機械学習 Kaggleの概要を理解する（Titanicの次に向けて）
これまで、Kaggleの「Titanic: Machine Learning from Disaster」「House Prices: Advanced Regression Techniques」「Digit Recognizer」に参加...
機械学習
機械学習 
機械学習 KaggleのDigit Recognizerで画像分析（Keras編）
今回はDigit Recognizerという入門コンペに参加してみます。
Digit_Recognizer_Pic
これは機械学習用の画像データとしては最も基本的かつよく使われるMNISTデータセットを用いた画像の分...
機械学習 KaggleのHouse Pricesで回帰分析（モデル作成編）
今回も、kaggleの入門者向けチュートリアルコンペ「住宅価格予測」を解いてみます。
House Prices: Advanced Regression Techniques
各種指標を用いて住宅の価格を予測する分析...
機械学習 KaggleのHouse Pricesで回帰分析（Feature Engineering編）
今回も、kaggleの入門者向けチュートリアルコンペ「住宅価格予測」を解いてみます。
House Prices: Advanced Regression Techniques
各種指標を用いて住宅の価格を予測する分析...
機械学習 KaggleのHouse Pricesで回帰分析（EDA：Exploratory Data Analysis編）
今回は、kaggleの入門者向けチュートリアルコンペ「住宅価格予測」をやってみます。
House Prices: Advanced Regression Techniques
各種指標を用いて住宅の価格を予測する分析...
機械学習 Kaggle の Titanic Prediction Competition でクラス分類（XGBoost、LightGBM、CatBoost編）
機械学習に精通し適切にデータを分類できるだけではなく、膨大なデータから課題を発見しソリューションを提示してリードできる
データドリブン・コンサルタント
が、市場に求められています。
アクセンチュア株式会...
機械学習 Kaggle の Titanic Prediction Competition でクラス分類（scikit-learn編）
統計学や人工知能（AI）を駆使してデータを分析し、課題の発見や解決に導く「データサイエンス」教育に力を入れる大学が増えてきたそうです。
データサイエンス教育拡大 AI駆使しデータ分析、人材育成へ大学注力
東北大の滝沢博胤副学...
機械学習 Kaggle の Titanic Prediction Competition でクラス分類（Keras Functional API編）
データサイエンティストの転職サイトを見ると年収 600万 ~ 1,200万円ぐらいだ。
書かれている内容を大体まとめると次のようなスキルが必要だと分かる。
【必須】
統計学、機械学習に関する知識・実務経験
デ...
機械学習 Kaggle の Titanic Prediction Competition でクラス分類（Jupyter Notebook編）
近くの図書館に行くと、クリスマス装飾に変わっていた。
そして、トイレに次のようなステッカーが貼ってあった。
トイレと恋は勇気を出して
一歩前に踏み出しましょう
何このセンス！！...
機械学習 Kaggle の Titanic Prediction Competition でクラス分類（Keras編）
将来が不安です・・・。
先週、上司（センター長、部門長、部長、課長）より、
今後どうするんだ？この仕事じゃ何年も生きていけないぞ！！
と言われています。
自分でもそう思います・・・・。
...
機械学習 システムトレードの動向（過去と今後）まとめ
有名シストレブロガー、書籍、販売中のストラテジーを読み漁る中で、ストラテジに流行があると感じたのでまとめです。
因みにFXシステムトレードのブログも読み漁りましたが、FXの方が数年進んでる印象を受けました。
参考にするな...
機械学習 投資機関の自動売買・支援ツール状況まとめ
日足のRSIやらMACDなどテクニカル指標を足したり引いたりするシステムトレードではなく、高速、高頻度、AI、最新鋭の機関投資家の自動売買を調査してみました。
米国勢を筆頭に、為替直物や各種先物でHFTを手掛ける大口投資家のA...
機械学習 主成分分析が固有値問題となる理由
行列には「固有値」や「固有ベクトル」、統計には「分散」や「共分散」があるというのは、理系の大卒なら誰でも知っている。
しかし、数学として固有方程式を解く方法だけ学んでも、結局何のためにあるのかわからないまま終わってしまう。
...
機械学習 人工知能で「くずし字」の文字認識の現状調査
日本人の多くは、日本人が150年前の文書が読めません。
家系図調査は「除籍謄本」や「聞き込み」調査が完了したら、次は各研究機関や施設を訪ねて、江戸時代の古文書を調査することになります。
古文書に書かれている字は一般的には「草書」...
機械学習 Kerasを使った株の利益を計算（ディープラーニング）
PytorchはLSTMが難しいらしいし、TensorFlowも難しいので未挑戦です。
Kerasは、TensorFlowのラッパークラスだけどAIライブラリの中で一番簡単です。
ということでディープラーニングを学ぶために、Ke...
機械学習 Kerasを使ったMatplotlibのグラフ整形と日本語表示（ディープラーニング）
PytorchはLSTMが難しいらしいし、TensorFlowも難しいので未挑戦です。
Kerasは、TensorFlowのラッパークラスだけどAIライブラリの中で一番簡単です。
ということでディープラーニングを学ぶために、Ke...
機械学習 Kerasのモデル保存・利用（ディープラーニング）
Kerasを使った学習モデルの書き方に関しては、ある程度調べました。
はじめてのKerasを使った株価予測（ディープラーニング）
KerasのFunctional API Modelの構造を理解する
Kerasを使って活性関数...
機械学習 Kerasを使って活性関数・目的関数・最適化手法をまとめる（ディープラーニング）
まだ・・・何も分かっておらず、ディープラーニングで利用されている関数の概要を調べている程度です・・・。
「KerasのFunctional API Modelの構造を理解する」の抜粋で、今回見ていくコードは次の部分です。
...
機械学習 KerasのFunctional API Modelの構造を理解する（ディープラーニング）
Kerasには2通りのModelの書き方があります。
Sequencial Model と Functional API Model です。
【Sequential Model】
Sequent...
機械学習 はじめてのKerasを使った株価予測（ディープラーニング）
毎年年末年始やGWに技術学習・Webサイト構築してきたのに、今年は何もしていない・・・
2017年始：opencv使った社内アイデアコンテスト9件作成
2017年GW：テクニカル指標学習・protra、omegachar...