Capitalico為替市場の時系列データ分析へのChainer 適用事例

J U N - YA N O R I M A T S UEngineer

http://alpaca.ai jnory@alpacadb.com2015/10/14 Chainer Meet Up

または、

我々はなぜ chainer のアップデートに 2 回失敗したか

自己紹介 

乗松潤矢 (Twitter: arrow_elpis, Github: jnory)

Alpaca (Engineer)

フリーランス

博士課程在学中（専門：自然言語処理 , 統計翻訳）

今日の肩書

1 行しか無い PR...

Entry Point

FX チャートにはパターンがある 

すべて同一カテゴリの事象 

パターン認識で検出したい

プログラミングなしでパターンを発見 

Chainer によるモデル学習 

入力： FX チャートの値

出力：学習時に指定したパターンっぽさ

Chainer pros. 

入力データを柔軟に変えられる

コンポーネントがミニマルコンパクト

バッチごとにデータを変えたりできるOn The Fly でデータ作成できる

定義ファイルが溢れたりしない

構造を変えて実験するのが簡単

某 Deep Learning フレームワークみたいに余計なことをしない

Chainer cons. 

バージョンアップで pickle ファイルの互換性が無くなった

コンバータを書いた

約 1.5 倍 (1.1 との比較 )Chainer 1.3 で遅くなった (?)

まとめ 

Chainer は使いやすくて便利

Chainer 1.3 への移行に 2 回失敗

1 回目：値に問題

2 回目：速度問題

PR#499 で解決か ?→ 確認出来次第 3 回目のトライ！！

バージョンアップでモデルファイルの互換性が崩れるのは問題