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【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング24 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/
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676: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa23-qi/b [106.180.15.44]) [sage] 2019/06/09(日) 13:55:38.89 ID:xN+bC573a 機械学習に限らず特にIT業界においては「作ったものを売って終わり」というタイプのビジネスは確実に減少を続ける とは言え、継続的に開発を続ける形式の契約を他社と結ぶのは面倒なので大企業でも内製が増えている これまで大企業で内製があまり行われなかったのは「IT=社内システム開発」で一旦完成すれば開発要員はほぼ不要になるので正規雇用などできなかったから 今はむしろ「IT=本業」なので常に案件が存在するので直接雇用してあれもこれもやらせた方が効率的となる だから従来式のSIerが今のような規模では存続不可能と散々言われている http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/676
677: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 39c3-GC2g [180.20.6.216]) [sage] 2019/06/09(日) 14:31:52.84 ID:iQc3/8+U0 >>651 >>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 これすんごいそう思う。 なので、この分野で日本はまだきのこれるんじゃないかと妄想してる http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/677
678: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa23-qi/b [106.180.15.44]) [sage] 2019/06/09(日) 14:42:15.14 ID:xN+bC573a 回帰分析といってもモデルの選択肢を一般化線形モデルにまで広げてみれば山ほどの可能性があり、 その中でどういった実装を行うかは解析の経験値やドメイン知識に有無に大きく依存するわけで 「安定した実装」が何を指すかは不明確だけど、「この手順通りにやればOK」みたいなものを求めているならそんなものはない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/678
679: デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.90]) [] 2019/06/09(日) 15:28:50.25 ID:fjoZT5gcM ここで一般化線形モデルまで行くのか？ ちょっと極端すぎね？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/679
680: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ abda-K3Ee [114.180.38.195]) [sage] 2019/06/09(日) 16:06:14.14 ID:z1WXn/lH0 >>676 まとめ SI市場が無くなった http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/680
681: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa23-XVvY [106.180.26.88]) [sage] 2019/06/09(日) 16:06:22.37 ID:vzathb3ta 多くの人は単回帰や重回帰のことを指して回帰分析と呼ぶがこれらは一般化線形モデルの中で様々な条件を仮定したものにすぎない もちろんそれらの仮定が分析対象にとって妥当なものなら何の問題もないが、最低限の数学や統計学が分からないと妥当性など判断できないはずなのに そんな知識のない人が何となく単回帰・重回帰で直線・曲線を引いてみて何となくフィットしてるのを見せてドヤ顔している例が多い http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/681
682: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0401-353B [126.109.69.164]) [sage] 2019/06/09(日) 17:11:03.41 ID:/FZVYwra0 >回帰分析といってもモデルの選択肢を一般化線形モデルにまで広げてみれば山ほどの可能性があり、 >その中でどういった実装を行うかは解析の経験値やドメイン知識に有無に大きく依存するわけで >「安定した実装」が何を指すかは不明確だけど、「この手順通りにやればOK」みたいなものを求めているならそんなものはない こういうめんどくさい人が登場してあれこれ言うことも含めて安定しないので普通の回帰にしとけと。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/682
683: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa30-l5hT [106.129.120.117]) [sage] 2019/06/09(日) 17:52:27.15 ID:yPvpM3IBa 統計モデルなら実データとどのくらい分布や分散が一致してるのか調べられる http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/683
684: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa2a-to8s [111.239.59.94]) [sage] 2019/06/09(日) 19:19:45.77 ID:vT6Mp8oIa 現実問題として回帰モデル以上のモデルを準備しても 過学習するだけだからな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/684
685: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa23-XVvY [106.180.21.102]) [sage] 2019/06/09(日) 19:28:50.93 ID:kmadDgcNa >>682 普通の回帰って何のことか分からないけど内部的に最小二乗近似してるなら誤差分布が正規分布でないのに使ったら明確に間違いだぞ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/685
686: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0401-353B [126.109.69.164]) [sage] 2019/06/09(日) 19:59:05.39 ID:/FZVYwra0 そこまでノイズが複雑な場合、何やってもダメだろ。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/686
687: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f3c-0k6l [118.240.95.156]) [sage] 2019/06/10(月) 01:05:22.06 ID:fcJW0GWO0 >>685 誤差分布が正規分布ではない分布に従うモデルのことを一般化線形モデルと言います ちなみに正規分布に従うものを一般線形モデルと言います 自由の女神ほどのナイス日本語訳まで行かなくてもいいが、もうちょい訳語考えろと言いたい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/687
688: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f3c-0k6l [118.240.95.156]) [sage] 2019/06/10(月) 01:35:01.39 ID:fcJW0GWO0 >>681 なんとなく単回帰・重回帰でドヤ顔する人と 一般化線形分析で謎のハイパーパラメータ持ち出してドヤ顔する人の区別がつきません http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/688
689: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a29c-N69s [61.125.210.189]) [sage] 2019/06/10(月) 01:57:16.14 ID:RiY8Pa+r0 回帰なんて今や面倒なこと考えずにニューラルネットにぶち込むだけだと思うんだが http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/689
690: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ bcbd-uQfi [157.192.117.240]) [sage] 2019/06/10(月) 02:18:48.96 ID:eq86jRmO0 間違いだらけのことをどや顔で臆面なく言っちゃうのがこのスレのレベル http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/690
691: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5666-Yhjd [183.77.216.198]) [sage] 2019/06/10(月) 05:40:36.59 ID:+XEUhSwt0 須山に修正してもらおう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/691
692: デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.90]) [] 2019/06/10(月) 06:12:15.29 ID:3mQ7PTgOM >>685 それ間違い >>686 意味不明 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/692
693: デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.90]) [] 2019/06/10(月) 06:13:50.37 ID:3mQ7PTgOM >>687 それも間違い http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/693
694: デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.90]) [] 2019/06/10(月) 06:14:37.92 ID:3mQ7PTgOM >>688 こんなところで 聞いても無駄 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/694
695: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f3c-0k6l [118.240.95.156]) [sage] 2019/06/10(月) 07:03:46.89 ID:fcJW0GWO0 >>689 そういう局面はあるだろうけど、本気でそう考えているなら恐ろしい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/695
696: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 38da-K3Ee [121.118.78.176]) [sage] 2019/06/10(月) 07:53:37.33 ID:2I4+V8i80 ニューラルネットするなら回帰王♪ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/696
697: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5666-Yhjd [183.77.216.198]) [sage] 2019/06/10(月) 07:57:41.79 ID:+XEUhSwt0 >>695 どっちでもよくね？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/697
698: デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-dZrz [103.5.142.233]) [] 2019/06/10(月) 12:20:20.62 ID:g6tidy/FF 別に回帰しかやってなくても 精度出てればそれでも良いと思うし 統計がなんでもかんでも悪いとは思わないが それを「ブラックボックスだ」とか「信用出来ない」とか 「人間より優秀とは思えない」とか「責任誰がとるんだ」とか 言って欲しくないな 人間がやってそれ以上の精度出るのか？とか間違わないか？とかスピードは？とか 考えると「ブラックボックス(実際はそうじゃないが)」で良いと思う http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/698
699: デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-dZrz [103.5.142.233]) [] 2019/06/10(月) 12:21:40.70 ID:g6tidy/FF >>687 合衆国が一番の迷訳 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/699
700: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 38da-K3Ee [121.118.76.250]) [sage] 2019/06/10(月) 12:30:18.47 ID:QmI1edQr0 >>699 美国は？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/700
701: デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-dZrz [103.5.142.233]) [] 2019/06/10(月) 12:52:27.52 ID:g6tidy/FF 美国は文脈的に的外れだからどうでも良い 合州国じゃなくて合衆国を選んだのが迷訳っていう意味だし http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/701
702: デフォルトの名無しさん (JP 0H61-blZD [180.0.248.152]) [sage] 2019/06/10(月) 13:35:48.80 ID:OXwxgYdVH >>698 アカデミックの人かな？ ビジネスの領域ではそんなこと言ってられないのよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/702
703: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a6d2-Ci7w [39.111.201.160]) [sage] 2019/06/10(月) 19:46:57.52 ID:rY9Mn9x+0 機械学習初心者なのですがディープラーニング以外の機械学習って覚える必要ありますか？手法が無限にありすぎて覚えられないです。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/703
704: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM92-nxHx [36.11.225.209]) [] 2019/06/10(月) 19:47:28.66 ID:zRTuBs9kM ビジネスだけど？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/704
705: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Sp32-0k6l [126.199.209.146]) [sage] 2019/06/10(月) 20:15:35.50 ID:laqTwvRyp >>703 何がやりたいかによるかな 覚えるという言葉から察するに応用したいんだと思うけどkeras使ってfit回すのと、scikit-learn使ってfit回すのでは、ソースコードは殆ど同じように思う そういう意味では、やりたい事と手法のマッピングをすることに意味があって、その手法がDeep Learningだろうがそうでなかろうが、あまり意味がないと思う 統計モデリングは少し腰を落ち着かせて勉強しないと身につかないので、世の中のデータサイエンティストでも活用できている人は少ないのではないかと思う http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/705
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