Microsoft、「Python in Excel」を発表 ～Windows向けベータ版でテスト開始／統計処理、機械学習、ビジュアライゼーションなどに「Python」の力を
More Decks by Semantic Machine Intelligence Lab., Keio Univ.
「機械学習で時系列予測はできるのか」論議がTransformerと共に帰ってきた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、こちらのポストをお見かけしました。 AI技術開発部の高橋が社内勉強会の資料「時系列予測にTransformerを使うのは有効か？」を公開しました。 論文Are Transformers Effective for Time Series Forecastingの紹介を中心に、時系列予測について解説しています。ぜひご覧ください。https://t.co/LplxTT8b1d pic.twitter.com/nUXb4bGiQ3— GO Inc. AI Tech (@goinc_ai_tech) 2023年9月28日 なるほど、NN全盛というかNN一択の時代にあっては時系列予測もNNでやるのが当たり前になったのだなという感想でした。大昔「沖本本」で古典的な計量時系列分析を一通り学んだ身としては隔世の感がありますが、これもまたNN時代の趨勢なのでしょう。 なお、元論文2点は上記リンクから辿
Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】
Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか？ 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do
機械学習による株価予測 - Qiita
こんにちは。私がAidemyでデータ分析講座コースを受講いたしました。今回は学んだスキルを活用して、上場企業を株価予測をしてみました。 ※私の環境: Python3 Chrome Google Colaboratory Windows 10 目次 1．目的 2. データセット 3. 機械学習モデル 4. 予測モデルの構築と検証 5. 結果 6. 反省 1.目的 上場会社の株価データセットを用いて、株価予測するLSTMの機械学習モデルを構築すること。 2.データセット Yahoo Financeである上場企業Lasertec(6920.T)の時列データ 3.機械学習モデル LSTM(Long Short-Term Memory: ニューラルネットワークの一種で、長期的な依存関係を学習することができる特徴ある。 4.予測モデルの構築と検証 4-1. ライブラリのインポート import ker
はじめに WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU：NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
機械学習と自動微分 (2023)
「最適化法」第15回(ゲストトーク), 2023年1月20日, 同志社大学.
この記事について この記事では、プログラミング初心者の大学生である(であった)私が試行錯誤しながらなんとかスター数300越えのOSSライブラリを作った過程をまとめたものです。ライブラリ自体はまだまだ発展中のためこの記事も適宜更新してく予定です。ライブラリ自体の詳細というよりも、自作OSSの認知度を上げで他の人に使ってもらうために有用そうな知見をまとめていこうと思います。 ライブラリの概要 今私が作っているのは、AIJackという、機械学習モデルがもつセキュリティ・プライバシー上の脆弱性についての各種攻撃・防御手法を実験するためのPythonツールです。既存のライブラリの多くは特定の種類の攻撃や防御に特化したものが多く、複数のタイプの攻撃・防御を組み合わせて実験するためにはいくつものライブラリを組み合わせる必要がありました。そこでAIJackでは、できる限り統一的なAPIで様々な攻撃・防御手
【Streamlitよりいいかも？】機械学習系のデモアプリ作成に最適！Gradio解説 - 学習する天然ニューラルネット
はじめに Streamlit vs Gradio Gradioの設計思想 Interface 入出力に応じたUI Interface String Shortcut 入力データのサンプルのセット ドキュメンテーション テーマの変更 タイムアウトへの対処 中級者への第一歩、デモを作る際に知っておきたい処理 Gradioが担当する前処理について プログレスバー もろもろの出力結果を保存するには？ 認証認可（というか認可） その他、解説しないが需要の有りそうなもの まとめ 追記 : 動画になりました。 はじめに 機械学習系のデモアプリを作成することがしばしばありStreamlitを使用していたが、パラメーターなどをいじるたびに処理が最初から走るなどといった挙動に悩まされていた。 同僚がGradioというのを使っていたのでサーベイがてらメモしていたらブログが出来上がってしまった。 本ブログでは、G
毎日、様々なジャンルの新曲がリリースされている。音楽好きには嬉しいだろうが、できるだけ人気のある曲を流したいストリーミングサービスやラジオ局にとって、今の新曲ラッシュは人気になる曲の選定が難しく、悩みの種でもある。 これから人気が出る曲をどうやって見分ければよいか？もちろん、企業が莫大な資金を投入し、熱心なプロモーションを行った曲なら流行る可能性は高い。SNSのインフルエンサーの影響もあるだろう。 だが、それ以外にもヒット曲を特定する方法があるという。そう、AIである。 アメリカの研究チームは、AIとスマートウォッチを使うことで、97%の精度でヒット曲を言い当てることに成功したそうだ。その結果を『Frontiers in Artificial Intelligence』（2023年6月20日付）で発表している。
「機械学習」という技術で価値を創出する技術 〜プロダクト開発に機械学習を応用する際に考えること〜.pdf / techniques-to-create-values-with-ml-layerx-at-wi2
2023年10月21日、ARG Webインテリジェンスとインタラクション研究会（ウィッツ研究会）のセミナーにおける講演資料です。 様々なコンテンツやクラウドサービスの充実により、機械学習という技術を利用するハードルは低くなりました。一方で、機械学習を用いて価値を生み出すことは容易ではありません。プロダクト開発において「機械学習」という技術で価値を創出する技術について、バクラク請求書の実例とともにお話ししました。 https://www.sigwi2.org/cfanos3.html
はじめに UKIです。久しぶりの記事執筆となります。 本記事は、仮想通貨botter Advent Calendar 2023の1日目の記事となります。 本記事の目的 仮想通貨botterと言っても様々なスタイルがあります。 筆者のbotスタイルは、「主に流動性の高いCEXにおいて、価格の上下を予測してトレードする」というオーソドックスなスタイルです。価格予測には単純なルールベースを使うこともありますが、最近ではガッツリ機械学習を用いてこれを予測することが多くなってきています。 さて本題に入りますが、皆さんは機械学習で価格予測モデルを構築するとき、「回帰問題」とするか「分類問題」とするか悩んだことはないでしょうか。 本記事では、トレーディングの効用を最大化するために、機械学習の問題設定をどのようにすべきか論じます。 参考書籍・参考文献 評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋
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慶應義塾大学 機械学習基礎02 コーディング
【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
初心者大学生が作った機械学習ライブラリがGitHubでスター数300を超えた話 - Qiita
AIは97％の精度でヒット曲を特定できることが判明。機械学習と神経科学の融合 : カラパイア
トレーディングのための機械学習問題設定 - Qiita