[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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59: (ﾜｯﾁｮｲ a5b3-48YA [118.5.12.246]) 2019/03/03(日)20:14:08.22 ID:oVEKznCH0(1) AAS
>>56
いちいち微妙にIP変えて同じようなこと書いてるんじゃねーよ
86(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa13-ehiW [111.239.217.153]) 2019/03/05(火)18:33:12.22 ID:1RKhB+zka(1) AAS
モザイク解析なら知ってるが
147(1): (ｽｯｯﾌﾟ Sd42-E/Me [49.98.150.130]) 2019/03/09(土)06:51:24.22 ID:vST01Dkld(1) AAS
微積・線形代数・アルゴリズムの他に学んだ方がいい分野ってある？
機械学習に限らずwebアプリを作るときに必要な学問でも可
506: (ｱｳｱｳｳｰ Sa9b-zevi [106.129.97.171]) 2019/03/30(土)16:32:21.22 ID:Cykge1/Da(1) AAS
GANはlossの取り方であって画像生成の技術ではないぞ
742: (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-ofH2 [183.77.216.198]) 2019/04/16(火)20:57:35.22 ID:eLm86Who0(2/2) AAS
佐藤 聡（さとう あきら）だって(笑)
無能そう
なにも作ったことなさそう
論文もなさそう
795: (ﾜｯﾁｮｲ 7f3e-tFh+ [149.54.201.210]) 2019/04/22(月)00:32:51.22 ID:Xu5D3g840(1) AAS
>>793
全く知らないなら書き込まなくてもいいですよカスが
843: (ｵｯﾍﾟｹ Sr33-6cab [126.133.237.115]) 2019/04/24(水)12:49:46.22 ID:80VCMEL0r(1) AAS
>>839
中間表現取ってこれれば後は一緒じゃないの
908(2): (ﾜｯﾁｮｲ da3c-VPDz [219.98.80.75]) 2019/04/27(土)15:44:38.22 ID:a8qLhiQC0(1) AAS
>>897
応募者の実力を判定することは意外に困難。
時間をかけて面接をするという手もあるが、面接で多数の応募者を評価することは非常にコストがかかる。
デモサイトを立ち上げてというが、最近はGitHubでソースコードを公開するのが普通になっており、
RedditのAI板で投稿されるこの種の売り込みの多くは、GitHubで公開されてるプログラムを多少、いじっただけというパターンがほとんど。
少なくともAIに関しては、大学で体系的に学習した若手（あるいは30歳以下の中途）を採用するのが一番、手っ取り早い。
また、最近の新卒者は、有名大学の新卒者の方がかえってベンチャー志向が強く、資金力があるAIベンチャーとかだと意外に採用には苦労しない。
次に、40過ぎの再雇用は学歴があっても難しい。まず、第一に、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。
また、最近の企業が重視する傾向の一つにチームワークがあり、若手のグループ内に一人だけ40代を入れるとチームワークが維持できなくなる。
実際のところ、大手（特に外国企業）で日本の大企業が放出した40過ぎの中堅を再雇用するという例は多数ある。
しかし、この種の再雇用のほとんどは、期限付きの契約社員として雇用されており、企業側が必要としている生産技術的なノウハウを吸収すると再雇用はしない。
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