[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング29 (1002ﾚｽ)
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196(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa9d-kpeO [106.154.125.132]) [sage] 2020/09/11(金) 17:03:14.59 ID:vrzz2PIYa(1/4) AAS
>>195
195(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1901-vvkI [60.86.178.93]) [sage] 2020/09/11(金) 14:15:08.24 ID:eKsL/19+0(1/3) AAS
>>190
そら、やってみないとわからんじゃろ＞単純ルールベースだとどうなるか
「（これまで、担当者のカンと経験でしか）やってみたことないからわからない」は正直じゃろ
DL有りきが問題って事だと思う
ルールベースの方が良い結果を得られるならそっちを採用するし
比較しないでDLを選択しているのはDL有りきって事
202(2): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa9d-kpeO [106.154.125.132]) [sage] 2020/09/11(金) 19:35:14.93 ID:vrzz2PIYa(2/4) AAS
>>200
200(1): デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MMeb-eR/I [133.106.50.14]) [sage] 2020/09/11(金) 18:35:59.25 ID:rmY/ILRiM(1/2) AAS
いちいちデータ分析してルール作るのが面倒臭いから機械学習にぶっこむんだろ？
真面目に比較検証する時点で意味ない
大抵のビジネス課題は最適化よりも事象の理解の方が重要なわけで、最適化に心血注げる数少ない問題くらいはエンジニアに俺ｽｹﾞｰさせてやれよ
もっと利益が出る方法があるかもしれないのに？
利潤追求しないのは企業としてどうなのか
206(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa9d-kpeO [106.154.125.132]) [sage] 2020/09/11(金) 20:31:17.11 ID:vrzz2PIYa(3/4) AAS
>>204
204(1): デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MMeb-eR/I [133.106.50.14]) [sage] 2020/09/11(金) 20:11:36.44 ID:rmY/ILRiM(2/2) AAS
>>202
追求する価値のある課題ならもちろん追求すべきだね
ただ実際問題として、そこらへんの企業がDLのPOCをやるために無理矢理捻り出した課題にそこまでの価値があることなんて稀だ
大抵のDLプロジェクトはDLを使って成果出したという実績を作ることが目的でやるわけで、やった時点で目的は達成されてるんだよ
そういうのなら長続きしなくなるのは目に見えているね
データサイエンティストも失業することになる
208: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa9d-kpeO [106.154.125.132]) [sage] 2020/09/11(金) 22:19:50.72 ID:vrzz2PIYa(4/4) AAS
無理なら実務ではDL使う必要ない
研究して実運用に耐えられるようになったら使うとか
GAFAみたいな所と提携したり委託したりサービスを買ったりした方がビジネス的には良いかも
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