[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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926(1): (ﾜｯﾁｮｲ 797c-kEY9) 2019/02/27(水)12:22 ID:+TCpifLa0(2/2) AAS
>>908
人事採用で応募して来た人間が不良かどうか判定したい
927(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa52-281i) 2019/02/27(水)12:49 ID:yvpNGOcva(1) AAS
>>926
Amazonがそれやったけど女性差別するように学習して辞めたよね
928: (ﾜｯﾁｮｲ ad90-4qoz) 2019/02/27(水)13:01 ID:FmmSgkzT0(1) AAS
機械学習はわからんうちは面白そうで飛びつくけど、しばらく勉強したら飽きた
進歩早いし専門家じゃないとついていけない世界ねこれ
929: (ﾜｯﾁｮｲ 2a81-nbQA) 2019/02/27(水)13:30 ID:kYCsLobN0(1) AAS
既存ツール、ソフトを利用する立場なら専門家の議論についてかなくていい
930: (ﾜｯﾁｮｲ 11ae-5GpB) 2019/02/27(水)14:37 ID:yqitGYbt0(1) AAS
SVMを理解する為にlibSVMで作ってみたんだけど、
動作を確認する為に学習データとサンプルデータ（とパラメータ）が載ってるサイトって無いですか？
931: (ﾜｯﾁｮｲ 3dad-2CcH) 2019/02/27(水)14:40 ID:qf2btets0(3/3) AAS
P言語しか使えないプログラマって
CPUがどうやって動いているか知らないですもん。
知らなくても仕事でちゃんとプログラム作ってますから、
データ分析も全部知る必要ないと思います。
知らないけどちゃんと使えてる・動かしている、
というのは世の中にいくらでもありますよね。
932: (ﾌﾞｰｲﾓ MM8e-aa/J) 2019/02/27(水)14:42 ID:rAQq5VRTM(1) AAS
自分がどうやって生まれてきたかも分からん
933: (JP 0H7a-dRuN) 2019/02/27(水)18:24 ID:aJV4QZ47H(1) AAS
ダウト
934: (ﾜｯﾁｮｲ fa02-4qoz) 2019/02/27(水)18:25 ID:wqZUIGca0(1) AAS
そろそろ、被写体を自動で認識して綺麗に切り抜いてくれる機能が
フォトショに実装されても良い頃なのに、AIを使ってるとは名ばかりの中途半端
935: (ﾜｯﾁｮｲ b501-II/o) 2019/02/27(水)18:41 ID:6a6tMlMF0(1) AAS
現状、精度や柔軟性で人間超えるのはまだ難しい。
機能しているのは効率重視なタスク。
936: (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-dS/9) 2019/02/27(水)18:58 ID:cCpqA6TY0(1/4) AAS
>>927
教師データに性別が入っていて、男性の方が採用率が高かったという
やるだけ無駄な結果だったんだっけ？
937: (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-dS/9) 2019/02/27(水)19:00 ID:cCpqA6TY0(2/4) AAS
外部ﾘﾝｸ[html]:www.gizmodo.jp
938(5): (ｱｳｱｳｶｰ Sa55-wfNy) 2019/02/27(水)20:57 ID:oKU439Wka(1) AAS
外部ﾘﾝｸ:towardsdatascience.com
機械学習で株価予想を徹底的にやり込んだ例
939: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spbd-4fA7) 2019/02/27(水)21:38 ID:sixaVNFNp(1) AAS
>>938
あまりにもフィットしすぎていて、自身の経験上では予測対象のデータを学習に読み込んでいるレベルだ
本当だとしたら凄いな
940: (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-dS/9) 2019/02/27(水)21:57 ID:cCpqA6TY0(3/4) AAS
>>938
ガチ勢は楽しそうだけれど
実際大手証券はもっとガチ勢なんだろうなと思うとやって競馬、本当にやるなら競輪競艇くらいのほうが夢がありそうだよね
941: (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-dS/9) 2019/02/27(水)22:08 ID:cCpqA6TY0(4/4) AAS
ていうかpythonはいつまでGILに縛られてるんだよ
GILなんとかしないと実際問題まともなプログラミング言語と言えない
numpyが優秀なだけで他はぱっとしない
942: (ﾜｯﾁｮｲ 6db3-/Zgv) 2019/02/27(水)23:50 ID:1rcJPNKd0(1) AAS
>>938
これはよくある「前日に近い値を出力しているだけ」では？
943: (ﾜｯﾁｮｲ 57b3-48YA) 2019/02/28(木)00:08 ID:CuUM5r410(1/5) AAS
株予測にMSEを使うとやらかしやすいミス
944: (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-Hr0W) 2019/02/28(木)00:10 ID:kXTPZ8gSa(1) AAS
数値データの変動だけからの予測は限度がありそうだな
社会情勢やニュースも考慮できたら精度が上がりそう
945: (ﾜｯﾁｮｲ 57b3-48YA) 2019/02/28(木)00:19 ID:CuUM5r410(2/5) AAS
株価だけだと
テクニカル分析を信じる人の割合+それに乗っかる人の割合
くらいでしか当たらないからね
946: (ﾜｯﾁｮｲ 9f7c-3oSp) 2019/02/28(木)01:14 ID:OOAd9HkA0(1) AAS
>>868
重み更新を行わないステップがあると、lossとかのmetricsが全部nanになる
強化学習でフレームスキップをした時によくハマってた
そうじゃなかったら、loss functionの使い方を根本的に間違えてるとか？
947(2): (ﾜｯﾁｮｲ bf66-UbqP) 2019/02/28(木)09:07 ID:yERzO5rQ0(1) AAS
>>938
須山敦志 Suyama Atsushi? @sammy_suyama
不確実性を無視して予測を「精度良く当てにいく」というのはあまり有用じゃないです。例えば株価の上昇をピンポイントで当てにいくよりも、「暴落しないこと」が言えた方がずっと有用。
Twitterﾘﾝｸ:sammy_suyama
Twitterﾘﾝｸ:5chan_nel (5ch newer account)
948(1): (ｱｳｱｳｲｰ Sa0b-Topk) 2019/02/28(木)09:42 ID:3dEKXnvYa(1/2) AAS
>>947
ポートフォリオ理論、30年以上前のクォンツの時代から、
本来はヘッジのために考えられ、その有効性が盛んに叫ばれても
みなさん運用（儲け）側にしか走らなかった。
分ってはいるが、そうやって使ってくれないという悩み。
焼き直しにすぎないのですが、価値が無いわけじゃないんだよな。
949: (ｱｳｱｳｲｰ Sa0b-Topk) 2019/02/28(木)09:52 ID:3dEKXnvYa(2/2) AAS
>>938
国内でも機械学習を用いて、自己資金で運用というのが
15年前から3年近く前まで、運用実績をWebサイトでずっと公開されて方がいた。
実際に相当に資産を増やされていたが、本業ではないので株についてのアルゴリズム
の見直しは本格的にされていなかったので、現在（２年か３年前から）は、為替に
主力を移して良いパフォーマンスをだされてますよ。
昔から興味のある方々にとっては有名なサイトでした。サイトは閉じられましたが
現在もPC７台使って自動運用中です。
ちなみに、リアルタイム取引ではないです。
950(1): (ﾜｯﾁｮｲ 57b3-48YA) 2019/02/28(木)11:08 ID:CuUM5r410(3/5) AAS
ヘッジに使わていないとかどこの世界の人なのか
ヘッジャーとスペキュレーターとアービトラージャーは業務が別なだけ
951(4): (ﾜｯﾁｮｲ d7ad-+tcs) 2019/02/28(木)12:28 ID:6I4J9Bo20(1/5) AAS
米証券会社大手ゴールドマン・サックスには500名の
トレーダーが在籍していたが、AIトレードの普及で
今ではAIエンジニア3名に置き換わってしまったのは
有名な話ですよね。
先日、恩師によばれて大学のゼミ生たちに
プログラミングを教えに行ったら、
全員が機械学習で株価を予想しててマジで笑いましたｗ
952(2): (ﾜｯﾁｮｲ f7d2-mfNA) 2019/02/28(木)12:36 ID:7nNuTdUM0(1/8) AAS
>>951
どんなプログラミングを教えるんだ？
言語は？
機械学習とは具体的にどんな？
953: (ﾜｯﾁｮｲ 377c-vuRV) 2019/02/28(木)12:42 ID:yyOtWed30(1) AAS
>>948
みんながそれ使うとゼロサムになるって証明されちゃったとか？
954: (ﾜｯﾁｮｲ 9f8c-TvSP) 2019/02/28(木)12:44 ID:fW6l9fVu0(1) AAS
>>947
暴落しない事を当てるなんて不可能だろ
エンジニア風情は何でこうも市場の効率性に無知で自信過剰なんだ
>>951
置き換わってるのは内外問わず「執行」の部分
実際の投資戦略では線形回帰分析が主流どころかほぼ全て
955(2): (ﾜｯﾁｮｲ d7ad-+tcs) 2019/02/28(木)12:49 ID:6I4J9Bo20(2/5) AAS
>>952
Pythonで基礎的なアルゴリズムの実装を教えに行きました。
まあ、初心者向きですね。
学生連中が株価予測に使ってるのは、
主にSVR、ランダムフォレスト、ディープラーニング
などですけど、線形のSEMを使ってる学生もいました。
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