[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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269: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 53b5-kKOj [118.240.173.214]) [sage] 2019/03/17(日) 00:38:26.57 ID:idrOkuBX0(1/2) AAS
意識の定義の話しで、人間のように複雑に物事を考えられて自己を客観視出来るものを意識とするか、または動物の自己意識程度のものも含めるか
はたまた植物や微生物のはって感じで、どこにスコープするかでだいぶ話が変わってくると思う

個人的には、自律的に行動を決定できるならそれを意識と呼んでいい気もするけど、それならそこまでハードルの高い話でもないように思う
地球上の生命、微生物なんかもそこら辺からスタートしたしね
353: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ efe9-h1+v [183.76.11.17]) [sage] 2019/03/20(水) 06:08:02.57 ID:s3rgsOfx0(1) AAS
>>348
348(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 53da-h1+v [118.19.13.172]) [sage] 2019/03/19(火) 23:35:32.93 ID:JrEDJmR+0(2/2) AAS
>>347
荒らしをからかったのだが、僕ちゃん
なぜ嵐だと思ったのですか？
354: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5390-geq4 [182.20.137.118]) [sage] 2019/03/20(水) 09:56:48.57 ID:aRqHWQeW0(1) AAS
>>303-304
この人達、まじめに記事書いてるのに全然いいねついてないな
407(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5301-2pwm [60.65.176.121]) [] 2019/03/25(月) 09:57:01.57 ID:+B6li5S30(1) AAS
>>406
406(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2f12-OMWS [210.146.152.138]) [sage] 2019/03/25(月) 09:47:52.21 ID:+bC87xJf0(1/2) AAS
機械学習エンジニアってやつになろうと思ってるんだがリッチな環境が進み将来性ないとか友人に言われたんだけどどうなの

研究バリバリの大学院生です
ライブラリ使った機械学習ごっこなら誰でも出来るが、実用に堪えるレベルに性能を引き出すにはデータと向き合って高度で専門的な分析をする必要がある
この段階からできる人材はまだ少ないと思う
428(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) 22:10:29.57 ID:ldpFNnqq0(2/4) AAS
公式論文読めよ
437: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fb01-VM+g [126.109.69.164]) [sage] 2019/03/26(火) 23:27:51.57 ID:aW2tbkLS0(2/2) AAS
stackoverflowとか、
他にもてきとうにググれば個人でやってるブログなり質の良いサイトはあるだろ。
そんなことにいちいち答えてやる義務はないわ、自分で探せカス。
698: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 7247-yqpC [131.129.112.103]) [sage] 2019/04/14(日) 14:04:26.57 ID:AVvjfIV70(1/3) AAS
>>696
696(2): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9eda-yqpC [223.217.184.232]) [sage] 2019/04/14(日) 13:38:23.05 ID:gRIWJu2f0(1) AAS
機械学習ブームは後２、３年は持つそうだ
外部ﾘﾝｸ[html]:www.sankei.com
AI とかは、なんか胡散臭いとどうしても思ってしまっていましたが（そんな人は多いのですかそれとも少ないのですか？）、この記事をみて認識を改めました、まだまだ可能性があると踏んでいる人はいるのですね
900: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ae66-mEZ1 [183.77.216.198]) [] 2019/04/26(金) 10:57:21.57 ID:QE3k9veY0(1) AAS
だれかfit_generatorの使い方を教えてよう
955(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ da3c-VPDz [219.98.80.75]) [] 2019/04/30(火) 15:31:55.57 ID:FP18udXB0(1) AAS
現在の日本のAIビジネスを分類すると、
A) 時系列データを使った需要予測系（企業ユーザーに多い）
B) センサーデータを使ったプロセスコントロール系（製造業に多い）
C) 教育、セミナー商用
D) 顔認識による店舗管理など画像認識の派生系（数としては非常に少数）
SI業者の場合は、AとBがメイン。最近の大手SI業者の潮流はDataRobotのアプリケーション構築が増えている。
ベンチャーの場合、始めはDとかを目指すが、技術力がないところは最終的には教育、セミナー商法に落ち着く。
991: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2eab-8teH [39.111.85.105]) [sage] 2019/05/01(水) 10:41:19.57 ID:At+PNRUC0(3/5) AAS
乙です
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