[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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691: (ﾜｯﾁｮｲ 5666-Yhjd [183.77.216.198]) 2019/06/10(月)05:40 ID:+XEUhSwt0(1/2) AAS
須山に修正してもらおう
692: (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.90]) 2019/06/10(月)06:12 ID:3mQ7PTgOM(1/3) AAS
>>685
それ間違い
>>686
意味不明
693: (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.90]) 2019/06/10(月)06:13 ID:3mQ7PTgOM(2/3) AAS
>>687
それも間違い
694: (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.90]) 2019/06/10(月)06:14 ID:3mQ7PTgOM(3/3) AAS
>>688
こんなところで
聞いても無駄
695(1): (ﾜｯﾁｮｲ 7f3c-0k6l [118.240.95.156]) 2019/06/10(月)07:03 ID:fcJW0GWO0(3/3) AAS
>>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
696: (ﾜｯﾁｮｲ 38da-K3Ee [121.118.78.176]) 2019/06/10(月)07:53 ID:2I4+V8i80(1) AAS
ニューラルネットするなら回帰王♪
697: (ﾜｯﾁｮｲ 5666-Yhjd [183.77.216.198]) 2019/06/10(月)07:57 ID:+XEUhSwt0(2/2) AAS
>>695
どっちでもよくね？
698(1): (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-dZrz [103.5.142.233]) 2019/06/10(月)12:20 ID:g6tidy/FF(1/3) AAS
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
699(1): (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-dZrz [103.5.142.233]) 2019/06/10(月)12:21 ID:g6tidy/FF(2/3) AAS
>>687
合衆国が一番の迷訳
700: (ﾜｯﾁｮｲ 38da-K3Ee [121.118.76.250]) 2019/06/10(月)12:30 ID:QmI1edQr0(1) AAS
>>699
美国は？
701: (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-dZrz [103.5.142.233]) 2019/06/10(月)12:52 ID:g6tidy/FF(3/3) AAS
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
702: (JP 0H61-blZD [180.0.248.152]) 2019/06/10(月)13:35 ID:OXwxgYdVH(1) AAS
>>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
703(3): (ﾜｯﾁｮｲ a6d2-Ci7w [39.111.201.160]) 2019/06/10(月)19:46 ID:rY9Mn9x+0(1) AAS
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。
704: (ｱｳｱｳｸｰ MM92-nxHx [36.11.225.209]) 2019/06/10(月)19:47 ID:zRTuBs9kM(1) AAS
ビジネスだけど？
705: (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Sp32-0k6l [126.199.209.146]) 2019/06/10(月)20:15 ID:laqTwvRyp(1) AAS
>>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
706(1): (ﾜｯﾁｮｲ a29c-N69s [61.125.210.189]) 2019/06/10(月)21:09 ID:RiY8Pa+r0(2/2) AAS
>>703
今のところ必要ないと思う
今一番成果が出てる手法だけを使うべき
707(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa30-l5hT [106.129.81.73]) 2019/06/10(月)22:36 ID:EQVv/EW6a(1) AAS
統計モデルについてはこの動画の説明が分かりやすいからこれ見ろ
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
708: (ﾜｯﾁｮｲ aeda-K3Ee [58.95.165.19]) 2019/06/10(月)22:39 ID:cl88emhA0(1) AAS
赤本読めよ
709(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa23-211C [106.180.11.238]) 2019/06/10(月)23:11 ID:+ahrTwMVa(1) AAS
>>703
実用を考えるとディープラーニングができるほど綺麗なデータが大量に使えることってあまりないからむしろ他の機械学習手法の方を知っていると強い
710: (ﾜｯﾁｮｲ 2dda-nxQz [114.182.230.4]) 2019/06/10(月)23:29 ID:A95SX7z40(1) AAS
＞500
711: (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.107]) 2019/06/11(火)02:42 ID:ZQzbuTIBM(1/2) AAS
>>709
禿同
>>706
馬鹿
712(1): (ﾗｸｯﾍﾟ MM70-Ci7w [110.165.222.114]) 2019/06/11(火)18:09 ID:6NZpwaykM(1) AAS
機械学習って楽しいですか？
713: (ｽｯｯﾌﾟ Sd70-nxQz [49.98.149.240]) 2019/06/11(火)18:36 ID:SdCAq12yd(1) AAS
楽しくはない。
機械学習はあくまでもサブ技術。
メインに専攻すべきではない。
714: (ｱｳｱｳｸｰ MM92-nxHx [36.11.224.188]) 2019/06/11(火)18:48 ID:QClOim5zM(1) AAS
ひとによるだろ
そんなこと聞いてどーすんの？
715: (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.107]) 2019/06/11(火)19:01 ID:ZQzbuTIBM(2/2) AAS
>>712
大好き！楽しい！
統計学の勉強も楽しい！
現在、統計学の応用の5本目の
論文書いてるところ。
ただ、仕事から帰って書いてるだから
時間足りなさすぎ！
716: (ﾜｯﾁｮｲ abda-K3Ee [114.180.38.147]) 2019/06/11(火)19:39 ID:XL/fn5z60(1/2) AAS
という夢をみたのであった
717: (ﾜｯﾁｮｲ abda-K3Ee [114.180.38.147]) 2019/06/11(火)19:40 ID:XL/fn5z60(2/2) AAS
嫉妬野郎でござった
718: (ﾜｯﾁｮｲ 7fb5-blZD [118.240.173.214]) 2019/06/11(火)19:44 ID:ko492/aS0(1) AAS
そろそろ論文もAIが書くよ
てか生成系のモデル悪用の将来はいかに
719: (ﾜｯﾁｮｲ 0401-353B [126.109.69.164]) 2019/06/11(火)19:46 ID:rt/UvHAD0(1) AAS
論文はAIが書き、人間はアノテーション作業に明け暮れるのであった。
720: (ﾜｯﾁｮｲ f402-J9ZI [101.142.8.160]) 2019/06/11(火)21:18 ID:tg9Aa7Nc0(1) AAS
アノテーションって転移学習とかで自動化出来そうで出来ないな
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