雑談。
結論は、色々知識が足りないから補強期間が必要。
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機械学習、ざっくり古典と直近、あと最新くらいの内容がある。
最近やってたのは古典で進捗率3割。
直近内容はコーディングしてた所をイメージしてて、まぁ妥協できる進捗。
最新は全く手を付けてない。
ネットサーフィンしてる感じ、思ったより勾配ブースティングが流行ってる。最後にここ踏んで直近の内容を終わりにして良さそう。
機械学習については、まぁ結構いい感じの進みだと思ってる。底辺大学生くらいの理解はあるんじゃない？
足りないのは使う先の知識だね。意外と。
業界スタンダード的な分析があるみたいで、それは知りたい。
今作ってるモデルを横展開する事自体、ちょっと謎があって
そんなモデルを比較する指標が曖昧では何にもならない訳ですよ。
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小数点の出力の二乗誤差って適切なの？みたいな話から色々考えてる内に手が止まり始めた。勉強期間が必要。
2単元くらいのモヤモヤなので、雑に18日足して、2/20くらいに整理付くと良いな～という感じ。
どう思って使ってるか知らんけど、スカラーは1次元ベクトルだし、1*1行列だし（ｒｙというノリがあるよね。unsqueezeを納得しました。
講義動画、行列を含む微分を「まぁそうなるよな～」と流していたけど、地味に特殊だよね。調べたら公式集とかあったわ。
この程度なら別に出来るんだけど、クオンツが～とか言われると数学レベルが不安になってくる。不安というか、まぁ無理だね。出来ません。
回避して出口まで行きて～。数学の分野大体好きだけど確率論だけトラウマがあってちゃんとしたうつ病になる。代わってくれ～～。
他は、元も子もないけど、俺が思ってる程度でパフォーマンスが楽に出るなら、単純なテクニカルも実は使えるかもしれない。
指標を一々テストして使ってる個人投資家がどれだけ居るの？と言われると微妙だけど、それさえ適切にやれば、こんな苦労しなくても（ｒｙ
単純さで言えば、線形回帰がそもそも高性能。ブラックボックスなのが嫌～的な話、巡り巡って、いやーそこまで。
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しばらく読んでるだけになりそうという話でした。
序の序が難しそうだよねぇ。俺の命もここまでか・・・。
