[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002ﾚｽ)
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249(1): (ﾜｯﾁｮｲ c301-NjyN [126.83.189.145]) 2020/06/11(木)22:40 ID:Z0EchGDZ0(2/3) AAS
あと最近東大生にデータサイエンティストが人気というのも理解できない。
なにか、論文から手法実装やライブラリ開発が仕事のメインなんだろうか。
名前が同じ、全く別職種だな、それだとしたら。
頭が良い、数学できるから目指すってのも安直すぎるし。Pythonのライブラリで数行でおわる分析の
数学的仕組みを説明できる必要もなければ、できて感謝される事なんてまず無い。
むしろ過学習しまくりのよく見える方がありがたがれるまである。『このデータ量・種類だと深層学習でも
〇〇程度が関の山です、他の課題設定が良いです』よりも、『R２乗９８％の結果を、深層学習手法で実装しました』、の方が
省1
414(1): (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) 2020/07/02(木)11:04 ID:0WiTNedI0(1/4) AAS
>>249
まず、東大＝頭がいい、数学が出来るというのは偏見だと思う
東大入試では情報幾何学とか出てこないし、大規模OSSのソースコードの解読とかもないから。
誤解がないように言っておくが、東大生は平均すると確かに頭がいいと思う。しかし、人の頭の良さは１つの観点から見たとしてもあまりに分散が大きいから、その平均にはほとんど意味がないというのが俺の考えだ
ちなみに当方中卒
そして、因果推論では理論が大切だと思うぞ
例えば、当たり前のように多くの人がスパースモデリンングの回帰分析のマージナルエフェクト（要するにlasso回帰の回帰係数）を使ってるがその根拠はどこにある？因果推論では強い多重共線性があるから、その根拠はほとんどの教科書にも書かれてないだろ？結局皆んながやってる方法が本当に因果推論として機能してるのか自分で計算して証明しなきゃならない
省1
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