プログラミングでアイデアを具現化したい

仮説アルファを妄想するのが日課でアイデアを具現化するためにプログラミングを始めました。主な言語はC# 。

G検定2020#2を受けました

掲題の件、モチベーションは前回ブログ記事のこの部分。

あとは昨年末にファイナンス機械学習を読んだんですが、、、

ちょっと難しくて、レベルが足りてないなと実感しました。
それで、機械学習を単にツールとして使うだけではなく、内容を理解すべく
数学の復習と機械学習に関しての学習をメインに時間を割いていた。
というのがこの2020 1Qでした。

で、G検定って何?って人は以下を参照してください。

G検定とは
ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、
事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。

G検定とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】


実際、どの程度自分は機械学習を理解できたのか、一般的な尺度で測りたかったのと、
合格者のみが参加できるCDEL(Slack)に興味があったので受講を決めました。

結果は無事合格
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ということで少し振り返り記事書いておきます。

試験はオンラインなので、試験途中にwebで調べたりできる。
が、試験時間120分で200問を解かなければならず、1問あたり約30秒で
解いていかなければならない為、基本的には内容を理解していなければ
全部調べて合格ってのは物理的に時間が足りないだろう。


G検定の出題内容
・人口知能とは的な
→ まあ一般的な話で、JDLA推奨本通り

・AI動向や問題(時事ネタとか法律問題)
→ ここは基本ググる感じだが、このあたりの問題の手ごたえは微妙w
前半に想像以上にこの手の問題が出てきた印象で、前半終了時点でオワタと感じたw

機械学習の手法問題
→ ここは個人的にほぼ知ってる話だったので稼ぎポイントであった。
過学習とかホールドアウトとか、そーゆうの諸々

ディープラーニング
強化学習自然言語処理問題が多かった印象。CNN周り中心に勉強していた為、
このあたりの知識がカバーできておらず苦戦した。

こうして振り返ってみると、機械学習に関する問題で得点を稼いだ感じとなった印象だ。



いくつか読んだ中でおすすめできる本と超簡単な書評
※G検定対策ではなく、機械学習を理解するために読んだのでG検定合格に特化するなら読まなくていいものもある

機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで
→ この本は機械学習の入り口として割とよかった。複数次元の重み調整などをイメージしやすく説明してくれてる。

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
→ scikit-leanのhelloworld的なやつ。

[第2版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 impress top gearシリーズ
→ 上のhelloworldの次に読むやつ。

Kaggleで勝つデータ分析の技術
→ これは個人的に一番おすすめ。G検定関係ないけどw
勾配ブースティングが好きなら読んでおいたほうがいい


最後に、QiitaでG検定振り返ってる記事をいくつか引用して終わります。

qiita.com

qiita.com

qiita.com

生存報告

ブログの通知欄を見たら

necozuki299さんからあの人は今!? 2…でIDコールがありました

という見慣れないお知らせがあったので飛んでみると

あの人はいま・・的な記事にてコメントを頂いていたので、
生存確認を込めてブログを更新してみました。笑
www.necojob.net



2020年も早3ヶ月、そしてこの3ヶ月は濃すぎた。
コロナウイルスでこれほどまでに世界が変わってしまうとは多くの皆さんが予想しきれなかったのではないでしょうか。
どうなるんでしょうね、今日は気持ち悪いほど楽観モードというか、リスクオン相場全開になっていますが、
これで底打ちとはそう簡単にはいかないでしょう。

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2020/03/20 18:25


私の裁量トレードはBTC/JPYとSPXLを中心に現物で落ちるナイフを拾いながら
致命傷を避けつつミドルダメージを負っている状況でしょうかw


このコロナショックといわれる相場の中でビットコインに関する考え方も少し変わった。
最近まで実はBTC強気派(将来的価値)でして、半減期を拠り所にBTC現物を強気ホールドしていました。
coinpost.jp

でもコロナショックで株やら全てが売られる中で一部リスクパリティとか現金確保の為とかあるかもしれないけどBTCは結局暴落した。
市場が安定している状態で、金余りの状態になってようやく資金が入ってくるのがBTCなんじゃないかと考えるようになった。
※この考えはコロコロ変わります。現に今日のBTCの強さをみて、世界中のFIATが大量にバラまかれる状態、各国異次元金融緩和乱発
でBTCの本来の価値(役割)が注目されてるのか??みたいに右往左往してますw


あとは昨年末にファイナンス機械学習を読んだんですが、、、

ちょっと難しくて、レベルが足りてないなと実感しました。
それで、機械学習を単にツールとして使うだけではなく、内容を理解すべく
数学の復習と機械学習に関しての学習をメインに時間を割いていた。
というのがこの2020 1Qでした。

またキリの良い時が来たら記事を更新しようかと思います。
それでは

PythonからSQLServerを操作する

メモ用

import pandas as pd

# %% データベース接続
import pyodbc
conn = pyodbc.connect('DRIVER=ODBC Driver 17 for SQL Server;SERVER=192.168.***.***;DATABASE= データベース名 ;UID= ユーザ ;PWD= パスワード ;')
cursor = conn.cursor()

# %% クエリの実行
sqlQuery = '''
クエリ
'''
df_Query = pd.read_sql(sqlQuery,conn)
df_Query.head(10)

# %% ストアドの実行
StoredProcedure = "exec [ストアド名]"
df_SP = pd.read_sql(StoredProcedure,conn)
df_SP.head(10)

# %% ストアドの実行(引数有)
StoredProcedure_2 = "exec [ストアド名] @para1='value1' ,@para2='value2'"
df_SP_2 = pd.read_sql(StoredProcedure_2,conn)
df_SP_2.head(10)