[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
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622: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 6247-Pr7K [131.129.114.156 [上級国民]]) 2019/06/03(月)20:36 ID:4mhHvrQR0(1) AAS
>>608
アメリカ人に中国語は無理でしょうね…
まず漢字を1万ほど覚えなくちゃならないですから
623: (ﾜｯﾁｮｲ 2eda-yed5 [121.118.78.63]) 2019/06/03(月)20:53 ID:VGERDnng0(2/2) AAS
帰化シナ畜の発言は重い
624: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMd2-JvkD [153.147.56.91]) 2019/06/03(月)20:57 ID:uC3eXgjBM(1) AAS
なんで日本人が作るAIってレベル低いの？
625: (ﾌﾞｰｲﾓ MM76-FHjk [163.49.211.215]) 2019/06/03(月)21:06 ID:9zscLiuLM(1) AAS
AIは日本人の仕事を奪うからな。
626: (ﾌﾞｰｲﾓ MM76-OvQy [163.49.204.98]) 2019/06/03(月)21:12 ID:tuBqQaKmM(1) AAS
ジェネラリストに作らせるからじゃない?
627: (ﾜｯﾁｮｲ b901-nKyM [126.109.69.164]) 2019/06/03(月)22:12 ID:3/CobnB+0(3/3) AAS
アメリカだろうと中国だろうとまともに応用されてる機械学習技術なんてそう多くはない。
単純に当たりづらいものに規模で負けてりゃそりゃそうなるわ。
628: (ﾜｯﾁｮｲ 323e-JvkD [149.54.201.210]) 2019/06/03(月)22:21 ID:XztrACRT0(3/3) AAS
最新の論文を読んでないと仕事にならないとか思い込んでるからなんだよな
人のアイデアをパクってても新しいものは生まれない
629: (ｱｳｱｳｳｰ Sac5-uw4t [106.180.22.57]) 2019/06/04(火)00:45 ID:8xHD1vRka(1) AAS
大半のエンジニアはパクる能力から発展して新しく生み出す能力を身につけるんだけどな
無から生み出せるのなんて一握りの天才だけなのでそんなのを前提に物事考えてはならない
630: (ﾄﾝﾓｰ MM8d-OIQ8 [210.142.95.18]) 2019/06/04(火)02:01 ID:KLSsoQXNM(1) AAS
無から生み出せるなんて
神のみだよ
人は脳の物理的限界を
超えられないんだ
サルと同じようなものさ
631(1): (ﾜｯﾁｮｲ 305a-rJ7W [61.114.210.151]) 2019/06/07(金)22:31 ID:NFFQc2wE0(1) AAS
>>616
>今のところPythonのライブラリに
>データ突っ込むだけで仕事になってしまうからなあ。
将来的には、似たようなことが主流になるだろう。
通常言われる専門の技術者が作ったものは信用されなくなると思う。
信用度の高いものが、パッケージのような形で供給され
それを使うのが一般化してくると思う。
今までの数理技術系と同じ流れになると思うよ。
632(1): (ﾜｯﾁｮｲ f402-J9ZI [101.142.8.160]) 2019/06/07(金)22:51 ID:SEIOZ3Zi0(1) AAS
機械学習の難所は、その突っ込むデータの選定としかるべき前処理かと
633: (JP 0H63-it8n [210.232.14.183]) 2019/06/08(土)00:17 ID:K02PGDcbH(1) AAS
その前処理もAIがやるようになるだろうなあ
スペシャリストの中のスペシャリスト以外は働けない世の中になりそう
634: (ﾜｯﾁｮｲ 305a-rJ7W [61.114.210.151]) 2019/06/08(土)00:39 ID:VVVFFkBt0(1/2) AAS
>>632
それはその通りなんだが
AI関係の人はほとんどが、旧来からの分析者に比べると
その辺りを嫌う傾向、および軽視するがあるように見受ける。
635: (ﾜｯﾁｮｲ a29c-N69s [61.125.210.189]) 2019/06/08(土)05:49 ID:2hi7btAr0(1/3) AAS
データは社内のデータベースにある
そこから引っ張るとしてとりあえずSQL文は書けないといけないが
AI系の人でまともにデータベースやSQL知ってる人を知らん
画像処理や自然言語処理も知らん
コモディティ化した今のディープラーニングなら
理論知らなくても解析できるし
その辺理解してるデータエンジニアだけが生き残りそう
636(1): (ﾜｯﾁｮｲ 0401-353B [126.109.69.164]) 2019/06/08(土)08:18 ID:JxaHk6L10(1/4) AAS
>>631
知ったかしてるところ悪いが「数理技術」はそこまで安定したことは一度もない。
637: (ﾜｯﾁｮｲ a6d2-Ci7w [39.111.201.160]) 2019/06/08(土)08:23 ID:5drHbnb00(1) AAS
機械学習やってる研究者って天才の実装パックてるだけやん。。。
まあ数学者じゃないから仕方ないけどもう少し数学的なとこを考えてほしい
638: (ﾜｯﾁｮｲ 0401-353B [126.109.69.164]) 2019/06/08(土)08:28 ID:JxaHk6L10(2/4) AAS
CNTK とか数学的アプローチはある。ただ恐ろしく実用的ではない。
639(3): (ﾜｯﾁｮｲ 305a-rJ7W [61.114.210.151]) 2019/06/08(土)09:45 ID:VVVFFkBt0(2/2) AAS
>>636
おそらく言っている意味と、あなたが捉えている意味が異なるんだとおもう。
たとえば、医薬など、学会や国際的な組織に亭主るする際に、この手法は
私があらたにプログラムしましたでは、信用してもらえない。
その論文などのために、みんながデバックしろという話になってしまう。
640: (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-x8t4 [103.5.140.151]) 2019/06/08(土)10:29 ID:o8w0Fi6UF(1/3) AAS
そやな、閉じた世界なら何でもいいけが信頼性考えるとご免こうむる。
金融の資金運用でも自己資金ならどうでもいいが、預託資金の運用だと
説明責任もあるから、分析などのコアには信頼度の高いもの使う。
641(2): (JP 0Hda-blZD [153.143.150.231]) 2019/06/08(土)10:42 ID:3e6+W68wH(1) AAS
AIやってて画像処理も自然言語処理も知らないって何やってた人なのだろうか
642: (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-x8t4 [103.5.140.151]) 2019/06/08(土)10:43 ID:o8w0Fi6UF(2/3) AAS
考えたら機械学習でPython利用が多いというのも、流用できるからが多いわけだから、このの世界も次第にそうなって行くだろ。業務と手法のインターフェースに成れる人、あるいは、商用パッケージ作る人以外は職が難しくなるかもまだ先だろうけど。
643: (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-LM63 [103.5.140.151]) 2019/06/08(土)11:01 ID:o8w0Fi6UF(3/3) AAS
>>641
AIで画像処理中心は今に始まった話だからね
644: (ﾜｯﾁｮｲ 54da-K3Ee [114.185.15.145]) 2019/06/08(土)11:03 ID:pkTweyaS0(1) AAS
>>639
馬鹿乙
645: (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-dZrz [103.5.142.233]) 2019/06/08(土)11:10 ID:ryWt2GlsF(1) AAS
日本が遅れてる理由を垣間観た気がする
646: (ｱｳｱｳｳｰ Sa08-l5hT [106.133.175.139]) 2019/06/08(土)12:03 ID:uBDMoQSsa(1) AAS
ベイジアン最適化は学習を自動化させる目的で使われてるよ
647(1): (ﾜｯﾁｮｲ cee3-9qwA [153.129.122.240]) 2019/06/08(土)12:22 ID:88WJsb000(1) AAS
>>641
AI作れた？
648: (ｱｳｱｳｲｰ Sa61-x8t4 [36.12.20.163]) 2019/06/08(土)12:26 ID:ZCxD/IFaa(1) AAS
>>647
ＡＩって何を言ってる？
649: (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.19]) 2019/06/08(土)12:39 ID:TXqpB7K3M(1) AAS
東大は松尾豊も
叔父さまのコネで
東大の教授になったのね
なんであの馬鹿たれが
異常に若くて教授になれたのか
不思議だったんだ
650: (ﾜｯﾁｮｲ 0eda-K3Ee [60.35.89.197]) 2019/06/08(土)12:40 ID:CckI98TW0(1/4) AAS
馬鹿ばっかり
651(1): (ﾜｯﾁｮｲ 0401-353B [126.109.69.164]) 2019/06/08(土)12:57 ID:JxaHk6L10(3/4) AAS
>>639
実際問題信頼できる統計計算なんて回帰分析ぐらいのもので、
random forest系統、deep learning 系統など少しでも複雑な手法の場合、
安定した実装なんてものは未だかつてない。
ただ有名どころを使ってまっせってアピールが蔓延っただけで
その種の業界の信頼度が揺らぎまくったというのがここ数年の流れだろう。
何かを発見する際の手法としては使われてても
何かを保証するツールとしてはまだ全然だし、もしかしたら原理的に無理、もしくは不可能の可能性は結構ある。
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