[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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904(1): (ﾌﾞｰｲﾓ MM7f-nmBI [163.49.211.159]) 2020/01/05(日)13:34 ID:/FsL/PEZM(1) AAS
物理は実験が主だよ
アインシュタインみたいな理論屋は凄いけど実験で確認出来なかったら只の妄想
905: (ﾜｯﾁｮｲ 9bda-UAPS [114.185.50.145]) 2020/01/05(日)13:41 ID:98+Qbn7z0(2/2) AAS
イタチ野郎
906(1): (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-qQU+ [153.131.102.129]) 2020/01/05(日)14:55 ID:5vFDsLtv0(5/6) AAS
>>904
湯川博士とか理論物理で進展した領域もあると思う
実験で確認されないとただの仮説だけど
907(1): (ﾜｯﾁｮｲ cb01-uetj [60.86.178.93]) 2020/01/05(日)15:01 ID:Xx30ZH0k0(1) AAS
>>897
(ヾﾉ･∀･`)ﾅｲﾅｲ
大量に話しかけてやれば
そのうち
それっぽい応答するようになる、かもしれない
日本語対応Python3系のコードっていうと
ちょっと古いが、
unmoっていうのがある。
探して読んでインスコして遊んでみれ。
908(2): (ﾜｯﾁｮｲ ef1d-iOMu [143.189.31.12]) 2020/01/05(日)15:38 ID:rjC1FbEm0(1) AAS
ガチ勢はフツーの線形代数じゃなくて、行列の微分が自然に出てくる領域で、
一般相対論とスキルセットで親和性が高かったりする。
909(1): (ﾌﾞｰｲﾓ MMbf-eGyC [49.239.69.93 [上級国民]]) 2020/01/05(日)17:38 ID:qqN6BGPlM(1) AAS
>>906
もちろん理論も大事なんだけど、物理の場合は理論がいくら発展しても実験で確かめられないと意味がないという風潮があるよ
電磁気力、弱い核力、強い核力を統一する大統一理論の有力候補の超対称性理論ってやつも、多分理論としてはかなり綺麗にまとまってるんだと思うけど、超対称性粒子が全然実験で検出されないからなかなか立場的に厳しいみたい
重力まで統一する万物の理論に関しては、例えば超弦理論なんかだと決めるべきパラメータが多すぎて、また実験も惑星規模の加速器を作ったりしなきゃいけないらしく、現実的にこの世界に適合する超弦理論が得られるかというと怪しいみたいで、物理学の仮説として取り扱うのすら反対意見があるらしいよ
910: (ﾜｯﾁｮｲ efab-nmBI [39.111.85.105]) 2020/01/05(日)17:57 ID:ZpTtXk4N0(1) AAS
>>909
風潮じゃなくてニュートン以来の原則が実験ですよ
何故か物理は数式で表せて、しかも美しい数式になるという所から、ここ100年ちょっとは美しさという指標で、理論だけでもドンドン発展させられたのさ
911: (ﾜｯﾁｮｲ efda-37P1 [223.217.162.112]) 2020/01/05(日)18:08 ID:qL+E1kAs0(1/3) AAS
実験検証でのデメリットとしては、実験でよい結果が得られた⇒だから正しい⇒終わり
としてしまう人が発生すること。
たまたま偶然よい結果がでただけの可能性を疑わない人がいるんですよね。
○-○aveなんかはその最たる例ですね
912: (ｱｳｱｳｳｰ Sa0f-qQU+ [106.154.126.11]) 2020/01/05(日)19:11 ID:aadHI+RPa(1) AAS
アニーリング方式は100%最適解が求まる類のものではないんじゃないの？
量子の振る舞いの結果を計算結果とみなすってことだろうし
量子ゲート方式なら論理演算ができるのかもしれないけど
ノイマン型でも誤り訂正とかしないとミスは起きるし
量子ビットも誤り訂正とかの技術が確立されてきたらエラー率が下がるんじゃないかな
913: (ﾜｯﾁｮｲ efda-37P1 [223.217.162.112]) 2020/01/05(日)19:22 ID:qL+E1kAs0(2/3) AAS
＞アニーリング方式は100%最適解が求まる類のものではないんじゃないの？
そのとおり。量子アニーリングで得た結果は最適解である保証はありません。
結果だけ切り取った結果、無駄な投資を生んでしまい、日本の量子コンピュータ検討の邪魔する結果となってしまいました。
914: (ﾜｯﾁｮｲ efda-37P1 [223.217.162.112]) 2020/01/05(日)19:24 ID:qL+E1kAs0(3/3) AAS
外部ﾘﾝｸ[html]:www.itmedia.co.jp
915(1): (ﾜｯﾁｮｲ ab01-FlZP [126.25.131.86]) 2020/01/05(日)19:43 ID:6gmeklwC0(1/2) AAS
全くすれ違いだし
そもそもお前ら実験も理論もどっちもやってねーだろ。。
916(2): (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-qQU+ [153.131.102.129]) 2020/01/05(日)20:06 ID:5vFDsLtv0(6/6) AAS
組合せ最適化問題を解ければ判別問題の学習結果を
より早くより正確に得られるようになるんじゃね？
917(1): (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-37P1 [49.98.159.214]) 2020/01/05(日)20:07 ID:y5M6+8m0d(1/2) AAS
元々の話題の一例を語ってるだけに見えますが…
>>915は帰納法・演繹法何れで仕事をされているかたですか？
918: (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-37P1 [49.98.159.214]) 2020/01/05(日)20:08 ID:y5M6+8m0d(2/2) AAS
>>916
それ以上はスレ違いですね
919: (ﾜｯﾁｮｲ ab01-FlZP [126.25.131.86]) 2020/01/05(日)20:49 ID:6gmeklwC0(2/2) AAS
>>916
そっちのが難しいっつーの。
>>917
両方だよ。どっちかだけで仕事になると思ってのかおめでてーな。
920: (ﾜｯﾁｮｲ ab27-eg9S [164.70.253.210]) 2020/01/05(日)21:17 ID:+jir1/5X0(3/3) AAS
>>907
ありがとうございます！
921: (ﾜｯﾁｮｲ 0f63-bcBw [153.218.137.102]) 2020/01/06(月)06:54 ID:KyZp9b9y0(1) AAS
いよいよ人間超え、AI最新事情 文章読解でもAIがついに人間超え、グーグルの「BERT」発表から1年で急成長
2019/11/13
文章読解でもAIがついに人間超え、グーグルの「BERT」発表から1年で急成長
かつてはディープラーニング（深層学習）の適用が難しいと言われていた自然言語処理の分野でも、人工知能（AI）が人間の認識精度を上回るようになった。
グーグルが2018年10月に発表したBERTは、文章の「言語らしさ」を予測する言語モデルを「Transformer」というニューラルネットワークを多段に重ねて実装したものである。
言語らしさの予測は、AIが単語や文章を理解したり自然な文章を生成したりするうえで必要不可欠な要素である。
言語モデルの応用先としては、機械翻訳や機械読解、質問応答、言葉の言い換え（換言）、表現が異なる2つの文章の意味が同じかどうかの判断（含意関係認識）などがある。
グーグルのBERTは自然言語処理の世界に衝撃を与え、論文の発表からわずか1年で2200件以上も他の論文に引用されるほどになった。
これは、BERTが応用に関するベンチマークで人間の精度を上回る成果を上げたからだ。
文章読解のスコアで人間超え
具体的には機械読解のベンチマークである「SQuAD 1.1」で人間の精度を上回った。
SQuAD 1.1は米スタンフォード大学が作ったベンチマークで、「Wikipedia」の中にある140単語ほどの文章を読み解かせて、その文章に関する質問に回答させる。
正答は元の文章の中にフレーズとして存在する。正答の部分を正しく抜き出せるかどうかがポイントとなる。
SQuAD 1.1はタスクとして単純すぎるという指摘もある。
SQuAD 1.1よりタスクの難易度が高いベンチマークは「SQuAD 2.0」や「GLUE」など他にもあり、そうしたより難しいベンチマークではBERTは人間を上回れなかった。
しかしBERTが一部でも人間をスコアで上回ったことから、この分野の研究が一気に加速し、今ではBERTを改善した手法が、より難しいベンチマークでも人間超えを果たすようになった。
外部ﾘﾝｸ:tech.nikkeibp.co.jp
922: (ﾜｯﾁｮｲ 3bdd-BJMr [122.249.73.11]) 2020/01/06(月)16:22 ID:7M4Z0nKv0(1) AAS
この手のテストに和文が無いからいまいちよくわからん
923: (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-hZl1 [180.235.0.69]) 2020/01/06(月)19:21 ID:SSsR6M4H0(1) AAS
MSRの連中が描いた本（pdf）だってさ
Foundations of Data Science
外部ﾘﾝｸ[pdf]:www.cs.cornell.edu
日本の研究者はなーんもしない
924(1): (ｱｳｳｨﾌ FF0f-p4uH [106.171.87.46]) 2020/01/07(火)15:50 ID:2Dq0zKSWF(1) AAS
>>868
1 + 1 は 2 にはならんよ
大抵の場合 2 未満で 1.5 とか 1.0 とか
酷い時には 1 未満になることの方が多い
925: (ﾜｯﾁｮｲ 4f7c-I5PR [113.32.86.138]) 2020/01/07(火)16:00 ID:8esPW0SX0(1) AAS
>>908
<・∇・>ニダ
926: (ﾜｯﾁｮｲ 5bda-2fhw [223.217.162.112]) 2020/01/08(水)03:38 ID:LHUjt0c20(1/2) AAS
>>924は>>870-871を嫁
927: (ﾜｯﾁｮｲ 5bda-2fhw [223.217.162.112]) 2020/01/08(水)04:04 ID:LHUjt0c20(2/2) AAS
>>908
ガチ勢は一般相対性理論なんて言わない。ゲージ曲率かファイバー束における写像の捻れで語る
928: (ﾜｯﾁｮｲ b5da-lB9F [118.18.7.9]) 2020/01/08(水)10:16 ID:XvkUwLSh0(1) AAS
イタチの屁
929: (ﾜｲｰﾜ2 FF13-Eg5K [103.5.142.233]) 2020/01/09(木)11:42 ID:0RBXSUPhF(1) AAS
2chｽﾚ:news
NVIDIA製GPUドライバーに深刻な脆弱性、いますぐIntelオンボードを利用に切り替えてください
930: (ﾜｯﾁｮｲ 5bda-2fhw [223.217.162.112]) 2020/01/10(金)00:41 ID:xMwSVvEb0(1/2) AAS
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
931: (ﾜｯﾁｮｲ 5bda-2fhw [223.217.162.112]) 2020/01/10(金)02:20 ID:xMwSVvEb0(2/2) AAS
まあ、学生さんはデータナンちゃらリストなんてうつつ抜かしてないで、各専門の基礎教科の習得に励みましょう。
機械学習なんてあくまで多数ある問題解決手段の1ツールに過ぎない。そもそも機械学習の習得なんて社会人からでも十分。
932: (ﾌﾞｰｲﾓ MM43-ZFGq [49.239.68.64]) 2020/01/10(金)08:00 ID:MP8EZybiM(1/4) AAS
excelくらいのもんだね
933(1): (ﾜｯﾁｮｲ fddd-fF6T [122.249.73.11]) 2020/01/10(金)11:21 ID:dy6nGdDz0(1) AAS
数年後には無くなってそう>>データサイエンティスト
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