[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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595: 2016/07/08(金)19:32 ID:KKirgdE8(1) AAS
>>594
奴は「組織」に消される……
596: 2016/07/08(金)22:41 ID:/HIMDPzN(1) AAS
シンギュラリティなんて横文字使わなくたって人工知能が完成すればもう誰もいらないなんてどんな土人でもわかる
597: 2016/07/08(金)22:44 ID:eDYzCsGR(1) AAS
>>567
>>576
馬鹿にしてはいけません。
純日本製の人工脳はカレー、ウ○コのどちらかを食した後
その食後の感想を入力すると、50％の高確率で
どちらを食べたか教えてくれるすごいAIなんです
598(2): 2016/07/08(金)23:30 ID:y5a+8Wkc(1) AAS
やっぱり流行の最先端はセクシーでなきゃ: vim is sexy
外部ﾘﾝｸ:vim.sexy
「prml is sexy」で検索しても全然ヒットしないよ
「prml is awesome」でやっとこだよ（やれやれ）
インターネット各地に散逸する「パターン認識と機械学習」の解説資料を集約するリポジトリ
外部ﾘﾝｸ:github.com
599: 2016/07/09(土)10:55 ID:tuKVFKuR(1) AAS
>>593
違うだろPRMLすらわからんやつは
機械学習なんて使えない
ただツールを動かして結果を確認する猿でしかない
600: 2016/07/09(土)13:46 ID:dEWSYkKq(1/4) AAS
全く理論を分からなくて使うのもだめだけど、
理論に走りすぎてもねえという気はする。
がんがん手を動かして解析してみるのも大事なことだよ。
手法自体の研究者は応用が弱いから互いに補っていくことが望ましい。
601: 2016/07/09(土)13:58 ID:X4ODBPoR(1/2) AAS
>互いに補っていくことが望ましい。
お前は何者？
602(1): 2016/07/09(土)14:00 ID:fotlBSyc(1) AAS
この分野の研究はその価値が応用によってしか測れないから理論だけ見てても意味無い
ガチ工学と違って試すのにバカみたいに金かかるもんじゃないんだから、
どんどん実社会にアプローチするべき
603(1): 2016/07/09(土)14:03 ID:dEWSYkKq(2/4) AAS
ディープラーニングとかそうだしね。
理論的によく分からないから大学の先生達には人気がないｗ
604: 2016/07/09(土)14:55 ID:X4ODBPoR(2/2) AAS
昔もAIと知識工学というのがあったぞな
605(1): 2016/07/09(土)15:09 ID:UrsSfFbP(1/2) AAS
>>603
大して人気がないのは、適用できる問題の範囲が狭いからじゃない？
606(1): 2016/07/09(土)15:44 ID:8irGuyJX(1/2) AAS
ライブラリを使うだけだと脳が腐りそうなので、定期的にスクラッチしてる・・・
607: 2016/07/09(土)16:27 ID:uQ4gK+iE(1) AAS
>>605
別に少なくはないだろ。
数式いじくって理論構築できないからだよ。
608: 2016/07/09(土)16:37 ID:VIBv9GrF(1/2) AAS
>>606
安上がりな脳だな
609(1): 2016/07/09(土)18:45 ID:J471aLuE(1) AAS
アワビがぼかしてある画像をみたことあるんだけど
どんな修正になるか楽しみだわ
610(1): 2016/07/09(土)19:22 ID:dEWSYkKq(3/4) AAS
機械学習自体の研究がしたいのか、
機械学習を使う研究がしたいのか大きく分けて考えるべきだよ。
後者であれば機械学習は単なるツールであって、
そこから得られる知見が大事だからね。
アルゴリズムを実装して悦に入ってても仕方がない。
既にあるソートのアルゴリズムや統計検定のコードを
自分で書きましたなんて言っても誰も評価してくれないよ。
611: 2016/07/09(土)19:55 ID:BGkBD+ib(1) AAS
同じフェチを持つ人からは評価されるんじゃね
612: 2016/07/09(土)21:10 ID:wTI3H7Ic(1) AAS
>>609
DeepDreamみたいなトラウマものになりそうな悪寒。
613: 2016/07/09(土)22:11 ID:7gI5W5zQ(1/2) AAS
>>6 10
研究以外の分野があることも考えるべきだよ。
研究のための研究でしかない、日本がダメな理由が良く分かるね！
614: 2016/07/09(土)22:14 ID:7gI5W5zQ(2/2) AAS
>>602
これは良い意見。この分野だと応用をがっつりやらないと評価されない。
615(1): 2016/07/09(土)22:17 ID:dC7QI1w4(1/2) AAS
馬鹿ほど自説に拘る
616: 2016/07/09(土)22:20 ID:VIBv9GrF(2/2) AAS
>>615
まともな反論できないカスは黙ろう (*´ω｀*)
617: 2016/07/09(土)22:23 ID:dC7QI1w4(2/2) AAS
効いてる効いてる
618(1): 2016/07/09(土)22:28 ID:8irGuyJX(2/2) AAS
>>610
別に実装したコードに意味は無いけど、ライブラリとして使っていてマトモなプログラミングスキルがあるなら
大した手間もなく書けるだろう・・・。
機械学習関係ないが基本的なソートが書けないのはプログラマじゃないですね。そういうの多そうだけど。
コーディングスキルと知的能力の問題。
619: 2016/07/09(土)23:17 ID:e+UQK3xA(1) AAS
多層ＮＮを理論的に詰める
学習アルゴリズムの改良
が一般的には価値が高いかな
アルゴリズムはデータによるけどさ
620: 2016/07/09(土)23:31 ID:dEWSYkKq(4/4) AAS
>>618
既存のソート方法をプログラミングできても何の自慢にもならないよ。
自分で実装する必要性はほぼ無いわけだしね。
それができなきゃまともなプログラマじゃないとも全く思わない。
621: 2016/07/09(土)23:35 ID:UrsSfFbP(2/2) AAS
ソートが書ければまともなプログラマという訳ではないが
まともなプログラマはソートのプログラムなどいつでも書ける
622(3): 2016/07/10(日)00:40 ID:n330PO7h(1/2) AAS
>>598 のPRMLのための数学
外部ﾘﾝｸ:github.com
の目次を一部抜粋してみた
- 「線形識別モデル」のための数学
-- クラス分類問題
-- 行列の微分の復習
-- 多クラス
-- 分類における最小二乗
-- フィッシャーの線形判別
-- 最小二乗との関連
-- 確率的生成モデル
-- 連続値入力
-- 最尤解
-- ロジスティック回帰
-- 反復再重み付け最小二乗
-- Jensenの不等式
-- 多クラスロジスティック回帰
-- プロビット回帰
-- 正準連結関数
-- ラプラス近似
-- モデルの比較とBIC
-- ディラックのデルタ関数
-- ロジスティックシグモイド関数とプロビット関数の逆関数
-- ベイズロジスティック回帰
623(1): 2016/07/10(日)02:40 ID:9XvayXir(1) AAS
>>622
数学科卒の感覚だとメインストリームから完全にはずれてるものばかりだな
624(6): 2016/07/10(日)02:58 ID:9l5lNFa8(1/3) AAS
機械学習なんて２変数だけなら紙にグラフ書いて子供でも分かることを
多変数だから想像できなくて分かりにくいだけだからね。
だから数式の難しさで満足しちゃいけないと思うよ。
あとさ統計検定とかもそうだけど、あくまで客観性を与えるためのツールだからね。
本当に差があるのかは専門家がぱっと見て感覚で決めた方が妥当なことが多い。
機械学習も本当は人間が回帰なり境界線を引けば済むのを
多次元だからってのと、客観性を与えるために定式化しているに過ぎない。
あくまで数式じゃなくて人間の直感がまずは大事ということも認識しておくべき。
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