【統計分析】機械学習 ..
117:
19/05/05 22:09:10.14 3EWrT4Pn0.net
>>108
その意見はよく理解できます、なぜならば、これまでの私の意見でもあったのだから
ISO/IEC9899:1999 を舐めている最中ですが、このまま辞書を引きながらやってもだめなんじゃないか…とふつふつと湧いてくる感想が持論と正反対の行動に駆り立てたようでした、非日常の10日間に、10日間でできる変わったことをしたいなあ、と
118:デフォルトの名無しさん
19/05/05 22:59:45.69 YqJW7ihs0.net
あなたのレスの書き方が他の人と違うことに気づいていますか？
気づていないなら教えてあげます
他の人と違っており浮いています
そして私はあなたのレスが嫌いです
バカ丁寧な口調であなたの語りが長々と書かれているスタイルに不快です
改善してください
119:デフォルトの名無しさん
19/05/05 23:01:38.54 49wX2kj+0.net
>>111
ブーメランｗ
縦読みどこよ?
120:
19/05/05 23:26:13.78 3EWrT4Pn0.net
>>111
専用ブラウザを使ってトリップを無視指定に加えていただければ、そのままで消えますから、それをお試しくださいな…
121:デフォルトの名無しさん
19/05/05 23:42:38.32 ttVg9mKs0.net
「QZaw55cn4」を選択してNG処理->NGNameに追加
122:デフォルトの名無しさん
19/05/06 00:47:59.82 Ou7beXr80.net
よし(๑•̀ㅂ•́)و✧
英単語云々はスレチだろう
123:デフォルトの名無しさん
19/05/06 10:04:30.01 QTcMxHJg0.net
kubeflowを使っている人はいるかしらん？
124:デフォルトの名無しさん
19/05/06 19:29:01.25 qtehOBS20.net
>>84
2,3年前まではtf一択だったが、最近の論文発表とかを見るとPyTorchを使ってる例が増えている。
前、mediumに乗ってた両者の定量分析記事だと現在の比率は7:3位。
Google Trendsで見ると解りやすい
URLﾘﾝｸ(trends.google.com)
多分、あと2年位でPyTorchが追いつくと思う。
したがって、今からやるなら両方使えるのがベスト。順番付けをするなら最初に抑えるべきはtf、次はPyTorch
125:デフォルトの名無しさん
19/05/06 19:39:26.74 QTcMxHJg0.net
>>117
practical adviceをありがとう
126:デフォルトの名無しさん
19/05/06 19:59:12.89 PCH3H0ata.net
tensorflowはdefine-and-runでpytorchはdefine-by-runなのでpytorchの方が柔軟
動的に構造が変わるようなネットワークも書きやすい
127:デフォルトの名無しさん
19/05/06 21:09:47.27 raalM+qTa.net
tensorflow2.0からはdefine by runがデフォルトになって必要に応じてandの方も選べるハイブリッド型となっている
128:デフォルトの名無しさん
19/05/06 21:16:05.57 6C8RJLlz0.net
>>119
ところが今はeager modeでtfでもDefine-by-runで書けるようになってるんだなこれが
129:デフォルトの名無しさん
19/05/06 21:23:45.59 DF3zK1Xx0.net
他の計算ユニットに投げる場合はどうせestimatorのインターフェイスになるから
どっちにしろ変わらんよ。
そんな些細
130:なことで躊躇するようならこの分野に手を出さない方が正解。
131:デフォルトの名無しさん
19/05/06 22:19:32.94 PCH3H0ata.net
>>121
えええーそうなんか
132:デフォルトの名無しさん
19/05/07 00:28:16.21 Ls9L7Q2y0.net
ライブラリは腐るかも知らんけど、理論は腐らんからちゃんと理論勉強しとくのがいい
133:デフォルトの名無しさん
19/05/07 09:32:06.87 so8WFHMn0.net
ブームは終わるけどな２０年後ぐらいに役立つよ、たぶん、きっと
134:デフォルトの名無しさん
19/05/07 12:03:20.66 Y8Vqvjscp.net
画像分類モデルを作りながら勉強しているのですが、正常と異常を分類したいとして正常画像しか学習用に用意出来なかった場合でも異常を識別するモデルを作ることは出来ますか？
もし可能であればどのようなキーワードや手法の名前で調べると良いでしょうか
初歩的な質問で申し訳ありませんがアドバイス頂けたら幸いです
135:デフォルトの名無しさん
19/05/07 13:44:41.49 gSUhiuRfd.net
>>126
前スレでは半教師あり学習、PU learningや能動学習といったキーワードが出ていた
136:デフォルトの名無しさん
19/05/07 18:27:21.77 U8Di2P9U0.net
Tensorflowは2.0でほとんど全書き換えをやってる。
そのため、2.0はそれ以前のものとはほとんど別物
（とキャシーは言ってる）
URLﾘﾝｸ(hackernoon.com)
137:デフォルトの名無しさん
19/05/07 19:30:58.85 3Ss1/+q0a.net
>>126
異常検知
138:デフォルトの名無しさん
19/05/09 21:01:19.64 vusNSi520.net
Open AIの決算報告書が開示されたので貼っとく。
ポイントは、研究員の平均報酬は約50万ドルくらい。
ここの研究職のレベルは日本だと東大教授とか理化学研究所の上級研究職と同じくらい
なので一般技術者とは比較にはならないが、Redditの書き込みによるとOpen AIは非営利なので、
GoogleとかAppleとか営利は（Goodfellowレベルのトップ研究者には）もっと出してるはずとのこと。
他、全10名程の研究員が使用しているクラウド環境の使用料は年800万ドル
最初のStyleGAN(this person is not existの元ネタ)の論文が発表された際に、推奨動作環境は最低1024TPUv3が必要と示されていたが、
Open AIの環境は正に、最先端のAI研究には膨大なCPU/GPU資源（=資金力）が必要となっていることを示している。
URLﾘﾝｸ(regmedia.co.uk)
139:デフォルトの名無しさん
19/05/09 21:10:41.73 cNTZPJAY0.net
openaiの人が年収5000万円でも許せるけど
理研が5000万円はどうかと思う
小保方みたいなチームリーダーのポジションでしょ？
140:デフォルトの名無しさん
19/05/10 01:09:02.07 qTWC6Bkr0.net
アメリカは高学歴無職が社会問題化してるのも深刻だが。
極端すぎるんだよ
141:デフォルトの名無しさん
19/05/10 08:15:48.01 xhrx/m1t0.net
理研はそんな給料ないやろ
まあだから優秀な人間が流出するんだろうけど
142:デフォルトの名無しさん
19/05/10 10:14:09.67 4v4gRarW0.net
理研も東大もそんなにもらってないよｗ
143:デフォルトの名無しさん
19/05/10 10:27:40.96 w4MUjXdX0.net
どこに突っ込めばいいのか、
アメリカは優秀なのにはいくらでも払ってくるだろう
理研も東大も雇用は保証されるが給料は国家公務員なみだろ
>小保方みたいなチームリーダーのポジションでしょ？
アホだろ
144:デフォルトの名無しさん
19/05/10 10:48:22.00 uAfP9ooZM.net
機械学習を通じて学んだ知識、
145:ブームが終わっても腐る気がしないんだけど
146:デフォルトの名無しさん
19/05/10 12:16:23.21 c0REtxLWa.net
データ突っ込むだけで簡単に結果が出てくるようなソフトが使いこなせるだけというスキルはあっという間に陳腐化するがその根底で動いている仕組みの知識は陳腐化しない
147:デフォルトの名無しさん
19/05/10 14:18:15.00 k7gY5pMP0.net
>>136 AI,機械学習は一過性のブームなんかじゃないよ。
ツールは色々変わっていくだろうけど考え方の基本はそれほど大きく変わらないと思う。
148:デフォルトの名無しさん
19/05/10 15:45:44.48 ILwFZD/AH.net
>>136
同じく
数学や確率統計の理解、CSの基礎は血肉になってる
149:デフォルトの名無しさん
19/05/10 18:00:10.77 qCZvktc2M.net
カーネル主成分分析に関して質問です。
カーネル行列の固有ベクトルaの各成分って高次元への射影後のベクトルの、高次元の世界の主成分軸への射影を固有値で割った値になっていますが、固有値で割るのはどういう意味、効果があると解釈すればいいのでしょうか?
あるテキストだと固有ベクトルを固有値で割ってnormalizeするって書いてあるんですが、固有値は標準偏差の値では無く、分散の値ですよね?よく分かりません。
150:デフォルトの名無しさん
19/05/10 18:57:29.10 7lGnDhFmd.net
>>140
それ何語？
151:デフォルトの名無しさん
19/05/10 21:15:09.75 4Zcn3ufG0.net
>>140
rand関数で生成された乱数は分散であるがその割合がガウス分布として出力されるようになっているのであれば
平均を0としてσの範囲内にあるかないかってことだ
152:デフォルトの名無しさん
19/05/10 21:41:00.52 AJz30mR40.net
2030年代の機械学習って
今よりも、どれくらい進歩していると思いますか？
153:デフォルトの名無しさん
19/05/10 22:46:21.02 q19tRWSj0.net
量子コンピューターの開発に依存？ >>143
154:デフォルトの名無しさん
19/05/11 19:34:31.39 FHzVXhI90.net
素人だけど
学習の高速化 シンボリックを含むこと
モジュール化
構造の自動生成
複雑な構造の解明と作成
こうした研究のその先にあるものでしょ？
やっぱりAGIかなー
155:デフォルトの名無しさん
19/05/11 20:48:02.27 2v2BzL6t0.net
>>143
オワコン
156:デフォルトの名無しさん
19/05/11 21:09:42.43 ew7BdoQp0.net
機械学習スタートアップシリーズって微妙なやつもあるよね
157:デフォルトの名無しさん
19/05/11 21:31:59.53 Zt/4qaNAF.net
その勉強の先に何があるんだ、みたいなほんとうに触りだけの奴も多いな
最初から突き放してあげた方がある意味で良心的
158:140
19/05/12 01:01:48.75 k5GhHpRra.net
理解しました。
これは高次元の世界の主成分軸の単位ベクトルの大きさを1とする制約からくるものですね。
固有値で割らなかった場合は主成分軸ごとに単位ベクトルの大きさが異なるからグラフにしたときに升目の形が長方形になってしまう感じ。
159:デフォルトの名無しさん
19/05/12 02:12:12.70 B3ncpqwY0.net
画像認識で教師なし学習って可能ですか？
例えばネット上の色んな画像をランダムに学習させてあとから犬の画像を抽出できるようにするとか
160:デフォルトの名無しさん
19/05/12 02:52:35.06 sBOzGE/v0.net
教師無しと教師有りに本質的な区別はない
161:デフォルトの名無しさん
19/05/12 08:08:33.24 LAPNzPPAM.net
>>140
自分の理解だと
高次元空間における主成分軸への射影ではなく、高次元空間に射影した時点で
自動的に主成分分析っぽいことができていて、あとはスカラーを調整するだけだったような
162:デフォルトの名無しさん
19/05/12 08:09:57.05 Jr9TZlLT0.net
URLﾘﾝｸ(tjo.hatenablog.com)
163:デフォルトの名無しさん
19/05/12 08:12:26.96 Jr9TZlLT0.net
＞「このまま今の仕事を続けていった場合、一体自分はどこに向かっていくことになるんだろうか？」「10年後に果たして自分の仕事はあるんだろうか？」と不安に駆られるのも無理からぬことだと思います
164:デフォルトの名無しさん
19/05/12 08:29:46.27 VqhQ+RPw0.net
長い
165:デフォルトの名無しさん
19/05/12 08:51:24.29 LAPNzPPAM.net
キャリアの先が不安だから
データサイエンティストではなくエンジニアの方になったわ
やること多くて反吐が出るけど
166:デフォルトの名無しさん
19/05/12 10:19:23.76 ICYeSmM7H.net
高度IT人材が数十万人不足！とか騒いでる側から、現職中堅からこんな声が上がってるとはね
AI、AI！はただの号令で実態はこんなもんなんだろうな
数年後には年間数万人規模の大学出AI人材輩出されるらしいが現場はどうするんやろ
167:デフォルトの名無しさん
19/05/12 11:25:59.32 z++b3CYg0.net
結局システム作らないと行けないから、論文書くような人以外は、従来型人材が必要なんでないかしら
168:デフォルトの名無しさん
19/05/12 11:38:51.72 wIsV6IWRa.net
50代の偉いポジションの人なんかはメール使うのがやっとというレベルでありその人が考える高度人材だから実際はお前らが想像するほど高度ではない
169:デフォルトの名無しさん
19/05/12 12:21:56.49 VqhQ+RPw0.net
松尾豊あたりが入れ知恵してるんだろう
170:デフォルトの名無しさん
19/05/12 12:37:03.79 z++b3CYg0.net
svmで分類出来る程度なら勝手に皆成る気がする
171:デフォルトの名無しさん
19/05/12 16:34:03.36 yphZ1GONp.net
>>149
理解しているのかしていないのか分からないけども
1. 高次元への写像
2. 主成分分析
という2段階のステップがあり、固有値、すなわち分散で割るのは主成分分析によるもの
次元削減で使う主成分分析も固有値で割るでしょ？
>>152
自動的にできるというのが言い方は微妙だけど
分類できるようにカーネル関数を選択するというのが正しい
172:デフォルトの名無しさん
19/05/12 16:38:55.57 yphZ1GONp.net
>>150
分類はできるけどそれが犬であるかどうかは教師が必要
173:デフォルトの名無しさん
19/05/12 16:41:47.65 yphZ1GONp.net
>>156
データサイエンティストって言っても多くは前処理要員だと思う
DataRobotにデータを食わせるためのエンジニアに近い
あるいは出てきた結果を偉い人にわかるようにWordやpowerpointに貼って説明する仕事
174:デフォルトの名無しさん
19/05/12 18:54:41.11 VqhQ+RPw0.net
偉い人にデータサイエンスブームが来るだけでは？
他人にやらせるより自分でできた方が良いだろ
pl理解するノリでデータサイエンスが必須スキルになるのでは？
175:デフォルトの名無しさん
19/05/12 20:57:22.15 dyyWf7Fh0.net
ほにゃらら人材が何万人不足ってのは
「安く使い倒せる人材」が不足って意味だからまともに受け取ると死ぬぞ。
176:デフォルトの名無しさん
19/05/12 21:05:53.21 B3ncpqwY0.net
画像で犬が認識できるようになるには何層辛い必要なんですか？
177:デフォルトの名無しさん
19/05/12 21:06:44.48 B3ncpqwY0.net
何層くらい
178:デフォルトの名無しさん
19/05/12 21:12:41.78 XrbI1zLA0.net
>>166
第五世代の頃
179:もそう言われていて騙されたｗ
180:デフォルトの名無しさん
19/05/12 21:24:13.42 yphZ1GONp.net
>>167
CNNを3つ、すなわち畳み込み層とプーリング層を3つずつで6層かませて、その出力を全結合でうけたら結局最低7層くらいじゃないかね？
181:デフォルトの名無しさん
19/05/12 21:35:29.92 ICYeSmM7H.net
>>156
まぁ部署がなくなったりするよりはいいだろうw
182:デフォルトの名無しさん
19/05/12 21:45:49.32 B3ncpqwY0.net
>>170
そんなもんで行けるんですね
思ったよりコスト低かったです
ありがとうございました
183:140=149
19/05/12 21:48:32.58 sy9ClKDrM.net
>>162
しつこくてすみませんが、通常の主成分分析で固有値で割るっていうのが分からないです。
例えば3次元のテストデータ100個を主成分解析で2次元にする場合、
1. テストデータ(100X3)を標準化(平均0化＆標準偏差で割る)する
2. 共分散行列を求める(3X3)
3. 共分散行列の固有方程式を解く
4. 固有値が大きい順に対応する固有ベクトル2つを並べた行列(3X2)を作る(※固有ベクトルの大きさは1)
5. 標準化したテストデータ(100X3)と4.で計算した行列(3X2)の積を計算する
の手順だと思いますが、どこで固有値で割る計算をする必要がありますか？はじめに標準偏差で割るのと関係しています？
184:デフォルトの名無しさん
19/05/12 22:16:58.32 yphZ1GONp.net
>>173
単なる次元削減だとその通りで固有値で割るプロセスはないよ
PCAの出力をさらに分類に用いているから固有値で割る意味がある
185:デフォルトの名無しさん
19/05/12 22:41:24.92 Jr9TZlLT0.net
共分散行列の寄与度の話が横割で入ってるからややこしくなってる
きよど＝対象軸の固有値÷行列のトレース(固有値の総和)
186:デフォルトの名無しさん
19/05/12 22:46:24.16 Jr9TZlLT0.net
固有値大きいものの軸を残すのだから
寄与度も見とけという話
187:デフォルトの名無しさん
19/05/12 22:49:17.14 yphZ1GONp.net
>>175
今は寄与度の話ではなく正規化の話です
機械学習で分類をさせる場合に、最初の前処理として正規化します
PCAで座標系変換したので、新しい座標軸で正規化をしただけです
難しいことは言っていないですよ
188:デフォルトの名無しさん
19/05/12 22:50:54.86 Jr9TZlLT0.net
>>140を呼んでなかったな
固有ベクトルを1に規格化してるだけじゃね？
変換行列をユニタリ行列にした方が扱い易くなるし
189:デフォルトの名無しさん
19/05/12 23:32:08.32 yphZ1GONp.net
>>178
同じく質問を正しく理解してなかったかも
もしかしてこういう回答が欲しかったのかな
分散共分散行列 Σ
ある固有値λ=σ^2 固有ベクトルx
質問: 固有ベクトルの正規化はx/σではなくてx/σ^2はなぜですか？
回答: Σ=XX’で次元はσ^2だから。実際対角成分は分散が並ぶ。
190:140=149
19/05/13 00:06:31.85 fgQo8CVVM.net
レス下さった方ありがとうございます。
191:デフォルトの名無しさん
19/05/13 01:04:21.95 Aw9fYqTa0.net
>>150
ネコは可能だけど犬はどうかな
有名なヤツ
URLﾘﾝｸ(zellij.hatenablog.com)
192:デフォルトの名無しさん
19/05/13 01:58:58.24 raPjMjjZ0.net
文科省が○○万人不足！って騒ぎ出したらたいてい作りすぎで失業者の海になる
193:デフォルトの名無しさん
19/05/13 02:06:03.05 Aw9fYqTa0.net
余って値崩れするくらいがちょうど良いんだよ。
経団連的には。
194:デフォルトの名無しさん
19/05/13 02:18:59.07 raPjMjjZ0.net
役所の肝いり人材増やそうとした業界は地雷だから進路をとるのはオススメしないところになる
195:デフォルトの名無しさん
19/05/13 06:18:49.06 DYqelPDQ0.net
>>184
ホンコレ
196:デフォルトの名無しさん
19/05/13 07:40:01.60 ZO0K8HVUM.net
AI人材の給料は新卒でも800万以上からスタートと聞いたけど違うの⁉
197:デフォルトの名無しさん
19/05/13 08:02:05.44 6CUBPQ20M.net
>>186
米国の話しね。
日本のサラリーマンは
まだ年功序列賃金が根強いので。
198:デフォルトの名無しさん
19/05/13 08:27:47.74 KmhIhj09a.net
日本ではどんなスキル持ってても新卒は300～400万スタートで固定
199:デフォルトの名無しさん
19/05/13 09:07:05.39 C22xy9Fwa.net
>>188
パナだっけスキルがあれば1000万払いたいって記事みたけど。
200:デフォルトの名無しさん
19/05/13 09:36:36.91 75RnJmxl0.net
給与に期待したければ素直に外資行く
NTTも高度人材には1500万以上出すとか言ってたけど、
内部調整が上手くいかずに形骸化
日本企業で現場が管理職より高給を貰うと内紛が起きる
201:デフォルトの名無しさん
19/05/13 09:48:09.30 Kt7NEVhB0.net
ノーベル賞取る社員が出ても変わらんのな
202:デフォルトの名無しさん
19/05/13 15:24:45.95 bvgoIgNI0.net
コーディング(java or python,SQL,フレームワーク)
設計(デザインパターン,UML図)
数学(線形代数,微分積分,最適化数学)
統計学(大学一年レベル)
基本的なアルゴリズム(ロジスティック回帰,SVM,ランダムフォレスト,決定木,カーネル化)
DeepLearningの基礎(ニューラルネットワーク,RNN,CNN)
最低限、この程度のことをわかっていれば業界に入れる気がする
やってみれば簡単だし、すごい人材だとは思わないけど、どこにでも転がってるわけじゃないよなあ
203:デフォルトの名無しさん
19/05/13 15:30:30.94 cFShRLFxM.net
>>192
業界に入れても金にならない
204:デフォルトの名無しさん
19/05/13 15:38:16.99 bvgoIgNI0.net
俺なら初期ステこのぐらいで20代前半だったら全力で育てるけどな
205:デフォルトの名無しさん
19/05/13 16:00:15.71 QZeyc4uiM.net
そのステでどういう仕事あるんだろ。雑用の予感しかしない。
若ければいいけど
206:デフォルトの名無しさん
19/05/13 16:03:46.52 PK03RLzJ0.net
>>194
お前を使うほうに就職してるよ
207:デフォルトの名無しさん
19/05/13 16:09:58.77 bvgoIgNI0.net
>>195
エンジニアにするしかないからPGからじゃない
208:デフォルトの名無しさん
19/05/13 16:11:56.88 cFShRLFxM.net
>>195
web系（大手）かSIerに就職だろ
209:デフォルトの名無しさん
19/05/13 16:17:44.83 bvgoIgNI0.net
どっちかというと、業務用webアプリケーションを開発しているところの、
機械学習エンジニアの求人にひっかかりそう
210:デフォルトの名無しさん
19/05/13 16:20:05.85 QZeyc4uiM.net
ほぼワイのステだからね。ですよねーって感じだ。
211:デフォルトの名無しさん
19/05/13 17:10:03.77 HmTmr696d.net
>>186
日本は博士号持ってれば基本的に初年度は基本給22マン程度、次年度から36マン程度になり、入社5年でだいたい80マン位になる
212:デフォルトの名無しさん
19/05/13 17:47:44.67 VgiMIauBM.net
エンジニアになるにしても
新卒なら大学で何を習っていようがPGの下積みは必要だし
データサイエンティストになるにしても
たぶん前処理の下積みは必要なんじゃないかなあ
213:デフォルトの名無しさん
19/05/13 17:52:25.99 yzhNtOt8H.net
ちょっと意見を聞かせてほしい
AIの勉強会をやるとかで話す内容丸投げされて途方に暮れている。まぁ3回目なんだけど
一応他の社員が聞くわけだからなんか何かしら勉強になるものを提供したいと思うの
でも最近AIブーム終了だのコモディティ化しただのそんな話も聞こえてくるし
ヒントン先生がバックプロパゲーション後悔してるとかディープラーニング自体いずれより凄い技術に置き換えられるのではとか
そんなわけだから機械学習とかAI分野で色々技術が進歩しても大事になりそうな物って何だと思う？
例えば数学とか統計は間違いなくそうだろうなって。まぁプレゼンしても全然面白くなりそうにないのが困るけど
個人的にデータラングリングとか前処理とかはきっとずっと必要だろうしその辺なら話せるかなとか考えている
214:デフォルトの名無しさん
19/05/13 17:54:42.36 VgiMIauBM.net
>>203
説明変数、評価関数、最適化の関係は普遍的なことだと思う
むしろそれが全てみたいなところあるじゃん
215:デフォルトの名無しさん
19/05/13 18:53:09.54 WbHLMLVKr.net
>>201
5年目で80万もあれだが金払いのいいとこならあるとしても、博士卒は普通27歳なのに初任給22万って
216:デフォルトの名無しさん
19/05/13 18:56:45.35 qW0HdUyQa.net
>>203
ディープラーニングが台頭した今だってSVMやロジスティック回帰やら決定木やらはデータ分析で現役だし
ディープラーニングより凄い技術が出てきたってそうなんじゃないの
217:デフォルトの名無しさん
19/05/13 18:58:43.63 VgiMIauBM.net
理系の博士号と取って、五年目で80万は平均値としては正しいかもなーって思った
俺はそういう世界のことよくわからないけど
218:デフォルトの名無しさん
19/05/13 19:28:31.24 iKyoSYqmM.net
ディープラーニングでうまく行かず
SVRを使ったけど
原因がわからん。
やっぱもっと勉強しないと
だめかなあ
今は勉強してなくても給料高いから
サボってしまう
219:デフォルトの名無しさん
19/05/13 20:02:19.16 6hKoG7EMa.net
統計も大事だけどその基礎として線形代数の方がもっと重要だな
220:デフォルトの名無しさん
19/05/13 20:06:45.88 RycU0k5v0.net
>>205
初年度は研修生である事に違いはないのでその程度が相場
221:
19/05/13 20:16:39.53 76hfBhHZ0.net
>>192
＞最適化数学
はじめて聞く名前ですね…
222:デフォルトの名無しさん
19/05/13 20:22:18.24 rR5Ay+O80.net
最適化数学も知らないと臆面もせず書き込めることがこのスレのレベルの低さを物語っている
223:
19/05/13 20:29:39.97 76hfBhHZ0.net
>>212
その「最適化数学」の中にでてくる technical term をいくつか紹介いただけないでしょうか？
224:デフォルトの名無しさん
19/05/13 20:33:23.65 RycU0k5v0.net
専攻してなきゃそんなもんじゃねーの？
225:デフォルトの名無しさん
19/05/13 20:36:36.23 royUZnP80.net
知らないことそのものを言ってるんじゃなくて、
自分が知らないことに対する態度のことを言ってるんだと思うよ
226:デフォルトの名無しさん
19/05/13 20:52:15.44 RXw/a9RH0.net
>>212
そいつは荒らしなのスルー推奨
227:デフォルトの名無しさん
19/05/13 21:09:00.43 DYqelPDQ0.net
プログラミングできなくても
ms-officeを使うように
中身を知らなくても
使うようになるよ
228:デフォルトの名無しさん
19/05/13 21:13:31.72 RXw/a9RH0.net
QZはC++厨房なので馬鹿にされるぞｗ
229:デフォルトの名無しさん
19/05/13 21:59:43.27 eZhrLGeRM.net
最適化数学くらいググればいくらでも出てくるだろ
だからこの擦れはレベル低いといわれる
（実際レベル低いけどｗ）
230:デフォルトの名無しさん
19/05/13 22:12:10.34 9QsNbP8la.net
最適な解を求めるのは計算量などの壁があるので
現実には準最適解で我慢するしかないがな
231:デフォルトの名無しさん
19/05/13 22:24:38.16 RXw/a9RH0.net
そんな話はしてねーよ
232:デフォルトの名無しさん
19/05/13 23:25:32.54 Lin7kyjOH.net
住人は二極化の傾向
233:デフォルトの名無しさん
19/05/13 23:41:05.48 lm4Ta2LV0.net
数理最適化なら普通によく聞くんだが、「最適化数学」でググると特定の本ばっかり出てくる…
234:デフォルトの名無しさん
19/05/13 23:42:53.23 WTnXiss50.net
>>207
平均はもっと低いぞ
アカデミックなら五年目で年収600も行かんことが多いし企業は残業次第じゃないか
235:デフォルトの名無しさん
19/05/13 23:45:37.57 WTnXiss50.net
>>210
俺が就活したときそんな求人見たことないが。まあ分野違うけど
236:デフォルトの名無しさん
19/05/14 04:40:20.09 tmpBh2DsM.net
>>224
そんなもんか
今はなんだかんだでオーバードクター向けの求人が多いから、
もう少しもらってるのかと思った
237:デフォルトの名無しさん
19/05/14 04:48:08.09 tmpBh2DsM.net
叩き上げの機械学習エンジニアからみると、
大学院でアカデミックなことを学んで、データサイエンティストになった人たちは輝いてみえるんだけど
お給料は俺らと大差ない上に、キャリアを考えたらエンジニアの方がずっと安定するのね
この国は技術や知恵に対する敬意が足りない
238:デフォルトの名無しさん
19/05/14 07:46:45.08 FDFESg8Y0.net
ポケモンをプレイしていた大人の脳には「ポケモン領域」が存在することが脳スキャンから明らかに
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
これって昔流行ったおばあちゃん細胞だろ？
239:デフォルトの名無しさん
19/05/14 08:14:18.68 OfxHotEtH.net
>>227
今まで日本式経営は多くが近代的だったためデータの持つ力が分からなかった
データを活用する方法と、データが経営判断・利益に直結することが知られてきたので、データ屋さんは徐々に需要増と予想
240:デフォルトの名無しさん
19/05/14 08:21:34.40 klzpQa9I0.net
とは言っても特別扱いは無いだろね
色々な専門家が集まって企業は作られてるわけで、昔の花形分野の専門家と同じ扱いになるでしょ
241:デフォルトの名無しさん
19/05/14 08:36:03.29 1t0AuSqNp.net
>>229
その通りだね
データ関連事業は活性化すると思う
国の研究機関はさらにまずいね
データ関連のポジションがなくデータは研究者のサイドワークになっている
海外は米国、欧州、中国はデータ関連のポジションがある
242:デフォルトの名無しさん
19/05/14 09:15:59.28 dLAGyjDCM.net
まずは隗より始めよ。
国の研究機関で派遣のデータ関連の仕事あったよｗ
ポスト増やせないのね
243:デフォルトの名無しさん
19/05/14 09:23:38.47 1t0AuSqNp.net
>>232
パーマネントポジションという意味ね
派遣に任せるデータではなくて、博士号を持った研究者による専門チームが各国にある
派遣エンジニアはいくらでも必要だし雇用するけどもそれらを統括して将来構想を戦略的に練るポジションからして存在しない
データ戦略という概念がゼロ
244:デフォルトの名無しさん
19/05/14 09:36:47.85 dLAGyjDCM.net
>>233
そのとおり
派遣に丸投げで、論文の紹介すらできないんだもの。データ扱いたいなら自分が勉強するか、データ系の博士持ちせめて有期で雇って欲しい
245:デフォルトの名無しさん
19/05/14 13:06:08.23 bjURUwy5a.net
久々に立ち寄ったらポジションくれくれスレになってた
246:デフォルトの名無しさん
19/05/14 16:48:13.57 kMGrdpdaa.net
>>223
制御数学じゃないんか？
247:デフォルトの名無しさん
19/05/14 16:54:39.30 xQiDR/bs0.net
間抜け乙
248:デフォルトの名無しさん
19/05/14 18:59:05.36 rZErxOEYM.net
なぜ給料の低い国の研究機関に
ポジション求めるの？
民間企業でいいじゃん？
給料高いし変な縛りもない。
249:デフォルトの名無しさん
19/05/14 19:20:50.93 R0GTEc9nH.net
ポジションは外資のがちゃんとありそう
250:デフォルトの名無しさん
19/05/14 19:24:47.64 klzpQa9I0.net
人材が不足するという割に国関連では求人してない矛盾を憂いてるのさ。憂国である
251:デフォルトの名無しさん
19/05/14 19:33:42.39 /4NFgqiF0.net
>>国関連
手が足らずに統計不正が起きるほどに人不足なはずなのにな。
マジクソだわ。
252:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:08:17.38 FDw1AHlo0.net
本当は日本捨てたい
この国みんな保身ばっかりで、みんなで少しずつ沈もう感がヤバい
日本脱出のために高度な技術身につ
253:けてると言っても過言ではない
254:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:15:55.45 bjURUwy5a.net
そう言えば、坂本ボットがいなくなったな。いい加減なもんだｗ
255:
19/05/14 20:16:52.15 8zZqlmfe0.net
>>219
google の結果や、そもそも web 上に展開されている知識ベースが必ずしも実体を正確に反映しているとは思っていないのです
旧来のカテゴリーなら OR（オペレーションズリサーチ）に属するとは考えていますが、じゃあ、なぜ OR という伝統的なカテゴリーを捨てて「最適化数学」とかいう変てこな日本語にしたのか、非常に興味があります
それに、その「最適化数学」は解析なのか代数なのか幾何なのか、それもよくわかりませんし
256:
19/05/14 20:18:24.44 8zZqlmfe0.net
>>218
よくご存知ですね、ただ私は C++11 or later は、どちらかというとよくわからないと答えます、それはここで明言しておかないといけませんね
257:
19/05/14 20:19:13.09 8zZqlmfe0.net
>>229
＞日本式経営は多くが近代的だったため
それは褒め言葉ですか？
258:
19/05/14 20:19:49.06 8zZqlmfe0.net
>>236
制御数学、というのは、いわゆるラプラス変換とかZ変換とかの部類でしょうか？
259:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:22:42.29 gGt/t3rsr.net
何でこのスレip表示なの？
かつて荒らされたことでもあるの？
260:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:26:15.74 fT+QxA0pa.net
表示されちゃいかんのか？
261:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:32:59.85 klzpQa9I0.net
スマホかISP経由なら気にすることないでしょ
職場からカキコする人がいたら面白い
262:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:37:05.66 gGt/t3rsr.net
そりゃうっかり職場のwifiに繋がってることもありうるしこの手の業界狭いから下手するとすぐ個人にたどり着きそうだし
特に理由無くip表示にしてるならちょっと変わってるよな
263:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:54:34.01 MoKFi2NF0.net
>>247
受けるー
264:デフォルトの名無しさん
19/05/14 20:55:39.77 8yNPOKIw0.net
>>250
ipアドレス収集してその人が何やってたかをまとめてるサイトとかもあるし、家のipだとしても気持ち悪いよ
265:デフォルトの名無しさん
19/05/14 21:26:18.67 ZrCXBy/gM.net
>>242
なにを今更
正直、親族がいなければ簡単に捨ててるわこの国
英語だけでなく、中国語の勉強はじめた
二十年後には日本の10倍、アメリカの2倍のGDPになってる中国に鞍替えします
266:デフォルトの名無しさん
19/05/14 21:44:46.69 FDFESg8Y0.net
オランダに移住して安楽死、という手段もあるぞ
URLﾘﾝｸ(karapaia.com)
267:デフォルトの名無しさん
19/05/14 21:48:55.27 MoKFi2NF0.net
>>254
さっさとシナへ行けよ、お花畑
268:デフォルトの名無しさん
19/05/14 21:54:18.18 FDFESg8Y0.net
でも実際、論文は出てるよ
20年前は「やってみた」系の論文は日本から量産されていたけど
今は「やってみた」系すら出てない
269:デフォルトの名無しさん
19/05/14 22:21:48.94 bcZSEwDia.net
マーケッティングに統計を使うのは無理そうなんだけどなあ
まあやってみれば。私はやらないけど
270:デフォルトの名無しさん
19/05/14 22:25:57.84 R0GTEc9nH.net
>>251
何スレ前だかに意図不明で唐突にIP表示で立てたやつがいた
次スレからはワッチョイだけでいいと思うぞ、不便なだけなんだから
271:デフォルトの名無しさん
19/05/14 22:33:04.81 AtBDumXkM.net
>>231
早晩データ分析の限界に気づかれると思う。
あたりまえだが限定的な得られたデータの範囲内でしかないし、過去～現在を現してるに過ぎず未来を現すものではない。
過去の延長にはない未来予測=リスクを取らない意思決定や経営判断は、命懸けでリスクを取ってくる連中にいずれ負ける。
272:デフォルトの名無しさん
19/05/14 23:05:49.81 klzpQa9I0.net
製造業支援がいいかねえ
品質アップには役に立ってそう
中途で参入は難しそうだが
273:デフォルトの名無しさん
19/05/14 23:13:11.68 MoKFi2NF0.net
品質管理なんか人余り
274:デフォルトの名無しさん
19/05/15 00:50:36.39 1u+xtceHa.net
>>258
マーケティングって統計学を応用できる最たる場所じゃないの
275:デフォルトの名無しさん
19/05/15 03:36:42.55 f13FTa5ip.net
>>260
皆がそう思うから新たに人を取らないのは理解している
将来に限界が見えるから投資しないことと、最低限のインフラ整備の投資は別で考えなければならない
今は最低限すらないから相当やばい
これは水道の整備によく似ている
将来は人口が減るから水道設備はいらないと言っているようなものだ
蛇口をひねれば水が出てくるように欲しいデータがすぐ手に入る国と、川まで行って桶で水を汲むようにデータを使えるようにするまでに数日から数カ月かかる国では、研究のスピードがまるで違う
下水が整備されなければ病気が蔓延するように、専門家がデータの健全性を担保せねば、それを使った研究の正確性にも疑問符がつくだろう
研究の質と量を上げるインフラ整備に全く考えが及んでいないため、差はどんどん開くだろう
276:デフォルトの名無しさん
19/05/15 07:14:06.05 z35NB5Xh0.net
>>263
特段にそういうわけじゃないが、大学の研究や旧幾で入手しやすいデータがそういった類のものが多いために、国内ではそうなりがち（思いがち）と言えそう。
統計解析で見れば、医薬関連などのほうが歴史も事例も研究もずっと進んでいる。
277:デフォルトの名無しさん
19/05/15 09:12:19.65 AgyVU9lGM.net
>>256
鞍替えは冗談だけど、もう情報技術に関してはアメリカより中国の学会の方が評価高い
機械学習で食い続ける気概があるなら、中国語は必須さ
278:デフォルトの名無しさん
19/05/15 10:03:29.36 B2FrLITF0.net
>>266
またお前か
279:デフォルトの名無しさん
19/05/15 10:15:39.01 5jtSRok3M.net
中国行ったら迫害されんじゃね?
西側諸国と同等の人権がもらえる気はしないな
280:デフォルトの名無しさん
19/05/15 10:30:12.58 ezPI2kY0H.net
中国語習得しなくとも英語堪能なら中華企業行けんじゃない
てかあちこち手を出して一生下働きな戦略はどうなの
281:デフォルトの名無しさん
19/05/15 12:10:03.53 S1Ayit0oa.net
東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開
URLﾘﾝｸ(ledge.ai)
282:デフォルトの名無しさん
19/05/15 14:13:26.58 62iPdELK0.net
金平に朝貢してもトランプに息の根を止められる
283:デフォルトの名無しさん
19/05/15 14:15:06.29 D3m2Kt4C0.net
>>269
でもあいつら英語でコードかかないし、論文も英語化しないからなあ
自分たちを世界の中心だと思っていやがる
284:デフォルトの名無しさん
19/05/15 15:00:30.31 r2k7D4Y9a.net
>>272
実際にその通りだから仕方ないかもな
285:デフォルトの名無しさん
19/05/15 15:13:29.82 fnNb/1HMa.net
今や日本の方が賃金安いから中国が日本の工場に作らせる時代になったのになぜか日本人は中国に対して上から目線になってしまう
286:デフォルトの名無しさん
19/05/15 15:19:59.78 VC3cNQlp0.net
なぜか�
287:Z中が偉そうにする今日この頃
288:デフォルトの名無しさん
19/05/15 15:25:41.26 pLMyhPWOd.net
この分野の勉強してれば嫌でも中国を意識せざるをえないから仕方ないでしょ
289:デフォルトの名無しさん
19/05/15 15:27:45.56 VC3cNQlp0.net
著作権、金型、企業秘密もシナに盗まれる
290:デフォルトの名無しさん
19/05/15 15:30:02.97 r2k7D4Y9a.net
>>277
どの世界の話しだよｗ 機械学習分野でそんな必要ないよ、日本は周回遅れだもん
291:デフォルトの名無しさん
19/05/15 15:43:02.04 D3m2Kt4C0.net
機械学習の理論に関わるぐらいのクラスの人なら
中国の急速な台頭で、ゲームのルールが書き換えられてしまったことに気づくわ
以下に漢民族とアメコーの知識を吸収し、日本に還元するかというところがこれからのミソ
真の愛国者は中国語を勉強して彼らの論文を読んで平たい日本語で書籍を出す
俺たちはその愛国者たちを尊敬し、彼らが紹介してくれた技術をありがたく使わせていただくのみ
中国語を勉強する者を媚中と罵るなんてもっての他だから
292:デフォルトの名無しさん
19/05/15 16:04:25.36 P49bA1tp0.net
>>278
すまん、お前には企業秘密はなかったな
293:デフォルトの名無しさん
19/05/15 16:16:37.52 jISHj/fIM.net
昔の日本の位置に支那が来たことに気づいていない人は早く目を覚ました方がいい
294:デフォルトの名無しさん
19/05/15 16:30:22.93 P49bA1tp0.net
よけいなお世話だ、シナのスパイ
295:デフォルトの名無しさん
19/05/15 16:57:17.15 pLMyhPWOd.net
機械学習の論文なんて中国人ばかりなのに、読んだことない人が一人でイキッてるようだね
296:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:06:02.36 P49bA1tp0.net
例えばどれ？
297:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:38:40.75 BLyhF7F0D.net
科学研究 中国が躍進 論文シェア、半数首位 米と２強、日本低迷
URLﾘﾝｸ(mainichi.jp)
中国が科学論文数で初めてアメリカ合衆国を破り世界トップに
URLﾘﾝｸ(buzzap.jp)
| 中国なんて劣化したパクリと海賊版だけだと考えている人は完全に時代遅れということになりそうです。
298:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:42:07.76 vZ+hPnKs0.net
これからは日本が中国のコピーをしなければならない時代
299:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:44:19.03 BLyhF7F0D.net
>>284
企業秘密を教えてちゃんｗｗｗ
300:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:44:55.11 GmJVmJzZF.net
>>281
＞昔の日本の位置に支那が来たことに気づいていない人は早く目を覚ました方がいい
とはいえ、20年前に戻ってみても、日本がアジアで突出していたわけでもなく。シンガポール、台湾、香港、韓国と横並びだった。ようは、興味が薄れてしまった時代だった。
301:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:53:05.81 G5aBsrTb0.net
>>287
シナの論文を読んだことないということね
302:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:56:19.02 G5aBsrTb0.net
>>285
シナのゴミ論文が多い（大爆笑）
303:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:57:30.94 pLMyhPWOd.net
>>279
「ゲームのルールが書き換えられた」に禿同。
中国語を覚える気はないけど、オープンソースのプロジェクトのメーリングリストがいきなり中国語になって困惑させられることはたまにある
304:デフォルトの名無しさん
19/05/15 17:58:14.87 G5aBsrTb0.net
論点のすり替え失敗
305:デフォルトの名無しさん
19/05/15 18:07:36.23 ezPI2kY0H.net
実際拝借しとるぞ
英語論文だけど
306:デフォルトの名無しさん
19/05/15 18:34:07.37 r2k7D4Y9a.net
自分もだが、普通の人が読めるのは英語で書かれた中国人の論文までだな
中国は独自の AI 文化を築いていくのでしょう
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