20/05/07 01:13:05 xfCZI1pp.net
>>67
楽譜見なくて弾けるんならソレいらないでしょ
70:オーバーテクナナシー
20/05/07 03:17:08.20 oFuQpFlH.net
>>69
それってAIが自動で弾いたところへめくってくれるやつの事だよね？
71:オーバーテクナナシー
20/05/08 02:52:52 LSUa2ZRk.net
そーだよ
72:オーバーテクナナシー
20/05/08 08:24:01 GCL5q41R.net
>>71
そこまでしか弾けなかったら？
普通練習してるとそうなりそうだよね？
73:オーバーテクナナシー
20/05/11 17:37:03 mevAOlZf.net
>>72
エレクトーンでも無ければ左足が開いてるだろ
フットスイッチで充分だ
74:オーバーテクナナシー
20/05/11 18:22:24 g47E5rKr.net
>>73
ドラムも。
エレクトーンでもドラムでも使えた方がユーザーが増えるから安く作れる。
75:オーバーテクナナシー
20/05/11 23:06:53 mevAOlZf.net
>>74
知るかボケ！ピアノの話しを勝手に改変すんな
76:オーバーテクナナシー
20/05/12 13:15:57 vcwxivTy.net
>>75
勝手にピアノの話なんてするな。ここではピアノなんて禁止
77:オーバーテクナナシー
20/05/12 13:38:11 S4+1cSQB.net
>>76
はあ？なんじゃハゲが！>>65に言えボケカス！
78:高卒工員
20/05/22 01:23:34.76 9e2b0o1s.net
俺も人工知能つくるわ
79:オーバーテクナナシー
20/05/25 12:10:08.43 SjDI5V16.net
さくらインターネット、Pythonを用いた機械学習講座を無償公開
URLﾘﾝｸ(blog.livedoor.jp)
80:オーバーテクナナシー
20/05/26 01:20:40.58 6pUkgyoq.net
>>78
つくれた？
81:オーバーテクナナシー
20/05/26 22:22:03 emCOWpfR.net
>>79
深層学習でなく機械学習か
根性あればマスターできるな
82:オーバーテクナナシー
20/05/27 11:20:20.33 q+UeG2Hg.net
>>81
根性を学習したい
83:オーバーテクナナシー
20/05/28 21:27:05.03 r+g+IpNd.net
根性というかコツコツやれるかっていうか
まあ、いい教科書に巡り会って
コツコツ書き写して上手く動くまでデバッグして
(いきなり教科書の付録のサンプルに頼らない。
どうしてもバグが無くならない時だけサンプルと自分のコードを
DFとかWinMergeで比較して、間違っている部分を書き直して実行する)
上手く動いたら、そのコードで重要な部分や意味の分かりにくい部分は
ちゃんとノートにメモしたり、印刷してノートに貼っておいたりする
ついでに、機械学習で使うテクニックや数学的バックグラウンドその他も
ちゃんとメモしておく
というと大変に思えるかもしれないけど、2ヶ月も頑張ればサポートベクトルマシンや
ランダムフォレストを使って80%台程度の精度でサンプルデータから目的のものを分離したり
まあ出来るようになるよ
コンスタントに9割、とかになってくると、深層学習じゃないと難しいかな
84:オーバーテクナナシー
20/05/29 15:12:40 WRJBryhy.net
スゴイねー生真面目なんだねー
オリジナルの自転車を設計したい！とかの気持ちが無いのに
自転車の再現開発をするなんて気力さえない
うーんなんだろう自分の場合壁やハードルがありすぎて
アルゴリズムの考えに至らない
根本的にプログラムってアイデアの塊なんだよねー
答えを見ても理解出来ないつらさ
知恵の輪が得意な人とそうで無い差をありありと感じちゃって
モチベーションが続かない
勉強し始めた当初はボチボチ趣味的なもんで良かったのに
それこそJavaアプレットとかがお気楽だったりしたけどハシゴ外されちゃったしなぁ
変数、関数、繰返し、分岐、の基本はもううんざり
そしてファイル入出力クラスや例外やAPIの応用でつまづいたまま今に至る
そもそもPythonで自分で何でも作れますレベルにないと
オフラインじゃ素人にはなにも出来ないorz
85:オーバーテクナナシー
20/08/02 14:41:15 n6hQDp1B.net
マウス操作でAIを作れるソニーの「Neural Network Console」、大規模な開発が可能な分散学習に対応
URLﾘﾝｸ(ledge.ai)
86:オーバーテクナナシー
20/08/02 14:44:25 n6hQDp1B.net
PFN、PyTorchユーザ向けに深層強化学習ライブラリ 「PFRL」を公開
URLﾘﾝｸ(ainow.ai)
87:オーバーテクナナシー
20/08/02 17:09:58 x0N2fkhS.net
>>86
URLﾘﾝｸ(github.com)
githubにアップロードされている
88:オーバーテクナナシー
20/08/24 10:04:34.24 H8T4oYMi.net
PyTorchはrtx2000番台では良かったが3000番台だとどうなるか
89:オーバーテクナナシー
20/09/12 16:33:41.08 zWuEWiLn.net
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法
URLﾘﾝｸ(qiita.com)