i-SUPPORTER

個人投資家向け資産運用ソフトの紹介

  • ホーム
  • i-SUPPORTERとは?
  • i-SUPPORTERの特徴
  • i-SUPPORTERの内容
    • プレゼン資料
    • 効率的フロンティア
    • リスク許容度
    • BLACK-LITTERMAN MODEL
    • アウトプット画面
  • AIの普及
    • 音声データ活用ソリューション
    • Personality Insights
  • 金融工学
    • 統計学
    • 経済学
    • 個人投資家
    • BLMモデル
    • PYTHON
    • PYTHONで学ぶ機会学習
    • PYTHONで学ぶ機会学習入門
  • Q&A
  • メニュー

メニュー

  • i-SUPPORTER
  • i-SUPPORTERの内容
  • i-SUPPORTERの特徴
  • PYTHONで学ぶ機会学習入門
  • アウトプット画面
  • プレゼン資料
  • メニュー
  • リスク許容度
  • 個人投資家
  • 効率的フロンティア
  • 経済学
  • 統計学
  • 金融工学
  • 音声データ活用ソリューション
  • AIの普及
  • BLACK-LITTERMAN MODEL
  • BLMモデル
  • PYTHON
  • PYTHONで学ぶ機会学習
  • Personality Insights
  • Q&A
  • その他

    • すうがくぶんか
    • シンギュラリティ―
    • モデルの進化
    • ヤフーファイナンス
    • 個人投資家が株式市場で勝てない本当の理由
    • 囲碁の謎
    • 大阪取引所
    • 日新ビジネス開発
    • 日本個人投資家育成協会
    • 日本投資顧問業協会
    • 日本証券業協会
    • 日本銀行
    • 東京証券取引所
    • 株価予測(グーグル)
    • 機械学習のための数学
    • 金融庁
  • 動画

    • アルファ碁(動画)
    • ロボット制御(動画)
    • 多層パーセプトロン関数近似(動画)
    • 多層パーセプトロン(動画)
    • 宮崎・川上(動画)
    • 機会学習パーセプトロン(動画)
    • 機会学習MATLAB(動画)
    • 画像分類(Youtube)
    • 畳み込みニューラルネット(動画)
    • 畳み込み(動画)
    • SVM(youtube)
    • SVM(動画)
  • 可視化

    • CNN構造(可視化)
    • CNN(可視化)
    • k-means(可視化)
    • MLDEMOS(可視化)
    • オートエンコーダ(可視化)
    • カーネルトリック(可視化)
    • ギブスサンプリング(可視化)
    • ディープラーニング文字認識(可視化)
    • ニューラルネットワーク(可視化)
    • ニューラルネット(可視化)
    • ニューラルネット(可視化)
    • ハミルトニアンモンテカルロ(可視化)
    • バックプロパゲーション(可視化)
    • パラメトリック推定(可視化)
    • パーセプトロン(可視化)
    • ブラウン運動(可視化)
    • ブラウン運動2(可視化)
    • ホップフィールドネットワーク(可視化)
    • リッジ回帰(可視化)
    • ロジスティック回帰(可視化)
    • 主成分分析(可視化)
    • 人工知能(可視化)
    • 固有ベクトル(可視化)
    • 固有値(可視化)
    • 尤度(可視化)
    • 指数関数・対数関数(可視化)
    • 最尤法(可視化)
    • 最急降下法(可視化)
    • 混合ディレクレ分布(可視化)
    • 確率的勾配降下法(可視化)
    • 確率的勾配降下法2(可視化)
    • 確率的勾配降下法3(可視化)
    • 逆畳み込みネットワーク(可視化)
    • EMアルゴリズム(可視化)
    • SVMソフトマージン(可視化)
    • SVMハードマージン(可視化)
  • 機械学習

    • クラスタリング(k平均法)
    • ツイッター分析
    • テキストマイニングツール(サンプル)
    • テンソルフロー
    • ディープマインド
    • ディープマインド(ブロック)
    • ディープラーニング(スライド)
    • フィッシャーの判別分析
    • 手書き文字判別(cheiner)
    • 機会学習(アニメーション)
    • 確率的勾配降下法
    • BLM(PYTHONでの実装)
  • 解説

    • ANACOND(インストール法)
    • IPYTHON(解説)
    • JUPYTER(解説)
    • matplotlib(解説)
    • NUMPY(解説)
    • pandas(解説)
    • Personality Insights(解説)
    • PYTHON機械学習プログラミング(ダウンロード)
    • SCIPY(解説)
    • SCIPY(解説)
    • SYMPY(解説)
  • お知らせ

    i-SUPPORTERは、個人投資家の資産運用を高度化するツールです。ご興味のある方は、是非、ご連絡ください。
  • 日新ビジネス開発(株)

    日新ビジネス開発(株)

    <事務所>
    〒103-0025
    東京都中央区日本橋茅場町1丁目6番16号 K・Kビル
    TEL: 03-5651-0810/ 03-3660-8930
    FAX: 03-5651-0820

    <アクセス>
    地下鉄 茅場町駅 9番出口 徒歩2分
    地下鉄 日本橋駅 D1番出口 徒歩3分
    ⇒地図は上記

  • 地図

  • メニュー

    • ホーム
    • i-SUPPORTERとは?
    • i-SUPPORTERの特徴
    • i-SUPPORTERの内容
      • プレゼン資料
      • 効率的フロンティア
      • リスク許容度
      • BLACK-LITTERMAN MODEL
      • アウトプット画面
    • AIの普及
      • 音声データ活用ソリューション
      • Personality Insights
    • 金融工学
      • 統計学
      • 経済学
      • 個人投資家
      • BLMモデル
      • PYTHON
      • PYTHONで学ぶ機会学習
      • PYTHONで学ぶ機会学習入門
    • Q&A
    • メニュー
  • カレンダー

    2025年5月
    月 火 水 木 金 土 日
         
     1234
    567891011
    12131415161718
    19202122232425
    262728293031  
All rights reserved © i-SUPPORTER Powered by WordPress i-SUPPORTER © 2025 Seos Business by Seos