【統計分析】機械学習・データマイニング8

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380:デフォルトの名無しさん
 16/06/28 08:09:52.98 Mf2dw17e.net
>>366 
経済学者はなくならないよ～ 
顧客の要望にあったもっともらしい理論を考えるのが経済学者の仕事

381:デフォルトの名無しさん
 16/06/28 09:41:24.20 nroNUt7P.net
>>370 
物差発明してどうすんだ、馬鹿なの？

382:デフォルトの名無しさん
 16/06/28 09:46:39.06 nroNUt7P.net
>>365 
プログレか

383:デフォルトの名無しさん
 16/06/28 10:19:48.75 eL0ersFv.net
災害のたびに嬉しそうに「自衛隊は支援してる！」とか言ってるけどさ 
現実は住民にウザがられて「邪魔だから来るな」って言われてるんだよな 
http://i.imgur.com/mPppJZc.jpg

384:デフォルトの名無しさん
 16/06/28 10:53:51.85 tbai2mxL.net
第2回 「機械学習の理論的側面」（第2回産総研人工知能セミナー） 
講師：早稲田大学 先進理工学研究科 園田 翔 
「ニューラルネットの積分表現理論」 
https://unit.aist.go.jp/airc/seminar/seminar.ja.html#seminar_02 
＞ディープラーニングの活躍が目覚ましい。一方で、理論的にはっきりと分かっていることは少ない。 
＞例えば、ニューラルネットの内部ではどのように情報が表現されているのか。 
＞ニューラルネットは一層でも万能なのに、なぜディープなのか。 
ニューラルネットの 積分表現理論 
https://unit.aist.go.jp/airc/docs/seminar02-sonoda.pdf

どこまで人間の脳に 迫れるか？　期待が高まる人工知能技術「ディープラーニング」 
https://www.nttcom.co.jp/tera/tera58/pdf/p02_06.pdf　の最後。 
株式会社Preferred Infrastructureのリサーチャー、得居誠也氏 
＞ディープラーニングの仕組みは、いまだブラックボックスです」という得居氏の説明がまさにこの技術を象徴している。 
＞すでに実装も始まっていることから、「こういう理論に基づきこういう仕組みであると説明できて当然」と考えられがちだ。 
＞しかし、ディープラーニングの仕組みを説明するには、人間の脳神経の仕組みを解明するのに近い困難さがあるともいわれる。

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