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【統計分析】機械学習・データマイニング19 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング19 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/
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411: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7a9f-8vU1) [sage] 2018/06/06(水) 19:15:06.34 ID:5LVJrhXp0 コンパイラ使うの面倒だからじゃね。 PDCAを早く回すならインタプリンタが楽でしょ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/411
412: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa5d-zSKM) [sage] 2018/06/06(水) 19:38:43.45 ID:hS3HWMA0a 実験的にパラメータちょっと弄って変化確認するならインタプリタが最適 その後実運用する段階ではコンパイル型言語使って作り直してコンパイルした方が速度面で有利だろうけど実際のところどうする人が多いのかは知らない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/412
413: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa22-uOTT) [sage] 2018/06/06(水) 19:55:44.28 ID:th+iOTAXa Pythonは実行時にバイトコードにコンパイルする。いわゆる中間コード方式 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/413
414: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0adc-sZ2J) [sage] 2018/06/06(水) 21:12:31.67 ID:Abx8Yx8C0 結局、機械学習って、 技術追求してもデータに対するアプローチ（指標）が解らないと、詰む？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/414
415: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 018a-75sl) [sage] 2018/06/06(水) 21:23:35.70 ID:Glbjy1Oa0 どうしてそういう学習をしたのかプレゼン出来ないと 資金源を断たれて詰む http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/415
416: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 151e-sZ2J) [sage] 2018/06/06(水) 22:16:22.03 ID:A9/lAbnw0 研究者レベルのことを求められても困るのだ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/416
417: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ d681-CfZI) [] 2018/06/06(水) 22:34:15.26 ID:+qEQXuQ70 >>415 グーグルのアルファ碁からしてわかってないけど発展してるだろ。 別にはなるが、ディープラーニングを広義に学習方法の自動学習法と捉えた場合。 使う手法が、多層ニューラルネットである必要はないわけだが。このへん進んでるか。 ディープラーニング - Wikipedia しかし、近年、ヒントンらによる多層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、 および、Webの発達による訓練データ調達の容易化によって、充分学習させられるようになった。 その結果、音声・画像・自然言語を対象とする問題に対し、他の手法を圧倒する高い性能を示し、2010年代に普及した。 しかしながら、多層ニューラルネットが高い性能を示す要因の理論的な解明は進んでいない。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/417
418: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7aff-CKCa) [sage] 2018/06/06(水) 23:08:00.64 ID:jB/Oh58q0 Wikipediaコピペは馬鹿にされるからやめたほうがいいよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/418
419: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa2d-abwI) [sage] 2018/06/07(木) 00:41:54.57 ID:2mKmeoG5a 機械学習の個々のアルゴリズムには流行り廃りがあるけど統計学に基づく点には変わりないので 最新の機械学習のブラックボックス化された関数使えるより統計学を体系的に学んでいる人の方が長期的には有利 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/419
420: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eb81-oLIW) [] 2018/06/07(木) 04:16:51.96 ID:EtNPtLaF0 これは? 情報幾何への入門と応用 http://www.sci.osaka-cu.ac.jp/~ohnita/2006/inf_geom/sos_dan/book_0403.pdf 非加法的エントロピーを加法的エントロピーにする方法ーAdS/CFT対応の情報幾何バージョンー http://www2.itc.kansai-u.ac.jp/~afujioka/talk/tanaka.pdf http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/420
421: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9b76-V68u) [sage] 2018/06/07(木) 06:24:32.11 ID:npK3Jb7s0 CNNとLSTMを"deep"でひとくくりにしていいもんだろうか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/421
422: デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FFd5-MvoD) [] 2018/06/07(木) 10:15:29.32 ID:4mIWw2z0F >>413 バイトコードにしたからと言ってネイティブ機械語みたく爆速になる訳じゃないよ for文とかアホみたいに書いてるよりスッキリnumpy使え http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/422
423: デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FFd5-MvoD) [] 2018/06/07(木) 10:17:11.63 ID:4mIWw2z0F >>417 ほんそれ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/423
424: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eb8a-6+Fv) [] 2018/06/07(木) 18:31:54.55 ID:Kn/6DS9U0 >>419 いまは実感が湧かないけど、たぶんだけど35歳とか過ぎた頃に違いが出てくるんだろうな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/424
425: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 138a-EqDK) [sage] 2018/06/07(木) 20:13:26.28 ID:E34l5tNQ0 ５０過ぎてからだよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/425
426: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9b76-V68u) [sage] 2018/06/08(金) 10:00:08.97 ID:9NVevk9E0 うそです http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/426
427: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MMeb-BJSQ) [sage] 2018/06/08(金) 14:38:59.67 ID:0+BYIDdWM >>419 わかる http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/427
428: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1b8a-EqDK) [sage] 2018/06/08(金) 16:35:10.53 ID:E2W2E6bt0 わからない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/428
429: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 518a-L1ck) [sage] 2018/06/08(金) 19:38:32.54 ID:q6ZoTdpo0 >>420 情報理論は場合の数の加法性の仮定が前提にあるから使えない。 後者の記事は条件が限定的過ぎて使えない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/429
430: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eb8a-6+Fv) [] 2018/06/09(土) 17:15:22.94 ID:UJU1F4Hl0 機械学習のブラックボックス化された関数うんぬんというけど 数学わからない癖に機械学習のアルゴリズムを組んでる 文系エンジニア的な奴はそんなにいないよなあ そんな入口そうそうない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/430
431: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa2d-abwI) [sage] 2018/06/09(土) 18:48:56.36 ID:yrN1RUIVa 機械学習ブームがここまで盛り上がるなど予想されていなかったので基礎研究からやってる企業を除いて機械学習の専門家を雇っている企業などほとんどない バリバリの理系出身だとしても大半は専門外の人間が錬金術的にパラメータ調整してたまたま上手くいっているだけで基礎から理解して使えている人はそうそういない 偶然の産物だろうが適切な出力が得られていればそれで構わないが、基礎が分かっていないと今後新しいアルゴリズムが主流になった時も同様に運任せで錬金術することになる http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/431
432: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1b8a-EqDK) [sage] 2018/06/09(土) 19:22:31.21 ID:q1cuUkh70 とブームが終わった頃にいうアフォ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/432
433: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9323-LHz9) [sage] 2018/06/10(日) 01:49:54.08 ID:Ame7ypF10 だとしたら、アセンブラ出来ない奴、デジタル回路が組めない奴、はみんな基礎が分かってないから 運任せでプログラムを組むべきじゃないなw 要は、各々の世代でどのレイヤーの知識が重視されるか？なんだと思う 今はベクトル数学や統計学のレイヤーとは離れた技術が上の層にどんどん積み重なっていて そろそろ分業しないと成り立たなくなる時代が来ている様な気がする http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/433
434: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b3dc-X4KX) [sage] 2018/06/10(日) 08:25:10.29 ID:7GMv3HHL0 富士通のZinraiとか、金かけて、宣伝しているけど、 国内企業のAIってどのレベル？ 某大手企業のを試用した範囲では、ゴミのような出来。 このスレの連中のような趣味でやってるレベルにも達していない。 「偶発的な適切な出力」という表現があるけど、 恐らく、作っている奴は、「適切」の指標すら解っていない。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/434
435: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 311e-X4KX) [sage] 2018/06/10(日) 08:39:03.72 ID:7/3vh+V90 大手企業つっても零細に丸投げしたの納品したりするから出来がまちまちなんだよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/435
436: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9b76-V68u) [sage] 2018/06/10(日) 08:47:48.39 ID:eesH+2qR0 東芝、NEC、オムロン、富士通、日立 みたいなところの研究所からは まともな研究が出ているけど それを商品化するところは丸投げするから 変なのが出てくる http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/436
437: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sad5-sWV6) [] 2018/06/11(月) 09:37:38.76 ID:BjFidTNMa >>436 東芝とNECは会社が危ない。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/437
438: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 198a-EqDK) [sage] 2018/06/11(月) 09:44:11.75 ID:dHlcwcTY0 日本のメーカーは組織が疲労している P ドラッカー http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/438
439: デフォルトの名無しさん (ｽｯﾌﾟ Sd73-z8/F) [sage] 2018/06/11(月) 10:04:59.45 ID:hK5oCRRDd AIで会社を何とかしたら http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/439
440: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa2d-abwI) [sage] 2018/06/11(月) 10:10:19.21 ID:dbmbgvPBa AIで会社経営を立て直すには過去の大量の成功・失敗の経営情報が詳細な内部情報とセットで必要であり それは一社及びそのグループ会社程度の規模では量的に足りなさすぎるので実質的に不可能と考えて良い http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/440
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