[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
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662(2): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Sp32-0k6l [126.199.209.146]) [sage] 2019/06/08(土)19:49 ID:XbfNvLSpp(1)
>>661
First Authorについては70歳を超えて学内事務など皆無の爺ちゃんと比較するのはフェアではないな
比較するならLeCunだろう
それより二つ目の件がむしろ問題だな
良質な論文を量産できる環境構築を早急に行うべきだ
東大はとにかく学生指導を甘く考えている
705: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Sp32-0k6l [126.199.209.146]) [sage] 2019/06/10(月)20:15 ID:laqTwvRyp(1)
>>703
何がやりたいかによるかな
覚えるという言葉から察するに応用したいんだと思うけどkeras使ってfit回すのと、scikit-learn使ってfit回すのでは、ソースコードは殆ど同じように思う
そういう意味では、やりたい事と手法のマッピングをすることに意味があって、その手法がDeep Learningだろうがそうでなかろうが、あまり意味がないと思う
統計モデリングは少し腰を落ち着かせて勉強しないと身につかないので、世の中のデータサイエンティストでも活用できている人は少ないのではないかと思う
778(1): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Sp4f-ppbu [126.199.209.146]) [sage] 2019/06/17(月)20:18 ID:fqYLifJKp(1)
>>774
p値論争あったねぇ
これまでp値で論文を書いてきた人たちには、p値はそこまで信頼できない事実に薄々気づいてたけど、ハッキリと宣言されて受け入れられない人は多いんじゃなかろうか
H0: とりあえずp値を信頼することにする
p値が信頼できるかどうかを、帰無仮説にしてしまおう
906(1): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Sp93-Hx0X [126.199.209.146]) [sage] 2019/06/25(火)13:21 ID:AzzVQ2Xzp(1)
>>902
マーケティングだねぇ
今後の戦略としてどうするつもりだろうか
生きながらえるだけならcaffeのようにPre trained modelを充実させて、Redhatのようにサポートで食っていくというのはあるかな
あとはData Robotライクなオープンソースのウェブベースツール開発して、そのバックエンドがChainerとかなら生き残れるかも知れない
いずれにしてもGoogleとFacebookと戦うには、ビジネスモデルを変える必要があるだろうね
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