Overview of the complete architecture.Link to the complete notebook: https://github.com/borisbanushev/stockpredictionai In this notebook I will create a complete process for predicting stock price movements. Follow along and we will achieve some pretty good results. For that purpose we will use a Generative Adversarial Network (GAN) with LSTM, a type of Recurrent Neural Network, as generator, and

※1 当社調べ ※2 HTB Business CTF 2024:国内1位 ※3 2023年 DEF CON 31 Cloud Village CTF:世界1位、2024年 DEF CON 32 Cloud Village CTF :世界1位

はじめに 初級編 ゼロから作るDeep Learning 中級編 scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 PythonとKerasによるディープラーニング 上級編 Pro Deep Learning with TensorFlow Deep Learning はじめに ディープラーニングに関する書籍は山ほど出てきています。 その中でどれを読めば良いのか分からない、というのは初心者にとって最初の問題でもあるでしょう。まずはブログなどのネットの情報を参考に勉強をする人が多いかと思われますが、私のブログも含め、大抵は個人の興味に沿ってバラバラに話題が提供されるため、できれば1つ1つ順を追って解説してくれる物が欲しいと感じるのが本音と思われます。 今回は、数ある書籍の中でも私自身が所持していておすすめできるディープラーニングの書籍を載せたいと思います。 初級編 ゼロから作

新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは、AI開発部の伊藤です。 今回のブログは、「深層学習はいったい画像のどこを見て判断しているのか」という素朴な疑問に答えてくれる技術として、昨年提唱された「Grad-CAM」という技術を紹介します。 目次 目次 1. はじめに 2. Grad-CAMの紹介 Grad-CAMの仕組み： 3. 適用例 3-1. 画像キャプション生成（Image Captioning） 3-2. VQA（Visual Question Answering） 3-3. 学習用データのバイアス 4. 実施例（お好み焼きとピザを分類） 4-1. 画像データについて： 4-2. CNNの構築： 4-3. Grad-CAMの実装： 4-4. 実施結果の評価 お好み焼き画像でCNNの判定が当たっているケース： ピザ

最終更新日： 2019年7月10日 どーも! まじすけです! 学部の研究内容で取り扱っているTopological Data Analysis (以下TDA) を紹介します? TDAって? 日本語に訳すと位相的データ分析と呼ばれ、柔らかい数学と言われる「トポロジー」を使ったデータ分析である。日本では東京大学・会津大学名誉教授 國井利泰氏、東北大学の平岡先生を中心に、実用化に向けての研究が行われている。 何に使われてるの? 富士通 2016年に富士通研究所が時系列データの高精度解析にTDAを用い、実験に成功した。 平岡研究室 日本のTDAの最先端研究室であり、タンパク質の構造分析にTDAを使用。 AYASDI 総額100億円の資金調達を成功させたAI Platformを運営するAYASDI。オフィスをシリコンバレーに構え次の統計の時代を築き上げるTDAを研究/開発している。 仕組みはこうであ

● 12月4日 マルゼミ 第四回 テーマ：「 エンタープライズと機械学習技術２ -- Big Data と Deep Learning -- 」 概要：http://kokucheese.com/event/index/238039/ 資料：https://goo.gl/J6puKI ● 11月25日 マルレク 第四回 テーマ：「 エンタープライズと機械学習技術１ -- Big Data と Deep Learning -- 」 概要：http://kokucheese.com/event/index/230385/ 資料：https://goo.gl/l0Eswj

次世代システム研究室のJK（男）です。よろしくお願いします。 今回はDeep Q-Learningという手法でFXをやってみたので紹介します。前回のブログでは、LSTMというディープラーニング(Deep Learning; 深層学習とも)の一種を使って、株価変動の予想をしました。これは「教師あり学習」という手法で、コンピュータに常に「正解」を教えて学習させます。でも、よくよく考えると金融商品って時間変動の予想が最終目標じゃないですよね。最終目標は（基本的に）金融商品の売買で儲けること。つまり予想を元に、いま売るのか、買うのか、何もしないのか、という「行動」を決めることです。完全に未来がわかるのでもない限り、この行動に「正解」が無いことがわかります。 完全に予想するのは無理（短期的には買ったり負けたり）かもしれませんが、長期的には儲けるような「方針」は立てられるかもしれない。このように「方針

(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明

2017/07/20　追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング

乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning（深層学習）に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進めるなかで記録していきたいと思います。読んだ論文の概要も簡単にまとめていく予定です。本ブログでは、当面の間、Theanoを使って各種Deep Learningアルゴリズムを実装していきたいと思います。 関連ニュースなどはTwitterでも流しているので興味があったらフォローしてください。 すべてに目が通せず更新が追いついていません。私のはてなブックマークで[Deep Learning]というタグを付けて登録しています。まったく整理できていませんがご参考まで。 Theano編 TheanoをWindowsにインストール（2015/1

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 はじめに はじめまして、安藤義裕と申します。ヤフー株式会社データ＆サイエンスソリューション統括本部ソリューション本部でプログラマーをしております。趣味はカミさんの手料理です。 機械学習で用いられるアルゴリズムの一つにニューラルネットワークがあります。ニューラルネットワークは脳細胞の働きにヒントを得て考えられたものです。今回扱う多層ニューラルネットワークはニューラルネットワークの中間層と呼ばれる部分を多層化したものです。近年話題に上ることの多い Deep Learning ではこの多層ニューラルネットワークが利用されています。 多層ニューラルネットワークは用途に応じて異なるネットワークが利用されます。画像処理では畳込みニューラルネッ

将来的にこうなっていくのかねぇ、という気がしないでもないのでご紹介。 Deep Grammerはいわゆる文法チェックのためのツールだ。 ただ特徴的なのはディープラーニングを活用している点だ。 たしかに文法にはかっちりとしたルールがあるようでなかったりもするので、たくさんの文章から学習した結果を応用した方がいいのかもしれない。 サイトで公開されているのはデモ版で最初の数個ぐらいしかチェックしてくれないが、未来を感じる技術ですな。

(訳注：2015/11/4、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 8月の初めに、モントリオールでディープラーニングのサマースクールに参加することができました。サマースクールは10日間にわたるもので、著名なニューラルネットワークの研究者の講演で構成されていました。この10日間で、私は1件のブログ投稿にはまとめきれないほど多くの事を学びました。ここで私は、60時間で得られたニューラルネットワークの知識をそのままお伝えしようと試みるのではなく、1パラグラフに要約できるようなちょっとした面白い情報のリストを作ることにしました。 これを書いている現在、 サマースクールのウェブサイト は現存しており、全てのプレゼンテーションのスライドが載せられています。全ての情報とイラストはこれらのスライドから利用しており、権利はそれぞれのオリジナルの著者に帰属するものです。またサマースクール

4. 深層学習 • 英語ではDeep Learning • 特徴の数段の組み合わせを考慮することでより複雑 な現象を学習する仕組み • 神経網回路(ニューラル・ネットワーク)の層を重ねる ことで学習することが殆ど • 人間の脳の仕組みに似ている？ • とにかく，様々な認識タスクで大幅に良い精度を示 しており，Google, Facebook,Microsoft,…など多くの企 業が研究開発をしている． 4 6. 6 報道 Deep Learning in the News 13! Researcher Dreams Up Machines That Learn Without Humans 06.27.13 Scientists See Promise in Deep-Learning Programs John Markoff November 23, 2012 Google!taps!

DIY Deep Learning for Vision: a Hands-On Tutorial with Caffe Evan Shelhamer, Jeff Donahue, Jon Long, Yangqing Jia, and Ross Girshick see the latest and longer tutorial here: Caffe in a Day caffe.berkeleyvision.org github.com/BVLC/caffe Look for further details in the outline notes

もう花粉飛んでるらしいですね。比戸です。 昨年開いたICML2013読み会に続き、NIPS2013の論文を紹介する会を開きました。平日夜にも関わらず60名以上の申し込み、50名以上の参加があり、改めて機械学習への興味の高さを裏付けるものとなりました。会場提供にご協力頂いた東大の武田朗子先生、中川裕志先生、および発表者の皆さんありがとうございました。 ここで特筆したいのが、@mooopanさんが選んだ”Playing Atari with Deep Reinforcement Learning“です。 話題のDeep Neural Networkと強化学習を組み合わせて、テレビゲームで人間にも勝ったという、この日唯一のワークショップ論文紹介だったのですが、なんと著者の所属するDeepMind TechnologiesがGoogleに500億円以上で買収されたというニュースが3日前飛び込んでき