[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング25 (1002ﾚｽ)
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285: (ﾜｯﾁｮｲ 2bda-TPoM [114.185.10.163]) 2019/07/15(月)16:23 ID:vp+yo3HN0(1/2) AAS
関西人乙
286: (ﾜｯﾁｮｲ 2bda-IuQe [114.182.230.4]) 2019/07/15(月)16:31 ID:uWb3L8tk0(1/3) AAS
学生ならばやれるだけやってたほうが良い。社会人になるとやれることが少なくなる。
287: (ﾜｯﾁｮｲ 2bda-IuQe [114.182.230.4]) 2019/07/15(月)16:41 ID:uWb3L8tk0(2/3) AAS
〜の分野だけで十分と言わず、他のエンジニアとの差別化のためと考えたら良い
288: (ﾌﾞｰｲﾓ MMce-pWAF [163.49.214.199]) 2019/07/15(月)16:59 ID:uzGzNq97M(1) AAS
>>284
論文書かないんであれば必要なさそう
289: (ﾜｯﾁｮｲ bf01-AvHN [60.120.23.126]) 2019/07/15(月)17:03 ID:cj6P4Ngt0(4/5) AAS
でも測度論は若いうちにやっておいた方が良い
290: (ﾜｯﾁｮｲ 2bda-TPoM [114.185.10.163]) 2019/07/15(月)17:06 ID:vp+yo3HN0(2/2) AAS
よいこは惑わされないようにね
291: (ﾜｯﾁｮｲ de66-XC/u [183.77.219.87]) 2019/07/15(月)17:56 ID:kbm10fX50(2/2) AAS
SVMの時に出てきたマージンというワードが
DNNでも出てきた
292: (ﾜｯﾁｮｲ 92bd-q5pO [157.192.95.52]) 2019/07/15(月)20:20 ID:o8eeI/D20(1) AAS
機械学習に数学なんていらないよ
測度論も多様体もいらない
293: (ﾜｯﾁｮｲ d2e5-AvHN [123.221.200.30]) 2019/07/15(月)20:38 ID:p6967RDI0(1) AAS
使うだけならな
294: (ﾜｯﾁｮｲ bf01-AvHN [60.120.23.126]) 2019/07/15(月)21:31 ID:cj6P4Ngt0(5/5) AAS
真面目に確率過程なんかを勉強すると加法族とかフィルトレーションとかの測度論用語が出てきて
これが分からないとストレスが溜まる
理論を正しく理解するのであればやっておくに越したことはない
どのレベルを目指すかによって学ぶレベルも変わってくるんじゃなかろうか
295: (ﾜｯﾁｮｲ 2bda-IuQe [114.182.230.4]) 2019/07/15(月)23:49 ID:uWb3L8tk0(3/3) AAS
伊藤のレンマぐらいは
296(1): (ｱｳｱｳｳｰ Saa3-wWmB [106.154.138.230]) 2019/07/16(火)00:02 ID:7XXl1/Gda(1) AAS
数学はいる(いらない)と主張する時、自分が機械学習でしていることも併記してほしいな
297(1): (ﾜｯﾁｮｲ 2bda-IuQe [114.182.230.4]) 2019/07/16(火)01:56 ID:lg2cs8q+0(1/8) AAS
そういった意味では
確率輪より関数解析が重要度が上ですね。
CNNによりスペクトルの分解ができていること、ハイパーパラメータを連続に変えて分解したときにどのような結果になるかなど、実際に面白い結果が得られてます。
298: (ﾜｯﾁｮｲ 2bda-IuQe [114.182.230.4]) 2019/07/16(火)02:01 ID:lg2cs8q+0(2/8) AAS
いずれも測度論により、空間の完備化の話が容易になる、ということを理解していれば、測度論ははしょりぎみで問題ありません。
299: (ﾜｯﾁｮｲ 2bda-IuQe [114.182.230.4]) 2019/07/16(火)02:28 ID:lg2cs8q+0(3/8) AAS
機械学習は統計数学、情報幾何に分類されがちだか、関数の最適化という視点で考えたとき、関数解析のほうに重点を置くべきかなとよく感じる。
300: (ﾜｯﾁｮｲ 935f-1GIE [106.73.147.0]) 2019/07/16(火)07:35 ID:yujEo6vK0(1) AAS
>>296
数学はいらない
機械学習のwebアプリリリース
301(1): (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Sp27-GXtK [126.245.76.37]) 2019/07/16(火)08:50 ID:PfgdqwTDp(1/3) AAS
>>297
それは確率論のモデルの範囲の中で
上手くいくパラメータを見つけていることじゃね
302: (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Sp27-GXtK [126.245.76.37]) 2019/07/16(火)08:53 ID:PfgdqwTDp(2/3) AAS
こんな感じだと思う
戦略→確率論とかニューラルネットワークとかの方式選択
戦術→最適パラメータや重みを見つける
実現するには両方必要
303: (ｱｳｱｳｸｰ MM67-K6Ut [36.11.225.147]) 2019/07/16(火)12:15 ID:4Q+5C1nJM(1) AAS
>>283
こういう開催情報ってひとまとめになってるところある？
304: (ﾄﾝﾓｰ MMbb-iz2M [210.142.95.24]) 2019/07/16(火)12:50 ID:O62301ssM(1) AAS
数学は測度論まで必要
仕事は他企業から依頼されたデ―タ分析やってるので
詳しい説明を求めらることあるので
数学は必要
自社のデータ分析だけで、かつ上司が馬鹿なら
数学は要らないと思う
305(2): (ｱｳｱｳｶｰ Sacf-W4x6 [182.251.111.252]) 2019/07/16(火)13:19 ID:sTKba+u0a(1/2) AAS
ルベーグ積分わからないのに統計やってる人が信じられない
基礎中の基礎だよ？
経済学部の人でも理解してる可能性が高いのに
306: (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Sp27-PXVu [126.245.129.3]) 2019/07/16(火)13:23 ID:AwFZEwlMp(1) AAS
大概の確率・統計の問題は暗黙の了解事項でなんとかなっちゃうからね
307: (ﾊﾞｯﾄﾝｷﾝ MM82-zlRg [153.233.149.79]) 2019/07/16(火)14:47 ID:UAfRjFSAM(1) AAS
数学いらないって、機械学習のアルゴリズムひとつも分からんのとちゃうの(・ω・)
308(1): (ｽｯｯﾌﾟ Sd72-IuQe [49.98.160.139]) 2019/07/16(火)15:06 ID:KTl57Mk6d(1/2) AAS
>>301
違いますね。
近似する関数が唯一なものに成りうるかを議論するには基底にとる関数の空間で考えたほうがよい、ということです。
何故かこの部分はしょられぎみで残念ですね。
カーネル法などはこの考え方があるからカーネルトリックなんてものが流行ったのに。
309: (ﾗｸｯﾍﾟ MMf7-1GIE [110.165.148.231]) 2019/07/16(火)15:14 ID:Df6fhjhOM(1) AAS
>>305
ルベーグ積分やらなくても工学部卒業できるじゃないですかー
310: (ｽｯｯﾌﾟ Sd72-IuQe [49.98.160.139]) 2019/07/16(火)15:18 ID:KTl57Mk6d(2/2) AAS
工学部でルベーグはやらなかったが、大学院で微分幾何と多様体の授業はあったよ。
誰一人としてそれが相対性理論などに応用されてるなんて気づかなかったが…
311: (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Sp27-GXtK [126.245.76.37]) 2019/07/16(火)16:18 ID:PfgdqwTDp(3/3) AAS
>>308
基底ベクトルが見つかったとして
それで目的のパターン認識などが可能かどうかは判らないのでは？
312: (ﾜｯﾁｮｲ cfda-TPoM [118.19.12.159]) 2019/07/16(火)16:25 ID:nIKxfxuD0(1/2) AAS
基底を使ってフーリエ展開できることがわかっていればいいだけ、収束なんかきにしない、馬鹿乙
313: (ﾜｯﾁｮｲ cfda-TPoM [118.19.12.159]) 2019/07/16(火)16:26 ID:nIKxfxuD0(2/2) AAS
理学と工学の違いが分からない馬鹿
314(2): (ｽｯｯﾌﾟ Sd72-uYoH [49.98.148.7]) 2019/07/16(火)17:36 ID:p3GpUdomd(1) AAS
scikit-learnに実装されてるそれらしいアルゴリズムとハイパラを片っ端から全部試して一番目的に合ってる奴を選べば数学など不要w
どうせ論文のアルゴリズムを自分で実装できる奴は限られる
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