスコアを生成することを前提に記載されています。(補足: この株式分析コンペの設計の仕方は以前記事にまとめたので、ご興味あればぜひお読みください) システムトレードを行うときも、このスコアを自分
μTransfer: 小規模モデルでのハイパラ探索を大規模モデルに転移し学習を効率化する｜Tatsuya Shirakawa
最近、友人から大規模モデルの学習を劇的に効率化しそうな下記の事実（μTransfer）を教えてもらい、こんなことが成り立つことに非常に驚くとともに、それを知らなかったことにちょっとしたショックを受けました。 μTransfer 下記の手順で大規模モデル（Neural Networks）の最適なハイパーパラメータを効率的に獲得できる 1. 学習したい大規模モデル（ターゲットモデル）と同じアーキテクチャの次元や層数のより小さいモデルを用意し、それぞれのモデルのパラメータと最適化アルゴリズムを μP と呼ばれる方法でパラメータ付けする 2. その小さいモデルで、最適なハイパーパラメータ（学習率など）を探索する 3. ターゲットモデルに小さいモデルで獲得されたハイパーパラメータを適用する Greg Yang+, "Tensor Programs V: Tuning Large Neural Net
「新型コロナウイルス感染症における治療の進展（令和2年10月29日に開催された第13回新型コロナウイルス感染症対策分科会事務局提出資料を基に内閣官房・内閣府作成）」という資料が世間で物議を醸しているようです。ただ、これを見ていて僕が個人的に気になったのは、その議論の内容や結論ではなく、「グレンジャー(Granger)因果」が使われているという点でした。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者:竜義, 沖本発売日: 2010/02/01メディア: 単行本Time Series Analysis 作者:Hamilton, James D.発売日: 1994/01/11メディア: ハードカバー 以前このブログでも一通り計量時系列分析を取り上げて一生懸命沖本本やHamiltonで勉強しながらシリーズ記事を書いたものですが、その時の記憶から言えば「Granger因果って
一般の人がAIやロボットに対してどのように考えているのかを調査した「Fear of AI and AI Trends for 2021」が公開されました。調査の中では「どのような状況でAI技術を歓迎するか」という問いがあり、男性回答者の48％が「性行為」と回答するなど、衝撃の結果が明らかになっています。 Will AI Take Your Job? Fear of AI and AI Trends for 2021 https://www.tidio.com/blog/ai-trends/ カスタマーサービスやチャットボットを提供するTidioは、人々がAIについてどう思っているかを調査するため、1225人を対象にオンラインアンケートを実施。回答者のうち男性は55％で女性は45％、平均年齢は39歳で標準偏差は13。このような回答者の属性から、Tidioは「調査結果は一般的なアメリカ人に当て
メディア報道の仕方に疑問を持つ日々 コロナウイルスの感染者数が減ってきましたね。 皆さんの自粛努力が目に見えてきました。 また、頑張っておられる医療関係者や外で働く方には心から感謝いたします。 そうした中、コロナに関するメディア報道に疑問を感じています。 たとえば、ダンボールに付いた新型コロナウイルスの生存期間についてです。 24時間と報道している記事が多いですが、どんな条件で何を基準にしているかを説明されていない。 最大値だけ示して、危険感をあおっていませんか？ こんな伝え方をするから、配達する人に礼を欠いた行動をする人が出てきます。 今回は、コロナウイルスの生存期間について自分なりに考察したことを書いてみます。 ついでに、一次感染期間の収束時期も予測してみました。 良かったらお付き合いください。 目次 新型コロナウイルスの生存期間 報道のされ方 ダンボール上のウイルス生存期間 新型コロ
排水に含まれる抗うつ剤が魚の社会を混乱させている可能性
by Lance Anderson 2011年に行われた水質調査の結果から、処理済みの下水にも抗うつ剤が溶け込んでいることが判明しており、生態系に何らかの影響を与えることが懸念されていました。さらに、群れを形成する魚を抗うつ剤が溶け込んだ環境で飼育し、その社会的な行動を観察した実験により、実際に抗うつ剤が魚の行動に影響を与えていること判明したとのことです。 Field-realistic antidepressant exposure disrupts group foraging dynamics in mosquitofish https://www.researchgate.net/publication/337226379_Field-realistic_antidepressant_exposure_disrupts_group_foraging_dynamics_in_mosq
こんにちは。ダッツです。note書くのめちゃくちゃ久しぶりです。 いきなりタイトルで驚かしてしまいすみません。 「ダッツ、テクニカル分析やめるってよ。」 半分冗談で半分本当です。 「え、じゃあどうするんや。オンチェーンやマクロ指標だけで戦うんか❓」 「ついに分析しなくても勝てる方法見つけたんか❓」 「ダッツまさかの金融占星術デビュー❓❓」 など、思うことはたくさんあると思いますが、このnoteを最後まで読んでくれた方はスッキリするように書いてありますのでご安心ください。 1. じゃあテクニカル分析の代わりに何なのか？ じゃあテクニカル分析じゃなかったら何なのか。 それは、Orderflow分析です。 最近は日本人トレーダーでもちょくちょく使っている方はいるので、聞いたことがある方がほとんどではないでしょうか。 見たことある方も多そうですね。こういうやつです。 もう少し拡大するとこんな感じ。
停車位置の誤差3ミリ以内、自動運転AIバスが実験---埼玉工業大学、GPSのみでも実証 | レスポンス（Response.jp）
「はいバスが正着しましたーっ」「はい計測しまーす。289ミリ！」 羽田空港 第3ターミナルに仮設した、バス乗降用プラットホームに、自動運転バスの研究チームと計測員の声が響く。羽田空港エリア公道上で始まった公共車両優先システムなどの実証実験だ。 実験エリアは、羽田空港第3ターミナルと東京モノレール・京急空港線 天空橋駅付近を結ぶ8の字コース。取材に入った6月20日の午後は、埼玉工業大学の自動運転AIバスが、実験エリア内2か所に仮設したバス乗降用プラットホーム（バス停）に、1か所50回を超える正着テストを重ねていた。 後付けタイプ自動運転システム（レベル3）で正着試験に挑戦羽田空港 自動運転バス実証実験で計測を繰り返す埼玉工業大学自動運転AIバス（2020年6月21日）戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第2期）内閣府による戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）の自動運転実証実験
(3ページ目)日本人の6人に1人は偏差値40以下、5人に1人しか役所の書類を申請できない…“見えない格差”をつくった知識社会のザンコク | 文春オンライン
PIAACに先んじて、アメリカでは仕事に必要な成人のリテラシーを計測するために、1985年、1992年、2003年に大規模な「全米成人識字調査」を行ない、「文章リテラシー」「図表リテラシー」「計算リテラシー」を調べている。その結果を要約すると、以下のようになる。 （1）アメリカの成人の43％は仕事に必要な文章読解力がない。 （2）同じく34％は仕事に必要な図表課題をクリアできない。 （3）同じく55％は仕事に必要な計算能力がない。 なお、この調査では学歴別の結果も調べており、高度な事務作業に必要な計算スキルをもつ成人は大卒では31％だが、高卒では5％、高校中退では1％しかいない。この「学歴（知能）格差」によって白人労働者層が仕事を失い、トランプ前大統領の岩盤支持層になった。 これらの結果は衝撃的だが、学力（偏差値）がベルカーブになることを考えれば当たり前でもある。 正規分布では、平均（偏差
はじめに 「深層生成モデルを巡る旅」シリーズ第3回はみなさんお待ちかねの（？）GANのまとめです. GANは綺麗な画像を生成することに長けており, その人気はFlowやVAEと比べても圧倒的です. その一方で, 世にはGANの研究があふれていて, 画像生成に限っても把握するのが困難な状態になっています. 本記事では, 元祖から最新の研究に至る歴史の中で重要と思われるものをジャンル別に紹介したいと思います. 今回も画像生成のみを扱います. GANの基本 GANそのものについての解説は日本語のものに限っても既に多数あるので, ここでは簡単に触れることとし, 後に続く各手法の紹介に集中したいと思います. ご存じの方は飛ばしてください. 全体像 A Beginner's Guide to Generative Adversarial Networks (GANs) | Skymind GANは生成
Python: featuretools ではじめる総当り特徴量エンジニアリング - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は featuretools というパッケージを用いた総当り特徴量エンジニアリング (brute force feature engineering) について書いてみる。 総当り特徴量エンジニアリングは、実際に効くか効かないかに関係なく、考えられるさまざまな処理を片っ端から説明変数に施して特徴量を作るというもの。 一般的にイメージする、探索的データ分析などにもとづいて特徴量を手動で作っていくやり方とはだいぶアプローチが異なる。 そして、featuretools は総当り特徴量エンジニアリングをするためのフレームワークとなるパッケージ。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.6 BuildVersion: 18G1012 $ python -V Python 3.7.5 もくじ もくじ 下準備
スタートアップ創業期にリモート主体で進めてきたプロダクト開発チームの軌跡 - Beatrust techBlog
はじめに Beatrust VPoEの Ryo（長岡 諒） です。 Beatrust は2020年3月創業で現在3年目となりました。創業当初は3名だったのですが、現在社員は16名で業務委託の方も含めると30名以上の組織体となっており、初期からリモートワーク主体でした。しかし、リモートワーク主体の組織では意志を持って取り組まないとコミュニティのつながりが薄れサイロ化し、セールスとプロダクトなど各チームでのセクションの境界が強まり情報や意思決定の断絶が起こりがちです。我々も最初期は全員で議論していましたが、人数やチーム課題の変化に伴い共有・議論の仕方は進化しており、どんな変遷を経て行き着いたのかその過程から共有することで参考になるものもあるかと思いまとめました。 チーム開発においてどういった会議体・プロセスでプロダクト開発を進めようか試行錯誤している方や、リモートワークが主体となりチームサイズ
新しい通貨ペアEUR/GBP(ゆろぽん)のトラリピ設定を公開! 本記事では、ココのトラリピEUR/GBPの設定を公開します。 2021/5/4、トラリピに新しい通貨ペアEUR/GBPが追加されることが発表されました。ココは「ゆろぽん」とひらがなの愛称で呼んでいます(笑) トラリピ とは、FXの自動売買手法です。 一度取引ルールを設定してしまえば、設定したルールに従って24時間、自動でココの代わりにトレードしてくれます。 ココがトラリピで稼働中の通貨ペア EUR/GBP、ゆろぽんとは ココのEUR/GBPトラリピ設定 ゆろぽん基本戦略 ゆろぽん設定詳細 みんな大好きゆろぽんトラリピ トラリピゆろぽん、他のFX業者と比べてどうなの? 2021/5/8から、ついに、トラリピ に、EUR/GBPが追加されることが決まりました！ ｷﾀﾜｧ.*:.｡.:*･ﾟ(ｎ‘∀‘)ηﾟ･*:.｡.:*☆ トラリ
要点 ドルコスト平均法は忘れていいよ、ということをモンテカルロシミュレーションをしながら確認していきます。 目次 1. ドルコスト平均法の論点 2. ドルコスト平均法に効果がない理由 3. ドルコスト平均法のモンテカルロシミュレーション 3.1. 毎月積立のシミュレーション 3.2. 各年初に一括投資のパターン 3.3. 各年末に一括投資のパターン 3.4. 6月に一括投資のパターン 3.5. 20年分を一括投資するパターン 3.6. 10年分を一括投資するパターン 4. ちょっと補足 5. 結論 6. 追記（固定口数か固定金額か） 6.1 固定口数積立方式 6.2 固定金額積立方式 6.3 固定口数vs固定金額の結論 6.4 ほんとうにそうだろうか（追記の追記） 6.5 追記の追記のまとめ 1. ドルコスト平均法の論点 投資、特に個人の資産運用の話題になると、ドルコスト平均法を推奨する人
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは!! Yahoo! JAPAN研究所の山口修司です。 突然ですが、生体認証は好きですか？ 最近はスマホで生体認証が利用できるようになったので生体認証を使うシーンが増えていると思います。私は、使い勝手的に（以後ユーザビリティと書きます）、パスワードを覚えたり入力したりしたくないので、生体認証が選べるなら積極的に使っています。 Yahoo! JAPANでは、2018年にセキュリティとユーザビリティの両立を目指して、Yahoo! JAPAN IDに生体認証を導入しました。 ヤフー、Androidスマートフォンのウェブブラウザー上でのログインが指紋認証などの生体認証に対応 Webサイトの生体認証の仕組みには、認証に関するグローバ
レバレッジはボラティリティーを元に決めるのが良い仮想通貨のレバレッジはボラティリティーを勘案するのが良いかと思います。ボラティリティーとは、価格変動の度合いのことです。マーケットが大きく動くと、「今日はボラタイルだったね。」といった会話がトレーダー同士でされます。ボラティリティーによって証拠金を決める方式の一つに、SPANという計算方法があります。 まずは、bitFlyerのページで恐縮ですが、ビットコインのヒストリカル・ボラティリティーをご覧ください。色が3色あって難しいですが、黒い線に注目します。26%から68%くらいを行ったり来たりしています。真ん中は50%くらいでしょうか？ https://bitflyer.com/ja-jp/bitcoin-chart?ns=ad01_google_gsem-other_pc_dsa そして、外国為替(FX)もご覧ください。 USDJPY、EUR
【企業年金】確定給付と確定拠出の違いをわかりやすく解説! ココ夫は、2015年から企業型確定拠出年金(以下、企業型DC)で資産運用、マッチング拠出もしています。 本記事では、企業型年金の確定給付年金(DB)と確定拠出年金(DC)の違いを解説します。 これを読めば、企業型確定拠出年金の運用のヒントになること間違いなし! そもそも、企業年金って何？って方はまずこちらの記事をどーぞ! 企業年金制度とは 年金のおさらいからはじめます。 年金は、公的年金と私的年金の大きく２つに分類できます。 公的年金は、国民年金、厚生年金の２つがあります。 よく、年金は3階建ての家に例えられますが、国民年金が1階部分(全国民が加入)、厚生年金(会社員や公務員が加入)が2階分です。 本記事で解説する企業年金は、3階部分に相当します。 3階部分は公的なものではなく、会社員のための私的年金制度です。 そして企業年金は、確
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