[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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764: (ｱｳｱｳｶｰ Saab-Fdiw) 2018/07/23(月)08:56 ID:72GATXoXa(1) AAS
つまり数学的側面の理解は大前提ということ
765: (ﾜｯﾁｮｲ 7761-pvuh) 2018/07/23(月)09:06 ID:+8QU/nnD0(1) AAS
数学はディープラーニングだからな。
数学は計算して答えが出るようでは駄目で、問題が出ると
答えが勝手に出てくる脳作りが一番大事。
766: (ﾜｯﾁｮｲ 9f8a-4GkJ) 2018/07/23(月)10:03 ID:Lw89dA2Z0(1) AAS
暑さでやられてるｗ
767: (ｱｳｱｳｶｰ Saab-1JWv) 2018/07/23(月)10:10 ID:DCup4yGYa(1) AAS
カーブフィッティングか判断するには統計的知識は必要だよな
768: (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-pvuh) 2018/07/23(月)10:46 ID:eU1p7hr8a(1) AAS
>>762
公務員がピンハネしてる総奴隷社会
769: (ﾜｯﾁｮｲ 9f45-HghU) 2018/07/23(月)13:14 ID:JdSVJpAz0(1) AAS
kerasを使い、かつ新たな機械学習モデルを作らないならば
数学は必要なし
それ以外は必要
フィッティングも可視化すれば形式的に判断できるからね
Tensorflowでもkerasの使用を推薦してるから
需要過多の現状、ライブラリ知識だけでもいいんじゃね
どうせそのうち新たなモデル自体をMLで作るようになるしな
770: (ｱｳｱｳｶｰ Saab-Fdiw) 2018/07/23(月)14:41 ID:aW6y3TZJa(1) AAS
python+vimキーバインドでデータ解析するための環境を模索してるけど結局ブラウザで実行するjupyter notebookが一番快適だな
pycharmがいいという記事を色々見つけたから試したけどjupyter notebookとの連携ではvim拡張がmarkdownセルで効かなかったりセル間移動に使えなかったりでブラウザ版には敵わない
771: (ｽﾌﾟﾌﾟ Sdbf-d6r/) 2018/07/23(月)15:20 ID:ROQweK1Kd(1) AAS
数学勉強するほうが手っ取り早い
772: (ﾜｯﾁｮｲ 37d9-pvuh) 2018/07/23(月)15:46 ID:z94sWEEN0(1) AAS
超初心者だけどkaggleやりたい
どうやって勉強すればいいんだ
773: (ﾜｯﾁｮｲ ff8a-0FgR) 2018/07/23(月)16:01 ID:kqECVOqN0(1/2) AAS
kaggleやりたいにme tooだ
微積→線形代数→大学一年程度の統計学→
最適化数学の基礎→はじパタ本→自然言語処理の基礎→
pythonの入門書→ゼロから作るdeep learning(now!)
もうそろそろ、kaggleをはじめられますかねえ
アカウント作ってみたけど、とっかかりが分からん
教えてエロい人
774(1): (ﾜｯﾁｮｲ 179f-4zX2) 2018/07/23(月)18:36 ID:AU0LV+LZ0(1) AAS
kaggleはtitanicが入り口
公開されているkernelで良さげなものをforkするとか
ダウンロードしてローカルまたはクラウド上で
パラメータを変えたり
欠損値の補完の仕方を変えたりすることから
始めてみればいいと思う
titanicの解説は日本語でも掃いて捨てるほどあるし
敷居が高いとは全く思わない
775: (ﾜｯﾁｮｲ ff8a-0FgR) 2018/07/23(月)19:31 ID:kqECVOqN0(2/2) AAS
>>774
ありがとう。なるようにしかならないし、やるだけやってみるわ
776: (ﾌﾞｰｲﾓ MMcf-FOnG) 2018/07/25(水)07:41 ID:ChCNa+kkM(1) AAS
宣伝乙と言われるかもしれないけど
noteで初心者向けtitanicレクチャーみたいなやつ売ってる人いたよ
それだけ本買う金あるなら買ってみたら？
あとド初心者ならSIGNATEの方がおすすめ
777: (ﾗｸｯﾍﾟ MM0b-9X/F) 2018/07/25(水)09:16 ID:xBHgWC0kM(1/2) AAS
大学の数学の内容ほとんど忘れてるレベルなんですが、kaggleとかやってみたいです
スレざっと見たんですが、SIGNATEとかやった方がいいんでしょうか？
一応東大の松尾ラボのGoogle Driveに保存してある、講座があるんですけど、それから始めるべきか？
数学をやり直すべきか？
どっちがいいでしょうか？
778(1): (ﾜｯﾁｮｲ bf8a-4GkJ) 2018/07/25(水)10:25 ID:9Kur1sfN0(1) AAS
諦める
779(1): (ﾗｸｯﾍﾟ MM0b-9X/F) 2018/07/25(水)11:40 ID:xBHgWC0kM(2/2) AAS
>>778
カーネル関数も理解できてない癖に死ねよ
780: (ﾜｯﾁｮｲ 178a-4GkJ) 2018/07/25(水)14:00 ID:HgpuawLK0(1) AAS
>>779
お前から先に死ねよ、カーネル関数（笑）
781(1): (ｽﾌﾟﾌﾟ Sdbf-d6r/) 2018/07/25(水)15:51 ID:SQO8+llmd(1) AAS
最低限、微積と線形代数
782: (ﾜｯﾁｮｲ 778a-klHS) 2018/07/25(水)16:11 ID:ufwVuEFI0(1) AAS
確率偏微分
783: (ﾜｯﾁｮｲ ff8a-0FgR) 2018/07/25(水)16:21 ID:RTpsgNS70(1) AAS
カーネル関数って、非線形写像の時に出てくるアレか
線形代数をちょっとかじってればその場で理解できることだし
単語知らないぐらいならなんとかなりそうなもんだけど違うの
784: (ﾌﾞｰｲﾓ MM7b-j2Q0) 2018/07/25(水)17:54 ID:ldAeN4RjM(1) AAS
どっちがいいかとか聞いてる奴は自分で学習効率も測定できないアホ
785: (ｱｳｱｳｳｰ Sa43-kJ74) 2018/07/26(木)08:03 ID:quAxLy8Ta(1) AAS
>>781
ベクトル解析
786(2): (ﾜｯﾁｮｲ 168a-oWp1) 2018/07/26(木)17:04 ID:LNn7nFce0(1/2) AAS
ベクトル解析は必要かな
勾配とかナブラとか、そういう事を漠然とわかっていれば、とりあえず論文は読めるよね
いらない気がするけど自分が大したもんじゃないから実際のところは分からん
787: (ｱｳｳｨﾌ FF43-2QVD) 2018/07/26(木)17:14 ID:g6Dcar1VF(1) AAS
どうせ証明なんて自分でしないんだから
計算術だけ判ってればOK
788: (ﾜｯﾁｮｲ 520e-53i4) 2018/07/26(木)17:40 ID:4NKYeayN0(1) AAS
機械学習に数学はいらない
ベクトル解析もいらない。そもそも>>786からしてどうみてもベクトル解析理解してないｗ
789(1): (ﾌﾞｰｲﾓ MM32-Hl5m) 2018/07/26(木)18:30 ID:2OoNpDehM(1) AAS
機械学習の線形代数なんか単なる計算テクニックに過ぎないわけだが学者さんは難しく考えたがるよね
テクニックじゃなく本質的に重要なのは統計学
790: (ﾜｯﾁｮｲ 168a-oWp1) 2018/07/26(木)19:21 ID:LNn7nFce0(2/2) AAS
>>786
俺もベクトル解析わかってないけど、まあ論文読めるよと言いたかっただけだ
だから必要ないんじゃないかなーと思ってるけど
でも十年後は分からないよね。なんとなく複素解析とか、フーリエ解析とかやっておいた方が良さそうな予感。やったことないけど。でも音声認識とかまだ実務では中々つかえないけど将来的には食える技術な気がする。直観
791: (ﾌﾞｰｲﾓ MM0e-h18z) 2018/07/26(木)20:13 ID:WBxO6yREM(1) AAS
>>789
例えば問題によっては自分でペナルティ項考えたりしないといけないと思うけど、そういう時にどう計算すればちゃんと解が求まるかとか考えるには線形代数の知識や数値計算のテクニックとかは要るよね
792: (ﾜｯﾁｮｲ 2361-2QVD) 2018/07/27(金)04:22 ID:rO/IGBHH0(1) AAS
ゼロからともう一冊読んだけどディープラーニングは数学はいらないよ。
ディープラーニングは感性で考えられてるからね。
793: (ﾜｯﾁｮｲ 7f8a-tjON) 2018/07/27(金)04:29 ID:YJvFbB4H0(1) AAS
アホ参上
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