18/11/04 14:35:35.71 W830XVm1a.net
【統計分析】機械学習・データマイニング11
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング12
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング13
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング14
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング15
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【統計分析】機械学習・データマイニング16
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング17
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング18
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【統計分析】機械学習・データマイニング19
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
3:デフォルトの名無しさん
18/11/04 14:35:52.38 W830XVm1a.net
【統計分析】機械学習・データマイニング【集合知】
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
[統計分析]機械学習・データマイニング[集合知] 2
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング3
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング4
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング5
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング6
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング7
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング8
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング9
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング10
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
4:デフォルトの名無しさん
18/11/04 14:36:21.23 W830XVm1a.net
■関連スレ
パーセプトロン
ｽﾚﾘﾝｸ(informatics板)
人工知能ディープラーニング機械学習のための数学
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
Deep learning
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
ディープラーニング（過去ログ）
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
自然言語処理スレッド その４
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ(知能増幅) 74
ｽﾚﾘﾝｸ(future板)
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ｽﾚﾘﾝｸ(future板)
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ｽﾚﾘﾝｸ(future板)
人工知能
ｽﾚﾘﾝｸ(future板)
人工知能で自我・魂が作れるか
ｽﾚﾘﾝｸ(future板)
こころがあるロボットは作れるのか
ｽﾚﾘﾝｸ(robot板)
5:デフォルトの名無しさん
18/11/04 14:39:33.78 5RY1Lh2I0.net
O2
6:デフォルトの名無しさん
18/11/04 15:15:04.35 qI5xe5HWa.net
>>1 ありがとう
7:デフォルトの名無しさん
18/11/04 16:47:20.04 14NiYLD2r.net
おつ
8:デフォルトの名無しさん
18/11/04 17:47:07.18 mYr0YQrU0.net
>>1
乙パイソン
9:デフォルトの名無しさん
18/11/04 20:21:02.36 oGWw0xMqd.net
>>1
だよんがキモい
まあ、最初に書いたのは俺だが
10:デフォルトの名無しさん
18/11/04 20:43:59.58 Se5iYgLP0.net
堕魂
11:デフォルトの名無しさん
18/11/04 21:21:37.81 cbL6d5d80.net
そんなことよりテンプレ長すぎて毎回大変だろ
12:デフォルトの名無しさん
18/11/04 21:42:47.21 wl9MmRr4M.net
どうせ入れ子なのに過去スレ全部貼るのは流石に意味分からん頭悪すぎだよね
13:デフォルトの名無しさん
18/11/05 00:27:34.33 JARCRkpNa.net
前スレしか貼らなかったらアクセスするのにO(n)かかる
14:デフォルトの名無しさん
18/11/05 04:58:46.59 W2LINBRO0.net
>>13
タイムアウトの場合って
計算量どうなるの？
15:デフォルトの名無しさん
18/11/05 07:47:24.64 vjM8nFDD0.net
今更で過去議論しつくされてるのかもしれないけど、TensorflowをWindows10で使用しているけれどほとんど支障がありません
ArXivの実装も見様見真似でできるしたまにGitにあがっているのもLinax用であろうがべつに使えないModuleもそうないし
それでもやｐっぱUbuntuがいいの？いまから環境変えたくないんだけど変えたほうがいい理由ってあるのかな？
16:デフォルトの名無しさん
18/11/05 08:57:13.74 7J7Z18gf0.net
入れちゃって不自由なくて、他の人が困らないならいいんじゃね
17:デフォルトの名無しさん
18/11/05 09:59:18.10 +9X/iLeq0.net
>>15
ベストではないけど、10なら問題なし
OSはMacだけが間違い。いらん手間が増える
18:デフォルトの名無しさん
18/11/05 10:42:51.85 2Km/8vrvd.net
>>15
linux のスペルさえ間違う人はwindowsがいいだろ
19:デフォルトの名無しさん
18/11/05 10:58:50.75 K1BnfIeBa.net
>>15
そもそもわざわざ有料のOS に固執する理由がわからない。
1 台ならともかく、例えば部署丸ごとならそれなりのコストがかかるしね。
けど、Linux が苦手な人に替えるべきなんて誰も言ってないと思うよ
20:デフォルトの名無しさん
18/11/05 11:16:34.52 DzW9woVH0.net
>>15
gpu使ってる？
21:デフォルトの名無しさん
18/11/05 11:40:44.08 h+0GmuinM.net
GPU複数台タワーグラッドで計算させてたけど、転移学習主体になてシングルで事足りてます。OSが無料かどうかが論点なのかな？
22:デフォルトの名無しさん
18/11/05 12:20:46.98 tG7uKlwpa.net
Linux搭載PCが量販店で普通に新品で売ってるなら選択肢に入るけど新品だとwinかmacしか選択肢がない
で、わざわざ買った有料OSを抜いてLinux入れるかと言われるとwinでやりたいことできるならwinでいいじゃないか、となる
23:デフォルトの名無しさん
18/11/05 15:11:38.27 7J7Z18gf0.net
個人端末で計算できるなんていい時代になったねえ
24:デフォルトの名無しさん
18/11/05 17:08:47.04 KffOzDTFM.net
それな、わざわざ入れるのは意味不明
自作PC組むようなオタクならリナックス
市販のPC買う一般人はwin使えばいい
25:15; 21;
18/11/05 17:17:04.02 vjM8nFDD0.net
PCと携帯でID同じになってくれればいいなと思ったけどだめでした
自作でWin10Proをわざわざいれてやってるんだけど
>17さんの言うみたいにベストでない理由はなにかあるんですかね？
個人的にはhorovodの分散学習がLinux対応だけどWinでKerasでもできるし
GPUパフォーマンスあがってきてBatch_size増やす必要もなくなってきたので不満がないのですけど
ぶっちゃけbusinessとacademicとpersonalを全部両立した環境って結局Winが使いやすくて
TensorflowではこのmoduleがWinだと使えないぜってのがあれば先に押しててほしいなと
最近Tensor-hubを使うようになり、その機会にtf.estimatorも使うようになると、
いままでちまちま書いてたのが馬鹿らしくなりました
もうKerasもいらないくらい
26:デフォルトの名無しさん
18/11/05 17:21:30.22 7J7Z18gf0.net
自分でいいならいいんじゃね。エスパー探してるんか
27:デフォルトの名無しさん
18/11/05 17:22:20.20 vjM8nFDD0.net
そうですエスパーさん探してます
28:デフォルトの名無しさん
18/11/05 18:06:42.84 vjM8nFDD0.net
追記
academicだとやたらMAX_OSが多い
昔DTMでMAC使ったことあるけど逆にdirectoryのruleが曖昧で悩んだ記憶があるlevel
MACがやばいとあったけどWSでもあいつらMACでやるし
逆にWin; Linuxは見たことないな
結局なんでもいいんじゃないの？
platformがTensorflowなら
29:デフォルトの名無しさん
18/11/05 19:38:34.38 kl1FuT5bM.net
だから言ってんじゃん
オタクはリナックス一般人はwinパリピはmac
30:デフォルトの名無しさん
18/11/05 19:49:23.92 sJV801RU0.net
>>28
おいおい
TensorflowGPUの最新版はmacOSサポートしてないんだぞ
31:デフォルトの名無しさん
18/11/05 20:56:42.33 vjM8nFDD0.net
今日もDNNのWSでMacでDemoされたけど
なんか良くわからなくなってきたよ
32:デフォルトの名無しさん
18/11/05 21:23:09.46 nNFRhzydp.net
今月はnumpyとpandasとmatplotlibの勉強するから応援してくれよな
そんなのわざわざ勉強するのアホじゃねっていうのは心折れるからやめてくれよな
33:デフォルトの名無しさん
18/11/05 21:24:43.96 7J7Z18gf0.net
ワシもやらねば～。最近コーセラ進んでないんだわ
34:デフォルトの名無しさん
18/11/05 21:36:33.69 nNFRhzydp.net
>>33
コーセラ2周目で止まってる…
たかだか10分くらいの動画見終わるのに巻き戻したりしてて1時間くらいかかる
35:デフォルトの名無しさん
18/11/05 21:59:10.37 7J7Z18gf0.net
誤差伝播法むず
36:い
37:デフォルトの名無しさん
18/11/05 22:06:12.73 27AFJFGR0.net
逆伝播じゃなくて伝播させるからでしょ :-p
38:デフォルトの名無しさん
18/11/05 22:55:57.26 Q2FAw9Coa.net
>>32
いくら勉強しても十分ってことはないからいいと思う
39:デフォルトの名無しさん
18/11/05 22:59:24.08 vjM8nFDD0.net
お前らがエスパーじゃなかったらどこ探せばいいんだってんだよ
なんかさみしいね
40:デフォルトの名無しさん
18/11/06 00:30:46.47 T+tZrd2fa.net
誤差逆伝播はcourseraの例の機械学習コースでは詳細スルーしてるから、詳細気になる場合は同じくAndrew先生のやってるディープラーニングコースを見ると分かりやすい
こっちは有料だけど動画見るだけなら無料でいける
41:デフォルトの名無しさん
18/11/06 01:21:44.10 EYAd6L7c0.net
>>39
そういうの見てどうのこうのよりGitのcodeをtraceしたほうがぜったいいいとおもうんだけど
42:デフォルトの名無しさん
18/11/06 03:13:57.92 3t3c17pL0.net
コードだけ見ても理論は理解できないだろ
43:デフォルトの名無しさん
18/11/06 05:59:57.71 EYAd6L7c0.net
codeのreferr先を都追っかけるだろ普通
44:デフォルトの名無しさん
18/11/06 10:33:41.88 nozIUEYPa.net
URLﾘﾝｸ(www.coursera.org)
この講座の2週目の誤差逆伝搬法では、
計算グラフを図示
→簡単な数値を入れてざっくり説明
→数式の説明
→Pythonコードを書いて説明
→コードをベクトル化して高速化
の順に説明してくれるから分かりやすかった
45:デフォルトの名無しさん
18/11/06 10:44:05.76 P3uIrLP90.net
よかったね
46:デフォルトの名無しさん
18/11/06 11:07:57.58 R53CFTK0a.net
うんこ
47:デフォルトの名無しさん
18/11/07 07:25:39.74 pqis0bzs0.net
このいたレベルひくいな
48:デフォルトの名無しさん
18/11/07 09:11:08.20 ETZWJyop0.net
>>43
ありがとう
勉強してきます
49:デフォルトの名無しさん
18/11/07 09:36:29.93 E35FEQYo0.net
スレじゃなくて板かｗ
50:デフォルトの名無しさん
18/11/07 09:59:17.20 TPFHtsj20.net
他のスレより初心者の層が厚いよな
51:デフォルトの名無しさん
18/11/07 10:03:41.49 ETZWJyop0.net
難しい話する場所は他にあるじゃん
52:デフォルトの名無しさん
18/11/07 11:09:54.95 mp+PvDUlF.net
>>46
気付くの遅すぎ
53:デフォルトの名無しさん
18/11/07 11:59:32.41 CxCunaCa0.net
日立のAIって、この程度しかやってないの？
URLﾘﾝｸ(www.nhk.or.jp)
Fがベンチャー以下なのは知ってるけど、日立は接点ないからレベルが解らん
54:デフォルトの名無しさん
18/11/07 12:15:38.99 /q/fZr4ka.net
>>52
個人で勉強してqiitaに書いてる人と大してレベル変わらんな
これで商売になるのなら自分も十分やっていけそうで自信ついた
55:デフォルトの名無しさん
18/11/07 13:23:25.74 PyIchVyKd.net
>>49
初心者救済スレだと思ってる
56:デフォルトの名無しさん
18/11/07 13:28:33.77 85pUfoQr0.net
>>52
料理1品あたり1000枚だけで足りるのかね？ 過学習してそう
というか自社で写真取らなくてもネットから拾ってくればいいと思うが
データ利用だから知財的にも問題ないだろうし
57:デフォルトの名無しさん
18/11/07 13:35:14.30 yYgCxC/pr.net
>>53
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
58:デフォルトの名無しさん
18/11/07 14:04:18.61 mv43PN/+0.net
>>56
あるあるｗ
59:デフォルトの名無しさん
18/11/07 14:12:27.27 pqis0bzs0.net
楽せずにjournalよめ
60:デフォルトの名無しさん
18/11/07 14:15:04.76 KeNdDv6Sa.net
>>32
ついでにsympyとscipyも勉強しろ。
61:デフォルトの名無しさん
18/11/07 15:02:15.50 IyZ6SaMg0.net
Pandocもやれ
62:デフォルトの名無しさん
18/11/07 20:27:28.70 DVmXY0Zpa.net
seabornも忘れずに
63:デフォルトの名無しさん
18/11/07 22:41:56.63 0tdAF5CmM.net
はーマジでopencvの画像bgrなのクソ
普段DL関連では全く使わんしクリップで一瞬使っただけだから盲点だったわ
通りで検証でもテストでも高スコアなのに実用でゴミみたいな予測叩き出してた訳だ
お陰で過学習疑ってデータ数3割も増やして拡張も工夫した2週間が無駄骨だった5%くらいスコア上がったけどよお
こんなクソみたいに初歩的なことやらかす奴おらんやろけど一応気を付けなはれや
64:デフォルトの名無しさん
18/11/08 00:38:01.23 T42vu+pla.net
なぜそれでテストのスコアは問題なかったんだ？
65:デフォルトの名無しさん
18/11/08 02:16:26.40 b7OkBepE0.net
libSVMの質問はどこですればいいでしょうか
66:デフォルトの名無しさん
18/11/08 03:56:08.77 hQ/B77D+0.net
コンテストに研究者送り込むより何に使うか考えるほうが難しいよ
67:デフォルトの名無しさん
18/11/08 08:35:44.29 PMXNr64O0.net
>>65
その通り
技術力の高さよりも、上手く活用した人間が長期的には勝つ
68:デフォルトの名無しさん
18/11/08 08:55:35.43 cWHpJIBwa.net
日本企業は技術力の高さもその活用も他国に負けてるからこのザマなわけだ
69:デフォルトの名無しさん
18/11/08 09:45:20.79 r3Nv72Tq0.net
上から目線で語るニート
70:デフォルトの名無しさん
18/11/08 11:52:56.20 2uuB+50RF.net
>>62
ikiro
71:デフォルトの名無しさん
18/11/08 13:38:31.60 o189kGQ6p.net
ライブラリとか充実してて誰でも出来るのは良いけど分析するのに当たってとりあえずモデル作って結果出しました！みたいなのが多くて統計だったり数学的知識がないまま使ってる人が増えてる感じするね
それが良いか悪いかは分からんけど
72:デフォルトの名無しさん
18/11/08 13:43:58.28 +JvSilEi0.net
>>70
ほとんどのAI専門家自体が、統計知識や周辺知識に欠けていながら
「利用者が統計知識もしらずに・・・」とか言っているのが現実
73:デフォルトの名無しさん
18/11/08 13:59:26.61 2uuB+50RF.net
DRAMのデータバスのbit順間違って結線してても一応そのまま動くからな
74:デフォルトの名無しさん
18/11/08 14:38:17.05 o189kGQ6p.net
>>71
俺もそのうちの1人なんだけどさ
これでは何の意味もないし説得力もないなと思って統計だったり色々勉強し始めて、自分もそうだったけどとりあえずデータ投げてモデル作って結果だしてって雑だし乱暴だよね
75:デフォルトの名無しさん
18/11/08 16:04:27.11 cbRquK1Y0.net
顧客もわかってないから大丈夫
76:デフォルトの名無しさん
18/11/08 16:10:16.11 ad3mAi6zd.net
統計学の知識って東大赤本程度でいいの？
77:デフォルトの名無しさん
18/11/08 16:12:37.43 zFTwTExl0.net
目標がどこかによる
78:デフォルトの名無しさん
18/11/08 16:42:53.67 t+ny6V8X0.net
リアルはKaggleと違って、何が入力値になるか探すところから始まる。
データへアプローチする為には統計の知識は必須だから、
ライブラリ使いが増えてもAI普及の助けにはならないな
79:デフォルトの名無しさん
18/11/08 17:20:49.64 Pov5kC23M.net
>>63
テストも含め学習検証時はkeras内蔵のioライブラリ一本でやってたからね
実用時に一部処理をopencvに任せたらkonozama
テストスコア高い時
80:点で過学習じゃないって気付けよって話だわマジで
81:デフォルトの名無しさん
18/11/08 17:48:59.03 BOCzE0W9a.net
>>75
だめでしょ
でも、AIの利用者はそれを知らなくても使えるところに一つのメリットがある
ともいえるので、なんか微妙なところもある。
数理的には統計の方が難しいし、自動化できない問題がある。
なぜ数理的に難しい部分が出現するかといえば単純なことで、
少ないデータを対象に考えられているため。
82:デフォルトの名無しさん
18/11/08 17:58:58.30 X0Z+x7SD0.net
機械学習に数学はいらない
83:デフォルトの名無しさん
18/11/08 18:06:12.16 QFvA6n6Ua.net
最近は勝手に分析して特徴量を自動的に作るソフトとかも出てるけど実際使ったことないからどんなものかは分からない
でもその手のソフトが宣伝文句通りに動作するなら片っ端からデータ突っ込むだけでいいんだよね？
84:デフォルトの名無しさん
18/11/08 18:14:44.36 BOCzE0W9a.net
>>81
そう。
まずい飯を入れれば
たくさん残飯が出てくる。
85:デフォルトの名無しさん
18/11/08 20:54:11.37 +qO5qSu80.net
AUC高い！って今日同僚がキャッキャ騒いでたけどいつのまにか良いモデルを作る事が目的になってる人結構いるよね
86:デフォルトの名無しさん
18/11/09 11:55:37.96 p9aTnaT/0.net
モデル作っちゃったらもう機械学習じゃなくなる
87:デフォルトの名無しさん
18/11/09 14:51:34.93 axsxYZkQ0.net
これって応用できればGPUで必死に学習とかいらなくなるの？
「エネルギー関数」を用いてコンピューターに概念を機械学習させる
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
>このモデルを使うと、わずか5回のデモンストレーションを行うだけで機械学習が行われ、その成果は2次元だけでなく3次元にも応用が可能であるとされています。
URLﾘﾝｸ(i.gzn.jp)
88:デフォルトの名無しさん
18/11/09 15:18:34.83 qXb+j0DR0.net
問題の次元が低い、おもちゃ（適当）
89:デフォルトの名無しさん
18/11/09 15:21:04.21 ayKhAvWSH.net
いい研究だと思う
90:デフォルトの名無しさん
18/11/09 15:25:08.64 Bh3NLuzb0.net
適用できるモデルがかなり限定的
というかそもそも現在の制御技術でも可能なレベル
91:デフォルトの名無しさん
18/11/09 15:36:44.39 qXb+j0DR0.net
現実の問題が解けるかどうかの時代にｗ
92:デフォルトの名無しさん
18/11/09 17:19:14.80 3gHretYLd.net
>>85をショボいと理屈を持って断じることができる人材が増えてほしい
93:デフォルトの名無しさん
18/11/09 17:20:04.21 z1XmYBYXM.net
是非断じてくれ
94:デフォルトの名無しさん
18/11/09 18:04:43.56 YbWngQcz0.net
D-Waveの量子コンピューターで機械学習したらどうなるのかも気になるが、さっぱり解らん
95:デフォルトの名無しさん
18/11/09 19:47:59.65 Bh3NLuzb0.net
わざわざD-waveなんて使用する必要はない。
96:デフォルトの名無しさん
18/11/09 20:33:39.77 hu2LpIp+0.net
New-Waveで機械学習したらどうなるのかも気になるが、さっぱり解らん
97:デフォルトの名無しさん
18/11/10 02:37:03.74 HrOFPhGN0.net
非線形最適化だろうが確率分布のピークが複数あろうが、今のＮＮならかなり高速に最適化できるからな
98:デフォルトの名無しさん
18/11/10 06:11:09.22 4NcBJuO5d.net
>>92
sdk 見てごらん
99:デフォルトの名無しさん
18/11/10 10:53:04.28 iD5EgjUR0.net
これはGAN？
URLﾘﾝｸ(www.ctpost.com)
中国
100:語訛りの英語が自然に合成できてる
101:デフォルトの名無しさん
18/11/10 14:02:45.07 /iLHit/Sa.net
量子プログラミングを全然知らないのに
適当なこと書くのは恥ずかしいからやめような。真に受ける人もいるかもしれないんで
102:デフォルトの名無しさん
18/11/10 15:54:18.89 gwVpzklH0.net
>そもそも現在の制御技術でも可能なレベル
これ
103:デフォルトの名無しさん
18/11/11 10:54:02.52 NQdU7XzPM.net
もう何でもかんでも機械学習とかAIって呼ばれる時代だから仕方ない
104:デフォルトの名無しさん
18/11/11 11:11:42.83 /u39Nxx30.net
ネタないこの世の中において久々に「遊べる感」や「進化感」が感じられる分野だからな
そりゃあ、猫も杓子も機械学習に飛びついて飯を食おうとするわな
105:デフォルトの名無しさん
18/11/11 13:03:55.10 96wp+TZdF.net
URLﾘﾝｸ(landing.pyq.jp)
106:デフォルトの名無しさん
18/11/11 13:27:15.86 WDS/Wv9M0.net
モヒカン族ｗ
マサカリ飛ぶ
107:デフォルトの名無しさん
18/11/11 14:00:22.61 hdcTIF3m0.net
猫も杓子も
「禰宜（めこ）も釈子（しゃくし）も」が変化したという説、「女子（めこ）も弱子（じゃくし）も」が変化したという説、または猫や杓子は日常生活において目につきやすいからという説もある
108:デフォルトの名無しさん
18/11/11 17:13:47.54 vRwqfVkpa.net
Jupyterをサポートした「Python in Visual Studio Code」10月版がリリース
URLﾘﾝｸ(news.mynavi.jp)
今までは別タブでしか結果表示出来なかったんだっけ
これの使い心地良ければブラウザでjupyter notebook編集するよりは楽そう
109:デフォルトの名無しさん
18/11/11 18:36:49.04 RKZlqPiP0.net
機械学習って何やって遊べばいいの？
110:デフォルトの名無しさん
18/11/11 19:03:04.33 KBFxC5Cm0.net
ﾄﾗﾝﾌﾟでどうやって遊ぶのといわれたら
だれもが自分の好きなﾄﾗﾝﾌﾟの遊びを選択する
そのﾄﾗﾝﾌﾟの遊びがくだらないものであっても
それはその特定のﾄﾗﾝﾌﾟの遊びがつまらないのであって
ﾄﾗﾝﾌﾟの遊びすべてがつまらないﾜｹではない
新しいﾄﾗﾝﾌﾟの遊びかたを探すのもありだ
遊びだからな つまり遊びで割り切らないといけない もともとこのｲﾝﾁｷな分野にはなんのﾒﾘｯﾄもない
111:デフォルトの名無しさん
18/11/11 19:54:05.93 x3SY904PM.net
まーだインチキとか喚いてる老害おじさんいて草
112:デフォルトの名無しさん
18/11/11 21:39:12.85 /Wf9OVIEa.net
>>106
Kaggle
113:デフォルトの名無しさん
18/11/11 22:06:33.76 4KGbvnyj0.net
神楽
114:デフォルトの名無しさん
18/11/12 00:06:45.67 SrOO8xVk0.net
kaggleこなせば仕事でも活かせる部分ってあるのかね
そもそもkaggleすら出来ない奴は論外なのか
115:デフォルトの名無しさん
18/11/12 00:24:16.13 2AJGqUNfa.net
その人のポジションによる
kaggleのメリットはひたすらデータ解析して高スコアモデルの作成の追求に没頭できること
一方でそもそもそんなモデルを作ろうと考えるに至るまでの課題抽出のプロセス、モデル作成のためのデータ取得、
完成したモデルをどう事業に使うか、といった部分は完全に無視することになる
116:デフォルトの名無しさん
18/11/12 08:28:34.75 dAU023bia.net
「Splatoon 2」をディープラーニングで攻略してみなイカ？ 2018（前編）
URLﾘﾝｸ(www.itmedia.co.jp)
117:デフォルトの名無しさん
18/11/12 15:33:06.60 tl7KhuZQM.net
kaggleに登録したけど
忙しくてその後何もやってない。
kaggleやるヒマあるならキチンと
統計学の勉強したほうがいいと思う。
118:デフォルトの名無しさん
18/11/12 15:46:42.95 zfFdas5ga.net
「きちんと勉強する」の基準が難しくて真面目な人ほど勉強ばかりに熱中して実践的なことが見に付かなくなる
なので理論の勉強しつつ並行して実践するのが一番
kaggleも勉強の一環と考えて上位入賞を意識しすぎなければいい
119:デフォルトの名無しさん
18/11/12 15:47:56.04 HapbR1cN0.net
kaggle勉強するより職安へ行け
120:デフォルトの名無しさん
18/11/12 16:56:46.18 tl7KhuZQM.net
俺はもう15年もデータ分析の仕事してる。
実践はやっていける自信持てたけど
理論武装を積み上げないといけないと思ってるところ。
企業で統計学を教えることもあるけど
まだまだ理論は未熟ですよ。
121:デフォルトの名無しさん
18/11/12 17:47:16.10 yIhe+PMWM.net
職安より派遣会社の求人見たほうが捗ると思う
122:デフォルトの名無しさん
18/11/12 20:21:45.69 SrOO8xVk0.net
>>115
自分が真面目かは分からないけど刺さる言葉だ…
勉強しても不安でずっと参考書見て参考のコード書いてってばかりで実践力みたいなものは皆無だと思う
あと上でも統計学を勉強するべきって言ってくれてる人もいるけど、区間推定とか仮説検定とかそういうのは低レベル過ぎる？
123:デフォルトの名無しさん
18/11/12 21:02:02.66 3jWw6whwM.net
理論とかｲﾗﾈ
そんな無駄ならことする暇あるなら手を動かして一つでも多くデータを集めろ
124:デフォルトの名無しさん
18/11/12 22:46:42.91 7mkm1h1Ta.net
>>119
機械学習で使うかと言われると使わない。
ただし、顧客からp値を出せと求められる場合もあるので常識として押さえておいた方がよい。
125:デフォルトの名無しさん
18/11/12 23:17:21.18 SrOO8xVk0.net
>>121
なるほど
データ分析が出来る人になりたいなと思うから抑えといた方が良さそうだね
ここに居る人たちは分析メインの人よりシステム作ったりしてる人が多いのかな
126:デフォルトの名無しさん
18/11/12 23:21:52.61 kXjsSMnv0.net
理論分かってた方がどこをどう直せば改善するとかわかるようになるんじゃないの
127:デフォルトの名無しさん
18/11/12 23:40:51.12 Jl0ra6Fvp.net
決定木ってデータのスケーリングだったりは必要ないって解説サイトにも書かれてるけど全くやらないのがデフォルトなの？
それとも文字とかはダミー変数とかに置き換える基本はやるべきなの？
128:デフォルトの名無しさん
18/11/13 02:10:30.33 n0VTath80.net
>>124
他のモデルと純粋に優劣を図りたい時に条件を揃える目的でスケーリングすることはあるかも知れない(無意味だけど)
カデゴリカル値の変換は決定木の場合もやらなくちゃいけない。変数の数がやたら増えると好ましく無いため、get_dummiesよりはtarget based encodingがいいよという人もいる。
129:デフォルトの名無しさん
18/11/13 10:17:10.75 jDscK74j0.net
>>120
＞ 理論とかｲﾗﾈ
＞ そんな無駄ならことする暇あるなら手を動かして一つでも多くデータを集めろ
そういう人って、少し景気が悪くなれば必要なくなる。
PCが使えれば高卒でもできるから。
ま、そういうレベルの職場もまだ多いから、
それで食っていけるならいいんじゃないか？
おれはイヤだけどね。
130:デフォルトの名無しさん
18/11/13 10:19:11.30 Kpp1CQPu0.net
インフラ系開発からそっち行きたいんだけど中々入り込めぬ
131:デフォルトの名無しさん
18/11/13 10:58:04.08 yY9+3jiAM.net
>>126
理論とか高卒の作業以下って言ってるんだけど
上でも誰か言ってるけど課題抽出やどう事業に応用するのかが大事なのであって理論じゃ飯は食えない
132:デフォルトの名無しさん
18/11/13 10:58:37.62 jDscK74j0.net
最近は、転職するのがとても難しいですね。
良い人材を採用したいといいながら、
人材紹介会社に丸投げですから。
人材紹介会社というのが何をやってるのか
わかりませんけど、そういうのに登録しても、
高学歴で20代でなければ、
ほとんど良い転職は紹介してもらえないようです。
つか、紹介先が人売り企業ばかりです(笑)
そのほうが高く売れるんですよ。
紹介手数料を多くもらえる。
だから、普通の人には下請け企業や
実質的な派遣会社ばかりを紹介してきます。
133:デフォルトの名無しさん
18/11/13 11:02:10.63 jDscK74j0.net
>>128
実践は俺のもっとも得意とするところ。
ちゃんと書いてあるだろう？
読めないのか？
それに加えて理論ということだ。
日本語読めないか？
134:デフォルトの名無しさん
18/11/13 11:49:50.60 HwiD+z3Er.net
>>128
課題抽出や応用って理論が無いとできないと思うんだが
理論がいらないのって下請けの単純作業くらいじゃね
135:デフォルトの名無しさん
18/11/13 13:03:00.51 jDscK74j0.net
客が馬鹿なところでは、
ヒストグラムと折れ線グラフで分析終了ですね。
実際、そういうところ多いです。
だからと言ってそれに甘んじて理論の勉強をサボっていると、
そのうちメシが食えなくなるということでしょう。
136:デフォルトの名無しさん
18/11/13 13:48:11.79 OJogVv480.net
ヒストグラムと折れ線グラフか、馬鹿丸出し
137:デフォルトの名無しさん
18/11/13 15:05:43.42 BS1qZA5ra.net
それで納得する客が一番馬鹿なんだろ
138:デフォルトの名無しさん
18/11/13 15:28:39.07 qjyppvvrM.net
グラフの種類だけで程度を判断する方がバカだろ
139:デフォルトの名無しさん
18/11/13 15:28:44.21 jDscK74j0.net
>>133
だからさ、日本語読めないなら半島へ帰りなよ。
データ分析専門の会社なんて在日朝鮮人ばっか。
140:デフォルトの名無しさん
18/11/13 15:30:41.68 jDscK74j0.net
>>135
そうそう。
客が納得する単純なグラフを用意するのも仕事の内ですから。
結局は客の要望で仕事するしかないわけで。
141:デフォルトの名無しさん
18/11/13 15:32:06.04 a3DOmJPl0.net
>>136
自己紹介乙
142:デフォルトの名無しさん
18/11/13 15:32:50.87 jDscK74j0.net
>>133
客の要望が理解できないド素人なんだろうが、
まあ、そういう馬鹿でも今はメシが食える。
いいなあ(笑)
143:デフォルトの名無しさん
18/11/13 15:48:01.71 i3IpTYWsa.net
>>132
見極め大変そうだな
普通の客にそんなん出したらバカにしてんのかって怒られるぞ
144:デフォルトの名無しさん
18/11/13 18:11:06.97 /8tq7XAla.net
それでも怒らず満足してくれる客がいるってことだろ
30点で満足してくれるのに同じ金で80点取ろうとする必要はない
145:デフォルトの名無しさん
18/11/13 18:58:44.96 90McxFB4F.net
>>120
どうやって騙して金取るかだからな
146:デフォルトの名無しさん
18/11/13 21:32:20.48 PhswnKOyM.net
>>130
その実践のために理論なんてものを覚える暇があるなら1つでもデータ数を増やす方が役に立つという主張ﾀﾞﾅ
逆に理論なんて無用の長物がどう実践に役立つのか教えて欲しいもんだわ
あんなの暇人研究者（）のオモチャだろ
147:デフォルトの名無しさん
18/11/13 21:43:39.39 jDscK74j0.net
>>143
言いたいことはわからんでもないけど、
理論でデータを増やる場合があるんだよね。
それが重要だったりするんだよ。
教えてやろうか？
148:デフォルトの名無しさん
18/11/13 21:47:50.36 RYrE2D9k0.net
まずﾊﾞｶは相手がなにをしたいかが読み取れないからな
所詮、ﾄﾞｶﾀ作業員
149:デフォルトの名無しさん
18/11/14 00:16:46.33 pC5Ut3Iga.net
>>143が頭空っぽにしてても実践出来るのはその暇人研究者()のおかげなんだが
150:デフォルトの名無しさん
18/11/14 04:32:59.14 yIp6NBG4a.net
>>144
「理論でデータを増やる場合があるんだよね。」って日本語変じゃないか?
151:デフォルトの名無しさん
18/11/14 12:06:15.39 NG7mIW/H0.net
>>147
ちょいと変だけど意味は通じるだろ？
理解できない？
152:デフォルトの名無しさん
18/11/14 12:07:28.48 NG7mIW/H0.net
>>147
手を動かして
153:るだけのFランの馬鹿には理解できないと思う。 だから学歴を書いてくれる？ 学歴に応じてわかるように書いてやるから？
154:デフォルトの名無しさん
18/11/14 12:28:40.66 154n6794M.net
自分園卒なんで
155:デフォルトの名無しさん
18/11/14 12:53:28.20 +eDtgQwca.net
小卒にも分かるように説明して
156:デフォルトの名無しさん
18/11/14 12:58:16.43 cuzYivzb0.net
ワシAIなのでAI用にも頼む
157:デフォルトの名無しさん
18/11/14 13:01:13.06 9WOb/6Su0.net
ワイ天才チンパンジー「アイちゃん」やで
158:デフォルトの名無しさん
18/11/14 14:53:29.30 IOAeCUn40.net
cross-validation: [0.5 0.375 0.71428571 0.8 0.6 ] 0.5978571428571429
交差検証したときにこういうときってどうしたらいいですか？
データ数が少ないってのはあるのですが…
159:デフォルトの名無しさん
18/11/14 14:53:29.46 QHJsQvcv6.net
tensorflowって複素数のデータを使った学習できますか？
実数=複素数*重みみたいな式を作りたいんですけどどうすればいいですかね
160:デフォルトの名無しさん
18/11/14 15:40:27.76 vKfdJ4rAF.net
マルチンコ
161:デフォルトの名無しさん
18/11/14 16:06:50.27 CXfW1gLWd.net
>>155
複素数型はあるからできるんじゃないの
162:デフォルトの名無しさん
18/11/14 16:31:40.43 QHJsQvcv6.net
複素数をcsvから読み込みたいんですけど、
tf.train.string_input_producerの後でデコードする時に
record_defaultsに複素数を定義できません
複素数を読み込むにはどうすればいいですか
163:デフォルトの名無しさん
18/11/14 17:13:15.98 8qTuaqIj0.net
客日ｗ
164:デフォルトの名無しさん
18/11/14 17:39:13.14 0a1Q/5jla.net
>>158
データ型があるんだから必要なら書き換えればいいだろ
165:デフォルトの名無しさん
18/11/14 18:10:54.53 JI+/JYep0.net
複素ニューラルネットワークでもやってるんかな
166:デフォルトの名無しさん
18/11/14 19:05:46.41 nZFpv+kvM.net
>>144
理論でデータ拡張？？
いったい何のことを言っているのか例あげてみてよ
>>146
そりゃそうだろ
あいつら理論で遊んでお金貰ってるんだからそれくらい貢献して当然
167:デフォルトの名無しさん
18/11/14 19:41:23.92 dhjSggB5a.net
データ水増し(augmentation)の手法なら色々出てるんだから知りたければ自分で調べればよい
168:デフォルトの名無しさん
18/11/14 19:47:24.17 EJsl/MsX0.net
複素ニューラルネットはすでにあるよ
169:デフォルトの名無しさん
18/11/14 20:32:11.63 T3ZbGMtz0.net
４元数ニューラルネットが熱い
170:デフォルトの名無しさん
18/11/14 21:01:56.21 nZFpv+kvM.net
>>163
誰にもの言ってるのそんなの勿論知ってる
それらのうちの一体どれが理論によってなされてるのか教えてって言ってるんだけど
171:デフォルトの名無しさん
18/11/14 21:05:17.69 tb9I3vf3a.net
寂しいね
要る/要らないで切り捨てていったら自分の世界がどんどん狭くなるよ
172:デフォルトの名無しさん
18/11/14 21:07:06.84 8Jgvo+VQa.net
理論に依らない手法などそもそもどこにあるのか
173:デフォルトの名無しさん
18/11/14 22:36:55.64 +eDtgQwca.net
>>166
知らねえよ誰だよお前
174:デフォルトの名無しさん
18/11/15 01:34:28.55 mQ1OcAlX0.net
俺じゃねぇよ
175:デフォルトの名無しさん
18/11/15 09:12:40.10 XHfBsUWU0.net
俺でもない
176:デフォルトの名無しさん
18/11/15 10:18:27.75 KWlTqiJ90.net
>>166
ウソはいかんな。
知らなかったくせに。
ホント馬鹿のくせに「おれは天才だ病」に
かかってる奴は始末におえない。
「おれは馬鹿です」って認めるまで何も教えない。
でも、お前は絶対に認めない。
ヒストグラムと折れ線グラフだけ作ってなさい。
177:デフォルトの名無しさん
18/11/15 11:11:22.90 DCiYiODPM.net
>>172
どうやらどこかで調べて理論なんて使ってないって分かったみたいﾀﾞﾅ
よく知りもしないのに噛み付くんじゃないゾ
178:デフォルトの名無しさん
18/11/15 18:48:01.63 9zQYi7BO0.net
>>172
>>173
ポケモンゲットだ�
179:ｺ！
180:デフォルトの名無しさん
18/11/16 11:39:00.25 NeZEX1BP0.net
物体認識（検出）で同一のオブジェクトを再検出したくない場合は、
監視カメラのトラッキングシステムのように対象にIDを採番する方法しか無い？
181:デフォルトの名無しさん
18/11/16 12:19:01.44 9iOixtPe0.net
>>175
これな
URLﾘﾝｸ(twitter.com)
(deleted an unsolicited ad)
182:デフォルトの名無しさん
18/11/16 16:43:31.67 i1XtqtnX0.net
↓機械学習ブーム終了してた
スイッチ向けにプロセッサーを提供するコンピューター・グラフィックス用半導体メーカーの米エヌビディアは15日、
11月－19年１月期（第４四半期）の売上高は27億ドル（約3070億円）上下２％の見通しと発表。
アナリスト予想の平均34億ドルを下回った。
同社株は時間外取引で急落した。
松井証券の窪田朋一郎シニアマーケットアナリストは、「エヌビディアが好調ではないということは、
スイッチも追加で発注するような状況ではないという連想につながる」と述べた。
183:デフォルトの名無しさん
18/11/16 17:19:11.32 6gNoWI3x0.net
特徴選択で単変量統計で選択する場合とランダムフォレストベースで選択する場合で選択され特徴量が全く違うみたいなことってある？
184:デフォルトの名無しさん
18/11/16 19:30:53.17 ZSBMMnTJM.net
Tensorflow-gpuてオンボードグラフィックでもうごくのなインテルなのに
CUDAいれるときはGPUつんでたけど
185:デフォルトの名無しさん
18/11/16 20:17:05.88 28YKar3B0.net
>>175
objectのlocalizationもしたいんだよね？
画像処理技術の延長だとfmapのvariance分布を追っかけてtraceしてたけどSSDとかを使えばIDなんて要らないと思うよ
要するに無数に切ったDefaultBoxの数と大きさをobjectを囲むBBに合うようにloss計算してるだけ
186:デフォルトの名無しさん
18/11/16 20:24:55.93 28YKar3B0.net
なんか質問に対して答えが変なきがするので追伸
検出したBBのfmapのvariance peakをmaskにしてかくvarianceから差っ引いていけば重複なく数えられると思うけど
多重ガウス分布ってfilter波形の線形合成で表現できうるので
187:デフォルトの名無しさん
18/11/16 20:57:12.57 RbILDIJv0.net
仮想通貨のマイニングブームが終わった影響じゃね
188:デフォルトの名無しさん
18/11/17 09:28:07.28 jtHL1PLn0.net
>>182
マイニングって原理上、投入計算量に対して得られる対価がどんどん減ってくけど、
そのうち誰もマイニングしなくなって、仮想通貨システムの決済処理自体が
立ち行かなくなっちゃったりしないのかね
それともマイニングで儲けた人がちゃんと仮想通貨自体が永らえるように
儲けでなくてもマイニングはし続けて決済処理がちゃんと動き続けるようにするから
大丈夫ってことなのかね
189:デフォルトの名無しさん
18/11/17 09:41:36.30 kGZHHN0B0.net
マイナーの損益分岐点になるとさっさと売り払って終了のお知らせだな
使うと減るような種類の仮想通貨もあるから一歩進めて
使うたびに手数料的に減少していけば新規採掘が復活して長期的に運用できるだろうな
そういうのはビットコインにはないみたいだな
190:デフォルトの名無しさん
18/11/17 09:44:19.34 RvXfWtBW0.net
マイナーが売りに出した�
191:�古のGPU手に入れようとかセコいこと考えてたの思い出した
192:デフォルトの名無しさん
18/11/17 09:54:41.35 5+y3oyzEa.net
仮想通貨＝マイニング、ではないから
あくまで信用を担保する一つの手段に過ぎない
193:デフォルトの名無しさん
18/11/19 03:44:45.57 7tD1Zi0/0.net
これって対応OSはLinux?
ラズパイ程度のハードで使えるのかな？
インテル、第2世代のUSB型AIデバイス「Neural Compute Stick 2」発表
URLﾘﾝｸ(japan.zdnet.com)
194:デフォルトの名無しさん
18/11/19 15:07:26.49 PWIvuQ5W0.net
URLﾘﾝｸ(www.switch-science.com)
195:デフォルトの名無しさん
18/11/19 15:08:45.10 Fc1yXpHNd.net
以下のサイトのAIに意識を持たせる
ロボマインド・プロジェクトをどう思いますか？
URLﾘﾝｸ(robomind.co.jp)
196:デフォルトの名無しさん
18/11/19 16:04:57.55 DhS6By/iM.net
>>189
ウイルス
ISILの首切断画像
197:デフォルトの名無しさん
18/11/19 22:38:41.35 5u6R6+DF0.net
>>189
ただの嘘つき
198:デフォルトの名無しさん
18/11/19 22:47:46.67 8M2nqXSQ0.net
>>189
グロ
と書くのよん
199:デフォルトの名無しさん
18/11/20 05:46:27.74 wDih0k1M0.net
>>188
ありがと
> OS support
>Ubuntu 16.04.3 LTS (64 bit),Windows 10 (64 bit), or CentOS 7.4 (64 bit)
200:デフォルトの名無しさん
18/11/20 11:50:34.96 WP3U01ry0.net
>>189
新井教授への苦言は同意
この女教授、袋叩きにあってるな
201:デフォルトの名無しさん
18/11/20 12:47:35.12 3fX3tYLNM.net
>>189
どうせ在日系が
パチンコ屋の収益(勿論脱税)にて
作ったIT企業だろ？
在日パチンコ屋ときたら
皆揃って損正義のマネ
202:デフォルトの名無しさん
18/11/21 12:16:14.41 44rc7ti9H.net
元々大した業績もないのに
妙に重宝されてるのが新井某
誰かの愛人？
203:デフォルトの名無しさん
18/11/21 19:10:19.36 3ezvdPIj0.net
予算を取る企画をつくるのが超絶に上手い
研究者より商売人のほうが向いてるのでは
204:デフォルトの名無しさん
18/11/21 19:30:19.70 LJteVHGBd.net
この分野、日本の研究者なんているのか
205:デフォルトの名無しさん
18/11/21 19:54:28.91 wvl//PDF0.net
いることはいるけど数が少なすぎるのとアメリカ様に完全に差をつけられてしまっている
206:デフォルトの名無しさん
18/11/21 20:04:41.49 hT2VdLLV0.net
お前らもgoogleブラックホールに飲み込まれますように。健勝を祈る
207:デフォルトの名無しさん
18/11/21 20:17:18.64 cHcb5oFj0.net
はなからGOOGLE様の手の中で踊っているだけ
208:デフォルトの名無しさん
18/11/21 20:31:26.96 KrKtdOIw0.net
>>187
届いた。２はまだラズパイには対応してない。
IntelのOpenVinoという環境で動作させるが、demoプログラムはintel cpu,intel gpu,Movidius,FPGAを容易に切り替えて試せる。
i3-8100とMovidius2を切り替えて試したがi3が数倍早い。
209:デフォルトの名無しさん
18/11/21 21:31:30.23 rDv5gjmyd.net
>>199-201
そうなのか、寂しいね…
210:デフォルトの名無しさん
18/11/21 22:01:14.61 pdIlKffL0.net
参考書ばっか読んでて実践らしい事なんもしてなかったからkaggle登録した
きっといい結果出なくて自分の勉強が無に帰す事になりそうで怖いけど頑張るわ
211:デフォルトの名無しさん
18/11/21 22:14:36.33 dkEaKjFA0.net
>>199
アメリカ様にっていうか、今の機械学習は大量のデータが必要なのでプラットフォームを押さえてデータを収集してるGAFA�
212:ｪ強くなるのは当たり前 もちろんAI研究予算とかの話もあるけどそれ以前の環境作りで負けてる 新井先生は機械学習界隈ではなぜか評判悪いけど日本がアメリカみたく大量のデータを集められることはこれからもないだろう、などちゃんと現状分析して少データから学習できる手法の研究に舵を取るなどしてる 東ロボについて書いた本とか食わず嫌いせずにちゃんと読むと結構納得するところあるよ
213:デフォルトの名無しさん
18/11/21 22:24:14.66 hT2VdLLV0.net
東ロボデータセットでレッツチャレンジ!
214:デフォルトの名無しさん
18/11/22 00:44:46.72 R0V4iNwva.net
GAFAが強いって言ってもその対象分野は割と限られているので、専門性の高いデータを持っているメーカーならそのメーカーの専門分野での勝負なら十分対抗できる
なのでいわゆるIT系ではなくメーカー所属で機械学習やる方が楽しいと思う
215:デフォルトの名無しさん
18/11/22 08:40:58.06 8z5F93RV0.net
それが出来るなら一番面白いだろうね
216:デフォルトの名無しさん
18/11/22 10:23:39.44 Dp6DNPrbM.net
初歩的な質問なのですが、
過去のデータから未来を予想するという点で、
統計学と機械学習は似てると思うのですが、
なぜ、皆んな機械学習ばかり取り上げて統計学を取り上げないのですか？
データの豊富な時代だから分析が盛んになる事は分かりますが、
ならば統計学はダメですか？
217:デフォルトの名無しさん
18/11/22 10:24:39.28 sBqbuYGy0.net
異常検知ばっかりになりそうな気も
クラスタリングもあるか
218:デフォルトの名無しさん
18/11/22 10:42:17.70 nCpAPoMI0.net
>>207
コマツの工事車両が備えたセンサーを通信で収集して異常検知した事例とか、メーカーの工場でセンサーを張り巡らせて歩留まりを向上させるとか、そういうイメージの話?
219:デフォルトの名無しさん
18/11/22 10:45:14.87 sBqbuYGy0.net
高速道路の橋脚の疲労具合を動画撮って解析するのもあったね
220:デフォルトの名無しさん
18/11/22 11:09:30.23 HXxD15nn0.net
>>209
統計学を理解していないものが作ったモデルの特性を理解出来ないでしょう。統計学は必須スキルだよ。表面的な作業だけ覚えても通用しませんよ。
221:デフォルトの名無しさん
18/11/22 12:43:39.09 hODsVz+kM.net
>>209
機械学習の基本は統計学です。
しかし統計学はとても難しい学問です。
(つまり機械学習もその基本は本当はとても難しい)
現状は、統計学を知らないデータサイエンティストがほとんどです。
ですのでもし勉強できる機会があれば、
将来に備えて少しずつでも統計学を勉強される
ことをおススメします。
独学は難しいので、大学、大学院の授業を
受けたほうが良いです。
222:デフォルトの名無しさん
18/11/22 13:18:52.84 hXV3DCtX0.net
209ですが、統計学を知らないと基礎が分からないということなので、そういう方は既存の機械学習の手法を運用する事しかできず労働市場では評価は頭打ちということですよね？
つまり基礎の仕組みが分かってないから、既存の仕組みの問題点を改善することはできないですし。また、結果の解釈や適応する手法が妥当か分からないわけでしょうし。
223:デフォルトの名無しさん
18/11/22 13:31:03.32 blyr971hF.net
ベイズ
224:デフォルトの名無しさん
18/11/22 13:37:54.86 BgqfFBOf0.net
いわゆる土方止まりかと言えばそうだろうね
ただ客も分かってないからブラックボックスな製品作って機械学習なりAI使ってますって謳えば仕事になるし、客も統計学んでないから結果の解釈もできないし、結果としてこの人は統計学んでるから高い給料払おうという根拠にもならない
225:デフォルトの名無しさん
18/11/22 14:51:40.76 UaY8qXziM.net
土方超えるのは論文書いたりしてないといけなさそ
226:デフォルトの名無しさん
18/11/22 14:54
227::04.32 ID:GAFVC88E0.net
228:デフォルトの名無しさん
18/11/22 15:24:50.61 nCpAPoMI0.net
でも統計学学ぶより個々の案件でちゃんとドメイン知識学んだほうが性能上がりそう
両方が望ましいのは当然として
229:デフォルトの名無しさん
18/11/22 15:40:15.79 wC8dwCsN0.net
今後、AIの価値を理解して使いこなせるのはSIじゃなくユーザー企業になるんだろうな
URLﾘﾝｸ(tech.nikkeibp.co.jp)
230:デフォルトの名無しさん
18/11/22 17:32:09.27 Y29WQs9AM.net
統計検定2級程度までの知識は必須でしょう。
231:デフォルトの名無しさん
18/11/22 18:11:00.78 UBqnJDX30.net
機械学習に数学はいらない
統計学は応用数学
機械学習に統計学はいらない
232:デフォルトの名無しさん
18/11/22 18:21:39.22 K3ZKHggPp.net
内田裕也かよ
233:デフォルトの名無しさん
18/11/22 18:46:37.32 lnWnRrZ2H.net
transformerがrnnじゃないってところがわからない
トークンx_iを次々入力するんじゃないの？
234:デフォルトの名無しさん
18/11/22 21:17:06.93 uu0y6dgGa.net
>>222
いや準一級くらいはいる
235:デフォルトの名無しさん
18/11/22 21:45:40.69 Y29WQs9AM.net
>>223
モデルの中身理解出来ないオペレーターは要らないから笑
236:デフォルトの名無しさん
18/11/22 22:49:40.11 cenNNrIsd.net
どっちにしろ２級程度じゃモデルの中身とやらを理解できない件
237:デフォルトの名無しさん
18/11/22 23:09:52.28 HXxD15nn0.net
>>228
いちいち頭悪いな。最低でもその程度の教養は必要だって話で十分とはいってない。統計を理解するに越したことはないというだけの話。こーゆうアホが国会で下らん質問するんだよな
238:デフォルトの名無しさん
18/11/22 23:11:09.47 HXxD15nn0.net
>>228
頭の悪いレスはもういらないから。負け惜しみで下らんことほざくなよ？
239:デフォルトの名無しさん
18/11/22 23:18:23.54 cenNNrIsd.net
>>229
>>230
何怒ってんの？
240:デフォルトの名無しさん
18/11/23 00:09:57.66 1KJ0KFwU0.net
2級しか持ってないんだろう
241:デフォルトの名無しさん
18/11/23 09:26:41.15 e/aeG8J80.net
この手の資格は手当ての為だろう、能力とは関係ない
242:デフォルトの名無しさん
18/11/23 22:22:50.90 S8jBbYhAM.net
まーた無駄な知識の話してるｗ
そんなもの必要性皆無なのにｗ
243:デフォルトの名無しさん
18/11/23 23:51:23.89 OqByd5h70.net
ポチポチッとチートシートみて年収400万www
244:デフォルトの名無しさん
18/11/24 06:18:41.86 Ni8O1Wkdd.net
>>216
同意。分からんと困りそうなのはベイズ理論くらい
245:デフォルトの名無しさん
18/11/24 07:44:12.04 zFN/wXgkM.net
普通に分析してればべイズになってるから
気にしなくていい
246:デフォルトの名無しさん
18/11/24 07:44:50.88 beDKyLeQ0.net
ベイズ理論は基本で十分だろ、その先は難しい
247:デフォルトの名無しさん
18/11/24 08:00:43.55 X7WRD2d20.net
最尤法くらいは理解しててほしいな
248:デフォルトの名無しさん
18/11/24 08:18:03.34 mDVPC/470.net
Tensorflowを32bit windowsにも対応させてほしい
249:デフォルトの名無しさん
18/11/24 09:04:23.92 5t6hm1+Wa.net
>>240
64ビット買えよ。
250:デフォルトの名無しさん
18/11/24 10:29:11.86 QDlc1GIX0.net
必要ないよ、チートシートみて適当にやるオペレーターだもん。
251:デフォルトの名無しさん
18/11/24 16:25:02.46 qNi2DrAy0.net
色んな知識を持っとく事は大事だと思うんだよね
上で出てる統計の知識にしてもドメイン側の知識にしてもさ
時間が取れるなら勉強すれば良いと思う
絶対無駄にはならない
ただ仕事だと悠長に出来ないからとりあえずライブラリ使いにとどまってしまうのも分かる
252:デフォルトの名無しさん
18/11/24 17:15:27.33 QDlc1GIX0.net
年収400と1000以上の差である。
253:デフォルトの名無しさん
18/11/24 17:28:23.12 rvJAZP1G0.net
就職した時点で決まってしまうかね。
ステップアップ
254:出来るのかな
255:デフォルトの名無しさん
18/11/24 17:53:09.00 CD53DoQna.net
日本では外資を除けば今いる企業より上位の企業には転職できないルールがあるので無理
256:デフォルトの名無しさん
18/11/24 17:56:30.09 xNTYJE290.net
keras使い初めたけどチュートリアルから進めない
なんだこれ難しすぎるゾ
257:デフォルトの名無しさん
18/11/24 22:59:40.37 rvJAZP1G0.net
ルールねえ。yahooとか気にしなそうだがどうなんだろ
258:デフォルトの名無しさん
18/11/25 00:28:30.55 sLi2VwhH0.net
>>202
>Neural Compute Stick 2
GPUと比べてコスパどうなの？
259:デフォルトの名無しさん
18/11/25 01:15:47.57 1agksu/K0.net
>>248
yahooのヤクザ感半端ねーから。あそこはやべーぞ。
260:デフォルトの名無しさん
18/11/25 11:29:55.83 pe/+W9ct0.net
国内企業は通年採用だろうが賃金の面でも概ね外れ
実力あるなら外資一択
261:デフォルトの名無しさん
18/11/25 11:31:13.61 iwFTsSP90.net
GAFAだ～
262:デフォルトの名無しさん
18/11/25 14:28:38.49 F8FHYO9d0.net
豊田にしなさいｗ
263:デフォルトの名無しさん
18/11/25 15:07:50.57 ILlUBUGaM.net
>>249
単純にコスパだけならGPUかと。
小さく省電力ってところに価値があると思っている。
264:デフォルトの名無しさん
18/11/25 16:04:22.36 z2TTGkcKa.net
あくまで貧弱なIoT機器の計算資源を補強する用途だろう
265:デフォルトの名無しさん
18/11/25 17:59:52.92 y7TBmMip0.net
せっかくlstmでやってたのに
構文木をだっさく取り入れちゃってどや顔してる日本人研究者カッコ悪い
transformerみたいな発想を産み出せなかったのが残念
266:デフォルトの名無しさん
18/11/25 22:47:19.06 nlMqs/cba.net
日本の学術会だと新しいものは評価されない(できない)から仕方ない
既に評価されているものを組み合わせるか、重箱の隅をつつくしかない
267:デフォルトの名無しさん
18/11/26 00:20:06.09 jbSFfWJpM.net
大学教授は縁故採用が多い。
公募は形式だけで募集する前から決まってる。
そんなコネ馬鹿教授ばかりだから
新しいものなど認める訳がない！
まず馬鹿だから理解できないし、
新しくて有効なものを認めてしまうと
己の地位低下を招くから。
268:デフォルトの名無しさん
18/11/26 00:57:19.62 5qB7B0lnd.net
講座のボスの言うとおりにしてれば丸く収まるからなw 飽きたらない優秀な人はみんな外に出ちゃう
269:デフォルトの名無しさん
18/11/26 01:23:54.55 CHI+qQuw0.net
工学系だとFEMの理論知らなくても解析できるしAIもそんなもんでしょ
270:デフォルトの名無しさん
18/11/26 01:24:22.41 avRvugCi0.net
自然言語処理系に強いツールを紹介してもらえませんか？
とりあえず、文書の分類や意味の解析などをやりたいです。
271:デフォルトの名無しさん
18/11/26 01:49:46.40 i08FqW6v0.net
>>261
GUIのアプリがいいのかなんらかの言語のライブラリがいいのか詳しく
272:デフォルトの名無しさん
18/11/26 01:58:36.86 avRvugCi0.net
>>262
プログラムを使って色々カスタマイズしたいので、ライブラリーがいいです。
TensorFlowの自然言語処理拡張ライブラリーみたいなものがあれば・・・
273:デフォルトの名無しさん
18/11/26 02:17:09.45 cKVEkA6F0.net
結局、機械学習の専門家ではなく、データを管理してる現場担当の人間がマイニングするのが一番効率がよい
学生らに言いたいがデータサイエンティストなんてなるなよ。企業じゃ使えないから
274:デフォルトの名無しさん
18/11/26 05:27:13.22 HZN7neUEa.net
>>263
自然言語処理ライブラリが弱いのが tensorflow の弱点。
そのために pytorch が急伸した経緯がある
275:デフォルトの名無しさん
18/11/26 08:18:19.26 wKZzDIFE0.net
>>
276:265 なるほど
277:デフォルトの名無しさん
18/11/26 13:45:20.79 M4lkR7sD0.net
>>257
ほんそれ
叩いてつぶすのが得意
278:デフォルトの名無しさん
18/11/26 14:14:51.69 dR1XXfB40.net
はやりものをありがたがるという意見ｗ
279:デフォルトの名無しさん
18/11/26 14:45:35.00 7pwlsRQc0.net
医療に機械学習などデータサイエンスを結び付けて、
効率的な医療を実現するような仕事をしたいと考えている学生ですが、
医学部医学科の学生が（医学の勉強はもちろんやるとして）統計や機械学習などを学ぶことに意味はあると思いますか？
280:デフォルトの名無しさん
18/11/26 15:03:00.03 zHfONyFA0.net
医は算術なり、効率的に点数を稼ぐには重要だろｗ
281:デフォルトの名無しさん
18/11/26 16:13:25.97 xGQr/GdK0.net
医者なら統計は知ってそう。薬学では統計使いまくると思いますよ。
技術者に丸投げしないためにも勉強した方がいいとおもいまふ。
以上、雑魚エンジニアの一般論的意見でした
282:デフォルトの名無しさん
18/11/26 16:57:02.70 i08FqW6v0.net
>>263
本当にDeepな手法でやる必要がある話なのかをまず考えてみては
TF使ってるくらいだからPythonで書いてるんだろうしgensimで実装されてるアルゴリズムを試してはどうだろう
分散表現を作るだけでも役に立つだろうし
283:デフォルトの名無しさん
18/11/26 17:00:39.11 aFGb5aG90.net
>>269
URLﾘﾝｸ(www.amazon.co.jp)
284:デフォルトの名無しさん
18/11/26 17:59:58.13 EB0BKrhKa.net
開業医なら効率的な医療だって何だって自由にやれるんだろうけど、勤務医なら組織が大きければ大きいほど相当偉くなるまでは裁量なんてほぼなさそう
285:デフォルトの名無しさん
18/11/26 19:12:58.72 Hq53WB0r0.net
Coloboratory使ってる人いる？
TPU使えるから12時間限定でも問題なさそうだけど
286:デフォルトの名無しさん
18/11/27 11:40:07.25 ltShiaEd0.net
花の画像から、花びらやがく、茎などの部位を機械学習で着色する仕組みを考えています
今は手作業で200枚くらい正解データがあって、
花びらを赤、おしべめしべを黄、がくを緑、茎を青といったルールで色づけています
花は身近なタンポポなど野草がほとんどで18種類です
データが圧倒的に足りていないのもわかっているので
特定の花だけに限定して正解データを手作業で作る作業もしています
文字・数字認識や物体検知の課題では、画像と正解ラベルをセットで学習させていますが
私の課題の場合、ピクセル単位でどこが花びら=赤、茎=青、といったデータも作る必要があるのでしょうか？
線画を着色するGANsの仕組みが近いかなとも思い調べたのですが、
着色範囲がぼやっとしていて、私の課題にはそぐわないように感じました
実現可能性が低いのは承知のうえで、こういった課題の場合
どういう仕組みが考えられるのか、お詳しい方アドバイスいただけたらうれしいです
スレ違いでしたらすみません
287:デフォルトの名無しさん
18/11/27 12:26:51.02 GMLah6fHd.net
>>276
セマンティックセグメンテーションでググれ
288:デフォルトの名無しさん
18/11/27 12:53:54.47 A8RhmEtDd.net
>>276
少しくらい勉強してから人に尋ねるべし
289:デフォルトの名無しさん
18/11/27 13:48:25.76 9oOGFyKG0.net
>>269
逃亡、終了
290:デフォルトの名無しさん
18/11/27 18:32:10.86 ltShiaEd0.net
>>277
キーワードとても助かります
やはりピクセル単位でラベル付けが必要ということでしょうか
道路の白線を教師なし学習でやってみたという事例も読んでみ
291:ましたが 元画像の色情報が重要ということで、いろいろな色がある花の場合難しいかなという印象でした とりあえずこのアプローチで試行錯誤してみます ありがとうございます >>278 精進いたします
292:デフォルトの名無しさん
18/11/27 19:30:07.16 basvWsrHa.net
>>276
pix2pixでセマンティックセグメンテーションするのはどうだろう？
データが大量になくてもそこそこ出来る(200枚だと流石に少なすぎるかもしれないが)
293:デフォルトの名無しさん
18/11/27 23:10:55.14 EAd/1gIZH.net
>>269
機械学習を活用しようとしている一研究医師としては、意味があるとは思う。
ただ未来ではなく現在の機械学習技術をベースに話をすると、有用な成果を出すためには
機械学習の知識より医療の経験の比重が高い印象。
現在の機械学習技術は活用できる範囲がかなり限定的なため、何でもかんでも医療データを
突っ込めば成果が出るというものではない。
学生なら趣味として機械学習の本のサンプルプログラムを動かしつつ、応用が利く臨床医
となるために医学自体の勉強をより頑張る必要があると思う。
294:デフォルトの名無しさん
18/11/27 23:24:06.87 ltShiaEd0.net
>>281
ありがとうございます
単語で調べたところ、猫が含まれた画像から猫の範囲を抽出する、という事例を見つけました
セマンティックセグメンテーションともに、自分なりに少し時間をかけて理解に努めます
295:デフォルトの名無しさん
18/11/28 00:02:35.74 QMbyDd6c0.net
あくまでメインは専門に重点置いたほうがよい
機械学習はサブ
296:デフォルトの名無しさん
18/11/28 02:58:07.34 o+VE9J260.net
統計学の拡張として機械学習の概論を知っておけばいいというだけ。
細かい技術を知る必要は無い。
297:デフォルトの名無しさん
18/11/28 09:47:53.02 XpXm+Q+K0.net
点数が付くようになったらセミナー（よくある１０万ぐらいで２日の講習）を受けて知識をつければいいんじゃね
298:デフォルトの名無しさん
18/11/28 09:58:25.11 zomCLGU30.net
>>286
ついでに資格も取れる合宿は有りますか
299:デフォルトの名無しさん
18/11/28 11:01:55.70 pbJvMZb00.net
OracleやCADの講習なら100万overがデフォ
300:デフォルトの名無しさん
18/11/28 11:50:17.77 fukku41A0.net
>>287
富士山麓でマラソンするやつかｗ
301:デフォルトの名無しさん
18/11/28 18:16:24.09 XzZhYEcL0.net
Amazonが社内用に提供していた機械学習コンテンツ群を無料で公開開始
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
302:デフォルトの名無しさん
18/11/28 20:16:20.61 2i6dC1ZOM.net
アマゾンのレコメンドシステムが
未だにクソの邪魔ものでしかないのに
クソのような教材に決まってる。
まったく興味ない
303:デフォルトの名無しさん
18/11/28 21:41:20.54 DjHHbzX9M.net
グレースケールの画像を転移学習させたいのですが、良いデータセットないですかね？
グレースケールのはMNISTくらいで他はカラーの画像のデータセットしか知らないのですが
304:デフォルトの名無しさん
18/11/29 00:58:15.69 +lcOq0Gba.net
カラーをグレー化すればいいじゃないか
305:デフォルトの名無しさん
18/11/29 01:43:19.09 1etS0CVPM.net
Y信号を作れよ
306:デフォルトの名無しさん
18/11/29 08:02:16.54 Ir4DPNyea.net
今さらコンポジットかよ
307:デフォルトの名無しさん
18/11/29 08:55:20.96 EjV+0ygQd.net
TF probability をやり始めたけどさっぱりわからん… どうすりゃいいのw
308:デフォルトの名無しさん
18/11/29 09:23:56.0
309:1 ID:nN98WmZ90.net
310:デフォルトの名無しさん
18/11/29 18:02:48.55 lRn1yU1jH.net
angularとかのほうがわけわからん
311:デフォルトの名無しさん
18/11/29 18:44:11.79 9H8/nb3Ya.net
angular なんか分からなくないだろｗ
>>296
pytorch のやつやれ
312:デフォルトの名無しさん
18/11/29 20:38:04.37 tvwaS2uQ0.net
angular momentum とは角運動量のことである
313:デフォルトの名無しさん
18/11/30 02:11:39.26 gAFwEIHo0.net
交差検証についてなんですが、例えばアイリスデータでSVMで3分割の交差検証した時(3分割の平均が)94%～97%ぐらいばらつきがあると思うのですが3分割の平均をさらに100回の平均とかして評価するって感じでいいんですかね？
314:デフォルトの名無しさん
18/11/30 03:53:30.13 ugWmTQyna.net
データが減ると更にバラツキが増すよ
315:デフォルトの名無しさん
18/11/30 06:15:10.87 S+rRRWu3a.net
交差検証はそれが目的じゃないから
316:デフォルトの名無しさん
18/11/30 08:44:44.60 gAFwEIHo0.net
>>303
研究とかで発表するときはどういう値を使ってるのですか？
317:デフォルトの名無しさん
18/11/30 10:54:28.88 Eqzy0E1oa.net
Microsoft Facebookの人工知能ツール「PyTorch」への開発協力
URLﾘﾝｸ(aitimes.media)
318:デフォルトの名無しさん
18/11/30 13:00:06.59 gAFwEIHo0.net
例えばkaggleとかなら初めからトレーニングデータとテストデータが分かれててテストデータとの答え合せで数値としての精度を用いてます。
自分で1つのデータを用いて精度を出したいときに、データが少なくてテストデータの選ばれ方にかなり影響を受けるというようなとときにはどういう風な値を用いればいいのかっていうのが聞きたいです。
319:デフォルトの名無しさん
18/11/30 13:02:03.08 gAFwEIHo0.net
>>306
テストデータの選ばれ方によって予測精度が全然違うみたいな時です。
320:デフォルトの名無しさん
18/11/30 14:10:30.81 PfAczbior.net
バイアス・バリアンスでグクってみな
過学習気味だと思う
321:デフォルトの名無しさん
18/11/30 16:23:37.26 gAFwEIHo0.net
扱ってるデータの性質上データ数が少ないのは仕方ないのです…
今書いてるコードなんですが、
sklearnのcross_val_scoreでcvパラメータに層化分割を渡してます。(StratifiedKFold(n_splits=3, shuffle=True)
これでfor文で例えば100回回すと3つセットのスコアが100個出てきますよね？それで3値の平均のさらに100個の平均って感じで評価基準にしてます。3つセットのスコアの分散がそこそこ大きいのは仕方ないと思ってます。
これで良いのですかね。
322:デフォルトの名無しさん
18/11/30 20:22:51.78 1rBmpsWQM.net
もしかしてデータ数は変数より少ない？
323:デフォルトの名無しさん
18/12/01 01:13:01.62 rR+NA8K00.net
>>310
そんなことないですが
324:デフォルトの名無しさん
18/12/01 07:22:28.11 TVNWQlj6a.net
仮にだが、同じテストデータを入力したとして、都度異なる結果を得るかもしれない。
そうなら気にしない。
325:デフォルトの名無しさん
18/12/01 13:45:07.60 x+2OaCUx0.net
>>305
PyTorchがさらに広がりそうだな
326:デフォルトの名無しさん
18/12/01 16:00:36.28 anj/zlnz0.net
URLﾘﾝｸ(pbs.twimg.com)
327:デフォルトの名無しさん
18/12/01 16:03:42.40 b7Xa0FGW0.net
>>314
まんま俺じゃねーか！
まぁケース買い直して難を逃れたけどな
328:デフォルトの名無しさん
18/12/02 12:37:35.98 DCWKzkdC0.net
>>314
そのアニメおかしくないか？
その方向にガッ！とかいってひっかかるかな？
329:デフォルトの名無しさん
18/12/02 15:13:17.02 0nNccsdOM.net
おかしいのはこれがアニメに見える目の方やで
330:デフォルトの名無しさん
18/12/02 15:26:02.69 DCWKzkdC0.net
確かに。
おれは疲れているんだよ。
おれはおかしくなってる。
331:デフォルトの名無しさん
18/12/02 18:51:57.95 rbOAdF3H0.net
初めて来たけど新しくて注目されてる分野だけあってスレも活気があっていいね
332:デフォルトの名無しさん
18/12/03 07:56:04.08 YQ9o3EMnM.net
新しい理論ではないけど、
計算機の進化で計算できるようになったのと、
データ分析が役に立つことが認識された
ことが大きいと思う。
理論として21世紀に出てきたものは
ほとんどない。
DLなんて50年前の理論たし。
333:デフォルトの名無しさん
18/12/03 11:38:00.85 B/BM1MCl0.net
そのとおりだよ
334:デフォルトの名無しさん
18/12/03 11:39:08.74 spa+z7Nr0.net
基礎理論は昔に提唱されてたけど、実際できるようになってからの進歩は目まぐるしいよ
alphaGoとalphaGpZEROには恐れ入った
335:デフォルトの名無しさん
18/12/03 12:28:26.08 jE4cpzsPa.net
基礎理論とハードのスペックが揃えばそれだけで使い物になるわけじゃないからな
336:デフォルトの名無しさん
18/12/03 12:44:09.72 /cKWkF1j0.net
>>320
ほんそれ
337:デフォルトの名無しさん
18/12/03 12:45:53.17 /cKWkF1j0.net
>>323
今後はエクソソームだな
338:デフォルトの名無しさん
18/12/03 13:03:16.97 gJnDW9G3d.net
ディープラーニングのG検定ってどうよ？
公式テキスト買って読んでるわ。
339:デフォルトの名無しさん
18/12/03 13:58:43.26 +7MxWeRX0.net
検定で心が安らぐ（笑）
340:デフォルトの名無しさん
18/12/03 14:00:36.39 lgEDnwL/r.net
G検定でバーニーおじさんのルールってのが出たらしいけど、ググってもG検定関連の記事しか出ない
バーニーおじさんの出所ってどこなん
341:デフォルトの名無しさん
18/12/03 15:16:45.90 gJnDW9G3d.net
>>328
たしか、テキストに出てたわw
342:デフォルトの名無しさん
18/12/03 20:49:11.45 TieFIiIUp.net
>>233
落ちた人と比べたら受かった人はそれなりに理解していることが判るだろ
2級に合格した人が1級の能力を持っていないとは言えないけど
2級の能力を持っていることは判る
何も受けていない人は何も判らない
ゼロかもしれないし1級を超えているかもしれないし
判断する側からしたら区間推定の範囲を狭めることができる
343:デフォルトの名無しさん
18/12/03 20:51:44.68 B/BM1MCl0.net
人工知能の検定とか効果あるのか？
情報処理関連の国家資格のほうが有益だと思うよ
344:デフォルトの名無しさん
18/12/03 20:56:58.92 sSv+cxc9a.net
試験を受ける・受けないは自由だが機械学習専門で仕事にしてるような人が2級すら受かる能力がないとしたら大問題
345:デフォルトの名無しさん
18/12/03 21:12:21.84 B/BM1MCl0.net
資格は座学だからなぁ
本当にAI実技が出来るのかと
どっちかというと「会社で○年間人工知能の実務してました～」
のほうが面接受け良いぞ
あとコラボラトリーやっと動かせた
思ったより簡単だったが
アップロードが少しめんどいな
346:デフォルトの名無しさん
18/12/03 21:19:12.68 FxNa1H6F0.net
テストでは記憶が試されるが
別に覚えてなくても読んでわかれば全然問題ないはず
347:デフォルトの名無しさん
18/12/04 08:05:16.33 V4nQvbKaa.net
>>334
自分で判ってると勘違いや自己暗示をかけているだけかもしれない
348:デフォルトの名無しさん
18/12/04 08:42:28.96 EiTIheNPa.net
暗記しなくても調べれば分かるんだからいいっていうのは稀にしか使わないような複雑な公式とかならそれでいいんだけど
例えば統計検定2級までのような基礎的な内容に関してはそれではいけないだろう
349:デフォルトの名無しさん
18/12/04 09:38:24.31 6FMxL/qW0.net
>>330
お前の理解はその程度かｗ
350:デフォルトの名無しさん
18/12/04 20:22:10.65 NC+/7ITGM.net
DLの検定はサンプルみただけでイヤになった、
と理論の先生が言ってた。
351:デフォルトの名無しさん
18/12/05 00:53:53.91 NFwt/MmAM.net
RX480で機械学習したいけど
plaidmlが認識してくれない
openclってRadeonソフトウェアいれてるだけだと動かないとかあります？
352:デフォルトの名無しさん
18/12/05 16:28:35.00 kX9gokKe0.net
>>331
ほんそれ
353:デフォルトの名無しさん
18/12/05 16:29:14.67 kX9gokKe0.net
>>334
むしろ後者の方が大事
354:デフォルトの名無しさん
18/12/06 14:37:25.24 xp+E6Qnx0.net
ニューラルネットワークを利用して音楽を作曲する試み
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
聴くとなんかイライラするw
355:デフォルトの名無しさん
18/12/06 21:05:12.09 bu2uD6C50.net
優れたAI開発者とは何ぞやと問いに対して、
海外では、アルゴリズムを開発できる人、Kaggleで上位を取れるような分析者、に加えて、
課題解決の為にAIを実装できる人というのが入ってくるが、
日本企業は、要件定義と開発は別物だという認識が強いのか最後のが出てこない。
つか、提案できるやつを引き抜いてくれないので、
導入事例が豊富なモデルの二番煎じしか出来ないのはつまらん
356:デフォルトの名無しさん
18/12/06 21:13:32.62 PllMlAM90.net
ユーザー側が技術者に要件定義させないからな
知能指数がだいぶん違うだから先方の業務に関してもある程度的確な判断できるってことがわかってない
357:デフォルトの名無しさん
18/12/06 21:52:05.54 hPiWla9P0.net
モデルをユーザー指定にさせてるの？
それはまずいだろ
俺は要求精度だけだわ
358:デフォルトの名無しさん
18/12/06 22:00:55.11 3W4dDJkVd.net
たぶん誰もそんな話してないと思うが
359:デフォルトの名無しさん
18/12/07 00:41:20.12 rBsEDv/r0.net
>>343
流行りのAIを採り入れたいけど結局は保守的ということかね
360:デフォルトの名無しさん
18/12/07 00:50:03.54 +MDodQaia.net
プログラム書いたことないSIerが作った要件に従って下請けプログラマーがコーティングするだけなんだよな
361:デフォルトの名無しさん
18/12/07 15:08:02.31 lkrG/qbb0.net
>>342
このテのものは現れては消えるな
362:デフォルトの名無しさん
18/12/07 15:09:15.97 lkrG/qbb0.net
>>344
プライドωが許さないんだろうωω
363:デフォルトの名無しさん
18/12/07 23:03:52.71 v0RYsNx+0.net
クロスエントロピー誤差の値がマイナスってありえないよね
本の通りにDCGANくんで学習させたら識別器の誤差がマイナスになるときあるんだけど
364:デフォルトの名無しさん
18/12/08 00:28:15.02 AnxWbhvF0.net
これ誰か質問してなかったっけ？
URLﾘﾝｸ(www.atmarkit.co.jp)
365:デフォルトの名無しさん
18/12/09 05:39:24.92 A2Qb+vpb0.net
知らないうちにクロームの翻訳機能進化してんな 機電系技術記事みたいな簡単な英語ならほとんど問題ないくらいに訳せてる
366:デフォルトの名無しさん
18/12/10 18:27:14.86 AOtkUf/50.net
>>353
これを見て、翻訳機能をオンにしてみたけど、
英語の方が頭に入るレベルだった
367:デフォルトの名無しさん
18/12/10 19:10:43.51 oMa61cdx0.net
gmailの翻訳はよく分からんが妙に悪い
開発周りのページは大分読みやすくなった
368:デフォルトの名無しさん
18/12/11 19:59:03.01 UbM45EfdH.net
ganの生成モデルがよくわからないんだけど
潜在変数から画像を生成するのとかどういうことなの？
369:デフォルトの名無しさん
18/12/11 20:46:39.83 ugRfmXQd0.net
つまりそういうこと
370:デフォルトの名無しさん
18/12/11 21:46:54.89 UlZw5NRy0.net
AI白書発売されましたな
371:デフォルトの名無しさん
18/12/11 23:44:44.51 Nam5p+1w0.net
>>352
あった、あったw
確率で区別するって意見が大体だったっけ
自分もそれでいいじゃんって思ってた
リンク先読んでもよくわからなかったけど
そんな単純な話じゃないみたいだね
372:デフォルトの名無しさん
18/12/12 00:49:41.77 1ENf+5ona.net
ロジスティック回帰とかSVMみたいに境界決めたいけどそもそも正負両データがないと境界を知りようがないから難しいということ
373:デフォルトの名無しさん
18/12/12 01:28:26.70 0ODlcIYd0.net
最近お仕事で機械学習しなきゃいけなくなってkaggleとかで勉強してるんだけどなんかものすごくもやもやする
ブラックボックスをいじって結果だけ出てくるの眺めてまたいじって改良されたらそれで良しみたいな……
プログラミングの問題みたいにきっちり正解があるとか、システムにこういう機能が必要だからそれを満たすコードを考えるとかならすっきりするのさ
なんていうか正解に至る道を自分で見通せない気持ち悪さみたいな
374:デフォルトの名無しさん
18/12/12 01:30:01.87 0ODlcIYd0.net
いやそもそも正解も無いか。そこが気持ち悪いのかな
100%当てるモデルとかできるならいいんだろうけど現実的にないだろうし
375:デフォルトの名無しさん
18/12/12 02:29:18.56 nO92IoUy0.net
データには固有の性質があって、それを長く扱っている技術者だけがそういうことを知ってる。 kaggleで匿名化されてるデータやってても知見として得られるものないよ。 kaggleはそのへんが問題なんだよね
376:デフォルトの名無しさん
18/12/12 09:07:37.01 8RGcEFGi0.net
キュウリの等級付けとかだ
377:デフォルトの名無しさん
18/12/12 09:28:45.56 IoYvjuzw0.net
リンゴの分別だろ
378:デフォルトの名無しさん
18/12/12 10:26:06.15 EtDWiiCfa.net
100%的中させる必要などそもそもない
人間だってミスして例えばメーカーでの検査ミスなら不良品を流通させてしまう
機械学習システムによって人間より十分に精度や実行速度が上がったりするなら明らかにメリットがある
にも関わらず人間より圧倒的に少ないミスを過剰に問題視する方がおかしい
また、ミスの原因がはっきりしないのが問題だと言う意見もあるが人間のミスの方が
どう考えても原因は曖昧であり、現在導入されている機械学習システムは所詮回帰分析を複雑化したものに過ぎず、
その係数を正確に知れる分だけよっぽど論理的に説明ができる
379:デフォルトの名無しさん
18/12/12 10:40:58.39 nO92IoUy0.net
工業製品の検査は不良率○％以内って厳格に決められてるよ。
380:デフォルトの名無しさん
18/12/12 10:51:40.00 AKkFwy3+0.net
規定の不良率に収まるように学習すれば良いだけ
381:デフォルトの名無しさん
18/12/12 12:17:21.65 yNynVXTLF.net
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
>環境の違いにより、設定がうまくいく場合があります。
warota
382:デフォルトの名無しさん
18/12/12 12:39:41.80 lwaVaEyWM.net
ヒヨコの雌雄は分からいけど猫と犬の見分けには自信あるぜ
383:デフォルトの名無しさん
18/12/12 12:41:14.51 lwaVaEyWM.net
我々はまずゴミの分別をちゃんと出来るようにはならねば。渋谷区45種類らしいぞ
384:デフォルトの名無しさん
18/12/12 14:50:33.13 B+ye3ltk0.net
＞渋谷区45種類
どこの基地外が考えたんだか
385:デフォルトの名無しさん
18/12/12 18:35:23.09 AKkFwy3+0.net
仕事を増やせる優秀な公務員が考えました
386:デフォルトの名無しさん
18/12/12 19:48:32.73 QaHBTah60.net
変態区
387:デフォルトの名無しさん
18/12/13 08:28:05.50 IBjveTF2M.net
>>361
時間があれば
確率論→統計学→機械学習
と進めるべきなんでしょうね。
でも今どきはいきなりPythonですからね。
ま、客も分かってる人いないから。
もやもや解消には仕事を辞めて
6年間ほど死ぬほど勉強する必要あります。
388:デフォルトの名無しさん
18/12/13 13:41:27.22 zUsuMpSGa.net
そこまでかかるかよｗ 文系かよｗ
389:デフォルトの名無しさん
18/12/13 14:24:09.33 jNUFYyy9r.net
6年あれば医者になれるな
390:デフォルトの名無しさん
18/12/13 15:21:08.19 1rhavfkO0.net
医学部に受からんと、それに年寄りはマイナス加点だからね
391:デフォルトの名無しさん
18/12/13 19:18:29.34 wJiwgrMs0.net
確率論/関数解析/微分幾何はほしいな
392:デフォルトの名無しさん
18/12/13 19:25:15.84 wJiwgrMs0.net
それらプラス
信号処理、システム同程、現代ロバスト制御、カーネル法、統計学、情報幾何あたりやっときゃよい
393:デフォルトの名無しさん
18/12/13 19:26:35.52 wJiwgrMs0.net
だいたいの人がれべすぐえ積分です挫折するだろうけど
394:デフォルトの名無しさん
18/12/13 20:50:05.49 fxBdOf8f0.net
と人生挫折した奴が主張しております
395:
18/12/13 20:55:33.92 mMIcaeGH0.net
>>381
測度論的アプローチは万人に必要ですか？
396:デフォルトの名無しさん
18/12/13 21:20:30.21 Z8ETZL+a0.net
機械学習に数学は必要なし
したがって測度論など機械学習には全く必要ない
397:デフォルトの名無しさん
18/12/13 21:38:04.29 wJiwgrMs0.net
必要ないね
398:デフォルトの名無しさん
18/12/13 21:40:00.90 wJiwgrMs0.net
関数解析はやれよ
399:デフォルトの名無しさん
18/12/13 23:33:41.33 WB8yGuZL0.net
みんな使ってるPCのスペックってどんなもん？
ボーナス入ったし買い換えようかと
今はi5、SSD128GB、メモリ8Gの学生用みたいなスペック
400:デフォルトの名無しさん
18/12/13 23:41:00.57 wJiwgrMs0.net
ちょっと訂正だな。
確率論は要らない。
401:デフォルトの名無しさん
18/12/13 23:57:53.09 wJiwgrMs0.net
>>387
法人向けはずっと上のものがある
dellのprecision tower7000シリーズとか
corei9がショボく感じる
402:デフォルトの名無しさん
18/12/14 07:17:53.41 qmqujhnB0.net
>>384
だな
野球やるのに、バットを作り方を知る必要はない
403:デフォルトの名無しさん
18/12/14 08:44:54.09 AyKfPDxXp.net
ルベーグ分かってるけど機械学習には要らんなってことなのか、ルベーグ分からんけど機械学習で特に困ってないってことなのか
404:デフォルトの名無しさん
18/12/14 09:01:46.14 ngdg7HQOd.net
完備な距離空間作るために測度論が必要ってとこだけ理解できればもう要らない。同様の理由で確率論も要らない。
あと入りそうなのは確率微分方程式とかるまんふぃるたぐらいか。まあ、後者はリースの表現定理を理解できれば十分。
405:デフォルトの名無しさん
18/12/14 09:39:39.92 XZPx4rIA0.net
カルマンフィルターを知ってる俺って偉い、というところまで読んだ
406:デフォルトの名無しさん
18/12/14 09:41:22.54 ngdg7HQOd.net
リースの表現定理は使いこなせるようになることをお勧めします
407:デフォルトの名無しさん
18/12/14 10:08:11.53 ngdg7HQOd.net
>>393
横から訂正するよん
こんなことを知ってる毎月残業60hのエンジニアサラリーマンの俺ってば凄い
408:デフォルトの名無しさん
18/12/14 10:10:27.43 XZPx4rIA0.net
すべてが中途半端（笑）、お後がよろしいようで
409:デフォルトの名無しさん
18/12/14 12:12:47.64 z+6X6PDpa.net
本当の一流なら例えば料理人だとラーメン作るのに小麦畑の土から拘るからな
単に腹を満たすためならそんなの不要だが本気でトップ狙うならそこまで考える必要がある
410:デフォルトの名無しさん
18/12/14 13:35:21.72 n8Z9luJQ0.net
本当の一流は革新的で広く使われるモデルを提案できる人
411:デフォルトの名無しさん
18/12/14 14:09:36.56 8MJ1DzS2r.net
そりゃイノベーターですな
そこ望むなら最低でも原理ぐらいは理解してないとだめやろね
412:
18/12/14 20:10:48.33 +oZBuxlP0.net
そんな難しい話は私には縁がありません
ひたすらお願いすることといえば、やさしい解析学ともっとやさしい線形代数の教科書を教えてほしい、ということです、ちなみに佐武で撃沈しています…
413:デフォルトの名無しさん
18/12/14 20:12:23.40 jIFiJs/Q0.net
結果がでるかどうかの話だよ
414:デフォルトの名無しさん
18/12/14 20:44:44.10 1YSfQivD0.net
カルマンフィルタとか必須な分野もあるから、統計学・数学必須かどうかは関わってる仕事による
415:デフォルトの名無しさん
18/12/14 20:48:59.46 1URj9FBk0.net
専門は更に違う
416:デフォルトの名無しさん
18/12/14 20:59:12.32 ECSleeaa0.net
日本のゴミのようなITの慣例に従うと、
AIエンジニアでさえ、統計も幾何学もマスターした40代のおっさんより、
専門学校でPython習っただけの20代の方が引き合いが多い。
人売りは必要なスキルなんて把握してないし
417:デフォルトの名無しさん
18/12/14 21:05:07.90 2YtJa6Bca.net
そもそも派遣やSESで安く済ませようというような環境下で機械学習エンジニアを目指すこと自体が誤り
418:デフォルトの名無しさん
18/12/14 21:41:09.89 1URj9FBk0.net
>>404
第一種電気主任には勝てません
419:デフォルトの名無しさん
18/12/15 01:05:19.81 RlxxIme+0.net
>>400
マセマ線形代数
420:デフォルトの名無しさん
18/12/15 09:27:28.68 1gpj6lBJd.net
文系でもいきなりわかる行列・ベクトル入門
421:デフォルトの名無しさん
18/12/15 10:06:27.30 JSs/SULz0.net
前処理で新しい特徴量作ったり、カテゴリ変数を数値に変換したりするじゃないですか
でそれを使ってモデルを構築するわけなんですけどこれなんで成立するんでしょうか
だってそれに対して入ってくるデータはモデル作成に使った特徴量は持ってないですよね
モデル作成って例えばa,b,cって3種類の特徴量があるデータとしたら
f(a,b,c)をコンピュータが内部で作ってくれて、だからそこに対象のa,b,cを持つデータを入れたら答えが返ってくる……みたいなイメージだったんですけど違うんでしょうか
422:デフォルトの名無しさん
18/12/15 10:46:54.10 VeEKAI4iM.net
>>386
職場は自称データサイエンティストが
大勢いて、みなさん統計学に自信満々の
理系ばかりなんですけど、
実は全く分かってない人ばかりです。
あなたは分かってる？
統計学の論文は何本ぐらい書いてますか？
ま、客も分かってないから
いいんですけどね。