18/03/18 20:25:35.64 wcHbtq9YM.net
機械学習は単なる統計学の
発展した形っていうのが実情だろよ
51:デフォルトの名無しさん
18/03/18 20:54:40.4
52:1 ID:jXLtcn7V0.net
53:デフォルトの名無しさん
18/03/19 01:05:14.03 bZ1Z4b9R0.net
>>49
ただの関数だよ
54:デフォルトの名無しさん
18/03/20 01:09:02.54 sBbyuGe5d.net
URLﾘﾝｸ(carview.yahoo.co.jp)
55:デフォルトの名無しさん
18/03/21 12:34:12.52 j/QQ0QlSd.net
『ゼロから作るディープラーニング』のアマゾンレビューを久々に見たが
低評価が目立ってるな…。
あとゼロから作る自然言語処理をテーマにした続編が出るそうだ。
56:デフォルトの名無しさん
18/03/21 14:59:01.02 vW26zw4X0.net
あれは良書だと思ったけど
ハードルを低くしたから変なのが評価しているのかも
57:デフォルトの名無しさん
18/03/22 05:08:45.74 qumB2Ztga.net
個々人のレベルに関係するのかも
58:デフォルトの名無しさん
18/03/22 09:06:55.85 SrzAL1b2M.net
あーRNN(LSTN)方向にいくんか
kerasでDNNとZQNがよかったな
59:デフォルトの名無しさん
18/03/22 09:42:30.23 FQ3BgjEGd.net
LSTN www
60:デフォルトの名無しさん
18/03/22 21:08:47.38 cnz2cRXH0.net
イクッ
61:デフォルトの名無しさん
18/03/24 10:30:31.49 5hh+Vua5F.net
インターフェース 2018年5月号 買った人 or 見た人 いる？
62:デフォルトの名無しさん
18/03/24 12:36:19.44 rGiTAOMN0.net
トラ技３月号のほうが良かった
63:デフォルトの名無しさん
18/03/25 16:08:28.88 bspgPbek0.net
学習用作成したデータの標準化って、要素単位でやるんですよね
配列全体をひとまとめに標準化するんじゃなくて
64:デフォルトの名無しさん
18/03/25 16:13:30.28 4SsxCrvm0.net
要素って次元のこと？
65:デフォルトの名無しさん
18/03/25 16:14:02.86 QFVplulh0.net
日本語でおk
66:デフォルトの名無しさん
18/03/25 16:31:41.77 bspgPbek0.net
次元です(体重、身長、性別(ダミー))とあった場合
体重は体重だけで標準化、身長は身長だけで標準化、ダミーはそのまま
に加工すればいいという感じでしょうか
67:デフォルトの名無しさん
18/03/25 16:44:47.42 qleen6XJF.net
計算は要素単位だろうけど標準化は配列全体をひとまとめに扱わないと無理じゃね
68:デフォルトの名無しさん
18/03/25 20:18:01.15 3v6ghT+4a.net
いや～あくまで次元単位（変数単位）ですよー
69:デフォルトの名無しさん
18/03/26 20:27:20.58 9htnWUkpa.net
黒木玄 Gen Kuroki
‏ @genkuroki
#統計 #Julia言語
#機械学習 の話を調べると、過学習を防ぐために「適当なところで最適化過程を止める」のような「極めて怪しいこと」(笑)をやっているようです。
その「極めて怪しいこと」(笑)の様子を単純なモデルで見てみたかったので、動画を作ってみました。
添付動画は n=64, d=3 の場合
URLﾘﾝｸ(twitter.com)
#統計 #Julia言語 動画1つ当たりの作成時間は約12秒です。
URLﾘﾝｸ(gist.github.com) …
URLﾘﾝｸ(nbviewer.jupyter.org) …
70:デフォルトの名無しさん
18/03/26 20:40:56.60 dvRuSlEv0.net
>>67
過学習なんて、倒立振子の時代から問題になっていましたよ‥別に新しい話題ではないね‥
71:デフォルトの名無しさん
18/03/26 21:57:36.14 2HAlF+xdd.net
>>67
宣伝乙
72:デフォルトの名無しさん
18/03/27 01:12:23.82 SHtV2WZua.net
＞
73:動画1つ当たりの作成時間は約12秒です。 頭に浮かんでから12秒なら凄いけど
74:デフォルトの名無しさん
18/03/27 07:23:23.92 zMfQcIpl0.net
wikipediaも自分で書いてそう
75:デフォルトの名無しさん
18/03/27 07:33:06.76 vV8EuPhZa.net
機械学習における過学習は、機械学習が出てきたときからあるし。
過学習として考えれば別にこの50年で出てきた話題でもない。
スゲー昔からの話
76:デフォルトの名無しさん
18/03/27 12:13:00.65 XjZTtEz8H.net
overfittingの歴史ってどこから始まってるの？
77:デフォルトの名無しさん
18/03/27 15:38:59.24 BLvAxK3CM.net
坊やがまだﾊﾟﾊﾟの金玉の中で尻尾振って泳いでいた頃からさ
78:デフォルトの名無しさん
18/03/28 13:18:47.89 YfKkqZvWF.net
カスゴミの異常なまでの噛みつき方は過学習の結果かもしれんぬ
79:デフォルトの名無しさん
18/03/29 13:29:13.57 cPq2jgG9M.net
過学習さけるなら
ワイはベイズを使う
80:デフォルトの名無しさん
18/03/29 14:15:51.54 6IJhuxisM.net
事前確率なんてキンモー☆
81:デフォルトの名無しさん
18/03/29 15:53:16.31 M9j0gO7nH.net
ベイズだと過学習しないんですかあ？
82:デフォルトの名無しさん
18/03/30 16:26:12.89 INvk5tIRM.net
ところでお前ら仕事は？
83:デフォルトの名無しさん
18/03/30 16:40:46.51 TqB3XhjJM.net
コンピューターがかってに稼いでいるよぉ
84:デフォルトの名無しさん
18/03/30 16:55:31.69 8JSWoqgK0.net
掲示板の監視
85:デフォルトの名無しさん
18/03/30 16:57:22.08 vGjWItk4d.net
>>79
会社の創立記念日
86:デフォルトの名無しさん
18/03/30 17:57:13.08 +OinyeqNa.net
特定した
87:デフォルトの名無しさん
18/03/31 04:34:59.46 5Kw33orU0.net
attentionってどうやって実装するの？
88:デフォルトの名無しさん
18/04/01 22:08:55.92 gioDH3vR0.net
最近のディープラーニング本で良いのは出たかな？
89:デフォルトの名無しさん
18/04/02 09:23:48.39 gNr1qMY00.net
単位が取れるディープラーニング
90:デフォルトの名無しさん
18/04/02 09:57:41.70 PCwWmODIa.net
>>86
それぐらいディープラーニング普及してるかな？
まあど素人の俺がtensoflowやchainerやkerasいじっているんだから結構普及しているのもな？
91:デフォルトの名無しさん
18/04/02 12:21:50.78 tL37NPbv0.net
すぐわかるディープラーニング
92:デフォルトの名無しさん
18/04/03 00:51:21.63 CRrW/qfN0.net
「天才」年収１億円で採用 ゾゾ、先端技術の人材募集
URLﾘﾝｸ(www.sankeibiz.jp)
ＡＩやビッグデータ処理、ロボット工学といった技術系を中心に、博士号取得者、研究員などから
年収１千万～１億円の「天才」枠は最大７人。年収４００万～１千万円の「逸材」枠は最大５０人
ゾゾの社長ってこの前62億円の絵画を買った人
93:デフォルトの名無しさん
18/04/03 00:59:11.27 cU9BUIMsa.net
博士号取得者、研究員などから
94:デフォルトの名無しさん
18/04/03 02:26:45.62 GysVjd9F0.net
逸材が400万かよ。相場だぞ
95:デフォルトの名無しさん
18/04/03 07:04:18.68 a4DGjJqz0.net
ちょっと前に
DeNaが儲かっているからってそこに就職するような層が
飛びつくんだろうな
96:デフォルトの名無しさん
18/04/03 07:05:13.70 cdxCZMeAa.net
逸材程度で調子に乗るなってことだろ
97:デフォルトの名無しさん
18/04/03 07:26:23.24 6nr8Epyua.net
>>92
新興のIT企業の場合そもそも永久就職する前提で就職しない
数年で成果上げて次の職場に進むか起業すればいいから就職先は今さえ儲かっていれば特に問題ない
98:デフォルトの名無しさん
18/04/05 02:10:59.76 KAa2PFgc0.net
機械学習がいくら人工知能だと持て囃されても
結局は全部誤差関数を最小化してるだけでベイズ推定とか線形回帰から進化してないんだよな
99:デフォルトの名無しさん
18/04/05 05:12:40.32 TBCPPalh0.net
死ね
100:デフォルトの名無しさん
18/04/05 06:32:01.76 hC/Gk2bSa.net
まあ、機械学習が人工知能というわけじゃないわな。
機械学習を利用して人工知能を作ったというだけで、人工無能もつくれる。
101:デフォルトの名無しさん
18/04/05 07:01:28.26 GMtlEzTYM.net
ディープラーニングよりも
線形関数のほうで解決出来るケースが
多い気がするのはワイだけ？
102:デフォルトの名無しさん
18/04/05 07:04:43.86 KAa2PFgc0.net
問題設定によるとしか
画像音声自然言語は無理じゃね
103:デフォルトの名無しさん
18/04/05 13:26:28.48 ioRu1YAR0.net
>>98
だいたいはそう
しかし事例はまれだか重要なレアケースを拾えなくなる
104:デフォルトの名無しさん
18/04/05 14:25:59.64 ixGsU3Y+a.net
線形にした方が楽は楽だけどね
105:デフォルトの名無しさん
18/04/06 12:45:26.20 sTfZcU1YF.net
>>98
モデリングと評価関数が勝負だと思う
106:デフォルトの名無しさん
18/04/06 16:06:04.98 j6pN+emAa.net
>>98
>線形関数のほうで解決出来るケースが多い気が
結果の良し悪しを度外視してみた場合には
扱いも作りも楽だから適用しやすいのでそれは言えるだろう
同じことから汎用性を考えればそういえると思う。
良い結果を求めたいという話（今回はそう書かれていない）になると
話は異なるが、今回は人が線形でという前提になっているので。
もし、計算のアルゴリズム自体をAIが自動的に作成してくれると
なった時には、違うでしょうね。
107:デフォルトの名無しさん
18/04/07 09:22:02.22 0BcR5Isf0.net
AmazonML(Amazon Machine Learning)を使っている人いますか？
108:デフォルトの名無しさん
18/04/07 10:56:03.90 SrnxjvJ5M.net
おりますん
109:デフォルトの名無しさん
18/04/07 11:05:10.37 ovt19Khf0.net
プライム会員ですが何か？
110:デフォルトの名無しさん
18/04/07 12:41:07.41 0BcR5Isf0.net
使用している方がおられるということなので
ぜひ可能な範囲で教えてください
チュートリアルにモデル構築についてあまり書かれていないのですが
AmazonMLは
・モデル選択不要（最適モデルをAMLから提案）なのでしょうか？
・リアルタイム処理、バッチ処理というのがありますがオンライン学習（逐次学習）にも対応可能でしょうか
・ローカルでRやPythonその他を使った機械学習に比べて使用感はどうでしょうか
・どのような用途で利用しているか（実務 or 学習）
111:デフォルトの名無しさん
18/04/08 23:43:29.20 heOZ9M9MM.net
ワイの美人と評判の妹も
AmazonMLに興味あるみたいだから
答えて欲しいだ
112:デフォルトの名無しさん
18/04/09 00:42:26.88 Cpp6LEO80.net
豊登劇似の妹がナンだって？
113:デフォルトの名無しさん
18/04/09 08:42:46.61 Vi3qrK/c0.net
これって自前のデータをkaggleにアップロードして分析可能ということかな
しかもタダで
グーグルさんどんだけ太っ腹なんだと
URLﾘﾝｸ(blog.kaggle.com)
114:デフォルトの名無しさん
18/04/09 09:18:12.06 6oq5KqBi0.net
アマゾンのことは荒れ草に聞け
115:デフォルトの名無しさん
18/04/10 16:46:27.07 hrbxCJ/r0.net
卒論で１年かけてディープラーニングやることになったんですが
テーマをもらっただけで何から手付けていいかもわからない状態です
入力ベクトルあたえたら出力ベクトル出す予測器があって
出力ベクトルに対して誤差とかスコアを設定すると
予測器の中身の関数がかわっていくみたいな？認識であってますか？
JavaかＣしかかけないのでその２つでサンプルコードがあったりしませんか？
pythonでデータをつくってライブラリにおくるだけみたいなコードはよくみるんですが
中身の部分の実装が知りたいです
あと何に応用できるかがよくわかってなくて
とりあえず教師無し学習でネット上の文章から知識獲得して勝手にしゃべるようなＡＩを作るか
教師あり学習の例として何かパズルゲームをとくようなＡＩを１年かけてつくりたいなーとなんとなく思っています
たとえばゲームをディープラーニングでとかせようと思ったら
ある局面を入力にして出力にはとりうる行動パターンを設定する感じになるんですか？
最終的にとけた場合にしか評価ができないんですけどどういう風に誤差やスコアを設定すればいいんでしょうか
長文になってしまってすいません
参考になるサイトとかがあれば教えていただけるとうれしいです
116:デフォルトの名無しさん
18/04/10 16:58:34.58 La3PY+dCF.net
実装をCとかJavaで造る(車輪の再発明)のが目的なの？
それとも応用する研究？
117:デフォルトの名無しさん
18/04/10 17:33:32.31 moady95aF.net
C言語で書かれてるライブラリならdarknetがあるけど、実装が目的なの？
応用にしてもどういうアプリケーションができるか教授と相談した方がいいよ
118:デフォルトの名無しさん
18/04/10 17:51:50.43 hrbxCJ/r0.net
>>113,114
卒研なのでそのへんも自分できめていいんだと思いますけど
最悪ライブラリにデータ流し込んでグラフ描いて適当な考察のせておわりでもいいんですけど
１年あるしプログラムかくのがすきなのでできれば中身をかいて理解したいなーと思ってます
119:デフォルトの名無しさん
18/04/10 17:53:59.89 9QoCk6hTd.net
ディープラーニングをやるだけじゃ何もテーマ決まってないのと同じだよ
120:デフォルトの名無しさん
18/04/10 18:00:43.24 KJmepPqW0.net
ライブラリの中身知りたいならゼロから作るdeep learningがCNNまでをライブラリ無しで実装しているのでオススメ
MLやってる絶対に研究室ならあるだろう
強化学習は結果をもとにそれまでの手の評価を行うから最初モンテカルロになるのは仕方ない
alphagoも同じようにランダムに打って結果から評価してるのは同じだけど
評価関数をあらかじめプロの棋譜で学習してるから途中の手筋である程度の収束させてる
121:デフォルトの名無しさん
18/04/10 18:15:43.27 hrbxCJ/r0.net
>>116
画像認識とチャットボットとゲームＡＩあたりがいまうまくいってるみたいで
何かサンプルプログラムできたらなーってぐらいです
ちょっとゲームＡＩに応用するならどうなるのかなって考えてるところで
入力の与え方は分かるんですけど
出力と誤差の設定の仕方がわからなくて…
たとえばマインスイーパーをとかせるとかだったら
盤面情報を入力ベクトルにして 出力に開くマス「Ｘ，Ｙ」とかを設定すればいいんでしょうか？
その場合フィードバック誤差は爆弾をふんだ時点で-1 クリアまでいったら１とかにすればいいんでしょうか？
プログラムで誤差の逆伝播でニューロン関数のチューニングを実装すれば
利用者は入力出力誤差のエンコードだけやれば
あとニューロンの関数チューニングは勝手にやってくれていつのまにかＡＩができてるって感じになるはずなんですよね？
>>117
ありがとうございます
書籍なんですね
4000円もするの手が出ないので研究室にないか明日みてみます
なければ図書館さがしてみます
122:デフォルトの名無しさん
18/04/10 18
123::16:15.47 ID:/0MVXGJYH.net
124:デフォルトの名無しさん
18/04/10 18:18:09.78 hrbxCJ/r0.net
ごめんなさい
やっぱりちょっと１週間程度できまったテーマでいきなり質問できるレベルじゃなかったかも
数ヶ月ほど勉強してからでなおしてきます
レベル低い質問してすいませんでした
125:デフォルトの名無しさん
18/04/10 18:22:48.64 11DxGTe30.net
ゲームのAIはA*アルゴリズムとか習うんじゃね
テーマとしてディープラーニングが与えられるんなら、これまでに機械学習とか人工知能の授業があったろうに、いろいろ設定がおかしいよ
126:デフォルトの名無しさん
18/04/10 18:44:00.03 hrbxCJ/r0.net
A＊って将棋とか相手のいるゼロサム対戦ゲームで枝狩りする探索アルゴリズムじゃないです？
もちろんルールをコーダーが理解して最適なプログラムくめば一瞬ですけどＡＩっていうんですか？
ルールを直接コーディングせずにクリアできたかできないかって情報だけで
勝手にルールを理解してとけるようになるってのが機械学習だと思ってました
マインスイーパーを例に出したのは知ってる中ではそこそこお手ごろだったからなので
ディープである必要はないかもしれないです
127:デフォルトの名無しさん
18/04/10 18:54:11.42 9HXtDByf0.net
>>112
＞＞入力ベクトルあたえたら出力ベクトル出す予測器があって
出力ベクトルに対して誤差とかスコアを設定すると
予測器の中身の関数がかわっていくみたいな？認識であってますか？
いんじゃね
128:デフォルトの名無しさん
18/04/10 18:56:43.41 9QoCk6hTd.net
ゲームAIは全然詳しくないから全然アドバイスできないけど
Deep Q Networkとか流行りすぎてqiitaにまとめられた記事大量にあるからそれ読んでみたら？
強化学習は使うだけならkeras-rlとかchainer-rlみたいな超便利なライブラリもあるから
129:デフォルトの名無しさん
18/04/10 19:24:29.08 P62ZV9Ehd.net
今どきchainer ってw
130:デフォルトの名無しさん
18/04/10 20:23:18.13 Fy6S2ipf0.net
卒研の後書き
2chのみなさんに感謝いたします（笑）
131:デフォルトの名無しさん
18/04/10 21:52:24.66 9HXtDByf0.net
かつていたが
わざわざ大学入り直してまでやる内容じゃないな
132:デフォルトの名無しさん
18/04/11 01:16:43.90 5V3NvSPIa.net
>>118
上手く行くのが判ってるのをやっても価値がない論文
133:デフォルトの名無しさん
18/04/11 05:21:58.71 jfPKheqL0.net
以下はアルゴリズム
ダイクストラ法と、その派生のA*
グラフ/ネットワーク理論系の、NetworkX
計算時間が何百億年も掛かるのが、数秒で解けた
「おねえさんの問題」で有名な、
湊真一の超高速グラフ列挙アルゴリズム ZDD
134:デフォルトの名無しさん
18/04/11 06:49:35.77 ES2IIxjU0.net
なんだかんだ言ってちゃんとアドバイスしてくれるのなお前ら
ツンデレかよw
135:デフォルトの名無しさん
18/04/11 07:41:24.31 5RlOHkDT0.net
卒研のテーマ与えてやれよ
136:デフォルトの名無しさん
18/04/11 09:10:31.26 XiDSYsJQH.net
パーソンオブインタレストに学ぶAI攻撃型AIの設計と実装
137:デフォルトの名無しさん
18/04/11 09:46:17.59 g6iE9sig0.net
パーソンオブインタレスト面白かった。もう終わったかな
138:デフォルトの名無しさん
18/04/11 22:33:39.26 IkpyBl2P0.net
盤面入力に負値を使うと活性化関数でハマるからおすすめしない
囲碁やオセロなら入力盤面を2枚以上にして、白と黒を別々の盤面の0/1で入力するのが定番だと思う
学習中のAIは重複打ちをすることもあるから、さらに打てる場所用の入力盤面を追加したり
特定の場所に注目する様な盤面を足すこともあると思う
計算処理の実装よりも、モデルやパラメータの作り直しの方が大変かもしれない
139:デフォルトの名無しさん
18/04/12 00:27:59.18 60CgfxYI0.net
評価関数の最大化とかではなく少ない計算量で学習させて正解に辿り着くようなアプローチってどっかにないのかな
140:デフォルトの名無しさん
18/04/12 08:57:56.93 lwgC5/jF0.net
今まで散々あった
141:デフォルトの名無しさん
18/04/12 18:56:33.45 9og11/aSd.net
機械学習で、おっぱい触らせてとかエロい口説き実装出来ますか？
142:デフォルトの名無しさん
18/04/12 19:38:07.95 4odEe1Tq0.net
>>137
＞口説き
これはその方法論を知りたいですねえ
143:デフォルトの名無しさん
18/04/12 20:29:50.74 2UYiGBbD0.net
物理的に金塊とか見せびらかした方が良さそう
144:デフォルトの名無しさん
18/04/13 01:25:28.94 tBmigmZW0.net
>>クソニン
145:デフォルトの名無しさん
18/04/13 02:58:25.25 4E3ZJNs70.net
>>137
そのGPUパワーでビットコイン採掘した方が口説ける確率上がると思うw
146:デフォルトの名無しさん
18/04/17 04:00:15.15 QMWYQNUea.net
日経ソフトウェアが別冊付録付きでpython機械学習特集になっとった
147:デフォルトの名無しさん
18/04/18 00:35:10.91 a0yVtJaUa.net
＞＞141
そういえば、2020年待たずに、ビットコインに絡む電気消費量が
全米の電気消費量を越しちゃうんだって。
ビットコイン無理そうね。
148:デフォルトの名無しさん
18/04/18 00:47:16.95 lRwbg5zIa.net
ほとんどがエアコン代でさ
ロシアみたいな極地の勝利
149:デフォルトの名無しさん
18/04/18 00:55:40.56 Dd4x2HVr0.net
量子ドット型コンピュータがあれば一瞬でできる
150:デフォルトの名無しさん
18/04/18 04:07:18.73 f/lgca7y0.net
仮装通貨はいずれ規制されそうな予感
151:デフォルトの名無しさん
18/04/18 05:51:00.22 wynP20yTa.net
>>146
恐慌来そう。
152:デフォルトの名無しさん
18/04/23 22:44:58.44 vizp7oCf0.net
>>147
空売りしようぜ
153:デフォルトの名無しさん
18/04/24 13:39:16.09 3aoQObwR0.net
jupyter labとnotebookどっも括弧やクォーテーションの補完が効かないんだけどデフォ？
それともなんかおかしい？
154:デフォルトの名無しさん
18/04/24 14:45:08.11 QI4dBYy7F.net
まるちんこ
155:デフォルトの名無しさん
18/05/04 01:59:14.34 hfkNfFZ10.net
大学の社会学部で以下のような刷り込みをされた。すなわち、人間関係を非常に重視し、なんでも彼らの中で相談したうえで自身の判断を下すような輩は「他人志向型」で「内面志向型」に比べて程度の低い人間だと。
しかし弱学習器アンサンブルを手中にしている前者の方が正しい判断を下せるのでは？
156:デフォルトの名無しさん
18/05/04 02:16:20.57 bK3Gh0RP0.net
知らんがな
157:デフォルトの名無しさん
18/05/04 02:34:10.65 9i+OMC2Ta.net
前者はAIでも可能
後者が出来るのは人類と宇宙人だけ
158:デフォルトの名無しさん
18/05/04 03:04:42.90 aUVy4DgX0.net
ちんちんシュッシュ
159:デフォルトの名無しさん
18/05/04 14:26:05.44 KcBJq3t70.net
某中堅の監査法人に勤めていて、1年ほど前から、人工知能を使った業務の自動化を検討して、
私もそのメンバーに選ばれましたが、私も含め周りの人間も手探り状態です。
大学は商学部出身なので、高校数学からやり直し、大学の線形代数、微分積分、確率
とやってきて、今、統計学(学士以上、修士未満、測度論の手前まで)を一通り学び終わったところです。
資格でいうと、統計検定準1級合格レベル(来月受験予定)、品質管理検定1級、アクチュアリー一次試験・数学合格。
ここまでだと、大学のカ�
160:潟Lュラムや資格試験の出題範囲に沿って勉強していけばよかったのですが、 このあと、機械学習・データマイニングへと進んでいくには、どういうカリキュラムを組んで良いか途方に暮れています。 何か道しるべになるようなサイトやアドバイスを頂けないでしょうか？
161:デフォルトの名無しさん
18/05/04 14:38:42.92 6UZD6yO4a.net
仕事に就けよ
162:デフォルトの名無しさん
18/05/04 15:29:34.02 Xs/3uOHs0.net
頭悪い
163:デフォルトの名無しさん
18/05/04 15:32:47.26 UrowMpykp.net
機械学習なんか数学わからなくても適当にライブラリ突っ込めばなんとかなるだろ
164:デフォルトの名無しさん
18/05/04 15:40:19.58 gcrbzhuS0.net
結局実務に活かしたいの？機械学習を学びたいんの？
165:デフォルトの名無しさん
18/05/04 15:51:29.33 KcBJq3t70.net
>>158-159
着地点は実装ですが、前提として理論はしっかり学んでいきたいと考えています。
以前にも、コンサルティング会社とシステム会社にオブザーバーをお願いして、
内外のツールの選定作業をしましたが、どれも実務上使い物になるものはありませんでした。
166:デフォルトの名無しさん
18/05/04 16:36:19.06 7Lir60Yr0.net
お前が作ったやつが実用になるとおもってるのか（苦笑）
167:デフォルトの名無しさん
18/05/04 18:51:16.04 bK3Gh0RP0.net
業務の自動化に費やした時間＞通常業務時間
となるのが目に見えてるな。
内部の人間しか細かい要求に答えられないと思われるが、システムの継続と保守を考えたら外注するのがコスト的にベストだよ。
需要に合ったものが出来ないのなら、コミュニケーション不足と考えたほうがよい。
168:デフォルトの名無しさん
18/05/04 19:29:00.82 CiEZteI50.net
>>160
もう、自分たちで作るしかないな
理論からしっかり組み立てて
試行錯誤の後、３年くらいで使い物になるものが出来るんじゃね？
169:デフォルトの名無しさん
18/05/04 20:11:29.97 aUVy4DgX0.net
専用にプログラマ雇ったほうがいいのでは？
本業とひっくり返りそうだ
170:デフォルトの名無しさん
18/05/04 23:23:35.05 LjKjJrNYd.net
システムの継続と保守ってとこが、無限に金吸い込まれて行くブラックホールになるんだよな。
171:デフォルトの名無しさん
18/05/04 23:58:23.94 KcBJq3t70.net
コメントありがとうございます。
内製か外注かという点については、内部でも会議が重ねられましたが、
情報漏洩防止、株主代表訴訟対策、ノウハウの蓄積、コンサル業務への将来的発展性など
もろもろの諸事情を勘案して情報戦略として、内製ということで決まりました。
今は所内で社内SEを育てようと、私も含めてここ1年間はずっと社内・外部研修＆自習学習で、
本業からは外れています。経験者採用もやっていますが、なかなかこの分野での研究実績が優れた人は見つからないですね。
172:デフォルトの名無しさん
18/05/05 00:49:10.67 mfDX1kRR0.net
理論寄りの話はコンピュータ科学、実装寄りの話は情報工学やソフトウェア工学を学ぶのがいいと思うよ。
173:デフォルトの名無しさん
18/05/05 02:16:45.97 AI3wdtqMa.net
ツイッターで
CNNが畳み込み演算ってのは間違いで
正しくは相互相関だぞってキレてる
畳み込み警察いてわらう
174:デフォルトの名無しさん
18/05/05 05:22:23.10 mYUVM+9u0.net
convolution＝畳みこみじゃなかった？
175:デフォルトの名無しさん
18/05/05 08:36:54.54 X7W9+/sC0.net
Yes高州クリニック
176:デフォルトの名無しさん
18/05/05 08:57:44.25 fg/m/ffT0.net
>>155
人工知能を使うことが目的になってるように見えるけど、人工知能でどういう問題を解決したいの？
177:デフォルトの名無しさん
18/05/05 10:50:42.85 mYUVM+9u0.net
> 某中堅の監査法人
っ
178:てあるから 検査の結果が異常かどうかの判定や 品質の予測かな だとしたら 既存のディープでない機械学習で十分に思える
179:デフォルトの名無しさん
18/05/05 12:14:35.24 5AtpQsf4a.net
深層学習の畳み込み層の処理は「畳み込み」じゃなかった件
URLﾘﾝｸ(tdual.hatenablog.com)
URLﾘﾝｸ(twitter.com)
正しくは相互相関 なぜConvolutionalと名付けた まあ、ただの名前だし、数学の用語が誤用させるのはよくある
T2@T_Shuke
微分・積分・統計学を学べばconvolutionは幾度も出てくるけど、勉強してこなかったデータサイエンティスト（笑）はcnnで元来の意味とは異なる畳み込みを先に覚えてしまうということか
tdual@情報幾何
おい。畳み込み層の処理は畳み込みじゃないのかよ。
相互相関かよ。
きくらげ@Kiikurage
最近の「CNNは畳み込みじゃない」論争、なにが発端？
180:デフォルトの名無しさん
18/05/05 12:18:21.17 5AtpQsf4a.net
なんかこえー畳み込みおじさんいて笑う
T2 @T_Shuke
微分・積分・統計学を学べばconvolutionは幾度も出てくるけど、勉強してこなかったデータサイエンティスト（笑）はcnnで元来の意味とは異なる畳み込みを先に覚えてしまうということか
T2 @T_Shuke
できない、やらない、聞く耳を持たない、常に上から目線、大企業病の自称大企業の自称データサイエンティストは業界の面汚しだと自覚してほしい
T2 @T_Shuke
データサイエンティストは確率積分方程式とか勉強するの？
T2‏ @T_Shuke
確率論もさることながら統計学もやらないでデータサイエンティストを騙る人が多くて恐ろしい
181:デフォルトの名無しさん
18/05/05 13:07:58.74 WeHVwUop0.net
で何がいいたいの？
182:デフォルトの名無しさん
18/05/05 13:32:48.47 mYUVM+9u0.net
マウント取りたい、でわ？
183:デフォルトの名無しさん
18/05/05 14:59:39.78 1G3J9UmWM.net
マウントでは無い。ガードポジションだ。
184:デフォルトの名無しさん
18/05/05 16:40:59.33 aHGQVvYa0.net
三度の飯より好きな粗探し
185:デフォルトの名無しさん
18/05/05 17:19:15.82 3Z0P2vrnM.net
実際、CNNが畳み込みだと思ってる馬鹿が多いことに呆れるだろ
ここにもいるみたいだけど
まあそれだけディープニューラルネットが馬鹿でもそれなりに使えるようになったってことだけださ
186:デフォルトの名無しさん
18/05/05 17:53:07.26 JV+fv9fZa.net
あなたは心の病気だよ
相手が誰でも喧嘩を吹っかけて勝った気にならないと落ち着かない症状
しかしそんな事じゃ本質的な解決を避けてるだけだから
いつまでも満たされずにいつも不安になる
そして不安を一時的に誤魔化す為にまた喧嘩してマウント
DLの事など全く関係が無い
少しでも勝てそうなポイントばっかり探して勝とうとするだろ
負けそうになったらすぐ退散か話題をブチ切り
医者に相談するレベルで異常だよ
少なからずあなたのような人はいるけどいつまでもやってると全員にNGされて一人で絶叫するだけ
以前にも指摘されてたろ
こう書いても無視か絶叫だろうが
何らも会話する要素が無い
知らない人はあなたのコメントに惑わされることもあるだろうが
ウンザリ
187:デフォルトの名無しさん
18/05/05 18:03:59.62 mYUVM+9u0.net
おじさんていうか、この画像見る限りカマ野郎だな
188:デフォルトの名無しさん
18/05/05 18:41:33.03 6z2bJvRq0.net
単純なデータマイニングだったとしても
今ならＡＩと吹聴できる雰囲気
189:デフォルトの名無しさん
18/05/05 18:48:01.93 fg/m/ffT0.net
URLﾘﾝｸ(pr.fujitsu.com)
これAI?
190:
18/05/05 18:51:58.57 2crywUWm0.net
>>183
ただのシンプレックス法にみえますが
191:デフォルトの名無しさん
18/05/05 18:52:13.33 JV+fv9fZa.net
いいえ
192:デフォルトの名無しさん
18/05/05 19:59:20.26 mYUVM+9u0.net
線形計画法？
まさかね
193:デフォルトの名無しさん
18/05/05 20:48:19.40 3UnMqSUUa.net
>>183
そもそもAIに統一見解などないので何でもAIと言ってもいいしAIでないと言ってもいい
194:デフォルトの名無しさん
18/05/05 22:12:18.36 fg/m/ffT0.net
この説明もわかりません
「例えば、8,000人の子供がそれぞれ第5希望まで希望を出すと、5の8,000乗通りの組み合わせが出てきます」
保育園の数をnとするとこども1人あたりの希望のパターンは5通りではなくて n x (n-1) x (n-2) x (n-3) x (n-4) 通りになるように思えるのですが
195:デフォルトの名無しさん
18/05/05 23:22:52.20 SKb5ESLld.net
ちなみに以前からいる数オタサラリーマンはID:5AtpQsf4aではないから一緒にすんなよ
196:デフォルトの名無しさん
18/05/05 23:26:57.44 IRsLdu93H.net
言ってることには完全同意だが
197:デフォルトの名無しさん
18/05/05 23:46:21.20 enzOGVxga.net
>>184
最適化には見えるが、シンプレックス法を使っているかどうかは
だれがみてもわからないでしょ。
198:デフォルトの名無しさん
18/05/06 06:48:12.43 Rzf1X+Soa.net
>>187
最狭義に解釈したら全脳シュミレーション。
199:デフォルトの名無しさん
18/05/06 21:32:25.66 +C0M/Mi80.net
ある個人が1日に10回体重を計ったデータが100日分あるとしてください
いわゆるディープラーニングでは、その10個のデータを渡せば特徴量間の関係も織り込んだ予想をしてくれるのでしょうか
それとも最大値と最小値の差や標準偏差といったものを算出して特徴量として使うほうがいいのでしょうか？
200:デフォルトの名無しさん
18/05/06 22:33:48.38 +57R8Rqo0.net
同じ人の体重が1日10回の100日あったところで微妙な体重の増減しかわからないし、ディープラーニング関係ないんじゃないの？
201:デフォルトの名無しさん
18/05/06 22:34:25.54 dnghj99u0.net
>>193
最近の流行は前者ですね
1000サンプルでは全く足りないと思いますが
202:デフォルトの名無しさん
18/05/06 22:55:58.93 1EffEJkT0.net
>>193
特徴量間とか言って体重以外にどんな特徴があるかわからんし何させたいのかわからんからなんとも言えない気がする。
203:デフォルトの名無しさん
18/05/07 00:30:01.13 QYgoMqFn0.net
話をぼやかすのはいいけど大事なとこも飛んでるんじゃないか
204:デフォルトの名無しさん
18/05/07 09:46:21.00 QcYL19ie0.net
脳味噌も飛んでるんだろ
205:デフォルトの名無しさん
18/05/07 09:57:51.89 WowDb12P0.net
>>195
ありがとうございますその方向で始めてみます
>>194, 196, 197
すみません例えが悪すぎました
206:デフォルトの名無しさん
18/05/08 10:12:54.82 Hod3NdbK0.net
マイクロソフト、FPGAを用いたAI処理基盤「Project Brainwave」開発者向けプレビューを発表。GoogleのTPUより高性能と。Build 2018
URLﾘﾝｸ(www.publickey1.jp)
207:デフォルトの名無しさん
18/05/08 13:10:53.78 6KNfCOeG0.net
Azureって全然使ってる話聞かないな・・・
208:デフォルトの名無しさん
18/05/08 13:36:51.21 HLj53JRe0.net
MS教徒は使ってるだろう、たぶんｗ
209:デフォルトの名無しさん
18/05/08 14:15:29.26 Z/lGKNEa0.net
>>201
話を聞かないだけで裏で動いてる
大半の人は使ってるよ
210:デフォルトの名無しさん
18/05/08 14:18:31.99 6KNfCOeG0.net
試用期間だけ使って放置してたら営業から電話かかってきて乗り換え先聞かれたよ
あんまうまくいってないんだと思う
211:デフォルトの名無しさん
18/05/08 15:30:36.00 JhnZm3ev0.net
アズーリってイタリア代表のことだろ
212:デフォルトの名無しさん
18/05/08 16:42:21.10 75TKeViaa.net
>>200
ニコニコドワンゴのFPGAはどうなったんだっけ？
断念したんだっけ？
213:デフォルトの名無しさん
18/05/08 17:21:44.51 Uy9kTMLc0.net
草草草
214:デフォルトの名無しさん
18/05/08 17:46:58.59 hk49TKVYF.net
>>206
まだ募集中らしい
URLﾘﾝｸ(gihyo.jp)
URLﾘﾝｸ(dwango.co.jp)
215:デフォルトの名無しさん
18/05/09 08:44:29.12 zJcTmdKI0.net
>>201
あんたが知らないだけ。
今のMicrosoftは、WindowsやOfficeじゃなくてクラウドの会社。
216:デフォルトの名無しさん
18/05/10 23:55:52.88 4xKRIE0p0.net
千葉 雅也『勉強の哲学 ～来たるべきバカのために』は、昨年度の文系書籍部門ベストセラーだったけど買わなかった。
さっきなんとなく立ち読みしたら、機械学習的発想だった。「バカになれ」とは「全体を見ないで専門バカにならないために、適当に勉強を切り上げて、
次の流行に次の流行に…と軽薄にやりつつ、試行錯誤の経験を蓄積するためにバカにされることを恐れずにイタイ発言とか作品発表とかもどしどしやろう」っていう事らしい。
217:デフォルトの名無しさん
18/05/10 23:58:12.62 4xKRIE0p0.net
まあおそらく、全ての知識は陳腐化するから全ての人はバカになる。だから、バカを極めた超バカは超賢いに？！？
218:デフォルトの名無しさん
18/05/11 00:01:38.26 V7mBfh0G0.net
さっきインスタンス死になりかけた。
ギリギリ、ランチのフランス料理にいいワインつけてデザートとった程度で気が付いた。
219:
18/05/11 00:16:05.19 /s88DeTW0.net
>>210
面白そうな人だね
プログラミングでいえば、
C++ の求道的な道には見切りをつけて、javascript ruby, php, らの流行のフレームワークを追いかけつつ
糞なプログラムもどんどん書こう、
ということですか
220:デフォルトの名無しさん
18/05/11 00:36:45.81 y+BskuzCa.net
過去のAIブームと同様に機械学習ブームも早晩終わるわけで、根底にある統計学的な理論を理解しようともせず
ブラックボックスのパッケージ使うだけの人はこの機械学習ブームからは何も学べていないに等しいと言える
221:デフォルトの名無しさん
18/05/11 02:12:10.95 A7F+PL7k0.net
RDBMSの理論的背景を知らなくたって、ただblogサイトを作るために(Wordpress等のために)MySQLを使うことはできる。
機械学習のプロダクトも簡単なものから順に日用品化していくよ
222:デフォルトの名無しさん
18/05/11 04:36:05.76 CPfY1M+aM.net
ニューロファジィブームなんてあったな
223:デフォルトの名無しさん
18/05/11 08:26:38.06 rUq6uHhNa.net
>>215
日用品化していくからこそ、それを単に使えるだけという能力には徐々に価値がなくなるので背景の理論の理解が必要ということ
224:デフォルトの名無しさん
18/05/11 09:43:13.74 VcqjRgjX0.net
ニューロファジィ洗濯機とかあったな
あのブームは何故終わったんだろう
225:デフォルトの名無しさん
18/05/11 10:29:41.45 6zO/OIdMa.net
基本的にAIと呼ばれたものが一般に広まって当たり前に使われるようになれば単なるアルゴリズムの一種としか見なされなくなるから過去のAIブームの産物も消えたようでこっそり生きている
ただAIと呼ばれることがなくなっただけ
226:デフォルトの名無しさん
18/05/11 11:27:07.44 ZT+eqGwU0.net
マッチングを三角形でやるだけ（笑）
227:デフォルトの名無しさん
18/05/11 11:40:54.70 8z0MZM/ia.net
>>210
一つの学習器だけ使ってると過学習するから弱学習器をいっぱい積み重ねた方が汎化性能良くなるよ、って話かな。
人間としてどっちが上等とは一概に言えない気もするけど。
228:デフォルトの名無しさん
18/05/11 12:38:43.15 J1gyQeij0.net
たしかに人間も過学習で馬鹿になった人をいっぱい見かける
229:デフォルトの名無しさん
18/05/11 13:30:59.55 A7F+PL7k0.net
>>217
最高性能を追求するならそうだけど、SOTAの8割の性能でいいから自動化したいみたいな用途なら出来合いのお任せでも十分
230:デフォルトの名無しさん
18/05/11 15:27:30.15 Do9Vt+CWH.net
>>210
文系ぽいアホな言い分
231:デフォルトの名無しさん
18/05/11 16:27:06.60 bEMX4pkHa.net
>>223
労働者目線では出来合いのおまかせなら誰でもできるわけで給料が上がりづらいので、
理論を体系的に理解した上で各時代の最先端（その時点では簡単に出来合いのものを、というわけにはいかないもの）が扱えなければならない
232:デフォルトの名無しさん
18/05/12 11:48:14.28 I4hg+tR90.net
年を負う毎に技術が高度化しているから、技術格差が所得格差に繋がるのは必然でしょうね。
昔は、スタンドアローンのスクリプトが書けるだけで、月に200万円も貰えた時期がありましたが、
今じゃ、学生さんやお年寄りでも、使える人がいる。一方で、今でさえ、それすらできない人もいる。
233:デフォルトの名無しさん
18/05/12 11:56:56.98 I4hg+tR90.net
現状こんなところ
システムを使うだけのオペレーター：年収300万円(AIに取って代わられる可能大)
ライブラリーを呼び出して使うだけのエンジニア：年収600万円(今はIT人材不足だが、将来的には単価下落の方向)
そのライブラリーを作れるエンジニア：年収1000万円(技術力を更新できれば、単価維持も可能)
オリジナルの技術でビジネスモデルを構築できるエンジニア：年収1000～∞万円
234:デフォルトの名無しさん
18/05/12 12:01:56.36 oLH0Jxi00.net
年収千円～数万円か
235:デフォルトの名無しさん
18/05/12 12:17:19.98 Gp1ZevWI0.net
aiって発展途上だし
いずれ壁にぶつかるよ
236:デフォルトの名無しさん
18/05/12 12:33:32.56 I4hg+tR90.net
>>229
>いずれ壁にぶつかるよ
それは、オマエの狭い狭～い了見からの思い込みにすぎない。
壁にぶつかるか、壁を突き抜けていくか。壁を突き抜けていくと考える研究者の方が多数派。
最近のトップカンファレンスでの発表を見聞きしていると、その確信が深まる。
237:デフォルトの名無しさん
18/05/12 12:46:18.99 t5IX29IH0.net
>>229
ただ氷河期があるだけだよ。今のブームが終わると次は１０年以上先に第4次AIブームがくるだろう（たぶん、きっと）
238:デフォルトの名無しさん
18/05/12 14:07:11.87 Gp1ZevWI0.net
>>230
どのカンファレンスで？
239:デフォルトの名無しさん
18/05/12 14:25:33.05 I4hg+tR90.net
>>232
NIPS、IJCAI、ICML、ICANN・・・
e.g. GANs in ICANN2017
240:デフォルトの名無しさん
18/05/12 15:09:53.56 k3HnGCAi0.net
もうちと技術的な話題を語りたい
241:デフォルトの名無しさん
18/05/12 15:12:00.80 k3HnGCAi0.net
イメージだけが先行するのはよくない
242:デフォルトの名無しさん
18/05/12 15:13:28.18 Gp1ZevWI0.net
>>231
氷河期には同意
243:デフォルトの名無しさん
18/05/12 16:06:46.04 mNXPQM7YM.net
壁にぶつかるとしたらハードの方じゃない？
244:デフォルトの名無しさん
18/05/12 16:13:25.11 9vavBtpKM.net
嫌、資金繰りでしょ
予算なくして何も動かず
245:デフォルトの名無しさん
18/05/12 16:58:31.26 rGvoCbsi0.net
壁を打ち破る理論が出るのが早いか
投資家に見放され、陳腐な技術に堕ちるのが早いか
246:デフォルトの名無しさん
18/05/12 20:48:46.86 k3HnGCAi0.net
>>239
いいね。その視点。
247:デフォルトの名無しさん
18/05/13 09:26:21.44 Aqkp1SM/0.net
アホだろ、何も言っていない
248:デフォルトの名無しさん
18/05/13 13:05:08.75 5GB+Z4yy0.net
機械学習は進歩早いからオリジナルの技術って言っても何かに利用しましたっていう部分しかない。
ネットワームモデル自体の研究は研究者の仕事だ
249:デフォルトの名無しさん
18/05/13 14:09:00.06 44h/7/Ui0.net
他の理論が出てきても無駄にはならんしょ
250:デフォルトの名無しさん
18/05/13 15:57:51.89 c7M0ifU90.net
競艇とか競馬の着順予想って順位を予測するのが多いのかな？
タイムのほう予測できない？ 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:8f50f269c4f2853ecd0dfe9a88a1b798)
251:デフォルトの名無しさん
18/05/13 17:23:36.58 XX/GFF2c0.net
なんで目玉ｗｗ
252:デフォルトの名無しさん
18/05/13 19:54:44.45 5GB+Z4yy0.net
つうかただのPGはどの分野でも400が相場だろ
500以上は管理職クラスだ
253:デフォルトの名無しさん
18/05/13 20:12:13.07 7hdE7MHA0.net
俺もPGになりたい
254:デフォルトの名無しさん
18/05/13 20:34:58.03 I2IQY/cn0.net
プリンターのお守り
テープかけ
カード読まし
バブル期最低のハイテクバイト
255:デフォルトの名無しさん
18/05/13 21:20:58.66 OMM0aEsA0.net
>>246
流行の最先端を走ってるPGなら800はいける
米国なら青天井
256:
18/05/13 21:28:31.61 eWw2CnRZ0.net
>>249
＞流行の最先端
今の最先端はなんですか？
257:デフォルトの名無しさん
18/05/13 22:49:53.01 OMM0aEsA0.net
・・・スマホゲーム？(笑)
258:デフォルトの名無しさん
18/05/13 22:53:56.18 sJLHDeLd0.net
今の労働市場で、PG400万円って、よほどこき使われているだろｗ
東京の話だが、600万円が中央値。フリーのPGなら800万円程度。
259:デフォルトの名無しさん
18/05/14 01:47:55.99 DUKOKl8Ga.net
夢のある話だ
260:デフォルトの名無しさん
18/05/14 02:34:01.94 IDWNs1KM0.net
元請けはそのぐらいかもしれないけど、首都圏でも下請けには人月80万ぐらいで発注するから
手取りがその半分だとしたら500万ぐらいになると思う
あと、フリーで800でも年金と保険料が自腹だと、実質400～500の社員と変わらない
261:デフォルトの名無しさん
18/05/14 06:25:29.94 N1H7PCor0.net
売り上げ計算するより求人票見れば相場すぐわかるから
262:デフォルトの名無しさん
18/05/14 07:08:05.16 pKLb+XLb0.net
>フリーで800でも年金と保険料が自腹だと、実質400～500の社員と変わらない
800万円程度の年収で、年金と保険料で300～400万円？？？
いい加減すぎだろｗｗ
263:デフォルトの名無しさん
18/05/14 08:36:04.90 0rMMZwm+0.net
サラリーマンには、サラリーマン(給与所得)控除があるから、
年収800万円でも、所得は500万円以下になる。
高年収のサラリーマンでも、ほとんど税金を払わない
大多数のサラリーマンが税金を払わない分だけ、
少数の自営業者が払うから、1人当たりの税金が異常に高い
年100万円以上違うから、30年で3千万円以上違う。
だから自営業者は家を買えないけど、サラリーマンは家を買える
少数派から搾り取っても、選挙で勝てるから、めちゃめちゃしよる。
老人が多いから、選挙で勝つために、年金収入も、ほぼ無税にしてる
主婦(配偶者)控除も大きい。
ほぼ無税になる
これら多数派の税金を、少数派の個人事業主が払っている
年収8億のゴーンもサラリーマンだから、
サラリーマン控除で、ほとんど税金を払っていない
こういう職業差別の身分制度を作っているから。
選挙で受かるために、多数派を無税にするから、その分少数派の負担が大きすぎる
個人事業主は選挙で、10票分以上持っていないと、
老人・主婦・サラリーマンの多数派に勝てない
264:デフォルトの名無しさん
18/05/14 08:43:03.61 HZeaYU/ma.net
家買えないほど格差があると分かっていてその点が重要なのなら自営業などやめればいいだけのこと
265:デフォルトの名無しさん
18/05/14 10:02:41.09 2Fo/JBWn0.net
>>252
紹介して
266:デフォルトの名無しさん
18/05/14 19:00:36.72 i83iS67mM.net
TensorFlowで機械学習デビューしたいんですけど、何かおすすめなカリキュラムありますか？
ゼロから作るDeepLearningは読了しました
理解したかと聞かれると微妙な感じですが…
267:デフォルトの名無しさん
18/05/14 20:34:25.65 RiA3tzOP0.net
PRML
268:デフォルトの名無しさん
18/05/15 05:50:54.83 gQ4v+JSb0.net
むつかしそう
269:デフォルトの名無しさん
18/05/15 08:52:57.44 rSWYlQnU0.net
NICでも作ればいいんじゃない？
仕組み単純だし、GPUないときついけど
270:デフォルトの名無しさん
18/05/15 22:09:10.95 jzVfOneh0.net
自然言語処理でコーパスって言葉が出てくるのですがこれはテキストデータの集合体を指すのかテキストデータを加工して名詞に分けたりしたものの集合体を指すのかどちらなのでしょうか？
271:デフォルトの名無しさん
18/05/15 22:51:41.53 hlHO17yP0.net
ひみつ❤
272:デフォルトの名無しさん
18/05/16 06:52:30.65 JSv3j733a.net
>>256
国民年金そんなに高くないぞ。
273:デフォルトの名無しさん
18/05/16 06:55:19.15 JSv3j733a.net
>>257
自営は必要経費を計上できるだろう。
274:デフォルトの名無しさん
18/05/18 01:32:54.21 bfCaazYM0.net
>>260
回帰系・自然言語系なら、詳解ディープラーニング
TFとKerasのコードが載っていて分かり易かった
275:デフォルトの名無しさん
18/05/18 14:35:00.11 5TRA5Hdqa.net
kaggleで実績積んで転職したいよおおおお
276:デフォルトの名無しさん
18/05/18 15:13:55.64 AkpHegjR0.net
すれば、するとき、した
277:デフォルトの名無しさん
18/05/19 09:45:29.51 DYUO7jZ70.net
誤差逆伝播法わかんない幼卒
278:デフォルトの名無しさん
18/05/19 11:32:51.52 5T7jyZgUM.net
BP法は25年ぐらい前の流行じゃないか？
279:デフォルトの名無しさん
18/05/19 12:00:25.74 nAz7Wvb/M.net
>>272
今流行ってるのはなんですか？
なぜゼロから作るDeepLearningに紹介されているにですか？
280:デフォルトの名無しさん
18/05/19 12:18:32.06 CqUoLfZS0.net
DLニダー
281:デフォルトの名無しさん
18/05/19 12:35:55.50 NgrtOEmc0.net
BP法もいいけど他の方法も知っとけ
282:デフォルトの名無しさん
18/05/20 02:06:49.93 WrVu7dvN0.net
原理が難しいアルゴリズムは研究が進まないからどうせ流行らん
283:デフォルトの名無しさん
18/05/20 11:20:48.01 V9eOsuAza.net
流行るか流行らないかの問題じゃないだろ
284:デフォルトの名無しさん
18/05/20 12:21:50.26 gN/36Isn0.net
DLは簡単か、なるほど
285:デフォルトの名無しさん
18/05/20 13:16:33.25 u2I11qdK0.net
非常に簡単な方法
286:デフォルトの名無しさん
18/05/20 15:05:52.83 CVcMjxpKa.net
流行る・流行らないは結果が全て
機械学習で言えばより簡単により正確な結果が得られるなら流行るし、そうでないなら流行らない
どうせ流行る・流行らないを決める側の人は原理など理解していないので難しいかどうかは重要ではない
287:デフォルトの名無しさん
18/05/20 16:26:38.82 50MhKEcb0.net
流行はDARPAが発信源
288:デフォルトの名無しさん
18/05/20 18:43:45.68 WJ4H3xdLM.net
流行関係無く研究させてくれるならコホーネンをやるですよ。
289:デフォルトの名無しさん
18/05/20 21:14:36.29 ZX5/CPZM0.net
連想記憶か、進んでるのかな。
290:デフォルトの名無しさん
18/05/20 23:14:23.39 JzMOWwVnM.net
今回の流行は、素人でも統計解析のライブラリを呼び出すコードを
つなげればなんかAI、機械学習！の研究が(手軽に)出来るじゃん
見たいな幻想が根底にあったと思うので
簡単さは流行の一要因だったと思う
291:デフォルトの名無しさん
18/05/21 09:19:36.98 Dtl1fXV50.net
アホ
292:デフォルトの名無しさん
18/05/21 10:17:21.17 6DKDYwaDa.net
底辺裾野は金だけ運んでくればええよ
293:デフォルトの名無しさん
18/05/21 14:56:12.74 Cr8cX0hw6
294:.net
295:デフォルトの名無しさん
18/05/21 14:58:22.70 KnFNu0Th0.net
勉強しろよ
296:デフォルトの名無しさん
18/05/21 14:59:23.02 Cr8cX0hw6.net
>>288
答えて下さいよ
勉強足りないのは自覚しています
297:デフォルトの名無しさん
18/05/21 15:20:47.96 KnFNu0Th0.net
>>289
DL
298:デフォルトの名無しさん
18/05/21 16:05:18.16 wqWikpJVM.net
フレンド関数かな
299:デフォルトの名無しさん
18/05/21 16:55:24.11 SAoZGnd50.net
フレンドシップ結合か、なるほど
300:デフォルトの名無しさん
18/05/22 00:49:40.28 ll3qC+G+0.net
>>287
SGDは損失関数（loss func）じゃなくて最適化関数（optimizer）な
数式ちゃんと理解しないと学習率の調整が出来ないから、全部ちゃんと調べる様に
301:デフォルトの名無しさん
18/05/22 02:04:56.30 WKiGWfFS0.net
結局、バックボーンとなる数学的な理論を理解しないと何もできないんだよな。
ライブラリーはあるけど、使うだけなら、パラメータをチューニングするだけなら、
Excel使いと同じレベルだし、技術者でも何でも無い。
AI技術者とかいって客に高い単金を要求しているが、
普通のJavaとかphpのプログラマ未満の技術力しかない。
302:デフォルトの名無しさん
18/05/22 09:13:54.83 57MosjMP0.net
そりゃインパクトファクターの多い論文は基礎の理論を展開しているけど
大半の論文は学習方法や既存のネットワークの最適化だよ
303:デフォルトの名無しさん
18/05/22 19:31:14.19 NK8W/vr2M.net
理論が重要なのはわかるけど、ほとんどの人にとって知りたいのは導出過程よりも結論だけだろうしなあ。
そのうち理論なんか誰も見向きもしなくなったりしないかな？
304:デフォルトの名無しさん
18/05/22 19:56:54.31 TnkFrfmo0.net
一部の人のものになるだけ
vbaみたいに
305:デフォルトの名無しさん
18/05/22 20:21:00.71 iwhVgzyOa.net
理論が分かる人が新しい技術を生み出し搾取する側になれる
理論が分からず結果を利用するだけの人はいつまで経っても操られ搾取される側でしかない
306:デフォルトの名無しさん
18/05/22 20:42:40.12 WKiGWfFS0.net
>>296
>理論が重要なのはわかるけど、ほとんどの人にとって知りたいのは導出過程よりも結論だけだろうしなあ
こういう言い訳する人は多いが、導出過程を知ることが大切なのではなくて、
導出過程を通じて考え方を学ぶことが大切なんだよ。
そういう考え方を通じて正しい使い方は分かるのはもちろん、新しい発想が生まれる。
307:デフォルトの名無しさん
18/05/22 22:51:50.97 whnv38duM.net
道具として使って結果が欲しいか、道具から新しい世界を発展させたいか。
車を使って移動したいか、車を使って新しい社会の仕組みを作りたいか。
目的に敵ってりゃどっちでもいいんでね？
全員が新しい発想しないといけないってこともあるまい、一般に利用しやすくなったのは素晴らしい事じゃないかね。
308:デフォルトの名無しさん
18/05/23 00:50:21.31 ddc7Vsan0.net
利用しやすくなるのは、技術者だけじゃなくてユーザーもそうだから。
「なんだ！これじゃ～、AI技術者ｗｗに頼まなくても、俺たちでやれるわ」
で仕事がなくなるだけ。
昔、静的なwebサイト作るのにも、一式30万円も50万円も取られた時代があったが、
今じゃ、その程度の奴はユーザー自身が本見て作るし、ランサーズで1万円も出せば、そこそこの奴作ってくれる。
309:デフォルトの名無しさん
18/05/23 01:01:13.63 SOzC3UWp0.net
中米の論文数に焦ってるやつが前にいたけどなんか落ち着いてるね
310:デフォルトの名無しさん
18/05/23 04:29:51.77 /FViDWGQa.net
>>301
AIエンジンができれば誰でもできるようになるね。
311:デフォルトの名無しさん
18/05/23 10:50:08.54 eHvImkxp0.net
AIエンジンで自動運転が実現できる
312:デフォルトの名無しさん
18/05/23 12:40:40.83 p1Tm41m30.net
>>299
車にガソリン入れるときにライターで口を照らすような人が減るのは良いね
313:デフォルトの名無しさん
18/05/23 13:49:44.61 pXuIvFac6.net
AI作ったはｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
314:デフォルトの名無しさん
18/05/23 14:03:58.96 /a2PB5ds0.net
AIエンジンで自動草刈機作ろう
315:デフォルトの名無しさん
18/05/23 21:39:36.62 AlC+ntYQM.net
_, ._
（ ・ω・）んも～
○=｛=｝〇,
|:::::::::＼, ', ´
､､､､し ､､､((（.＠）ｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
316:デフォルトの名無しさん
18/05/23 22:01:41.02 d8CdpSJw0.net
使うためには原理を理解するのが必要なんだよ。
株予測してみた、みたいのは数値予測させるのに画像分類のサンプルコードをそのまま当てはめて
上がるか下がるかで分類させてるひどいのもある
317:デフォルトの名無しさん
18/05/24 00:37:23.56 3DRHSdA2a.net
それならサイコロ振るのと変わらないな
318:デフォルトの名無しさん
18/05/24 01:35:34.80 dCrNz2KY0.net
株や為替予測AIを作っている人は酷いモデルが多いね
自然言語AIまで勉強してないから、LSTMちゃんと使いこなせてない
319:デフォルトの名無しさん
18/05/24 01:37:41.22 fftgGS82a.net
ここにも来てないか
320:デフォルトの名無しさん
18/05/24 05:41:37.07 5n501/jja.net
>>311
どうせチャートとファンダメンタルズだけ組み込んで要人の発言とか新商品とか新技術の材料は組み込めない。
321:デフォルトの名無しさん
18/05/24 06:41:32.60 v8djbjV40.net
>>313
>要人の発言とか新商品とか新技術の材料は組み込めない
そういうのは技術的にAIに学習させたとしても無意味。
発表前に既に株価に織り込み済みだから。ちょっと株価を研究した奴なら分かる。
情報戦で勝とうとしても、上には上が居て厳然たる情報の非対称性もあって勝ち目なし。
322:デフォルトの名無しさん
18/05/24 08:09:47.36 CSjtqZHw0.net
一番確実なのは、明地文男の3点チャージ投資法。
公式サイトにも載っている
それか、サザエさんの視聴率。
株価は半年先の予測だけど、サザエさんは、さらに早い
日曜夕方の視聴率が下がったら、仕事か外食してるから、景気が良くなる
アノマリーもある。
たいてい同じ月に、上下する
ゴールデンウイークには旅行して、秋には東京ゲームショウ、冬には花粉症とか、
株が上がる月が、決まっているから
323:デフォルトの名無しさん
18/05/24 09:47:23.24 v8djbjV40.net
まぁ、そういう気づきが大事だね。
従来の発想をそのままAIに持ち込んで、自動化とかいう発想じゃなくて。
俺も色々と発想を膨らませて予測している。
324:デフォルトの名無しさん
18/05/24 09:51:00.29 0Ul1jh+40.net
新商品や新技術の発表日時を予測できればいいのに
325:デフォルトの名無しさん
18/05/24 10:02:54.45 fftgGS82a.net
>>315
サザゑさん連動良く分かったありがとう
326:デフォルトの名無しさん
18/05/24 10:04:41.93 fftgGS82a.net
>>317
Rubyじゃないけど発表はクリスマス前とかボーナス前やろ
327:デフォルトの名無しさん
18/05/24 17:10:29.23 rMFGxdWfM.net
scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習っていう本買った
ゼロから作る奴との橋渡しになればいいなぁ
328:デフォルトの名無しさん
18/05/25 01:19:04.82 aAJIJZ6P0.net
自然言語処理AIの勉強が必要なのは、別に「要人の発言を組み込め」っていう意味じゃなくて
Seq2SecとかAttentionとかの言語モデルの使い方をちゃんと理解してからLSTMで波形分析しようって意味なんだけど…
329:デフォルトの名無しさん
18/05/26 16:32:35.95 IOY3jDp/0.net
０年後CPUの性能が飛躍的アップしたらまた合おう
330:デフォルトの名無しさん
18/05/27 12:32:48.17 88ARXIyA0.net
キズナアイが人工知能と聞いたんですが、ほんとですか
331:デフォルトの名無しさん
18/05/27 15:01:58.82 vs/oxXPy0.net
中の人いるやん
332:デフォルトの名無しさん
18/05/27 15:48:12.03 ZRXuJ33w0.net
愛(Ai)ちゃん
333:デフォルトの名無しさん
18/05/27 17:06:39.17 OO1HBhKxa.net
人工知能＝人工的に作られた、知能を持っているように見えるもの
なので基本的に受け手側の考え方次第で何でも人工知能になり得る
334:デフォルトの名無しさん
18/05/30 19:43:16.79 TZFpuQkh0.net
ライブラリを利用できるだけのプログラマーの間でも
特徴抽出のセンスだけで腕に相当の差がつきそうなもんだけど
そういう組み込み系のエンジニアの年収はどのあたりの幅に収まるもんなんだろう
335:デフォルトの名無しさん
18/05/31 08:16:28.31 HCWSsrHmM.net
画像分類のテストやろう
336:デフォルトの名無しさん
18/05/31 08:22:24.22 Dy3hGHo20.net
報酬は国際標準ぐらいはいただけるのでしょうか？
337:デフォルトの名無しさん
18/05/31 10:24:25.80 j81tJVCu0.net
特徴抽出のセンスってデータの前処理の話？
そのデータを長年扱ってて背景知識あるかどうかだよ
338:デフォルトの名無しさん
18/05/31 11:09:07.45 MEsz5FAe0.net
そっか、自分いま機械学習の勉強を進めてて
数学・統計学まわりから先にがっつり勉強したから機械学習本体の
学習がまだ進んでないような段階なんだけど、この先どの程度の年収の職に就けるのか
不安を感じている。これは世間で言われているほど美味しくないんじゃないか
339:デフォルトの名無しさん
18/05/31 11:13:27.46 Dy3hGHo20.net
残念ながら日本では作文能力が高い方が収入が高い
340:デフォルトの名無しさん
18/05/31 11:15:22.59 hmaH1OSK0.net
>>331
お前にとって美味しいかは知らないが実力があれば今と今後、最も稼げるのはほぼそうだろ。
プロ野球とか芸能人とかも年収差はある。
341:デフォルトの名無しさん
18/05/31 11:52:32.15 KvQfJLBD0.net
>>331
>>246
君には輝ける未来が待っている（適当）
342:デフォルトの名無しさん
18/05/31 18:06:38.24 m8bWSgNKa.net
日本で一生過ごす前提なら結局スペック高かろうが低かろうが大して収入なんて変わらない
343:デフォルトの名無しさん
18/05/31 18:12:08.73 7VYLoR1Y0.net
情処を取ったほうがよさげ
344:
18/05/31 18:49:44.60 4k9lsrlf0.net
>>336
それは最低限の素養では？
345:デフォルトの名無しさん
18/05/31 19:14:21.74 3mgKKlen0.net
>>331
正解
346:デフォルトの名無しさん
18/05/31 21:09:27.65 t2zpblena.net
職に就かずに稼ぐ方向で頑張れ
347:デフォルトの名無しさん
18/06/01 02:33:22.26 K/pDq2Y60.net
特殊スキル持っても一般では理解されず、学歴で見られる
漏れも出来るなら職に就かず稼ぐ方を進める
348:デフォルトの名無しさん
18/06/01 11:24:42.12 dAoRdizS0.net
日本である程度稼いだら東南アジアに引っ越してダラダラと暮らしたい
349:デフォルトの名無しさん
18/06/01 15:46:05.19 RhYZ0Afc0.net
年収600万くらいかねえ。1エンジニアで1000万とかまず超えない
350:デフォルトの名無しさん
18/06/01 17:57:35.25 QWsFWCyXa.net
日本では文系職でも理系職でも皆同じようにしか昇給しないからな
表向きは成果主義導入してても成果による差はごくわずか
公平感を保つためと言うがやる気のある人からすればむしろ不公平感しかない
351:デフォルトの名無しさん
18/06/01 18:07:29.88 Wbxpqrec0.net
どうせもらう側に行けないから気にすんな
352:デフォルトの名無しさん
18/06/01 18:48:27.48 yj/dLDhy0.net
現時点でAIデータサイエンティストとして院卒レベルの人材じゃないとノーチャンだよな
冷静に考えて足りないのは、機械学習の上辺を理解してる営業だけ
技術職のキャパはすでに上限ギリギリいっぱいな気がするわ
英語がネイティブレベルならまだ話は別かもだが
自分で事業起こすにしても
凄まじい計算資源がないとまともな事業展開は無理だから、超大手の研究や投資に依存せざるを得ない
量子コンピュータの機械学習への組み込みに成功したらなおさらそれが加速する
割と今ってディストピアまっしぐらじゃね？
353:デフォルトの名無しさん
18/06/01 19:15:13.52 dAoRdizS0.net
普通のＰＣで動くものじゃないと普及しないよ
354:デフォルトの名無しさん
18/06/01 19:37:15.51 RsiXZK4kM.net
んなこたーない
355:デフォルトの名無しさん
18/06/01 20:01:42.58 XIR6/IC1d.net
データサイエンティストって職業成り立ってない。
雑用ばかり
356:デフォルトの名無しさん
18/06/01 21:27:49.03 RhYZ0Afc0.net
8割雑用らしいね
357:デフォルトの名無しさん
18/06/01 21:30:58.41 dvK9VBFS0.net
雑用に追われない仕事なんか無いよ。
358:デフォルトの名無しさん
18/06/02 00:42:10.32 yb2DUuBi0.net
確かに
359:デフォルトの名無しさん
18/06/02 02:32:28.13 rcIgt08P0.net
問題はデータサイエンティストとしての知識を披露したいのに、結局凡人が理解出来る範囲しかデータを提供出来ないということ。
分かりやすくするためにいろいろ削った結果、言いたいことがほとんど残らない。
とりあえずクライエントが望みそうな方向に誘導するのが一番無難。
360:デフォルトの名無しさん
18/06/02 09:15:49.36 yb2DUuBi0.net
そういうのは論文か本かブログで発表するといいと思いう
361:デフォルトの名無しさん
18/06/02 13:08:37.80 7GL2UkROd.net
いやだからお客様のデータを論文で披露するわけないやん
362:デフォルトの名無しさん
18/06/02 14:06:37.67 yUEJ+BJSF.net
>>352
なるほど
363:デフォルトの名無しさん
18/06/02 14:07:23.05 yUEJ+BJSF.net
>>354
まともなAI(ω)なら会社変われって結論を出すと思うが
おまいは従えるか？
364:デフォルトの名無しさん
18/06/02 14:44:07.82 LbmCn/qT0.net
DSの仕事は日本にはそうそうないらしい
面接や就職説明会ではどの会社もいい部分ばかりみせるけど
優秀なDSを本当に活用できる企業はほんの一握りで、ほとんどのDSはアナリストのよう
な雑務をこなしながら、いつか良い職に就ける日を夢見て独学で頑張ってるようだ
でも英語を勉強すれば外資にいけるし、英語が出来なくても本当に優秀なDSなら、学歴か実績があれば最近はいろいろといい求人があるんじゃないかな
365:デフォルトの名無しさん
18/06/02 15:23:42.42 LQ/0xe+Ta.net
機械メーカーの研究開発職であちこちセンサー付けた自社製品の機械をひたすら動かしてデータ収集して
種々の解析して異常発生の兆候を見るための手法の開発してるけどこれはデータサイエンティスト？
そうだとしたらほとんどの研究職はデータサイエンティストだろうけど
366:デフォルトの名無しさん
18/06/02 16:56:45.27 4KUmT+Nha.net
客のデータで重要な知見が得られたならそれは当然客が競争優位に立つために重要なので詳細を公表できるわけがない
自分の成果を第三者にアピールするなら自力でデータ集めからやるか、個別案件に依存しない新たなアルゴリズムの開発、公の機関との共同研究ぐらいしかないだろう
367:デフォルトの名無しさん
18/06/02 18:02:19.41 is52Aub+a.net
>>349
というかもうすぐ失業者が出るとか？
368:デフォルトの名無しさん
18/06/02 18:36:15.08 JtCCMOg20.net
この分野もプログラミングと一緒で
何か個人で成果を出さないと認められない世界になってきた
ということでいいのでしょうか？
369:デフォルトの名無しさん
18/06/02 21:26:42.66 RUOu/NskF.net
そんなことないさ
極端は話、論文を読んで実装できるレベルで数学、数理統計学、ベイズ統計、機械学習の理論をしっかり理解し、
pythonおよびライブラリを有名どころ一通り使いこなせて
C++かjavaでアプリを自由自在に組めて、rubyにも精通していて、SQLでDBの操作が出来て、前処理の実務経験も豊富で、本職のDSのようにRを使いこなせたら、年収1500万ぐらいは楽に稼げるだろう
はじパタ本ぐらい読んでこの業界に入る人にとっては、そんなに遠いところでもないはず。自分はまだそこまでたどり着けてないけど
370:デフォルトの名無しさん
18/06/02 21:58:24.27 ZdNVaxeud.net
↑うわーキモい
371:デフォルトの名無しさん
18/06/02 22:45:55.01 YJeybHCa0.net
rubyって精通してる必要ある？
372:デフォルトの名無しさん
18/06/02 23:01:04.79 msBkLZBc0.net
無い
373:デフォルトの名無しさん
18/06/02 23:23:23.72 RUOu/NskF.net
この業界で出来る人、ほんとにそのぐらい出来るぞ
rubyはとりあえずアプリを組めれば何でもいい時にできるといいらしい（らしい）
374:デフォルトの名無しさん
18/06/02 23:43:43.64 Xxy0jUP60.net
pythonできるならpythonでやればいいだろう。
375:デフォルトの名無しさん
18/06/03 01:37:31.13 ye/SjRuk0.net
案外遠くないかも
そこに自由自在に英語を使いこなすがあると、キツかった
376:デフォルトの名無しさん
18/06/03 18:02:36.60 lwvLql6da.net
>>367
c++は使えた方がいい。
377:デフォルトの名無しさん
18/06/03 18:10:58.37 Sn3BUjXc0.net
ruby持ち出すあたりと言語の数でアピールするあたりは土方
378:デフォルトの名無しさん
18/06/03 18:14:00.20 wHcku/Asa.net
>>362
9割方できるのに年収5割もないんだが
379:デフォルトの名無しさん
18/06/03 18:37:18.74 GqeOltBNM.net
単なる妄想なんだからマジレスすんな
380:デフォルトの名無しさん
18/06/03 21:47:17.18 NQeh+B6q0.net
>>371
どうせ転職前だろ
381:デフォルトの名無しさん
18/06/04 08:27:18.16 egUEpKac0.net
>>369
rubyでやるようなことをC++でやるのは時間の無駄だろう
382:デフォルトの名無しさん
18/06/04 10:22:00.48 U51DyN8C0.net
論文読んで実装できて、DBを操作できて、画像なり自然言語なりひとつ専門分野を
持っていれば、年収1200万以上の求人がちらほらあるな
まあ、そういう奴は他にもいろいろと出来ることがあるんだろうけど
383:デフォルトの名無しさん
18/06/04 10:52:45.21 2a6RSZ8ma.net
rubyやpython等のスクリプト言語はあくまでスクリプトでありその場で結果を確認しながらデータを操作するのに向いている
C等のコンパイル言語はその場で確認といった用途には向かないが最適化すれば実行速度は圧倒的に高速
なのでスクリプト言語でデータを弄りながら方針決めをして、今後同様の操作を何度も行うのであればコンパイル言語でプログラム作成するのが正しいやり方
384:デフォルトの名無しさん
18/06/04 10:58:58.35 V5YNqVKdM.net
Rってまだ必要？
385:デフォルトの名無しさん
18/06/04 11:03:37.92 U51DyN8C0.net
DSならほとんどの職場でRはメイン言語
機械学習エンジニアでも、DSと職務の分業が進んでなければ、なんだかんだで
Rを使う仕事が回ってくることが多い
てかうちがそう
386:デフォルトの名無しさん
18/06/04 11:54:54.71 aXg3ysJDa.net
日本なんかpythonエンジニア用無し。
アメリカは高収入なのに。
日本は未だCOBOLエンジニアの需要がある。
387:デフォルトの名無しさん
18/06/04 12:12:45.42 nO1Gbusea.net
COBOLは退職間際のオッサンなら無理に他の言語学ぶ必要もないが、20代・30代がやるのは危険過ぎる
確実に現役中に需要がほぼ皆無になるのが確定してるから
388:デフォルトの名無しさん
18/06/04 12:57:44.82 UeJV2JW90.net
あの何でもコピーして済ませようとする性癖が身につくと
他の言語では３流以下だしね
389:デフォルトの名無しさん
18/06/04 13:23:02.38 Mm35u4AmM.net
アメリカでもCOBOL使ってそうだけど^^;
390:デフォルトの名無しさん
18/06/04 14:22:53.88 r5mvsur00.net
500以上の求人は管理職クラスになってくるからきついよ
391:デフォルトの名無しさん
18/06/04 16:27:17.01 /FAaC0Tv0.net
DSはともかく、機械学習のエンジニアの求人は、1000以上でもスキル要件自体はそこまで厳しくないような…
まあ。中身よく分からないけどライブラリ実装できます、みたいな奴は論外としても。
大学一年程度の数学を理解していて、はじパタ本に毛が生えた程度の、機械学習の理論に関する理解があって、自分の専門領域を自然言語処理でも画像認識でもとにかく一つぐらい持っていれば、それでスキル要件を満たすんじゃないか
もちろん実務に関する細々としたスキルも、持ってること前提の話だけど
392:デフォルトの名無しさん
18/06/04 16:30:37.77 GYArdKs60.net
現実見ような
393:デフォルトの名無しさん
18/06/04 16:32:51.55 rBFur3bP0.net
雑談スレ、真板でやれ（常套句）
394:デフォルトの名無しさん
18/06/05 00:11:39.63 8Iw+/nEDa.net
>>379
米国も一緒よ
395:デフォルトの名無しさん
18/06/05 00:28:08.25 ReguELfZa.net
アメリカの場合、別にPythonが使えるから高収入なわけではないしな
396:デフォルトの名無しさん
18/06/05 01:23:13.95 EUMft5TI0.net
流石にpython使えば収入上がるなんて夢想するバカはおらんだろ
397:デフォルトの名無しさん
18/06/05 01:35:52.92 eJdMbG0h0.net
技術力の豊富さ≠年収ではない
この分野はいかに顧客を騙せるかが年収を左右する。
398:デフォルトの名無しさん
18/06/05 09:31:44.79 nmFKZM7kM.net
わかる
399:デフォルトの名無しさん
18/06/05 10:36:23.23 kqp72Cm26.net
pythonのスキルが年収に相関があるんじゃなくて
機械学習的な知識が年収に相関あるんじゃね？
てきとー
400:デフォルトの名無しさん
18/06/05 10:48:23.57 4dP1NJWe0.net
数学＋統計＋機械学習
＋python＋DB＋クラウド＋extra …… これで年収600ぐらいかな
自然言語処理とか、そういう専門領域を身に着けて、給料がすこし増える感じ
年収1000を超えている奴らは普段いったい何をやっとるんだろう
401:デフォルトの名無しさん
18/06/05 12:05:50.14 ng8QTc3R0.net
google辺りに勤めてんでは。
402:デフォルトの名無しさん
18/06/05 12:09:20.15 ng8QTc3R0.net
よほど機械学習で変わるような業務でないと給与は上がらんでしょ。netflixみたいに推薦がなければ事業が成り立たないような
403:デフォルトの名無しさん
18/06/05 12:27:13.03 XrtFx+DZ0.net
元々そんなに年収高くないサラリーマンやってる前提の話なのか。
その会社にいたままで高所得は難しいのは当然だとおもうが。
転職やフリーは考えないのか。
たとえばテレビ業界とか年収高いほうだろうが、フリーアナウンサーになるのがいるが。
404:デフォルトの名無しさん
18/06/05 13:12:53.70 4dP1NJWe0.net
実際そうなんだよね。求人見ると、よさげなところがちらほらある
何度か転職を繰り返して、いろんな刺激をもらって成長していくうちに、突き抜けるんだろうか
405:デフォルトの名無しさん
18/06/05 13:29:21.53 +AKv4GUB0.net
【開戦空振り、〝XDay″】 トランプが米朝戦争、回避したので、九条改憲も、説得力を失った m9(^Д^)
ｽﾚﾘﾝｸ(liveplus板)
406:デフォルトの名無しさん
18/06/05 13:50:33.10 T9cUxXgr0.net
>>394
高級貰ってんだろうな、うらやま
407:デフォルトの名無しさん
18/06/05 14:49:58.05 WhdJgtXp6.net
なんでうちの
408:パパ年収1千万超えてたの？ 営業マンのくせに
409:デフォルトの名無しさん
18/06/05 14:58:19.70 dkwyVF1KM.net
営業は売れば売るだけ稼げる種類のものあるからね
410:デフォルトの名無しさん
18/06/05 15:02:27.15 T9cUxXgr0.net
おいしい法人相手の営業とか
411:デフォルトの名無しさん
18/06/05 16:24:35.99 iejmw7Os0.net
金の引換券とか和牛の権利を売りつけていたんじゃね？
412:デフォルトの名無しさん
18/06/05 19:15:28.45 FpfgnXpSp.net
>>393
この場合の数学+統計+機械学習ってどのくらいのレベルでしょうか
BishopやMurphyのテキストがちゃんと解読できるくらい？
413:デフォルトの名無しさん
18/06/06 06:58:46.99 NJm/h3bv0.net
なんで機械学習ってインタプリタ主流なの？
遅いじゃん
414:デフォルトの名無しさん
18/06/06 09:41:33.10 I9hgDbEz0.net
URLﾘﾝｸ(youtu.be)
【大学数学】ベイジアンネットワーク【機械学習】
概出？
415:デフォルトの名無しさん
18/06/06 12:33:25.21 bWEoegzUH.net
全然ネットワークじゃないじゃん
416:デフォルトの名無しさん
18/06/06 12:50:20.55 SPyKL2bL0.net
>>404
最新の論文を三日ぐらいで読めればOK
わりとゆるい
417:デフォルトの名無しさん
18/06/06 14:14:23.03 r2g/1oegp.net
>>408
なるほど
あのレベルのテキストだと歯が立たない箇所が多くて
418:デフォルトの名無しさん
18/06/06 17:31:32.85 q1bS2rcEa.net
>>405
Juliaは速いんだけどな。
419:デフォルトの名無しさん
18/06/06 19:15:06.34 5LVJrhXp0.net
コンパイラ使うの面倒だからじゃね。
PDCAを早く回すならインタプリンタが楽でしょ
420:デフォルトの名無しさん
18/06/06 19:38:43.45 hS3HWMA0a.net
実験的にパラメータちょっと弄って変化確認するならインタプリタが最適
その後実運用する段階ではコンパイル型言語使って作り直してコンパイルした方が速度面で有利だろうけど実際のところどうする人が多いのかは知らない
421:デフォルトの名無しさん
18/06/06 19:55:44.28 th+iOTAXa.net
Pythonは実行時にバイトコードにコンパイルする。いわゆる中間コード方式
422:デフォルトの名無しさん
18/06/06 21:12:31.67 Abx8Yx8C0.net
結局、機械学習って、
技術追求してもデータに対するアプローチ（指標）が解らないと、詰む？
423:デフォルトの名無しさん
18/06/06 21:23:35.70 Glbjy1Oa0.net
どうしてそういう学習をしたのかプレゼン出来ないと
資金源を断たれて詰む
424:デフォルトの名無しさん
18/06/06 22:16:22.03 A9/lAbnw0.net
研究者レベルのことを求められても困るのだ
425:デフォルトの名無しさん
18/06/06 22:34:15.26 +qEQXuQ70.net
>>415
グーグルのアルファ碁からしてわかってないけど発展してるだろ。
別にはなるが、ディープラーニングを広義に学習方法の自動学習法と捉えた場合。
使う手法が、多層ニューラルネットである必要はないわけだが。このへん進んでるか。
ディープラーニング - Wikipedia
しかし、近年、ヒントンらによる多層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、
および、Webの発達による訓練データ調達の容易化によって、充分学習させられるようになった。
その結果、音声・画像・自然言語を対象とする問題に対し、他の手法を圧倒する高い性能を示し、2010年代に普及した。
しかしながら、多層ニューラルネットが高い性能を示す要因の理論的な解明は進んでいない。
426:デフォルトの名無しさん
18/06/06 23:08:00.64 jB/Oh58q0.net
Wikipediaコピペは馬鹿にされるからやめたほうがいいよ
427:デフォルトの名無しさん
18/06/07 00:41:54.57 2mKmeoG5a.net
機械学習の個々のアルゴリズムには流行り廃りがあるけど統計学に基づく点には変わりないので
最新の機械学習のブラックボックス化された関数使える�
428:謔闢搆v学を体系的に学んでいる人の方が長期的には有利
429:デフォルトの名無しさん
18/06/07 04:16:51.96 EtNPtLaF0.net
これは?
情報幾何への入門と応用
URLﾘﾝｸ(www.sci.osaka-cu.ac.jp)
非加法的エントロピーを加法的エントロピーにする方法ーAdS/CFT対応の情報幾何バージョンー
URLﾘﾝｸ(www2.itc.kansai-u.ac.jp)
430:デフォルトの名無しさん
18/06/07 06:24:32.11 npK3Jb7s0.net
CNNとLSTMを"deep"でひとくくりにしていいもんだろうか
431:デフォルトの名無しさん
18/06/07 10:15:29.32 4mIWw2z0F.net
>>413
バイトコードにしたからと言ってネイティブ機械語みたく爆速になる訳じゃないよ
for文とかアホみたいに書いてるよりスッキリnumpy使え
432:デフォルトの名無しさん
18/06/07 10:17:11.63 4mIWw2z0F.net
>>417
ほんそれ
433:デフォルトの名無しさん
18/06/07 18:31:54.55 Kn/6DS9U0.net
>>419
いまは実感が湧かないけど、たぶんだけど35歳とか過ぎた頃に違いが出てくるんだろうな
434:デフォルトの名無しさん
18/06/07 20:13:26.28 E34l5tNQ0.net
５０過ぎてからだよ
435:デフォルトの名無しさん
18/06/08 10:00:08.97 9NVevk9E0.net
うそです
436:デフォルトの名無しさん
18/06/08 14:38:59.67 0+BYIDdWM.net
>>419
わかる
437:デフォルトの名無しさん
18/06/08 16:35:10.53 E2W2E6bt0.net
わからない
438:デフォルトの名無しさん
18/06/08 19:38:32.54 q6ZoTdpo0.net
>>420
情報理論は場合の数の加法性の仮定が前提にあるから使えない。
後者の記事は条件が限定的過ぎて使えない
439:デフォルトの名無しさん
18/06/09 17:15:22.94 UJU1F4Hl0.net
機械学習のブラックボックス化された関数うんぬんというけど
数学わからない癖に機械学習のアルゴリズムを組んでる
文系エンジニア的な奴はそんなにいないよなあ
そんな入口そうそうない
440:デフォルトの名無しさん
18/06/09 18:48:56.36 yrN1RUIVa.net
機械学習ブームがここまで盛り上がるなど予想されていなかったので基礎研究からやってる企業を除いて機械学習の専門家を雇っている企業などほとんどない
バリバリの理系出身だとしても大半は専門外の人間が錬金術的にパラメータ調整してたまたま上手くいっているだけで基礎から理解して使えている人はそうそういない
偶然の産物だろうが適切な出力が得られていればそれで構わないが、基礎が分かっていないと今後新しいアルゴリズムが主流になった時も同様に運任せで錬金術することになる
441:デフォルトの名無しさん
18/06/09 19:22:31.21 q1cuUkh70.net
とブームが終わった頃にいうアフォ
442:デフォルトの名無しさん
18/06/10 01:49:54.08 Ame7ypF10.net
だとしたら、アセンブラ出来ない奴、デジタル回路が組めない奴、はみんな基礎が分かってないから
運任せでプログラムを組むべきじゃないなw
要は、各々の世代でどのレイヤーの知識が重視されるか？なんだと思う
今はベクトル数学や統計学のレイヤーとは離れた技術が上の層にどんどん積み重なっていて
そろそろ分業しないと成り立たなくなる時代が来ている様な気がする
443:デフォルトの名無しさん
18/06/10 08:25:10.29 7GMv3HHL0.net
富士通のZinraiとか、金かけて、宣伝しているけど、
国内企業のAIってどのレベル？
某大手企業のを試用した範囲では、ゴミのような出来。
このスレの連中のような趣味でやってるレベルにも達していない。
「偶発的な適切な出力」という表現があるけど、
恐らく、作っている奴は、「適切」の指標すら解っていない。
444:デフォルトの名無しさん
18/06/10 08:
445:39:03.72 ID:7/3vh+V90.net
446:デフォルトの名無しさん
18/06/10 08:47:48.39 eesH+2qR0.net
東芝、NEC、オムロン、富士通、日立
みたいなところの研究所からは
まともな研究が出ているけど
それを商品化するところは丸投げするから
変なのが出てくる
447:デフォルトの名無しさん
18/06/11 09:37:38.76 BjFidTNMa.net
>>436
東芝とNECは会社が危ない。
448:デフォルトの名無しさん
18/06/11 09:44:11.75 dHlcwcTY0.net
日本のメーカーは組織が疲労している P ドラッカー
449:デフォルトの名無しさん
18/06/11 10:04:59.45 hK5oCRRDd.net
AIで会社を何とかしたら
450:デフォルトの名無しさん
18/06/11 10:10:19.21 dbmbgvPBa.net
AIで会社経営を立て直すには過去の大量の成功・失敗の経営情報が詳細な内部情報とセットで必要であり
それは一社及びそのグループ会社程度の規模では量的に足りなさすぎるので実質的に不可能と考えて良い
451:デフォルトの名無しさん
18/06/11 11:25:28.44 48e2hiFI0.net
三菱、神戸製鋼、・・・
452:デフォルトの名無しさん
18/06/11 11:25:56.82 48e2hiFI0.net
日産も
453:デフォルトの名無しさん
18/06/11 12:18:31.90 w5hwjnKhM.net
旧財閥系が全部ダメと
454:デフォルトの名無しさん
18/06/11 12:29:12.99 fk/EJioNH.net
BIやっても
それを読み解いて
活用できる経営者が居ないとね
455:デフォルトの名無しさん
18/06/11 12:42:50.14 c3fY4+Eqd.net
AIは魔法ではない
456:デフォルトの名無しさん
18/06/11 13:58:40.95 qQxnbKw90.net
CIしよう
457:デフォルトの名無しさん
18/06/11 15:35:31.29 izT/KIr3F.net
機械学習って、統計学の横に色んなジャンルが派生的に発展していて
縦に発展しているようなイメージがないんだが
流行り廃りで、いま学んだ知識の大半が今後は通用しなくなりそうというか
業界の人たちはかなり悲観的だよね
458:デフォルトの名無しさん
18/06/11 15:53:18.80 539MWtkj0.net
積み重ねだから役に立たなくなるってことはないよ
459:デフォルトの名無しさん
18/06/11 17:56:57.83 dbmbgvPBa.net
派生部分しか理解していない人は流行りが終了すれば新しい流行りを1から勉強し直す
根幹となる統計学が理解できていれば新しい流行りの理解も早いはずなので流行り廃りに対応しやすくなる
460:デフォルトの名無しさん
18/06/12 06:43:03.81 p6iYlMgIa.net
大学程度の数学と物理をやっとけ。できるなら修士レベル。後は後からどうにでもなる。
461:デフォルトの名無しさん
18/06/12 06:45:11.66 BglwDZJM0.net
あとからどうにでもなるなら、高卒でもいいだろ。
機械学習に必要な分だけ勉強すれば。
462:デフォルトの名無しさん
18/06/12 06:47:10.58 ip1HKyGy0.net
物理関係ないだろ
463:デフォルトの名無しさん
18/06/12 06:47:30.25 l+dIOx6V0.net
中卒から始めるデータマイニング
464:デフォルトの名無しさん
18/06/12 07:30:35.71 9sJ+Gh1za.net
>>451
勉強などやる気さえあれば誰でもできるがそもそも高卒という時点で機械学習エンジニアとしての採用はほぼ閉ざされるから
企業のリソース使わず自力で機械学習でビジネス起こす当てがあるなら話は別だが
465:デフォルトの名無しさん
18/06/12 08:09:53.72 ip1HKyGy0.net
数理工学、数学、統計
が一番採用したいけど
そもそも人口が無いから微積と線形代数だけ分かれば後は頑張ってみたいな感じだよ
466:デフォルトの名無しさん
18/06/12 08:29:01.32 8Ff/sc860.net
数学・物理の出身者は、物事を抽象化して捉えるセンスが群を抜いてる。
論理性と違って鍛えることが難しいし
467:デフォルトの名無しさん
18/06/12 09:18:08.49 lj94Jl4v0.net
ホルホル
468:デフォルトの名無しさん
18/06/12 09:25:47.15 BglwDZJM0.net
>>456
それほぼ一緒だとおもうが。たとえば、不完全性定理とか数学的抽象度が高いし論理的だろ。
不完全性定理
数学を基盤にし、証明を積み重ねていけば、
いつかは「世界のすべての問題を解決するひとつの理論体系」「世界の真理」に到達できるのではないかと信じられていた。
さて、１９３０年頃のこと。
数学界の巨匠ヒルベルトは「数学理論には矛盾は一切無く、どんな問題でも真偽の判定が可能であること」
を完全に証明しようと、全数学者に一致協力するように呼びかけた。
これは「ヒルベルトプログラム」と呼ばれ、数学の論理的な完成を目指す一大プロジェクトとして、当時世界中から注目を集めた。
そこへ、若きゲーテルがやってきて、「数学理論は不完全であり、決して完全にはなりえないこと」
を数学的に証明してしまったから、さあ大変。
ゲーデルの不完全性定理とは以下のようなものだった。
１）第１不完全性原理
「ある矛盾の無い理論体系の中に、肯定も否定もできない証明不可能な命題が、必ず存在する」
２）第２不完全性原理
「ある理論体系に矛盾が無いとしても、その理論体系は自分自身に矛盾が無いことを、その理論体系の中で証明できない」
URLﾘﾝｸ(noexit.jp)
469:デフォルトの名無しさん
18/06/12 11:18:48.03 GLnhHiRd0.net
ゲーデル・エッシャー・バッハ
470:デフォルトの名無しさん
18/06/12 13:20:41.70 1274DHP3F.net
>>454
実は機械学習のエンジニアの求人は学歴不問のところが多い
バイトから入るという裏技もあるから、やる気さえあれば高卒でも余裕でなれる
独学→バイト→正社員→お金を貯めて研究者
理論的には、無理ではない
471:デフォルトの名無しさん
18/06/12 13:24:03.36 1274DHP3F.net
あと自分は絶対にやらないけど
上でも言っている人もいる通り、やっぱり物理は出来た方がいいんじゃないか
機械学習＋機械工学で年収2000万ぐらいの求人がちらほらある
たぶん自動車でも作ってるんじゃないか
この分野で突き抜けた年収が欲しければ、機械学習ともう一つ専門分野が必要だな
自分のいる世界とは別世界だけど
472:デフォルトの名無しさん
18/06/12 14:15:02.72 3gotnOWi0.net
脳内
473:デフォルトの名無しさん
18/06/12 14:29:37.93 ip1HKyGy0.net
学歴不問って職務経歴だけ見ますって意味だよ。
金貯めて研究者ってどうすんのよ
大学編入するとこから始めるのか？
あと物理と機械工学は別だから。
474:デフォルトの名無しさん
18/06/12 16:22:10.97 eHyM52fUF.net
>>463
>>あと物理と機械工学は別だから。
そこらへん詳しくないから適当書いたスマン
でもバイトで職務経験つけて、そのまま正社員になった奴はうちの会社に一人いるぞ
年齢的に、院試を受ければ、研究者にもなれるんじゃないかな
475:デフォルトの名無しさん
18/06/12 17:43:36.74 yCLBeBsZ0.net
社名を教えて欲しいわｗ
476:デフォルトの名無しさん
18/06/12 17:49:47.48 bLF3+6cr0.net
>>451
高卒には越えられない壁がある
よほど貧乏で大学行けなかったとかでなければ
理解できる頭あれば大学卒業(あるいは修士以上)してるはずで
高卒が高卒たる所以
477:デフォルトの名無しさん
18/06/12 17:50:17.97 eHyM52fUF.net
言うか！
DS系なんだけど、ぶっちゃけネットでググるとすぐ出る
ただ、バイトをたくさん取ってるわりに、フリーターから定着できたの俺が知る限りひとりだけ
他にもいるのかもしれないけど
478:デフォルトの名無しさん
18/06/12 17:54:42.86 RH6dhGDkM.net
>>466
毒親もな。連帯保証人無しでは学校も行けない。入院も出来ない。
479:デフォルトの名無しさん
18/06/12 17:58:35.69 eHyM52fUF.net
中高生の時に虐待を受けていたからまともな精神状態で勉強に集中できなかったとか、
まあ色々なパターンがあるよね
高卒から這い上がってくる奴はいることにはいる
そういう奴をまったく見かけないなら、逆にその人が見かけない世界にいるんだろ
480:デフォルトの名無しさん
18/06/12 18:04:36.62 7HHAh+ix0.net
理学と工学の違いもわからないのに何語ってんの？
481:デフォルトの名無しさん
18/06/12 19:13:14.97 iAqg3u7f0.net
そろそろ、wikiみたいな「集合知」って機械学習で置換できちゃうんじゃないかな
どんなマイナージャンルでも、一人が「こういうキーワードでジャンルの情報集積を」って
指定すれば、入門的なハウトゥや歴史的なインデックスまで作れたり
将来的には検索ワードみたいに随時処理でそれらが出力されたりするんだろうけど、
現段階でも、入力された特定キーワードに関する体系立てた知識の集積は可能じゃない？
たとえば、「ホラー題材のギャグ漫画」くらいだと、概要や歴史的サンプルをまとめられたり
482:デフォルトの名無しさん
18/06/12 20:29:53.97 ijlPdebQ0.net
↑人口無能↑
483:
18/06/12 21:19:31.15 QT2PgMnm0.net
>>471
機械学習は、所詮膨大な過去を根拠にしているだけだから、新しい知恵を生み出すことはできない
484:デフォルトの名無しさん
18/06/12 21:31:23.02 iAqg3u7f0.net
>>473
何事かに対して、どういったジャンルに属する話かと判断して、それを総括するフォーマットを
類似記事から引用する学習は可能だと思う
現状でも、Wikiで項目を作る上で「似たような記事」から構成を引用するのが普通だ
そこそこのマイナージャンルでも、テキストとして情報化されてきている
「データ群の前半に集中する情報を要約して『概要』とする」ことや、「年代と頻出で年表的に
フォーマットを形成する」のも可能だと思う
というか、Wikiの各記事においてすでにこういう「情報をまとめる上での構成」ができているんだから
それ自体を機械学習できるはずなんだよ
485:
18/06/12 21:46:20.13 QT2PgMnm0.net
>>474
＞現状でも、Wikiで項目を作る上で「似たような記事」から構成を引用するのが普通だ
一言で「似ている」というけれども、「犬と似ている」「猫と似ている」は現状の深層学習で実現できるとしても、
「似ているもの同士をまとめる」はまた別ではないか？
このタイプにおける教師データは成立するのだろうか？
486:デフォルトの名無しさん
18/06/12 22:16:43.01 iAqg3u7f0.net
>>475
「犬と似ている」と「猫と似ている」は、フォーマットとしてほぼ同じ語り口で記事になってると思う
同じようなフォーマットの記事から、頻出単語や構文を教師データとして、関連する情報として
拾うのは単純に機械学習の範囲だと思うけどなぁ
「同じような単語を同じような語り口で記述している記事」が教師データなわけで
487:
18/06/12 22:28:20.05 QT2PgMnm0.net
>>476
＞「同じような単語を同じような語り口で記述している記事」が教師データ
メタな構造そのものを教師データにできるものかな？
488:デフォルトの名無しさん
18/06/12 22:41:42.13 iAqg3u7f0.net
>>477
むしろそういう「言及」をデータとして扱わないと機械学習の有効性が意味を持たないと思うよ
「○○は△△という意味で□□である」っていう関連を一つの型として学習する必要がある
それをビッグデータから学ばないと、各データを統合で結ぶだけの古典的計算機に過ぎない
489:
18/06/12 23:07:13.16 QT2PgMnm0.net
>>478
＞それをビッグデータから学ばないと、各データを統合で結ぶだけの古典的計算機に過ぎない
なるほど！
＞「○○は△△という意味で□□である」っていう関連を一つの型として学習する必要がある
二項関係から三項関係への進化は、今は出来ていないんじゃないかな？
490:デフォルトの名無しさん
18/06/13 00:31:00.31 TuGh0Ju3a.net
Googleが猫の画像を判別させる人工知能を作るだけのために大量の猫画像を必要としたように、
wikiを作るとしたらその1項目毎に猫画像学習と同等かそれ以上の情報をかき集めて学習させる必要があるわけで
話題のcoinhiveみたいに世界中の各人のPCのリソース借りるような方法でもあれば可能かもしれないが特定の企業内だけで実現するには必要な計算資源が膨大すぎる
491:デフォルトの名無しさん
18/06/13 05:39:50.82 HxLnaiGF0.net
Googleが画像から猫を判断させたのは、教師なしのニューラルネットワークによる学習だよ
AIによる学習結果は、その本質を理解しているという意味じゃない
「検索結果の中からざっくり中央値を取る」ようなもんだ
「〇〇について、どこの誰がいつから始めてこういう成り立ちだ」みたいなWikiっぽいレイアウトに
まとめるだけなら、既存のWebページと電子化されてる書籍だけで足りるかと
もともとWkipedia自体、外部サイトでの記述や書籍による出展が求められるわけで
そうした情報がちょいちょい間違ってたりするのも現状と同じ
492:デフォルトの名無しさん
18/06/13 07:37:49.11 ZsJ95BpAM.net
教師なしニューラルネットワーク笑
493:デフォルトの名無しさん
18/06/13 07:43:29.10 V88S+L9tM.net
SOMに教師っていたっけ？
494:デフォルトの名無しさん
18/06/13 09:03:40.82 1A36tM340.net
教師なしであってる
somでは無い
URLﾘﾝｸ(static.googleusercontent.com)
495:デフォルトの名無しさん
18/06/13 09:32:05.58 3yG4G9Yqa.net
高卒派遣で機械設計やっていますが3年やっても年収300がやっとなので機械学習とPythonを学んで年収500万ぐらいになりたいです
496:デフォルトの名無しさん
18/06/13 09:54:44.45 4+cM1pJld.net
↑ただの雑務係になるのは目に見えて明らかです
497:デフォルトの名無しさん
18/06/13 22:49:23.14 /V8qwAhg0.net
付け焼刃の知識は、年収5000万overの人が作った機械学習自動化ツールに置き換えられそうだ。
というか、年収500万ぐらいならpythonだけでも有るだろ
498:デフォルトの名無しさん
18/06/14 18:38:38.62 asb5qNMla.net
>>487
pythonって日本では需要が無いのでは。
499:デフォルトの名無しさん
18/06/14 19:57:01.42 gMEch+Gya.net
日本の大企業で機械学習やってますと言ってるところはどういう環境で開発してるんだろう？
500:デフォルトの名無しさん
18/06/14 21:04:58.22 /560Bghv0.net
一口に機械学習といってもいっぱいあるけどね。
501:デフォルトの名無しさん
18/06/14 21:55:19.69 IoiZhxx5F.net
自動制御システムを機械学習という人たちもいるからな
502:デフォルトの名無しさん
18/06/14 22:08:55.21 IoiZhxx5F.net
>>485
マセマみたいな簡単な参考書で、線形代数、微分積分、統計学の知識を大学一年生レベルまで習得
これなら分かる最適化数学、言語処理のための機械学習入門、はじパタ本を読む
プログラミングは、書籍だけで勉強する場合、pythonの参考書を最低五冊
また、英語を勉強して、論文を読めるようにするように
DB、クラウドの知識もほしいし、前処理についても独学しておいた方が採用されやすいだろう
カグルにもチャレンジした方がいいかなあ
あと絶対むずかしい参考書に手を出すな！ 絶対だぞ！
503:デフォルトの名無しさん
18/06/15 06:16:57.25 HyyLdHNN0.net
日本語の情報乏しいのって出版不況と関係あるよな
504:デフォルトの名無しさん
18/06/15 08:54:59.38 ESSDOzMPM.net
むかしから日本は共有知を軽視してきただろ
今更なに言ってんだ
505:デフォルトの名無しさん
18/06/15 10:14:10.38 Tnyfgv4M0.net
Ｃ言語入門ならいっぱいあるだろうｗ
506:デフォルトの名無しさん
18/06/15 10:19:15.58 bwzthQROa.net
>>492
ご丁寧にありがとうございます
自宅学習がまるでできないのでまずは基本情報を取って自信をつけてみます
507:デフォルトの名無しさん
18/06/15 10:25:03.32 AAOUHyfGa.net
「〇〇入門」は山ほどあるのにその先を教えるものになると日本語の情報は激減するよな
508:デフォルトの名無しさん
18/06/15 14:10:20.02 qvV6yliS0.net
どうせ、価値ある一次情報は国外からしか出ないから、まず、英語�
509:ﾅ良い。 新井女史が人工知能の最高峰な国、Japan。 https://booklive.jp/review/list/title_id/493315/vol_no/001
510:デフォルトの名無しさん
18/06/15 14:36:03.53 jtdMvlsO0.net
新井女史ｗ
511:デフォルトの名無しさん
18/06/15 16:50:32.46 OdSPYtBqF.net
ステマ乙
512:デフォルトの名無しさん
18/06/15 20:40:24.15 qwB/4bSI0.net
アナリストの履歴書、シティが高く評価する言語は「Python」
URLﾘﾝｸ(www.bloomberg.co.jp)
今はやりの言語
513:デフォルトの名無しさん
18/06/15 21:30:14.68 6pyG9v6n0.net
>>469
同意。そこらへんのことを本当に知らない人多すぎ。
514:デフォルトの名無しさん
18/06/15 21:46:10.67 NNc+3MLQ0.net
で、そういう人は具体的に誰？
515:デフォルトの名無しさん
18/06/15 23:05:51.25 CTrwO2f2d.net
まあぶっちゃけ、自分が思い浮かぶ程度の手法は、エクセル先生でできちゃうし、実務上はそれをわざわざRやらPythonやらでやるインセンティブもないわけで。
ロジスティック回帰とかそこら辺になりゃ意味あるがあまり機会がない。やらんでなんとなく過ごしてる自分が悪いだけ疑惑はあるけどw
URLﾘﾝｸ(twitter.com)
516:デフォルトの名無しさん
18/06/16 01:05:12.04 /ZOnJVexa.net
流石にEXCELとPythonは使い道が違いすぎる
517:デフォルトの名無しさん
18/06/16 06:02:56.78 xpvZKcICa.net
>>501
背景の緑のマトリックスみたいな画像がpython関係なくてダサすぎる
518:デフォルトの名無しさん
18/06/17 12:29:43.65 eEWfV0tw0.net
Excelは昔から統計分析でも使われてきたし変ではない。
今更と言われるくらいにパイソンも昔から存在したが、注目されるほどではなかった。
パイソンがデータ処理に向いているというのは最近流布されるステマの一種だろう。
インタプリタだからパイソンはデータセットが肥大化すると遅くなるよ。
シティー銀行がデータ分析や人工知能しようが、世界は常に変わるからエキスパート
システムのようなアプリケーションは成功しなかったし、株価予測は原理的にランダムであり
予測不可能なのでAIなどやるだけ無駄。
519:デフォルトの名無しさん
18/06/17 12:38:37.62 ABBB1USMa.net
データ量肥大化でpython処理が重くなるというならEXCELの場合重くなるどころか開くことすらできなくなるけどね
むしろEXCELとの比較だけで言えばpython使うなら元データを分割して読み込みなど工夫すれば原理的には元データ量に関する限界はなく処理時間もデータ量に比例するだけ
520:デフォルトの名無しさん
18/06/17 14:39:33.98 IxLGC6rAM.net
Excel推しの人ってみんな言ってることがどこかズレてる印象
521:デフォルトの名無しさん
18/06/17 14:50:00.70 vO1yzD/10.net
無理矢理EXCELでやろうとする奴ほんとアホ
522:デフォルトの名無しさん
18/06/17 16:55:01.65 uO7CfCKma.net
というか、EXCELしか使えないからそれしか選択肢ないんだろう
523:デフォルトの名無しさん
18/06/17 18:22:10.11 G56WHeGt0.net
まず、エキスパートシステムは部分的には成功しているぞ
成果が世の目に触れにくいだけだ
そして、パイソンの株式予測は、データが増えれば増えるほど成功する
あんなの最適化数学の延長で十分
524:
18/06/17 22:16:10.89 mtjEdwIk0.net
>>512
＞株式予測は、データが増えれば増えるほど成功する
株価が上昇するか、それともアンダーウェートか、それだけでも判定できるのなら大いに役に立ちます！
勝率はどれくらいです�
525:ｩ？
526:デフォルトの名無しさん
18/06/17 22:59:51.87 4Ui46ss5a.net
株価予測は簡単じゃねえわ
当たり前の話なんだが過去は幾らでも説明できるんだけど
未来は「まだおきていない」ので分からんのだ
527:デフォルトの名無しさん
18/06/18 02:51:16.57 3J8E5iEa0.net
株価は、あらゆる情報を用いたとしても、日経平均などの平均値を超えられないという、予想が信じられてるんだろ。
日経平均を上回る圧倒的パフォーマンスをだしたとしても、一時的であってたとえば100年、1000年とか長期で測れば平均値に落ち着くといった。
528:デフォルトの名無しさん
18/06/18 03:03:16.56 3J8E5iEa0.net
株価予測が可能かどうかに関する理論・仮説はこれだ。
効率的市場仮説 - Wikipedia
金融経済学における効率的市場仮説とは、市場は常に完全に情報的に効率的であるとする仮説。
効率的市場仮説に従えば、株式取引は株式を常に公正な価格で取り引きしていて、投資家が株式を安く買うことも高く売ることもできないということになる。
すると、銘柄の選定や市場のタイミングから市場の平均以上の実績を得るのは不可能である。
チリジ・マルワラは、市場に人工知能を搭載したコンピューターのトレーダーが増えるほど市場は効率的になっていくため、
人工知能が効率的経済仮説の理論の適用可能性に影響を与えるのではないかと推論した。
ウォーレン・バフェットは効率的経済仮説に反論していて、特に注目に値する1984年のプレゼン「The Supervisers of Graham-and-Doddsville」において、
世界最高レベルの運用投資会社で働く株式投資家の圧倒的多数は、投資家の成功は運で決まるという効率的経済仮説の主張に反論していると述べた。
マルキールは、プロのポートフォリオマネージャーの3分の2が（1996年までの）30年間にわたってS&P 500指数を越える実績を出せていない
（しかも、ある年に実績が高い人とその次の年に実績が高い人の間の相関は殆どない）ことを示している。
529:デフォルトの名無しさん
18/06/18 03:14:04.36 3J8E5iEa0.net
自分の考えは、株価予測は不可能という効率的市場仮説はほぼ正しいとおもっていて。
ビル・ゲイツとか、孫正義など個人・組織とかの勝手な思い、欲求で大金が動いたとき、
市場の効率性が崩れ、その瞬間だけはチャンスありという理解。
個人の思いは普通は予測できない。本人自身なら分かってるが・・・
しかしそうすると金持ちは大金動かせて、その正確な予測も自身はできてるので常に稼げることになるがどうか。