[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)
上下前次1-新
抽出解除 ﾚｽ栞
このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索 歴削→次ｽﾚ 栞削→次ｽﾚ 過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ
28: (ﾜｯﾁｮｲ 7592-We7c [180.92.24.140]) 2019/03/02(土)13:58:09.24 ID:uONhGgXx0(3/3) AAS
宇宙と無間地獄はどっちの方が広いですか？
132: (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp3f-YD0j [126.35.153.125]) 2019/03/08(金)12:57:55.24 ID:ycrcjzM2p(1) AAS
予言者と勘違いしてる人たまにいるよね
137: (ﾜｯﾁｮｲ cf92-FvDc [180.92.26.243]) 2019/03/08(金)17:04:16.24 ID:jAWBoCTx0(1) AAS
魔界はどこに存在するのでしょうか？
144: (ﾜｯﾁｮｲ cf92-FvDc [180.92.26.236]) 2019/03/09(土)02:16:56.24 ID:ivaaRscD0(1) AAS
霊魂は本当に存在するのですか？
460: (ﾜｯﾁｮｲ 8fda-mCTu [114.182.231.23]) 2019/03/27(水)23:30:33.24 ID:0tpBV2P20(2/2) AAS
ちょっとしたマイナーチェンジネタと優良ネタを切り分けることが出来ますか？>>435
472: (ｱｳｱｳｶｰ Sa6b-mJEA [182.251.188.236]) 2019/03/28(木)13:32:03.24 ID:44q8zvzZa(1) AAS
統計学の推論の部分を発展させたのが今の機械学習だから基礎となる知識は大体同じ
550: (ﾜｯﾁｮｲ d702-gups [124.209.178.23]) 2019/04/02(火)21:24:34.24 ID:X9JCSBq+0(1) AAS
>>545
いやこれは全然丸暗記じゃない、むしろDNNの学習に近いのでは？
外部ﾘﾝｸ:ja.m.wikipedia.org暗記数学
614: (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp49-78ua [126.236.227.16]) 2019/04/08(月)09:00:23.24 ID:a8x/mGssp(1) AAS
>>611
終わってはないけど複雑なことやろうとすると途端に難しくなる
624: (ﾜｯﾁｮｲ 9d01-JruA [126.21.156.227]) 2019/04/09(火)17:32:04.24 ID:HbJ8wPKJ0(2/2) AAS
クックパッドはデータを持ってるから AI (ワトソン) を使う環境は整ってる。
626: (ｱｳｱｳｸｰ MMc9-gZRC [36.11.225.30]) 2019/04/09(火)18:59:38.24 ID:1KTVyE26M(1) AAS
scikit-learnをプロダクトで使ってもいいの？
645: (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Sp49-JruA [126.245.75.150]) 2019/04/10(水)20:48:11.24 ID:wpQ7q5oXp(1) AAS
>>644 自由にやめれば良い。 誰にやらされてんだよ。
649: (ﾜｯﾁｮｲ 25b0-xrTc [114.164.61.37]) 2019/04/10(水)21:42:06.24 ID:20MEu+vm0(2/2) AAS
>>646
やれって言われたの？
656(1): (ﾜｯﾁｮｲ adb5-JnTO [118.240.173.214]) 2019/04/10(水)23:10:31.24 ID:Gpwaqo520(2/2) AAS
田舎のおじさん企業にも始められる機械学習ツールて位置づけじゃない
そら国内sotaな現場ばかりじゃないからな
MLは高い数学の素養が求められる分またハードル高いし
662: (ﾜｯﾁｮｲ c701-SLJ1 [126.109.69.164]) 2019/04/11(木)18:34:12.24 ID:XplD4nHz0(1) AAS
データが綺麗ならそりゃツールにぶちこむだけで済むだろうが
そんな簡単な話は世間には転がってない。
829: (ﾜｯﾁｮｲ 5fb5-jqZb [118.240.173.214]) 2019/04/23(火)21:15:50.24 ID:tMu4/X7d0(1) AAS
いまだ毎週のように新しい手法やらアルゴリズムが開発されてるのに検定にどれぐらいの意味があるのだろう
929: (ﾜｯﾁｮｲ 0db3-Z4eT [126.227.147.155]) 2019/04/28(日)19:21:55.24 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。
上下前次1-新書関写板覧索設栞歴
ｽﾚ情報 赤ﾚｽ抽出 画像ﾚｽ抽出 歴の未読ｽﾚ
ぬこの手 ぬこTOP 0.235s*