強化学習」が注目を集めています。Q-learningやDQNを使用して取引の決定を行う研究などがあります。強化学習に時系列を記憶できるLSTMやGRUといったモデルを組み合わせることで為替の取引を行う研究も行われてきました。ディープラーニングでは満足のいく結果を得るためには大量の学習データが必要です。金融分野では日単位の株取引データだけでは十分な訓練ができません。いって膨大な分単位のデータを使用しても、1分に1回取引するような高頻度な取引は大多数の個人投資家には不向きです。そこで、この問題を解決するためのデータを補強する手法が必要となっています。HR」を開始しました!登録後はオファーを受け取るだけのシンプルなサービスです!現在、期間限定で、ギフト券が必ずもらえる新規登録キャンペーンも行っています。金融分野の強化学習におけるデータ補強という課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。Yuanら研究者の発表を紹介します。研究者らは、分単位のデータを日単位のデータに置き換え、訓練データを以前の100倍に拡大できる、金融分野における強化学習のためのデータ拡張手法を提案しました。Yuanらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。当サイトの利用にはAIDBのアカウントが必要です。記事の購読には、アカウント作成後の決済が必要です。※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。AIDBとはプレミアム会員(記事の購読)について■サポートのお願いAIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。IoTとAIで樹々の健康を守ることはできるか(AI×農業)【論文...セールスフォース、論文の要約AIを開発。