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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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447: デフォルトの名無しさん (ﾏｸﾄﾞ FFad-6+Fv) [sage] 2018/06/11(月) 15:35:31.29 ID:izT/KIr3F 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/447
448: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ d123-MvoD) [] 2018/06/11(月) 15:53:18.80 ID:539MWtkj0 積み重ねだから役に立たなくなるってことはないよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/448
449: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa2d-abwI) [sage] 2018/06/11(月) 17:56:57.83 ID:dbmbgvPBa 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/449
450: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sad5-sWV6) [] 2018/06/12(火) 06:43:03.81 ID:p6iYlMgIa 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。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/450
451: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eb81-oLIW) [] 2018/06/12(火) 06:45:11.66 ID:BglwDZJM0 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。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/451
452: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 311e-X4KX) [sage] 2018/06/12(火) 06:47:10.58 ID:ip1HKyGy0 物理関係ないだろ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/452
453: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a98a-Duqg) [sage] 2018/06/12(火) 06:47:30.25 ID:l+dIOx6V0 中卒から始めるデータマイニング http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/453
454: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa2d-abwI) [sage] 2018/06/12(火) 07:30:35.71 ID:9sJ+Gh1za >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/454
455: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 311e-X4KX) [sage] 2018/06/12(火) 08:09:53.72 ID:ip1HKyGy0 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/455
456: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 13dc-X4KX) [sage] 2018/06/12(火) 08:29:01.32 ID:8Ff/sc860 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/456
457: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b18a-EqDK) [sage] 2018/06/12(火) 09:18:08.49 ID:lj94Jl4v0 ホルホル http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/457
458: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eb81-oLIW) [] 2018/06/12(火) 09:25:47.15 ID:BglwDZJM0 >>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」 http://noexit.jp/tn/doc/fukanzen.html http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/458
459: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b8a-EqDK) [sage] 2018/06/12(火) 11:18:48.03 ID:GLnhHiRd0 ゲーデル・エッシャー・バッハ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/459
460: デフォルトの名無しさん (ﾏｸﾄﾞ FFad-6+Fv) [sage] 2018/06/12(火) 13:20:41.70 ID:1274DHP3F >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/460
461: デフォルトの名無しさん (ﾏｸﾄﾞ FFad-6+Fv) [sage] 2018/06/12(火) 13:24:03.36 ID:1274DHP3F 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/461
462: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1b8a-EqDK) [sage] 2018/06/12(火) 14:15:02.72 ID:3gotnOWi0 脳内 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/462
463: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 311e-X4KX) [sage] 2018/06/12(火) 14:29:37.93 ID:ip1HKyGy0 学歴不問って職務経歴だけ見ますって意味だよ。 金貯めて研究者ってどうすんのよ 大学編入するとこから始めるのか？ あと物理と機械工学は別だから。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/463
464: デフォルトの名無しさん (ﾏｸﾄﾞ FFad-6+Fv) [sage] 2018/06/12(火) 16:22:10.97 ID:eHyM52fUF >>463 >>あと物理と機械工学は別だから。 そこらへん詳しくないから適当書いたスマン でもバイトで職務経験つけて、そのまま正社員になった奴はうちの会社に一人いるぞ 年齢的に、院試を受ければ、研究者にもなれるんじゃないかな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/464
465: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a98a-EqDK) [sage] 2018/06/12(火) 17:43:36.74 ID:yCLBeBsZ0 社名を教えて欲しいわｗ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/465
466: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2923-MvoD) [] 2018/06/12(火) 17:49:47.48 ID:bLF3+6cr0 >>451 高卒には越えられない壁がある よほど貧乏で大学行けなかったとかでなければ 理解できる頭あれば大学卒業(あるいは修士以上)してるはずで 高卒が高卒たる所以 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/466
467: デフォルトの名無しさん (ﾏｸﾄﾞ FFad-6+Fv) [sage] 2018/06/12(火) 17:50:17.97 ID:eHyM52fUF 言うか！ DS系なんだけど、ぶっちゃけネットでググるとすぐ出る ただ、バイトをたくさん取ってるわりに、フリーターから定着できたの俺が知る限りひとりだけ 他にもいるのかもしれないけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/467
468: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MMeb-Duqg) [sage] 2018/06/12(火) 17:54:42.86 ID:RH6dhGDkM >>466 毒親もな。連帯保証人無しでは学校も行けない。入院も出来ない。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/468
469: デフォルトの名無しさん (ﾏｸﾄﾞ FFad-6+Fv) [sage] 2018/06/12(火) 17:58:35.69 ID:eHyM52fUF 中高生の時に虐待を受けていたからまともな精神状態で勉強に集中できなかったとか、 まあ色々なパターンがあるよね 高卒から這い上がってくる奴はいることにはいる そういう奴をまったく見かけないなら、逆にその人が見かけない世界にいるんだろ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/469
470: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 198a-EqDK) [sage] 2018/06/12(火) 18:04:36.62 ID:7HHAh+ix0 理学と工学の違いもわからないのに何語ってんの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/470
471: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 935d-EqDK) [sage] 2018/06/12(火) 19:13:14.97 ID:iAqg3u7f0 そろそろ、wikiみたいな「集合知」って機械学習で置換できちゃうんじゃないかな どんなマイナージャンルでも、一人が「こういうキーワードでジャンルの情報集積を」って 指定すれば、入門的なハウトゥや歴史的なインデックスまで作れたり 将来的には検索ワードみたいに随時処理でそれらが出力されたりするんだろうけど、 現段階でも、入力された特定キーワードに関する体系立てた知識の集積は可能じゃない？ たとえば、「ホラー題材のギャグ漫画」く
らいだと、概要や歴史的サンプルをまとめられたり http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/471
472: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 418a-EqDK) [sage] 2018/06/12(火) 20:29:53.97 ID:ijlPdebQ0 ↑人口無能↑ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/472
473: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ d360-EqDK) [sage] 2018/06/12(火) 21:19:31.15 ID:QT2PgMnm0 >>471 機械学習は、所詮膨大な過去を根拠にしているだけだから、新しい知恵を生み出すことはできない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/473
474: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 935d-EqDK) [sage] 2018/06/12(火) 21:31:23.02 ID:iAqg3u7f0 >>473 何事かに対して、どういったジャンルに属する話かと判断して、それを総括するフォーマットを 類似記事から引用する学習は可能だと思う 現状でも、Wikiで項目を作る上で「似たような記事」から構成を引用するのが普通だ そこそこのマイナージャンルでも、テキストとして情報化されてきている 「データ群の前半に集中する情報を要約して『概要』とする」ことや、「年代と頻出で年表的に フォーマットを形成する」のも可能だと思う というか
、Wikiの各記事においてすでにこういう「情報をまとめる上での構成」ができているんだから それ自体を機械学習できるはずなんだよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/474
475: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ d360-EqDK) [sage] 2018/06/12(火) 21:46:20.13 ID:QT2PgMnm0 >>474 ＞現状でも、Wikiで項目を作る上で「似たような記事」から構成を引用するのが普通だ 一言で「似ている」というけれども、「犬と似ている」「猫と似ている」は現状の深層学習で実現できるとしても、 「似ているもの同士をまとめる」はまた別ではないか？ このタイプにおける教師データは成立するのだろうか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/475
476: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 935d-EqDK) [sage] 2018/06/12(火) 22:16:43.01 ID:iAqg3u7f0 >>475 「犬と似ている」と「猫と似ている」は、フォーマットとしてほぼ同じ語り口で記事になってると思う 同じようなフォーマットの記事から、頻出単語や構文を教師データとして、関連する情報として 拾うのは単純に機械学習の範囲だと思うけどなぁ 「同じような単語を同じような語り口で記述している記事」が教師データなわけで http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/476
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