19/05/05 07:10:22.65 z4ynsVHF0.net
脳なんて鼻水作ってるだけだぞ
101:
19/05/05 08:26:54.06 3EWrT4Pn0.net
>>99
世の中は所詮損得勘定で、だれも損なことはやりません
損得勘定でも世の中が回る仕組み（制度設計）を作るしかないかと
戦前の日本は、学府に進む学生は「みどことらがある」として地方の有力者から援助を受けるのが常で、顔の見える他人に恩を受けて学資を支援してもらうため、恩を感じて恩を返すために粉骨砕身で献身したと聞いています
つまり昔はわりとうまくいっていた面もあるとのこと
102:デフォルトの名無しさん
19/05/05 08:41:45.82 q/V8WiNga.net
>>82
国語
103:デフォルトの名無しさん
19/05/05 08:52:36.00 q/V8WiNga.net
>>54
専門分野を持ちコードを書ける奴が一番。
104:
19/05/05 09:12:42.68 3EWrT4Pn0.net
>>102
私たちが受けてきた国語教育は意味があるのかな？問題が多いのじゃないかな？
私が「国語力」を増進できた授業は英文和訳でした、訳文が日本語として共感できないものだと「横のものを縦に直しただけですか？」とか相当に教官から苛められました…
105:デフォルトの名無しさん
19/05/05 09:48:43.61 YqJW7ihs0.net
外国語学部の不要さは異常
106:デフォルトの名無しさん
19/05/05 21:12:44.71 Hr70XSx80.net
>>105
お前の方が不要だろ
107:
19/05/05 21:20:10.38 3EWrT4Pn0.net
>>14
残念、明日を入れても 1800 語レベル／実際に覚えたのは 950 words で終わってしまい、英検準1 級レベルにはとどきませんでした
それに、もう今後は新しい単語は仕入れずにひたすら長期記憶への定着をはからなくてはいけません、ここであきらめては全ては水の泡、これからの定着作業が勝負の分かれ目です
108:デフォルトの名無しさん
19/05/05 21:33:26.19 NF9r+E0E0.net
単語集ってどれくらい知ってるかチェックするものであってそれを使って暗記するのは本末転倒。
109:デフォルトの名無しさん
19/05/05 21:58:29.31 sxcPmh/Y0.net
それだけ意識高ければ無理やり英語圏に住んだ方が早くね？
110:
19/05/05 22:09:10.14 3EWrT4Pn0.net
>>108
その意見はよく理解できます、なぜならば、これまでの私の意見でもあったのだから
ISO/IEC9899:1999 を舐めている最中ですが、このまま辞書を引きながらやってもだめなんじゃないか…とふつふつと湧いてくる感想が持論と正反対の行動に駆り立てたようでした、非日常の10日間に、10日間でできる変わったことをしたいなあ、と
111:デフォルトの名無しさん
19/05/05 22:59:45.69 YqJW7ihs0.net
あなたのレスの書き方が他の人と違うことに気づいていますか？
気づていないなら教えてあげます
他の人と違っており浮いています
そして私はあなたのレスが嫌いです
バカ丁寧な口調であなたの語りが長々と書かれているスタイルに不快です
改善してください
112:デフォルトの名無しさん
19/05/05 23:01:38.54 49wX2kj+0.net
>>111
ブーメランｗ
縦読みどこよ?
113:
19/05/05 23:26:13.78 3EWrT4Pn0.net
>>111
専用ブラウザを使ってトリップを無視指定に加えていただければ、そのままで消えますから、それをお試しくださいな…
114:デフォルトの名無しさん
19/05/05 23:42:38.32 ttVg9mKs0.net
「QZaw55cn4」を選択してNG処理->NGNameに追加
115:デフォルトの名無しさん
19/05/06 00:47:59.82 Ou7beXr80.net
よし(๑•̀ㅂ•́)و✧
英単語云々はスレチだろう
116:デフォルトの名無しさん
19/05/06 10:04:30.01 QTcMxHJg0.net
kubeflowを使っている人はいるかしらん？
117:デフォルトの名無しさん
19/05/06 19:29:01.25 qtehOBS20.net
>>84
2,3年前まではtf一択だったが、最近の論文発表とかを見るとPyTorchを使ってる例が増えている。
前、mediumに乗ってた両者の定量分析記事だと現在の比率は7:3位。
Google Trendsで見ると解りやすい
URLﾘﾝｸ(trends.google.com)
多分、あと2年位でPyTorchが追いつくと思う。
したがって、今からやるなら両方使えるのがベスト。順番付けをするなら最初に抑えるべきはtf、次はPyTorch
118:デフォルトの名無しさん
19/05/06 19:39:26.74 QTcMxHJg0.net
>>117
practical adviceをありがとう
119:デフォルトの名無しさん
19/05/06 19:59:12.89 PCH3H0ata.net
tensorflowはdefine-and-runでpytorchはdefine-by-runなのでpytorchの方が柔軟
動的に構造が変わるようなネットワークも書きやすい
120:デフォルトの名無しさん
19/05/06 21:09:47.27 raalM+qTa.net
tensorflow2.0からはdefine by runがデフォルトになって必要に応じてandの方も選べるハイブリッド型となっている
121:デフォルトの名無しさん
19/05/06 21:16:05.57 6C8RJLlz0.net
>>119
ところが今はeager modeでtfでもDefine-by-runで書けるようになってるんだなこれが
122:デフォルトの名無しさん
19/05/06 21:23:45.59 DF3zK1Xx0.net
他の計算ユニットに投げる場合はどうせestimatorのインターフェイスになるから
どっちにしろ変わらんよ。
そんな些細なことで躊躇するようならこの分野に手を出さない方が正解。
123:デフォルトの名無しさん
19/05/06 22:19:32.94 PCH3H0ata.net
>>121
えええーそうなんか
124:デフォルトの名無しさん
19/05/07 00:28:16.21 Ls9L7Q2y0.net
ライブラリは腐るかも知らんけど、理論は腐らんからちゃんと理論勉強しとくのがいい
125:デフォルトの名無しさん
19/05/07 09:32:06.87 so8WFHMn0.net
ブームは終わるけどな２０年後ぐらいに役立つよ、たぶん、きっと
126:デフォルトの名無しさん
19/05/07 12:03:20.66 Y8Vqvjscp.net
画像分類モデルを作りながら勉強しているのですが、正常と異常を分類したいとして正常画像しか学習用に用意出来なかった場合でも異常を識別するモデルを作ることは出来ますか？
もし可能であればどのようなキーワードや手法の名前で調べると良いでしょうか
初歩的な質問で申し訳ありませんがアドバイス頂けたら幸いです
127:デフォルトの名無しさん
19/05/07 13:44:41.49 gSUhiuRfd.net
>>126
前スレでは半教師あり学習、PU learningや能動学習といったキーワードが出ていた
128:デフォルトの名無しさん
19/05/07 18:27:21.77 U8Di2P9U0.net
Tensorflowは2.0でほとんど全書き換えをやってる。
そのため、2.0はそれ以前のものとはほとんど別物
（とキャシーは言ってる）
URLﾘﾝｸ(hackernoon.com)
129:デフォルトの名無しさん
19/05/07 19:30:58.85 3Ss1/+q0a.net
>>126
異常検知
130:デフォルトの名無しさん
19/05/09 21:01:19.64 vusNSi520.net
Open AIの決算報告書が開示されたので貼っとく。
ポイントは、研究員の平均報酬は約50万ドルくらい。
ここの研究職のレベルは日本だと東大教授とか理化学研究所の上級研究職と同じくらい
なので一般技術者とは比較にはならないが、Redditの書き込みによるとOpen AIは非営利なので、
GoogleとかAppleとか営利は（Goodfellowレベルのトップ研究者には）もっと出してるはずとのこと。
他、全10名程の研究員が使用しているクラウド環境の使用料は年800万ドル
最初のStyleGAN(this person is not existの元ネタ)の論文が発表された際に、推奨動作環境は最低1024TPUv3が必要と示されていたが、
Open AIの環境は正に、最先端のAI研究には膨大なCPU/GPU資源（=資金力）が必要となっていることを示している。
URLﾘﾝｸ(regmedia.co.uk)
131:デフォルトの名無しさん
19/05/09 21:10:41.73 cNTZPJAY0.net
openaiの人が年収5000万円でも許せるけど
理研が5000万円はどうかと思う
小保方みたいなチームリーダーのポジションでしょ？
132:デフォルトの名無しさん
19/05/10 01:09:02.07 qTWC6Bkr0.net
アメリカは高学歴無職が社会問題化してるのも深刻だが。
極端すぎるんだよ
133:デフォルトの名無しさん
19/05/10 08:15:48.01 xhrx/m1t0.net
理研はそんな給料ないやろ
まあだから優秀な人間が流出するんだろうけど
134:デフォルトの名無しさん
19/05/10 10:14:09.67 4v4gRarW0.net
理研も東大もそんなにもらってないよｗ
135:デフォルトの名無しさん
19/05/10 10:27:40.96 w4MUjXdX0.net
どこに突っ込めばいいのか、
アメリカは優秀なのにはいくらでも払ってくるだろう
理研も東大も雇用は保証されるが給料は国家公務員なみだろ
>小保方みたいなチームリーダーのポジションでしょ？
アホだろ
136:デフォルトの名無しさん
19/05/10 10:48:22.00 uAfP9ooZM.net
機械学習を通じて学んだ知識、ブームが終わっても腐る気がしないんだけど
137:デフォルトの名無しさん
19/05/10 12:16:23.21 c0REtxLWa.net
データ突っ込むだけで簡単に結果が出てくるようなソフトが使いこなせるだけというスキルはあっという間に陳腐化するがその根底で動いている仕組みの知識は陳腐化しない
138:デフォルトの名無しさん
19/05/10 14:18:15.00 k7gY5pMP0.net
>>136 AI,機械学習は一過性のブームなんかじゃないよ。
ツールは色々変わっていくだろうけど考え方の基本はそれほど大きく変わらないと思う。
139:デフォルトの名無しさん
19/05/10 15:45:44.48 ILwFZD/AH.net
>>136
同じく
数学や確率統計の理解、CSの基礎は血肉になってる
140:デフォルトの名無しさん
19/05/10 18:00:10.77 qCZvktc2M.net
カーネル主成分分析に関して質問です。
カーネル行列の固有ベクトルaの各成分って高次元への射影後のベクトルの、高次元の世界の主成分軸への射影を固有値で割った値になっていますが、固有値で割るのはどういう意味、効果があると解釈すればいいのでしょうか?
あるテキストだと固有ベクトルを固有値で割ってnormalizeするって書いてあるんですが、固有値は標準偏差の値では無く、分散の値ですよね?よく分かりません。
141:デフォルトの名無しさん
19/05/10 18:57:29.10 7lGnDhFmd.net
>>140
それ何語？
142:デフォルトの名無しさん
19/05/10 21:15:09.75 4Zcn3ufG0.net
>>140
rand関数で生成された乱数は分散であるがその割合がガウス分布として出力されるようになっているのであれば
平均を0としてσの範囲内にあるかないかってことだ
143:デフォルトの名無しさん
19/05/10 21:41:00.52 AJz30mR40.net
2030年代の機械学習って
今よりも、どれくらい進歩していると思いますか？
144:デフォルトの名無しさん
19/05/10 22:46:21.02 q19tRWSj0.net
量子コンピューターの開発に依存？ >>143
145:デフォルトの名無しさん
19/05/11 19:34:31.39 FHzVXhI90.net
素人だけど
学習の高速化 シンボリックを含むこと
モジュール化
構造の自動生成
複雑な構造の解明と作成
こうした研究のその先にあるものでしょ？
やっぱりAGIかなー
146:デフォルトの名無しさん
19/05/11 20:48:02.27 2v2BzL6t0.net
>>143
オワコン
147:デフォルトの名無しさん
19/05/11 21:09:42.43 ew7BdoQp0.net
機械学習スタートアップシリーズって微妙なやつもあるよね
148:デフォルトの名無しさん
19/05/11 21:31:59.53 Zt/4qaNAF.net
その勉強の先に何があるんだ、みたいなほんとうに触りだけの奴も多いな
最初から突き放してあげた方がある意味で良心的
149:140
19/05/12 01:01:48.75 k5GhHpRra.net
理解しました。
これは高次元の世界の主成分軸の単位ベクトルの大きさを1とする制約からくるものですね。
固有値で割らなかった場合は主成分軸ごとに単位ベクトルの大きさが異なるからグラフにしたときに升目の形が長方形になってしまう感じ。
150:デフォルトの名無しさん
19/05/12 02:12:12.70 B3ncpqwY0.net
画像認識で教師なし学習って可能ですか？
例えばネット上の色んな画像をランダムに学習させてあとから犬の画像を抽出できるようにするとか
151:デフォルトの名無しさん
19/05/12 02:52:35.06 sBOzGE/v0.net
教師無しと教師有りに本質的な区別はない
152:デフォルトの名無しさん
19/05/12 08:08:33.24 LAPNzPPAM.net
>>140
自分の理解だと
高次元空間における主成分軸への射影ではなく、高次元空間に射影した時点で
自動的に主成分分析っぽいことができていて、あとはスカラーを調整するだけだったような
153:デフォルトの名無しさん
19/05/12 08:09:57.05 Jr9TZlLT0.net
URLﾘﾝｸ(tjo.hatenablog.com)
154:デフォルトの名無しさん
19/05/12 08:12:26.96 Jr9TZlLT0.net
＞「このまま今の仕事を続けていった場合、一体自分はどこに向かっていくことになるんだろうか？」「10年後に果たして自分の仕事はあるんだろうか？」と不安に駆られるのも無理からぬことだと思います
155:デフォルトの名無しさん
19/05/12 08:29:46.27 VqhQ+RPw0.net
長い
156:デフォルトの名無しさん
19/05/12 08:51:24.29 LAPNzPPAM.net
キャリアの先が不安だから
データサイエンティストではなくエンジニアの方になったわ
やること多くて反吐が出るけど
157:デフォルトの名無しさん
19/05/12 10:19:23.76 ICYeSmM7H.net
高度IT人材が数十万人不足！とか騒いでる側から、現職中堅からこんな声が上がってるとはね
AI、AI！はただの号令で実態はこんなもんなんだろうな
数年後には年間数万人規模の大学出AI人材輩出されるらしいが現場はどうするんやろ
158:デフォルトの名無しさん
19/05/12 11:25:59.32 z++b3CYg0.net
結局システム作らないと行けないから、論文書くような人以外は、従来型人材が必要なんでないかしら
159:デフォルトの名無しさん
19/05/12 11:38:51.72 wIsV6IWRa.net
50代の偉いポジションの人なんかはメール使うのがやっとというレベルでありその人が考える高度人材だから実際はお前らが想像するほど高度ではない
160:デフォルトの名無しさん
19/05/12 12:21:56.49 VqhQ+RPw0.net
松尾豊あたりが入れ知恵してるんだろう
161:デフォルトの名無しさん
19/05/12 12:37:03.79 z++b3CYg0.net
svmで分類出来る程度なら勝手に皆成る気がする
162:デフォルトの名無しさん
19/05/12 16:34:03.36 yphZ1GONp.net
>>149
理解しているのかしていないのか分からないけども
1. 高次元への写像
2. 主成分分析
という2段階のステップがあり、固有値、すなわち分散で割るのは主成分分析によるもの
次元削減で使う主成分分析も固有値で割るでしょ？
>>152
自動的にできるというのが言い方は微妙だけど
分類できるようにカーネル関数を選択するというのが正しい
163:デフォルトの名無しさん
19/05/12 16:38:55.57 yphZ1GONp.net
>>150
分類はできるけどそれが犬であるかどうかは教師が必要
164:デフォルトの名無しさん
19/05/12 16:41:47.65 yphZ1GONp.net
>>156
データサイエンティストって言っても多くは前処理要員だと思う
DataRobotにデータを食わせるためのエンジニアに近い
あるいは出てきた結果を偉い人にわかるようにWordやpowerpointに貼って説明する仕事
165:デフォルトの名無しさん
19/05/12 18:54:41.11 VqhQ+RPw0.net
偉い人にデータサイエンスブームが来るだけでは？
他人にやらせるより自分でできた方が良いだろ
pl理解するノリでデータサイエンスが必須スキルになるのでは？
166:デフォルトの名無しさん
19/05/12 20:57:22.15 dyyWf7Fh0.net
ほにゃらら人材が何万人不足ってのは
「安く使い倒せる人材」が不足って意味だからまともに受け取ると死ぬぞ。
167:デフォルトの名無しさん
19/05/12 21:05:53.21 B3ncpqwY0.net
画像で犬が認識できるようになるには何層辛い必要なんですか？
168:デフォルトの名無しさん
19/05/12 21:06:44.48 B3ncpqwY0.net
何層くらい
169:デフォルトの名無しさん
19/05/12 21:12:41.78 XrbI1zLA0.net
>>166
第五世代の頃もそう言われていて騙されたｗ
170:デフォルトの名無しさん
19/05/12 21:24:13.42 yphZ1GONp.net
>>167
CNNを3つ、すなわち畳み込み層とプーリング層を3つずつで6層かませて、その出力を全結合でうけたら結局最低7層くらいじゃないかね？
171:デフォルトの名無しさん
19/05/12 21:35:29.92 ICYeSmM7H.net
>>156
まぁ部署がなくなったりするよりはいいだろうw
172:デフォルトの名無しさん
19/05/12 21:45:49.32 B3ncpqwY0.net
>>170
そんなもんで行けるんですね
思ったよりコスト低かったです
ありがとうございました
173:140=149
19/05/12 21:48:32.58 sy9ClKDrM.net
>>162
しつこくてすみませんが、通常の主成分分析で固有値で割るっていうのが分からないです。
例えば3次元のテストデータ100個を主成分解析で2次元にする場合、
1. テストデータ(100X3)を標準化(平均0化＆標準偏差で割る)する
2. 共分散行列を求める(3X3)
3. 共分散行列の固有方程式を解く
4. 固有値が大きい順に対応する固有ベクトル2つを並べた行列(3X2)を作る(※固有ベクトルの大きさは1)
5. 標準化したテストデータ(100X3)と4.で計算した行列(3X2)の積を計算する
の手順だと思いますが、どこで固有値で割る計算をする必要がありますか？はじめに標準偏差で割るのと関係しています？
174:デフォルトの名無しさん
19/05/12 22:16:58.32 yphZ1GONp.net
>>173
単なる次元削減だとその通りで固有値で割るプロセスはないよ
PCAの出力をさらに分類に用いているから固有値で割る意味がある
175:デフォルトの名無しさん
19/05/12 22:41:24.92 Jr9TZlLT0.net
共分散行列の寄与度の話が横割で入ってるからややこしくなってる
きよど＝対象軸の固有値÷行列のトレース(固有値の総和)
176:デフォルトの名無しさん
19/05/12 22:46:24.16 Jr9TZlLT0.net
固有値大きいものの軸を残すのだから
寄与度も見とけという話
177:デフォルトの名無しさん
19/05/12 22:49:17.14 yphZ1GONp.net
>>175
今は寄与度の話ではなく正規化の話です
機械学習で分類をさせる場合に、最初の前処理として正規化します
PCAで座標系変換したので、新しい座標軸で正規化をしただけです
難しいことは言っていないですよ
178:デフォルトの名無しさん
19/05/12 22:50:54.86 Jr9TZlLT0.net
>>140を呼んでなかったな
固有ベクトルを1に規格化してるだけじゃね？
変換行列をユニタリ行列にした方が扱い易くなるし
179:デフォルトの名無しさん
19/05/12 23:32:08.32 yphZ1GONp.net
>>178
同じく質問を正しく理解してなかったかも
もしかしてこういう回答が欲しかったのかな
分散共分散行列 Σ
ある固有値λ=σ^2 固有ベクトルx
質問: 固有ベクトルの正規化はx/σではなくてx/σ^2はなぜですか？
回答: Σ=XX’で次元はσ^2だから。実際対角成分は分散が並ぶ。
180:140=149
19/05/13 00:06:31.85 fgQo8CVVM.net
レス下さった方ありがとうございます。
181:デフォルトの名無しさん
19/05/13 01:04:21.95 Aw9fYqTa0.net
>>150
ネコは可能だけど犬はどうかな
有名なヤツ
URLﾘﾝｸ(zellij.hatenablog.com)
182:デフォルトの名無しさん
19/05/13 01:58:58.24 raPjMjjZ0.net
文科省が○○万人不足！って騒ぎ出したらたいてい作りすぎで失業者の海になる
183:デフォルトの名無しさん
19/05/13 02:06:03.05 Aw9fYqTa0.net
余って値崩れするくらいがちょうど良いんだよ。
経団連的には。
184:デフォルトの名無しさん
19/05/13 02:18:59.07 raPjMjjZ0.net
役所の肝いり人材増やそうとした業界は地雷だから進路をとるのはオススメしないところになる
185:デフォルトの名無しさん
19/05/13 06:18:49.06 DYqelPDQ0.net
>>184
ホンコレ
186:デフォルトの名無しさん
19/05/13 07:40:01.60 ZO0K8HVUM.net
AI人材の給料は新卒でも800万以上からスタートと聞いたけど違うの⁉
187:デフォルトの名無しさん
19/05/13 08:02:05.44 6CUBPQ20M.net
>>186
米国の話しね。
日本のサラリーマンは
まだ年功序列賃金が根強いので。
188:デフォルトの名無しさん
19/05/13 08:27:47.74 KmhIhj09a.net
日本ではどんなスキル持ってても新卒は300～400万スタートで固定
189:デフォルトの名無しさん
19/05/13 09:07:05.39 C22xy9Fwa.net
>>188
パナだっけスキルがあれば1000万払いたいって記事みたけど。
190:デフォルトの名無しさん
19/05/13 09:36:36.91 75RnJmxl0.net
給与に期待したければ素直に外資行く
NTTも高度人材には1500万以上出すとか言ってたけど、
内部調整が上手くいかずに形骸化
日本企業で現場が管理職より高給を貰うと内紛が起きる
191:デフォルトの名無しさん
19/05/13 09:48:09.30 Kt7NEVhB0.net
ノーベル賞取る社員が出ても変わらんのな
192:デフォルトの名無しさん
19/05/13 15:24:45.95 bvgoIgNI0.net
コーディング(java or python,SQL,フレームワーク)
設計(デザインパターン,UML図)
数学(線形代数,微分積分,最適化数学)
統計学(大学一年レベル)
基本的なアルゴリズム(ロジスティック回帰,SVM,ランダムフォレスト,決定木,カーネル化)
DeepLearningの基礎(ニューラルネットワーク,RNN,CNN)
最低限、この程度のことをわかっていれば業界に入れる気がする
やってみれば簡単だし、すごい人材だとは思わないけど、どこにでも転がってるわけじゃないよなあ
193:デフォルトの名無しさん
19/05/13 15:30:30.94 cFShRLFxM.net
>>192
業界に入れても金にならない
194:デフォルトの名無しさん
19/05/13 15:38:16.99 bvgoIgNI0.net
俺なら初期ステこのぐらいで20代前半だったら全力で育てるけどな
195:デフォルトの名無しさん
19/05/13 16:00:15.71 QZeyc4uiM.net
そのステでどういう仕事あるんだろ。雑用の予感しかしない。
若ければいいけど
196:デフォルトの名無しさん
19/05/13 16:03:46.52 PK03RLzJ0.net
>>194
お前を使うほうに就職してるよ
197:デフォルトの名無しさん
19/05/13 16:09:58.77 bvgoIgNI0.net
>>195
エンジニアにするしかないからPGからじゃない
198:デフォルトの名無しさん
19/05/13 16:11:56.88 cFShRLFxM.net
>>195
web系（大手）かSIerに就職だろ
199:デフォルトの名無しさん
19/05/13 16:17:44.83 bvgoIgNI0.net
どっちかというと、業務用webアプリケーションを開発しているところの、
機械学習エンジニアの求人にひっかかりそう
200:デフォルトの名無しさん
19/05/13 16:20:05.85 QZeyc4uiM.net
ほぼワイのステだからね。ですよねーって感じだ。
201:デフォルトの名無しさん
19/05/13 17:10:03.77 HmTmr696d.net
>>186
日本は博士号持ってれば基本的に初年度は基本給22マン程度、次年度から36マン程度になり、入社5年でだいたい80マン位になる
202:デフォルトの名無しさん
19/05/13 17:47:44.67 VgiMIauBM.net
エンジニアになるにしても
新卒なら大学で何を習っていようがPGの下積みは必要だし
データサイエンティストになるにしても
たぶん前処理の下積みは必要なんじゃないかなあ
203:デフォルトの名無しさん
19/05/13 17:52:25.99 yzhNtOt8H.net
ちょっと意見を聞かせてほしい
AIの勉強会をやるとかで話す内容丸投げされて途方に暮れている。まぁ3回目なんだけど
一応他の社員が聞くわけだからなんか何かしら勉強になるものを提供したいと思うの
でも最近AIブーム終了だのコモディティ化しただのそんな話も聞こえてくるし
ヒントン先生がバックプロパゲーション後悔してるとかディープラーニング自体いずれより凄い技術に置き換えられるのではとか
そんなわけだから機械学習とかAI分野で色々技術が進歩しても大事になりそうな物って何だと思う？
例えば数学とか統計は間違いなくそうだろうなって。まぁプレゼンしても全然面白くなりそうにないのが困るけど
個人的にデータラングリングとか前処理とかはきっとずっと必要だろうしその辺なら話せるかなとか考えている
204:デフォルトの名無しさん
19/05/13 17:54:42.36 VgiMIauBM.net
>>203
説明変数、評価関数、最適化の関係は普遍的なことだと思う
むしろそれが全てみたいなところあるじゃん
205:デフォルトの名無しさん
19/05/13 18:53:09.54 WbHLMLVKr.net
>>201
5年目で80万もあれだが金払いのいいとこならあるとしても、博士卒は普通27歳なのに初任給22万って
206:デフォルトの名無しさん
19/05/13 18:56:45.35 qW0HdUyQa.net
>>203
ディープラーニングが台頭した今だってSVMやロジスティック回帰やら決定木やらはデータ分析で現役だし
ディープラーニングより凄い技術が出てきたってそうなんじゃないの
207:デフォルトの名無しさん
19/05/13 18:58:43.63 VgiMIauBM.net
理系の博士号と取って、五年目で80万は平均値としては正しいかもなーって思った
俺はそういう世界のことよくわからないけど
208:デフォルトの名無しさん
19/05/13 19:28:31.24 iKyoSYqmM.net
ディープラーニングでうまく行かず
SVRを使ったけど
原因がわからん。
やっぱもっと勉強しないと
だめかなあ
今は勉強してなくても給料高いから
サボってしまう
209:デフォルトの名無しさん
19/05/13 20:02:19.16 6hKoG7EMa.net
統計も大事だけどその基礎として線形代数の方がもっと重要だな
210:デフォルトの名無しさん
19/05/13 20:06:45.88 RycU0k5v0.net
>>205
初年度は研修生である事に違いはないのでその程度が相場
211:
19/05/13 20:16:39.53 76hfBhHZ0.net
>>192
＞最適化数学
はじめて聞く名前ですね…
212:デフォルトの名無しさん
19/05/13 20:22:18.24 rR5Ay+O80.net
最適化数学も知らないと臆面もせず書き込めることがこのスレのレベルの低さを物語っている
213:
19/05/13 20:29:39.97 76hfBhHZ0.net
>>212
その「最適化数学」の中にでてくる technical term をいくつか紹介いただけないでしょうか？
214:デフォルトの名無しさん
19/05/13 20:33:23.65 RycU0k5v0.net
専攻してなきゃそんなもんじゃねーの？
215:デフォルトの名無しさん
19/05/13 20:36:36.23 royUZnP80.net
知らないことそのものを言ってるんじゃなくて、
自分が知らないことに対する態度のことを言ってるんだと思うよ
216:デフォルトの名無しさん
19/05/13 20:52:15.44 RXw/a9RH0.net
>>212
そいつは荒らしなのスルー推奨
217:デフォルトの名無しさん
19/05/13 21:09:00.43 DYqelPDQ0.net
プログラミングできなくても
ms-officeを使うように
中身を知らなくても
使うようになるよ
218:デフォルトの名無しさん
19/05/13 21:13:31.72 RXw/a9RH0.net
QZはC++厨房なので馬鹿にされるぞｗ
219:デフォルトの名無しさん
19/05/13 21:59:43.27 eZhrLGeRM.net
最適化数学くらいググればいくらでも出てくるだろ
だからこの擦れはレベル低いといわれる
（実際レベル低いけどｗ）
220:デフォルトの名無しさん
19/05/13 22:12:10.34 9QsNbP8la.net
最適な解を求めるのは計算量などの壁があるので
現実には準最適解で我慢するしかないがな
221:デフォルトの名無しさん
19/05/13 22:24:38.16 RXw/a9RH0.net
そんな話はしてねーよ
222:デフォルトの名無しさん
19/05/13 23:25:32.54 Lin7kyjOH.net
住人は二極化の傾向
223:デフォルトの名無しさん
19/05/13 23:41:05.48 lm4Ta2LV0.net
数理最適化なら普通によく聞くんだが、「最適化数学」でググると特定の本ばっかり出てくる…
224:デフォルトの名無しさん
19/05/13 23:42:53.23 WTnXiss50.net
>>207
平均はもっと低いぞ
アカデミックなら五年目で年収600も行かんことが多いし企業は残業次第じゃないか
225:デフォルトの名無しさん
19/05/13 23:45:37.57 WTnXiss50.net
>>210
俺が就活したときそんな求人見たことないが。まあ分野違うけど
226:デフォルトの名無しさん
19/05/14 04:40:20.09 tmpBh2DsM.net
>>224
そんなもんか
今はなんだかんだでオーバードクター向けの求人が多いから、
もう少しもらってるのかと思った
227:デフォルトの名無しさん
19/05/14 04:48:08.09 tmpBh2DsM.net
叩き上げの機械学習エンジニアからみると、
大学院でアカデミックなことを学んで、データサイエンティストになった人たちは輝いてみえるんだけど
お給料は俺らと大差ない上に、キャリアを考えたらエンジニアの方がずっと安定するのね
この国は技術や知恵に対する敬意が足りない
228:デフォルトの名無しさん
19/05/14 07:46:45.08 FDFESg8Y0.net
ポケモンをプレイしていた大人の脳には「ポケモン領域」が存在することが脳スキャンから明らかに
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
これって昔流行ったおばあちゃん細胞だろ？
229:デフォルトの名無しさん
19/05/14 08:14:18.68 OfxHotEtH.net
>>227
今まで日本式経営は多くが近代的だったためデータの持つ力が分からなかった
データを活用する方法と、データが経営判断・利益に直結することが知られてきたので、データ屋さんは徐々に需要増と予想
230:デフォルトの名無しさん
19/05/14 08:21:34.40 klzpQa9I0.net
とは言っても特別扱いは無いだろね
色々な専門家が集まって企業は作られてるわけで、昔の花形分野の専門家と同じ扱いになるでしょ
231:デフォルトの名無しさん
19/05/14 08:36:03.29 1t0AuSqNp.net
>>229
その通りだね
データ関連事業は活性化すると思う
国の研究機関はさらにまずいね
データ関連のポジションがなくデータは研究者のサイドワークになっている
海外は米国、欧州、中国はデータ関連のポジションがある
232:デフォルトの名無しさん
19/05/14 09:15:59.28 dLAGyjDCM.net
まずは隗より始めよ。
国の研究機関で派遣のデータ関連の仕事あったよｗ
ポスト増やせないのね
233:デフォルトの名無しさん
19/05/14 09:23:38.47 1t0AuSqNp.net
>>232
パーマネントポジションという意味ね
派遣に任せるデータではなくて、博士号を持った研究者による専門チームが各国にある
派遣エンジニアはいくらでも必要だし雇用するけどもそれらを統括して将来構想を戦略的に練るポジションからして存在しない
データ戦略という概念がゼロ
234:デフォルトの名無しさん
19/05/14 09:36:47.85 dLAGyjDCM.net
>>233
そのとおり
派遣に丸投げで、論文の紹介すらできないんだもの。データ扱いたいなら自分が勉強するか、データ系の博士持ちせめて有期で雇って欲しい
235:デフォルトの名無しさん
19/05/14 13:06:08.23 bjURUwy5a.net
久々に立ち寄ったらポジションくれくれスレになってた
236:デフォルトの名無しさん
19/05/14 16:48:13.57 kMGrdpdaa.net
>>223
制御数学じゃないんか？
237:デフォルトの名無しさん
19/05/14 16:54:39.30 xQiDR/bs0.net
間抜け乙
238:デフォルトの名無しさん
19/05/14 18:59:05.36 rZErxOEYM.net
なぜ給料の低い国の研究機関に
ポジション求めるの？
民間企業でいいじゃん？
給料高いし変な縛りもない。
239:デフォルトの名無しさん
19/05/14 19:20:50.93 R0GTEc9nH.net
ポジションは外資のがちゃんとありそう
240:デフォルトの名無しさん
19/05/14 19:24:47.64 klzpQa9I0.net
人材が不足するという割に国関連では求人してない矛盾を憂いてるのさ。憂国である
241:デフォルトの名無しさん
19/05/14 19:33:42.39 /4NFgqiF0.net
>>国関連
手が足らずに統計不正が起きるほどに人不足なはずなのにな。
マジクソだわ。
242:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:08:17.38 FDw1AHlo0.net
本当は日本捨てたい
この国みんな保身ばっかりで、みんなで少しずつ沈もう感がヤバい
日本脱出のために高度な技術身につけてると言っても過言ではない
243:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:15:55.45 bjURUwy5a.net
そう言えば、坂本ボットがいなくなったな。いい加減なもんだｗ
244:
19/05/14 20:16:52.15 8zZqlmfe0.net
>>219
google の結果や、そもそも web 上に展開されている知識ベースが必ずしも実体を正確に反映しているとは思っていないのです
旧来のカテゴリーなら OR（オペレーションズリサーチ）に属するとは考えていますが、じゃあ、なぜ OR という伝統的なカテゴリーを捨てて「最適化数学」とかいう変てこな日本語にしたのか、非常に興味があります
それに、その「最適化数学」は解析なのか代数なのか幾何なのか、それもよくわかりませんし
245:
19/05/14 20:18:24.44 8zZqlmfe0.net
>>218
よくご存知ですね、ただ私は C++11 or later は、どちらかというとよくわからないと答えます、それはここで明言しておかないといけませんね
246:
19/05/14 20:19:13.09 8zZqlmfe0.net
>>229
＞日本式経営は多くが近代的だったため
それは褒め言葉ですか？
247:
19/05/14 20:19:49.06 8zZqlmfe0.net
>>236
制御数学、というのは、いわゆるラプラス変換とかZ変換とかの部類でしょうか？
248:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:22:42.29 gGt/t3rsr.net
何でこのスレip表示なの？
かつて荒らされたことでもあるの？
249:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:26:15.74 fT+QxA0pa.net
表示されちゃいかんのか？
250:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:32:59.85 klzpQa9I0.net
スマホかISP経由なら気にすることないでしょ
職場からカキコする人がいたら面白い
251:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:37:05.66 gGt/t3rsr.net
そりゃうっかり職場のwifiに繋がってることもありうるしこの手の業界狭いから下手するとすぐ個人にたどり着きそうだし
特に理由無くip表示にしてるならちょっと変わってるよな
252:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:54:34.01 MoKFi2NF0.net
>>247
受けるー
253:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:55:39.77 8yNPOKIw0.net
>>250
ipアドレス収集してその人が何やってたかをまとめてるサイトとかもあるし、家のipだとしても気持ち悪いよ
254:デフォルトの名無しさん
19/05/14 21:26:18.67 ZrCXBy/gM.net
>>242
なにを今更
正直、親族がいなければ簡単に捨ててるわこの国
英語だけでなく、中国語の勉強はじめた
二十年後には日本の10倍、アメリカの2倍のGDPになってる中国に鞍替えします
255:デフォルトの名無しさん
19/05/14 21:44:46.69 FDFESg8Y0.net
オランダに移住して安楽死、という手段もあるぞ
URLﾘﾝｸ(karapaia.com)
256:デフォルトの名無しさん
19/05/14 21:48:55.27 MoKFi2NF0.net
>>254
さっさとシナへ行けよ、お花畑
257:デフォルトの名無しさん
19/05/14 21:54:18.18 FDFESg8Y0.net
でも実際、論文は出てるよ
20年前は「やってみた」系の論文は日本から量産されていたけど
今は「やってみた」系すら出てない
258:デフォルトの名無しさん
19/05/14 22:21:48.94 bcZSEwDia.net
マーケッティングに統計を使うのは無理そうなんだけどなあ
まあやってみれば。私はやらないけど
259:デフォルトの名無しさん
19/05/14 22:25:57.84 R0GTEc9nH.net
>>251
何スレ前だかに意図不明で唐突にIP表示で立てたやつがいた
次スレからはワッチョイだけでいいと思うぞ、不便なだけなんだから
260:デフォルトの名無しさん
19/05/14 22:33:04.81 AtBDumXkM.net
>>231
早晩データ分析の限界に気づかれると思う。
あたりまえだが限定的な得られたデータの範囲内でしかないし、過去～現在を現してるに過ぎず未来を現すものではない。
過去の延長にはない未来予測=リスクを取らない意思決定や経営判断は、命懸けでリスクを取ってくる連中にいずれ負ける。
261:デフォルトの名無しさん
19/05/14 23:05:49.81 klzpQa9I0.net
製造業支援がいいかねえ
品質アップには役に立ってそう
中途で参入は難しそうだが
262:デフォルトの名無しさん
19/05/14 23:13:11.68 MoKFi2NF0.net
品質管理なんか人余り
263:デフォルトの名無しさん
19/05/15 00:50:36.39 1u+xtceHa.net
>>258
マーケティングって統計学を応用できる最たる場所じゃないの
264:デフォルトの名無しさん
19/05/15 03:36:42.55 f13FTa5ip.net
>>260
皆がそう思うから新たに人を取らないのは理解している
将来に限界が見えるから投資しないことと、最低限のインフラ整備の投資は別で考えなければならない
今は最低限すらないから相当やばい
これは水道の整備によく似ている
将来は人口が減るから水道設備はいらないと言っているようなものだ
蛇口をひねれば水が出てくるように欲しいデータがすぐ手に入る国と、川まで行って桶で水を汲むようにデータを使えるようにするまでに数日から数カ月かかる国では、研究のスピードがまるで違う
下水が整備されなければ病気が蔓延するように、専門家がデータの健全性を担保せねば、それを使った研究の正確性にも疑問符がつくだろう
研究の質と量を上げるインフラ整備に全く考えが及んでいないため、差はどんどん開くだろう
265:デフォルトの名無しさん
19/05/15 07:14:06.05 z35NB5Xh0.net
>>263
特段にそういうわけじゃないが、大学の研究や旧幾で入手しやすいデータがそういった類のものが多いために、国内ではそうなりがち（思いがち）と言えそう。
統計解析で見れば、医薬関連などのほうが歴史も事例も研究もずっと進んでいる。
266:デフォルトの名無しさん
19/05/15 09:12:19.65 AgyVU9lGM.net
>>256
鞍替えは冗談だけど、もう情報技術に関してはアメリカより中国の学会の方が評価高い
機械学習で食い続ける気概があるなら、中国語は必須さ
267:デフォルトの名無しさん
19/05/15 10:03:29.36 B2FrLITF0.net
>>266
またお前か
268:デフォルトの名無しさん
19/05/15 10:15:39.01 5jtSRok3M.net
中国行ったら迫害されんじゃね?
西側諸国と同等の人権がもらえる気はしないな
269:デフォルトの名無しさん
19/05/15 10:30:12.58 ezPI2kY0H.net
中国語習得しなくとも英語堪能なら中華企業行けんじゃない
てかあちこち手を出して一生下働きな戦略はどうなの
270:デフォルトの名無しさん
19/05/15 12:10:03.53 S1Ayit0oa.net
東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開
URLﾘﾝｸ(ledge.ai)
271:デフォルトの名無しさん
19/05/15 14:13:26.58 62iPdELK0.net
金平に朝貢してもトランプに息の根を止められる
272:デフォルトの名無しさん
19/05/15 14:15:06.29 D3m2Kt4C0.net
>>269
でもあいつら英語でコードかかないし、論文も英語化しないからなあ
自分たちを世界の中心だと思っていやがる
273:デフォルトの名無しさん
19/05/15 15:00:30.31 r2k7D4Y9a.net
>>272
実際にその通りだから仕方ないかもな
274:デフォルトの名無しさん
19/05/15 15:13:29.82 fnNb/1HMa.net
今や日本の方が賃金安いから中国が日本の工場に作らせる時代になったのになぜか日本人は中国に対して上から目線になってしまう
275:デフォルトの名無しさん
19/05/15 15:19:59.78 VC3cNQlp0.net
なぜか媚中が偉そうにする今日この頃
276:デフォルトの名無しさん
19/05/15 15:25:41.26 pLMyhPWOd.net
この分野の勉強してれば嫌でも中国を意識せざるをえないから仕方ないでしょ
277:デフォルトの名無しさん
19/05/15 15:27:45.56 VC3cNQlp0.net
著作権、金型、企業秘密もシナに盗まれる
278:デフォルトの名無しさん
19/05/15 15:30:02.97 r2k7D4Y9a.net
>>277
どの世界の話しだよｗ 機械学習分野でそんな必要ないよ、日本は周回遅れだもん
279:デフォルトの名無しさん
19/05/15 15:43:02.04 D3m2Kt4C0.net
機械学習の理論に関わるぐらいのクラスの人なら
中国の急速な台頭で、ゲームのルールが書き換えられてしまったことに気づくわ
以下に漢民族とアメコーの知識を吸収し、日本に還元するかというところがこれからのミソ
真の愛国者は中国語を勉強して彼らの論文を読んで平たい日本語で書籍を出す
俺たちはその愛国者たちを尊敬し、彼らが紹介してくれた技術をありがたく使わせていただくのみ
中国語を勉強する者を媚中と罵るなんてもっての他だから
280:デフォルトの名無しさん
19/05/15 16:04:25.36 P49bA1tp0.net
>>278
すまん、お前には企業秘密はなかったな
281:デフォルトの名無しさん
19/05/15 16:16:37.52 jISHj/fIM.net
昔の日本の位置に支那が来たことに気づいていない人は早く目を覚ました方がいい
282:デフォルトの名無しさん
19/05/15 16:30:22.93 P49bA1tp0.net
よけいなお世話だ、シナのスパイ
283:デフォルトの名無しさん
19/05/15 16:57:17.15 pLMyhPWOd.net
機械学習の論文なんて中国人ばかりなのに、読んだことない人が一人でイキッてるようだね
284:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:06:02.36 P49bA1tp0.net
例えばどれ？
285:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:38:40.75 BLyhF7F0D.net
科学研究 中国が躍進 論文シェア、半数首位 米と２強、日本低迷
URLﾘﾝｸ(mainichi.jp)
中国が科学論文数で初めてアメリカ合衆国を破り世界トップに
URLﾘﾝｸ(buzzap.jp)
| 中国なんて劣化したパクリと海賊版だけだと考えている人は完全に時代遅れということになりそうです。
286:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:42:07.76 vZ+hPnKs0.net
これからは日本が中国のコピーをしなければならない時代
287:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:44:19.03 BLyhF7F0D.net
>>284
企業秘密を教えてちゃんｗｗｗ
288:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:44:55.11 GmJVmJzZF.net
>>281
＞昔の日本の位置に支那が来たことに気づいていない人は早く目を覚ました方がいい
とはいえ、20年前に戻ってみても、日本がアジアで突出していたわけでもなく。シンガポール、台湾、香港、韓国と横並びだった。ようは、興味が薄れてしまった時代だった。
289:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:53:05.81 G5aBsrTb0.net
>>287
シナの論文を読んだことないということね
290:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:56:19.02 G5aBsrTb0.net
>>285
シナのゴミ論文が多い（大爆笑）
291:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:57:30.94 pLMyhPWOd.net
>>279
「ゲームのルールが書き換えられた」に禿同。
中国語を覚える気はないけど、オープンソースのプロジェクトのメーリングリストがいきなり中国語になって困惑させられることはたまにある
292:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:58:14.87 G5aBsrTb0.net
論点のすり替え失敗
293:デフォルトの名無しさん
19/05/15 18:07:36.23 ezPI2kY0H.net
実際拝借しとるぞ
英語論文だけど
294:デフォルトの名無しさん
19/05/15 18:34:07.37 r2k7D4Y9a.net
自分もだが、普通の人が読めるのは英語で書かれた中国人の論文までだな
中国は独自の AI 文化を築いていくのでしょう
295:デフォルトの名無しさん
19/05/15 19:11:40.40 nlusviYcM.net
おいおい
中国人の論文も英語のものは
目を通しているがマジでクソ論文だぞ？
欧米の論文をパクッてほんの少し変えて
新しい理論として書かれていたりする。
まじ呆れてボーぜんとするよン
296:デフォルトの名無しさん
19/05/15 19:16:07.18 pLMyhPWOd.net
>>294
昔の日本は外国からそう見えてたんだろうな
297:デフォルトの名無しさん
19/05/15 19:40:42.33 nlusviYcM.net
朝鮮人はそう考えるだろうな(笑)
298:デフォルトの名無しさん
19/05/15 19:58:15.75 jISHj/fIM.net
もっと危機感持った方がいい
299:デフォルトの名無しさん
19/05/15 20:15:51.96 H6/a469n0.net
むしろ中国語分からない学習できないという状況になる方が理想的
従来の欧米中心のルールは書き替えないと日本は未来永劫
欧米の真似をするサルで終わるだろう
300:デフォルトの名無しさん
19/05/15 20:20:41.99 TbsXgX3o0.net
>>259
IPスレなのにこの進行速度は異常
次もIPスレでよろし
301:デフォルトの名無しさん
19/05/15 20:21:32.71 jISHj/fIM.net
早いってこと？
ないほうがありがたいけど
302:デフォルトの名無しさん
19/05/15 20:39:05.96 6z6Mlwkk0.net
じゃ、IP賛成
303:デフォルトの名無しさん
19/05/15 20:45:27.71 f13FTa5ip.net
中国酷いというヤツと中国凄いというヤツがいて面白い
中国人研究者の数が多すぎて、論文数が評価軸になるからクソ論文が大量生産されて、査読のためにクソ論文を大量に読まされる被害者がいる
一方で欧米の大学院はどこにでも中国人がいて、何割かは優秀な中国人がいて、帰国して企業に入って金の力で海外の有名な研究者を呼び寄せて結果を出し続ける研究者もいる
翻訳もBaiduがGoogle超えてるとも聞くし中国を侮るのはどうかと思うが、中国人のお陰で研究というものが陳腐化した印象はある
304:デフォルトの名無しさん
19/05/15 20:49:35.11 r2k7D4Y9a.net
アホくさ、中国酷いと言ってるやつは論文なんか読んでるわけないじゃん
305:デフォルトの名無しさん
19/05/15 20:51:46.81 FY32zZoO0.net
>>302
i223-217-42-3.s42.a014.ap.plala.or.jp
306:デフォルトの名無しさん
19/05/15 20:53:40.43 6z6Mlwkk0.net
>>305
恐い
UQ036011224001.au-net.ne.jp
ac216001.dynamic.ppp.asahi-net.or.jp
307:デフォルトの名無しさん
19/05/15 20:55:11.11 FY32zZoO0.net
きもちわるい。。
308:デフォルトの名無しさん
19/05/15 20:56:37.20 6z6Mlwkk0.net
やだやだ
UQ036011225001.au-net.ne.jp
KD106180024001.au-net.ne.jp
309:デフォルトの名無しさん
19/05/15 20:58:29.32 r2k7D4Y9a.net
ここってそういう晒し方するのね。二度とこないわ
310:デフォルトの名無しさん
19/05/15 21:00:31.44 pLMyhPWOd.net
このスレってこういうとこなんだ、
知らんかった、俺も二度とこないわ
>>303
良くも悪くも中国中心に回ってるということ。lecun の研究室だって中国名の人ばかりだ
311:デフォルトの名無しさん
19/05/15 21:14:13.78 6z6Mlwkk0.net
人に喧嘩うっといて、馬鹿じゃね
312:デフォルトの名無しさん
19/05/15 21:17:12.99 6FPF+OXvM.net
中日翻訳で日の本を属州化してもいいんやで
313:デフォルトの名無しさん
19/05/15 21:34:51.74 8+QjeEhQa.net
マーケッティングって名義尺度や突発的な事態にが
最大要因になることが非常に多い。
例えば、トランプが中国への関税を上げるとか、大地震などの
災害が起きるとか。こんなものは数値化できないし、前もって
予測できない。これをどうやって統計に乗せろと?
314:デフォルトの名無しさん
19/05/16 00:23:13.78 nE5YO10Z0.net
＞前もって予測できない。これをどうやって統計に乗せろと?
それちょっと考え違いがあるようだ
それだからこそ統計なんですよ。
わかってもらえるだろうか。
315:デフォルトの名無しさん
19/05/16 01:36:11.59 WwCATPo60.net
統計を勘違いしてるね
316:デフォルトの名無しさん
19/05/16 01:46:25.67 flS/YdMEp.net
>>313
統計に落とすなら極値統計学だね
ある期間の中でどのくらいのリスクが発生するかを予測する
ワイブル分布やガンベル分布って聞いたことない？
実際に金融工学のリスク算定に使われている
317:デフォルトの名無しさん
19/05/16 12:21:57.27 r2hfBZxD0.net
統計は未来を予測するだけのものじゃない
318:デフォルトの名無しさん
19/05/16 12:38:22.47 71aX4MIod.net
IPアドレス 153.143.156.86
国 Japan Geolocation country flag
都市 Saitama
郵便番号 337-0042
緯度 35.867
経度 139.65
天気 View Weather
タイムゾーン +09:00
現地時間 16 May, 2019 03:46 AM (UTC +09:00)
319:デフォルトの名無しさん
19/05/16 12:40:40.81 71aX4MIod.net
IPアドレス 126.233.158.206
国 Japan Geolocation country flag
都市 Kurayoshi
郵便番号 682-0021
緯度 35.433
経度 133.817
天気 View Weather
タイムゾーン +09:00
現地時間 16 May, 2019 03:49 AM (UTC +09:00)
320:デフォルトの名無しさん
19/05/16 12:45:54.93 71aX4MIod.net
携帯からならばプロバイダが固定されないからまだいいが、教育機関端末からの書き込みはDSNまでばれるので気をつけてね
321:デフォルトの名無しさん
19/05/16 12:48:53.49 71aX4MIod.net
少し訂正
教育機関lan及びwan環境
322:デフォルトの名無しさん
19/05/16 12:53:06.59 gyEsf6EiH.net
もうワッチョイのみで新スレ立ててけろ
323:デフォルトの名無しさん
19/05/16 17:53:22.69 EkTpEfY4a.net
test
324:デフォルトの名無しさん
19/05/16 19:02:25.80 LIDAOAKiM.net
>>316
極値統計は、数学的には
怪しい気がする
325:デフォルトの名無しさん
19/05/16 19:40:18.38 hE9mxzUv0.net
高橋 倫也しか提唱して無くね？
326:デフォルトの名無しさん
19/05/16 20:16:44.02 nE5YO10Z0.net
>>319
これはおかしいな。
正しくは
国 Japan Geolocation country flag ＝＞Saitama-koku Geolocation country flag
都市 Saitama
327:デフォルトの名無しさん
19/05/17 01:34:44.73 o3WMe8xj0.net
失礼しました
328:デフォルトの名無しさん
19/05/18 14:59:21.79 jqPsUzF70.net
スレチかもしれないけど、
画像や映像から体骨格と肌の色をリアルタイムで認識して、
全裸のポリゴンを服の上からARみたいに被せることって技術的に可能？
教えてエロい人！
329:デフォルトの名無しさん
19/05/18 15:31:59.40 V1bm/mN00.net
siggraphで見た気がする
330:デフォルトの名無しさん
19/05/18 15:32:33.94 V1bm/mN00.net
全裸じゃなくて服の方だけど(笑)
331:デフォルトの名無しさん
19/05/18 16:26:14.90 u1Nk9hsB0.net
エロイのは好きだが別にエロい人ではない
332:デフォルトの名無しさん
19/05/18 16:50:03.46 lrn+YUfX0.net
ニューラルネットワークでは層を多くすると勾配消失問題が発生するそうですがディープラーニングではどのようにそれを回避してるんですか？
333:デフォルトの名無しさん
19/05/18 17:09:03.95 u1Nk9hsB0.net
本に書いてある
334:デフォルトの名無しさん
19/05/18 20:54:37.36 V1bm/mN00.net
URLﾘﾝｸ(i.redd.it)
335:デフォルトの名無しさん
19/05/19 11:29:23.58 4qt3uWwk0.net
>>186
AI初任給800万は、東大京大東工大の修士でGoogle入社した場合。
Microsoftもそれくらい出してると聞いたことがあるが、修士に800万も出すところは普通はない。
外資系でもOracleとかは大卒、修士平均よりも月給換算で数万円上回る程度。
基本的に、初任給が平均よりも極端に多いところは、周り中がMITとかハーバードとかなので、東大卒程度の低学歴では生き残りが難しい。
大体、平均在職期間は2年を割ってる。
336:デフォルトの名無しさん
19/05/19 11:47:02.14 /X5PFRwPM.net
んで君の学歴は？
337:デフォルトの名無しさん
19/05/19 12:31:18.44 +O4ymg50M.net
>>336
専門学校
338:デフォルトの名無しさん
19/05/19 13:08:07.28 TcNB8+Ek0.net
>>334
top100に入ってる日本人は杉山先生だけ？
339:デフォルトの名無しさん
19/05/19 13:23:41.59 LoaqJJJ4p.net
>>338
上位はLast Authorの数だから研究室運営力か研究グループが素晴らしいと言うことかな
単発でいい論文を書くと言うよりも、いい論文を量産出来る土壌を作っている人が評価されるランキングだね
340:デフォルトの名無しさん
19/05/19 13:51:05.80 GpA9xJKI0.net
松尾某w
341:デフォルトの名無しさん
19/05/19 14:07:15.72 GpA9xJKI0.net
中国系の多さよ。。。
342:
19/05/19 14:19:44.93 8BTe2vpb0.net
>>336
普通高の高卒です
343:
19/05/19 14:21:10.67 8BTe2vpb0.net
>>341
中国語を勉強しています
いずれ日本は中国に頭を下げる必要が出てくるだろうと思っているからです
344:デフォルトの名無しさん
19/05/19 14:39:57.34 7nRdWLSl0.net
中国人の捏造クソ論文を
チェックするときが最も憂鬱だ
シナ人皆殺しにしたくなる
韓国は終わってるから無視だ
大不況の韓国ざまあw
345:デフォルトの名無しさん
19/05/19 14:57:37.89 LoaqJJJ4p.net
>>343
中国人で日本語がペラペラな人がこれだけ多い中で、どの立ち位置で自分が活躍するか考えた方がいいよ
日本人で中国語が少し話せるくらいなら全く話にならないよ
346:
19/05/19 15:24:06.88 8BTe2vpb0.net
>>345
＞中国人で日本語がペラペラな人がこれだけ多い中
これには理由があるんですよ、すなわち中国語話者は日本語をマスターしやすいし、同様に日本語話者は中国語をマスターしやすいのです
中国語をやってみればわかりますが、中日で漢語の33% はほぼ一緒、33% も理解可能（理解に苦しむほど変わっているわけではない）、中日でそれぞれに固有な漢語は 33% だけですね
英語のようなまるっきし別の言語をやることに比べれば、漢字を1万字程度すでに知っている日本語話者にとっての中国語は、英語よりもはるかに容易だと感じています
欧米系の方が中国語をマスターしようと思ったら、まず漢字を1万覚えないといけないし、漢語（熟語）も1万くらい覚えないといけない、このハードルは大きいですね
アメリカの冒険投資家ジムロジャーズも、中国語は自分の子にマスターさせる、というフリカワリでやっていくようですが、確かに欧米系からみた中国語は理解不能な暗号たりえます
すでに英語をある程度理解できる日本人であれば、3年ほど中国語を勉強すれば、欧米への橋渡し的な役割でも食っていけますね…
347:デフォルトの名無しさん
19/05/19 15:32:28.23 0qWgnA+M0.net
早く日本から消えてくれ
348:
19/05/19 16:10:18.39 8BTe2vpb0.net
>>345
というか、中国人に頭下げて質草を入れてカネを借りる事態になるのでは、と予想していますね
349:デフォルトの名無しさん
19/05/19 16:22:59.65 +SzmmtV9H.net
>>348 自分の意識が低ければそうなる。
大志を抱け。
中国語も良いが当然英語はマスターしてるんだろうな。 なんか本末転倒してる様な気がするが。
350:デフォルトの名無しさん
19/05/19 16:29:31.74 wAKzw6Lt0.net
金の為にシナ竹に魂売るQZ、馬鹿乙
351:デフォルトの名無しさん
19/05/19 16:37:11.30 wAKzw6Lt0.net
仕事は仕事だよ、厨房ｗ
352:
19/05/19 16:46:08.67 8BTe2vpb0.net
>>349
＞英語はマスターしてるんだろうな
これは痛いところを突く質問ではあります…
353:デフォルトの名無しさん
19/05/19 16:59:23.58 wAKzw6Lt0.net
リアル中卒か
354:デフォルトの名無しさん
19/05/19 17:07:41.86 J+G2nvCLa.net
子供の早期からの英語教育の話題になると「まず日本語からしっかり学べ」と指摘する人が湧いてくるが日本語しか使えない人と英語しか使えない人なら後者の方が圧倒的に使い道が多いんだよな
355:デフォルトの名無しさん
19/05/19 17:38:44.58 xQw3U3XpM.net
>>354
当たり前のこと
356:デフォルトの名無しさん
19/05/19 17:59:07.52 BVVVWjC3a.net
でも日本語の読み書き話がおかしい人がたくさんいるし
論理展開も無茶無茶な人も多い
357:デフォルトの名無しさん
19/05/19 18:28:43.68 tquD1oX10.net
>>354
「日本語をしっかり学べ」ってそういう話じゃねーだろ。
やっぱ日本語をしっかり学ばないとダメだな。
358:デフォルトの名無しさん
19/05/19 18:29:38.53 S2hJsM5cM.net
外国に人材流出してほしくないから、
リスニングとリーディング以外は鍛えてほしくないんだろ
社会のあり方としては正しい
でも個人でずる賢く立ち回るには英語の技能は必要・・・なんだが自分は苦手なんだよなあ、語学
359:デフォルトの名無しさん
19/05/19 18:36:11.02 3WO/Xl4U0.net
そう言えばフォニックスやらないよね
360:デフォルトの名無しさん
19/05/19 18:56:26.08 qRmtYtNFa.net
>>356
英語で論理展開できてるならそれでいいだろ
361:デフォルトの名無しさん
19/05/19 19:33:21.48 QT4J95+ia.net
>>354
母国語をなおざりにして英語やってると日本語も英語も中途半端で可哀想な事になるリスクがあるという話
362:
19/05/19 19:34:53.40 8BTe2vpb0.net
>>361
それは普通のレベルの帰国子女の方にとっては特に深刻な事態だとききます
いわゆる「セミリンガル」というやつですね
363:デフォルトの名無しさん
19/05/19 20:14:31.40 TcNB8+Ek0.net
高度なAI人材(トップカンファレンスに論文出した人)の数に関して
URLﾘﾝｸ(www.asahi.com)
ここの人口10万人当たりの人数をみると英語がネイティブかどうかは重要な気がする
364:デフォルトの名無しさん
19/05/19 20:17:30.16 TcNB8+Ek0.net
まぁ日本人が論文出すと、文法的なミスが多いとか査読で結構指摘されるよね
365:
19/05/19 20:33:33.76 8BTe2vpb0.net
>>363
その理屈だと豪州とか加州とかは有力なはずではないかと、それに私の感覚では北欧がけっこう強いというイメージがあります
366:デフォルトの名無しさん
19/05/19 20:41:51.99 43o0ejXL0.net
>>344
13億人コロすよりも論文チェックする方がラクやと思うで？
367:デフォルトの名無しさん
19/05/19 21:32:29.87 AQFftJ5I0.net
異常検知でオートエンコーダを使ったモデル作ってみたけどあんまりうまく行かない
正常と異常の分布が最初から完全に被ってると使えないような気がするんだけどやチューニングで何とかなるもんなの？
上司からは世の中検出出来てる実例があるんだから絶対できるだろって言われるんだけど…
368:デフォルトの名無しさん
19/05/19 21:42:42.47 wxi6QMEK0.net
転職の相談？
369:デフォルトの名無しさん
19/05/19 21:44:07.80 3WO/Xl4U0.net
パワハラだね
370:デフォルトの名無しさん
19/05/19 21:54:11.09 CM8/WEHyH.net
>>358
逆でしょ
むしろ日本人&日本企業は英語習得して、積極的に海外展開していかないとジリ貧やぞ
日本企業でも外資でも両方働ける人になるのがいい
外国語苦手な人は、言葉以外のとこで頑張ればいいよ
371:デフォルトの名無しさん
19/05/19 22:55:23.61 0ZOdNA8ya.net
>>367
やってみないと分からない、機械学習の怖さ
データ量が足りないか、モデルが違うのか、そもそも学習可能なのか
とかいろいろと考えられる
372:デフォルトの名無しさん
19/05/19 22:56:56.96 wxi6QMEK0.net
スタッフサービスのCMを思い出すｗ
373:デフォルトの名無しさん
19/05/19 23:09:24.39 43o0ejXL0.net
このスレIQ高そう(笑)
374:デフォルトの名無しさん
19/05/19 23:59:05.10 /pZ4lAoWa.net
>>370
そんなスーパーマンがわざわざ日本企業て働く意味ってないよね？
企業の将来性の点でも自分の能力向上の点でも
375:デフォルトの名無しさん
19/05/20 02:38:47.72 zK6cmhQap.net
>>367
正常、異常のラベルはあるの？
人が見たら確実に異常と分かるようなものなのかどうかは一応の判断基準かな
人が判断できるなら特徴量の選び方を工夫する、モデルを工夫すれば何とかなる場合もある
人が判断できないなら単なるパワハラ
376:デフォルトの名無しさん
19/05/20 03:04:00.68 kMasXacY0.net
>>367です
>>371
>>375
ラベルに関しては正常が1万、異常が20あります
人が見ても一応異常と判断することはできます
ただ、欠けやキズではなく位置ズレなので軽微なやつは分かりにくいです
分布が正常の方が広くなっていて、異常は小さく、正常の中に被っていて閾値が引けないので
あまり水増しで画像を加工しないようにするのと対照の所を判断しやすいように画像のトリミングを行ってフォーカスさせて変化を見てみるくらいかなぁと思ってます…
アドバイス頂いた特徴量の選び方を工夫するとはどなような方法がありますか？
377:デフォルトの名無しさん
19/05/20 03:28:18.57 zK6cmhQap.net
あぁ、実例があるって書いてあった
同業他社がすでにやっているなら原理的には可能かも知れないね
ただ世の中にはプロの囲碁棋士に勝てるAIがあるんだからお前も作れよ言われても厳しいね
あとはまぁオートエンコーダを使ってる理由によるかな
ラベルがないからと言う理由なら仕方ないが、入力が画像ならCNNをネットワークに組み込んだ方が性能が出るし、ラベルがあって特徴量が少ないならXGBoostを試すのもあり
378:デフォルトの名無しさん
19/05/20 03:59:25.00 zK6cmhQap.net
>>376
画像から何らかの基準値が作られてそれが識別として利用できないなら基準値を変えることから始める
位置ズレを検出したい、かつ人間なら判断できると言うのであれば、結構な確率でそのようなネットワークは作れると思う
もし位置が重要であるならば、前処理として画像を2値化して白黒にしてしまうのがいい
正常と異常のバランスが悪いので、正常なデータだけを使ってVAEを組むのが良いが、オートエンコーダは検出能力が低いので、正常だけども異常と判断されるように閾値を下げる
異常と検出されたものの中から正常なものを除去するために、異常なデータを水増しして、CNNを組み込んだデータで2値分類をする
こんな感じかな？
379:デフォルトの名無しさん
19/05/20 09:11:41.12 TIcVJda3M.net
異常値少なくね？
380:デフォルトの名無しさん
19/05/20 10:19:01.08 ZsUjaMDlp.net
>>378
ありがとうございます
こちらから情報が出せないなか丁寧にありがとうございます
2値は試してみたのですが、元々の画像自体がそれほど鮮明ではなく
影などノイズも多く写り込んでいて2値化すると検出対象が特徴として捉えられませんでした…
正しい名称か分かりませんが、Convolutional AutoEncoderを使っています
ラベルに関しては元々正常しかありませんでしたが、評価用に正常をトリミングなどで加工して異常としたので元々は正常しかありません
あまり現実離れした異常を作ることは意味がありませんが試してみて変化するかとりあえず見てみます…
381:デフォルトの名無しさん
19/05/20 12:24:30.54 MXQauqoY0.net
積率を定義するとどんな良いことがあるの？
382:デフォルトの名無しさん
19/05/20 13:11:13.87 DYuPdND10.net
just moment!
383:デフォルトの名無しさん
19/05/20 13:29:02.22 zK6cmhQap.net
>>381
積率母関数(Moment Generation Function; MGF)のことでいいかな？
確率変数XのMGFが分かると、E[X^n]が簡単に求まるので係数を除けば
E[X] 平均
E[X^2] 分散
E[X^3] 歪度
E[X^4] 尖度
に使える
384:デフォルトの名無しさん
19/05/20 14:44:00.88 wijT7VzXM.net
大学一年か二年でならう統計学の内容だけど
よほど理論的なところに関わってないと、実務で積率母関数を扱うことまずないよね
385:デフォルトの名無しさん
19/05/20 16:53:24.89 Bx3reKfJ0.net
全モーメントが分かるとあーら不思議確率分布がわかっちゃうのよ
386:デフォルトの名無しさん
19/05/20 17:49:16.76 MXQauqoY0.net
よく分からんけど便利なんだな
分かるようになるまで勉強してみるわ
387:デフォルトの名無しさん
19/05/20 21:53:32.51 zK6cmhQap.net
確かに積率母関数を実務で使ったことない
よくある問題としては、正規分布に従う確率分布がn個(X1, ... , Xn)あり、各々二乗して全てを足したY=X1^2+...+Xn^2はどんな分布に従いますか？
答えは自由度nのカイ二乗分布になるんだけども、畳み込みを使って帰納法で解くのと、MGFを使って解くのどっちが簡単かというと、多分MGFのが簡単
388:デフォルトの名無しさん
19/05/20 22:00:11.37 QOzKNsGfa.net
>>380
二値分類問題であれば、まずは SVM を試してみるという方法もあるが
389:デフォルトの名無しさん
19/05/21 07:59:48.51 IiB+jawz0.net
積率母関数て
タイムボカンみたいな響きだな
390:デフォルトの名無しさん
19/05/21 08:31:52.29 OkKPzQUl0.net
戦闘空母群みたいだな―と思ってたw
391:デフォルトの名無しさん
19/05/21 10:28:03.08 Cd33UaFb0.net
>>336
憤りを感じるのはもっともだが、東大PhDでも生き残りは難しいのは事実。
5年くらい前までは日本語処理とかで日本人を完全に排除することは難しかったが、
2014年以降は、ローカル固有の処理は排除し、多少、機能は劣っても共通基盤で統一する方向に進んでいる。
例えば現在のGoogle JapanのAI部門のトップは、スザンナ・イリックという強気の女性で、
AI部門の採用に関してはスタンフォード、MIT、ハーバード、バークレイ、カーネギーとかの指定大学制度を採用していて
他の大学の卒業者だと、書類選考で落とされる可能性が大（前にそれ以外は見る価値はないのようなことを言い放って一部で議論を招いた）
ただし、Googleのほかの部門に入るのであれば東大、京大、東工大であれば入社はわりかし簡単（むしろ最初は歓迎されると思う）。
あと、営業系だと、給与は他の日本企業と大して変わりはない。
392:デフォルトの名無しさん
19/05/21 10:30:29.48 6lunsjWmM.net
んで君の学歴は？
393:デフォルトの名無しさん
19/05/21 10:50:22.36 Cd33UaFb0.net
あと、一点だけ書くと、AI以外の部門に東大卒で入るのは、やや問題がある。
なぜならば、AIとかの研究開発部門以外の部門に関しては、採用条件で大卒以上という学歴制限がないため
入社してマウンテンビューの本社に派遣されると隣の席の人は高卒ということになったりする。
高卒でGoogleに入るようなやつは大概の場合、プログラミングの天才みたいなやつが多く一般人だと勝てない。
さらに院卒と高卒だと年齢差が６年はあることになり、院卒の年齢だと完全に浮く。
394:デフォルトの名無しさん
19/05/21 10:51:52.05 Cd33UaFb0.net
>>392
コロンビア
395:デフォルトの名無しさん
19/05/21 11:37:07.08 lQFm1hfyM.net
>>393
Googleやyoutube使ってると
マジでクソなプログラムばっかりだ
天才を集めてるというが
誰が判断してるんだ？
人間は自分より知能の低い人間しか
理解できないんじゃないのか？
Googleには一部に天才的な人はいる。
それは認める。
しかし大方はクズの馬鹿だ。
六本木にいる奴なんてゴミばっか
396:デフォルトの名無しさん
19/05/21 11:42:34.84 Ba5sgWV5M.net
ゴミと言われてでも1000万ほしいな。
397:デフォルトの名無しさん
19/05/21 11:43:30.09 Ba5sgWV5M.net
技術職でGと同じ額出せる企業ｶﾏｰﾝ
398:デフォルトの名無しさん
19/05/21 12:11:56.45 vH1mZrOla.net
>>395
どこがクソなのか具体的に
399:デフォルトの名無しさん
19/05/21 12:30:14.64 hRizw/teH.net
クレクレ受け身じゃなくサービス立ち上げたるぐらいの気概出しなよ
まぁそこが順調にいきゃ苦労しないんだけど
400:デフォルトの名無しさん
19/05/21 12:50:03.53 jJIzGyAxd.net
ネットのニュース記事に、有識者のコメントのように
自動でコメントするAIは実現可能ですか？
さすがに難しい？
401:デフォルトの名無しさん
19/05/21 15:02:21.61 1PvoN0q0a.net
むりぃ
402:デフォルトの名無しさん
19/05/21 15:12:58.40 ZAINLMmO0.net
YouTube の表示にバグがあって、報告しても、2週間以上そのまま放置される！
HTML, CSS, JavaScript, jQuery などを知らないから、修正できない
検索フィルターの条件に「今日」と入力しても、それ以前の動画も表示されてしまう。
もう直ったけど
403:デフォルトの名無しさん
19/05/21 15:13:29.27 lQFm1hfyM.net
>>400
おれは言語や翻訳の機械学習も
やってるが、
コメントの内容がありふれたものでいいなら
そんなに難しくはない。
404:402
19/05/21 15:17:01.20 ZAINLMmO0.net
基本的に、5ch とYouTube はテストせずに、本番用を変える。
漏れはYouTube に、何回も報告してる！
HTML, CSS, JavaScript, jQuery などが、おかしい
5ch も、IE11 では無限ループか何かで、操作できない！
UI がスタックして動かない
405:デフォルトの名無しさん
19/05/21 15:40:03.54 Ba5sgWV5M.net
>>403
池上彰で頼む
406:デフォルトの名無しさん
19/05/21 20:07:22.42 4RMqyAdMM.net
( ´・∀・｀)ｿｰﾅﾝﾀﾞ
407:デフォルトの名無しさん
19/05/21 21:11:04.30 x2picWbvM.net
エキスパートシステムと機械学習の組み合わせでいける
参考にならないコメントしか作れないけど
ロシアが大統領選挙に介入した時のtwitterのコメントもたぶん
その技術で作られているんだと思う
408:デフォルトの名無しさん
19/05/21 21:30:30.42 5sIgp/GOa.net
google に入れる人は同業者が見ればすぐにわかるよ
格が違う
409:デフォルトの名無しさん
19/05/21 22:13:29.05 EfnQt7260.net
助さん角さん、やってしまいなさい
410:デフォルトの名無しさん
19/05/21 22:20:14.36 OkKPzQUl0.net
>>398
youtubeに犬の動画をUPしたら、
NHKの雲霧仁左衛門という
時代劇の著作権を侵害しているとなる。
300ほどの動画のうち20件は著作権侵害と
判定されるが全く別のもの。
機械学習がお粗末。
そして、間違い判定であると申し述べる方法がないのが問題。
411:デフォルトの名無しさん
19/05/21 22:23:14.39 gRFMsdyr0.net
>>410
twitterで中の人に文句行ったら?
412:デフォルトの名無しさん
19/05/21 22:29:50.41 TzhtmZ8u0.net
大学3年生で、自分で機械学習を勉強してる者です、気になることがあるので質問させてください
機械学習の例としてよく文字認識があげられますが、文字認識自体はかなり前から実現されているように思えます(例えば電子辞書に搭載されてる、手書きの漢字を検索してくれる機能)
そういった一昔前の文字認識はどのように実現されていたんでしょうか
413:デフォルトの名無しさん
19/05/21 22:39:43.14 EfnQt7260.net
>>412
東芝 文字認識 pdf でggr
実社会での利用が広がる文字認識技術
414:デフォルトの名無しさん
19/05/21 22:42:30.56 gRFMsdyr0.net
ザウルスとかニュートンとかか
それもまた機械学習
415:デフォルトの名無しさん
19/05/21 22:54:43.78 TzhtmZ8u0.net
>>413
ありがとうございます
こういった技術はオンライン文字認識と呼ばれるんですね、応用例も知れて面白かったです
416:デフォルトの名無しさん
19/05/21 23:10:00.53 EfnQt7260.net
>>415
パターン認識の教科書もちゃんと読んでね
417:デフォルトの名無しさん
19/05/22 00:07:38.88 o3roJDrka.net
>>404
> HTML, CSS, JavaScript, jQuery などが、おかしい
原因特定したつもりか知らんけど全く情報量ないやん
418:デフォルトの名無しさん
19/05/22 12:40:04.77 F3UJk10oM.net
CNNってオートエンコーダよりだいぶ前に発明されてたんだな
画像認識だけならCNNだけで充分そうだけどなんでジェフリーヒントんがこんなに注目されてるの？
419:デフォルトの名無しさん
19/05/22 13:36:13.88 W3VOEDhf0.net
ヒントンの弟子がＣＮＮつくったから
420:デフォルトの名無しさん
19/05/22 19:07:21.18 ai3X9nAHp.net
>>415 俺も検索してみたが OCRなんて手書き文字認識じゃないんだぞ。
手書き文字認識で重要な要素は書き順、画数なんだよ。 書かれた文字にはそれらの情報がない。 半世紀前に俺がやった。
421:デフォルトの名無しさん
19/05/22 19:30:05.73 unoawzzv6.net
>>420
画像を解析するんじゃなくて、どう風に何回書かれたかという情報をもとに認識するということですか
確かにその情報を使えば画像だけよりかなり高精度で識別出来そうですね
422:デフォルトの名無しさん
19/05/22 19:39:16.28 ApQFwnLRM.net
もはやタスクとしては一番優しいよね
423:デフォルトの名無しさん
19/05/22 19:45:38.25 ai3X9nAHp.net
>>422 昔の限られた資源で手書き文字をリアルタイムで認識するには、出来るだけ使える情報を使ったと言う事だよ。 メモリも殆どなかった時代だから。
そう言う工夫は今でも重要だぞ。
424:デフォルトの名無しさん
19/05/22 20:17:17.55 H4i7scCn0.net
郵便番号自動読取区分機（東芝）
URLﾘﾝｸ(www.postalmuseum.jp)
これを念頭に>>413を書いた
425:デフォルトの名無しさん
19/05/22 20:49:17.09 r01q6IED0.net
電総研で森某がやってたな
426:デフォルトの名無しさん
19/05/23 02:07:31.46 srO5/BaDa.net
〒は0とOの区別しなくて良いからな-
427:デフォルトの名無しさん
19/05/23 03:43:20.27 UUWXkdR80.net
オートエンコーダが異常検知に使われてるって記事見かけるけど、微量な変化は捕らえられるのかね？
形状がダイナミックに変わるやつは検知出来そうだけどちょっとズレてますとか傾いてますとか分かるもんなのかな
428:デフォルトの名無しさん
19/05/23 07:24:28.77 eCymInjh0.net
試せよ
429:デフォルトの名無しさん
19/05/23 08:25:32.04 vEvZcmDUM.net
フリーでデータ分析の仕事を始めて15年になりますけど
2016年ぐらいからビッグデータバブル
という状況になりまして、
かなり高額の報酬もらえてます。
ビッグデータバブル万歳！
でも、もうすぐバブル崩壊ですね？
430:デフォルトの名無しさん
19/05/23 11:31:14.42 n5dH8vuGH.net
バブルのピークはもう過ぎたんじゃないでしょうか
ガートナーによると幻滅期に入ったそうですし
431:デフォルトの名無しさん
19/05/23 11:47:52.98 l116DcUAd.net
>>429
15年はすごいな。
どうやって仕事とってるの？
どんな感じの内容？
432:デフォルトの名無しさん
19/05/23 11:54:54.54 eybwZjzY0.net
>>430 IoTの時代になるからますますデータ量は大きくなる。 分析からAIみたいな方向に移っていくだろうけど。
>>431 一度入り込めば継続的に仕事が出てくるだろ。 人手が足りないんだから。
433:デフォルトの名無しさん
19/05/23 12:22:09.21 2H9EIkW7M.net
ワイは入り込んだのかよくわからんまま、データ分析のフロントエンドやってるｗ
434:デフォルトの名無しさん
19/05/23 14:56:13.82 qEciJQYna.net
>>431
機械学習利用で25年喰っている会社もあるからね
今は、社員一人頭の売り上げが５千万円
435:デフォルトの名無しさん
19/05/23 15:37:04.89 QVUZWYfe0.net
経費が4千５百万
436:デフォルトの名無しさん
19/05/23 16:09:08.44 2H9EIkW7M.net
給料4千万!?
ｲｲﾈｰ
437:デフォルトの名無しさん
19/05/23 17:09:31.05 rxTYqy2Z0.net
会社に勤めたことないのないニート
438:デフォルトの名無しさん
19/05/23 17:33:26.69 l116DcUAd.net
>>432
最近は素人でもそれなりに分析出来るようになってきてる。
そのためほとんどが社内で完結できる案件になってきてると思えるけど、その中でフリーに頼るような案件ってどんなのがあるのかと思って。
439:デフォルトの名無しさん
19/05/23 17:50:31.70 2H9EIkW7M.net
ニート募集って広告見かけたｗ
440:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:27:08.62 4YO7mLFHp.net
>>435 普通ソフトの会社の売り上げは給与の2倍、社員が1／3ももらえていなければやめるよ。
>>438 大手企業が直接フリーを雇うわけないじゃん。
下請け、孫請け、3次受けとあるんだから、企業はまともな下請け会社にずっと仕事を出してるつもり。
しかし、フリーはアルバイトみたいなものだから、下請け会社が孫請け会社を使っていませんと申請しても、嘘ではないからずっと続く。
下手な小さな会社は苦労する。
441:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:33:27.62 KSjfeaufM.net
流石に下請けなの知ってるでしょ。
飲み会でもしたら上流からの金の流れ分かるよ
442:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:38:31.97 nwZRkhw20.net
>>435
ところがどっこい。
さらにどこかのパッケージソフト使っているわけでもないし
外注なしなんで、スゲー利益なんだよ。
KDDのコンペティションでは、この10年で2度準優勝してるよ。
443:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:42:23.86 KSjfeaufM.net
>>442
御社行きたい♡
444:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:44:23.84 nwZRkhw20.net
わたしゃそこの社員じゃないよ。
昔いたけど。
445:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:46:43.57 nwZRkhw20.net
さらに、基本的に直受けしかしない。
また、受託もやらない、全て委任契約のみ。
446:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:52:21.08 nwZRkhw20.net
さらにさらに、
成果物に関しては、相手企業には使用権のみ許諾して
所有権は渡さない。
嘘と思う人がいるだろうが、本当の話だよ。
もちろん日本の会社。
447:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:53:34.22 nwZRkhw20.net
訂正
＞所有権は渡さない。 → 所有権と著作権は渡さない。
448:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:54:42.44 nwZRkhw20.net
以上で終了
449:デフォルトの名無しさん
19/05/23 19:07:26.93 KSjfeaufM.net
そういう会社無いと夢がないからイイネ
450:デフォルトの名無しさん
19/05/23 19:09:57.33 B/nEPIrOa.net
どこかわかるわ
451:デフォルトの名無しさん
19/05/23 19:10:53.84 81P91tUsM.net
えーどこどこー？
452:デフォルトの名無しさん
19/05/23 20:25:57.11 ChjJRZiS0.net
>>440
オレ1人で月の売り上げ5千万以上、年に7億稼いでたけど給料800万やった。
（2割は利益を出していた）
体壊して辞めたけど。
453:デフォルトの名無しさん
19/05/23 20:30:25.84 eCymInjh0.net
TJOがあんなポジショントークする奴だとは思わなかった
ガッカリ
454:デフォルトの名無しさん
19/05/23 20:31:11.91 KSjfeaufM.net
それはいかん。自分は零細ITにいたけど上の方は1千万超えてたよ
455:デフォルトの名無しさん
19/05/23 22:27:38.39 6Szxdpex0.net
>>419
いやそれだとAIの進歩に時間かかりすぎじゃない？
CNNが発明されたのって90年代だよね？
456:デフォルトの名無しさん
19/05/24 00:21:08.49 s0JZ13JH0.net
>>452
あそこは技術者一人当たりじゃなくて社員一人当たりなんで
経理も総務も含めて、かつバイトも使っていないしね。
457:デフォルトの名無しさん
19/05/24 07:06:03.33 +y8seB4Ia.net
>>453
AutoMLのこと？
458:デフォルトの名無しさん
19/05/24 07:44:19.65 I9WDb3qi0.net
そ
459:デフォルトの名無しさん
19/05/24 10:44:00.43 PyBT4/Drd.net
＞ID:nwZRkhw20
内容を盛るな
460:デフォルトの名無しさん
19/05/24 11:45:01.97 85WKPh7U0.net
需給予測は市場規模小さい業界だと思ったが
今は広がってんのかね
461:デフォルトの名無しさん
19/05/24 11:46:32.82 85WKPh7U0.net
>>455
昔のＰＣでNNの計算なんてとてもやってられん
462:デフォルトの名無しさん
19/05/24 12:03:40.99 CZsiC+PjM.net
自然言語処理を専門にするか、画像認識を専門にするか…
463:デフォルトの名無しさん
19/05/24 12:19:35.24 OLZB0xfya.net
画像認識のがいいよ
464:デフォルトの名無しさん
19/05/24 12:51:54.61 MIOpJWB2M.net
自然言語のほうがいいよ
465:デフォルトの名無しさん
19/05/24 13:00:34.07 WtzG6gjzM.net
これからは強化学習だよ
466:デフォルトの名無しさん
19/05/24 13:16:34.07 zawpyxYKa.net
>>自然言語処理を専門にするか、画像認識を専門にするか…
>画像認識のがいいよ
>自然言語のほうがいいよ
耳の不自由な人を
画像認識と自然言語で支援しなさい
467:デフォルトの名無しさん
19/05/24 16:44:12.22 Dri14T8iM.net
gunってなんの役に立つんだろうと思ってたけど結構gunを使ったサービス増えてきたね
468:デフォルトの名無しさん
19/05/24 16:58:18.90 kUwj1SkL0.net
機械学習には適切なデータが大量に必要と言っている人がいたけど、
別にそこまで適切ではなくてもいいんだよ
ある程度信頼できれば
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
469:デフォルトの名無しさん
19/05/24 16:58:34.59 kUwj1SkL0.net
>>467
GANな
470:デフォルトの名無しさん
19/05/24 18:11:30.03 s0JZ13JH0.net
>>467
実務上は、少ないデータでいかに使える結果を得るかということが
必要とされることが多いですからね。
471:デフォルトの名無しさん
19/05/24 21:35:22.94 MIOpJWB2M.net
そうそう
ビッグデータというけど
続けて標本サイズの小さい仕事をやってる。
ｎ＝40個ほどしかないけど
説明変数200ほどあって
14種類の機械学習試したら
どの方法でもなんとか予測できた。
同僚の手腕がいいので助かってる。
472:デフォルトの名無しさん
19/05/24 21:49:38.41 t/lJBqRi0.net
教師無しではデータの量と質が要求されるけど、
教師有りでは過学習に陥らないように学習させれば、1/10ぐらいの量でもイケルという認識
473:デフォルトの名無しさん
19/05/25 06:04:38.31 uqI/ytR10.net
嘘松( ´・∀・｀)ｿｰﾅﾝﾀﾞ
474:デフォルトの名無しさん
19/05/25 08:41:04.76 GmewsWkw0.net
GUNは業務では使えんけど見栄えいいから公開に向いてるってだけだぞ。
475:デフォルトの名無しさん
19/05/25 08:46:24.90 uqI/ytR10.net
ぐん？
476:デフォルトの名無しさん
19/05/25 09:03:03.05 H9G4SGp2a.net
>>472
そんなん問題によって違うとしかいいようがない
学習をしやすい問題とそうではない問題がある
機械学習の基本中の基本
477:デフォルトの名無しさん
19/05/25 09:20:50.22 /FLyHH1C0.net
教師データの水増しに使われてるよ
478:デフォルトの名無しさん
19/05/25 10:07:48.15 c7a1xFWv0.net
>>431
＞ どうやって仕事とってるの？ どんな感じの内容？
「フリー」と書きましたけど、自営業というより「非正規」という意味で書きました。
元々統計学を専攻してたけど卒業してからIT企業にてSEやってました。
その会社でいろいろイヤなことがあって辞めて、
メーカー系列のPG作成のアルバイト募集で面接にいったとき、
統計学を専攻していたと言ったら
ちょうどデータ分析の人を探しているということで
アルバイトしませんか？といわれたのがはじまりです。
その後は、請負い、契約社員、SES契約、派遣社員と
いろいろな契約形態でやっていましたけど、
そろそろ正社員になるかもしれません。
正社員になると年収は少し下がりますけど、
もうすぐ不況になりそうな予感がするので、
さっさと正社員になったほうがいいと思っています。