人工知能を実現する技術の1つである機械学習は
数多くのデータを解析することで
一定の規則やパターンを抽出してアルゴリズムの生成を行い
その学習段階で与えられるデータは数が多いほど学習の精度が高まるとも言えるわけですが

2014年 Googleが4億ドルで買収した、
ディープラーニングを手がけるディープマインド(DeepMind)のデミス・ハサビスCEOによる説明の中で
本当に強力なAIを開発する唯一の道は、
非構造化情報、または「監督されていない学習」を利用する事。

「ただデータを与えるだけで、AIはそれをどう処理すべきか、その構造はどうなっているのか、
 そこから得られる知見は何なのかを自ら学習する。
 我々が関心をもっているのは、そのようなAIだけだ」

機械学習


IF THEN ELSE
READ DATA
FOR NEXT

これらの組み合わせによって 分岐されるアルゴリズムの対応では 限界がありますよね
その分岐される処理を型の無い学習のみで対応させられれば 活用されるほど進化していく強力で自律性のあるAIに育てられます。


◆天気予報:
その日の雲の様子、気温、気圧、
そうした気象データをインプットすると、
 明日の天気を予測してくれる。


◆株価予想:
その日の株価、ここ1週間の株価の動向、
 市場全体の動向などをインプットすると、
 翌日目的の株が上がるか、下がるかを教えてくれる。

実際 天気予報は
■1950年: 的中率約72%
■1975年: 的中率約79%
■2000年: 的中率約84%
■2006年: 的中率約86% (いずれも過去5年平均値。気象庁調べ)
天気予報の的中率は年々上昇していることがわかります。

さて 今年から公表しているシステムサイン

日経225寄引システム50.87パーセント

『淡々と日々のシステムサインを記録していく日誌』
http://ameblo.jp/kioroshi225/

このプログラムは偽データマイニング法でN225システムの売買基準を設定しています
規模の大きなデータベースから美しい原石を見つけるような
有用なルール,パターンを採掘(マイニング)する方法で売買基準をアルゴリズムしています。
ただ特定の技術や技法を学習したり生み出すといった事はしていません。

言語は「なでしこ」と「Lua」のハイブリットソースです。

手直しの見易さで「なでしこ」
高速処理の対応で「Lua」
相性のいい言語同士 とても重宝しています。

02月記録
01:買+50
02:売-120
03:売+250
04:売-40
05:売+60
08:売-430
09:売+300
10:売+460
12:売+380
15:買+350
16:買+190
17:売+240
18:売+60
19:売+20
22:売-250
23:買-100
24:売-20
25:売-160
26:売+70
29:買-410
16年02月12勝08敗00引
+860

01月記録
28:買+30
29:買+540
16年01月02勝00敗00引
+570

Googleの使う機械学習システム 
ディープラーニング・機械学習用のTensorFlow( テンソルフロー)https://www.tensorflow.org/
とても興味有ります。
ただ ウインドウズ非対応と 新たに言語習得しないといけないのが ネックですが・・・
(´・ω・`)