[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング19 (1002ﾚｽ)
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433: (ﾜｯﾁｮｲ 9323-LHz9) 2018/06/10(日)01:49 ID:Ame7ypF10(1) AAS
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
434: (ﾜｯﾁｮｲ b3dc-X4KX) 2018/06/10(日)08:25 ID:7GMv3HHL0(1) AAS
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。
435: (ﾜｯﾁｮｲ 311e-X4KX) 2018/06/10(日)08:39 ID:7/3vh+V90(1) AAS
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
436(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9b76-V68u) 2018/06/10(日)08:47 ID:eesH+2qR0(1) AAS
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
437: (ｱｳｱｳｳｰ Sad5-sWV6) 2018/06/11(月)09:37 ID:BjFidTNMa(1) AAS
>>436
東芝とNECは会社が危ない。
438: (ﾜｯﾁｮｲ 198a-EqDK) 2018/06/11(月)09:44 ID:dHlcwcTY0(1) AAS
日本のメーカーは組織が疲労している P ドラッカー
439: (ｽｯﾌﾟ Sd73-z8/F) 2018/06/11(月)10:04 ID:hK5oCRRDd(1) AAS
AIで会社を何とかしたら
440: (ｱｳｱｳｶｰ Sa2d-abwI) 2018/06/11(月)10:10 ID:dbmbgvPBa(1/2) AAS
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
441: (ﾜｯﾁｮｲ 418a-EqDK) 2018/06/11(月)11:25 ID:48e2hiFI0(1/2) AAS
三菱、神戸製鋼、・・・
442: (ﾜｯﾁｮｲ 418a-EqDK) 2018/06/11(月)11:25 ID:48e2hiFI0(2/2) AAS
日産も
443: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MM7d-Duqg) 2018/06/11(月)12:18 ID:w5hwjnKhM(1) AAS
旧財閥系が全部ダメと
444: (JP 0H05-iGaC) 2018/06/11(月)12:29 ID:fk/EJioNH(1) AAS
BIやっても
それを読み解いて
活用できる経営者が居ないとね
445: (ｽｯﾌﾟ Sd73-131t) 2018/06/11(月)12:42 ID:c3fY4+Eqd(1) AAS
AIは魔法ではない
446: (ﾜｯﾁｮｲ 198a-EqDK) 2018/06/11(月)13:58 ID:qQxnbKw90(1) AAS
CIしよう
447: (ﾏｸﾄﾞ FFad-6+Fv) 2018/06/11(月)15:35 ID:izT/KIr3F(1) AAS
機械学習って、統計学の横に色んなジャンルが派生的に発展していて
縦に発展しているようなイメージがないんだが
流行り廃りで、いま学んだ知識の大半が今後は通用しなくなりそうというか
業界の人たちはかなり悲観的だよね
448: (ﾜｯﾁｮｲ d123-MvoD) 2018/06/11(月)15:53 ID:539MWtkj0(1) AAS
積み重ねだから役に立たなくなるってことはないよ
449: (ｱｳｱｳｶｰ Sa2d-abwI) 2018/06/11(月)17:56 ID:dbmbgvPBa(2/2) AAS
派生部分しか理解していない人は流行りが終了すれば新しい流行りを1から勉強し直す
根幹となる統計学が理解できていれば新しい流行りの理解も早いはずなので流行り廃りに対応しやすくなる
450: (ｱｳｱｳｳｰ Sad5-sWV6) 2018/06/12(火)06:43 ID:p6iYlMgIa(1) AAS
大学程度の数学と物理をやっとけ。できるなら修士レベル。後は後からどうにでもなる。
451(2): (ﾜｯﾁｮｲ eb81-oLIW) 2018/06/12(火)06:45 ID:BglwDZJM0(1/2) AAS
あとからどうにでもなるなら、高卒でもいいだろ。
機械学習に必要な分だけ勉強すれば。
452: (ﾜｯﾁｮｲ 311e-X4KX) 2018/06/12(火)06:47 ID:ip1HKyGy0(1/3) AAS
物理関係ないだろ
453: (ﾜｯﾁｮｲ a98a-Duqg) 2018/06/12(火)06:47 ID:l+dIOx6V0(1) AAS
中卒から始めるデータマイニング
454(1): (ｱｳｱｳｶｰ Sa2d-abwI) 2018/06/12(火)07:30 ID:9sJ+Gh1za(1) AAS
>>451
勉強などやる気さえあれば誰でもできるがそもそも高卒という時点で機械学習エンジニアとしての採用はほぼ閉ざされるから
企業のリソース使わず自力で機械学習でビジネス起こす当てがあるなら話は別だが
455: (ﾜｯﾁｮｲ 311e-X4KX) 2018/06/12(火)08:09 ID:ip1HKyGy0(2/3) AAS
数理工学、数学、統計
が一番採用したいけど
そもそも人口が無いから微積と線形代数だけ分かれば後は頑張ってみたいな感じだよ
456(1): (ﾜｯﾁｮｲ 13dc-X4KX) 2018/06/12(火)08:29 ID:8Ff/sc860(1) AAS
数学・物理の出身者は、物事を抽象化して捉えるセンスが群を抜いてる。
論理性と違って鍛えることが難しいし
457: (ﾜｯﾁｮｲ b18a-EqDK) 2018/06/12(火)09:18 ID:lj94Jl4v0(1) AAS
ホルホル
458: (ﾜｯﾁｮｲ eb81-oLIW) 2018/06/12(火)09:25 ID:BglwDZJM0(2/2) AAS
>>456
それほぼ一緒だとおもうが。たとえば、不完全性定理とか数学的抽象度が高いし論理的だろ。
不完全性定理
数学を基盤にし、証明を積み重ねていけば、
いつかは「世界のすべての問題を解決するひとつの理論体系」「世界の真理」に到達できるのではないかと信じられていた。
さて、１９３０年頃のこと。
数学界の巨匠ヒルベルトは「数学理論には矛盾は一切無く、どんな問題でも真偽の判定が可能であること」
を完全に証明しようと、全数学者に一致協力するように呼びかけた。
これは「ヒルベルトプログラム」と呼ばれ、数学の論理的な完成を目指す一大プロジェクトとして、当時世界中から注目を集めた。
そこへ、若きゲーテルがやってきて、「数学理論は不完全であり、決して完全にはなりえないこと」
を数学的に証明してしまったから、さあ大変。
ゲーデルの不完全性定理とは以下のようなものだった。
１）第１不完全性原理
「ある矛盾の無い理論体系の中に、肯定も否定もできない証明不可能な命題が、必ず存在する」
２）第２不完全性原理
「ある理論体系に矛盾が無いとしても、その理論体系は自分自身に矛盾が無いことを、その理論体系の中で証明できない」
外部ﾘﾝｸ[html]:noexit.jp
459: (ﾜｯﾁｮｲ 6b8a-EqDK) 2018/06/12(火)11:18 ID:GLnhHiRd0(1) AAS
ゲーデル・エッシャー・バッハ
460: (ﾏｸﾄﾞ FFad-6+Fv) 2018/06/12(火)13:20 ID:1274DHP3F(1/2) AAS
>>454
実は機械学習のエンジニアの求人は学歴不問のところが多い
バイトから入るという裏技もあるから、やる気さえあれば高卒でも余裕でなれる
独学→バイト→正社員→お金を貯めて研究者
理論的には、無理ではない
461: (ﾏｸﾄﾞ FFad-6+Fv) 2018/06/12(火)13:24 ID:1274DHP3F(2/2) AAS
あと自分は絶対にやらないけど
上でも言っている人もいる通り、やっぱり物理は出来た方がいいんじゃないか
機械学習＋機械工学で年収2000万ぐらいの求人がちらほらある
たぶん自動車でも作ってるんじゃないか
この分野で突き抜けた年収が欲しければ、機械学習ともう一つ専門分野が必要だな
自分のいる世界とは別世界だけど
462: (ﾜｯﾁｮｲ 1b8a-EqDK) 2018/06/12(火)14:15 ID:3gotnOWi0(1) AAS
脳内
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