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周囲の物件の情報やGoogle Maps APIを利用した最寄り駅以外の駅からの距離、ローン金利、税控除などをもとにランダムフォレストモデルで将来のキャッシュフローを予測し、購入して数年住んだ場合の収支や賃貸との相対的な割安感を分析しました。この分析に基づいて自宅用の物件を購入しました。
Intel MKLのマルチコア線形代数ライブラリを利用してRでオートエンコーダ学習アルゴリズムを実装。ランダムフォレストなど既成のモデルより高い認識精度を実現しました。
2年分のダウ平均銘柄の全約定をElastic MapReduceを使って処理し、VPINという指標を使ってトレーディング収益が上げられるかどうか検証しました。
UCTはモンテカルロ法に基づき、囲碁のAIなどに用いられる手法です。大学院の授業で他チームが作ったAIと対戦し、数10チーム中2位の成績を収めました。