[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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779: (ﾜｯﾁｮｲ e763-xv4K [124.100.123.86]) 2019/08/26(月)19:42 ID:5QaRIeL90(1/2) AAS
実務経験よりコネ(というより口利き)の方が重要だから
いつだって、その人の実力を証明してくれるのは、信頼できる仲介者の証言
正門から入ろうとしたら、字面でもわかりやすい実績を求められるのは当然じゃん
780: (ﾜｯﾁｮｲ bfab-JHzk [39.111.85.105]) 2019/08/26(月)19:55 ID:zT/X+VMS0(2/2) AAS
なんか問題がすり替わってるような。。。
リファラル採用はまあ置いといて、仕事で同じ事ばかりやる訳ないのに応用力や柔軟性を考えず〇〇の経験者を取ろうとするのは頭悪い。と思ったのでした
781: (ﾜｯﾁｮｲ e763-xv4K [124.100.123.86]) 2019/08/26(月)20:37 ID:5QaRIeL90(2/2) AAS
俺の前職は画像処理だけど、その経験は転職にまったく活かせないから間違いないわｗ
結局は実力が全て
782: (ﾜｯﾁｮｲ 8790-9WLl [112.139.91.58]) 2019/08/26(月)23:18 ID:Xn71XLyp0(1) AAS
同じ仕事に転職すりゃいいじゃん
783: (ｱｳｱｳｳｰ Saab-TegS [106.161.134.232]) 2019/08/27(火)05:52 ID:+0Nz1fJCa(1) AAS
>>773
AI関連の職に10年ついていた人はほとんどいないが。
784: (ﾜｯﾁｮｲ 5f02-9WLl [101.142.8.160]) 2019/08/27(火)08:05 ID:CMwOrGKo0(1) AAS
どのポジションでどの程度関わっていたか解らない実務経験って無意味だけど、
要領の解らん素人が営業として間に入るから指標として機能しているのだろう
785(1): (ﾜｯﾁｮｲ 0702-P0k6 [106.166.50.77]) 2019/08/27(火)18:43 ID:VQZqZ1Vl0(1) AAS
データセット作るだけでも大変だ―
画像をフォルダに振り分けてそのフォルダ名をラベルにして
まとめてnpzに
で、これを読み込んで画像の列をX 、ラベルをyに
で、これをサポートベクトルマッスィーーンにfitで読ませて
そしてもう1回相関取って
おおー動いた感激
って理解じゃあ、なーんの使い物にもなんねーｗｗｗｗｗｗ
786: (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp5b-m4OL [126.35.24.120]) 2019/08/27(火)19:04 ID:f97PnpIjp(1) AAS
>>785
言いたい事は何となく分かるけど、恐らくその作業は最も基本的で最も使い物になる作業だと思う
787: (ｱｳｱｳｸｰ MM5b-xv4K [36.11.224.79]) 2019/08/27(火)21:25 ID:4JUtZJBDM(1/2) AAS
社外向けに出す精度は、捏造なしでもデータクレイジング等のグレーゾーンを攻めれば、
水増しできるけど、自分たちの分析や開発が、
現場で実際に役立つか否かは、自分たちで客観的に評価できないよな・・・
だから、実務をまわせるだけでプラスアルファがない人と一緒に仕事をすると、
技術があんまり向上しない
788: (ﾜｯﾁｮｲ 7fa3-sMv4 [121.95.168.124]) 2019/08/27(火)21:54 ID:9a0Yz2b30(1) AAS
それはクレイジーな話だ。
789: (ｱｳｱｳｸｰ MM5b-xv4K [36.11.224.79]) 2019/08/27(火)23:16 ID:4JUtZJBDM(2/2) AAS
いや、年収500万ぐらいの画像処理の仕事はどこもそんなものだよ
790: (ｱｳｱｳｶｰ Sa3b-c9SO [182.251.152.140]) 2019/08/28(水)00:47 ID:57BfhP54a(1/2) AAS
転職する時は自分がやってた作業じゃなくてちょっと上の先輩か上司がやってた仕事をあたかも自分がやったように話せば若い割に高度な仕事してたんだと思ってくれる
少なくとも何をやってるかはある程度理解してるから多少突っ込まれても支離滅裂にはならないだろう
791: (ﾜｯﾁｮｲ 8790-QU9W [112.139.91.58]) 2019/08/28(水)05:35 ID:8MBrmu2x0(1) AAS
そうかな
自分がやったことじゃないと定量的に答えられない
792: (ｱｳｱｳｸｰ MM5b-xv4K [36.11.224.79]) 2019/08/28(水)07:29 ID:uFrCoNAFM(1/2) AAS
自分にもできることだったら、多少はホラを吹いてもいいんじゃない
相手はホラを吹かれること前提で面接してるからさ
793: (ﾄﾝﾓｰ MMcb-oH2O [210.142.95.213]) 2019/08/28(水)08:32 ID:Rl1IKHoLM(1) AAS
scikit-learnに入れて結果出してる
だけなのにネットで読んだ解説や、
Excelでわかるディープラーニング超入門
を読んで、逆伝搬はネットで読んで、
それで客が馬鹿なので
知ったかぶりして能書きたれて
それで年収800万(残業代込みw)なので
まじやめられん！
つかバブルだろ！
バブルマンセー！
794: (ﾜｯﾁｮｲ 2701-bCZX [126.26.34.63]) 2019/08/28(水)08:37 ID:4Zzob7TG0(1/2) AAS
俺だったら誠実に前処理しっかりやりましたとか答える奴を取るけどな。
クソしょうもない理屈言い出す奴なんて取っても無駄になるだけだし。
795: (ｱｳｱｳｸｰ MM5b-xv4K [36.11.224.79]) 2019/08/28(水)08:52 ID:uFrCoNAFM(2/2) AAS
大体において、採用する側の理屈はそうだよな
入る側としては技術力がきちんと向上する会社にいきたいけど
あとは会社のレベルによって全然違う
研究開発をやってるところなら、理論までしっかり分かってる人を採るだろうし、
実践的なやつをやってるところならそういう人を採る
796(1): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp5b-2c6d [126.233.141.79]) 2019/08/28(水)10:22 ID:ZwB1MHJ/p(1) AAS
理論しっかりやってる人材を使いこなせる会社なんて日本にまず無い
知ったかぶりのタレントしながらコミュ力ある作業員やってるのが一番評価される
797: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMbf-G2kG [153.159.18.101]) 2019/08/28(水)10:55 ID:mPcjuIMaM(1) AAS
はいえあぷあ
798: (ｱｳｱｳｶｰ Sa3b-c9SO [182.251.152.140]) 2019/08/28(水)12:24 ID:57BfhP54a(2/2) AAS
これからはディープラーニングの推論結果の根拠の説明が重要になるから理論を理解しない人は間もなくSI業界の末端コーダーと同等扱いになるだろう
799: (ﾜｯﾁｮｲ bfab-JHzk [39.111.85.105]) 2019/08/28(水)12:41 ID:xF2Jmwzm0(1) AAS
MLOpsという雑用の方が稼げそうな気がして来たわ。若者よりオッサンの方が色々経験あるし
800: (ﾜｯﾁｮｲ df59-xv4K [157.14.238.110]) 2019/08/28(水)17:30 ID:wsrqgQHx0(1) AAS
機械学習は何と何のスキルを組み合わせて、
いま現在たべれる状態＋将来稼げる状態、をキャリアとして構築するかが課題だな
ここまで機械学習の勉強コストが高いとキャリア上の捨てスキルにできない
801: (ﾄﾝﾓｰ MMcb-oH2O [210.142.95.174]) 2019/08/28(水)20:09 ID:v7KQ/cDsM(1) AAS
>>796
システム開発だって
客とのコミュ力が大事だもんね
つかデータ分析なんて
客とのコミュ力だけで儲けてる
ような仕事だよ
802: (ﾜｯﾁｮｲ 87dd-G2kG [122.249.72.129]) 2019/08/28(水)21:13 ID:yHIYAtpC0(1) AAS
レベルの低下が著しいな
803: (ﾜｯﾁｮｲ bfda-gQHD [223.218.133.211]) 2019/08/28(水)21:21 ID:BHKBAO8f0(1/2) AAS
元々低レベル
804: (ｱｳｱｳｶｰ Sa3b-c9SO [182.251.152.146]) 2019/08/28(水)21:24 ID:PyENpsY5a(1) AAS
理論なんかの追求より大事なものがあるとか言う人ってその理論を使ってどう稼ぐかを考えられないだけなんだよね
つまりは理論を理解する能力が足りていないために現実世界での利用方法に辿り着けない人の言い訳にすぎない
805: (ﾜｯﾁｮｲ 2701-9WLl [126.26.34.63]) 2019/08/28(水)21:26 ID:4Zzob7TG0(2/2) AAS
ian goodfellowですらどうやったら金儲けに使えるかわかっとらんのに無茶言うな。
806: (ﾜｯﾁｮｲ bfda-gQHD [223.218.133.211]) 2019/08/28(水)21:34 ID:BHKBAO8f0(2/2) AAS
応用にいれこむ素人（笑）
807: (ｱｳｱｳｸｰ MM5b-xv4K [36.11.225.50]) 2019/08/28(水)22:40 ID:LvxlFfsgM(1) AAS
データ分析は日本だとアナリスト寄りの人材の方が食えるらしいな
機械学習は予測精度だけ求められることがあるから、純粋な統計屋よりは、逆に理論で勝負しやすいけど
普通にやってると、理論ってほど大した話ではなくても、理論的な知識を使うのは
モデル選択より前処理の部分だよね
808: (ｱｳｱｳｸｰ MM3f-ETua [36.11.225.50]) 2019/08/29(木)01:04 ID:KiRvcyC3M(1/3) AAS
敵対的検証って手法をいま初めて知った
これはSUGEEEE
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