Search Results さまざまな要素

AI増強ソフトウェアエンジニアリング：知っておくべきすべてのこと

この包括的なガイドで、AIを活用したソフトウェアエンジニアリングの急速に成長する分野について学び、どのようにソフトウェアをより速く開発できるかを理解してください

「分析的に成熟した組織（AMO）の構築」

組織の分析の成熟度を理解することは、データ関連のプロとして強力な競争力を持つことができますそれにより、「非分析的」な意思決定（「プロジェクトの優先順位付け」など）がより情報に基づいて行われるでしょう

「不確実な未来を航行するための仮説指向シミュレーション」

最近のデータ駆動型技術の進歩により、人工知能（AI）を通じた予測の可能性が開かれましたしかし、未知の領域での予測は依然として課題であり、パンデミックや新たな技術的な混乱といった予測できない出来事において、過去のデータだけでは十分ではないことがわかっていますこれに対抗するため、仮説指向のシミュレーションは意思決定者にとって貴重なツールとなり得ます[…]

『冬-8Bに出会ってください：冴えたプラットフォームの背後にある非常にユニークなファンデーションモデル』

Adept.aiは、新たに誕生したAIのユニコーンの一部ですアイコニックなトランスフォーマーペーパーの著者たちによって最初に育成され、Adeptは自律型AIエージェントの領域で活動していますそのため、…

AIパワードの予測分析で非営利団体の資金調達を革命化する

非営利の資金調達には数多くの課題がありますいつ寄付するか、寄付の可能性を高める要素は何かが理解することは容易ではありませんそのため多くの非営利組織の意思決定者は、人工知能（AI）を活用して未来予測分析ツールを実行することで新たな洞察を得るようにしました計画的なアウトリーチ手法非営利の資金調達は ...

「オムニバースへ：マーモセットがレンダリングの突破をもたらし、OpenUSDのサポートを拡張して3Dアート制作を向上させます」

Editor’s note: この記事は「Into the Omniverse」シリーズの一部であり、スタートアップから企業までのアーティストや開発者が最新のOpenUSDやNVIDIA Omniverseを使用してワークフローを変革する方法に焦点を当てたものです。リアルタイムレンダリング、アニメーション、およびテクスチャーベイキングは、3Dアート制作における重要なワークフローです。Marmoset Toolbagソフトウェアを使用することで、3Dアーティストは創造的なワークフローを向上させ、生産性に影響を与えることなく複雑な3Dモデルを作成することができます。 Marmoset Toolbagの最新バージョンであるバージョン4.06では、Universal Scene Description（OpenUSD）へのサポートが強化され、NVIDIA Omniverseとのシームレスな互換性が実現されています。これにより、Marmosetを使用する3Dクリエイターやテクニカルアーティストは、シームレスな相互運用性、高速レンダリング、リアルタイムの可視化、効率的なパフォーマンスを楽しむことができます。彼らの創造的なワークフローの可能性が再定義されます。 OpenUSDでクロスプラットフォームの創造性を向上させるクリエイターたちは、OpenUSDを活用してワークフローを次のレベルに引き上げています。ベルリンを拠点にするArmin Halačは、Woogaというモバイルゲーム開発スタジオで主任アニメーターとして働いており、June’s JourneyやGhost Detectiveなどのプロジェクトで知られています。彼の仕事の性質上、Halačは3Dワークフローに詳しいです-彼はアニメーションやキャラクターリギングに取り組んでいます。テクスチャリングや高品質のレンダリングのために、HalačはMarmosetが好んで使用しており、ユーザーフレンドリーなインターフェースと強力な機能により、彼のワークフローが簡素化されます。最近、HalačはMarmosetを使用して、彼の本『Blenderを使用したゲーム向けキャラクターリギングの完全ガイド』の魅力的なカバーイメージを作成しました。 USDへの追加サポートを使用することで、HalačはBlenderからMarmosetに3Dアセットをシームレスに送信することができ、コラボレーションの新たな可能性と視覚効果の向上を実現します。 Halačの本のカバーイメージ。 Nkoro Anselem…

「Python を使用した簡単な株式トレーディングアルゴリズムの構築と検証」

イントロダクションアルゴリズムトレーディングは広く受け入れられているトレーディング戦略であり、株式取引の方法を革新しました。ますます多くの人々が株式に投資し、トレーディング戦略を自動化して副収入を得ています。このチュートリアルでは、MACD、SMA、EMAなどの基本的なテクニカルインジケータを使用して株式取引アルゴリズムを構築し、実際のパフォーマンス/リターンに基づいて最適な戦略を選択する方法をPythonを使用して完全に学習します。学習目標アルゴリズムトレーディングとは何かを知る。テクニカルインジケータを使用してPythonで簡単な株式取引アルゴリズムを構築し、買い注文と売り注文のシグナルを生成する方法を学ぶ。取引戦略を実装し、Pythonで自動化する方法を学ぶ。平均リターンに基づいて最適な取引戦略を比較・選択する方法を学ぶ。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。免責事項 – これは金融アドバイスではありません。このプロジェクトで行われるすべての作業は教育目的であります。アルゴリズムトレーディングとは何ですか？アルゴリズムトレーディングは、予め定義されたルールと戦略に基づいて自動化されたコンピュータプログラムを使用して金融資産を取引する方法です。これには、統計的アービトラージ、トレンドフォロー、平均回帰など、さまざまな取引戦略が含まれます。アルゴリズムトレーディングにはさまざまなタイプがあります。その一つがハイフリクエンシートレーディングであり、小さな価格変動を利用するためのほとんど遅延のない高速取引を行います。もう一つがニュースベースのトレーディングであり、ニュースや他の市場イベントに基づいて取引を行います。この記事では、テクニカルインジケータとローソク足パターン検出を使用してPythonを使用して株式取引を行います。 Pythonアルゴリズムを使用した株式取引の分析方法 Pythonを使用して株価を分析し、トレンドを把握し、取引戦略を開発し、シグナルを設定して株式取引を自動化することができます！Pythonを使用したアルゴリズムトレーディングのプロセスには、データベースの選択、特定のライブラリのインストール、歴史的データの抽出など、いくつかのステップがあります。それぞれのステップを詳しく説明し、簡単な株式取引アルゴリズムを構築する方法を学びましょう。データセットの選択公開されている株式は何千もあり、アルゴリズムを構築するために任意の株式セットを考慮できます。ただし、基本的な要素やテクニカルが比較可能である類似の株式を考慮することは常に良い選択肢です。この記事では、Nifty 50株を考慮します。Nifty 50指数には、時価総額、流動性、セクターの代表性、財務パフォーマンスなどのさまざまな要素に基づいて選ばれたインドのトップ50の企業が含まれています。この指数はインド株式市場のパフォーマンスを測定するためのベンチマークとして広く使用されており、小型株や中型株に投資する場合と比較して、これらの企業に投資する際のリスクは少なくなります。この記事では、分析のためにWIPROを考慮します。この記事で説明される分析アプローチは、forループ内で各株の関数を呼び出すことによって、類似の株式セットで実行できます。必要なライブラリのインストールパンダ、ナンパイ、マットプロットリブと共にyfinanceとpandas_taなどのデフォルトのライブラリを使用します。…

「風を継ぐ」

風の予測は人工知能の時代に入っています

リアルワールドの問題にKaggleのコンテストは役立つのか？

現実の世界に備えるために、Kaggleのコンペに参加する価値はあるでしょうか？

Data science

ビジネス変革を加速させるクラウドネイティブ統合プラットフォーム

この記事では、クラウドネイティブな統合プラットフォームの重要な役割について掘り下げ、そのパワーを活用してビジネスの変革を迅速化する方法を解説します

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