機械学習の社会実装では、予測精度が高くても、機械学習がブラックボックであるために使うことができないということがよく起きます。
このスライドでは機械学習が不得意な予測結果の根拠を示すために考案されたLIMEの論文を解説します。
Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. "" Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2016.
データマイニングや機械学習をやるときによく問題となる「リーケージ」を防ぐ方法について論じた論文「Leakage in Data Mining: Formulation, Detecting, and Avoidance」(Kaufman, Shachar, et al., ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) 6.4 (2012): 1-21.)を解説します。
主な内容は以下のとおりです。
・過去に起きたリーケージの事例の紹介
・リーケージを防ぐための2つの考え方
・リーケージの発見
・リーケージの修正
機械学習の社会実装では、予測精度が高くても、機械学習がブラックボックであるために使うことができないということがよく起きます。
このスライドでは機械学習が不得意な予測結果の根拠を示すために考案されたLIMEの論文を解説します。
Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. "" Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2016.
データマイニングや機械学習をやるときによく問題となる「リーケージ」を防ぐ方法について論じた論文「Leakage in Data Mining: Formulation, Detecting, and Avoidance」(Kaufman, Shachar, et al., ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) 6.4 (2012): 1-21.)を解説します。
主な内容は以下のとおりです。
・過去に起きたリーケージの事例の紹介
・リーケージを防ぐための2つの考え方
・リーケージの発見
・リーケージの修正
Chapter 13 Artificial Intelligence (AI) for Financial Markets: A Good AI for ...Takanobu Mizuta
Chapter 13
Artificial Intelligence (AI) for Financial Markets: A Good AI for Designing Better Financial Markets and a Bad AI for Manipulating Markets
のご紹介
書籍 Digital designs for money, markets, and social designs に収録
スパークス・アセット・マネジメント株式会社
運用調査本部 ファンドマネージャー 兼 上席研究員
水田孝信
本発表資料はスパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません.すべては個人的見解であります.
ワークショップ: https://sites.google.com/view/ddmmsd2022/
書籍: https://doi.org/10.1007/978-981-19-0937-5
4-5 May 2022 IEEE Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics
Instability of financial markets by optimizing investment strategies investigated by an agent-based model
Takanobu Mizuta SPARX Asset Management Co. Ltd.
Isao Yagi Kogakuin University
Kosei Takashima Nagaoka University
Note that the opinions contained herein are solely those of the authors and do not necessarily reflect those of SPARX Asset Management Co., Ltd.
In this study, we built an artificial market model by adding technical analysis strategy agents (TAs), which search one optimized parameter in a whole simulation run, to the prior model of [mizuta 2016]. The TAs are a momentum TA (TA-m) and reversal TA (TA-r), and we investigated whether investors' inability to accurately estimate market impacts in their optimizations leads to optimization instability.
When both the TA-m and TA-r exist, the parameters of investment strategies were changing irregularly and unexpectedly. This means that even if all other traders are fixed, only one investor optimizing his/her strategy using backtesting leads to the time evolution of market prices becoming unstable. Financial markets are essentially unstable, and naturally, investment strategies are not able to be fixed. The reason is that even when one investor selects a rational strategy at that time, it changes the time evolution of prices, it becomes no longer rational, another strategy becomes rational, and the process repeats.
Optimization instability is one level higher than ``non-equilibrium of market prices.'' Therefore, the time evolution of market prices produced by investment strategies having such unstable parameters is highly unlikely to be predicted and have stable laws written by equations. This nature makes us suspect that financial markets include the principle of natural uniformity and indicates the difficulty of building an equation model explaining the time evolution of prices.
L'intelligence artificielle utilisée sur les marchés financiersTakanobu Mizuta
L'intelligence artificielle utilisée sur les marchés financiers
This article was just translated by DeepL from the Japanese article,
https://www.sparx.co.jp/report/special/3202.html
So, sorry for poor French.
Artificial Intelligence Used in Financial MarketsTakanobu Mizuta
Artificial Intelligence Used in Financial Markets
This article was just translated by DeepL from the Japanese article,
https://www.sparx.co.jp/report/special/3202.html
So, sorry for poor English.
What is a Hight-Speed Trade? Why does a Stock Exchange Speed-Up?Takanobu Mizuta
What is a Hight-Speed Trade? Why does a Stock Exchange Speed-Up?
2021 IEEE 71st Electronic Components and Technology Conference EPS Seminar
Takanobu Mizuta SPARX Asset Management Co., Ltd.
Note that the opinions contained herein are solely those of the authors and do not necessarily reflect those of SPARX Asset Management Co., Ltd.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.