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金融と人工知能
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Yoshiki Sakamoto
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2015/10/02の総合科学演習での課題プレゼンテーション。金融と人工知能、特に機械学習の話。
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、コンテンツ制作の主体をプロのクリエーターからユーザーへと移行させている現状をご存じの方も多いでしょう。現在、画像コンテンツ制作現場では生成AIがクリエーターを支援するツールとして利用されています。セミナーでは、画像生成における自動化の境界についての議論が予定されています。 AIの利用には著作権や倫理的な問題も伴いますが、クリエーターとAIが共存し、センシング技術と統合することで新しい形のコンテンツが生み出されることが期待されています。
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
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chiefujita1
RIZAPテクノロジーズ株式会社の会社説明資料です。
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
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嶋 是一 (Yoshikazu SHIMA)
進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~ 2024/6/12~14まで幕張メッセで開催されました、インターロップ併設アプリジャパンの展示会場内ROOM Bで、10:30~11:10の枠で登壇させてもらいましたセッション資料を公開します。
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
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Takayuki Nakayama
キンドリルネットワークアセスメントサービス
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
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tazaki1
HVAC2024第1回 技術講習会 スライド
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
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CRI Japan, Inc.
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ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
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osamut
Hyper-V and SCVMM
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
harmonylab
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Modelsを和訳紹介したものです
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
t m
オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
Matsushita Laboratory
我々はこれまで,新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し,その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた. これまでの研究では,便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの,行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった. そのため,本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき,それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い,その有効性について検証する. 実験では,行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う.
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
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azuma satoshi
設計ナイト2024にて発表した内容になります。
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論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
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生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代 The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
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This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
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ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
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遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
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ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
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金融と人工知能
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金融と人工知能 国際基督教大学情報科学メジャー三年 坂本慶己
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株価は予測できない!?
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だが今、金融の世界では 人工知能がもてはやされて いる。
4.
なぜ?
5.
そもそも、 人工知能とはなにもの?
6.
人工知能(AI) 知的な機械,特に,知的なコンピュータ プログラムを作る科学と技術。 (人工知能学会より)
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ジョン・サールの強いAIと弱いAI 強いAI 本当に知能のある機械(本当に心のある)
SFによく出てくるロボット HMX-17イルファ(To Heart2), サミィ(イヴの時間), 東雲なの(日常), ドラえもんなど 弱いAI 知能があるようにも見える機械(知的に見える活動をするのみの) 人間の知的な活動の一部と同じようなことをする機械 機械学習、推論、探索、自然言語理解、感性処理、知識表現、 情報検索、エキスパートシステム、データマイニング、音声認識、ロボットなど 上段は強いAIに近い基礎的研究、下段は弱いAIに近い応用研究 中国語の部屋問題、チューリングテスト…
8.
つまり、 もてはやされている 人工知能とは
9.
弱いAI
10.
特に機械学習
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機械学習 明示的にプログラムしなくても学習する能力を コンピュータに与える研究分野(アーサー・サミュエル) 収集されたデータの中から一貫性のある規則を見つけだそうとする研究。 数学の統計の分野と強い関連がある。
また、機械学習はAIの他のほとんどの分野で利用されている。 (人工知能学会より)
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機械学習の種類 教師あり学習 コンピューターに問題と正解を与えて学習させる
分類(記事分類、スパム判定)、回帰(電力消費予測、株価予測) 多くの深層学習がこちら側に位置する。 教師なし学習 コンピューターにデータのみを与えて学習させる。 クラスタリング、パターンマイニング (異常検知) 教師あり学習の前処理として使われることもある。 特徴量の次元を減らしたりなど
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金融と機械学習
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機械学習と金融 人間に比べ多次元の特徴量とデータを扱える強み。 人間的な感情を排し、合理的な判断を下しやすい。
再現性・確度が高い。 精度はベテランの勘に劣ることが多い。 使用されているもの テキストマイニング、クラスタリング(KMeans)、 分類(サポートベクターマシン)、ディープラーニン バトル・オブ・ザ・クオンツ 人工知能を使って運用利回りを競うコンテスト 上位3人の運用利回りは20%以上を叩き出し、優勝した人は48%という圧倒的 な利回りを実現した。 人工知能で株投資 東大准教授らがファンド設立(日本経済新聞電子版) 2011/5/14 Rebellion Research
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手法について テキストマイニング ニュースやツイッター等のテキストデータから株価や為替を予想する。
短期間(1~2ヶ月)予測の場合精度は50パーセントを超える。 予測期間が長くなるにつれ、考慮する事象数が指数関数的に増え予測が困難になる。 クラスタリング 株価のデータをもとに似たような指標を示す企業をまとめる。 過去の株価のデータと現在のデータの近さを求める。 回帰モデル 正則化によってポートフォリオの過学習、過適応を防ぐ。 それにともなう予想の高速化。 「新聞記事のテキストマイニングによる長期市場動向の分析」 「機械学習とポートフォリオ選択の素敵な関係」より
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ディープラーニング ビッグデータと豊富な計算資源をもとに発展。 人間の認知構造を模倣した学習モデル・分析手法。
研究が進めば、人間の持つベテランの勘を再現可能に。 企業が積極的に金融など実社会に応用しているがうさんくさいものも少なくな い。 発展途上
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現状 企業 成功している企業は確かに存在している。
同時に、消えていった企業も存在する。 個人 大容量のストレージ、広帯域のネットインフラ、豊富な計算資源が必要となる。 機械学習を利用した全自動高速売買は難しい。 技術 機械学習による金融予測はたかだか50%の精度 精度は上がっているが、あまり有意ではない。 ディープラーニングが発展すればまた異なる結果がでるかもしれない。
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結論
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当たるも八卦当たらぬも八卦 だけど、確度が高い。
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参考 「人工知能は人間を超えるかーディープラーニングの先にあるもの」松尾豊 「実践機械学習システム」Willi
Richert, Luis Pedro Coelho 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks Yuya Unno 機械学習の理論と実践 Preferred Infrastructure & Preferred Networks 人工知能の話題 人工知能学会 アンドロイドな美少女アニメキャラまとめ! アニプラ 機械学習とポートフォリオ選択の素敵な関係 武田 朗子,後藤 順哉 新聞記事のテキストマイニングによる長期市場動向の分析 scikit-learn を使ってみる (1) - K 平均法によるクラスタリング 機械学習で未来を予測する - scikit-learn の決定木で未来の株価を予測
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