[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002ﾚｽ)
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913: (ﾜｯﾁｮｲ ae66-mEZ1 [183.77.217.25]) 2019/04/27(土)16:34 ID:aEPP/Gir0(2/2) AAS
日本じゃ無理でしょうね
コンピュータ菜園と謳ってるところはかなり少数だし
914(1): (ﾜｯﾁｮｲ 615f-rxWR [106.73.147.0]) 2019/04/27(土)16:58 ID:VMurKVDA0(1) AAS
>>912
情報系でやってることって数学だよ？
余裕でしょ
915: (ｱｳｱｳｸｰ MM35-rVMO [36.11.225.25]) 2019/04/28(日)00:45 ID:MPzQkxKHM(1) AAS
>>908
基本的に同意
企業が応募者のプログラム作品をいちいち評価するのは面倒だから、
斡旋屋がプログラム作品を代わりに評価するシステムがあるにはあるというだけで、
そのシステムの世間的な認知度が低いからあんまり機能していないし
916: (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MM49-psZZ [122.100.27.56]) 2019/04/28(日)08:15 ID:r7RHS0scM(1) AAS
>>904
それをネタに動画作ったらバズりそうだからやってw
917(2): (ﾜｯﾁｮｲ 4682-nTzR [113.20.238.175]) 2019/04/28(日)08:22 ID:hgtvEEKh0(1/2) AAS
なんで、誤差逆伝播は逆向きに修正するの？
入力から出力へ修正ではダメなの？
あと、人間の脳も同じように誤差逆伝播しているのでしょうか？
918(1): (ﾜｯﾁｮｲ da90-BP9Y [61.211.189.40]) 2019/04/28(日)08:33 ID:6TbkWGdh0(1) AAS
>>908
>40過ぎだと卒業は2000年代なので例え東大卒でも最新の技術は体系的には学習はしていない。
情報工学みたいな進歩はやい分野はこれがあるからな
だが数理工学と関係が深い分野は専門性高いから、学校で体系的に数理工学やってた人なら
年齢問わず職場にいて欲しいと俺は思うな
919: (ｱｳｱｳｳｰ Sa39-eBdG [106.154.126.112]) 2019/04/28(日)08:36 ID:LFrOtvHOa(1/2) AAS
>>917
入力から出力への修正やりたければどうぞ、としか。
フィードバックじゃなくなるけどな。
920: (ﾜｯﾁｮｲ 9501-ZQWL [60.65.176.121]) 2019/04/28(日)10:46 ID:mLlMOWjS0(1) AAS
>>917
入力が高次元で出力が低次元なモデルだと誤差逆伝播の方が効率がいいから
入力から計算するフォワードモード微分もある
それと脳でも誤差逆伝播してると主張する論文はある
921: (ﾜｯﾁｮｲ ae66-mEZ1 [183.77.216.198]) 2019/04/28(日)11:37 ID:ocPujIIT0(1) AAS
ベイズ的アプローチで
演繹的に導出されたアルゴリズムってあるの？
ねえ須山
922: (ﾜｯﾁｮｲ 05b5-YM8t [118.240.173.214]) 2019/04/28(日)12:49 ID:UPO2P3H/0(1) AAS
どちらにしろこの分野は勉強続けていかないとにっちもさっちもいかなくなる
量子コンピュータが実用化されたりしたらまた地殻変動起こるしな
923: (ﾜｯﾁｮｲ 89da-HJzg [114.185.11.178]) 2019/04/28(日)13:05 ID:6yPs/rxF0(1) AAS
それはない
924: (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp75-Sr1b [126.233.170.218]) 2019/04/28(日)13:18 ID:XfpOUoJMp(1) AAS
>>918 コストと体力を無視したらその通りなんだけど、やはり若い方がコストパフォーマンスが良いから経験不足でも若い基本能力の高い人間を雇うのが企業の本音。
そういう人間が採れない中小企業が落ち穂拾いをするが、能力を発揮できるような仕事がないケースが多い。
925(2): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp75-en87 [126.233.13.41]) 2019/04/28(日)13:28 ID:UKOVlWkZp(1/2) AAS
Jetson nanoが出ましたがエッジで機械学習はありですか？
926: (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp75-en87 [126.233.13.41]) 2019/04/28(日)13:30 ID:UKOVlWkZp(2/2) AAS
>>839
普通に使ってるけどどこで詰まってるの？
927(3): (ﾜｯﾁｮｲ 76b4-BbJl [153.185.78.92]) 2019/04/28(日)17:46 ID:B3+yC+SN0(1) AAS
>>834
うわwマジじゃん
昔、ドワンゴが宮崎駿と会議してたけどダメダメだったし
やっぱりか
928(2): (ﾜｯﾁｮｲ 4682-nTzR [113.20.238.175]) 2019/04/28(日)19:19 ID:hgtvEEKh0(2/2) AAS
>>927
なんで閉鎖したん？
ほんまオワコンだな！
929: (ﾜｯﾁｮｲ 0db3-Z4eT [126.227.147.155]) 2019/04/28(日)19:21 ID:c5eGKKj60(1) AAS
>>925 有りじゃないの？ 使い方によりけりだろうけど。
Googleが作ったチップ（Edge TPU）もエッジで機械学習するために作ったんだし。
エッジコンピューティングの流れ変える--グーグル、エッジ向け機械学習チップ発表
2018年07月30日
外部ﾘﾝｸ:japan.zdnet.com
エッジコンピューティングが求められる背景として、収集データを全てクラウドに送るとコストが高く付く可能性があり、またプライバシーや法規制上の理由からクラウドにデータを送れないケースがあることなどを挙げた。
一方で、エッジデバイスやゲートウェイでデータを処理するには、コストや消費電力などが制約になりかねない。
そこで同社が開発したのが「Edge TPU」だ。
2016年には機械学習に特化した専用チップ「Tensor Processing Unit（TPU）」を発表しており、2018年5月には第3世代チップを披露している。
Edge TPUは、これをエッジデバイス向けに小型化したものだ。
機械学習フレームワーク「TensorFlow」を組込機器やモバイル向けに軽量化した「TensorFlow Lite」を使って機械学習の推論モデルを動かすことができる、とRhee氏は話す。
1セント硬貨の上に4つ収まるほどの大きさで、低い消費電力で動作するという。
チップの処理性能については、毎秒30フレームの高解像度動画に対して機械学習モデルを実行できるとしている。
930(1): (ｵｯﾍﾟｹ Sr75-boIx [126.208.179.51]) 2019/04/28(日)21:21 ID:k2cGRm53r(1) AAS
>>914
いや数学がどうこうっていうよりは、雑用で忙しい大学教員教員が最先端の機械学習を勉強する暇があるのか、できたとして授業で教えたことが学生が研究室に入る頃には陳腐化していないかって感じの意味ね
まあごく一部の大学はできるのかもしれないが
931: (ｱｳｱｳｳｰ Sa39-eBdG [106.154.126.112]) 2019/04/28(日)21:42 ID:LFrOtvHOa(2/2) AAS
>>930
卒業時に即戦力になってるか？という意味ならNoだし、税金使うならもっと公共性の有るものを、ってのが本来の大学の目的。
932: (ﾜｯﾁｮｲ 2eab-8teH [39.111.85.105]) 2019/04/28(日)22:24 ID:sT9vBz2X0(1/2) AAS
最先端のは研究室でやるんでは。
学部ではベイズとかニューラルネットワークとかで十分単位になるんでないかな
933: (ｱｳｱｳｳｰ Sa39-xvs0 [106.180.24.192]) 2019/04/28(日)22:26 ID:jASA1Rmra(1) AAS
最新の機械学習なんて教えてもそんなものは数年で誰でもポチポチするだけで使えるツールに組み込まれるからな
その根底にある数学的基礎を叩き込んでおけば一生使えるレベルの知識になるけど最新技術の枝葉だけ教えても無意味
934: (ﾜｯﾁｮｲ 2eab-8teH [39.111.85.105]) 2019/04/28(日)22:29 ID:sT9vBz2X0(2/2) AAS
ということで機械学習で必要な数学を学んでる既卒者にも期待してやって欲しいな
935(1): (ﾜｯﾁｮｲ 0d01-Sr1b [126.227.147.155]) 2019/04/29(月)01:50 ID:mPNo/zAj0(1/2) AAS
>>925 抜粋引用
「クラウド」からIoTやスマートフォンなどの「エッジ」へと急速に広がる機械学習処理
外部ﾘﾝｸ:cn.teldevice.co.jp
機械学習の処理はクラウドのような膨大なコンピューティングパワーを用いて実行されるものと思われていたが、
昨今はネットワークなどの末端ポイントとなる端末「エッジ」において機械学習処理を実行するフレームワークが相次いで登場してきている。
今後はエッジにおいても「機械学習処理をどう扱うか」の検討が重要な要素になっていくようだ。
略
ところが最近では、この機械学習処理の基盤が、クラウドからネットワークなどの末端ポイント「エッジ」へと広がってきています。
エッジへの広がりを見せる機械学習処理
そしてGoogleやマイクロソフトは、機械学習の基盤をクラウドだけでなくエッジへも広げようとしています。
略
クラウドと比べればほんのわずかなコンピューティングパワーしか持たないエッジで、果たして動作するのでしょうか？
ディープラーニングでは、学習時には膨大な試行錯誤が行われるため大きなコンピューティングパワーが必要ですが、
学習済みのコンピューターが推論を行うには、それほど大きなコンピューティングパワーを要求されるわけではありません。
マイクロソフトは2018年5月に行ったイベント「Build 2018」で、エッジにAIの能力を持たせる「Azure IoT Edge」を発表しました。
Googleも2018年5月に開催したイベント「Google I/O 2018」で、
iOSやAndroidに対応したモバイルアプリに顔認識など機械学習の機能を組み込むライブラリ「ML Kit」を発表しました。
ML Kitには、Googleの機械学習ライブラリ「TensorFlow」をモバイルデバイスに最適化した「TensorFlow Lite」が内蔵されています。
略
となれば、これらを含むシステムを設計・構築していくあらゆるエンジニアにとって、どのように機械学習機能を活用するのか、
その機械学習機能はクラウドを呼び出すのか、エッジで実行するのか、
そして得られた推論結果はどのように活かしていくのかを考えることが、今後は不可欠な要素となっていくのではないでしょうか。
936: (ﾜｯﾁｮｲ 0d01-Sr1b [126.227.147.155]) 2019/04/29(月)01:58 ID:mPNo/zAj0(2/2) AAS
>>935 Apple も iOS用に CoreML を提供している。
Watsonで作ったCore MLモデルをiOSアプリへデプロイする
外部ﾘﾝｸ:medium.com
937(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9abd-MRXB [157.192.85.150]) 2019/04/29(月)08:25 ID:x+XnEQ0u0(1) AAS
機械学習に数学はいらない
938: (ﾜｯﾁｮｲ ae66-mEZ1 [183.77.216.198]) 2019/04/29(月)08:39 ID:ZjIuYmpR0(1) AAS
azureがtensorflowに対応させるなんて意外
ていうかcntkって
939(1): (ｱｳｱｳｸｰ MM35-rVMO [36.11.224.73]) 2019/04/29(月)09:25 ID:UkGFkOJ0M(1) AAS
>>937
機械学習関連の仕事と言ってもピンキリだから
ピンの方で仕事してる分には数学なんていらないんじゃないの
940: (ﾜｯﾁｮｲ da90-BP9Y [61.211.189.40]) 2019/04/29(月)14:05 ID:pkSVnfIO0(1) AAS
>>927-928
ドワンゴが倒産寸前になってる
減資1/100で資本金一億しかない
941: (ﾜｲｰﾜ2 FF42-drJF [103.5.142.233]) 2019/04/29(月)14:07 ID:Cu/Wy/ueF(1) AAS
>>927
川上さん泣いてたな
>>928
経営難
942: (ｽﾌｯ Sdfa-nTzR [49.106.217.165]) 2019/04/29(月)15:06 ID:KRjuzPZXd(1) AAS
まあ、ニコニコはオワコンだしな。
今はYouTubeしか見ない。
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