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。
479:デフォルトの名無しさん
19/05/25 10:55:38.38 HkxaNc28a.net
教師あり学習って教師なしに誤差ゼロの特徴量が加わっただけだから大した差はないのになぜか別物扱いしてしまう人が多いよね
480:デフォルトの名無しさん
19/05/25 11:19:48.34 yOpOJb7D0.net
伝統的に別として説明する教科書が多いからだよ
481:デフォルトの名無しさん
19/05/25 11:24:42.57 dxGKXP5f0.net
フリーで月200万もらえてたとかじゃなさそうね。
482:デフォルトの名無しさん
19/05/25 12:14:49.26 FHjbLbB2a.net
>>479
誤差ゼロって何に対する誤差だよ
ラベルの事を指してるんだろうがラベルは予測に使わないし特徴量ではない
教師ありとなしは完全に別物だぞ
483:デフォルトの名無しさん
19/05/25 12:28:42.88 95Ybe8BPa.net
ラベル以外の特徴量から何らかの方法でラベルに近そうなものを計算して、その計算結果と実際のラベルを比較して誤差を調べる
誤差が大きければ計算方法を修正する
そうして最適なラベルの算出方法を決定するわけで、「予測に使う」というのが学習過程で使われるという意味ならラベルもその他の特徴量もしっかり予測に使われている
教師ありではラベルは絶対的に正しいこと(=誤差ゼロ)を前提とするのでラベルとの誤差が精度の良い評価対象になるが、
教師なしでは誤差混じりの特徴量しか得られなかったがために別の評価指標を使っているだけのこと
理論の上では本質的な違いはないんだよ
484:デフォルトの名無しさん
19/05/25 12:49:19.46 uqI/ytR10.net
損失、じゃなくて？
誤差なの？
485:デフォルトの名無しさん
19/05/25 12:55:03.49 9EmqmScDr.net
>>483
学習途中の話？予測に使うというのはモデルに入力するという意味
運用時にラベルは与えられないだろ？
教師なしは学習時と運用時で使える情報は同じだが教師ありは違う
自動車と金槌の本質的な違いは？って聞かれても答えに困るわ
逆に理論のどこを見て本質的に同じだと思うのか
用語の意味を都合よく解釈しているようにしか思えない
486:デフォルトの名無しさん
19/05/25 13:04:20.15 9EmqmScDr.net
>>484
誤差の大小と損失の大小は同じなのでここではどちらでも良い
487:デフォルトの名無しさん
19/05/25 13:07:36.46 t7lA5k1Lp.net
>>483
前から教師ありとなしの本質的な差がないと主張する人がいて、その真意を聞きたかった
例えばMNISTで教師なしで分類したとする
全部で10種類とクラスの数を固定すれば、教師なしでもおそらく正しく分類してもらえ、本質的な差がないという主張は理解できる
ではクラスの数が不明としたらどうだろう？教師なしではどんなにデータを増やしてもクラスの数が不明な限り同じ結果は得られないだろう
この辺りの説明をしないで本質的に同じと説明すると、機械学習は本質的には最小二乗法と同じと言ってしまい炎上したのと同じ危うさがある
488:デフォルトの名無しさん
19/05/25 13:53:46.85 S47qxAlEd.net
元々数学的な手法がいろいろあって、機械学習の分野のやつが勝手に2つに分類しただけ。
教師有りと無しで基礎原理は大きく異なる。
489:デフォルトの名無しさん
19/05/25 14:05:38.03 O1zpSt3I0.net
まあ何らかのモデルの式のパラメーターを最大/最小にする問題と考えると大差はないかもしれん
正解ラベルとの誤差で式を立てるかそれ以外の式で立てるかどうかの違いでしかない
数学的に考えれば
490:デフォルトの名無しさん
19/05/25 14:07:27.49 S47qxAlEd.net
？？？
491:デフォルトの名無しさん
19/05/25 14:07:51.79 S47qxAlEd.net
>>489
原理わかってないの？
492:デフォルトの名無しさん
19/05/25 14:09:45.78 S47qxAlEd.net
489の条件は絶対的でないよ
493:デフォルトの名無しさん
19/05/25 14:23:18.41 rW5FDb6DM.net
ディープラーニング使ったらCGとかも今よりずっと低コストで作れるんだろうな
個人でスターウォーズなみの映画とか作れたりとか
特に流体の表現でかなり効果を発揮しそう
494:デフォルトの名無しさん
19/05/25 15:42:51.81 /Qx1Z2J/a.net
3水準以上の多重比較検定は偶然の確率が上がるから棄却域を下げるっていうのが納得いかないんだけど
ABCの3水準があってAとBに差があるかだけが知りたい場合Cとの検定は関係ないのでは？(極論を言えばCとの検定を行わない)
どこかに差があるかを調べたい場合のみ有意水準を操作すればいいの？
495:デフォルトの名無しさん
19/05/25 15:49:22.03 LV9LUlXva.net
>>489
そうだな、犬も猫も人間も哺乳類と考えると大差はないかもしれん
496:デフォルトの名無しさん
19/05/25 16:19:05.08 997oQV33F.net
データサイエンティスト育成講座
URLﾘﾝｸ(www.hanmoto.com)
497:デフォルトの名無しさん
19/05/25 16:40:11.40 997oQV33F.net
・手取り足取りデータの前処理から予測モデルの作成、チューニングまで一通り網羅
・質の良い参考書がたくさん紹介されており、これから先もある程度示してくれる
・学術書でないので、安い
欠点: いずれも入門書である以上当たり前ですが
・アルゴリズムの数学的なところはすっとばし
・実務の前処理地獄はこんなもんじゃない
・この本の内容ができる程度で「AI人材」を名乗るな
498:デフォルトの名無しさん
19/05/25 16:42:30.74 uqI/ytR10.net
まず松尾豊の研究室から
論文とデータサイエンティストが生まれてから
本を出せや
499:デフォルトの名無しさん
19/05/25 16:45:51.62 997oQV33F.net
執筆者ではない
監修ですらない
500:デフォルトの名無しさん
19/05/25 17:10:51.99 UpoKtTek0.net
現在、AI事業が流行ってるわけではなく、AI事業を育成するための事業が流行中。
実績？わらわら。
501:デフォルトの名無しさん
19/05/25 17:21:31.34 MDBcKokxx.net
>>494
若干スレ違いとも思うけど検定の多重性問題だね
ロジカルに考えると分かると思うよ
例えば3学級A, B, Cの算数の試験で、学級Cは他学級よりも優秀か調べたい
つまり (C > A) AND (C > B) を調べたい
検定としては(A = C) OR (B = C)を帰無仮説としてこれを棄却したい
棄却域をそれぞれ5%とすると、5%の可能性で(A = C)がFalse, (B = C)がFalseとなる
(A = C)と(B = C)の両方がFalseにならない限り、(A = C) OR (B = C)はFalseにならない
この場合はA = Cを帰無仮説とした検定とB = Cを帰無仮説とした検定の2つを行って良い
別のケースで、学級Aあるいは学級Bが学級Cよりも優秀か調べたい場合を考える
つまり (A > C) OR (B > C) を調べたい
検定としては(A = C) AND (B = C)を棄却したい
上記同様に棄却域をそれぞれ5%とすると、5%の可能性で(A = C)がFalse, (B = C)がFalseとなる
(A = C)と(B = C)のどちらかがFalseになると(A = C) AND (B = C)はFalseになってしまう
つまり棄却されやすくなってしまっているので有意水準を調整する必要がある
502:デフォルトの名無しさん
19/05/25 17:36:49.30 suGe7WeyM.net
>>493
どゆふうに流体と関係あんの？
503:デフォルトの名無しさん
19/05/25 18:13:45.67 BEAwB+2w0.net
>>496
この本見たけど初心者には訳わからんし上級者には役に立たなさそうで何とも惜しい感じがした
504:デフォルトの名無しさん
19/05/25 18:20:19.51 69q3ULG00.net
>>502
流体の境界条件・初期条件に対する流体の解析処理結果を学習データとして使用すれば、それをもとに自動的に流体のアニメーションを生成してくれるものができるはずって意味です
今までの流体解析はスーパーコンピュータ使ったりしてすごくコスト高かったけどAI使えば低スペックＰＣでもよりリアルな流体表現ができるよねって話
505:デフォルトの名無しさん
19/05/25 19:52:31.11 C+z4Q3r1a.net
>>501
出したい結論次第ということか
あと質問なんだけど、
前者の帰無仮説の(A=C)と(B=C)をそれぞれ棄却域5%で検定したら
全体では棄却域1-(1-0.05)*(1-0.05)=9.75%で検定したことになりませんか？
506:デフォルトの名無しさん
19/05/25 21:18:20.43 MDBcKokxx.net
>>505
前者は(A=C)の検定と(B=C)の検定を合わせて全体でという考え方はしない
帰無仮説の説明からしたほうが良さそう
「Aの平均とBの平均は異なる」を検証するのに、わざわざ帰無仮説として
「Aの平均とBの平均は同じである(A = B)」という仮説をするのか？
それは「同じである」ことはケースとして1ケースしかないが
同じでないことはケースが無限に存在し検証ができない
「平均が同じ」という仮説を立てることで、現在発生している状況が
どのくらい起こりにくいことなのかを計算することができる
後者の(A = B) AND (B = C)は書き直せばA = B = Cで
これはケースとしては1ケースしかないので帰無仮説として利用可能である
しかし前者の(A = B) OR (B = C)は、片方を満たせばもう片方は無限のケースを許してしまい
これは帰無仮説として設定しても計算できない
大元の質問に戻って、ABCの3水準がある場合にCの検定をする必要がないのでは?
という質問については、帰無仮説として「A=B=C」が設定できないのであれば
当然多重比較検定の前提条件を満たしていない
507:デフォルトの名無しさん
19/05/25 21:54:09.32 yOpOJb7D0.net
>今までの流体解析はスーパーコンピュータ使ったりしてすごくコスト高かったけどAI使えば低スペックＰＣでもよりリアルな流体表現ができるよねって話
ありえねーわ。
微分方程式の数値解求めるアルゴリズムと
補間曲線フィッティングするアルゴリズムは目的も用途も別。
ちなみにＣＡＥとＡＩは相性自体は良い。
ＣＡＥはデータを無限に生成できるからな。
昔からアンテナシミュレーションソフトに最適化っていう機能あって
古い機械学習アルゴリズムがついていたりした。
508:デフォルトの名無しさん
19/05/25 22:17:07.06 j+1UCpGZ0.net
>>506
同時にfalse positiveが発生しない限り間違って棄却されないから問題ないってことか
509:デフォルトの名無しさん
19/05/26 02:54:23.04 Twzbio4W0.net
>>507
AIを使った流体のCG表現が不可能である理由はなに？
人間には手書きで流体のアニメーションを書けたりするけどAIには無理ってこと？
510:デフォルトの名無しさん
19/05/26 15:06:35.97 Twzbio4W0.net
>>509
今ゲーム業界はレイトレーシングだなんだと騒いでるけどこの技術が確立されたらより現実と見分けがつかないグラフィックのゲームとかできそうだね
511:デフォルトの名無しさん
19/05/26 15:41:51.01 7eYATO63r.net
sim2realとか使って荒いシミュレーションで大雑把なグラフィックを作ってAIでリアルに仕上げたりできそうだね
512:デフォルトの名無しさん
19/05/26 15:43:31.27 FDD59Vgs0.net
今の機械学習では仮説形成と演繹ができないと言われているが
仮説と演繹と帰納を識別できる判別器を作れないものなの？
513:デフォルトの名無しさん
19/05/26 15:49:47.77 KAaQkTQwa.net
演繹しまくりじゃね
514:デフォルトの名無しさん
19/05/26 16:06:05.73 FDD59Vgs0.net
>>512
×機械学習
〇深層学習
515:デフォルトの名無しさん
19/05/26 16:07:30.86 jVNot2dUp.net
分類としては3つしかないけど難しそうだね
--(帰納)-->(仮説)--(演繹)-->
ループとかも問題になりそう
ニワトリ → 判別機 → 卵の演繹です！
卵 → 判別機 → ニワトリの演繹です！
516:デフォルトの名無しさん
19/05/26 18:28:41.21 ZW+JHuoB0.net
必要か？
517:デフォルトの名無しさん
19/05/26 19:59:54.33 MRHfC0tka.net
>>514
ニューラルネット自体が関数近似器でしか無いから根本的に厳しいような気もする
518:デフォルトの名無しさん
19/05/26 20:03:16.17 Suq0krAi0.net
その手のことは組合せ爆発を伴うから
機械学習で連続的な取り扱いで楽することが流行っとるわけよ。
519:デフォルトの名無しさん
19/05/26 20:05:37.77 MRHfC0tka.net
というか演繹って機械学習と真逆の考えだからなあ
出発点の事実から論理をどう組み上げるかだから学習の余地は無くて、組合せ最適化あたりだろうか
520:デフォルトの名無しさん
19/05/27 01:28:00.88 CXLCqwWfM.net
学習した識別器をつかって答えを予測することは演繹とは少し違うのかな
そこら辺の概念的なことをよく理解できていない
521:デフォルトの名無しさん
19/05/27 05:32:58.30 t6QjrYpW0.net
バックプロパゲーションについて勉強してます
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
このページの式13.14.15に突然yって出てくるんですがこれはどういういみですか？
何故ここでyが出てくるのかわかりません
どなたかわかりやすく教えていただけないでしょうか？
522:デフォルトの名無しさん
19/05/27 07:48:28.29 DsUkLbuS0.net
>>521
(9)式の y のことだよ。(10)式の微分を考えると出てくる。
523:デフォルトの名無しさん
19/05/27 07:54:02.92 t6QjrYpW0.net
>>522
なるほど！ありがとうございます
524:デフォルトの名無しさん
19/05/27 11:50:06.57 KdEWqt5uM.net
初歩的な質問で申し訳ないのですが
2値分類の評価指標に関して教えて下さい
accuracyはデータが偏ってる場合には適さないという理由は理解できました
データの割合が均等な場合（正常50% 異常50%）の場合でもaccuracyは評価に適していないのでしょうか？
525:デフォルトの名無しさん
19/05/27 13:29:27.61 /16uSnZGp.net
>>524
例えば犬と猫の写真があって
犬の写真を犬と判断 TP
犬の写真を猫と判断 TN
猫の写真を猫と判断 FP
猫の写真を犬と判断 FN
Acc = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)
だから、TPとTNは式の形から全く等価
犬を猫と判断しまくってもOKなの？
あなたのやりたいことがOKなら使ってもいいし
NGなら別の指標
526:デフォルトの名無しさん
19/05/27 14:54:42.55 /16uSnZGp.net
思いっきりミスってた
こういうのは犬とか猫より正常、異常のが間違いがないな
正常な写真をX枚、正常を正常と判断する確率をα
異常な写真をY枚、異常を異常と判断する確率をβ
とすると、それぞれの枚数は
TP = αX
TN = βY
FN = (1-α)X
FP = (1-β)Y
Acc = (αX + βY) / (X + Y)
仮にXとYが同じ枚数ならX=Yとして(α+β)/2
偏りがなければ使っても良いかといえば、αとβを等価に扱って良ければOKだし、等価に扱えないなら別の指標
527:デフォルトの名無しさん
19/05/27 17:23:55.48 KdEWqt5uM.net
>>526
とても分かりやすい説明ありがとうございます
正答率は説明頂いた特徴があり、それでも参考書や記事などで正答率を算出する事が多いのは単純に説明がしやすいからでしょうか？
528:デフォルトの名無しさん
19/05/27 17:28:43.12 KJQjBYp00.net
タスクとエラーのリスクに応じて個々で検討すべき事柄だから
大体は省略されてる
529:デフォルトの名無しさん
19/05/27 18:05:50.75 otLNcE2UH.net
機械学習にしろディープラーニングにしろデータを元に「学習」するわけじゃないですか
でその「学習した結果」に新しいデータを通すとそのデータに対応する答えを「結果」が弾き出しますよね
このときの「結果」って一体なんなんでしょうか。小人さんがマシンの中にいるわけでもなし
パラメータがx1x2...xnってあったときに結果としてf(x1, x2,....xn)な関数が生成されるみたいな理解でいいんでしょうか？
もしそうならその関数が実際どんな数式？なのか見る術はありますか？kerasで勉強しています
530:デフォルトの名無しさん
19/05/27 18:22:40.43 2deMEJc2a.net
補間
531:デフォルトの名無しさん
19/05/27 18:24:14.91 2deMEJc2a.net
一回単純なモデルでいいからライブラリ使わずに実装してみるといいよ
532:デフォルトの名無しさん
19/05/27 18:57:20.00 cl2rg6uY0.net
補間だが演繹
533:デフォルトの名無しさん
19/05/27 19:00:05.40 Ne4UfqvxM.net
あー、今日も仕事終わった
だりィ、
データ分析やらせろボケ上司！
書類仕事はイャダ－！
534:デフォルトの名無しさん
19/05/27 19:02:36.82 w8JoPjjJM.net
データ見せる為のWebUI作ってる。書類よりはマシだな
535:デフォルトの名無しさん
19/05/27 19:12:00.16 nYz1CYbBa.net
>>529
簡単な最小二乗法を試してみるといい
エクセルでできるから
536:デフォルトの名無しさん
19/05/27 19:20:32.76 w8JoPjjJM.net
AI人材って普通に理系なだけだな
騒ぐほどのモンではないと思うけど、文系を引きずり下ろせるチャンスなわけだ
537:デフォルトの名無しさん
19/05/27 19:59:53.30 T/hWbhauM.net
データサイエンスで経営戦略方面から射撃
AIエンジニアリングで花形現場からの射撃で十字放火や
538:デフォルトの名無しさん
19/05/27 20:01:57.78 mqq2cpZZa.net
それを安く使い捨てたいから文系様がAI人材量産計画を叫んでいるのが現状
539:デフォルトの名無しさん
19/05/27 20:01:58.26 cpnvt74A0.net
いや、sum関数やvba位の位置づけになるかと
540:デフォルトの名無しさん
19/05/27 20:10:01.28 T/hWbhauM.net
計算資源ドカ食いするExcelやでぇ
541:デフォルトの名無しさん
19/05/27 20:12:55.37 izC7ByhK0.net
エクセルの最小二乗法は怪しくなかったか？
542:デフォルトの名無しさん
19/05/27 20:23:42.82 /16uSnZGp.net
>>529
イメージとしては間違ってないと思う
kerasならmodel.layer[i].get_weights()で重み取れるから見ることはできるけど意味はないかな
AND OR XORくらいなら重み見て頑張れないこともないが
543:デフォルトの名無しさん
19/05/29 21:10:53.74 AMD232/i0.net
パーセプトロンの勉強してる
分類問題なら出力層は当然その分類する項目の数になるだろうとは思うのね。0から4を判別するのに学習データのラベルが[0 0 1 0 0]みたいな
んで回帰問題の出力層のノードが複数になるケースってある？住宅価格予想みたいに答が一つに定まるのが回帰問題だから当然出力層はノード一つだよなとか思ってたんだけど
なんかそうじゃないっぽい？
544:デフォルトの名無しさん
19/05/29 21:13:20.60 7nrnLjkN0.net
>>543
勉強にお勧めの書籍やサイトはありますか？
545:デフォルトの名無しさん
19/05/29 22:11:55.58 XEw54qYY0.net
「15分後の株価」と「30分後の株価」とか
546:デフォルトの名無しさん
19/05/29 22:17:48.69 qjKa/CEa0.net
>>545
株価予想って機械学習で一般人でできるのかね
どれだけ質のいい情報が入手できるかのほうが重要そう
トランプのツイッターが原因で中国の株が乱高下してても中国の個人投資家はなんで相場が動いてるのか分からんかったとかいう話聞いたし
547:デフォルトの名無しさん
19/05/29 22:32:21.01 tZl3oLaI0.net
株価って突発的な出来事の影響が大きそうだし予想できるもんなんかね
548:デフォルトの名無しさん
19/05/29 22:32:43.30 pf0Cg+pWx.net
>>543
銀行1の株価、銀行2の株価、とか？
同じ業種の株価は連動するから、入力も出力もグループ化するよ
>>545
個人でも儲かる方法はあるよ
詳細は言わないけど、どうしても大手とは違うやり方になる
549:デフォルトの名無しさん
19/05/29 22:36:38.33 uNZ63kmU0.net
>>546
中国株触るのにトランプの動向チェックしないなんてありえないから
たぶん中華投資家は情報統制食らってるんじゃないかな。
550:デフォルトの名無しさん
19/05/29 22:37:08.35 pf0Cg+pWx.net
>>547
予想というより結果を大事にする
ボラティリティ(分散)はGARCHでかなり上手くモデルに当てはまる
ボラティリティが予想できるなら、オプションで儲けられるはずだけど、そもそものオプション価格がそれを見越した価格設定がされていて手数料負けする
なので違うやり方になる
株価自身の予想は統計的には予想できないことになっている
でも、儲ける方法はある
こんな感じ？
551:デフォルトの名無しさん
19/05/29 22:38:46.58 DaGU3Mz0a.net
株価は短期なら意外と当たるんだが、
たまに来る、予想と違う方向へどかんと動いて固定
これが怖い。大体これにやられて退場する人が多い
最近だとリーマンショックとか。
552:デフォルトの名無しさん
19/05/29 22:42:11.57 pf0Cg+pWx.net
あまり儲からないけど、ほぼ確実なのは鞘どりだね
連動する株価を反対売買する
これは機械学習するまでもなく従来の時系列データ解析で十分できるけど、今なら機械学習で簡単にできるよ
この方法は手数料がとにかく安くなるようにするのがポイント
553:デフォルトの名無しさん
19/05/29 22:53:33.08 qjKa/CEa0.net
>>549
中国国内からは通常の方法ではtwitterとかgoogleとかyoutubeとかは見られないらしいよ
554:デフォルトの名無しさん
19/05/29 23:20:45.39 w1YMyBUf0.net
VPNで何とでもなりそうだけど、どうなのかね
555:デフォルトの名無しさん
19/05/30 06:16:41.72 3VEQV70R0.net
vpnでどうにかなった
556:デフォルトの名無しさん
19/05/30 09:08:02.19 8juV0fmw0.net
機械学習で株価って、ずいぶん前からやられていることだから
結果については、その人の力量次第
557:デフォルトの名無しさん
19/05/30 10:22:31.99 3C4CVC+50.net
>>551
それでも儲けるハゲタカ
558:デフォルトの名無しさん
19/05/30 10:44:39.22 niFMShc3a.net
株価の予想に頼らない売買法さや抜き。
559:デフォルトの名無しさん
19/05/30 14:38:28.57 8juV0fmw0.net
>>558
株であれば会員業者
為替は取引業者じゃないと
手数料の関係で儲けるのは大変難しい
560:デフォルトの名無しさん
19/05/30 19:09:07.15 aU6K3cRFM.net
transformerてcnnなの？
561:デフォルトの名無しさん
19/05/30 19:20:01.02 Ec3P7ZkhF.net
>>543
出力5通りしかないなら3bit出力でもいけるはず
562:デフォルトの名無しさん
19/05/30 19:52:55.23 0qwHKIKpa.net
2進数表現は分散表現だから個々のbitに意味がない限りone-hotの方がいい
563:デフォルトの名無しさん
19/05/30 20:41:03.18 Ec3P7ZkhF.net
人間の脳だとどっちなんだろ
564:デフォルトの名無しさん
19/05/30 20:45:39.63 s4B+etfT0.net
理論上はデルタヘッジしときゃ儲かるんでないの？
565:デフォルトの名無しさん
19/05/30 22:19:08.77 PBHpgwjDp.net
>>564
鞘どりと同じで枚数を多く買って微調整が必要だから手数料負けする
デルタヘッジは相場が動けば儲かるように書かれてるけど、実際にやると始値終値で仕掛けない限り理想の価格で買えない
あとデルタ調整を毎日できるマメな性格と、急激に動いた時に即座に対応できる暇人の能力が必要になる
566:デフォルトの名無しさん
19/05/30 22:57:28.17 s4B+etfT0.net
>>565
なるほど。
>実際にやると始値終値で仕掛けない限り理想の価格で買えない
この視点は完全に抜けてたわ。
567:デフォルトの名無しさん
19/05/31 08:33:35.49 8Nq4J3at0.net
TJOの本名ってなに？
著書を読みたい
568:デフォルトの名無しさん
19/05/31 08:56:09.46 JBiczG6TM.net
>>566
俺は違う考え方。
予測と売買手法はペアで考えるべきと思います。
というか関係深いので、
予測手法と売買手法の
適切な組み合わせを
模索すべきでしょう。
使ってるデータも予測手法も明らかにしてないのに
始値と終値が理想と言われても
ピンときません。
569:デフォルトの名無しさん
19/05/31 09:50:20.29 vi/KBQMNM.net
板情報も予測に含めるのは、出来たらいいけどデータ集めが無理そう
570:デフォルトの名無しさん
19/05/31 12:06:44.13 Ff6e28/xH.net
ステップ関数で閾値を超えたら1超えなかったら0
閾値を移行して+b=-thresholdでバイアスに置き換えると計算楽でなるほどー
とか思ってたんだけどさ
シグモイドなんかだと断絶してないじゃん。どの値入力されても連続的に出力されて閾値無いじゃんと思うの
んで閾値が無いなら上の定義からバイアスも無いんじゃね？って思うんだ
バイアスってなんなんだろう閾値じゃないんか
571:デフォルトの名無しさん
19/05/31 12:25:46.27 anN+B1rmr.net
シグモイドが0.5を超えるかどうかが境目じゃね
572:デフォルトの名無しさん
19/05/31 13:41:13.67 kJS62wWPp.net
>>568
予測と売買手法はデルタヘッジという言葉に含まれていて分離されているわけではないよ
デルタヘッジは売買手法のことで、ボラが大きくなることを予想した場合にとる手法のこと
理想価格というのは、検証に使った価格と同じ価格で売買できるかという事
573:デフォルトの名無しさん
19/05/31 20:08:15.95 Y4zgyW5lM.net
【機械学習】株価予測
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
過疎ってるこっちを使ってやってくれや
574:デフォルトの名無しさん
19/05/31 21:03:34.70 SYuh0ZxQ0.net
少なくとも今はボラティリティーはかなりでかい相場と見ていいだろう。
これでボラティリティー低いとか言ったら安定とはとか思い出すわ。
575:デフォルトの名無しさん
19/06/01 00:21:56.03 6lfNl3yX0.net
>>573
めっちゃ過疎ってたw
576:デフォルトの名無しさん
19/06/01 09:12:18.05 HfNJIaaua.net
正直株価予想興味ない
577:デフォルトの名無しさん
19/06/01 11:05:39.49 FEy0/cL3a.net
こんな素人レベルの考えで株価予想できるなら当然世界中の投資家が既にやっていて多額の金が動いている
そうすれば上がりそうなら買い、下がりそうなら売りが即座に入るので結果的に株価の変動がほぼなくなる
現状そうはなっていないので誰にもできていないということ
578:デフォルトの名無しさん
19/06/01 11:41:45.97 KmtNp3Ps0.net
今は予測どうこうより
他人より早く変動をとらえて
差額をかすめ取る方が勝つ
だからFPGAが流行る
579:デフォルトの名無しさん
19/06/01 14:42:54.57 RQeh12YpM.net
AIも結構負けてるらしいけどね
580:デフォルトの名無しさん
19/06/01 16:20:19.02 WS2F10M10.net
>正直株価予想興味ない
そこだよな
技術者って株やってるやつがそもそも少ないんだわ
581:デフォルトの名無しさん
19/06/01 16:30:05.62 hwSQjOfA0.net
取引用のAPIとか流行ってないのもあると思うけど
582:デフォルトの名無しさん
19/06/01 17:34:56.30 dhP+frpUx.net
>>581
GMO証券が昔やってたけど、プログラマーが業者間アービトラージやりすぎて禁止にしたんだわ
同じUSDJPYでも業者間で開きがあってね、でも基本は同じ価格だから監視して反対売買するだけでノーリスクだったんだ
そしたらシステムの不備をついての取引はなかった事にするって決められて取引ノーカン、待て待てお前らもシステムの不備で個人に損失押し付けてるだろってなって、GMOがめんどくせ、でAPIごと無くなったw
583:デフォルトの名無しさん
19/06/01 17:38:45.74 hwSQjOfA0.net
GMO API懐かしい。
なるほど、そんな裏話があったとはｗ
584:デフォルトの名無しさん
19/06/01 18:51:47.90 GYFwl+wK0.net
「手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング」尾崎 隆
禿げてるくせにアイコンではドフサなのなw
585:デフォルトの名無しさん
19/06/01 21:33:13.93 q5GNYH3B0.net
これはひどいw
フレーム問題は解決済みというこのブログの62からの書き込みをご覧下さい。
ななしさんvs田方さんの議論が続いているけど
田方さんはひたすらコピペを繰り返すのみw
どちらの意見の方が正しいと思いますか？
URLﾘﾝｸ(robomind.co.jp)
586:デフォルトの名無しさん
19/06/01 22:20:06.45 6lfNl3yX0.net
>>585
わたしはナナシさんに一票ですかねー
587:デフォルトの名無しさん
19/06/01 22:41:25.66 2XldKqBd0.net
双方、定義が曖昧で詰め切れてないような
言葉で説明するより、数式化した方が解りやすい議題では？
588:デフォルトの名無しさん
19/06/01 22:47:35.18 6lfNl3yX0.net
確かにそんな感じはするよね
ナナシさんの方は人間すら解けない一般化フレーム問題について言及してそうだし
田方さんの方は条件が揃えば有限推論にまで落とし込めるレベルまで来てるって話してる
自分はまだ後者すら怪しいと思ってる
589:デフォルトの名無しさん
19/06/02 03:44:15.71 2KxPItQH0.net
ボーナス出たらPC買い替えたいんだけどみんな自宅でどんなPC使ってる？
コンペ出てる人とかはモンスタースペックなんだろうか
今使ってるのが下のスペックなんだけどGPU積んでるやつそろそろほしい
ノートPC
メモリ8G
SSD128G
590:デフォルトの名無しさん
19/06/02 06:15:33.28 IIH/Ft8W0.net
>>589
ゲーミングPCにUbuntu入れてる
Core i7-8700
32GB
RTX-2080Ti
30万円くらいしたけど15万円くらいのノートPCにして残りはクラウドでも良かったかな
591:デフォルトの名無しさん
19/06/02 08:49:41.97 sOEEtAtn0.net
automlでいいじゃん
592:デフォルトの名無しさん
19/06/02 11:39:59.34 KRm86vg2a.net
colabでタダで使えるGPUが50万ぐらいするやつだから、それ以上の金をつぎ込むかどうしてもオフラインで使えなければならないとかでなければ
PCはできるだけ安価にして機械学習の実行はcolab使った方が圧倒的にマシ
593:デフォルトの名無しさん
19/06/02 11:42:57.91 +FZaNNUF0.net
EC2のp2インスタンスで優雅に実行してる
594:デフォルトの名無しさん
19/06/02 11:49:22.08 fhCQazd50.net
URLﾘﾝｸ(headlines.yahoo.co.jp)
595:デフォルトの名無しさん
19/06/02 16:16:23.54 sOEEtAtn0.net
向こうにデータが流れちゃうんだっけ？
596:デフォルトの名無しさん
19/06/02 16:54:44.09 bAFc1zkP0.net
>>594
だれが責任取るんだろうな
597:デフォルトの名無しさん
19/06/02 19:01:56.94 J26IJNP50.net
AIも居眠りするんか
598:デフォルトの名無しさん
19/06/03 00:44:11.05 ovfSzwnAM.net
seq2seqをrnnではなくcnnでやる論文が出たの、まだ一年前か
あまりにも技術の進歩が早すぎて辛い。学習コストが高すぎてプライベートを侵食してる
599:デフォルトの名無しさん
19/06/03 00:59:05.77 XztrACRT0.net
初歩的な質問ですいませんがAI系の論文てどこで見れるんですか？
600:デフォルトの名無しさん
19/06/03 01:17:14.89 M+xUF/Q70.net
URLﾘﾝｸ(arxiv.org)
601:デフォルトの名無しさん
19/06/03 01:39:49.35 XztrACRT0.net
>>600
英語なんすね・・・(^_^;)
ありがとうございます
602:デフォルトの名無しさん
19/06/03 07:44:41.95 uDEDVvyl0.net
グーグル翻訳かけろよ
603:デフォルトの名無しさん
19/06/03 08:08:44.21 3/CobnB+0.net
てかクソみたいな日本語解説よりも良い論文てのは読みやすいもんだから。
604:デフォルトの名無しさん
19/06/03 08:52:30.51 laJYrrTta.net
英語なんすねと言ってる時点で論文読むのは無理
605:デフォルトの名無しさん
19/06/03 09:05:36.33 lmgaybdAM.net
日本語の論文?で完結する分野あるのかね。歴史、宗教、文学くらいかや
606:デフォルトの名無しさん
19/06/03 09:51:04.68 NMMhu3n80.net
>>605
だとしても前者ふたつは古文書という難関が待っているｗ
607:デフォルトの名無しさん
19/06/03 10:21:07.26 KMfIyW070.net
美人シリーズ第４弾
URLﾘﾝｸ(youtu.be)
608:デフォルトの名無しさん
19/06/03 12:03:19.08 e0wnqHBFa.net
今中国がアメリカ追い越したからアメリカ人は中国語に四苦八苦してるって聞いたが
609:デフォルトの名無しさん
19/06/03 12:12:24.36 ZJy6OnVgF.net
日本語で書いてあっても読めんとか言うよこういうモンスターは
610:デフォルトの名無しさん
19/06/03 12:55:46.32 4oSq2JT3a.net
数学と英語苦手な時点でこの分野はやめた方がいい
これまでのIT土方と違ってそれなりに頭は必要な分野
611:デフォルトの名無しさん
19/06/03 15:18:59.46 KMzFsLrVM.net
そう
英語と数学は勉強したほうがいいね
じゃないと仕事にならんでしょ
612:デフォルトの名無しさん
19/06/03 15:24:19.33 IZ54YEPMp.net
プログラマー、ソフトウエアを目指す限り、英文からは逃れられないよ。
そこがクリアできてもIT土方が沢山いるのに。
そもそも何かわからなかった時に、どうやって解決法を見つけてるんだよ。 日本語で間に合ってる？ よほど時代遅れの知識だな。
613:デフォルトの名無しさん
19/06/03 16:28:44.31 dNq8yLNDM.net
そこそこなアプリ作るのと機械学習ってどっちが難しい？
614:デフォルトの名無しさん
19/06/03 18:06:46.78 S2kjcDL10.net
【速報】クオカード五百円分とすかいらーく優待券をすぐ貰える
URLﾘﾝｸ(pbs.twimg.com)
① スマホでたいむばんくを入手
② 会員登録を済ませる
③ マイページへ移動する。
④ 招待コード→招待コードを入力する [Rirz Tu]（スペース抜き）
今なら更に4日18時までの登録でクオカードとすかいらーく優待券を両方ゲットできます
数分で出来ますのでお試し下さい
615:デフォルトの名無しさん
19/06/03 18:44:54.25 IFRF1HL70.net
>>613
機械学習だけやるならそんなに難しくないでしょ
フレームワーク使えば理論知らなくても結果だけはだせるし
基本的にバッチ処理だし
この地味な作業を楽しいと思えるかが重要
616:デフォルトの名無しさん
19/06/03 19:02:00.26 KMzFsLrVM.net
今のところPythonのライブラリに
データ突っ込むだけで仕事になってしまうからなあ。
今後はそれだけじゃあダメだと思うけどね。
若い人は今のうちに英語と数学を
勉強しておくべきと思いますね。
617:デフォルトの名無しさん
19/06/03 19:11:49.90 K3p1xLZi0.net
>>614
CM見てインスト済み
618:デフォルトの名無しさん
19/06/03 19:36:10.22 TWqm3GopM.net
そんな仕事あるんか
解釈性もくそもないな
619:デフォルトの名無しさん
19/06/03 19:50:11.89 3/CobnB+0.net
英語は必要だとは思うがそもそも日本語で十分なところもできてない奴は多い。
そういう意味では英語わからんでも十分。
620:デフォルトの名無しさん
19/06/03 20:03:16.10 uDEDVvyl0.net
chainer(笑)のやつか
松尾豊(笑)のやつなら日本語だろ
621:デフォルトの名無しさん
19/06/03 20:29:56.17 VGERDnng0.net
>>619
意味不明、日本語を勉強したらｗ
622:
19/06/03 20:36:09.49 4mhHvrQR0.net
>>608
アメリカ人に中国語は無理でしょうね…
まず漢字を1万ほど覚えなくちゃならないですから
623:デフォルトの名無しさん
19/06/03 20:53:44.42 VGERDnng0.net
帰化シナ畜の発言は重い
624:デフォルトの名無しさん
19/06/03 20:57:59.06 uC3eXgjBM.net
なんで日本人が作るAIってレベル低いの？
625:デフォルトの名無しさん
19/06/03 21:06:24.06 9zscLiuLM.net
AIは日本人の仕事を奪うからな。
626:デフォルトの名無しさん
19/06/03 21:12:54.57 tuBqQaKmM.net
ジェネラリストに作らせるからじゃない?
627:デフォルトの名無しさん
19/06/03 22:12:54.02 3/CobnB+0.net
アメリカだろうと中国だろうとまともに応用されてる機械学習技術なんてそう多くはない。
単純に当たりづらいものに規模で負けてりゃそりゃそうなるわ。
628:デフォルトの名無しさん
19/06/03 22:21:54.97 XztrACRT0.net
最新の論文を読んでないと仕事にならないとか思い込んでるからなんだよな
人のアイデアをパクってても新しいものは生まれない
629:デフォルトの名無しさん
19/06/04 00:45:55.87 8xHD1vRka.net
大半のエンジニアはパクる能力から発展して新しく生み出す能力を身につけるんだけどな
無から生み出せるのなんて一握りの天才だけなのでそんなのを前提に物事考えてはならない
630:デフォルトの名無しさん
19/06/04 02:01:41.10 KLSsoQXNM.net
無から生み出せるなんて
神のみだよ
人は脳の物理的限界を
超えられないんだ
サルと同じようなものさ
631:デフォルトの名無しさん
19/06/07 22:31:32.71 NFFQc2wE0.net
>>616
>今のところPythonのライブラリに
>データ突っ込むだけで仕事になってしまうからなあ。
将来的には、似たようなことが主流になるだろう。
通常言われる専門の技術者が作ったものは信用されなくなると思う。
信用度の高いものが、パッケージのような形で供給され
それを使うのが一般化してくると思う。
今までの数理技術系と同じ流れになると思うよ。
632:デフォルトの名無しさん
19/06/07 22:51:34.40 SEIOZ3Zi0.net
機械学習の難所は、その突っ込むデータの選定としかるべき前処理かと
633:デフォルトの名無しさん
19/06/08 00:17:58.14 K02PGDcbH.net
その前処理もAIがやるようになるだろうなあ
スペシャリストの中のスペシャリスト以外は働けない世の中になりそう
634:デフォルトの名無しさん
19/06/08 00:39:31.90 VVVFFkBt0.net
>>632
それはその通りなんだが
AI関係の人はほとんどが、旧来からの分析者に比べると
その辺りを嫌う傾向、および軽視するがあるように見受ける。
635:デフォルトの名無しさん
19/06/08 05:49:01.12 2hi7btAr0.net
データは社内のデータベースにある
そこから引っ張るとしてとりあえずSQL文は書けないといけないが
AI系の人でまともにデータベースやSQL知ってる人を知らん
画像処理や自然言語処理も知らん
コモディティ化した今のディープラーニングなら
理論知らなくても解析できるし
その辺理解してるデータエンジニアだけが生き残りそう
636:デフォルトの名無しさん
19/06/08 08:18:18.40 JxaHk6L10.net
>>631
知ったかしてるところ悪いが「数理技術」はそこまで安定したことは一度もない。
637:デフォルトの名無しさん
19/06/08 08:23:50.60 5drHbnb00.net
機械学習やってる研究者って天才の実装パックてるだけやん。。。
まあ数学者じゃないから仕方ないけどもう少し数学的なとこを考えてほしい
638:デフォルトの名無しさん
19/06/08 08:28:17.16 JxaHk6L10.net
CNTK とか数学的アプローチはある。ただ恐ろしく実用的ではない。
639:デフォルトの名無しさん
19/06/08 09:45:57.34 VVVFFkBt0.net
>>636
おそらく言っている意味と、あなたが捉えている意味が異なるんだとおもう。
たとえば、医薬など、学会や国際的な組織に亭主るする際に、この手法は
私があらたにプログラムしましたでは、信用してもらえない。
その論文などのために、みんながデバックしろという話になってしまう。
640:デフォルトの名無しさん
19/06/08 10:29:12.95 o8w0Fi6UF.net
そやな、閉じた世界なら何でもいいけが信頼性考えるとご免こうむる。
金融の資金運用でも自己資金ならどうでもいいが、預託資金の運用だと
説明責任もあるから、分析などのコアには信頼度の高いもの使う。
641:デフォルトの名無しさん
19/06/08 10:42:37.12 3e6+W68wH.net
AIやってて画像処理も自然言語処理も知らないって何やってた人なのだろうか
642:デフォルトの名無しさん
19/06/08 10:43:11.34 o8w0Fi6UF.net
考えたら機械学習でPython利用が多いというのも、流用できるからが多いわけだから、このの世界も次第にそうなって行くだろ。業務と手法のインターフェースに成れる人、あるいは、商用パッケージ作る人以外は職が難しくなるかもまだ先だろうけど。
643:デフォルトの名無しさん
19/06/08 11:01:05.35 o8w0Fi6UF.net
>>641
AIで画像処理中心は今に始まった話だからね
644:デフォルトの名無しさん
19/06/08 11:03:57.06 pkTweyaS0.net
>>639
馬鹿乙
645:デフォルトの名無しさん
19/06/08 11:10:54.44 ryWt2GlsF.net
日本が遅れてる理由を垣間観た気がする
646:デフォルトの名無しさん
19/06/08 12:03:39.89 uBDMoQSsa.net
ベイジアン最適化は学習を自動化させる目的で使われてるよ
647:デフォルトの名無しさん
19/06/08 12:22:42.56 88WJsb000.net
>>641
AI作れた？
648:デフォルトの名無しさん
19/06/08 12:26:12.19 ZCxD/IFaa.net
>>647
ＡＩって何を言ってる？
649:デフォルトの名無しさん
19/06/08 12:39:27.20 TXqpB7K3M.net
東大は松尾豊も
叔父さまのコネで
東大の教授になったのね
なんであの馬鹿たれが
異常に若くて教授になれたのか
不思議だったんだ
650:デフォルトの名無しさん
19/06/08 12:40:53.96 CckI98TW0.net
馬鹿ばっかり
651:デフォルトの名無しさん
19/06/08 12:57:59.23 JxaHk6L10.net
>>639
実際問題信頼できる統計計算なんて回帰分析ぐらいのもので、
random forest系統、deep learning 系統など少しでも複雑な手法の場合、
安定した実装なんてものは未だかつてない。
ただ有名どころを使ってまっせってアピールが蔓延っただけで
その種の業界の信頼度が揺らぎまくったというのがここ数年の流れだろう。
何かを発見する際の手法としては使われてても
何かを保証するツールとしてはまだ全然だし、もしかしたら原理的に無理、もしくは不可能の可能性は結構ある。
652:デフォルトの名無しさん
19/06/08 13:34:26.87 CckI98TW0.net
コネで東大教授になれるのかｗ
653:デフォルトの名無しさん
19/06/08 15:36:30.34 tdlQ+u900.net
なれるだろ
iPSでなんかやらかした人も東大教授（准教授だったか？）だし
特に機械学習なんて日本のレベル低すぎてどんぐりの背比べなんだから
コネにならない方がおかしいわ
654:デフォルトの名無しさん
19/06/08 15:57:40.02 2hi7btAr0.net
松尾さんって人まともな論文出してるの
日本でヒントン氏レベルの扱いなんだが
655:デフォルトの名無しさん
19/06/08 16:10:48.96 wPg0m4E00.net
>>652
最低限の実力(外部資金獲得)があること
他に同じ研究をしている人が学内にいないこと
コネはないよりあった方がいい
論文はあればいいが、最近の大学はどこも金がないから産学連携を前面に出せる人を欲している
656:デフォルトの名無しさん
19/06/08 16:17:22.39 wPg0m4E00.net
>>654
東大で教授まで来ると研究時間はほとんど取れないから、研究方面での活躍は余程いい弟子が来ない限り難しいだろう
657:デフォルトの名無しさん
19/06/08 16:29:43.96 CckI98TW0.net
>>655
工学部の事情はしらんが、そんな当たり前のことは聞いていない
658:デフォルトの名無しさん
19/06/08 16:31:12.45 2hi7btAr0.net
>>656
研究できないって訳がわからない
最高学府のAI研究室だよ？
659:デフォルトの名無しさん
19/06/08 16:32:47.46 CckI98TW0.net
>>639
こういうプログラムを書いたことのない馬鹿ばっかり
660:デフォルトの名無しさん
19/06/08 16:50:05.05 wPg0m4E00.net
>>658
こればっかりはもう、本当に情けない話だが事実だ
研究時間が取れるのはせいぜい准教授までだ
優秀な弟子を育てるためのフレームワークを組むのが彼の仕事だと私は思うが、責めるべきはそこじゃないかね
661:デフォルトの名無しさん
19/06/08 19:28:31.58 dgEPQa3n0.net
Geoffrey Hintonはlast authorが多いけどfirst authorが今でもある
一方、松尾は無い
松尾の研究室からでる論文は東大のわりにショボい
誰の意向か分からんが
日本でのai広報担当ポジを得てる
662:デフォルトの名無しさん
19/06/08 19:49:27.00 XbfNvLSpp.net
>>661
First Authorについては70歳を超えて学内事務など皆無の爺ちゃんと比較するのはフェアではないな
比較するならLeCunだろう
それより二つ目の件がむしろ問題だな
良質な論文を量産できる環境構築を早急に行うべきだ
東大はとにかく学生指導を甘く考えている
663:デフォルトの名無しさん
19/06/08 20:53:36.86 JxaHk6L10.net
日本でAIで金引っ張ってくるのが上手いやつは詐欺師しか見たことない。
664:デフォルトの名無しさん
19/06/08 22:09:40.78 dgEPQa3n0.net
>>662
松尾研がしょぼいのは
環境がしょぼいからじゃないだろ
あれで環境がしょぼいなら
東大より下の研究室はショボくて当然ということになる
松尾はnvidiaやベンチャーとも組んでて
あれは環境のせいじゃない
665:デフォルトの名無しさん
19/06/08 22:28:05.56 UWafBj2Ca.net
>>663
そいつらのせいで第三次AIブームも終わりそうだしな
データがない奴らが騒ぎ立てて結果出ませんってそりゃそうだろうと
666:デフォルトの名無しさん
19/06/08 22:52:51.14 wPg0m4E00.net
>>664
環境とはハードウェアがすごいとか予算が潤沢とか意味じゃない
667:デフォルトの名無しさん
19/06/09 01:10:28.23 fjoZT5gcM.net
>>662
松尾自身が論文書くことを捨てて
マスコミに出て有頂天なんだよ
ただの馬鹿だろ？
668:デフォルトの名無しさん
19/06/09 01:39:02.58 iJmQ5mgDa.net
金儲けも大事なのは事実だけど常に最優先事項であるとは限らないのにこんなこと言ってるしな
ディープラーニングは儲けてなんぼ！ エンドユーザの付加価値を考えろ！松尾豊氏
URLﾘﾝｸ(ainow.ai)
669:デフォルトの名無しさん
19/06/09 01:46:57.58 fjoZT5gcM.net
＞ ディープラーニングは事例は増えているがビジネスになっていない
そりゃそうだ.
アホ学者どもがワンサカ群がってきて
無理矢理事例を作ってる。
実は表に出ないだけで
すごくビジネスになってる。
金も動いてる。
今の景気を支えてるのはAIビジネス
だからね。
670:デフォルトの名無しさん
19/06/09 02:08:43.27 w6PGXrHH0.net
ビジネスになってないのはすごく感じる
TensorFlowのサンプルをコピーしただけの
監視カメラの画像認識サービスの多さは酷い
こんなのを売り物にしようとしてるのは詐欺に近い
671:デフォルトの名無しさん
19/06/09 09:26:20.21 NAUdcA9m0.net
監視カメラ関連で内製する求人もここ数ヶ月で3件は見たよ。
672:デフォルトの名無しさん
19/06/09 09:26:57.56 /FZVYwra0.net
だって品質あげても苦労が多いだけで給料上がらないじゃん。
下手したら更に安い金で更に工数のかかる精度を要求されるようになるし。
査定精度の低いところがこういうことに手を出すのがそもそも間違いなんだよ。
673:デフォルトの名無しさん
19/06/09 09:33:54.75 NAUdcA9m0.net
要件定義怪しそうｗ
従来型ITって仕事でも要件定義怪しいの沢山あるもんね
674:デフォルトの名無しさん
19/06/09 10:08:18.40 /FZVYwra0.net
従来のSIer的な要件定義は基本無理。
だから機械学習を本番運用するのは難しいんだよ。
精度策定で結局嫌になってアリバイ作業に徹するようになる人は本当に多い。
675:デフォルトの名無しさん
19/06/09 13:33:10.54 w6PGXrHH0.net
精度が要件になってたらアウトだしな
やってみないとわからないし
一回でも下回ったらアウトなのか
精度でなかったらどうするのか
ビジネスになる訳がない
676:デフォルトの名無しさん
19/06/09 13:55:38.89 xN+bC573a.net
機械学習に限らず特にIT業界においては「作ったものを売って終わり」というタイプのビジネスは確実に減少を続ける
とは言え、継続的に開発を続ける形式の契約を他社と結ぶのは面倒なので大企業でも内製が増えている
これまで大企業で内製があまり行われなかったのは「IT=社内システム開発」で一旦完成すれば開発要員はほぼ不要になるので正規雇用などできなかったから
今はむしろ「IT=本業」なので常に案件が存在するので直接雇用してあれもこれもやらせた方が効率的となる
だから従来式のSIerが今のような規模では存続不可能と散々言われている
677:デフォルトの名無しさん
19/06/09 14:31:52.84 iQc3/8+U0.net
>>651
>>実際問題信頼できる統計計算なんて回帰分析ぐらいのもので
これすんごいそう思う。
なので、この分野で日本はまだきのこれるんじゃないかと妄想してる
678:デフォルトの名無しさん
19/06/09 14:42:15.14 xN+bC573a.net
回帰分析といってもモデルの選択肢を一般化線形モデルにまで広げてみれば山ほどの可能性があり、
その中でどういった実装を行うかは解析の経験値やドメイン知識に有無に大きく依存するわけで
「安定した実装」が何を指すかは不明確だけど、「この手順通りにやればOK」みたいなものを求めているならそんなものはない
679:デフォルトの名無しさん
19/06/09 15:28:50.25 fjoZT5gcM.net
ここで一般化線形モデルまで行くのか？
ちょっと極端すぎね？
680:デフォルトの名無しさん
19/06/09 16:06:14.14 z1WXn/lH0.net
>>676
まとめ
SI市場が無くなった
681:デフォルトの名無しさん
19/06/09 16:06:22.37 vzathb3ta.net
多くの人は単回帰や重回帰のことを指して回帰分析と呼ぶがこれらは一般化線形モデルの中で様々な条件を仮定したものにすぎない
もちろんそれらの仮定が分析対象にとって妥当なものなら何の問題もないが、最低限の数学や統計学が分からないと妥当性など判断できないはずなのに
そんな知識のない人が何となく単回帰・重回帰で直線・曲線を引いてみて何となくフィットしてるのを見せてドヤ顔している例が多い
682:デフォルトの名無しさん
19/06/09 17:11:03.41 /FZVYwra0.net
>回帰分析といってもモデルの選択肢を一般化線形モデルにまで広げてみれば山ほどの可能性があり、
>その中でどういった実装を行うかは解析の経験値やドメイン知識に有無に大きく依存するわけで
>「安定した実装」が何を指すかは不明確だけど、「この手順通りにやればOK」みたいなものを求めているならそんなものはない
こういうめんどくさい人が登場してあれこれ言うことも含めて安定しないので普通の回帰にしとけと。
683:デフォルトの名無しさん
19/06/09 17:52:27.15 yPvpM3IBa.net
統計モデルなら実データとどのくらい分布や分散が一致してるのか調べられる
684:デフォルトの名無しさん
19/06/09 19:19:45.77 vT6Mp8oIa.net
現実問題として回帰モデル以上のモデルを準備しても
過学習するだけだからな
685:デフォルトの名無しさん
19/06/09 19:28:50.93 kmadDgcNa.net
>>682
普通の回帰って何のことか分からないけど内部的に最小二乗近似してるなら誤差分布が正規分布でないのに使ったら明確に間違いだぞ
686:デフォルトの名無しさん
19/06/09 19:59:05.39 /FZVYwra0.net
そこまでノイズが複雑な場合、何やってもダメだろ。
687:デフォルトの名無しさん
19/06/10 01:05:22.06 fcJW0GWO0.net
>>685
誤差分布が正規分布ではない分布に従うモデルのことを一般化線形モデルと言います
ちなみに正規分布に従うものを一般線形モデルと言います
自由の女神ほどのナイス日本語訳まで行かなくてもいいが、もうちょい訳語考えろと言いたい
688:デフォルトの名無しさん
19/06/10 01:35:01.39 fcJW0GWO0.net
>>681
なんとなく単回帰・重回帰でドヤ顔する人と
一般化線形分析で謎のハイパーパラメータ持ち出してドヤ顔する人の区別がつきません
689:デフォルトの名無しさん
19/06/10 01:57:16.14 RiY8Pa+r0.net
回帰なんて今や面倒なこと考えずにニューラルネットにぶち込むだけだと思うんだが
690:デフォルトの名無しさん
19/06/10 02:18:48.96 eq86jRmO0.net
間違いだらけのことをどや顔で臆面なく言っちゃうのがこのスレのレベル
691:デフォルトの名無しさん
19/06/10 05:40:36.59 +XEUhSwt0.net
須山に修正してもらおう
692:デフォルトの名無しさん
19/06/10 06:12:15.29 3mQ7PTgOM.net
>>685
それ間違い
>>686
意味不明
693:デフォルトの名無しさん
19/06/10 06:13:50.37 3mQ7PTgOM.net
>>687
それも間違い
694:デフォルトの名無しさん
19/06/10 06:14:37.92 3mQ7PTgOM.net
>>688
こんなところで
聞いても無駄
695:デフォルトの名無しさん
19/06/10 07:03:46.89 fcJW0GWO0.net
>>689
そういう局面はあるだろうけど、本気でそう考えているなら恐ろしい
696:デフォルトの名無しさん
19/06/10 07:53:37.33 2I4+V8i80.net
ニューラルネットするなら回帰王♪
697:デフォルトの名無しさん
19/06/10 07:57:41.79 +XEUhSwt0.net
>>695
どっちでもよくね？
698:デフォルトの名無しさん
19/06/10 12:20:20.62 g6tidy/FF.net
別に回帰しかやってなくても
精度出てればそれでも良いと思うし
統計がなんでもかんでも悪いとは思わないが
それを「ブラックボックスだ」とか「信用出来ない」とか
「人間より優秀とは思えない」とか「責任誰がとるんだ」とか
言って欲しくないな
人間がやってそれ以上の精度出るのか？とか間違わないか？とかスピードは？とか
考えると「ブラックボックス(実際はそうじゃないが)」で良いと思う
699:デフォルトの名無しさん
19/06/10 12:21:40.70 g6tidy/FF.net
>>687
合衆国が一番の迷訳
700:デフォルトの名無しさん
19/06/10 12:30:18.47 QmI1edQr0.net
>>699
美国は？
701:デフォルトの名無しさん
19/06/10 12:52:27.52 g6tidy/FF.net
美国は文脈的に的外れだからどうでも良い
合州国じゃなくて合衆国を選んだのが迷訳っていう意味だし
702:デフォルトの名無しさん
19/06/10 13:35:48.80 OXwxgYdVH.net
>>698
アカデミックの人かな？
ビジネスの領域ではそんなこと言ってられないのよ
703:デフォルトの名無しさん
19/06/10 19:46:57.52 rY9Mn9x+0.net
機械学習初心者なのですがディープラーニング以外の機械学習って覚える必要ありますか？手法が無限にありすぎて覚えられないです。
704:デフォルトの名無しさん
19/06/10 19:47:28.66 zRTuBs9kM.net
ビジネスだけど？
705:デフォルトの名無しさん
19/06/10 20:15:35.50 laqTwvRyp.net
>>703
何がやりたいかによるかな
覚えるという言葉から察するに応用したいんだと思うけどkeras使ってfit回すのと、scikit-learn使ってfit回すのでは、ソースコードは殆ど同じように思う
そういう意味では、やりたい事と手法のマッピングをすることに意味があって、その手法がDeep Learningだろうがそうでなかろうが、あまり意味がないと思う
統計モデリングは少し腰を落ち着かせて勉強しないと身につかないので、世の中のデータサイエンティストでも活用できている人は少ないのではないかと思う
706:デフォルトの名無しさん
19/06/10 21:09:57.64 RiY8Pa+r0.net
>>703
今のところ必要ないと思う
今一番成果が出てる手法だけを使うべき
707:デフォルトの名無しさん
19/06/10 22:36:21.02 EQVv/EW6a.net
統計モデルについてはこの動画の説明が分かりやすいからこれ見ろ
URLﾘﾝｸ(youtu.be)
708:デフォルトの名無しさん
19/06/10 22:39:30.02 cl88emhA0.net
赤本読めよ
709:デフォルトの名無しさん
19/06/10 23:11:32.89 +ahrTwMVa.net
>>703
実用を考えるとディープラーニングができるほど綺麗なデータが大量に使えることってあまりないからむしろ他の機械学習手法の方を知っていると強い
710:デフォルトの名無しさん
19/06/10 23:29:42.63 A95SX7z40.net
＞500
711:デフォルトの名無しさん
19/06/11 02:42:37.45 ZQzbuTIBM.net
>>709
禿同
>>706
馬鹿
712:デフォルトの名無しさん
19/06/11 18:09:22.34 6NZpwaykM.net
機械学習って楽しいですか？
713:デフォルトの名無しさん
19/06/11 18:36:41.34 SdCAq12yd.net
楽しくはない。
機械学習はあくまでもサブ技術。
メインに専攻すべきではない。
714:デフォルトの名無しさん
19/06/11 18:48:27.85 QClOim5zM.net
ひとによるだろ
そんなこと聞いてどーすんの？
715:デフォルトの名無しさん
19/06/11 19:01:09.34 ZQzbuTIBM.net
>>712
大好き！楽しい！
統計学の勉強も楽しい！
現在、統計学の応用の5本目の
論文書いてるところ。
ただ、仕事から帰って書いてるだから
時間足りなさすぎ！
716:デフォルトの名無しさん
19/06/11 19:39:18.49 XL/fn5z60.net
という夢をみたのであった
717:デフォルトの名無しさん
19/06/11 19:40:07.84 XL/fn5z60.net
嫉妬野郎でござった