[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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158(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9bab-hsVO) 2019/01/22(火)06:31:25.27 ID:4ZbFlJiR0(1) AAS
AIは工学だよな。理学部でやる科学ではないな
169: (ﾜｯﾁｮｲ 59da-F2Ks) 2019/01/22(火)10:38:13.27 ID:VkVpMQgx0(1) AAS
すれが伸びてると思ったらあぼーんか
387: 数おたさらり (ﾜｯﾁｮｲ ffda-bL3o) 2019/02/01(金)00:31:59.27 ID:4ECfKB/20(1) AAS
β
404: (ﾜｯﾁｮｲ 7f87-enYf) 2019/02/02(土)20:15:32.27 ID:UgRB7QfQ0(1) AAS
>>391
4枚めの顔のオカルト臭がはんぱないｗ
736: (ｱｳｱｳｲｰ Sa7b-kkMJ) 2019/02/19(火)22:55:12.27 ID:Y7EIMl82a(1/3) AAS
本人の向学心と心構え次第ですが、付けますよ。
手法を作る、あるいは、それを駆使するという方面ではなく
つねに分析を念頭にいれて業務を覚えていけば、
機械学習、データマイニングの技術者が何をすればいいかの指針
あるいはヒントをだすことができます。
現在（昔からですが）の一番の問題は、日本において産と学が遊離していたために
こういった研究者が何をやったらいいかの指針やヒントが、なかなかでなかった
ところにあると思っています。
だから、もし実業でヒントを出す側になるのは大変有用ですし、それは業務を
こういった技術川知識＋業務知識の両面を知らないとできないことですから。
金融機関などの分野によっては、もう20数年前から実用化されているものが
あるわけで、それはそういった人（内部にはいなかったが）からできたことです。
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