[過去ログ] 【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002レス)
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28: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7592-We7c [180.92.24.140]) [] 2019/03/02(土) 13:58:09.24 ID:uONhGgXx0(3/3) AAS
宇宙と無間地獄はどっちの方が広いですか?
132: デフォルトの名無しさん (ササクッテロ Sp3f-YD0j [126.35.153.125]) [sage] 2019/03/08(金) 12:57:55.24 ID:ycrcjzM2p(1) AAS
予言者と勘違いしてる人たまにいるよね
137: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cf92-FvDc [180.92.26.243]) [] 2019/03/08(金) 17:04:16.24 ID:jAWBoCTx0(1) AAS
魔界はどこに存在するのでしょうか?
144: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cf92-FvDc [180.92.26.236]) [] 2019/03/09(土) 02:16:56.24 ID:ivaaRscD0(1) AAS
霊魂は本当に存在するのですか?
460: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8fda-mCTu [114.182.231.23]) [sage] 2019/03/27(水) 23:30:33.24 ID:0tpBV2P20(2/2) AAS
ちょっとしたマイナーチェンジネタと優良ネタを切り分けることが出来ますか?>>435
472: デフォルトの名無しさん (アウアウカー Sa6b-mJEA [182.251.188.236]) [sage] 2019/03/28(木) 13:32:03.24 ID:44q8zvzZa(1) AAS
統計学の推論の部分を発展させたのが今の機械学習だから基礎となる知識は大体同じ
550: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ d702-gups [124.209.178.23]) [] 2019/04/02(火) 21:24:34.24 ID:X9JCSBq+0(1) AAS
>>545いやこれは全然丸暗記じゃない、むしろDNNの学習に近いのでは?
外部リンク:ja.m.wikipedia.org暗記数学
614: デフォルトの名無しさん (ササクッテロル Sp49-78ua [126.236.227.16]) [sage] 2019/04/08(月) 09:00:23.24 ID:a8x/mGssp(1) AAS
>>611終わってはないけど複雑なことやろうとすると途端に難しくなる
624: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9d01-JruA [126.21.156.227]) [sage] 2019/04/09(火) 17:32:04.24 ID:HbJ8wPKJ0(2/2) AAS
クックパッドはデータを持ってるから AI (ワトソン) を使う環境は整ってる。
626: デフォルトの名無しさん (アウアウクー MMc9-gZRC [36.11.225.30]) [] 2019/04/09(火) 18:59:38.24 ID:1KTVyE26M(1) AAS
scikit-learnをプロダクトで使ってもいいの?
645: デフォルトの名無しさん (ササクッテロレ Sp49-JruA [126.245.75.150]) [sage] 2019/04/10(水) 20:48:11.24 ID:wpQ7q5oXp(1) AAS
>>644 自由にやめれば良い。 誰にやらされてんだよ。
649: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 25b0-xrTc [114.164.61.37]) [sage] 2019/04/10(水) 21:42:06.24 ID:20MEu+vm0(2/2) AAS
>>646やれって言われたの?
656(1): デフォルトの名無しさん (ワッチョイ adb5-JnTO [118.240.173.214]) [sage] 2019/04/10(水) 23:10:31.24 ID:Gpwaqo520(2/2) AAS
田舎のおじさん企業にも始められる機械学習ツールて位置づけじゃない
そら国内sotaな現場ばかりじゃないからな
MLは高い数学の素養が求められる分またハードル高いし
662: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c701-SLJ1 [126.109.69.164]) [sage] 2019/04/11(木) 18:34:12.24 ID:XplD4nHz0(1) AAS
データが綺麗ならそりゃツールにぶちこむだけで済むだろうが
そんな簡単な話は世間には転がってない。
829: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 5fb5-jqZb [118.240.173.214]) [sage] 2019/04/23(火) 21:15:50.24 ID:tMu4/X7d0(1) AAS
いまだ毎週のように新しい手法やらアルゴリズムが開発されてるのに検定にどれぐらいの意味があるのだろう
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。
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