機械学習

💡コラムディープラーニングと人間の脳、似ているところはあるの？ここまでで、AIが写真を見て答えを出すとき、•小さなちがいに気づき•それを組み合わせ•何段階も考えを重ねて•少しずつ答えに近づくという話をしてきました。この「階段を登るような考え方」、どこかで聞いたことがある気がしませんか？人間の脳も、いきなり分かっているわけじゃない人間も、目で見たものを、•いくつかの場所で少しずつ処理して•それをつなぎ合わせて•最後に「見えた！」「分かった！」と感じます。

金融の世界は過去30年間で前例のない変化を遂げました。1980年代から1990年代にかけて、ウォール街やロンドンのシティは依然として直感に頼るトレーダーによって支配されていましたが、情報技術の進歩とデリバティブ取引の複雑化により、クオンツ・アナリストという新しい主要な役割が登場しました。クオンツ・アナリストは市場の真の数学者であり、一見混沌とした株価変動という現象を決定論的、あるいはストカスティック（確率論的）なモデルに変換することができます。しかし、今日、驚くべきパラドックスが浮かび上が

AIに関する本やニュースを見ていると、「Cyc(サイク)プロジェクト」という言葉に出会うことがありますよね。「サイクって何？」「難しそう…」と感じる方もいるかもしれません。でも、ご安心ください！今回は、このちょっと謎めいたAIプロジェクト「Cyc」について、AI初心者さんにもバッチリわかるように、楽しく解説していきます！Cycは、ただの最新技術の話ではありません。AIが本当に「賢い」ってどういうことなんだろう？そして、私たち人間が当たり前のように持っている「常識」を、どうやったら機械に教えら

金融の最前線で感じた価値創造｜奥田理帆がBankofSingaporeで学んだ視点奥田理帆です。金融という世界には堅いイメージを持っていましたが、BankofSingaporeで経験した現場は想像よりずっとダイナミックで、テクノロジーと密接に結びついていました。金融は「数字を扱うだけの分野」ではなく、大量のデータと高度な判断を必要とするテック産業でもあるのだと気づく機会が多くありました。BankofSingaporeでは、情報の正確性とスピードがとても重要です。金融市場は常に動き

6/22調教師のデータ処理の方法を変更し、モデル改善6/28各パラメーター調整。種牡馬の評価方法を若干調整7/5地方からの転厩馬をデータから除外したほか、一部の特徴量について評価方法を微修正7/13母の繁殖成績の要素として３～５歳の成績を加え、精度が若干向上7/23各項目についての解説を追記。8/21社台系4牧場00～20産のAI評価及び基本情報をスプレッドシートで公開しましたこちらの動画で詳しく解説しています。-YouTubeYouTubeでお気に入りの動画