[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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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
843: (ｱｳｱｳｳｰ Saff-cYME [106.129.129.222]) 2019/06/22(土)16:20 ID:nIKDDwdza(1) AAS
あまけにシリコンバレー基準
844: (ﾄﾝﾓｰ MM77-lF99 [210.142.95.82]) 2019/06/22(土)16:26 ID:E14FG8XXM(4/5) AAS
あまけ？？
845: (ﾄﾝﾓｰ MM77-lF99 [210.142.95.82]) 2019/06/22(土)16:28 ID:E14FG8XXM(5/5) AAS
>>842
そゆ批判してるクズは
ベンチャーのクズ社員と決まってる
少しは機械学習を勉強しようねクソチョンのクズ社員くん
846: (ﾗｸｯﾍﾟ MMa3-214N [110.165.161.86]) 2019/06/22(土)16:46 ID:cRw/Jn+yM(2/2) AAS
>>842
映画、音楽、開国、文学、科学
全て外国と比べる奴が居るし
847(1): (ﾜｯﾁｮｲ a6ab-R6R7 [39.111.85.105]) 2019/06/22(土)16:47 ID:/JICg94W0(2/2) AAS
>>839
そんなにある?学生じゃないけど
ゆうちょ、SB、アルヒ
くらいしか分かんないわ
ジャスダックも2部も経由せずに一部上場ぶち上げるとか流石にないやろ〜と思ってな
848(1): (ﾜｯﾁｮｲ eabd-eGkX [157.192.89.108]) 2019/06/22(土)18:53 ID:F9A7Nt5h0(1) AAS
海外云々とか言ったら
海外は機械学習だけじゃないからなぁ…
日本はなぜか機械学習だけが猛烈にプッシュされてるけど（研究水準低いくせに）
849: (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp93-ZQmt [126.233.112.117]) 2019/06/22(土)19:15 ID:fLPnMDrop(2/2) AAS
>>847 直接上場は最近8年間で14%ある。
850: (ﾜｯﾁｮｲ 3bda-pk4n [220.221.0.247]) 2019/06/22(土)20:40 ID:fQGA4rAC0(1) AAS
>>848
海外はなんか違うのやってるの？
教えて！
851(3): (ﾜｯﾁｮｲ 0301-ZQmt [126.51.76.50]) 2019/06/22(土)21:58 ID:lmjByctT0(1/2) AAS
>>841 AI を使っても最終判断は医師が行い全ての責任を医師におっかぶせるから平気。
自動運転なのにハンドルを握っとれと言うのと同じ。
852: (ﾜｯﾁｮｲ 0301-0wGu [126.25.227.126]) 2019/06/22(土)22:06 ID:fGqW3m8d0(2/2) AAS
国内の詐欺AI企業から海外に話がそれてよかったね。
853(1): (ﾜｯﾁｮｲ 77da-mDEe [114.180.37.177]) 2019/06/22(土)22:18 ID:1K0qMqOu0(1) AAS
>>851
AIが責任追うのか、医師の免許が必要だな
854: (ﾜｯﾁｮｲ 0301-ZQmt [126.51.76.50]) 2019/06/22(土)23:11 ID:lmjByctT0(2/2) AAS
>>853 AI はペーパーテストはできるだろうけど、実習は難しそうだな。 人型ロボットが必要だな。
855: (ﾄﾝﾓｰ MM77-lF99 [210.142.95.82]) 2019/06/23(日)01:18 ID:QAvx9lvTM(1) AAS
AIのベンチャー企業って
パチンコ屋が出資してることが多いと聞く。
ここ20年ほどパチンコ屋は
脱税した金をITに投資してる
クソチョン損正義の真似だ
856(1): (ﾜｯﾁｮｲ 2666-f3ih [183.77.216.198]) 2019/06/23(日)06:53 ID:7oQ4NVSK0(1) AAS
AI詐欺企業リストを作ろう
どこなの？
857(1): (ﾜｯﾁｮｲ 7e10-jTOb [153.131.102.129]) 2019/06/23(日)07:10 ID:2/+7kNd50(1/2) AAS
>>851
役割分担すればいいのでは
現状でも放射線技師や放射線科医と
主治医や担当医がいるんだろう
AIは放射線科医や放射線科技師の役割
858(1): (ﾜｯﾁｮｲ d3ad-n3rI [110.132.148.80]) 2019/06/23(日)07:40 ID:0ZLQVu140(1/2) AAS
>>857
放射線技師は人間を撮影するのが仕事だから、AIには無理だろ
放射線科医の中の読影医ならAIでもできるかもしれんな
859(1): (ｱｳｱｳｳｰ Saff-qkkj [106.161.129.54]) 2019/06/23(日)09:45 ID:Ld9LuOuIa(1) AAS
>>858
放射線技師ロボット
860: (ﾜｯﾁｮｲ 0301-0wGu [126.25.227.126]) 2019/06/23(日)09:48 ID:p0iHiqR80(1/2) AAS
心配しなくてもSIerは土下座役職あるから。
あのクソ連中はそうやって今までやってきたし、これからもそうだろう。
861(2): (ﾜｯﾁｮｲ d3ad-n3rI [110.132.148.80]) 2019/06/23(日)10:43 ID:0ZLQVu140(2/2) AAS
>>859
泣き叫ぶ子供をあやしながら撮影したり、立てない患者の腰を工夫して撮影したりとか、
ロボットができるようになるには相当の人工知能が必要だぞ
やっぱり人間相手の仕事はAIには無理よ
862: (ﾜｯﾁｮｲ 0301-ZQmt [126.51.76.50]) 2019/06/23(日)12:02 ID:HeOsQws80(1/3) AAS
>>861 AI おいそこの看護師、子供をあやせ。
AI おいそこの看護師、爺さんの腰を少しを持ち上げろ。
AI おいそこの看護師、採血しとけ。
だが、動脈注射は医師免許がないとできないから無理だな。
AI おいそこのボケ医者、動脈注射でXX を入れとけ。
863: (ﾄﾞｺｸﾞﾛ MM62-M+yY [119.240.142.1]) 2019/06/23(日)12:12 ID:8eh9oN4EM(1) AAS
段階的に入れていこうって頭はないのかね
864: (ﾜｯﾁｮｲ aa3c-b+Kd [219.98.80.75]) 2019/06/23(日)12:28 ID:TR/oUCv/0(1/3) AAS
>>829
その認識で正しいが、実行環境の最低要件はケースバイケース。
Nvidiaが今年発表した新しい画像生成モデルのSPADEの場合、実行環境はNVIDIA DGX1/8 V100 GPUを指定している。
BigGANの場合も、まともに動かすためにはミドルレンジからハイエンドのGPUインスタンスが必要かもしれない。
BigGANで生成可能な画像は理論上は無限。
ただし、学習データは最低数千から万単位を集めないと生成結果の精度は悪くなる。
865(2): (ﾜｯﾁｮｲ aa3c-b+Kd [219.98.80.75]) 2019/06/23(日)12:58 ID:TR/oUCv/0(2/3) AAS
>>851
胸部内科のX線画像診断アプリケーションについてはまず、誰でも運用できるものではない。
実使用するためには、FDAの審査にパスしなければならない。
FDAの審査にまで持ち込む場合は、臨床試験を実施して臨床試験結果を提出する必要があり、
ここに至るまでには、相当な資金力の他、臨床試験を実施してくれる専門医療機関を見つけなければならない。
次にFDAの審査にパスしたとしてもそれを医療機関が使ってくれるかはまた別問題となる。
よく、この種のAIは医師に助言を与えるだけで、最終判断は医師が行う必要があるとかいれるがそれは違う。
まず、健康診断などの際に行われている胸部内科のX線画像診断は、２、３人の医師が数百枚くらいの画像を見ている。
そのため、胸部内科のX線画像診断を使ってダブルチェックをかけると医師の手間が2重にかかり、いくつかの研究結果では
AI画像診断ソフトを併用すると医師の診断結果の品質が却って低下するといった研究報告もでている。
そのため、100%の信頼性がない限り、胸部内科のX線画像診断は、忌避される傾向が強く、
そのため、医療分野へのAIの導入を進めたIBM Watsonの試みはことごとく失敗し、昨年末に部門のリストラに至っている。
AI画像診断ソフトの場合、どのようなケースでは認識を誤るのか、事前に具体的な例と数字データを医師に示す必要があり、
また、医療情報として提示された仕様条件に合致しない誤診をした場合には、FDA認証が取り消しとなる。
こうしたケースで医療事故が発生した場合、AIの提供元には、莫大な損害賠償請求がくることになる。
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