機械学習・AI - たぬきのはらのうち

NumPyだけで作る強化学習エージェント：Q学習を「コードから逆引き」で完全理解する実装ハンズオン

PyTorch不要！NumPyだけでQ学習エージェントをスクラッチ実装。ベルマン方程式・Qテーブル・ε-greedy戦略をコードと1対1で完全理解。RLHF理解にも直結する強化学習の本質を学ぶ実践ハンズオン。

GRU（Gated Recurrent Unit）を使った仮想通貨価格予測の実装ガイド。LSTMより速く・軽く・高精度なGRUの仕組みをゼロから解説し、BTC・ETH予測の実績データも紹介します。

強化学習（PPO・DQN・SAC）を使った仮想通貨トレードAIの実装を解説。カスタムGym環境の構築からstable-baselines3による学習まで、Pythonコードで段階的に説明します。

バックテスト成功でも本番失敗する原因を解説。ウォークフォワード検証・CPCVなどプロの検証手法と、自動売買システムへの統合・運用まで実装コード付きで完全解説。

LSTM・TFT・XGBoost・LightGBMを使った仮想通貨価格予測モデルの実装と精度比較を徹底解説。ウォークフォワード検証・アンサンブル学習・本番導入まで網羅した完全ガイド。

機械学習で仮想通貨価格を予測するシリーズ第1部。OHLCVデータの取得方法からデータ前処理パイプラインの構築、テクニカル指標の実装まで、Pythonコード付きで徹底解説します。

仮想通貨の自動売買システム構築に必須のバックテスト手法を徹底解説。過学習・ルックアヘッドバイアス・データリークの3大落とし穴を回避し、FreqtradeやVectorBTを使った実践的なML戦略の検証・統合手順を紹介します。

ProphetとLSTMを使った仮想通貨（BTC）価格予測モデルの構築方法を解説。実装コード付きでデータ取得・前処理から予測精度の評価まで、入門〜中級者向けにわかりやすく紹介します。

PythonとLSTM・XGBoostを使った仮想通貨価格予測の実践ガイド第1部。OHLCVデータの取得・前処理・テクニカル指標の計算方法をccxtとyfinanceで解説。機械学習モデル構築の土台を学ぶ。