[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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31: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9bda-IBRN [223.218.135.103]) [sage] 2019/03/02(土) 14:21:42.14 ID:i53lBiQc0(1) AAS
>>29
29(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1b68-W5e4 [119.230.198.123]) [sage] 2019/03/02(土) 14:01:00.50 ID:ZLkox7LI0(1/2) AAS
部門長がAIを使う
AIを使いこなせないor代替される下っ端は大幅に切られる
富士通はエンジニアに転向という凄い道を用意してたけど、普通の企業じゃ難しいだろうな
素人を情報部門に雇って欝にする元祖ブラック企業
250(1): デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FF5f-hb4z [49.106.188.138]) [] 2019/03/15(金) 15:50:34.14 ID:00Sz/o3vF(1) AAS
G検定ってなんのためにあんの？意味ないやん
257: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5390-geq4 [182.20.137.118]) [sage] 2019/03/16(土) 04:30:30.14 ID:H2QZyYL60(1) AAS
クラウドがオンプレよりコスパよくならん限り、グラフィックスと並列計算資源の併用はこれからもアリ続けるだろう。
333(2): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ef66-kbMb [183.77.216.198]) [sage] 2019/03/19(火) 20:08:13.14 ID:dMzOeXf20(1/2) AAS
新井紀子か
433(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8fda-mCTu [114.182.231.23]) [sage] 2019/03/26(火) 23:06:08.14 ID:ldpFNnqq0(4/4) AAS
>>427
427(2): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1668-rXtv [119.230.196.171]) [sage] 2019/03/26(火) 22:09:26.96 ID:uoYW3oSf0(5/6) AAS
qiita以上に質の良いサイトってあるんでしょうか？
に対応して429書いたら、質は聞いてないと返ってきた。
>>427は何かの障害でも持っているのでしょうか
452: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sab7-VfAC [106.161.134.228]) [] 2019/03/27(水) 20:29:59.14 ID:iNDLeoBRa(2/2) AAS
>>445
445(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c7a5-RF5v [112.139.183.180]) [sage] 2019/03/27(水) 17:39:01.00 ID:BCd2DEW90(1/2) AAS
底辺大学生にpython教えるのも無理そうだ
底辺より文科系大学生だろう。
それよりPythonかける教師が不足してるんじゃないか？
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
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
717(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6bb0-MiIS [114.164.61.37]) [sage] 2019/04/14(日) 21:36:22.14 ID:ICPBpjQ10(3/3) AAS
>>716
716(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 561f-XGqV [153.206.86.82]) [sage] 2019/04/14(日) 21:06:17.07 ID:YhnOXq5E0(2/2) AAS
>>715
教師ありならラベルの推定をするのが目的だし、教師なしならデータの分布自体を学習したりクラスタリングするのが目的になると思うけど
画像分類っていってるんだからラベルの推定をしたいってことなんだろうね

訓練データに全部ラベルがついているなら教師ありで学習するべきだろうし、
ラベルの付いたデータが少なくてたくさんのラベル無しデータがあるなら
半教師あり学習、PU learningや能動学習を検討すべきじゃないかなと思う
ありがとう
分かりやすい

今はラベル付いてる(自分で付けた)画像で分類出来るか勉強してるんだけど実際現場とかだとNG判別したい画像とかってほぼ取れなくて正常10万枚、不良1枚みたいな割合のデータしか取れないんだけどこういう場合も基本的には教師ありを使うべき？
それとも教師なしみたいな正常と不良の分布とかを学習させた方がいい？
804(2): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp33-zRtc [126.33.38.102]) [sage] 2019/04/22(月) 12:16:34.14 ID:lqB8SLfdp(1/2) AAS
数学的な知識が乏しい自分がやる事自体間違いなのかもしれないけどみんな数学的な部分も理解してる？
導関数とか勾配とかこんなの分かるとかみんな凄すぎだわ
995: デフォルトの名無しさん (JP 0Hea-YM8t [153.151.16.89]) [sage] 2019/05/01(水) 15:25:46.14 ID:RJBjjcq+H(1) AAS
IPなしにしない？ここの人たち何で気にしないの
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