[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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48(1): ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 7be9-ieYb [183.76.204.207 [上級国民]]) [sage] 2021/01/19(火)01:25:11.87 ID:LIV1Afk50(1/2)
>>47
強化学習を適用できる応用ばかりとは限りますまい‥‥
68(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9b68-InGC [119.230.190.147]) [sage] 2021/01/22(金)07:07:02.87 ID:bV8WhPp10(1/2)
ありがとうございます！色々試してみます
あまり関係ないですがscikit-learnをスキキットラーンって勝手に読んでました
109(2): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a9e6-cc2n [14.3.161.87]) [sage] 2021/01/31(日)11:13:39.87 ID:HLfEIjMl0(1/2)
年収予測って何を根拠にしてんの？
563(1): デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MMa6-XY1h [133.106.177.128 [上級国民]]) [sage] 2021/05/30(日)05:45:34.87 ID:lNYh/+HWM(1)
画像から猫種も見分けられる？
777: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ed01-ajCd [60.69.230.42]) [sage] 2021/07/19(月)17:46:13.87 ID:qeRTyGb80(1)
machine learningの "learn" じゃないの？
ロジスティック回帰みたいな簡単なモデルで済ませるときは便利よね
873(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f701-aRn8 [60.69.230.42]) [sage] 2021/08/08(日)14:34:01.87 ID:4QdLr3Tg0(1)
>>868
今の会社でデータ分析の部署に転属させてもらうか、プロジェクトに参加させてもらったら？
部長クラスに相談すれば悪いようにはならないかと。
964: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3dca-yDFm [182.168.51.6]) [] 2021/08/31(火)04:39:38.87 ID:D+Jl3XmV0(2/2)
>>958
個人的にはあれはよくできてると思う。
まず、要約はextraction法とabstraction法の2種類がある。
extractionはbowを作って単語の頻出度で統計処理することでウェイトの高いセンテンスを抽出する。
一方、abstractionは要約済みの学習データをseq2seqで機械学習させることで、要約エンジンを作る。
松尾研のベンチャーが作ったのは、後者のabstractionの方で、日本語でabstractiono方式の要約エンジン
というのはほとんど見たことがない。
ただ、実際に売れるかどうかは別。
この種のシステムは、を企業向けに販売しようと思ってもクラウドでAPIで提供する方式の場合だと
企業は内部情報が外部に流出することになるのでまず100％導入はしない。
一般的なのは、企業が利用してるクラウドの中にシステム用のサーバーを立ち上げるか、
企業のイントラネットの中に専用サーバーを立ち上げることなんだが、
これをやるとSI業者には勝てない。
また、下手にこの領域に踏み込むとSI 業者が海外製の要約エンジンを日本語化して販売
を始めたりするので、敵を誘い込むことになる。
974: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 85ca-mUqo [182.168.51.6]) [] 2021/09/04(土)04:02:08.87 ID:9cArpdYt0(2/2)
>>965
いずれにしてもSeqモデルによる実装は簡単だから、要約済みの学習データさえ準備できれば
要約システムは簡単に構築可能。無料で出す分にはみんなは面白がって使うだろうけど、有料提供
となると、かなり困難に直面するんじゃないかと思っただけ。
Seqモデルは、かなり一般化してきてるので、NLP専攻の学卒者だったら、十分に構築は可能。
これが機械翻訳とかだと、かなり膨大な学習データが必要となるので、参入障壁になるが、
自動要約だと、元の学習量もしれてるので、NTTデータや富士通あたりだと多分、簡単に作れる。
また、要約の精度は学習データに依存するので、どこまで精度の高いデータを作れるかは、
最終的には開発元の資本力によって決まることになる。
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