[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング8©2ch.net (1002ﾚｽ)
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361(1): 2016/06/27(月)23:21 ID:YSZG9z+3(2/2) AAS
>>356
予想しろとは言わない。なんとかしろと言ってる。
地震で言えば予知を求めてるわけではない。
起きた地震への対処をしろと言ってる。わかる？
>>355
彼はタレントじゃないの？ｗ
362(1): 2016/06/27(月)23:26 ID:G0bTR2k6(1) AAS
「秒読み」が国際語とは知らんかった
AlphaGo taught itself how to win, but without humans it would have run out of time
外部ﾘﾝｸ:www.theguardian.com
363(1): 2016/06/27(月)23:31 ID:uOScoysC(1) AAS
>>361
対処には「予想」が必要だからね。
社会は何度も試行錯誤できるような理想的な環境でもないし。
364: 2016/06/28(火)00:08 ID:lRZlHlhD(1) AAS
一歩一歩とか元は英語だろ
365(1): 2016/06/28(火)00:28 ID:EC1Ahvbk(1/2) AAS
>>360 応用ではなく検証として使っているだけだけど
Progressive Neural Networks
外部ﾘﾝｸ:arxiv.org
366(1): 2016/06/28(火)00:29 ID:rabCRM7S(1/2) AAS
>>363
なるほどなーAIが発展するといらなくなる職業のトップだな＞経済学者
367(1): 2016/06/28(火)00:58 ID:SvuQYW7G(1) AAS
経済学者の仕事はモデルを政治家や経営者に理解させてアクションを起こさせることだろ
トップがAIに取って代わらない限り、人間に理解できないモデルなんか無意味だよ
368: 2016/06/28(火)01:41 ID:rabCRM7S(2/2) AAS
>>367
そのアクションは政治家とか経営者が考えなくちゃならないんでしょう？
だったら経済学者いらないじゃん。特徴を抽出するのはディープラーニングの
十八番なんだし。
369: 2016/06/28(火)01:50 ID:u6KIPS1r(1) AAS
大量のデータからの特徴抽出ならともかく、限られたデータからの汎化性能は
圧倒的に人間のほうが上だと思うが
370(1): 2016/06/28(火)07:16 ID:4uPkxyfr(1) AAS
カネに変わるモノサシを発明できない経済学者(笑)は今すぐ滅ぶべき
371: 2016/06/28(火)08:09 ID:Mf2dw17e(1) AAS
>>366
経済学者はなくならないよ〜
顧客の要望にあったもっともらしい理論を考えるのが経済学者の仕事
372: 2016/06/28(火)09:41 ID:nroNUt7P(1/2) AAS
>>370
物差発明してどうすんだ、馬鹿なの？
373: 2016/06/28(火)09:46 ID:nroNUt7P(2/2) AAS
>>365
プログレか
374: 2016/06/28(火)10:19 ID:eL0ersFv(1/2) AAS
災害のたびに嬉しそうに「自衛隊は支援してる！」とか言ってるけどさ
現実は住民にウザがられて「邪魔だから来るな」って言われてるんだよな
画像ﾘﾝｸ
375(1): 2016/06/28(火)10:53 ID:tbai2mxL(1) AAS
第2回 「機械学習の理論的側面」（第2回産総研人工知能セミナー）
講師：早稲田大学 先進理工学研究科 園田 翔
「ニューラルネットの積分表現理論」
外部ﾘﾝｸ[html]:unit.aist.go.jp
＞ディープラーニングの活躍が目覚ましい。一方で、理論的にはっきりと分かっていることは少ない。
＞例えば、ニューラルネットの内部ではどのように情報が表現されているのか。
＞ニューラルネットは一層でも万能なのに、なぜディープなのか。
ニューラルネットの 積分表現理論
外部ﾘﾝｸ[pdf]:unit.aist.go.jp
どこまで人間の脳に 迫れるか？ 期待が高まる人工知能技術「ディープラーニング」
外部ﾘﾝｸ[pdf]:www.nttcom.co.jp の最後。
株式会社Preferred Infrastructureのリサーチャー、得居誠也氏
＞ディープラーニングの仕組みは、いまだブラックボックスです」という得居氏の説明がまさにこの技術を象徴している。
＞すでに実装も始まっていることから、「こういう理論に基づきこういう仕組みであると説明できて当然」と考えられがちだ。
＞しかし、ディープラーニングの仕組みを説明するには、人間の脳神経の仕組みを解明するのに近い困難さがあるともいわれる。
376(2): 2016/06/28(火)11:29 ID:vzJFO/ro(1) AAS
>>375
バカ丸出しのタイトルだな。
3周回くらい遅れてる。
377: 2016/06/28(火)11:54 ID:ncEhVEHF(1/3) AAS
知能というのは万能さよりもむしろ構造的な制限に特徴付けられるものだということなんだろうな。
378: 2016/06/28(火)12:23 ID:7aFQY9pd(1) AAS
>>376
しかも繰り返し同じネタだもんな… 呆れるわ
379(1): 2016/06/28(火)12:35 ID:/nRJ27lj(1) AAS
【ディープラーニングの一生】
面白い人が面白いことをする
↓
面白いから凡人が集まってくる
↓
住み着いた凡人が居場所を守るために主張し始める←今ここ
↓
面白い人が見切りをつけて居なくなる
↓
残った凡人が面白くないことをする
↓
面白くないので皆居なくなる
380: 2016/06/28(火)12:41 ID:eL0ersFv(2/2) AAS
バカ丸出し
381: 2016/06/28(火)12:46 ID:ncEhVEHF(2/3) AAS
>>379
感性的なものの場合はそういう道筋をたどることが多いように思うけれど、
技術の場合は明確に性能が出るからね。
むしろ凡人が期待してお金を出すぶん研究は加速するように思う。
382(1): 2016/06/28(火)14:28 ID:a3nSzCGl(1) AAS
>>362
なんで countdown じゃいゃんの
383: 2016/06/28(火)16:07 ID:SFSoKxa1(1/2) AAS
>>360
そりゃおま賢いAIだろゲームといえばよ
384(1): 2016/06/28(火)16:09 ID:SFSoKxa1(2/2) AAS
>>376
批判だけなら誰でも出来る、批評してくれ
ちな君は何故そう思ったのか理路整然と説明してくれる？
385: 2016/06/28(火)16:56 ID:YduTpag4(1) AAS
フーリエ変換を細かくしただけ
386: 2016/06/28(火)17:50 ID:46QqcRQC(1) AAS
>>384
それじゃオマエも同類じゃんw
387(3): 2016/06/28(火)18:47 ID:c7z6bOEH(1) AAS
話遮って悪いんだけど超簡単な奴でいいから
recurrent neural networkを手計算で説明しているか
それに近い情報ないかな？
388: 2016/06/28(火)19:32 ID:ncEhVEHF(3/3) AAS
>>387
時間展開すれば普通のフィードフォワードニューラルネットと同じだよ。
389: 2016/06/28(火)22:03 ID:5z32q1mL(1) AAS
ネオコグニトロン使ってみたい。
390: 2016/06/28(火)22:21 ID:EC1Ahvbk(2/2) AAS
>>382 釣り針デカすぎ
> ジャイアンと言えばリサイタル
Japanese_byo-yomi
外部ﾘﾝｸ:en.wikipedia.org
Osotogari
外部ﾘﾝｸ:en.wikipedia.org
てな感じじゃないかな
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