[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング30 (1002ﾚｽ)
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9: デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr4f-4lol [126.208.143.131]) [] 2021/01/04(月)13:48:18.01 ID:EMrQXkgTr(1)
使用率低いんで無い？
15: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7bb2-qD5+ [202.221.186.197]) [sage] 2021/01/05(火)08:43:58.01 ID:urZBb+aq0(2/2)
すまん、wideresnetって書いてあったな。
113(1): デフォルトの名無しさん (ｽﾌｯ Sd33-GDPA [49.104.10.226]) [sage] 2021/01/31(日)11:54:02.01 ID:DjWK2N0Pd(1)
高めに判定して転職エージェントに客集めるとかなのかな
124: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ d990-6WVI [220.148.121.115]) [sage] 2021/02/02(火)14:16:53.01 ID:mMAud9nU0(1)
チームで一緒に仕事をする能力と定義しちゃうと
空気を読む力が大きく左右しちゃうぞ
それは×だな
232: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 86da-SSu2 [121.116.26.113]) [sage] 2021/02/15(月)21:38:25.01 ID:D0ANu2Du0(4/4)
https://i.imgur.com/DZ5drMJ.jpg
261: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ef89-Dcdc [39.111.228.181]) [] 2021/02/22(月)20:56:06.01 ID:cP93aI+80(1/2)
俺もわかんねーや
448: デフォルトの名無しさん (ﾊﾞｯﾄﾝｷﾝ MM53-V9SR [153.233.255.91]) [sage] 2021/04/21(水)17:10:53.01 ID:YSTRB6CIM(2/2)
ほんまやね
新しい学部だし企業でもないからそこまで深くコミットすること出来ないんでしょね
463: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM05-Vz79 [210.138.6.253]) [sage] 2021/04/22(木)14:42:04.01 ID:TgsR4gUfM(1)
検査数(当日)と患者数(2日前)とか
そこからかよ。みたいな
538: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ dc63-sort [153.204.242.116]) [sage] 2021/05/19(水)23:43:35.01 ID:mou1RjBP0(1)
どうみてもEmacs使った方がいい
585: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 43ca-C6vo [182.168.51.6]) [] 2021/06/04(金)23:18:31.01 ID:K7oG2oyc0(2/2)
誤）特定の検索A1とそれ以降に行った同一人の検索
正）特定の検索ワードA1と同じ検索を行った全ユーザーの検索
613: デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FF47-DLda [106.171.87.121]) [] 2021/06/06(日)14:09:49.01 ID:9mmqAG88F(1)
>>589
>>596
あきらめろ
637(1): デフォルトの名無しさん (ｽﾌﾟﾌﾟ Sd9f-gBcM [49.98.70.107]) [sage] 2021/06/08(火)00:21:54.01 ID:TllRLWv0d(1)
何も考えずにラベルだけ付けて置けば学習するのが機械学習の基本。
波長だ何だと物理特性にこだわるのは邪道
651: デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MM7f-9V+W [133.106.210.213]) [sage] 2021/06/08(火)18:59:28.01 ID:G3XPHo6KM(1)
タグ付けして結果と照らし合わせて分析する
665(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 935f-1xJM [106.73.78.34]) [] 2021/06/09(水)21:04:40.01 ID:5LvF4jPN0(2/2)
日本語訳って誰か決める権威がいるの？
667: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MMff-4dvw [163.49.207.192]) [sage] 2021/06/09(水)21:15:44.01 ID:oPk2UlsZM(1)
>>659
質問に返答しないで「しつこい」はアカデミアとしてダサいと思わないの？
711: デフォルトの名無しさん [sage] 2021/06/21(月)11:48:19.01
前時代的な学び方と言うより他ない
917: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｱｰ Sade-uBEx [27.85.206.61]) [sage] 2021/08/11(水)18:15:56.01 ID:hWJ4QZBPa(1)
うちは女性も多いってレスが無いところからするとやはり普通は男性が多そうだね。
転職活動してても女性は一人しか見たことがない。
>>899
人事に聞いた限りじゃそういうのはなさそう。今回の公募は応募者全員が男性だったそうな。
今回結局誰か採用したのかどうか結果は知らんが。
>>902
というより工学、数理、ITって一般的に女性より男性の方が得意だからというのが大きいと思う。
生物系以外の理系職はどれも男性が多いね。
>>907
いろんな会社に話を聞くと会社によってだいぶ違う気がする。
データ整備と分析で人員を分けていたり。
扱うデータの種類でも違うんじゃないだろうか。
例えば画像解析だと認識精度が重要である一方で精度を出せるスキルのある人は限られてそうで、
データ整備よりも精度を上げる仕事が重要になるんじゃないかと想像してる。
自動運転の研究なんかは日々精度を上げるための研究をしてるイメージ。知らんけど。
kaggleはホスト企業が精度を上げるアイデアをコンペを通して募集する場だね。企業からすればある種のクラウドソーシングでしょう。
だから入賞者には企業からそれなりの報酬が払われ、報酬を得るにはソリューションの説明が義務付けられてる。
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