[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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681: (ﾜｯﾁｮｲ 8202-g2bq [59.136.183.210]) 2019/08/20(火)15:09 ID:hVUmF5yu0(2/2) AAS
人間は子供のころからの経験値の蓄積があるから判別できる
それを考慮すると効率悪いかもじゃね？
682: (ﾜｯﾁｮｲ a247-QMAU [131.129.44.244]) 2019/08/20(火)15:14 ID:zlJnj2O90(1) AAS
コピペにはかなわん
683(1): (ﾜｯﾁｮｲ cf01-d+hr [126.29.111.57]) 2019/08/20(火)16:58 ID:p1y2DEt+0(1) AAS
1兆2000億個ものトランジスタを搭載した史上最大のコンピューターチップが開発される
外部ﾘﾝｸ:gigazine.net
40万コアだってw
画像ﾘﾝｸ
684: (ﾄﾝﾓｰ MM83-DF1H [210.142.95.16]) 2019/08/20(火)18:53 ID:OKEoB+I3M(1) AAS
>>680
お前は最も大事な基本を忘れている。
そういう機械学習の方法では
絶対人に追いつけない。
馬鹿でもわかる。
この業界も高卒やFランの馬鹿が
データサイエンティストを名乗るようになって
本当に馬鹿たらけになってしもた。
お前のような知ったかぶりの馬鹿
685(1): (JP 0H7e-lbqV [61.199.159.166]) 2019/08/20(火)19:37 ID:fnzpWWPuH(1) AAS
根拠も示さず絶対追いつけないなどと言い切られても困る
686(1): (ﾜｯﾁｮｲ 6663-5lTj [153.204.68.184]) 2019/08/20(火)20:20 ID:hr3Qd23k0(1) AAS
現に碁は自動学習だけで人間を圧倒する強さになっちゃったからなあ…
687(1): (ﾜｯﾁｮｲ 62a3-5lTj [115.176.68.204]) 2019/08/20(火)20:35 ID:vd5ywn+i0(2/3) AAS
囲碁が人類を超えたのは自動学習だけじゃないと思う。
学習があってもそれ以前のモンテカルロ法がなければ無理だったのではなかろうか。
688: (ｱｳｱｳｳｰ Sa2b-qkT1 [106.154.136.53]) 2019/08/20(火)21:39 ID:6E96RPvZa(1) AAS
>>687
初代AlphaGoは過去の人間の棋譜を学習してたがAlphaGo Zeroは一切使っていない
689: (ﾜｯﾁｮｲ 62a3-5lTj [115.176.68.204]) 2019/08/20(火)22:02 ID:vd5ywn+i0(3/3) AAS
それは教師ありかなしかのちがいだよね。
流石にモンテカルロは使ってるんじゃないの？
690: (ﾜｯﾁｮｲ 47da-vqjO [60.35.90.177]) 2019/08/20(火)22:38 ID:XflAmbMJ0(1) AAS
評価方法が新しいんだろ
691: (ﾜｯﾁｮｲ cf01-qvhk [126.26.34.63]) 2019/08/20(火)23:15 ID:2NalvxdG0(1) AAS
強化学習を教師なし学習というのはまたちょっと違うだろ。
学習データ作りと学習と推論をサイクルさせてるってのが肝なわけで。
一般に教師なし学習というと主成分分析とかああいうのだろ。
692: (ﾜｲﾓﾏｰ MM27-fJwd [124.24.243.42]) 2019/08/21(水)01:58 ID:AeXS8LUHM(1) AAS
>>686
そういう、人間よりもコンピューターの計算の方が適している分野は
いっぱいあるから気にしてもしょうがない
693: (ﾜｯﾁｮｲ 6663-5lTj [153.204.80.216]) 2019/08/21(水)19:45 ID:UYer/jlw0(1) AAS
>>683
楽しそうだのう
694(2): (ﾜｯﾁｮｲ e7ad-oH2O [124.144.197.178]) 2019/08/22(木)02:14 ID:Ii064WCE0(1) AAS
>>685
根拠って
まじ馬鹿なのか？
電卓がどうやって人間を超えるのさ？
こっちが教えて欲しいゎ馬鹿たれが！
695(2): (ｱｳｱｳｸｰ MM5b-xv4K [36.11.224.201]) 2019/08/22(木)04:15 ID:5dedmenbM(1/2) AAS
強化学習を実務に適用している事例ってどんなのがあるんだろう
696: (JP 0H1b-rA3M [180.39.216.102]) 2019/08/22(木)08:01 ID:Ieqazk7XH(1) AAS
ゲームメーカーがモーション・キャプチャリング入力補正に使ってるというのは聞いた
あとロボティクス分野は使ってるんじゃないの？
697(1): (ｱｳｱｳｶｰ Sa3b-c9SO [182.251.156.62]) 2019/08/22(木)08:09 ID:PzVnacmYa(1) AAS
>>694
なぜ電卓？
698: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMbf-io3l [153.159.36.178]) 2019/08/22(木)08:26 ID:tkTOnaOqM(1) AAS
ロボティクス分野では使ってるね
物を壊さずにつかむ学習とか
699: (ｱｳｱｳｳｰ Saab-MlRc [106.154.138.3]) 2019/08/22(木)08:36 ID:Ub8Topc8a(1) AAS
>>694
そもそも人間を超えるって何
電卓でも四則演算の速さは人間超えてるが
700(1): (ﾄﾝﾓｰ MMcb-oH2O [210.142.95.38]) 2019/08/22(木)08:40 ID:NplvTPaEM(1/4) AAS
>>697
分からんのなら
コンピューターの基本から
勉強しなおせ
むかしそんな低レベルの会話してたら
仕事なかったわ
今どきは人手不足だから
どんなバカでもクズでも
データ分析の仕事がある
NTTデータ先端技術の
営業が言ってるが、今はバブルだ
バカでもクズでも地方から集めてくれば
高く売れる
ホント、馬鹿ばっか
馬鹿バブルはやがて崩壊する
701: (ｱｳｱｳｸｰ MM5b-xv4K [36.11.224.201]) 2019/08/22(木)10:04 ID:5dedmenbM(2/2) AAS
メカトロ系で強化学習を使ってるのはなんとなく想像がついたけど
やっぱりロボットとかそっち系が強いのか
本当に最先端の、さきっちょの方だな
702(1): (JP 0Hfb-c9SO [220.110.40.253]) 2019/08/22(木)12:06 ID:CwPoMpH2H(1) AAS
普通の人間は5桁×5桁の掛け算に数十秒かかるのに電卓は一瞬で終わる
明らかに電卓に人間が負けているんだけど
703(1): (ｵｯﾍﾟｹ Sr5b-MlRc [126.133.231.110]) 2019/08/22(木)16:43 ID:+sQNWHqer(1) AAS
>>700
業界を俯瞰するような物言いに見えてスカスカ
馬鹿って言いたいだけ？
704(1): (ﾄﾝﾓｰ MMcb-oH2O [210.142.95.38]) 2019/08/22(木)18:59 ID:NplvTPaEM(2/4) AAS
>>702
ほほう
お前の勝つというのはそれか(笑)
ホント馬鹿
705: (ﾄﾝﾓｰ MMcb-oH2O [210.142.95.38]) 2019/08/22(木)19:01 ID:NplvTPaEM(3/4) AAS
>>703
俺は親切だから
レスしてやってる
感謝して欲しいね
誰だって馬鹿は
相手したくね―よ
706: (ｱｳｱｳｶｰ Sa3b-c9SO [182.251.142.143]) 2019/08/22(木)19:10 ID:I9HiytdAa(1) AAS
>>704
電卓との勝負においてより速くより正確に計算する以外の評価指標など存在しないぞ
707(1): (ﾄﾝﾓｰ MMcb-oH2O [210.142.95.38]) 2019/08/22(木)19:55 ID:NplvTPaEM(4/4) AAS
なにも考えてないんだな
じゃヒントやろう
電卓で毎月60時間残業した場合の
年収を計算してみ！
708: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMbf-G2kG [153.159.18.101]) 2019/08/22(木)20:33 ID:fgbADTlzM(1) AAS
小学生かよ
709: (ｱｳｱｳｸｰ MM5b-xv4K [36.11.225.238]) 2019/08/22(木)21:01 ID:FFZ1ko7IM(1/2) AAS
ディープラーニングの活性化関数のひとつも答えられないような奴が、
このスレにカキコしてはいけないと思うんだけど
なんかそういう人のカキコが多すぎるよな。もっと普通のスレにいけよ
710(1): (ｱｳｱｳｸｰ MM5b-xv4K [36.11.225.238]) 2019/08/22(木)21:09 ID:FFZ1ko7IM(2/2) AAS
>>32
実際にはpython以外の言語で機械学習をやろうとすると前処理の段階で辛くなる
データを加工するライブラリが十分に充実している言語は、
現状かなり限られていて、javaやCで仕事してもそこら辺で行き詰まることが多い
開発コストを考えるとと、python以外の言語で高い精度はなかなか出せない
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