![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
#author("2021-10-15T02:58:40+00:00","","") #author("2021-10-20T03:30:12+00:00","","") [[FrontPage]] ~ ~ **司会）安藤・書記）川口 [#j9a02a5e] ***開始）9:30・終了）12:00 [#ga6365ee] ***欠席） 遅刻） [#b0a66143] ***議事録 [#g79e25d5] //###########ここから#############// 滝沢さんの発表 -(沼田)Ra'ってなに --aの人の評価の平均 -(清水)3.2教材提供が必要になった場合 --予測評価値がcのものも取らないといけないとなった場合 -(木下)提供される教材のYouTubeには参考になる動画がある？ --例えば，出したURLを評価してもらってダメなら落としていくみたいな？ -(長瀬)図1のデモデータの0，不可の考慮としてはどう --GPAベースだからこの評価基準になっている -(武藤)3.2ユーザはどれか一つを選ぶ感じ？ --ユーザがどれでも見れる -(安藤)3.2の教材作成 他の大学のシラバスの情報も必要なのでは --一応，シラバスの単語抽出は自然処理として行っているので県立大のなかで考えている -(川口)教科が変わったりする場合，長年使用すると質が上がるといえる？ --解決方法は調べた限りない．色々方法を探してみる -(瀧田)3.1同じ科目でも先生が違う時の予測評価値はどうなる --先生の違いも載せれたらベスト．できればちがいを出したい -(北田)協調フィルタリング 類似している学生薦める科目は絶対取れる保証ってわけではないんですか？ --あくまでいい成績をとれる話 -(島部)2.3例えばデータの量が少ないときは精度が低くなる？ --そうなる -(堀田)図5のシステムの類似度の高い学生を抽出するのに違う方法はあるのか --今のところはこのままで -(大森)3.2のシラバスから教材作成 教材の意味 --インターネット上で調べられた程度の情報になる -(高田)デモデータってどこからかとってくる？ --Googleで作ったものになる -(水上)GPAの予測に使う要素としては --デモデータのところだけ考えている -(レネ)図2数式ピアソン関数の式がおかしい --直します -スペースをもう少し見直そう --はい -(奥原)タイトルの話 -，．の後は半角 -スペースおかしい -数値例のスペースが少ない．もっとほしい -大森さんの指摘．関連情報をリストとする -2鈴に間に合うように ~ ~ 長瀬さんの発表 -(沼田)キャプションがおかしい --一通りして最後にきれいにする -(清水)どこまでポスター発表するの -- 聞き洩らし -(木下)スクレイピングは？ --スクレイピングはまだ．中間はデモデータでやる -(滝沢)因果探索 入出力っているのは決まっている？ --考え中．数値実験して絞り込みしてから -(武藤)ユーザの目的に応じて新しく入れていく？ --全部はスクレイピングできない．いろんな種類のデータがある中で因果関係あるのを引っ張ってきたいから，ビッグデータは色々欲しい -(安藤)因果探索 因果関係のあるデータは具体的にどんなものがある --例えば住宅の価格とか築年数の因果関係 -(川口)図6RAはどこで使われる？ --図直してなかった．システム内でDEARAを計算することになる -(瀧田)3.2のDEARAってなに --DEAの一個の形．説明難しい -(北田)2.2住民の聞き取り正確な情報を聞き取れるわけではない場合 --違う論文からだから何とも言えない． -(島部)図6のユーザの対象の指定→入出力の具体例 --例えば政策の対象にしたいもの(若年層？)を入力，因果探索で出てきたものを出力．．． -(堀田)データフュージョンとは --データの重ね合わせ -(大森)DEARAを用いることは2章必要なのでは --聞き洩らし -(高田)2.3決定木分析って --都市の属性によって，一気に都市化した都市と属性が近い都市もいずれ都市化する．．． -(水上)図6 データを勝手に絞り込んでくれる？ --ユーザは対象を指定したらあとは勝手にプログラム -(レネ)なんでDEAを使っているのか --政策支援することが目標だから，DEAだとどういうところを改善したらいいかまで出せると思っている -(奥原)従来研究の話が長い．削ろう． -もっと仕組みを詳しく． -バランス大事 ~ ~ 木下さんの発表 -(沼田)数値実験 -- 取引した結果，相関（長瀬と一緒） -(清水)2.3のパラメータってどういう --短気だと7日間，長期だと14日など，OHLCVのopen closeの平均をだしている期間のこと -(滝沢)聞き洩らし -- -(長瀬)数値実験はどんなことをする --取引した結果と，他の市場の相関だったり -(武藤)提案手法 為替市場の相関 似てるときに相関があると出る？ --逆相関みたいなものがある．ある期間を見た時にこういう相関があるとか，， -(安藤)為替市場以外に他の市場を使ってバックテストするのは例えば何がある --金の値段，アメリカの国際の金利，その他二つ -(川口)提案手法の利益がない場合は --バックテストの方で損失が出てる場合はプログラムの方で判断してくれるから，取引しない -(瀧田)3.2トレンドの転換点は何回も検出する？ --常に．ある一定期間の時に結んで，，トレンドラインは常に引く -(北田)OHLCVとは --実演 -(島部)4提案手法 取引を行う時の為替市場のデータだけを使っている感じ？ --為替市場の方でもデータ取ってきてバックテストしている -(堀田)tickデータはどういうものか実際に見せて --実演 -(大森)図2オシレータ系の中説明 --実演 -(高田)ぴっぷすとは --幅．実演 -(水上)3.2のトレンドラインを自動的に検出はどうやる --ある一定期間の2点の高値と下の線をみている -(レネ)図3は --もっと詳しい流れを図にする -5，6章は？内容は分かっているか --削れるところは削る -(奥原)「以上で発表を終わります」がいい -為替のtickデータに合わせる→バックテストできる？ --形は一緒だからできる -バックテストできたら，為替の相関が分かっていたら，正の相関があるなら為替の方でも買わなきゃいけん，負なら逆でしなきゃいけないってこと --そう ~ ~ 武藤さんの発表 -(沼田)ブロックリーとかは中間までにやる --ブロックリー作るは考えてない．Pythonで動かす -(清水)3Dグラフで表示するのは共起ネットワークでもいいのでは？ --可視化するのはたくさんあるが，3Dグラフならスクレイピングしてデータをとるっていう一連の流れができる -(木下)3Dグラフが見づらいのを変えることはできないのか．頻度の重みによって色を変えるとか --できればいい．まだわからない -(滝沢)共起頻度の高い上位数十件は意外性のある遺伝子を見つけられるのもいいのでは --検討します -(長瀬)共起頻度の高い上位数十件はユーザが決める？ --そういう感じになる -(安藤)数値実験に向けてどこまで進んでいる --図4の共起数をカウントするところまでできている． -(川口)分析の時間が長そう．おわる？ --対応表を取ってくるのに6時間かかる．二日以内にしたい -(瀧田)KEGGの遺伝子データとは --実演． -(北田)共起頻度の計算 分母が0のとき --その場合だと多分飛ばして一番近いところに飛んで計算しなおす -(島部)3.2文章と生物の遺伝子は性質が違うと思うが，どういうものになっているのか --生物の遺伝子はすごく長いもので，たくさんの遺伝子が入っているものになっている．その中に入っている遺伝子同士の配列を比較してどれだけ類似度があるかを共起分析している -(堀田)図4の上の文章 共起頻度が低いものは省かれていて，あるていど共起性が強いものがかかれている？ --そう -(大森)図3のパスウェイとはもう一度説明してほしい -- -(高田)分析するのにどれくらい時間がかかる --今動かしているものは，一日分析中 -(水上)聞き洩らし -- -(レネ)聞き洩らし --ユーザにしてもらう -図1 --3Dグラフに何かしら繋がりが出てきて，出てきた繋がりに対して，専門的なアプローチで関係を調べていく橋渡しになればいい -がんばってください -(奥原)タイトルの発展的分析とは． --考え直す． -数値実験はできてる --はい ~ ~ 全体に向けて -B416時にタイトル決定． -研究会は金曜日9:30．予備日木曜日9:00．無理なら8:00．遅刻は15分まで．遅刻者いる場合流れる．欠席の通知は一週間前までに -25日までにはa0ポスター完成．提出までにa4に修正． -B3は来週から研究会発表．texなどを担当の先輩から聞く．内容については奥原レネと相談．texの準備をする -B3は再来週から研究会発表．texなどを担当の先輩から聞く．内容については奥原レネと相談．texの準備をする -新歓コンパの予定どうする．全員参加 -大掃除．B3に場所教える． ~ ~ //###########ここまで#############//
