[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング21 (1002ﾚｽ)
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694: (ﾌﾞｰｲﾓ MMa1-pOqM) 2018/12/28(金)16:06 ID:2zbjWBV3M(2/3) AAS
まともな用途向けだと流行らなかったりして
695: (ﾜｯﾁｮｲ dad2-CP3A) 2018/12/28(金)17:31 ID:tfE2tijX0(1) AAS
生きてたら仮想通貨やってただろうな
まああれも結局マネロン用途だろうからまともではないか
696: (ﾌﾞｰｲﾓ MMa1-pOqM) 2018/12/28(金)17:38 ID:2zbjWBV3M(3/3) AAS
ソフトイーサはいいところ攻めてるような。捕まらないような持って行き方は色々あったろうに
697: (ﾜｯﾁｮｲ 7d98-4fyn) 2018/12/28(金)17:39 ID:Nt5XO8IQ0(8/19) AAS
ソフトイーサは単なるVPNじゃん。OpenVPNと変わらない
698(1): (ﾜｯﾁｮｲ 6adc-AIgs) 2018/12/28(金)18:19 ID:+dm45OvN0(1) AAS
このブログの人の勤め先ってNTTデータとかCTC？
外部ﾘﾝｸ:biz-and-deep.hatenablog.com
外資系じゃなそうだけど、
この頻度で新規AI案件を取ってきて回してる大企業って思い浮かばない
699: (ﾜｯﾁｮｲ 2124-SF4R) 2018/12/28(金)18:29 ID:Wn6dMni60(4/10) AAS
>>698
NTTデータじゃないと思う。こんな下流は回らない
にしても日本はIT関連の営業レベルが低すぎる。
*やばいエンジニア
以下は本気でヤバイ
700(2): (ｱｳｱｳｲｰ Sa35-J3Xo) 2018/12/28(金)18:47 ID:3Bc3qTdBa(1/6) AAS
ここに書いてある中で、一つだけ賛成できないのは
データ（分析対象になるデータ）の件。
それこそ、生の形でデータを受取り分析者側で加工から
やることが私は必要だと思っている。
そもそも顧客のデータを信じるところから始めてはいけない。
今は、ネットのデータだったり、データが集まりやすいし
さらにデータベース化されているケースが多い。
それに甘んじたまま分析に入ろうとする人が多いのは
私は疑問。
701(2): (ﾜｯﾁｮｲ 7d98-4fyn) 2018/12/28(金)19:07 ID:Nt5XO8IQ0(9/19) AAS
>>700
どれに対して言ってるのか知らないけど
機械学習はデータをコンピュータを使って高速に演算するものなんだから、
データが重要なのは当たり前だよ。
でも "機械学習" ではないけどね。俺が機械学習に興味が薄いのは
結局最後にはデータをどうするか？の話になってしまうのがわかってるから。
機械学習のアルゴリズムがーではなく、○○データを加えることで精度がー。とかいう流れになる
行き着く先は、データの売買ビジネスだよ。
今はデータが有るようで無いからね。
例えば売上データはあるが、あるのは売上データだけだ。コンビニとか
省7
702(1): (ﾜｯﾁｮｲ 7d98-4fyn) 2018/12/28(金)19:13 ID:Nt5XO8IQ0(10/19) AAS
>>700
> 今は、ネットのデータだったり、データが集まりやすいし
> さらにデータベース化されているケースが多い。
ぶっちゃけ無いよ。
データベースの用語風に言えば、今データベース化されてるのは
マスターデータ。機械学習で必要なのはトランザクションデータ
トランザクションデータはほとんどデータベース化されていない
せいぜい自社の過去のデータが、必要最小限だけ残ってる程度
大企業以外、統計的に役に立たない
（正確に言えば人間が予測した精度と大差ない）
703(2): (ﾜｯﾁｮｲ 2124-SF4R) 2018/12/28(金)19:17 ID:Wn6dMni60(5/10) AAS
＞年齢層入力
元コンビニバイトだけど、忙しいと全部「10-20代」を叩くのが当たり前。タバコと酒でエラー出るからな
忙し店は若者向けで入力してる可能性が高い、というか当たり前
704: (ｱｳｱｳｲｰ Sa35-J3Xo) 2018/12/28(金)19:22 ID:3Bc3qTdBa(2/6) AAS
>>701
そういう話をしたわけじゃないんだよね。
残念ながらデータは足りなくてあたりまえだから。
705: (ｱｳｱｳｲｰ Sa35-J3Xo) 2018/12/28(金)19:24 ID:3Bc3qTdBa(3/6) AAS
>>703
そうですね。
その問題はもう25年前から出てきている話題
706(2): (ﾜｯﾁｮｲ 7d98-4fyn) 2018/12/28(金)19:26 ID:Nt5XO8IQ0(11/19) AAS
>>703
そうそう。信用できる過去のデータは少ない。
そういう意味でも「今はデータが有るようで無い」
データが間違ってるんだから、そこから学習しても間違った答えになる
まあ結局は確率でしか答えが出ないんだから、
ある程度は正解するんだけどねｗ
で、精度をあげようとすると、データの質がーって話になって
正しいデータを入力するよう徹底してくださいとか、
修正できるなら修正してくださいとか（例えば明らかなタイポとかなら修正できる）
そういう話に行き着くので、つまらねぇなぁと
707: (ｱｳｱｳｲｰ Sa35-J3Xo) 2018/12/28(金)19:27 ID:3Bc3qTdBa(4/6) AAS
>>706
そうなんです。
それを知るためには、まず本当の生データを分析するところから
はじめないと、ならないんですよ。
708(1): (ｱｳｱｳｲｰ Sa35-J3Xo) 2018/12/28(金)19:31 ID:3Bc3qTdBa(5/6) AAS
>>702
＞大企業以外、統計的に役に立たない
＞（正確に言えば人間が予測した精度と大差ない）
それ自体の分析から始めないとあかんのよ
それを使えるようにしてゆくのが仕事
709: (ﾜｯﾁｮｲ b68a-YRCv) 2018/12/28(金)19:37 ID:X6YBhkn90(1) AAS
機械学習の有用性はラプラスの悪魔がだけが知っている
710(2): (ﾜｯﾁｮｲ 7d98-4fyn) 2018/12/28(金)19:41 ID:Nt5XO8IQ0(12/19) AAS
>>708
分析までは良いんだよ
これぐらいの精度でした。おしまい。
という仕事なら
実際には精度の向上が求められ、人間がやるよりもいい結果を
得られるようにするのが目的。
仕事でやる場合は、これぐらいの精度でした。
もっと精度をあげるにはどうすればいいですか？
と話が続く
つまらないのはそこからだね
省1
711: (ﾜｯﾁｮｲ 2124-SF4R) 2018/12/28(金)19:45 ID:Wn6dMni60(6/10) AAS
AIが本当に人類を超えるなら、そのゴミデータもaiも捨ててくれるんだけど
それはもう・・・
712(1): (ｱｳｱｳｲｰ Sa35-J3Xo) 2018/12/28(金)20:02 ID:3Bc3qTdBa(6/6) AAS
>>710
＞分析までは良いんだよ
＞これぐらいの精度でした。おしまい。
＞という仕事なら
な、あほな
713: (ﾜｯﾁｮｲ 7d98-4fyn) 2018/12/28(金)20:06 ID:Nt5XO8IQ0(13/19) AAS
異常値を通常は起こりえない値として捨てるべきか、
それとも一回だけだが攻撃された形跡があるぞと重要視するか
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