[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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12: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b52-2vZs [118.243.226.210]) [sage] 2021/01/04(月)18:52:14.33 ID:0w2hlcZQ0(2/2)
ふうん
103: デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FF9d-qCTK [106.171.85.137]) [] 2021/01/29(金)14:29:29.33 ID:5pIDnM+SF(1)
>>94
リアルで出会う人間でも一目でそれと判るのが一定数居るよな
ボーダーは判らんかも試練がそれは機械でも判らんやろ
127: デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Src5-2WwA [126.237.31.9]) [] 2021/02/02(火)16:18:27.33 ID:SYdaDwYYr(1)
そういう仕事論は飲み屋で部下か後輩にでも語りなさい
186(1): デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MM81-Gnww [180.7.43.107]) [sage] 2021/02/09(火)18:25:35.33 ID:HfTocjjCM(6/6)
>>184
あぁなるほど
脳の老化ってプルーニングかな
325: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 75f3-6epr [220.211.225.116]) [] 2021/04/04(日)12:30:25.33 ID:rdKx+7Rr0(1)
ebmtの概念は、深層学習モデル以前のSMT的ものなので、knnmtとは別物だと思う。
Google scholarで論文を探してみたが、Sumita+ebmtだと2004年くらいに
1件ヒットするだけで、恐らく、ebmt+nmtのテーマではまだ論文発表はしてない。
記事は、一般論的な書き方をしてるが、ebmtを取り込んだのはNICTの翻訳エンジン
であり、この流れが広がっていくかは別問題。
NICTのアプローチはどちらかというと、モデルパラダイムよりもデータ重視の傾向が
強い。ただし、NICのデータパラダイムは、最近Andrew Ngが提唱してるデータ
重視論とは異なり、MTの精度向上を専門辞書の整備や、分野別コーパスなど
人手をかけることで解決するというかなり泥臭いやり方となる。ebmtを持ち出したの
も多分、それと同じ。
555: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-dYqX [126.29.37.222]) [sage] 2021/05/28(金)09:52:49.33 ID:jQHjx/Sg0(1)
逆に同業者が知ってないと迷惑って話もあるからそれは極論だわな。
808: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ df01-Gkqf [221.105.222.58]) [sage] 2021/07/31(土)21:04:02.33 ID:FpbTKfM30(1)
aiの人材は足りないと思うよ
ただちょっと勉強をした人とが欲しいんじゃなくて
問題の構造を考えて、チューニングまできちっとできる人が欲しい
そんだけ能力がある人はそうそういない
資格で保障される能力よりもはるか先の能力が要求される
817: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ e701-OhyW [60.69.230.42]) [sage] 2021/08/02(月)01:59:57.33 ID:3glCL8ZB0(1)
「新卒でも年収1000万円可！」とか言われても、
既存社員の年収データ見せてもらわないと信用できないよね
854: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0e89-Z6Ah [39.111.228.181]) [sage] 2021/08/06(金)10:31:56.33 ID:eF3TWJ3i0(1/2)
曲面しか扱っていないのに多様体といったら話盛ってるだろうｗ
954(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 856e-bRri [138.64.70.222]) [sage] 2021/08/30(月)19:26:51.33 ID:t9q3RQuP0(2/4)
>>951
使っている手法がcrfベースと古いから
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