[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング26 (1002ﾚｽ)
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248: (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) 2019/10/14(月)14:31 ID:JdA0BOgta(1/3) AAS
>>247
そういう仕事は既にAutoMLに取られつつあるね
249: (ｱﾒ MM29-2D7i [218.225.236.127]) 2019/10/14(月)14:31 ID:XFqMr8NbM(1) AAS
というかこの世界ももう土方がいるのか
250: (ﾜｯﾁｮｲ 653c-b92j [118.240.95.156]) 2019/10/14(月)14:40 ID:VuPQ6UMJ0(1) AAS
>>240
並列に並べるために(x1, x2)からx3を作るための層が最低1つ必要なんだ
0か1かのような2値分類は、つまるところ出力層と全く同じ出力をする新しい次元を作って、その次元に直行する超平面で分類する作業なので
言い方は高次元や非線形で良いと思うけど、次元についてはニューロンの数が、非線形については活性化関数が深く関係している
もう少し詳しく説明しよう
より一般的な関数があったとして、入力が(x1, x2)のとき、最後の出力層への入力としては
(f1(x1, x2), f2(x1, x2), f3(x1, x2), …, fN(x1, x2)) … (1)
となっている
Nは最後の隠れ層のニューロンの数なので、次元と読んでいるのはニューロンの数だということが分かる
(1)を如何にして作るのかが重要になり、層を深くして(1)を作らなくても、ニューロン増やせばいいんじゃね?となる
隠れ層1層と出力層1層の2層あれば大抵の関数は模倣できると指摘している>>221はかなり鋭くて実にその通り
それでもなんで層を深くするのかというと>>224の効率が良いというのが一般な回答なんだが、Deep Learningを回している人なら実感があると思うけど、第一層のニューロンの数がある一定数ないと学習がうまくいかないことが往往にしてある
単に層を深くすればよいというのは明らかに直感と異なり、そうすると「どの層にどれだけのニューロンを配置すると良いか」という問題になり、これに対して自分なりの回答はまだ全然持っていない
251: (ﾄﾝﾓｰ MM59-d/3+ [210.142.95.69]) 2019/10/14(月)14:42 ID:syyLl6c1M(3/4) AAS
最初から土方しかいないから。
今もほとんど土方。
できる人は研究者か大学教員になってる。
252: (ﾐｶｶｳｨ FF59-CdT3 [210.160.37.173]) 2019/10/14(月)14:47 ID:daX/fZMnF(2/2) AAS
この分野はむしろ大学より民間の方がやりやすいから本来なら博士行くような人も修士までにしてとっとと成果出せる環境に移ろうとする人が多くなってきた印象
253: (ｽﾌﾟﾌﾟ Sd43-IE9o [49.96.34.97]) 2019/10/14(月)15:08 ID:utYACZDud(2/2) AAS
>>242
ありがとう。調べてみます。
254: (ﾜｯﾁｮｲ 0359-o74w [133.175.166.116]) 2019/10/14(月)15:10 ID:4WTqwCCG0(1/2) AAS
今ならまだ簡単にデータエンジニア目指せるけど、
早い者勝ちなのかな
すぐベテランにしか仕事がこなくなるよね
255(1): (ﾜｯﾁｮｲ 0359-o74w [133.175.166.116]) 2019/10/14(月)15:13 ID:4WTqwCCG0(2/2) AAS
>>241
あの本のレベルの数学が分からないと厳しい
数学が分からないと言いながらＤＳやってる人たちでも理解できる程度の内容
256: (ﾜｯﾁｮｲ 8302-o74w [101.142.8.160]) 2019/10/14(月)15:22 ID:drx0D0Vb0(1) AAS
博士持ち or ベテラン ＜ 精度の高い競馬予測モデル開発者
データを集めてくるところが始まるから、Kaggleより難易度高い
257(1): (ﾄﾝﾓｰ MM59-d/3+ [210.142.95.69]) 2019/10/14(月)16:12 ID:syyLl6c1M(4/4) AAS
博士号持ちといってもピンキリ
天才的な人もいるし、
とんでもない馬鹿もいる。
2、3枚の感想文のようなレポートで
博士号取れる院も
日本にある。
そこは博士号とりたい中国人ばかりが
留学生としてやってくる。
日本の恥！
258(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) 2019/10/14(月)17:26 ID:JdA0BOgta(2/3) AAS
>>257
例えばどこの院
259: (ﾜｯﾁｮｲ ab82-IE9o [113.20.238.175]) 2019/10/14(月)18:51 ID:/yNf4ic50(1/2) AAS
>>255
DSって何ですか？
260: (ｴﾑｿﾞﾈ FF43-1wBF [49.106.193.20]) 2019/10/14(月)18:55 ID:ljIrzJ7BF(1) AAS
Deta
Saiensu
261: (ｱｳｱｳｸｰ MMe1-o74w [36.11.225.237]) 2019/10/14(月)19:22 ID:lAL0R9ntM(1/3) AAS
サイエンティストな
262: (ﾄﾝﾓｰ MM59-d/3+ [210.142.95.57]) 2019/10/14(月)20:18 ID:DQ9Yh+dwM(1) AAS
>>258
知り合いが現在
そこの教員やってるので
大学名は書かないけど
博士論文は国会図書館に
全て収蔵されるので
みればすぐわかる。
ヒントとしては、
なんと中国語でレポート2枚ぐらいの
博士論文がある！
日本の恥！
抹殺したい！
263(1): (ﾜｯﾁｮｲ ab82-IE9o [113.20.238.175]) 2019/10/14(月)21:29 ID:/yNf4ic50(2/2) AAS
ディープラーニング発明した人に
ノーベル賞やるべきだと思う。
264: (ｱｳｱｳｸｰ MMe1-o74w [36.11.225.237]) 2019/10/14(月)21:34 ID:lAL0R9ntM(2/3) AAS
そんな人おらん
ローゼン・ブラッドからはじまって(もっと前から遡れる？
カナダ人のチームがドロップアウトを考えた時点で弾けたんだ
265: (ｱｳｱｳｸｰ MMe1-o74w [36.11.225.237]) 2019/10/14(月)21:35 ID:lAL0R9ntM(3/3) AAS
メダル獲れなかったkaggle用のnoteをgithubに載せてしまった。はずかしー
これで就活だあ〜。おーッ！
266: (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) 2019/10/14(月)23:09 ID:JdA0BOgta(3/3) AAS
>>263
チューリング賞はとった
267: (ﾜｯﾁｮｲ 9501-o74w [126.25.131.86]) 2019/10/14(月)23:23 ID:Dfy8oKXF0(1) AAS
チューリング賞は賞自体よりも取ってる人のがたいてい有名っていう。。
268: (ﾄﾝﾓｰ MM59-d/3+ [210.142.95.57]) 2019/10/15(火)02:28 ID:KLW/euVzM(1/2) AAS
甘利さんか？
269(1): (ﾌﾞｰｲﾓ MM43-HLBv [49.239.65.167]) 2019/10/15(火)06:10 ID:I8iXAPqNM(1) AAS
競馬予想みたいにデータ収集含めて特定の領域に特化したモデル作れる人だけが勝つようになるかね、、、全く潰しのきかない職業になりそうですね。
270: (ﾜｯﾁｮｲ 35b0-+TD/ [180.29.199.198]) 2019/10/15(火)06:37 ID:7FHw0Vhl0(1) AAS
ゲームの自動生成やりたいから勉強してるけどそういう職業目指してない
271: (ｱｳｱｳｶｰ Sa51-KA+R [182.251.40.158]) 2019/10/15(火)07:35 ID:5lPGjOaaa(1) AAS
>>269
田倉寛史は失業するな。
272: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMa3-Hjv8 [153.154.213.244]) 2019/10/15(火)09:11 ID:CGH1vHQcM(1) AAS
競馬って予想して勝てるゲームなの？
273: (ﾜｯﾁｮｲ 1bd2-jjWQ [39.111.201.166]) 2019/10/15(火)09:52 ID:BuCrjnSD0(1) AAS
kerasしかわかんね
274: (ｱｳｱｳｶｰ Sa51-Eud4 [182.251.107.240]) 2019/10/15(火)10:04 ID:ST5HgM4Ya(1) AAS
統計学で競馬で食ってる人いる見たいよ
10年くらい前に聞いた話しだけど
275: (ｱｳｱｳｸｰ MMe1-o74w [36.11.225.252]) 2019/10/15(火)10:08 ID:CpmUKzMvM(1/2) AAS
統計学やらなくてもきちんと研究すれば勝てるらしいけど
才能の使い方としては空しいな
276: (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-KA+R [106.161.117.54]) 2019/10/15(火)10:31 ID:YjTx8zIDa(1) AAS
佐々木洋佑の予想。
277(1): (ｽﾌｯ Sd43-w6Hz [49.104.12.227]) 2019/10/15(火)10:36 ID:tidBIruUd(1) AAS
控除率25%の競馬で勝とうとするならもっと楽に勝てるとこに注力した方がましやろ
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