[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング20 (1002ﾚｽ)
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69: (ﾜｯﾁｮｲ 5f23-VDz4) 2018/08/15(水)12:59:17.34 ID:Y4UT7naw0(1/3) AAS
小野田少尉のやつもひどかった
102(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9f23-hE18) 2018/08/17(金)15:08:19.34 ID:pB0wfHJI0(1/2) AAS
三菱UFJ国際がAIで運用するAI投信右肩下がりなんだけど、これ誰が責任取るの？
ＡＩ日本株式オープン（絶対収益追求型）（愛称：日本ＡＩ（あい））
外部ﾘﾝｸ[do]:www.morningstar.co.jp
269: (ﾜｯﾁｮｲ c78a-fTNn) 2018/09/06(木)08:25:46.34 ID:GEddJh7F0(1) AAS
ケーセラ、ケーセラ、なるようになるさ、ケーセラ、セラ♭
472: (ﾜｯﾁｮｲ bf67-pekm) 2018/09/16(日)11:27:04.34 ID:pVLTHjJp0(2/2) AAS
夏休み終わったのに怒涛の教えて君爆誕
579: (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-uN3A) 2018/09/26(水)00:52:49.34 ID:OKJKpWkba(1) AAS
そろそろ PyTorch が無視できなくなってきたな つ
外部ﾘﾝｸ[html]:www.kdnuggets.com
671(2): (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) 2018/10/03(水)21:59:40.34 ID:+7Euz2g60(5/5) AAS
そもそも、ある程度iter重ねるか、少数サンプルで訓練した結果をプロットしつつ
新しいモデルを模索してくのが、今のMLにおける超大多数の手法であって
最初から論理的組み立て部分で有効性を実証してから研究始めるなんて手法は
明らかにメジャーではない
取り敢えず予測モデルで雑なコーディングして、訓練結果をプロットしてみてから
数理モデルの有効性に論理的説明をつけるって手法がメインなのは
有用な結果を残してる論文の内容からも分かる話
ほとんどだーれも論理的説明を完璧に付けてから研究開始なんざしてない
+58IDnbydの論理展開を適用すると、全員滑稽になっちまわないか？
そういう意味で、既に有効性の確認されている脳っていうクソ速いモデルを模倣するっていうのは
その時点である程度の論理的根拠を示しているとすら言える
689: (ﾜｯﾁｮｲ f18a-Qng4) 2018/10/05(金)14:37:40.34 ID:gTNPCIlY0(1) AAS
えいえいおー！
745: (ﾜｯﾁｮｲ df5d-nqL9) 2018/10/11(木)20:26:53.34 ID:CtLR6CRw0(1) AAS
メモリ8GBでやってたら訓練データメモリに載せるだけでPCカックカクでわろた
一応モデルとバッチはGPUのメモリが足りてるからいいけど訓練データ増えたらきついな
796: (ﾜｯﾁｮｲ 4a74-dPwi) 2018/10/18(木)19:39:03.34 ID:0jTuf2pp0(1) AAS
1000クラス分類のImageNet使えば云いだろ…
それこそkerasやpytorchならなんの苦労もなく呼び出せるわ
847: (ﾜｯﾁｮｲ 6ad2-CW5R) 2018/10/21(日)03:09:43.34 ID:yA/rLZti0(1) AAS
まあ発展途上よな
実用も含めて
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