ありがとうございます。これは、いわゆるエラーではありません。エラーではなんですね、安心しました。目の学習データとの誤差、評価データとの誤差が異常に大きいようです(これはデータ自体の問題と思われます)。エラーが出るのはデータがおかしいのではないかと思って色々なぶってしまいました。Epochの設定が2なのは、小さ過ぎるように思います。はい、増やしてみます。して過学習との関係があるかとも思ってました。学習終了ボタンを押すまで、いつまででも試行錯誤を続けます。あなたは、この間マシンを放置しておくだけです。適当なところで学習終了ボタンを押せば、それまでの試行錯誤の結果は、全て自動的に記録されています。データを20行×4列ともしてしまったせいでしょうか、2時間余りも掛かっても終わりませんでしたので学習を途中で中断してしました。そこでちょっと気になったのが進捗状況です。後どれ位掛かるとかを示す機能ってないんですね?記録された試行錯誤の結果も見てみました。どれが良いかは分かりますがその先が分かりません。どのようにすれば良いなど活用方法も教えていただけないでしょうか?どこかに書かれてるのでしたらそれを見ます。AMmokoさんへ返信します。>データを20行×4列ともしてしまったせいでしょうか、2時間余りも掛かっても終わりませんでしたので学習を途中で中断してしました。そこでちょっと気になったのが進捗状況です。後どれ位掛かるとかを示す機能ってないんですね?■何処まで試行錯誤したら最適化が終わりなのかを機械に判断させるのは難しいので、人間が判断することになります。私の経験で言うと、最初の内は改善頻度が高く、その内改善頻度が低下し、さらに進むと改善頻度がほとんどなくなるので、そのあたりで学習を停止させています。>記録された試行錯誤の結果も見てみました。どれが良いかは分かりますがその先が分かりません。どのようにすれば良いなど活用方法も教えていただけないでしょうか?どこかに書かれてるのでしたらそれを見ます。Matrixで識別精度をチェックします。error)が高いプロジェクトはスキップすればよいです。良い識別精度のプロジェクトを学習・評価済みのニューラルネットワークとします。後は、最新のデータが出て来たら、その学習・評価済みのニューラルネットワークの評価ファイルを最新のデータの評価ファイルに置き換えて評価を実行すれば、最新のデータでの推論ができます。Matrixで識別精度をチェックします。error)が高いプロジェクトはスキップすればよいです。良い識別精度のプロジェクトを学習・評価済みのニューラルネットワークとします。後は、最新のデータが出て来たら、その学習・評価済みのニューラルネットワークの評価ファイルを最新のデータの評価ファイルに置き換えて評価を実行すれば、最新のデータでの推論ができます。理解は出来てませんが調べながらやってみます。何度もありがとうございました。PM調べながらと言っておきながらですが。ある各項目をひとつづつ確認もしました。精度的にも優れていたとします。名前を付けての保存でもないようです。精度的にも優れていたとします。名前を付けての保存でもないようです。Historyにあるものは、既に保存されています。精度が良いのであれば、それを学習・評価済みネットワークとして扱えばOKです。数値のことですか?■はい、その通りです。グラフの赤い点線を見ても良いです。PMありがとうございます。Historyにあるものは、既に保存されています。精度が良いのであれば、それを学習・評価済みネットワークとして扱えばOKです。その扱い方が分かっていません。■はい、その通りです。グラフの赤い点線を見ても良いです。AMmokoさんへコメントありがとうございます!>その扱い方が分かっていません。■学習・評価済みネットワークを使って、新たなデータで推論をする場合の手順です、1)新たなデータで評価データセットを作成し、NNCに登録します。2)学習・評価済みネットワークがあるプロジェクトを開いて、評価データセットを登録したものに入れ替えます。精度が一番良いなら、これをワンクリックします)。4)画面左上にあるEvaluationボタン「▷」を押します。Historyに沢山の学習結果がある場合の選別の仕方です。ERROR(赤い点線)が滑らかに0に近づくのが理想です。ERROR(赤い点線)の絶対値が明らかに下がっていないものは、わざわざ評価を実行するまでもなく、スキップすればOKです。AMすみません、迷っています。1)新たなデータで評価データセットを作成し、NNCに登録します。しないとエラーが出てしまいます。しないとエラーが出てしまいます。1にしなければなりません。小さ過ぎることを心配する必要はありません。Sizeがある程度の数字でないと学習が上手く進み難い場合がありますが、学習はもう完了していますので。探し出すのはかなり大変なのですがこれはどうにもならないのでしょうか?■これはしょうがないですね。精度の良かったものをメモっておけば、時間順に並んでいるので、見つけ出すのはそれほど大変ではないと思います。削除すると、次からはパッと見付けられます。完全にギブアップです。ここまでは良かったんですけどね。ありがとうございました。あっ、不適切な投稿でしたら削除くださいね。AMmokoさんへ>暫く休養します。ありがとうございました。■また、何か分からないことがありましたら、ご質問下さい。私の分かる範囲でお答えします。今後とも、よろしくお願いします。ありがとうございます。休養?も出来たので再開してみました。わらず」となった過去のパターンと同じなのを見つけたかったのです。そこには「上昇・下降・変わらず」となった結果はデータとして含まれてませんよね。15時間経っても終わりませんでした。GPUは要るのでしょうね。AMMOKOさんへここ数年日経平均は上昇トレンドに乗っていますので、絶対値を使うと、過去のデータが生かされなくて上手く学習ができないかもしれません。過去に10,000円から10,500円に+5%上がった時の終値、5日、25日、75日の各データを絶対値で学習していると、現在の20,000円を超える株価には適用できないと思います。前週終値を起点としての乖離率を使えば、絶対値が変化していても、過去のデータが生かせると思います。終値が+5%上がった時に、5日、25日、75日はそこから何%、どちらに乖離していたかを学習しますので、絶対値が20,000円を超えても適用できます。あと、15時間かかっても終わらないのは学習時のことでしょうか。学習時のことであれば、データが20行×4列と軽いので、マシンの能力の問題ではないように思います。学習時のグラフは、どんな形になっていますでしょうか。PMありがとうございます。そのようなこともあるのですね。気づきませんでした(汗;)なぜ絶対値を使ったかと言いますと、例えば2番底を打てば反転上昇する可能性はありますよね。株価でもそのチャートでも良いのですが、そのようなパターンを学習予測したかったのです。データを20行(20日間)をもの長期にしたのもその為なんです。15時間かかっても終わらないのは学習時のことです。学習時のグラフはたぶん普通だと思うのですがデータ数としは24,000ほどあります。それと何度かプログラム自体を削除しては再インストールしています。再インストールと言ってもフォルダ内に置くだけですし、削除はと言えばフォルダごと削除しています。PM可能であれが予測をしたいデータをどのように作るのかを教えてください。結果はまだ出てませんのでx:dataをs1.csv・k1.csv・b1.csvのどれかにすることも、y:labelを0・1・2のどれかにすることも出来ないと思うのです。AM中村さんコメントありがとうございます。実態に合わせておかないと正しく学習できません。なんと書いてあってもOKです。Consoleの仕様上、注意が必要な点があります。Consoleに登録します。「2」にしておいて下さい(2にしておかないと表示範囲が0,1だけになってしまいます)。学習済みのプロジェクトのValidationをこれと入れ替えて評価ボタンを押せば予測結果が出ます。今後とも、よろしくお願いします。「2」にしないと駄目なのですね。ありがとうございます。機会があり、この予測の一連の操作が自動で出来るのあればupしていただければと思います。すればリアルタイムでの活用も可能となりますので。(今週分だけのデータと評価ファイルは別途作るとして)ただ今のところPythonなどの言語もありませんし理解もしてませんがね。PM参考にさせて頂いております。基本的なところを教えて下さい。算出して、これを入力にして明日の終値の値動きを予測するのではないかと思うのですが、どうなんでしょうか。PM高橋さんコメントありがとうございます!もちろん、そういう形で予測をさせる方法もアリだと思います。様々なアプローチがあるはずですので、色々試してみるのが良いと思います。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。date*日本語が含まれない投稿は無視されますのでご注意ください。Consoleで指原莉乃をもっとディープラーンングRECOMMENDこちらの記事も人気です。一目惚れして、ディープラーニングを始めました。初心者の試行錯誤をブログにしています。