19/06/27 07:57:36.23 IbKMjjoUM.net
2ゲットー！
ズザザザ－！
(超満員の電車内なのでAA貼れない！)
3:デフォルトの名無しさん
19/06/27 08:43:37.55 2tGE38CS0.net
乙
4:デフォルトの名無しさん
19/06/28 08:25:13.31 cQT1BDVVM.net
意識のないAIなんてAIとは言わないよ
5:デフォルトの名無しさん
19/06/28 10:05:12.77 6rqNzILja.net
AI完全をクリアしてから考えればいい
意識云々いう奴は自己陶酔のオナ猿
6:デフォルトの名無しさん
19/06/28 16:26:34.11 BWz5SbEt0.net
多次元尺度構成法ってデータ間のユークリッド距離を見てユークリッド距離をほぼ再現できる別次元のデータ構成をつくりなおすってことで合ってる？
7:デフォルトの名無しさん
19/06/28 16:29:44.88 L7hsi0hP0.net
距離を再現する必要はない
8:デフォルトの名無しさん
19/06/28 17:21:29.21 etZWCRnqd.net
>>6
違う
9:デフォルトの名無しさん
19/06/28 18:57:47.38 HvoUsiIUM.net
>>8
ウソつくな馬鹿たれが！
10:デフォルトの名無しさん
19/06/28 19:10:52.92 7pRqTRJTM.net
😭💦💦
11:デフォルトの名無しさん
19/06/28 22:19:19.82 BWz5SbEt0.net
いわゆる最小二乗法っていうのは正規線形モデル(つまり誤差項が正規分布に従う仮定の線形モデル)でほかの確率分布を想定するために一般化線形モデル(正規分布以外の分布にも従うことを想定するモデル)があるっていうことでいいんでしょうか？だれかおしえてください
私の認識では正規分布に従う仮定ならばパラメータの推定は最小二乗法という簡単な行列計算で行うことができるけど他の分布の仮定であれば一般化線形モデルのもと最適化アルゴリズムを利用した最尤法を行わなければいけないという理解なんだけどあってるのかな？
12:デフォルトの名無しさん
19/06/28 22:31:38.89 BWz5SbEt0.net
いわゆる最小二乗法っていうのは正規線形モデル(つまり誤差項が正規分布に従う仮定の線形モデル)でほかの確率分布を想定するために一般化線形モデル(正規分布以外の分布にも従うことを想定するモデル)があるっていうことでいいんでしょうか？だれかおしえてください
私の認識では正規分布に従う仮定ならばパラメータの推定は最小二乗法という簡単な行列計算で行うことができるけど他の分布の仮定であれば一般化線形モデルのもと最適化アルゴリズムを利用した最尤法を行わなければいけないという理解なんだけどあってるのかな？
13:デフォルトの名無しさん
19/06/29 06:26:54.34 Fhjv9Srvd.net
この前の目黒記念449,000円ごっつぁんです( ´∀`)/~~。
ラジオNIKKEI賞楽しみだな。
python一辺倒だったのを、統計解析部分をRに代えてやったら回収率が飛躍的にアップした。
Pythonはデータの取り出しに特化させるのが向いてるみたい。
14:デフォルトの名無しさん
19/06/29 09:34:37.29 GHQZkqP10.net
>>13
それは言語の問題ではない
Rで処理している事をpythonで処理すれば良いだけ
つまり統計処理自体の選択が適切ではなかった
あなたのミスだ
15:デフォルトの名無しさん
19/06/29 09:35:22.12 GHQZkqP10.net
>>13
前回うまくいったとして
今後10回とか繰り返したら損するかもしれないよ
16:デフォルトの名無しさん
19/06/29 09:50:41.55 iogbVdf2M.net
>>11
>>12
質問の意味が分からん
17:デフォルトの名無しさん
19/06/29 10:01:58.78 c0pfCvxU0.net
>>12
文がごちゃついてるけど
合ってる
18:デフォルトの名無しさん
19/06/29 10:10:42.33 zdFJmU1ka.net
統計処理はRの方が楽なことが多いが統計学を理解していれば言語で結果が変わるなど起こらないはず
19:デフォルトの名無しさん
19/06/29 10:56:23.50 8JoTMZH0p.net
みんな統計検定準一級って持ってる？
機械学習やるなら持ってた方がいいかなって思ってるけどどう？
20:デフォルトの名無しさん
19/06/29 11:36:03.57 I2beZNSz0.net
機械学習に数学は不要
統計学に数学は必要
ゆえに機械学習に統計学は不要
21:デフォルトの名無しさん
19/06/29 13:38:25.90 c0pfCvxU0.net
>>19
必要だと思うなら持てばいいじゃん
人に聞いてどうすんの？
22:デフォルトの名無しさん
19/06/29 14:14:30.70 cbp3fco7d.net
deepnude
URLﾘﾝｸ(headlines.yahoo.co.jp)
23:デフォルトの名無しさん
19/06/29 17:04:47.33 XAAAufdRM.net
>>20
機械学習じゃあ中途半端な数学は
意味ないからかなり勉強しないと。
統計学は基本からしっかり勉強すれば
数学は役に立つね
これからは機械学習でも
数学やってないと
淘汰されそうじゃね？
24:デフォルトの名無しさん
19/06/29 17:43:05.37 o35ZGU+9H.net
アノテーション作成がメインのお仕事なデータ・サイエンティスト系なのかも
25:デフォルトの名無しさん
19/06/29 18:49:31.23 XAAAufdRM.net
アノテーション作成って
アルバイトがやるやつ？
まあ、それなら数学いらんわな
26:デフォルトの名無しさん
19/06/29 18:59:08.09 lQ+T+jM2a.net
アノテーションと言えば最近読んだこれ思い出した
URLﾘﾝｸ(www.itmedia.co.jp)
27:デフォルトの名無しさん
19/06/29 20:50:27.68 D4vSRKio0.net
面白そうな本を見つけた。
買いでしょうか？かなり高いけどw
昆虫の脳をつくる ─君のパソコンに脳をつくってみよう─
URLﾘﾝｸ(www.asakura.co.jp)
28:デフォルトの名無しさん
19/06/29 23:50:32.96 OKDl+MFsa.net
さっきのサヨナラのランニングホームラン
なんでエンタイトルツーベースにならなかったのか
29:デフォルトの名無しさん
19/06/30 02:05:07.60 wRe9znLCd.net
>>15
やってみます。
試行錯誤しながら精度上げていきます。
30:デフォルトの名無しさん
19/06/30 02:07:01.19 wRe9znLCd.net
>>15
10回と謂わずに100レース以上試してベストな方法でやってみます。
31:デフォルトの名無しさん
19/06/30 02:11:22.24 wRe9znLCd.net
>>23
競馬やってるが、極めてくるとプログラミングなんて知識よりも数学の知識が重要になってくる。
プログラミングなんて競馬予想をスムーズに効率的にやるツールに過ぎない。
最終的に数学の知識が必要になる。
極端な話、プログラミングなんてどうでもよくてその時代のベストなツールを組み込んでやれば良いが、ベースは統計学だから。
32:デフォルトの名無しさん
19/06/30 02:18:37.02 iTCTHGA20.net
機械学習ってプログラミングと言っていいのか
ライブラリ作ってる人は凄いと思うが
使う人はなんかマクロ言語使ってる感覚に近いんじゃね
だから言語は何でもいい
33:デフォルトの名無しさん
19/06/30 02:19:40.66 wRe9znLCd.net
>>14
恐らくそのようですね。
自分のコーディングの問題ではあると思いますが、統計解析ではRの方が実行速度が速いですね。
特にリアルタイムでオッズ表示してやるものとか。
自分のプログラム自体に問題あるかも(；´_ゝ`)。
34:デフォルトの名無しさん
19/06/30 02:37:04.55 wRe9znLCd.net
>>32
その通り。
中のライブラリ(数学の知識)が重要なんよ。
コーディングだけやるなら大したことないが。
35:デフォルトの名無しさん
19/06/30 08:21:41.61 yPGPa9/y0.net
>>30
ベストかどうかは想定内の選択肢の中で一番良い
という事でしかないと思う
想定外のアプローチでより良い結果を得られるかもしれないけどな
36:デフォルトの名無しさん
19/06/30 08:24:25.93 yPGPa9/y0.net
>>31
統計処理にミスがあったら損する事になるけどな
理論も実践も重要
理論的には実現できるけど実際にやろうとすると
見込み利益よりコストがかかって赤字とかのパターンもある
37:デフォルトの名無しさん
19/06/30 08:25:31.26 yPGPa9/y0.net
>>34
中のライブラリにないものは自分で作るしかない
38:デフォルトの名無しさん
19/06/30 08:27:38.23 yPGPa9/y0.net
>>33
結果を得るまでに必要な時間が
必要な時間内に収まるかどうかも問題になる事がある
自動運転とか結果を得るまでに5秒とかかかってたら役に立たない
39:デフォルトの名無しさん
19/06/30 09:10:52.59 TWP8jH/Lp.net
>>32
個人的には電気回路設計にかなり近いと感じている
新しい回路を設計する人はもはや殆どいない
トラ技等の雑誌を見てノウハウを学びつつ、実務では完成されたネットワークを使って変更点のある部分はPICやFPGAでなんとかする感じ
40:デフォルトの名無しさん
19/06/30 11:21:11.95 jWRw+Abgr.net
回路パラメータは計算で決められるけど機械学習のハイパーパラメータはそうはいかないんだよな