[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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100(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa15-Lb5M) 2019/01/20(日)19:59:05.99 ID:HIn25bv8a(1) AAS
決定木なら解釈可能って言うけどニューラルネットも決定木と解釈可能度合いは変わらないよ
375(2): (ﾜｯﾁｮｲ df02-zGAl) 2019/01/31(木)08:45:36.99 ID:j1saZfoH0(1) AAS
単に、背景にある関数が線形に近いなら線形カーネルの方が成績が良くなるってことだよな
無駄にカーネルの表現力が高いとノイズに影響されやすくなる
関係ないが、多項式カーネルは次元を高くするほどフィッティングの成績は良くなると思ってたんだが
高くしすぎると悪化することもあるのを見て驚いた
サポートベクトルや素性の数に比べて次元を高くしすぎると逆に制約になるってことかね
454: (ﾜｯﾁｮｲ df84-gytJ) 2019/02/04(月)19:21:11.99 ID:7pg5hoDB0(1/2) AAS
>>453
翻訳と言語理解は、かなり別の世界だと思うけど
465(2): (ﾜｯﾁｮｲ 7f7c-XV7K) 2019/02/04(月)20:55:11.99 ID:i8hS1QVZ0(1/3) AAS
> コンピュータがデータから特徴量を取り出し、それを使った概念を獲得した後に、そこに名前を与えれば、シンボルグラウンディング問題はそもそも発生しない
これ松尾先生はよく言ってるけどコンピュータが獲得した「概念」が人間のコモンセンスな概念と同じものである保証がないと思うんだよな
人間とはまったく異なる理(ことわり)で動くAIが、人間が期待するような賢さを発揮するだろうか？
548(1): (ﾜｯﾁｮｲ 5202-DOJB) 2019/02/10(日)16:13:45.99 ID:/5t+184M0(1) AAS
>>511
分析だけならデータ放り込めば良いだけのツールが有るし、
機械学習でモデルだけ作っても実装にはPGが必要なので、
Neural Network Consoleは中途半端
パラメータを自動で最適化してるらしいが、
同一の学習データに対して、他のライブラリの方が明らかに良い結果が出てた
946: (ﾜｯﾁｮｲ 9f7c-3oSp) 2019/02/28(木)01:14:47.99 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？
988(2): (ﾜｯﾁｮｲ 1792-Ak6H) 2019/02/28(木)16:32:57.99 ID:IoveUA5w0(4/7) AAS
>>985
どういうこと？
1000: (ﾜｯﾁｮｲ 3754-Mn0V) 2019/02/28(木)19:57:31.99 ID:Oi+wqBZw0(2/2) AAS
あと、ゴールドマンサックスのような投資銀行では、普通、確率予想によりリスク計算を厳格に
行なっているので不確実性には投資しない。投資が実行となるのは100%近い、収益性が予測さ
れる場合のみ。この場合、100%の収益性が保証されるプログラムトレーディングとは、
high-frequency tradingという手法をいう。HFTでもっとも一般的な手法は、市場に影響を与える
ニュースをマイクロセカンドの単位で早く入手して、その確実な情報に基づき、他者に先駆けて
トレードを実行してしまうというものとなる。Bloombergは、顧客に対して専用回線で、オープン
アクセスの自社ニュースサイトよりもコンマ数秒の単位で情報を先出しすることをやっており、
HFTを実装している業者は、こうしたニュースソースを利用して、例えば雇用統計の中身がが市
場予想と大きく異なる場合には、予想と反対のトレードを自動実行して利益を出すようなことを
やっている。例えば日本市場の場合、日経平均は、日経新聞社が5秒間隔で更新している。この場合、
東証の直結回線から取引データ利用して日経平均をリアルタイムで算出することができれば、
最大５秒先の未来の日経平均の情報を入手できることとなり、５秒先の未来の日経平均の変化率が
大きな場合は、大きな利益を得られることとなる。ゴールドマンでやってることはこういうこと。
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