[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング26 (1002ﾚｽ)
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128: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b46-G1PU [153.213.142.140]) [sage] 2019/10/06(日) 16:45:43.54 ID:xEniyG0f0(1) AAS
画像の分類に関しては人間の精度を超えたことになってるから人間ができるものはだいたい識別できるでしょ
197: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 653c-3Hkb [118.240.95.156]) [sage] 2019/10/13(日) 00:59:42.54 ID:kaSZg9r20(2/11) AAS
>>196
すまん、焼肉屋しか見てなかった
実にその通り
291: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa51-Eud4 [182.251.111.73]) [sage] 2019/10/16(水) 15:01:44.54 ID:ur38NdBia(2/2) AAS
>>290
は？誰？どゆこと？w
389: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff02-kwV+ [101.142.8.160]) [sage] 2019/10/26(土) 23:08:34.54 ID:I3o5RH8v0(1) AAS
>>387
機械学習案件の未経験者の採用指標って、
マトモなところだと大学の学部と専攻、
SESのようなアホ営業が間に入る商流だとPythonの経験年数 みたいな感じ？
作業の大半は前処理とデータクレンジングだから後者でも間違いでは無いが
494: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5701-QcMU [126.25.131.86]) [sage] 2019/11/09(土) 21:12:41.54 ID:PlRJlzfP0(2/3) AAS
>衝突0.2秒前になって減速が始まると同時に、ドライバーのバスケス氏に警報で危険を知らせる。
これで対応できるわけねーだろ。
567(4): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Spc9-wN32 [126.182.127.28]) [sage] 2019/11/20(水) 00:19:44.54 ID:fEAcQWwmp(1) AAS
すいません。まったくのど素人なのですが、質問させてください。
システム構築というか、コンピュータに望むような動きをさせるため、どのプログラムをどのように組んだらいいのか、ってことについて勉強をしていきたいと思ってます。
アルゴリズムや機械学習などの基本知識を学んだ上で、プログラミングを勉強していけばいいでしょうか。
よくわからないなりに考えたので、何を言ってるのかわからないかもしれませんが、何をすべきか、ご教示ください。
599: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5fad-q7p1 [110.130.184.72]) [] 2019/11/29(金) 00:17:47.54 ID:lLJmxOHf0(1) AAS
Kaggleとかの機械学習コンペで主催者(依頼者)が持ってるマシンよりも参加者(優勝者)がコンペで使ったマシンのほうが性能良いってことあったりするの？
679: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b5e3-mnWA [220.219.149.102]) [sage] 2019/12/09(月) 13:00:46.54 ID:cQNHGZkd0(1/2) AAS
機械学習で日本の人名を生成したい
どうすればできる？
当方しがないエンジニアでpythonはできるが、
機械学習周辺のキーワードがわからなくて調べられずに困っている
GANとかいうのは画像用だから使えないんだよな？程度の知識
748(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 212f-+Tiu [180.24.80.238]) [sage] 2019/12/22(日) 22:11:05.54 ID:Ens8Pa2w0(9/9) AAS
ライブラリ比較サイトで勉強してきました。
直近のしごとはsklearnで事足りそうだし、
Deep Learningとかの勉強はPytorch使ってみようかと思います。
Tensorflow＋Kerasも気になるけど、Tensorflow2.0の情報が出てから勉強したほうが、
効率良さそうな気がしてきました。
839: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7bb2-GLZk [202.221.186.197]) [sage] 2020/01/03(金) 19:54:17.54 ID:hATKQL5q0(1) AAS
線形代数とか難しいんだけど、ライブラリ使いこなすだけだとやっぱりしぬ？
882(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb01-UAPS [60.120.23.126]) [sage] 2020/01/04(土) 22:16:11.54 ID:Eq0fd+t90(2/4) AAS
相対性理論は帰納法で導かれたよ
921: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f63-bcBw [153.218.137.102]) [] 2020/01/06(月) 06:54:23.54 ID:KyZp9b9y0(1) AAS
いよいよ人間超え、AI最新事情 文章読解でもAIがついに人間超え、グーグルの「BERT」発表から1年で急成長
2019/11/13
文章読解でもAIがついに人間超え、グーグルの「BERT」発表から1年で急成長
かつてはディープラーニング（深層学習）の適用が難しいと言われていた自然言語処理の分野でも、人工知能（AI）が人間の認識精度を上回るようになった。
グーグルが2018年10月に発表したBERTは、文章の「言語らしさ」を予測する言語モデルを「Transformer」というニューラルネットワークを多段に重ねて実装したものである。
言語らしさの予測は、AIが単語や文章を理解したり自然な文章を生成したりするうえで必要不可欠な要素である。
言語モデルの応用先としては、機械翻訳や機械読解、質問応答、言葉の言い換え（換言）、表現が異なる2つの文章の意味が同じかどうかの判断（含意関係認識）などがある。
グーグルのBERTは自然言語処理の世界に衝撃を与え、論文の発表からわずか1年で2200件以上も他の論文に引用されるほどになった。
これは、BERTが応用に関するベンチマークで人間の精度を上回る成果を上げたからだ。
文章読解のスコアで人間超え
具体的には機械読解のベンチマークである「SQuAD 1.1」で人間の精度を上回った。
SQuAD 1.1は米スタンフォード大学が作ったベンチマークで、「Wikipedia」の中にある140単語ほどの文章を読み解かせて、その文章に関する質問に回答させる。
正答は元の文章の中にフレーズとして存在する。正答の部分を正しく抜き出せるかどうかがポイントとなる。
SQuAD 1.1はタスクとして単純すぎるという指摘もある。
SQuAD 1.1よりタスクの難易度が高いベンチマークは「SQuAD 2.0」や「GLUE」など他にもあり、そうしたより難しいベンチマークではBERTは人間を上回れなかった。
しかしBERTが一部でも人間をスコアで上回ったことから、この分野の研究が一気に加速し、今ではBERTを改善した手法が、より難しいベンチマークでも人間超えを果たすようになった。
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/01056/111200002/
948: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM43-ZFGq [49.239.64.31]) [sage] 2020/01/10(金) 17:39:06.54 ID:o1aiizUGM(1/2) AAS
データサイエンス系の仕事手伝ってるけどSI屋が分析より下のレイヤーやるようになりそうな雰囲気
ETLとかの延長で出来るところまで
986(1): デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sd43-2fhw [49.98.160.101]) [sage] 2020/01/13(月) 14:12:17.54 ID:qe5f7iwkd(1) AAS
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