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ニートの言葉

元ニートがやってみたこと・その過程で学んだこと・考えたこと・技術メモあたりを主に書いています。情報革命が起きた後に訪れるであろう「一億総ニート時代」の生き方を考え中です。

深層強化学習でシステムトレードをやる時に役に立ちそうな資料まとめ

人工知能


Photo via Visual Hunt

 

少し前のことですが、AlphaGoという囲碁の人工知能プログラムがイ・セドル九段に勝利したことで話題になりました。*1

また、一部のゲームにおいて「DQN(Deep Q-network)」が人間よりも上手くプレイするようになったというニュースも話題になっていましたね。*2

今回はこれらの事例で使われている「深層強化学習」という仕組みを使って、FXのシステムトレードができないかと思い、調べてみました。
注意:強化学習もFXも勉強し始めたばかりなので、色々間違っている箇所があるかもしれません。ご指摘いただけると幸いです。

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LineDevDay 2016のレポートと資料まとめ

日記

こんにちは、あんどう(@t_andou)です。
先日、Lineの一大イベントLine Developer Day 2016が開催されました。

今年の4月ごろにLineやFacebookからメッセンジャ−APIが公開され、流行しているチャットBotですが、僕もLineを利用したチャットBotのご相談を受けていることもあって、今回のイベントでLine Bot API(正式名称はLine Messaging API)の情報を収集できたら良いなと思い、参加しました。

イベントの内容に関しては大した文章を書けないので、公開されている発表資料と会場の様子をメモ程度にまとめます。 

発表の内容

今回は福岡から会場まで足を運んだのですが、どこからでも視聴できるようにライブ配信されており、さらに後からでも見れるように発表の資料や動画も公開されていました(´・ω・`) スバラシィ...

Opening & Introduction

動画:LINE DevDay 2016 A-1 & A-2 - LINE LIVE

www.slideshare.net

 

Keynote New world by the LINE BOT

動画:A1のオープニングと一緒になっています。

www.slideshare.net 

 

LINEが乗り越えてきた困難な問題

動画:LINE DevDay 2016 A-3 - LINE LIVE

www.slideshare.net

 

LINE Login - LINE Platform

動画:LINE DevDay 2016 A-4 - LINE LIVE

www.slideshare.net

 

Security x LINE Platform

動画:LINE DevDay 2016 A-5 - LINE LIVE

www.slideshare.net

 

Group App Platform

動画:LINE DevDay 2016 A-6 - LINE LIVE

www.slideshare.net

 

LINE LIVE を支えるアーキテクチャ

動画:LINE DevDay 2016 A-7 - LINE LIVE

 

www.slideshare.net

 

LINE Group Call "Introduce technologies and new features"

動画:LINE DevDay 2016 A-8 - LINE LIVE

www.slideshare.net

 

LINE Shop powered by Armeria

動画:LINE DevDay 2016 A-9 - LINE LIVE

www.slideshare.net

 

外部講演 りんなとrinna

動画:LINE DevDay 2016 B-1 - LINE LIVE

www.slideshare.net

 

LINE Game Cloud "our personal EC2"

 動画:LINE DevDay 2016 B-2 - LINE LIVE

www.slideshare.net

 

LINE Bot Live Coding

動画:LINE DevDay 2016 B-3 - LINE LIVE

www.slideshare.net 

 

Gravty "A scalable graph database to traverse large-scale relationship fast"

動画;LINE DevDay 2016 B-4 - LINE LIVE

www.slideshare.net

 

Stellite "Apply Chromium open-source to LINE Game"

動画:LINE DevDay 2016 B-5 - LINE LIVE

www.slideshare.net

 

動画:LINE DevDay 2016 B-6 - LINE LIVE

www.slideshare.net

 

A True Agile Team - Global LINE News

動画:LINE DevDay 2016 B-7 - LINE LIVE

www.slideshare.net

 

LINEのエンジニアが働く環境と文化

動画:LINE DevDay 2016 A-10 - LINE LIVE

www.slideshare.net

会場の様子

入り口


右にある機械でQRコードを読み取って、出てきた画面を奥のお姉さんに見せると受付完了。

ランチ用にギフト券をいただきました


ヒカリエでランチに使えるギフトカードを2000円分いただきました。太っ腹。

会場の様子

https://www.instagram.com/p/BK69Bg1BPPB/
僕のブルーライトカットのメガネでも防げないほど青かったです。

発表の様子


スポットライトがかっこいいですね。(発表資料は下にまとめてます)

ランチ


ヒカリエから出て、路地裏の中華屋に行きました。(ギフトカードは使いませんでした)

休憩スペース


可愛いお菓子がたくさんありました。

 


飲み物も無料。

ノベルティ


終了後、アンケートに答えることでノベルティをいただきました。

中身

中身はこんな感じ。

断熱タンブラー

断熱タンブラーと

謎のストラップ

使い道謎の固定具?

ビーコン端末

Lineビーコンの開発に使えるビーコン端末が入っていました。これは嬉しい。

(端末登録に必要なIDとPASSは電池を外したところに書いてありました。)

木板


タンブラーを置いたり、ペンを置いたりするもの…?

感想

ウェルカム感が盛大で楽しかったです。

【ディープラーニング】少ないデータで効率よく学習させる方法:1から作るCNN編

人工知能

こんにちは、あんどう(@t_andou)です。 

前回から、少ないデータで効率よく学習させるfinetuningの記事を翻訳していますが、今回は全3回中の第2回です。

全3回の予定
  1. データの準備・データの水増し
  2. 1から小さな畳み込みニューラルネットワークを作ってみる(<-今回はここ)
  3. 学習済みネットワークを流用する
前回の記事はこちら 

andoo.hatenablog.com

前回は学習に使うデータの準備を行いました。
今回は小さな畳み込みニューラルネットワークを1から作って、前回準備したデータを学習させてみます。

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【ディープラーニング】少ないデータで効率よく学習させる方法:準備編

人工知能

こんにちは。あんどう(@t_andou)です。

ディープラーニングによる学習精度を上げるためには大量のデータが必要と言われていますが、学習済みのモデルを流用することで少ないデータから効率よく・高精度な学習をさせることが可能な場合があります。

それが Fine Tuning と言われるものです。

具体的なやり方については↓こちらの記事がとてもわかりやすかったので、著者のFrancois Cholletさんより許可を頂き、翻訳させていただきます。

Building powerful image classification models using very little data

注意:意訳しています。間違っているところも多々あると思いますので、ご指摘いただけると幸いです。 

 

本文が長いので3回程度に分けて投稿する予定です。

  1. データの準備・データの水増し
  2. 1から小さな畳み込みニューラルネットワークを作ってみる
  3. 学習済みネットワークを流用する(Finetuning)
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【月額980円で読み放題】KindleUnlimitedで読みたい技術書まとめ

kindle

980円で読み放題

月額980円で本が読み放題になるサービス「Kindle Unlimited」が始まりましたね。

ラインナップを見たところ、意外なことに技術書も豊富でしたので早速契約してしまいました。

しかし、amazonではコンピューター/ITとざっくりしたカテゴライズでしたので、なかなか全ての本を見るのは大変です。

そこで、今回はジャンル別に良さそうな本をまとめました。

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人工知能に柴犬の画像を集めてもらいたかった

柴犬って可愛いですよね。
ネットのまとめサイトでも定期的に柴犬画像の記事がアップされるほどの人気ぶりです。

そんな可愛い柴犬たちの画像を集めたいと思ったことは誰でもあると思います。 
とは言え、ネット上に大量に溢れている画像から柴犬画像だけを集めるのは大変です。

そこで、最近話題の人工知能(ディープラーニング)を使って、柴犬の画像だけ集められないかと考えました。

今回はその試してみた記録です。

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人工知能に哲学を語らせてみた

人工知能


Photo credit: Dita *is Catching Up* Actor via Visual Hunt / CC BY-NC-SA

無意識的虚偽は虚偽者自身を欺偓しなければならないわけである。例えば或る意味の絶対主義がそれであるかを許されない。尤も一応こう云う意味で、等しい資格を云い 表わすものと考えられた事情の所段が不充分であるにも拘らず常に、因果家・成立の論理的な否定でしかない。

はじめに

いきなり難解な文章から始まりましたが、解読しようとした人ごめんなさい。これは本記事でご紹介する人工知能に書いてもらった意味のない文章です。

どうもこんにちは。あんどう(@t_andou)です。

最近は人工知能技術の一種と言われている「ディープラーニング(Deep Learning)」を学びつつ遊んでいます。

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