[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002ﾚｽ)
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669: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e68-XGqV [119.230.183.66]) [sage] 2019/04/12(金) 00:38:03.84 ID:wLs4Sov90(1/2) AAS
ラッパーだけどこんあ世間話ならkerasっていっていいんじゃない
670: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-grM/ [111.239.44.147]) [] 2019/04/12(金) 04:37:48.52 ID:S2+S1yfha(1) AAS
ブラックホール観測データからpythonで補間しとった
671: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMa7-QAgd [36.11.224.106]) [] 2019/04/12(金) 04:40:47.15 ID:8+fBpsEYM(1) AAS
須山がひよってた
672: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sae3-F38n [106.161.121.189]) [] 2019/04/12(金) 06:48:10.78 ID:oYZHGCwYa(1/2) AAS
>>661 >>659pythonは遅い。なんでJuliaを使わない。
673: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sae3-F38n [106.161.121.189]) [] 2019/04/12(金) 06:49:02.07 ID:oYZHGCwYa(2/2) AAS
>>667Flux。
674: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa0f-n39u [182.251.186.6]) [sage] 2019/04/12(金) 07:28:52.14 ID:P5gBEkCQa(1) AAS
速いから使うんじゃなくてライブラリの充実度や実装事例が多いから選ばれるんだぞ
675(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c701-SLJ1 [126.109.69.164]) [sage] 2019/04/12(金) 07:47:44.32 ID:iSiavc0f0(1) AAS
てかライブラリがなけりゃ速いも遅いもないだろ。
結局ライブラリはcで書かれるわけで言語なんて関係ねーわ。
676: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa0f-n39u [182.251.180.231]) [sage] 2019/04/12(金) 08:53:06.76 ID:YPpuO6F7a(1) AAS
うん、だからpython向けのライブラリの大半と同様機能のライブラリが多言語向けにあるならそっちでもいいだろうけど今のところその点においてpythonから移るほどのメリットがある言語は存在しない
677: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e68-XGqV [119.230.183.66]) [sage] 2019/04/12(金) 09:00:06.85 ID:wLs4Sov90(2/2) AAS
機械学習じゃないけど、昔のライブラリは色々な言語で出すのが流行ってたね
678: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMa7-QAgd [36.11.225.234]) [] 2019/04/12(金) 09:10:07.52 ID:rsS9oVcUM(1) AAS
flux？
679: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c701-itEm [126.74.196.52]) [sage] 2019/04/12(金) 09:15:33.99 ID:XF8boQYv0(1) AAS
>>675 pythonライブラリがC で書かれてるからって他の言語で自由に使えるわけじゃないぞ。
結局Python でしか使えないからみんな Python を使ってる。
680(1): デフォルトの名無しさん (JP 0H02-wT5a [153.145.192.52]) [sage] 2019/04/12(金) 11:34:48.14 ID:Lv2SN3lRH(1) AAS
他言語がpythonと同程度にライブラリやらモジュール群、フレームワークが充実してたらここまでpython一択の状態になってない
てかjulia使ってみたいからjuliaエコシステム構築してけろ
681: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp67-MiIS [126.33.197.230]) [sage] 2019/04/12(金) 14:36:30.51 ID:C748WCqyp(1) AAS
初心者はkeras使うべきだったかもしれん…
pytorchわけわからん…
682: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-ofH2 [183.77.216.198]) [sage] 2019/04/12(金) 21:45:37.39 ID:piIxPc4G0(1) AAS
pythonの文法、numpy(scipy)、pandas、scikit-learnと覚えること一杯過ぎる
683: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-2loy [111.239.229.113]) [sage] 2019/04/12(金) 22:16:52.56 ID:XojitUxja(1) AAS
全部覚えてる人なんてごく少数だと思うよ。
できる人は、最低限必要な範囲を覚えてて、それ以外は概念を理解して
詳細がどこにあるか探し方が上手い。
684(1): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Sp67-ZMGU [126.247.4.105]) [sage] 2019/04/12(金) 23:13:50.71 ID:YvxbfTFep(1) AAS
【IT】ディープラーニング初心者向けの日本語学習サイト、PFNが無償公開 ･
2chｽﾚ:bizplus
685: デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr67-SvCr [126.208.129.162]) [sage] 2019/04/12(金) 23:15:02.89 ID:Hp+AmMVvr(1) AAS
初心者はkerasやkeras-rlで十分だよ
中級以上の用途でも既存クラスを継承して必要な所だけ改修すれば大抵は事足りるし
686: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-ofH2 [183.77.216.198]) [sage] 2019/04/13(土) 19:51:09.94 ID:VfvZkeVc0(1) AAS
NEURON、てのを見つけた
外部ﾘﾝｸ:neuron.yale.edu
使っている人いる？
687: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp67-ngQC [126.33.115.23]) [sage] 2019/04/13(土) 23:30:17.50 ID:Sarxek9xp(1) AAS
>>680
juliaは純粋に良い言語だと思ったよ
行列周りがスッキリかけていいね
一応pythonのライブラリ呼び出せるから無理すれば使えないことはないが、業務で使うレベルにはないかな
688: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0682-iXRD [113.20.238.175]) [] 2019/04/14(日) 07:52:58.10 ID:hqo19SQo0(1/2) AAS
フレームワークとライブラリの違いがよくわかりません。
Pythonはフレームワーク？
689: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 562c-9RpW [153.188.176.144]) [sage] 2019/04/14(日) 08:24:01.10 ID:+dOQvHeb0(1) AAS
Python は、プログラミング言語です
「フレームワーク ライブラリ 違い」で検索！
690: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-2loy [111.239.216.43]) [sage] 2019/04/14(日) 08:25:20.18 ID:paHu6MVLa(1) AAS
Pythonは言語処理系で、特定のプログラミング言語を解釈して実行する。
フレームワークは文字通り枠組みで、特定のアプリケーションの共通部分
を提供してくれるので、残りの固有の部分を作ればよい。
ライブラリは一般的な機能をまとめたもので、実績のあるものを選ぶことで
ソフトの品質を保ち、テストや開発を効率的する。
敢えて包含関係をつけると Python＜ライブラリ＜フレームワーク
691: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0682-iXRD [113.20.238.175]) [] 2019/04/14(日) 08:38:57.40 ID:hqo19SQo0(2/2) AAS
>>684
良さげなサイト。
これを学んだら、G検定合格に結びつく？
692(1): デフォルトの名無しさん (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MMaf-DcAD [150.66.87.117]) [sage] 2019/04/14(日) 11:23:33.03 ID:epDxsc+aM(1) AAS
就活で機械学習使えます！って言うにはどんなこと理解してればいいの？
取り敢えずオライリーの機械学習の本は1週(完璧に説明出来はしない)してPytorchのサンプルコード使って画像分類してるくらいなんだけど
ちな新卒
693: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp67-ngQC [126.33.115.23]) [sage] 2019/04/14(日) 11:58:50.62 ID:AIBmgQB+p(1) AAS
>>692
就活する企業による
既にバリバリ使っていう企業ならもう一歩踏み込んで、どんなモデルで何をやっていたか、ハードウェアはどうしていたのか、なぜPyTorchを選んだのか、など機械学習そのものよりも、どう応用したのかが問われる
一方で全く使っていない企業ではそのレベルでも充分だが、やはり機械学習を使って何をしたのかは問われると思う
ただ、正直新人と機械学習にそこまで期待していないので、インターンとかアルバイトで感触と経験を積むほうが余程良いアピールになる
参考までに自社に機械学習できますで入ってきた新人は
・海外の論文を読んで自分で実装できる
・実際に機械学習で役に立つ何かを作った
・フレームワークの違いを熱く語れる
・FPGAで分類アルゴリズムを実装しました
とレベルは高かったが、入社して活用できているかは疑問
選ぶ会社間違えてないか？と心配になるレベル
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