[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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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
278: (ﾜｯﾁｮｲ 3555-TmsB [180.44.111.72]) 2019/10/15(火)10:52 ID:AlK2cYWx0(1) AAS
>>277
FXとか？
279: (ｱｳｱｳｸｰ MMe1-o74w [36.11.225.252]) 2019/10/15(火)11:24 ID:CpmUKzMvM(2/2) AAS
FXより競馬の方が百倍楽でしょ
勝つために必要なデータを取れればだけど
280: (ｵｯﾍﾟｹ Sr61-uMWA [126.255.149.234]) 2019/10/15(火)12:32 ID:2+ahF6drr(1) AAS
>>221
層が多いほうが表現力が高い
教師データ数に対して異常に多いパラメータは、なんで性能が伸びるかよく分からない。
パラメータの中にはあたりくじがあるのかもという、宝くじ仮設なるものがあるけれどどうなのでしょう？
281: (ﾜｯﾁｮｲ 35a0-o74w [110.4.207.23]) 2019/10/15(火)13:03 ID:uSQ3MvZ60(1) AAS
テーブルデータの解析って、nnをつかっても2層や3層だから、ぜんぜんdeepじゃないよね
営業の人はそれでもディープラーニングっていうんだろうなあ
282: (ﾄﾝﾓｰ MM59-d/3+ [210.142.95.57]) 2019/10/15(火)13:13 ID:KLW/euVzM(2/2) AAS
テーブルデータってなーに？
283(1): (ｵｯﾍﾟｹ Sr61-B2ag [126.255.17.59]) 2019/10/15(火)16:36 ID:OfiTiE/Hr(1) AAS
>>221
深くする程損失関数が凸関数に近くなり最適解に辿り着きやすくなるかも知れないことが最近の理論研究で判明してきている
284: (ﾜｯﾁｮｲ cb10-vzjJ [153.131.102.129]) 2019/10/15(火)23:48 ID:1HOx40aj0(1) AAS
層を増やすと普通にバックプロパゲーションだけでは上手く学習できないんじゃね
どうするんだっけ
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