[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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813: (ﾜｯﾁｮｲ 77da-mDEe [114.185.11.27]) 2019/06/20(木)13:59 ID:Kp6+v6A80(1) AAS
>>811
ハゲの会社
814: (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp93-ZQmt [126.233.112.117]) 2019/06/20(木)18:06 ID:Gh9YFRfhp(1/2) AAS
>>724 昨日見たらみんな結構もらってた。
社外取締役の報酬は低いけど、2500万円位
正式なSBGの取締役は平均3億。
孫社長が一番低くて、1.4億。
グループ内の取締役としては、大体10億〜12億。
だが、一番もらってる人が株の分まで合わせると30億(うち現金は3億のみ) だが、これはSBGの取締役としてではなく、Softbank Inc の報酬。
SBG の取締役報酬の平均は3億円。
815: (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp93-ZQmt [126.233.112.117]) 2019/06/20(木)18:25 ID:Gh9YFRfhp(2/2) AAS
>>723 その人は別の会社に移ったけどそこでもそれ以上もらってるらしいよ。 優秀な人間は引き抜き合戦だから高級になる。
>>804 社外取締役の報酬は安いから宣伝費と考えれば安い物では。
816: (ｱｳｱｳｴｰ Sa22-o3tL [111.239.42.222]) 2019/06/21(金)00:57 ID:FirfeIPXa(1) AAS
内職公務員
817: (ﾜｯﾁｮｲ 2666-f3ih [183.77.216.198]) 2019/06/21(金)05:50 ID:mjnz1gnm0(1) AAS
買え
外部ﾘﾝｸ:ryoyo-direct.jp
818(2): (ﾜｯﾁｮｲ aa3c-b+Kd [219.98.80.75]) 2019/06/21(金)09:50 ID:Z0ct5Dm70(1) AAS
>>765
画像生成だけなら普通の環境を使ってリアルタイムで可能。
これはStyleGANとかBigGANとか呼ばれているNvidiaの研究者が発表したモデルを使用してる。
StyleGANの最大の特徴は高解像度の画像を生成できること。
このためには学習用の画像データも高解像度のものが必要で機械学習の実行には最低TPUv3 x1024というとんでもない環境が必要となる。
ただし、3ヶ月くらい前に誰かが、最低8GPUでもStyleGANの学習の実行可能にした新しいアルゴリムを発表してた。
StyleGANの最大の問題は、1024とかそれよりももっと大きな画像データを使って機械学習をさせる必要があるため
通常の環境だとメモリが足りなくなり、実行できなくなること。
そのため、普通のGANではしないような複雑なメモリ管理を行うか、スパコン並みの資源を用意する必要があること。
819(1): (ﾜｯﾁｮｲ 7746-Im5L [114.167.176.82]) 2019/06/21(金)20:39 ID:yuhN55Vx0(1) AAS
>>818
高解像度っていうとprogressive GANが頭に浮かぶんだけどもう古いのかな
820: (ﾜｯﾁｮｲ fa3e-JrQK [149.54.201.210]) 2019/06/21(金)21:59 ID:mcU3f/Qf0(1) AAS
心を持たないAIなんてAIとわ言わないよ
821(2): (ﾜｯﾁｮｲ 5a02-CdqE [101.142.8.160]) 2019/06/21(金)22:32 ID:dYoKaS0t0(1) AAS
アノテーション代行会社が増えてるけど、ああいうトコって手作業でやってんの？
ABEJAが自動化に成功したとかの記事を見たような気がするけど
822: (ﾜｯﾁｮｲ 0301-0wGu [126.25.227.126]) 2019/06/21(金)22:34 ID:0JVOBbqs0(1) AAS
人を奴隷のように使う技術を確立したってのは本当
823(1): (ﾜｯﾁｮｲ 0301-6WzX [126.207.33.117]) 2019/06/21(金)22:47 ID:/mTENLtL0(1) AAS
皆さんこんばんは。
画像から特殊な現象の輪郭を描写したいのですが、比較的シンプルにするにはpix2pix以外にいいものありますでしょうか。
よろしくお願い致します。
824(1): (ﾜｯﾁｮｲ eb3c-Hx0X [118.240.95.156]) 2019/06/21(金)23:28 ID:JfUb1ykk0(1) AAS
>>823
ソーベルフィルタとかでいいんじゃない？
825: (ﾜｯﾁｮｲ aa3c-b+Kd [219.98.80.75]) 2019/06/22(土)07:59 ID:vg1wgqFi0(1/2) AAS
>>819
StyleGAN/BigGAN(LargeScaleGAN)/ProgressiveGANはほとんど同じ意味
論文発表があるごとに執筆者が別の呼び方をしてる。
BigGANは膨大なGPU資源を使用するためNvidiaやGoogleなどの資金が潤沢な一部の研究者しか手が出ない。
そのため、論文発表は多くはなく用語の統一は進まないことが複数の名称がでてくる要因になってるかも
826(1): (ﾜｯﾁｮｲ aa3c-b+Kd [219.98.80.75]) 2019/06/22(土)08:25 ID:vg1wgqFi0(2/2) AAS
>>821
ラベリングが自動的にできる位なら、そもそも機械学習は必要ない。
機械学習が必要な限り、手作業によるラベリングは必ず発生する。
その意味でアノテーションとかラベリングは機械学習の要で、最近になり中国やインドの業者が増えてきてる。
ただし、ラベリングは車載カメラの映像から自動車を選ぶとか誰でもできるものと、
胸部レントゲン写真から腫瘍部分を選ぶとか高度な専門教育を受けた者でしかできない仕事に分けられる。
現在、中国とかインドの業者に発注する場合、単価は下限で時給1ドルくらいとなっている。
一方、イスラエルの企業が開発した胸部レントゲン写真の自動診断システムのラベリングは時給80ドルで
専門医10名くらいを雇用し、数百万枚の写真を8年くらいかけて分類したとかその企業が発表してた。
また、Googleが運用を開始したGoogle Duplexの場合、AIが認識できないケースが全体の30%とかに
達しており、AIが対応できなかったケースは、個別に専任のオペレーターがマニュアル対応してそのデータを
元の機械学習データにフィードバックさせるような非常に手間と金をかけることをやってる。
同じケースはAlexaでも発生しており、Alexaの場合、AIが認識できなかった音声を個別に人間がテキスト化して元の学習データに戻している。
このパターンで最も複雑な処理を実装化しているのがTeslaで、Teslaは自動運転モードで走行している
にかかわりなく、全自動車の走行時に取得したセンサーデータを毎日、センターコンピューターに吸い上げて
AIの精度を向上させている。
827: (ﾜｯﾁｮｲ 0301-6WzX [126.207.33.117]) 2019/06/22(土)08:33 ID:tgiP3Stw0(1) AAS
>>824
通常のフィルタでは似たような形状が多くて誤認識が多いんです。
位置関係が変わると全然ダメですし。
828: (ﾜｯﾁｮｲ 0301-0wGu [126.25.227.126]) 2019/06/22(土)09:17 ID:fGqW3m8d0(1/2) AAS
アノテーション作業の機械に使われてる感はなんか半端ないぞ
829(1): (ｽﾌｯ Sdca-syto [49.106.202.26]) 2019/06/22(土)09:52 ID:GxI1JA4Ld(1) AAS
>>818
つまり、学習は大変で時間がかかるが
学習が終わったら、簡単に生成できるのですよね。
生成される画像は何通りくらいあるのだろうか？
830: (ﾄﾝﾓｰ MM77-lF99 [210.142.95.82]) 2019/06/22(土)11:03 ID:E14FG8XXM(1/5) AAS
>>821
ABEJAはどうみても
流行りのAI詐欺企業だよ。
AIを売りにして莫大な上場利益を
得ようとしてる。
俺の知人も機械学習で上場目指してるが
社員が集まらないので、
怪しいアジア系留学生を
多く社員として採用してる。
その人たち仕事ゼロ。
赤字でも上場すれば莫大な利益だと
知人が豪語してる。
おれもやろうかと思ってる。
100億円ほど儲かったら
会社を売ればいいだけ。
あといろんな法律があるけど
全て抜け道あるとのこと。
831(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa22-F2Fz [111.239.172.136]) 2019/06/22(土)11:35 ID:3YhDZOvta(1) AAS
上場は資金調達の一手段でしかないのに上場自体をゴールにして大儲けしてやろうなどと考えている会社に近付いてはいけない
上場して集めた資金で具体的に何をしたいのかを事細かに説明できない経営者ならば無視してよい
上場するなら東証一部じゃなきゃダメ、とか言ってる奴は上場をゴールにしちゃう典型的なタイプ
832: (ﾜｯﾁｮｲ aa9c-6YuO [61.125.210.189]) 2019/06/22(土)11:37 ID:GrPL8Mm40(1/2) AAS
ITバブル()の時に蔓延した上場詐欺がここに来てまた復活か
いつの時代も日本は変わらんな
833: (ﾗｸｯﾍﾟ MMa3-214N [110.165.161.86]) 2019/06/22(土)12:55 ID:cRw/Jn+yM(1/2) AAS
客先常駐にすればいいだけ
834: (ﾄﾝﾓｰ MM77-lF99 [210.142.95.82]) 2019/06/22(土)14:28 ID:E14FG8XXM(2/5) AAS
今はAIバブルだね
もうすぐ終わるさ
835(1): (ﾜｯﾁｮｲ a6ab-R6R7 [39.111.85.105]) 2019/06/22(土)14:31 ID:/JICg94W0(1/2) AAS
いきなり一部上場したのSBくらいじゃね?
詐欺で基準超えられたらスゴイ
836: (ﾜｯﾁｮｲ 66da-mDEe [223.218.105.82]) 2019/06/22(土)14:35 ID:ogpj8Dxd0(1) AAS
詐欺の詐欺越え
837: (ﾜｯﾁｮｲ aa9c-6YuO [61.125.210.189]) 2019/06/22(土)14:46 ID:GrPL8Mm40(2/2) AAS
AIで実用的な技術作るのはまだまだ難しいよね
Googleやamazonクラスの資金と人材があってなんとかできるレベル
日本のベンチャーでは何もできんと思う
838: (ﾄﾝﾓｰ MM77-lF99 [210.142.95.82]) 2019/06/22(土)14:51 ID:E14FG8XXM(3/5) AAS
日本のベンチャーって
たんなるデータ分析の下請け。
製品開発というレべルじゃないよ。
公開されてるソースコードを
集めて製品にしてるのが海外のAI企業の実態
日本はそこまでさえもいってない
839(1): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp93-ZQmt [126.233.112.117]) 2019/06/22(土)15:06 ID:fLPnMDrop(1/2) AAS
>>835 意味不明。 沢山あるだろが、学生か？
840: (JP 0Hab-rpr4 [220.96.8.163]) 2019/06/22(土)15:14 ID:/oo7QRswH(1) AAS
海外のAI企業て、くくり大雑把すぎるだろう
841(1): (ﾜｯﾁｮｲ 7e10-jTOb [153.131.102.129]) 2019/06/22(土)15:40 ID:EejzXoQb0(1) AAS
>>826
病院とかで診断する時に行われている
それを機械学習の目的で使えるかどうか
法律とか患者の許可とか報酬や費用をどうするか
842(2): (ｱｳｱｳｳｰ Saff-holl [106.180.20.156]) 2019/06/22(土)16:18 ID:umzv+Zsta(1) AAS
日本vs海外という謎の分け方をしたがる人多いよね
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