AI、RPAで不動産の「2大闇作業」を変えた――オープンハウス情シスの奮闘
不動産業界の旧態依然とした業務から脱却を図るオープンハウス。AI・RPAを活用した3つのプロジェクトは、現場の業務を劇的に変えた。情シスが挑むプロジェクトの舞台裏とは。 他の業界と比べ、IT化が遅れているといわれる不動産業界。紙資料を中心とした煩雑な作業が多く、労働時間も長いというイメージを抱く人もいるのではないか。 一方、かつての旧態依然とした業務からの脱却を図り、「不動産業界のIT戦士」として存在感を示しつつあるのがオープンハウスだ。不動産業界の「2大闇作業」といわれるような業務に、AI（人工知能）やRPAなどの技術を適用させ、いち早くメスを入れている。 同社がIT活用にかじを切るまでの道のりや、現場業務を劇的に変えた3つのプロジェクトの詳細、それらを完全内製で支えるスキル人材のユニークな採用方針などを聞いた。業界のIT戦士に生まれ変わるまでの舞台裏を探る。 急成長の影で増える業務――
遺伝的アルゴリズムで巡回セールスマン問題を解いてみる ～とりあえず on EC2～ - サーバーワークスエンジニアブログ
技術2課の白鳥です。 AWS Lambda が発表されて以後、クラウド界隈ではサーバレスアーキテクチャという考え方が広まっています。で、私はとりあえず、学生時代に研究していた流体画像処理をサーバレスにしてみました。最近は遺伝的アルゴリズムをサーバレス分散処理で動かそうと目論んでいます。まだサーバレスにも分散処理にもできていないのですが orz これまでの進捗をまとめてみます。 用語の説明 巡回セールスマン問題 とは あるセールスマンが、いくつかの都市を1回ずつ訪問して、スタート地点の都市に戻ってくるとします。各都市間の距離は分かっているので、なるべく総移動距離が短くなるように、都市を回る順番を決めたい、みたいな問題です。 この問題の厄介な点は、「訪問する都市の数が増えると急激に難しくなっていく」というところです。例えば、A, B, C, Dという4つの都市しかなく、セールスマンのスタート地
Jenetics: Java Genetic Algorithm Library
Introduction An excellent introduction is given by Baeldung in this blog entry. Examples Hello World (Ones counting) The minimum evolution Engine setup needs a genotype factory, Factory<Genotype<?>>, and a fitness Function. The Genotype implements the Factory interface and can therefore be used as prototype for creating the initial Population and for creating new random Genotypes. import io.jeneti
遺伝的アルゴリズムおさわり
最近『思考する機械コンピュータ』や『盲目の時計職人』を読み、影響されやすい人間なので進化計算って面白そうだなーやってみたいなーと思いました。 Wikipediaを見ると進化的計算と呼ばれるアルゴリズムにはいくつかあるようですが、一番始めやすそうなものが遺伝的アルゴリズムかなと感じたので、ここではそれを使ってOneMax問題やぷよぷよの19連鎖構築をやってみました (後者はうまくいっていませんが)。 遺伝的アルゴリズム(GA)概要 PythonでOneMax jeneticsでOneMax ぷよぷよ19連鎖をGAで構築する(したかった) 環境 OS: Arch Linux (linux kernel: 4.8.13) Java: openjdk version “1.8.0_112” Python: Python 3.6.0 1. 遺伝的アルゴリズム(GA)概要 遺伝的アルゴリズムとは何か、
遺伝的アルゴリズムでナップザック問題を攻略 - Qiita
はじめに ブロック崩しを攻略する人工知能を開発しています。今回は今までの流れを無視して遺伝的アルゴリズムを実装してみました。強化学習は一個体の学習ですが，遺伝的アルゴリズムは個体群の学習といったイメージです。 ※ナップザックかナップサックかの問題はここでは気にしない。 ※遺伝的アルゴリズムは複数種類があるようで，何が正しいのかわからなかった。今回のコードはかなり素人レベルのものです。間違っていたり，疑問があればコメントお願いします。 ナップザック問題とは，ある容量のナップザック１つと，数種類の品物(それぞれ価値と容量)が与えられ，ナップザックの容量を超えない範囲でいくつかの品物を入れた場合，ナップザックに入れた品物の価値の和が最大となる組み合わせを求める問題。 画像：wikipedia ナップサック問題 問題によって設定は変わるが，今回はある種類の品物は一つしかないとする。ただし，偶然複数
遺伝的アルゴリズムを楽しく理解できるサイトをまとめてみた - download_takeshi’s diary
女優の菊川怜さんが学生時代に研究テーマにしていたという事で有名な「遺伝的アルゴリズム」ですが、名前の仰々しさとは裏腹に、意外と直感的に理解できる取っ付きやすいアルゴリズムだったりします。 それにしても菊川怜さん、美人ですねー。こんな先生にイロイロと教えてもらいたかったなぁ。。。 という願望はおいといて、「遺伝的アルゴリズム」を目で見て＆手で触って、直感的に「理解したつもり」になれそうなサイトをまとめてみました！ 学術的なことはガン無視でいきます。 動画で見て雰囲気を知る まずは動画で見て楽しみましょう。ニコ動から何本か動画を紹介します。 【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた http://www.nicovideo.jp/watch/sm6392515 いきなりですが、強烈なインパクトをはなつ動画です。 人工生命がうにょうにょ動きながら、勝手に「歩き方」を学んでいきます。超
遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その3 OandaAPIで実際に取引 - Qiita
前回の記事 pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その2 進化する売買AIの実装 今回作るモノ 自動売買システムを作ったときに使ったOandaAPIの紹介と、売買注文の発注機能について書いていこうと思います。 自動売買で使ったOandaAPI 5種類のAPIを使って構築しました。詳細はOandaのAPIDocument参照 OAuth2のTokenは、口座開いてログインするとWebで発行できます。 トークンはcurlコマンドHeaderのAuthorization: Bearer ********に設定します。 """ 01.アカウント情報API curl -H "Authorization: Bearer ********" https://api- fxtrade.oanda.com/v1/accounts/12345 "
遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その2 進化する売買AIの実装 - Qiita
前回の記事 pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 今回作るモノ 前回のその1では基本的なAIと全体の仕組みを書いたので今回は複雑な売買AIを定義して、実際に遺伝的アルゴリズムで進化させていきます。 複雑な売買AIを定義 ■ 仕様 現在レート、4時間平均レート、24時間平均レート、過去25営業日の最高値と最安値、過去25営業日の最高値と最安値から何日経過したかで、現在の相場をパターン分けし過去10年の売買データから適切（適切な値は遺伝的アルゴリズムで計算して過去のデータから求める）な注文を行う。 ■ 動作例 通貨:ドル円 現在時刻: 2015年10月1日 10:00:00 現在レート: 120.00円 4時間平均レート: 119.80円 24時間平均レート: 119.40円 過去25営業日の最高値: 121.75円 過去25営業日の最安値: 117.25円 過去
pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
作ったモノ 次の機能を実装してみました 1. 最新の為替レートを取得し続けるプログラム 2. AIを稼働させ自動売買するプログラム 3. 最新のデータを元に新しいAIを遺伝的アルゴリズムで生成するプログラム 4. AIのパフォーマンスを測定して引退と取引通貨単位を管理するプログラム 背景 OANDAが提供している取引用APIが、かなり良い感じだったので実現できました。 特に1通貨単位(1ドル単位)で売買できるため、AI100個動かし取引を重ねても損失は1日数十円に収まります。試験時に売買システムがバグで暴走しても安心です。このAPIが無ければ個人では実現出来なかったので、良い時代になったなーと思います。 http://developer.oanda.com/rest-live/development-guide/ 遺伝的アルゴリズムの特徴 最適化問題の準最適解を短時間で解ける。 最適化問題
遺伝的アルゴリズム - 遺伝的アルゴリズム
このページでは遺伝的アルゴリズムの基礎を紹介します。 どのページも遺伝的アルゴリズムをなんの事前知識も無しで学習するのに役立つように作られています。 コンピュータプログラムに関しての少しの知識があることが前提となっていますが。 いくつかの遺伝的アルゴリズムに関するJava appletsによるデモンストレーションを見ることができます。 These pages introduce some fundamentals of genetics algorithms. Pages are intended to be used for learning about genetics algorithms without any previous knowledge from this area. Only some knowledge of computer programming is assu
遺伝的アルゴリズムでナーススケジューリング問題（シフト最適化）を解く - Qiita
この記事は ナーススケジューリング問題という最適化の問題を遺伝的アルゴリズムで解いてみたらまあまあの精度が出たので記録です pythonのdeapというライブラリを使っています 前提 ナーススケジューリング問題というものがあります 病院等の医療施設に勤める看護師の勤務スケジュールを決定する問題のことであり，シフトスケジューリング問題の代表例である．日勤・夕勤・夜勤等の複雑なシフト勤務や多岐に渡る制約の考慮のため，実際にスケジュールを求めるのは人手では手間のかかる困難な作業であり・・・ 要するにシフト勤務のスケジュールを自動的に最適に組むというものです 制約が色々あって、必要人数を満たすような基本的なものから、公平性、必須な資格/役割、この２人は（仲が悪いから？）一緒に入れないなど、いくらでも複雑になりうる問題て感じで、完璧な解答を作るのは困難なので、近似解を求めるような分野みたいです *
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Introduction to Jenetics Library | Baeldung
The Traveling Salesman Problem in Java | Baeldung
GitHub - jenetics/jenetics: Jenetics - Genetic Algorithm, Genetic Programming, Grammatical Evolution, Evolutionary Algorithm, and Multi-objective Optimization
http://www.ise.chuo-u.ac.jp/ise-labs/taguchi-lab/pdf/bachelor/2015/2015_shimada.pdf
GitHub - yamato1007/GeneticAlgorithm_Java: Javaの勉強も兼ねて作成した遺伝的アルゴリズムのプログラム
微分積分
遺伝的アルゴリズム�（Genetic Algorithm）を始めよう！