なぜ「AIによる株式投資」は普及していないのか？
AIは囲碁などのボードゲーム、自動運転車、タンパク質構造の解析などさまざまな分野で実用化されています。しかし、一見するとAIとの相性がよさそうな「株式市場への投資」においては、機械学習やAIによる意思決定があまり普及していないとのこと。そこで、ケンブリッジ大学やオックスフォード大学の研究チームが、2000年～2018年に発表された複数の研究から「AIを使った株式投資は実用化できるのか？」を分析した研究結果を発表しました。 A review of machine learning experiments in equity investment decision-making: why most published research findings do not live up to their promise in real life | SpringerLink https://lin
【連載】評価関数を作ってみよう！その1 | やねうら王 公式サイト
将棋AIと言えば、探索と評価関数で構成されています。探索と評価関数が車輪の両輪のようなもので、その２つがうまく合わさって初めて強い将棋AIが完成します。 ところが、やねうら王系の最新の評価関数であるNNUEは浅い層からなるニューラルネットを採用しているので、新たに将棋ソフトを作ろうと始めた人がいきなりNNUEの実装をやろうとすると普通、挫折します。 そもそも評価関数が完成してもパラメーターが多すぎるので機械学習によってチューニングせねばなりません。機械学習を行うには、教師データが必要で、将棋AIの場合、自己対局により教師データを生成してそれを用いるのですが、そのためには大量の計算資源が必要になります。あと強化学習をするためのコードを書かないといけません。機械学習の理論を学ばなければなりません。 そのように、ちょっと中高校生ぐらいの人がご家庭のPCで趣味で将棋ソフトを作ろうと思った時に、いき
機械学習・人工知能分野の現状と今後（NeurIPS2019参加ログ） - Qiita
はじめに 2019年12月8日-14日にカナダ・バンクーバーで開催されたNeurIPS（旧称：NIPS）へ参加してきました。図らずも2年連続の参加（去年の参加ログ）となったこともあり、現場の空気にも少しずつ慣れてきました。4日間の本会議＋2日間のワークショップを通して、機械学習・人工知能分野の最前線の研究者たちがどのような問題意識を持っているかを少し理解することができました。特に今回のNeurIPSでは「従来の特化型AIの成功体験から脱し、より人間の知能に近い汎用AIの開発に歩みを進めていこう」とする姿勢が随所に見受けられました。具体的には、以下の3つの大きな流れがNeurIPSに参加している研究者たちの根底にあるように感じました。 (1) 従来の機械学習モデルの限界を明確化しようとする流れ (2) 特化型AIから汎用型AIの開発へ向かおうとする流れ (3) 汎用型AIの実現に向けた神経科
経済産業省、「AI・データの利用に関する契約ガイドライン 1.1版」を策定 | Ledge.ai
経済産業省は12月9日に、2018年6月に策定した「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を、法令改正に従ってアップデートし、「1.1版」として公表した。 経済産業省「『AI・データの利用に関する契約ガイドライン 1.1版』を策定しました」（外部サイト） AI・データの利用に関する契約ガイドラインとは、「データの利用等に関する契約」「AI技術を利用するソフトウェアの開発・利用に関する契約の主な課題や論点、契約条項例、条項作成時の考慮要素等」を整理したもの。2018年6月に制定された。 本ガイドラインの内容を継続的に評価し利便性を向上させるため、経済産業省では2018年12月から、今後の課題や実務のニーズなどについて検討するAI・データ契約ガイドライン検討会作業部会を開催している。 この度、1.1版が策定されたのは、2018年の不正競争防止法改正（2019年7月施行）によって、「限定提
非IT企業に転職した機械学習素人がAIプロジェクトにアサインされてからの奮闘記 - Qiita
はじめに 本記事は 機械学習をどう学んだか by 日経 xTECH ビジネスAI② Advent Calendar 2019 の8日目になります。 これから市場に漕ぎ出していく初学者の方々の参考になれば幸いです。 プログラミング経験 学生時代 (ロボット工学、流体力学) : C/C++; 組み込み、数値流体計算、研究ツール Matlab; 現代制御理論の授業で少々 前職 (ADAS) : C/C++; 組み込み、社内ツール Python; アルゴリズムのプロトタイピングやデータ整理 ※AI関係ではない 現職 (建築・土木の施工管理) : C++; 組み込み Python; 機械学習・Deep Learning JavaScript (Node.js, GoogleAppsScript)・HTML・CSS; 社内ツール Julia; 興味本位で触れてみている C/C++, Matlabは
AIに仕事を奪われ、リストラされた銀行員「絶望しかない」 | 日刊SPA!
’19年10月の消費税増税は、新たな下流社会の幕明け――。賃金が一向に上がらないままでの増税は、消費が確実に低迷し、企業の収益や税収が悪化、賃金はより下降して、本格的な“デフレ”の再来が懸念されている。さらに外国人受け入れ問題、急速に活用が進むAI（人工知能）など、誰もが当事者たり得る“下流転落の火種”が忍び寄る。僕らの未来にあるのは希望か絶望か。 AIの技術革新で、生まれる仕事もあれば「消える仕事」もある。社会学者の山田昌弘氏も次のように話す。 「専門職における“中間的”な部分が、今度AIに代わります。例えば銀行の融資部門も、パソコンに打ち込めば自動的に貸出限度額が出てきますから、それに従うだけ。“判断”役だった銀行員はAIに淘汰されます」 実際にAI化の影響か、三菱UFJFGは1万人規模の人員削減をこの先10年で行うことを発表。みずほFG、三井住友FGもリストラが進められるという。 実
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版) - Qiita
追記 Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非この記事と合わせて使って頂けますと幸いです！ AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootcamp はじめに 我々は、AI Academyというサービスを通じて、これまで1500名以上の方々に、プログラミング(Python)、統計的機械学習、深層学習(D
囲碁AIブームに乗って、若手棋士の間で「AWS」が大流行 その理由とは？
囲碁AIブームに乗って、若手棋士の間で「AWS」が大流行 その理由とは？：週末エンプラこぼれ話（1/4 ページ） 人間の能力をAIが完全に上回りつつある「囲碁」の世界。最近では、AIを活用した研究を行う棋士も増えているそうだが、その裏側でAWSが若手棋士の中で大流行しているという。一体何が起こっているのだろうか。 ここ数年、将棋や囲碁といったボードゲームの世界では、AI（人工知能）の能力が人間を上回りつつある。特に、Alphabet傘下のDeepMindが開発した囲碁AI「AlphaGo」は、世界のトップ棋士を次々と破ったことで、昨今の人工知能ブームの“火付け役”となったのは記憶に新しい。 最近では、プロ棋士たちも研究にAIを使い始めているが、その影響で、若い囲碁棋士たちの間で今「AWS（Amazon Web Services）」を利用する人が急速に増えているのだという。一体何が起きている
AIによる自動文章作成ツールがあまりにも高精度のテキストを簡単に作り出してしまうため開発陣から「危険過ぎる」と問題視される
by rawpixel AI(人工知能)を用いた映像変換技術「Deepfake(ディープフェイク)」の文章版とも言うべきテキストジェネレーターを、イーロン・マスク氏らが出資する非営利のAI研究組織であるOpenAIが開発しました。しかし、あまりにも高精度のテキストを簡単に自動生成できるため、開発陣が「あまりにも危険過ぎる」と危惧しています。 New AI fake text generator may be too dangerous to release, say creators | Technology | The Guardian https://www.theguardian.com/technology/2019/feb/14/elon-musk-backed-ai-writes-convincing-news-fiction OpenAIが「GPT2」と呼ばれる新しいテキスト
Pythonコードと図で分かる平均値と標準偏差の違い――「統計」とはデータから価値ある情報を抜き出すこと
Pythonコードと図で分かる平均値と標準偏差の違い――「統計」とはデータから価値ある情報を抜き出すこと：「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門（3）（1/2 ページ） AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。今回から具体的に数学を学びます。統計とは、統計量とは何かを数学記号や数式、Pythonコード、図を交えて解説します。 AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す本連載『「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門』。 初回は、「AIエンジニア」になるために数学を学び直す意義や心構え、連載で学ぶ範囲についてお話ししました。また前回は、「世の中にはどのようなデータがあるのか？」という部分を主に取り上げました。今回は、「それらデータをどう活用していくのか？」「活用するために
『パックマン』最終仕様書、全ページが学会誌に掲載。AI研究の三宅氏らによる開発者・岩谷氏インタビューも
『パックマン』最終仕様書、全ページが学会誌に掲載。AI研究の三宅氏らによる開発者・岩谷氏インタビューも 人工知能学会が発刊している学会誌の最新号にあたる「人工知能 Vol.34 No.1」にて、『パックマン』の生みの親である岩谷徹氏のインタビューと共に、同作の仕様書が全面公開される。発売日は1月10日、価格は2592円。Amazonで販売されるほか、1月中旬以降はKindleでも購入できるようになる。また同学会が運営するAI書庫でも閲覧可能だ。 （画像はAmazon | 人工知能 Vol.34 No.1 (2019年1月号)より） 人工知能学会は、人工知能に関する研究の進展と知識の普及を図り、学術・技術ならびに産業・社会の発展に寄与することを目的とした団体。学会誌「人工知能」を定期的に発行している。その最新号では『パックマン』とAIの関係にフォーカスを当てた特集記事が組まれている。 そのな
Googleの新スマートフォンPixel 3の「夜景モード」が問いかけるもの（あるいはAIとはなんなのかという実感について）｜Takahiro Bessho｜note
Googleの新スマートフォンPixel 3の「夜景モード」が問いかけるもの（あるいはAIとはなんなのかという実感について） たまにはカメラのレビューなんていう、フォトグラファーっぽいこともしてみますね。といっても、普段はカメラの記事を書くときって、大体カメラ会社が作ったボディやレンズに関する記事を書くことが多いのですが、今回は話題のスマホPixel 3のカメラ、しかも鳴り物入りで搭載された「夜景モード」だけに限定した超ニッチな記事です。でも、このニッチに思える画像技術は、これから先の写真の方向性をもしかしたらすごく変えちゃうかもしれない。そう思うほどに、今回のPixelが搭載した「夜景モード」は、衝撃的な機能でした。まず、その違いを是非画像でご確認ください。Twitterにもアップしましたが、iPhone Xとまったく同じ時間、同じ場所で撮影した写真を並べたものです。 撮影場所は比叡山の
【保存版・初心者向け】僕が本気でオススメするPythonと機械学習の良書12選
※実際記事で紹介する書籍は12冊ですが、メンバーが借りてオフィスになかったため、上記画像内に3冊ないものがあります。 はじめに AI Academyを開発・運営しています、株式会社エーアイアカデミー代表の谷です。 6ヶ月ほど前に書いた下記記事は約1200のいいねと7万viewsを超える記事になりました。 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 お読み頂いた方々、またいいねして頂いた方々ありがとうございました！ あれから6ヶ月ほど経ちまして、さらにPythonや機械学習の書籍が増えて参りましたので、改めて初心者向けにPythonと機械学習の良書12選を紹介し、初学者が独学でも機械学習プログラミングの基礎スキルUPに貢献できたらと思います。 また、AIプログラミングを作りながら学べるプログラミング学習サービスAI Academyを無料でご利用頂けますので
Googleの機械学習のレッスンが無料で受けれて資格が貰える余暇。 ｜ ガジェット通信 GetNews
こんにちは。夏休みの最終日に宿題をやる派のひろゆきです。 ネットで暇つぶしにニュースサイトを見てる人も多いと思うんですが、「新しい知識を得る」ってエンタメなんですよね。 ってことで、ネットには無料でいろいろ覚えられるサイトがあったりするんですが、マサチューセッツ工科大学とか、ハーバード大学とかがやってるedXの機械学習のコースとか試してみたんですが、20分ぐらいで飽きちゃったりして、宝箱を開けたりとか別の事はじめちゃうんですよね。 Machine Learning https://www.edx.org/course/machine-learning-columbiax-csmm-102x-4 んで、スタンフォード大学やコロンビア大学が授業を公開してたりするCourseraに、Googleが提供してる機械学習のコースがあるのですね。 ちなみに、二日前から東京大学もコースを提供しはじめてます
なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない
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ロシアの美少女ハッカーによるAI機械学習入門【CV上坂すみれ】｜paizaラーニング
