[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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924: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp75-Sr1b [126.233.170.218]) [sage] 2019/04/28(日) 13:18:24.77 ID:XfpOUoJMp(1) AAS
>>918 コストと体力を無視したらその通りなんだけど、やはり若い方がコストパフォーマンスが良いから経験不足でも若い基本能力の高い人間を雇うのが企業の本音。
そういう人間が採れない中小企業が落ち穂拾いをするが、能力を発揮できるような仕事がないケースが多い。
925(2): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp75-en87 [126.233.13.41]) [sage] 2019/04/28(日) 13:28:49.85 ID:UKOVlWkZp(1/2) AAS
Jetson nanoが出ましたがエッジで機械学習はありですか？
926: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp75-en87 [126.233.13.41]) [sage] 2019/04/28(日) 13:30:45.30 ID:UKOVlWkZp(2/2) AAS
>>839普通に使ってるけどどこで詰まってるの？
927(3): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 76b4-BbJl [153.185.78.92]) [sage] 2019/04/28(日) 17:46:29.48 ID:B3+yC+SN0(1) AAS
>>834うわwマジじゃん
昔、ドワンゴが宮崎駿と会議してたけどダメダメだったし
やっぱりか
928(2): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4682-nTzR [113.20.238.175]) [] 2019/04/28(日) 19:19:29.42 ID:hgtvEEKh0(2/2) AAS
>>927
なんで閉鎖したん？
ほんまオワコンだな！
929: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0db3-Z4eT [126.227.147.155]) [sage] 2019/04/28(日) 19:21:55.24 ID:c5eGKKj60(1) AAS
>>925 有りじゃないの？ 使い方によりけりだろうけど。
Googleが作ったチップ（Edge TPU）もエッジで機械学習するために作ったんだし。
エッジコンピューティングの流れ変える--グーグル、エッジ向け機械学習チップ発表
2018年07月30日
外部ﾘﾝｸ:japan.zdnet.com
エッジコンピューティングが求められる背景として、収集データを全てクラウドに送るとコストが高く付く可能性があり、またプライバシーや法規制上の理由からクラウドにデータを送れないケースがあることなどを挙げた。
一方で、エッジデバイスやゲートウェイでデータを処理するには、コストや消費電力などが制約になりかねない。
そこで同社が開発したのが「Edge TPU」だ。
2016年には機械学習に特化した専用チップ「Tensor Processing Unit（TPU）」を発表しており、2018年5月には第3世代チップを披露している。
Edge TPUは、これをエッジデバイス向けに小型化したものだ。
機械学習フレームワーク「TensorFlow」を組込機器やモバイル向けに軽量化した「TensorFlow Lite」を使って機械学習の推論モデルを動かすことができる、とRhee氏は話す。
1セント硬貨の上に4つ収まるほどの大きさで、低い消費電力で動作するという。
チップの処理性能については、毎秒30フレームの高解像度動画に対して機械学習モデルを実行できるとしている。
930(1): デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr75-boIx [126.208.179.51]) [sage] 2019/04/28(日) 21:21:13.76 ID:k2cGRm53r(1) AAS
>>914いや数学がどうこうっていうよりは、雑用で忙しい大学教員教員が最先端の機械学習を勉強する暇があるのか、できたとして授業で教えたことが学生が研究室に入る頃には陳腐化していないかって感じの意味ね
まあごく一部の大学はできるのかもしれないが
931: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa39-eBdG [106.154.126.112]) [sage] 2019/04/28(日) 21:42:05.43 ID:LFrOtvHOa(2/2) AAS
>>930
卒業時に即戦力になってるか？という意味ならNoだし、税金使うならもっと公共性の有るものを、ってのが本来の大学の目的。
932: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2eab-8teH [39.111.85.105]) [sage] 2019/04/28(日) 22:24:47.55 ID:sT9vBz2X0(1/2) AAS
最先端のは研究室でやるんでは。
学部ではベイズとかニューラルネットワークとかで十分単位になるんでないかな
933: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa39-xvs0 [106.180.24.192]) [sage] 2019/04/28(日) 22:26:19.83 ID:jASA1Rmra(1) AAS
最新の機械学習なんて教えてもそんなものは数年で誰でもポチポチするだけで使えるツールに組み込まれるからな
その根底にある数学的基礎を叩き込んでおけば一生使えるレベルの知識になるけど最新技術の枝葉だけ教えても無意味
934: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2eab-8teH [39.111.85.105]) [sage] 2019/04/28(日) 22:29:38.91 ID:sT9vBz2X0(2/2) AAS
ということで機械学習で必要な数学を学んでる既卒者にも期待してやって欲しいな
935(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0d01-Sr1b [126.227.147.155]) [sage] 2019/04/29(月) 01:50:54.03 ID:mPNo/zAj0(1/2) AAS
>>925 抜粋引用
「クラウド」からIoTやスマートフォンなどの「エッジ」へと急速に広がる機械学習処理
外部ﾘﾝｸ:cn.teldevice.co.jp
機械学習の処理はクラウドのような膨大なコンピューティングパワーを用いて実行されるものと思われていたが、
昨今はネットワークなどの末端ポイントとなる端末「エッジ」において機械学習処理を実行するフレームワークが相次いで登場してきている。
今後はエッジにおいても「機械学習処理をどう扱うか」の検討が重要な要素になっていくようだ。
略
ところが最近では、この機械学習処理の基盤が、クラウドからネットワークなどの末端ポイント「エッジ」へと広がってきています。
エッジへの広がりを見せる機械学習処理
そしてGoogleやマイクロソフトは、機械学習の基盤をクラウドだけでなくエッジへも広げようとしています。
略
クラウドと比べればほんのわずかなコンピューティングパワーしか持たないエッジで、果たして動作するのでしょうか？
ディープラーニングでは、学習時には膨大な試行錯誤が行われるため大きなコンピューティングパワーが必要ですが、
学習済みのコンピューターが推論を行うには、それほど大きなコンピューティングパワーを要求されるわけではありません。
マイクロソフトは2018年5月に行ったイベント「Build 2018」で、エッジにAIの能力を持たせる「Azure IoT Edge」を発表しました。
Googleも2018年5月に開催したイベント「Google I/O 2018」で、
iOSやAndroidに対応したモバイルアプリに顔認識など機械学習の機能を組み込むライブラリ「ML Kit」を発表しました。
ML Kitには、Googleの機械学習ライブラリ「TensorFlow」をモバイルデバイスに最適化した「TensorFlow Lite」が内蔵されています。
略
となれば、これらを含むシステムを設計・構築していくあらゆるエンジニアにとって、どのように機械学習機能を活用するのか、
その機械学習機能はクラウドを呼び出すのか、エッジで実行するのか、
そして得られた推論結果はどのように活かしていくのかを考えることが、今後は不可欠な要素となっていくのではないでしょうか。
936: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0d01-Sr1b [126.227.147.155]) [sage] 2019/04/29(月) 01:58:35.64 ID:mPNo/zAj0(2/2) AAS
>>935 Apple も iOS用に CoreML を提供している。
Watsonで作ったCore MLモデルをiOSアプリへデプロイする
外部ﾘﾝｸ:medium.com
937(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9abd-MRXB [157.192.85.150]) [sage] 2019/04/29(月) 08:25:15.09 ID:x+XnEQ0u0(1) AAS
機械学習に数学はいらない
938: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ae66-mEZ1 [183.77.216.198]) [] 2019/04/29(月) 08:39:50.36 ID:ZjIuYmpR0(1) AAS
azureがtensorflowに対応させるなんて意外
ていうかcntkって
939(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM35-rVMO [36.11.224.73]) [sage] 2019/04/29(月) 09:25:31.47 ID:UkGFkOJ0M(1) AAS
>>937
機械学習関連の仕事と言ってもピンキリだから
ピンの方で仕事してる分には数学なんていらないんじゃないの
940: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ da90-BP9Y [61.211.189.40]) [sage] 2019/04/29(月) 14:05:42.91 ID:pkSVnfIO0(1) AAS
>>927-928
ドワンゴが倒産寸前になってる
減資1/100で資本金一億しかない
941: デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF42-drJF [103.5.142.233]) [] 2019/04/29(月) 14:07:22.97 ID:Cu/Wy/ueF(1) AAS
>>927
川上さん泣いてたな
>>928
経営難
942: デフォルトの名無しさん (ｽﾌｯ Sdfa-nTzR [49.106.217.165]) [] 2019/04/29(月) 15:06:00.62 ID:KRjuzPZXd(1) AAS
まあ、ニコニコはオワコンだしな。
今はYouTubeしか見ない。
943: デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MMa1-LqAG [210.142.95.228]) [] 2019/04/29(月) 19:57:38.96 ID:dHR449jcM(1/2) AAS
>>939
民間企業にて分析の実務を
やっていますが、
数学の知識が必要な場面は
とても少ないです。
ただし近年、コンペ形式で分析の仕事を依頼されることが増えて、
複数の分析者と競わされることに
なったとき、
数学を勉強しているというか
深く理解している分析者が
有利になると思います。
944(2): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ da2c-b8jC [219.162.237.2]) [sage] 2019/04/29(月) 23:05:12.61 ID:1zXK91qw0(1) AAS
ニコニコ超会議は、何十万人も来てるのだろ？
ニコニコは、新しい文化の中心なのに！
大前研一が言ってた、web では、有料モデルは通用しないという事か？
web では、すべてが無料だから、
広告モデルなど、別の財源を持った会社しか生き残れないという、ビジネスモデル
でも、もったいない。
新しい文化の中心で、最高峰のコンテンツ・技術者を持っていたのに、
ビジネスモデル・経営者だけが旧世代だったから、負けた！
これこそ、中小企業診断士・MBA を取った、プロの経営者を雇えば、復活できるはず！
945: デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MMa1-LqAG [210.142.95.228]) [] 2019/04/29(月) 23:48:50.30 ID:dHR449jcM(2/2) AAS
>>944
まともな技術者がいなかった。
だから広告を埋め込めなかった。
ニコ動のユーザーなら
あの分かりにくいクソシステムは
どんな馬鹿が担当してんのかぶっ殺す！
と思ったことがあるはず。
クズニートを集めて
システム構築したから失敗したんだよ
それを理解できない社長も原因
946: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5ada-HJzg [125.203.171.99]) [sage] 2019/04/29(月) 23:52:28.86 ID:XUxM6Rrk0(1) AAS
>>944
大前研一（笑）
947(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 89b0-psZZ [114.164.61.37]) [sage] 2019/04/30(火) 00:15:42.15 ID:N8nRzAWn0(1/2) AAS
連休中だけどみんな勉強してる？
俺は2時間やっただけで挫折した
948: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 05b5-YM8t [118.240.173.214]) [sage] 2019/04/30(火) 03:10:02.12 ID:V70jL28o0(1) AAS
おう、もう何の仕事してたかも忘れたぞ
セールだったからkindle参考書だけ買ったわ
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