【統計分析】機械学習 ..
358:デフォルトの名無しさん
19/05/19 14:57:37.89 LoaqJJJ4p.net
>>343
中国人で日本語がペラペラな人がこれだけ多い中で、どの立ち位置で自分が活躍するか考えた方がいいよ
日本人で中国語が少し話せるくらいなら全く話にならないよ
359:
19/05/19 15:24:06.88 8BTe2vpb0.net
>>345
＞中国人で日本語がペラペラな人がこれだけ多い中
これには理由があるんですよ、すなわち中国語話者は日本語をマスターしやすいし、同様に日本語話者は中国語をマスターしやすいのです
中国語をやってみればわかりますが、中日で漢語の33% はほぼ一緒、33% も理解可能（理解に苦しむほど変わっているわけではない）、中日でそれぞれに固有な漢語は 33% だけですね
英語のようなまるっきし別の言語をやることに比べれば、漢字を1万字程度すでに知っている日本語話者にとっての中国語は、英語よりもはるかに容易だと感じています
欧米系の方が中国語をマスターしようと思ったら、まず漢字を1万覚えないといけないし、漢語（熟語）も1万くらい覚えないといけない、このハードルは大きいですね
アメリカの冒険投資家ジムロジャーズも、中国語は自分の子にマスターさせる、というフリカワリでやっていくようですが、確かに欧米系からみた中国語は理解不能な暗号たりえます
すでに英語をある程度理解できる日本人であれば、3年ほど中国語を勉強すれば、欧米への橋渡し的な役割でも食っていけますね…
360:デフォルトの名無しさん
19/05/19 15:32:28.23 0qWgnA+M0.net
早く日本から消えてくれ
361:
19/05/19 16:10:18.39 8BTe2vpb0.net
>>345
というか、中国人に頭下げて質草を入れてカネを借りる事態になるのでは、と予想していますね
362:デフォルトの名無しさん
19/05/19 16:22:59.65 +SzmmtV9H.net
>>348 自分の意識が低ければそうなる。
大志を抱け。
中国語も良いが当然英語はマスターしてるんだろうな。 なんか本末転倒してる様な気がするが。
363:デフォルトの名無しさん
19/05/19 16:29:31.74 wAKzw6Lt0.net
金の為にシナ竹に魂売るQZ、馬鹿乙
364:デフォルトの名無しさん
19/05/19 16:37:11.30 wAKzw6Lt0.net
仕事は仕事だよ、厨房ｗ
365:
19/05/19 16:46:08.67 8BTe2vpb0.net
>>349
＞英語はマスターしてるんだろうな
これは痛いところを突く質問ではあります…
366:デフォルトの名無しさん
19/05/19 16:59:23.58 wAKzw6Lt0.net
リアル中卒か
367:デフォルトの名無しさん
19/05/19 17:07:41.86 J+G2nvCLa.net
子供の早期からの英語教育の話題になると「まず日本語からしっかり学べ」と指摘する人が湧いてくるが日本語しか使えない人と英語しか使えない人なら後者の方が圧倒的に使い道が多いんだよな
368:デフォルトの名無しさん
19/05/19 17:38:44.58 xQw3U3XpM.net
>>354
当たり前のこと
369:デフォルトの名無しさん
19/05/19 17:59:07.52 BVVVWjC3a.net
でも日本語の読み書き話がおかしい人がたくさんいるし
論理展開も無茶無茶な人も多い
370:デフォルトの名無しさん
19/05/19 18:28:43.68 tquD1oX10.net
>>354
「日本語をしっかり学べ」ってそういう話じゃねーだろ。
やっぱ日本語をしっかり学ばないとダメだな。
371:デフォルトの名無しさん
19/05/19 18:29:38.53 S2hJsM5cM.net
外国に人材流出してほしくないから、
リスニングとリーディング以外は鍛えてほしくないんだろ
社会のあり方としては正しい
でも個人でずる賢く立ち回るには英語の技能は必要・・・なんだが自分は苦手なんだよなあ、語学
372:デフォルトの名無しさん
19/05/19 18:36:11.02 3WO/Xl4U0.net
そう言えばフォニックスやらないよね
373:デフォルトの名無しさん
19/05/19 18:56:26.08 qRmtYtNFa.net
>>356
英語で論理展開できてるならそれでいいだろ
374:デフォルトの名無しさん
19/05/19 19:33:21.48 QT4J95+ia.net
>>354
母国語をなおざりにして英語やってると日本語も英語も中途半端で可哀想な事になるリスクがあるという話
375:
19/05/19 19:34:53.40 8BTe2vpb0.net
>>361
それは普通のレベルの帰国子女の方にとっては特に深刻な事態だとききます
いわゆる「セミリンガル」というやつですね
376:デフォルトの名無しさん
19/05/19 20:14:31.40 TcNB8+Ek0.net
高度なAI人材(トップカンファレンスに論文出した人)の数に関して
URLﾘﾝｸ(www.asahi.com)
ここの人口10万人当たりの人数をみると英語がネイティブかどうかは重要な気がする
377:デフォルトの名無しさん
19/05/19 20:17:30.16 TcNB8+Ek0.net
まぁ日本人が論文出すと、文法的なミスが多いとか査読で結構指摘されるよね
378:
19/05/19 20:33:33.76 8BTe2vpb0.net
>>363
その理屈だと豪州とか加州とかは有力なはずではないかと、それに私の感覚では北欧がけっこう強いというイメージがあります
379:デフォルトの名無しさん
19/05/19 20:41:51.99 43o0ejXL0.net
>>344
13億人コロすよりも論文チェックする方がラクやと思うで？
380:デフォルトの名無しさん
19/05/19 21:32:29.87 AQFftJ5I0.net
異常検知でオートエンコーダを使ったモデル作ってみたけどあんまりうまく行かない
正常と異常の分布が最初から完全に被ってると使えないような気がするんだけどやチューニングで何とかなるもんなの？
上司からは世の中検出出来てる実例があるんだから絶対できるだろって言われるんだけど…
381:デフォルトの名無しさん
19/05/19 21:42:42.47 wxi6QMEK0.net
転職の相談？
382:デフォルトの名無しさん
19/05/19 21:44:07.80 3WO/Xl4U0.net
パワハラだね
383:デフォルトの名無しさん
19/05/19 21:54:11.09 CM8/WEHyH.net
>>358
逆でしょ
むしろ日本人&日本企業は英語習得して、積極的に海外展開していかないとジリ貧やぞ
日本企業でも外資でも両方働ける人になるのがいい
外国語苦手な人は、言葉以外のとこで頑張ればいいよ
384:デフォルトの名無しさん
19/05/19 22:55:23.61 0ZOdNA8ya.net
>>367
やってみないと分からない、機械学習の怖さ
データ量が足りないか、モデルが違うのか、そもそも学習可能なのか
とかいろいろと考えられる
385:デフォルトの名無しさん
19/05/19 22:56:56.96 wxi6QMEK0.net
スタッフサービスのCMを思い出すｗ
386:デフォルトの名無しさん
19/05/19 23:09:24.39 43o0ejXL0.net
このスレIQ高そう(笑)
387:デフォルトの名無しさん
19/05/19 23:59:05.10 /pZ4lAoWa.net
>>370
そんなスーパーマンがわざわざ日本企業て働く意味ってないよね？
企業の将来性の点でも自分の能力向上の点でも
388:デフォルトの名無しさん
19/05/20 02:38:47.72 zK6cmhQap.net
>>367
正常、異常のラベルはあるの？
人が見たら確実に異常と分かるようなものなのかどうかは一応の判断基準かな
人が判断できるなら特徴量の選び方を工夫する、モデルを工夫すれば何とかなる場合もある
人が判断できないなら単なるパワハラ
389:デフォルトの名無しさん
19/05/20 03:04:00.68 kMasXacY0.net
>>367です
>>371
>>375
ラベルに関しては正常が1万、異常が20あります
人が見ても一応異常と判断することはできます
ただ、欠けやキズではなく位置ズレなので軽微なやつは分かりにくいです
分布が正常の方が広くなっていて、異常は小さく、正常の中に被っていて閾値が引けないので
あまり水増しで画像を加工しないようにするのと対照の所を判断しやすいように画像のトリミングを行ってフォーカスさせて変化を見てみるくらいかなぁと思ってます…
アドバイス頂いた特徴量の選び方を工夫するとはどなような方法がありますか？
390:デフォルトの名無しさん
19/05/20 03:28:18.57 zK6cmhQap.net
あぁ、実例があるって書いてあった
同業他社がすでにやっているなら原理的には可能かも知れないね
ただ世の中にはプロの囲碁棋士に勝てるAIがあるんだからお前も作れよ言われても厳しいね
あとはまぁオートエンコーダを使ってる理由によるかな
ラベルがないからと言う理由なら仕方ないが、入力が画像ならCNNをネットワークに組み込んだ方が性能が出るし、ラベルがあって特徴量が少ないならXGBoostを試すのもあり
391:デフォルトの名無しさん
19/05/20 03:59:25.00 zK6cmhQap.net
>>376
画像から何らかの基準値が作られてそれが識別として利用できないなら基準値を変えることから始める
位置ズレを検出したい、かつ人間なら判断できると言うのであれば、結構な確率でそのようなネットワークは作れると思う
もし位置が重要であるならば、前処理として画像を2値化して白黒にしてしまうのがいい
正常と異常のバランスが悪いので、正常なデータだけを使ってVAEを組むのが良いが、オートエンコーダは検出能力が低いので、正常だけども異常と判断されるように閾値を下げる
異常と検出されたものの中から正常なものを除去するために、異常なデータを水増しして、CNNを組み込んだデータで2値分類をする
こんな感じかな？
392:デフォルトの名無しさん
19/05/20 09:11:41.12 TIcVJda3M.net
異常値少なくね？
393:デフォルトの名無しさん
19/05/20 10:19:01.08 ZsUjaMDlp.net
>>378
ありがとうございます
こちらから情報が出せないなか丁寧にありがとうございます
2値は試してみたのですが、元々の画像自体がそれほど鮮明ではなく
影などノイズも多く写り込んでいて2値化すると検出対象が特徴として捉えられませんでした…
正しい名称か分かりませんが、Convolutional AutoEncoderを使っています
ラベルに関しては元々正常しかありませんでしたが、評価用に正常をトリミングなどで加工して異常としたので元々は正常しかありません
あまり現実離れした異常を作ることは意味がありませんが試してみて変化するかとりあえず見てみます…
394:デフォルトの名無しさん
19/05/20 12:24:30.54 MXQauqoY0.net
積率を定義するとどんな良いことがあるの？
395:デフォルトの名無しさん
19/05/20 13:11:13.87 DYuPdND10.net
just moment!
396:デフォルトの名無しさん
19/05/20 13:29:02.22 zK6cmhQap.net
>>381
積率母関数(Moment Generation Function; MGF)のことでいいかな？
確率変数XのMGFが分かると、E[X^n]が簡単に求まるので係数を除けば
E[X] 平均
E[X^2] 分散
E[X^3] 歪度
E[X^4] 尖度
に使える
397:デフォルトの名無しさん
19/05/20 14:44:00.88 wijT7VzXM.net
大学一年か二年でならう統計学の内容だけど
よほど理論的なところに関わってないと、実務で積率母関数を扱うことまずないよね
398:デフォルトの名無しさん
19/05/20 16:53:24.89 Bx3reKfJ0.net
全モーメントが分かるとあーら不思議確率分布がわかっちゃうのよ
399:デフォルトの名無しさん
19/05/20 17:49:16.76 MXQauqoY0.net
よく分からんけど便利なんだな
分かるようになるまで勉強してみるわ
400:デフォルトの名無しさん
19/05/20 21:53:32.51 zK6cmhQap.net
確かに積率母関数を実務で使ったことない
よくある問題としては、正規分布に従う確率分布がn個(X1, ... , Xn)あり、各々二乗して全てを足したY=X1^2+...+Xn^2はどんな分布に従いますか？
答えは自由度nのカイ二乗分布になるんだけども、畳み込みを使って帰納法で解くのと、MGFを使って解くのどっちが簡単かというと、多分MGFのが簡単
401:デフォルトの名無しさん
19/05/20 22:00:11.37 QOzKNsGfa.net
>>380
二値分類問題であれば、まずは SVM を試してみるという方法もあるが
402:デフォルトの名無しさん
19/05/21 07:59:48.51 IiB+jawz0.net
積率母関数て
タイムボカンみたいな響きだな
403:デフォルトの名無しさん
19/05/21 08:31:52.29 OkKPzQUl0.net
戦闘空母群みたいだな―と思ってたw
404:デフォルトの名無しさん
19/05/21 10:28:03.08 Cd33UaFb0.net
>>336
憤りを感じるのはもっともだが、東大PhDでも生き残りは難しいのは事実。
5年くらい前までは日本語処理とかで日本人を完全に排除することは難しかったが、
2014年以降は、ローカル固有の処理は排除し、多少、機能は劣っても共通基盤で統一する方向に進んでいる。
例えば現在のGoogle JapanのAI部門のトップは、スザンナ・イリックという強気の女性で、
AI部門の採用に関してはスタンフォード、MIT、ハーバード、バークレイ、カーネギーとかの指定大学制度を採用していて
他の大学の卒業者だと、書類選考で落とされる可能性が大（前にそれ以外は見る価値はないのようなことを言い放って一部で議論を招いた）
ただし、Googleのほかの部門に入るのであれば東大、京大、東工大であれば入社はわりかし簡単（むしろ最初は歓迎されると思う）。
あと、営業系だと、給与は他の日本企業と大して変わりはない。
405:デフォルトの名無しさん
19/05/21 10:30:29.48 6lunsjWmM.net
んで君の学歴は？
406:デフォルトの名無しさん
19/05/21 10:50:22.36 Cd33UaFb0.net
あと、一点だけ書くと、AI以外の部門に東大卒で入るのは、やや問題がある。
なぜならば、AIとかの研究開発部門以外の部門に関しては、採用条件で大卒以上という学歴制限がないため
入社してマウンテンビューの本社に派遣されると隣の席の人は高卒ということになったりする。
高卒でGoogleに入るようなやつは大概の場合、プログラミングの天才みたいなやつが多く一般人だと勝てない。
さらに院卒と高卒だと年齢差が６年はあることになり、院卒の年齢だと完全に浮く。
407:デフォルトの名無しさん
19/05/21 10:51:52.05 Cd33UaFb0.net
>>392
コロンビア
408:デフォルトの名無しさん
19/05/21 11:37:07.08 lQFm1hfyM.net
>>393
Googleやyoutube使ってると
マジでクソなプログラムばっかりだ
天才を集めてるというが
誰が判断してるんだ？
人間は自分より知能の低い人間しか
理解できないんじゃないのか？
Googleには一部に天才的な人はいる。
それは認める。
しかし大方はクズの馬鹿だ。
六本木にいる奴なんてゴミばっか
409:デフォルトの名無しさん
19/05/21 11:42:34.84 Ba5sgWV5M.net
ゴミと言われてでも1000万ほしいな。
410:デフォルトの名無しさん
19/05/21 11:43:30.09 Ba5sgWV5M.net
技術職でGと同じ額出せる企業ｶﾏｰﾝ
411:デフォルトの名無しさん
19/05/21 12:11:56.45 vH1mZrOla.net
>>395
どこがクソなのか具体的に
412:デフォルトの名無しさん
19/05/21 12:30:14.64 hRizw/teH.net
クレクレ受け身じゃなくサービス立ち上げたるぐらいの気概出しなよ
まぁそこが順調にいきゃ苦労しないんだけど
413:デフォルトの名無しさん
19/05/21 12:50:03.53 jJIzGyAxd.net
ネットのニュース記事に、有識者のコメントのように
自動でコメントするAIは実現可能ですか？
さすがに難しい？
414:デフォルトの名無しさん
19/05/21 15:02:21.61 1PvoN0q0a.net
むりぃ
415:デフォルトの名無しさん
19/05/21 15:12:58.40 ZAINLMmO0.net
YouTube の表示にバグがあって、報告しても、2週間以上そのまま放置される！
HTML, CSS, JavaScript, jQuery などを知らないから、修正できない
検索フィルターの条件に「今日」と入力しても、それ以前の動画も表示されてしまう。
もう直ったけど
416:デフォルトの名無しさん
19/05/21 15:13:29.27 lQFm1hfyM.net
>>400
おれは言語や翻訳の機械学習も
やってるが、
コメントの内容がありふれたものでいいなら
そんなに難しくはない。
417:402
19/05/21 15:17:01.20 ZAINLMmO0.net
基本的に、5ch とYouTube はテストせずに、本番用を変える。
漏れはYouTube に、何回も報告してる！
HTML, CSS, JavaScript, jQuery などが、おかしい
5ch も、IE11 では無限ループか何かで、操作できない！
UI がスタックして動かない
418:デフォルトの名無しさん
19/05/21 15:40:03.54 Ba5sgWV5M.net
>>403
池上彰で頼む
419:デフォルトの名無しさん
19/05/21 20:07:22.42 4RMqyAdMM.net
( ´・∀・｀)ｿｰﾅﾝﾀﾞ
420:デフォルトの名無しさん
19/05/21 21:11:04.30 x2picWbvM.net
エキスパートシステムと機械学習の組み合わせでいける
参考にならないコメントしか作れないけど
ロシアが大統領選挙に介入した時のtwitterのコメントもたぶん
その技術で作られているんだと思う
421:デフォルトの名無しさん
19/05/21 21:30:30.42 5sIgp/GOa.net
google に入れる人は同業者が見ればすぐにわかるよ
格が違う
422:デフォルトの名無しさん
19/05/21 22:13:29.05 EfnQt7260.net
助さん角さん、やってしまいなさい
423:デフォルトの名無しさん
19/05/21 22:20:14.36 OkKPzQUl0.net
>>398
youtubeに犬の動画をUPしたら、
NHKの雲霧仁左衛門という
時代劇の著作権を侵害しているとなる。
300ほどの動画のうち20件は著作権侵害と
判定されるが全く別のもの。
機械学習がお粗末。
そして、間違い判定であると申し述べる方法がないのが問題。
424:デフォルトの名無しさん
19/05/21 22:23:14.39 gRFMsdyr0.net
>>410
twitterで中の人に文句行ったら?
425:デフォルトの名無しさん
19/05/21 22:29:50.41 TzhtmZ8u0.net
大学3年生で、自分で機械学習を勉強してる者です、気になることがあるので質問させてください
機械学習の例としてよく文字認識があげられますが、文字認識自体はかなり前から実現されているように思えます(例えば電子辞書に搭載されてる、手書きの漢字を検索してくれる機能)
そういった一昔前の文字認識はどのように実現されていたんでしょうか
426:デフォルトの名無しさん
19/05/21 22:39:43.14 EfnQt7260.net
>>412
東芝 文字認識 pdf でggr
実社会での利用が広がる文字認識技術
427:デフォルトの名無しさん
19/05/21 22:42:30.56 gRFMsdyr0.net
ザウルスとかニュートンとかか
それもまた機械学習
428:デフォルトの名無しさん
19/05/21 22:54:43.78 TzhtmZ8u0.net
>>413
ありがとうございます
こういった技術はオンライン文字認識と呼ばれるんですね、応用例も知れて面白かったです
429:デフォルトの名無しさん
19/05/21 23:10:00.53 EfnQt7260.net
>>415
パターン認識の教科書もちゃんと読んでね
430:デフォルトの名無しさん
19/05/22 00:07:38.88 o3roJDrka.net
>>404
> HTML, CSS, JavaScript, jQuery などが、おかしい
原因特定したつもりか知らんけど全く情報量ないやん
431:デフォルトの名無しさん
19/05/22 12:40:04.77 F3UJk10oM.net
CNNってオートエンコーダよりだいぶ前に発明されてたんだな
画像認識だけならCNNだけで充分そうだけどなんでジェフリーヒントんがこんなに注目されてるの？
432:デフォルトの名無しさん
19/05/22 13:36:13.88 W3VOEDhf0.net
ヒントンの弟子がＣＮＮつくったから
433:デフォルトの名無しさん
19/05/22 19:07:21.18 ai3X9nAHp.net
>>415 俺も検索してみたが OCRなんて手書き文字認識じゃないんだぞ。
手書き文字認識で重要な要素は書き順、画数なんだよ。 書かれた文字にはそれらの情報がない。 半世紀前に俺がやった。
434:デフォルトの名無しさん
19/05/22 19:30:05.73 unoawzzv6.net
>>420
画像を解析するんじゃなくて、どう風に何回書かれたかという情報をもとに認識するということですか
確かにその情報を使えば画像だけよりかなり高精度で識別出来そうですね
435:デフォルトの名無しさん
19/05/22 19:39:16.28 ApQFwnLRM.net
もはやタスクとしては一番優しいよね
436:デフォルトの名無しさん
19/05/22 19:45:38.25 ai3X9nAHp.net
>>422 昔の限られた資源で手書き文字をリアルタイムで認識するには、出来るだけ使える情報を使ったと言う事だよ。 メモリも殆どなかった時代だから。
そう言う工夫は今でも重要だぞ。
437:デフォルトの名無しさん
19/05/22 20:17:17.55 H4i7scCn0.net
郵便番号自動読取区分機（東芝）
URLﾘﾝｸ(www.postalmuseum.jp)
これを念頭に>>413を書いた
438:デフォルトの名無しさん
19/05/22 20:49:17.09 r01q6
439:IED0.net
440:デフォルトの名無しさん
19/05/23 02:07:31.46 srO5/BaDa.net
〒は0とOの区別しなくて良いからな-
441:デフォルトの名無しさん
19/05/23 03:43:20.27 UUWXkdR80.net
オートエンコーダが異常検知に使われてるって記事見かけるけど、微量な変化は捕らえられるのかね？
形状がダイナミックに変わるやつは検知出来そうだけどちょっとズレてますとか傾いてますとか分かるもんなのかな
442:デフォルトの名無しさん
19/05/23 07:24:28.77 eCymInjh0.net
試せよ
443:デフォルトの名無しさん
19/05/23 08:25:32.04 vEvZcmDUM.net
フリーでデータ分析の仕事を始めて15年になりますけど
2016年ぐらいからビッグデータバブル
という状況になりまして、
かなり高額の報酬もらえてます。
ビッグデータバブル万歳！
でも、もうすぐバブル崩壊ですね？
444:デフォルトの名無しさん
19/05/23 11:31:14.42 n5dH8vuGH.net
バブルのピークはもう過ぎたんじゃないでしょうか
ガートナーによると幻滅期に入ったそうですし
445:デフォルトの名無しさん
19/05/23 11:47:52.98 l116DcUAd.net
>>429
15年はすごいな。
どうやって仕事とってるの？
どんな感じの内容？
446:デフォルトの名無しさん
19/05/23 11:54:54.54 eybwZjzY0.net
>>430 IoTの時代になるからますますデータ量は大きくなる。 分析からAIみたいな方向に移っていくだろうけど。
>>431 一度入り込めば継続的に仕事が出てくるだろ。 人手が足りないんだから。
447:デフォルトの名無しさん
19/05/23 12:22:09.21 2H9EIkW7M.net
ワイは入り込んだのかよくわからんまま、データ分析のフロントエンドやってるｗ
448:デフォルトの名無しさん
19/05/23 14:56:13.82 qEciJQYna.net
>>431
機械学習利用で25年喰っている会社もあるからね
今は、社員一人頭の売り上げが５千万円
449:デフォルトの名無しさん
19/05/23 15:37:04.89 QVUZWYfe0.net
経費が4千５百万
450:デフォルトの名無しさん
19/05/23 16:09:08.44 2H9EIkW7M.net
給料4千万!?
ｲｲﾈｰ
451:デフォルトの名無しさん
19/05/23 17:09:31.05 rxTYqy2Z0.net
会社に勤めたことないのないニート
452:デフォルトの名無しさん
19/05/23 17:33:26.69 l116DcUAd.net
>>432
最近は素人でもそれなりに分析出来るようになってきてる。
そのためほとんどが社内で完結できる案件になってきてると思えるけど、その中でフリーに頼るような案件ってどんなのがあるのかと思って。
453:デフォルトの名無しさん
19/05/23 17:50:31.70 2H9EIkW7M.net
ニート募集って広告見かけたｗ
454:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:27:08.62 4YO7mLFHp.net
>>435 普通ソフトの会社の売り上げは給与の2倍、社員が1／3ももらえていなければやめるよ。
>>438 大手企業が直接フリーを雇うわけないじゃん。
下請け、孫請け、3次受けとあるんだから、企業はまともな下請け会社にずっと仕事を出してるつもり。
しかし、フリーはアルバイトみたいなものだから、下請け会社が孫請け会社を使っていませんと申請しても、嘘ではないからずっと続く。
下手な小さな会社は苦労する。
455:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:33:27.62 KSjfeaufM.net
流石に下請けなの知ってるでしょ。
飲み会でもしたら上流からの金の流れ分かるよ
456:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:38:31.97 nwZRkhw20.net
>>435
ところがどっこい。
さらにどこかのパッケージソフト使っているわけでもないし
外注なしなんで、スゲー利益なんだよ。
KDDのコンペティションでは、この10年で2度準優勝してるよ。
457:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:42:23.86 KSjfeaufM.net
>>442
御社行きたい♡
458:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:44:23.84 nwZRkhw20.net
わたしゃそこの社員じゃないよ。
昔いたけど。
459:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:46:43.57 nwZRkhw20.net
さらに、基本的に直受けしかしない。
また、受託もやらない、全て委任契約のみ。
460:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:52:21.08 nwZRkhw20.net
さらにさらに、
成果物に関しては、相手企業には使用権のみ許諾して
所有権は渡さない。
嘘と思う人がいるだろうが、本当の話だよ。
もちろん日本の会社。
461:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:53:34.22 nwZRkhw20.net
訂正
＞所有権は渡さない。 → 所有権と著作権は渡さない。
462:デフォルトの名無しさん
19/05/23 18:54:42.44 nwZRkhw20.net
以上で終了
463:デフォルトの名無しさん
19/05/23 19:07:26.93 KSjfeaufM.net
そういう会社無いと夢がないからイイネ
464:デフォルトの名無しさん
19/05/23 19:09:57.33 B/nEPIrOa.net
どこかわかるわ
465:デフォルトの名無しさん
19/05/23 19:10:53.84 81P91tUsM.net
えーどこどこー？
466:デフォルトの名無しさん
19/05/23 20:25:57.11 ChjJRZiS0.net
>>440
オレ1人で月の売り上げ5千万以上、年に7億稼いでたけど給料800万やった。
（2割は利益を出していた）
体壊して辞めたけど。
467:デフォルトの名無しさん
19/05/23 20:30:25.84 eCymInjh0.net
TJOがあんなポジショントークする奴だとは思わなかった
ガッカリ
468:デフォルトの名無しさん
19/05/23 20:31:11.91 KSjfeaufM.net
それはいかん。自分は零細ITにいたけど上の方は1千万超えてたよ
469:デフォルトの名無しさん
19/05/23 22:27:38.39
470:6Szxdpex0.net
471:デフォルトの名無しさん
19/05/24 00:21:08.49 s0JZ13JH0.net
>>452
あそこは技術者一人当たりじゃなくて社員一人当たりなんで
経理も総務も含めて、かつバイトも使っていないしね。
472:デフォルトの名無しさん
19/05/24 07:06:03.33 +y8seB4Ia.net
>>453
AutoMLのこと？
473:デフォルトの名無しさん
19/05/24 07:44:19.65 I9WDb3qi0.net
そ
474:デフォルトの名無しさん
19/05/24 10:44:00.43 PyBT4/Drd.net
＞ID:nwZRkhw20
内容を盛るな
475:デフォルトの名無しさん
19/05/24 11:45:01.97 85WKPh7U0.net
需給予測は市場規模小さい業界だと思ったが
今は広がってんのかね
476:デフォルトの名無しさん
19/05/24 11:46:32.82 85WKPh7U0.net
>>455
昔のＰＣでNNの計算なんてとてもやってられん
477:デフォルトの名無しさん
19/05/24 12:03:40.99 CZsiC+PjM.net
自然言語処理を専門にするか、画像認識を専門にするか…
478:デフォルトの名無しさん
19/05/24 12:19:35.24 OLZB0xfya.net
画像認識のがいいよ
479:デフォルトの名無しさん
19/05/24 12:51:54.61 MIOpJWB2M.net
自然言語のほうがいいよ
480:デフォルトの名無しさん
19/05/24 13:00:34.07 WtzG6gjzM.net
これからは強化学習だよ
481:デフォルトの名無しさん
19/05/24 13:16:34.07 zawpyxYKa.net
>>自然言語処理を専門にするか、画像認識を専門にするか…
>画像認識のがいいよ
>自然言語のほうがいいよ
耳の不自由な人を
画像認識と自然言語で支援しなさい
482:デフォルトの名無しさん
19/05/24 16:44:12.22 Dri14T8iM.net
gunってなんの役に立つんだろうと思ってたけど結構gunを使ったサービス増えてきたね
483:デフォルトの名無しさん
19/05/24 16:58:18.90 kUwj1SkL0.net
機械学習には適切なデータが大量に必要と言っている人がいたけど、
別にそこまで適切ではなくてもいいんだよ
ある程度信頼できれば
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
484:デフォルトの名無しさん
19/05/24 16:58:34.59 kUwj1SkL0.net
>>467
GANな
485:デフォルトの名無しさん
19/05/24 18:11:30.03 s0JZ13JH0.net
>>467
実務上は、少ないデータでいかに使える結果を得るかということが
必要とされることが多いですからね。
486:デフォルトの名無しさん
19/05/24 21:35:22.94 MIOpJWB2M.net
そうそう
ビッグデータというけど
続けて標本サイズの小さい仕事をやってる。
ｎ＝40個ほどしかないけど
説明変数200ほどあって
14種類の機械学習試したら
どの方法でもなんとか予測できた。
同僚の手腕がいいので助かってる。
487:デフォルトの名無しさん
19/05/24 21:49:38.41 t/lJBqRi0.net
教師無しではデータの量と質が要求されるけど、
教師有りでは過学習に陥らないように学習させれば、1/10ぐらいの量でもイケルという認識
488:デフォルトの名無しさん
19/05/25 06:04:38.31 uqI/ytR10.net
嘘松( ´・∀・｀)ｿｰﾅﾝﾀﾞ
489:デフォルトの名無しさん
19/05/25 08:41:04.76 GmewsWkw0.net
GUNは業務では使えんけど見栄えいいから公開に向いてるってだけだぞ。
490:デフォルトの名無しさん
19/05/25 08:46:24.90 uqI/ytR10.net
ぐん？
491:デフォルトの名無しさん
19/05/25 09:03:03.05 H9G4SGp2a.net
>>472
そんなん問題によって違うとしかいいようがない
学習をしやすい問題とそうではない問題がある
機械学習の基本中の基本
492:デフォルトの名無しさん
19/05/25 09:20:50.22 /FLyHH1C0.net
教師データの水増しに使われてるよ
493:デフォルトの名無しさん
19/05/25 10:07:48.15 c7a1xFWv0.net
>>431
＞ どうやって仕事とってるの？ どんな感じの内容？
「フリー」と書きましたけど、自営業というより「非正規」という意味で書きました。
元々統計学を専攻してたけど卒業してからIT企業にてSEやってました。
その会社でいろいろイヤなことがあって辞めて、
メーカー系列のPG作成�
494:ﾌアルバイト募集で面接にいったとき、 統計学を専攻していたと言ったら ちょうどデータ分析の人を探しているということで アルバイトしませんか？といわれたのがはじまりです。 その後は、請負い、契約社員、SES契約、派遣社員と いろいろな契約形態でやっていましたけど、 そろそろ正社員になるかもしれません。 正社員になると年収は少し下がりますけど、 もうすぐ不況になりそうな予感がするので、 さっさと正社員になったほうがいいと思っています。
495:デフォルトの名無しさん
19/05/25 10:55:38.38 HkxaNc28a.net
教師あり学習って教師なしに誤差ゼロの特徴量が加わっただけだから大した差はないのになぜか別物扱いしてしまう人が多いよね
496:デフォルトの名無しさん
19/05/25 11:19:48.34 yOpOJb7D0.net
伝統的に別として説明する教科書が多いからだよ
497:デフォルトの名無しさん
19/05/25 11:24:42.57 dxGKXP5f0.net
フリーで月200万もらえてたとかじゃなさそうね。
498:デフォルトの名無しさん
19/05/25 12:14:49.26 FHjbLbB2a.net
>>479
誤差ゼロって何に対する誤差だよ
ラベルの事を指してるんだろうがラベルは予測に使わないし特徴量ではない
教師ありとなしは完全に別物だぞ
499:デフォルトの名無しさん
19/05/25 12:28:42.88 95Ybe8BPa.net
ラベル以外の特徴量から何らかの方法でラベルに近そうなものを計算して、その計算結果と実際のラベルを比較して誤差を調べる
誤差が大きければ計算方法を修正する
そうして最適なラベルの算出方法を決定するわけで、「予測に使う」というのが学習過程で使われるという意味ならラベルもその他の特徴量もしっかり予測に使われている
教師ありではラベルは絶対的に正しいこと(=誤差ゼロ)を前提とするのでラベルとの誤差が精度の良い評価対象になるが、
教師なしでは誤差混じりの特徴量しか得られなかったがために別の評価指標を使っているだけのこと
理論の上では本質的な違いはないんだよ
500:デフォルトの名無しさん
19/05/25 12:49:19.46 uqI/ytR10.net
損失、じゃなくて？
誤差なの？
501:デフォルトの名無しさん
19/05/25 12:55:03.49 9EmqmScDr.net
>>483
学習途中の話？予測に使うというのはモデルに入力するという意味
運用時にラベルは与えられないだろ？
教師なしは学習時と運用時で使える情報は同じだが教師ありは違う
自動車と金槌の本質的な違いは？って聞かれても答えに困るわ
逆に理論のどこを見て本質的に同じだと思うのか
用語の意味を都合よく解釈しているようにしか思えない
502:デフォルトの名無しさん
19/05/25 13:04:20.15 9EmqmScDr.net
>>484
誤差の大小と損失の大小は同じなのでここではどちらでも良い
503:デフォルトの名無しさん
19/05/25 13:07:36.46 t7lA5k1Lp.net
>>483
前から教師ありとなしの本質的な差がないと主張する人がいて、その真意を聞きたかった
例えばMNISTで教師なしで分類したとする
全部で10種類とクラスの数を固定すれば、教師なしでもおそらく正しく分類してもらえ、本質的な差がないという主張は理解できる
ではクラスの数が不明としたらどうだろう？教師なしではどんなにデータを増やしてもクラスの数が不明な限り同じ結果は得られないだろう
この辺りの説明をしないで本質的に同じと説明すると、機械学習は本質的には最小二乗法と同じと言ってしまい炎上したのと同じ危うさがある
504:デフォルトの名無しさん
19/05/25 13:53:46.85 S47qxAlEd.net
元々数学的な手法がいろいろあって、機械学習の分野のやつが勝手に2つに分類しただけ。
教師有りと無しで基礎原理は大きく異なる。
505:デフォルトの名無しさん
19/05/25 14:05:38.03 O1zpSt3I0.net
まあ何らかのモデルの式のパラメーターを最大/最小にする問題と考えると大差はないかもしれん
正解ラベルとの誤差で式を立てるかそれ以外の式で立てるかどうかの違いでしかない
数学的に考えれば
506:デフォルトの名無しさん
19/05/25 14:07:27.49 S47qxAlEd.net
？？？
507:デフォルトの名無しさん
19/05/25 14:07:51.79 S47qxAlEd.net
>>489
原理わかってないの？
508:デフォルトの名無しさん
19/05/25 14:09:45.78 S47qxAlEd.net
489の条件は絶対的でないよ
509:デフォルトの名無しさん
19/05/25 14:23:18.41 rW5FDb6DM.net
ディープラーニング使ったらCGとかも今よりずっと低コストで作れるんだろうな
個人でスターウォーズなみの映画とか作れたりとか
特に流体の表現でかなり効果を発揮しそう
510:デフォルトの名無しさん
19/05/25 15:42:51.81 /Qx1Z2J/a.net
3水準以上の多重比較検定は偶然の確率が上がるから棄却域を下げるっていうのが納得いかないんだけど
ABCの3水準があってAとBに差があるかだけが知りたい場合Cとの検定は関係ないのでは？(極論を言えばCとの検定を行わない)
どこかに差があるかを調べたい場合のみ有意水準を操作すればいいの？
511:デフォルトの名無しさん
19/05/25 15:49:22.03 LV9LUlXva.net
>>489
そうだな、犬も猫も人間も哺乳類と考えると大差はないかもしれん
512:デフォルトの名無しさん
19/05/25 16:19:05.08 997oQV33F.net
データサイエンティスト育成講座
URLﾘﾝｸ(www.hanmoto.com)
513:デフォルトの名無しさん
19/05/25 16:40:11.40 997oQV33F.net
・手取り足取りデータの前処理から予測モデルの作成、チューニングまで一通り網羅
・質の良い参考書がたくさん紹介されており、これから先もある程度示してくれる
・学術書でないので、安い
欠点: いずれも入門書である以上当たり前ですが
・アルゴリズムの数学的なところはすっとばし
・実務の前処理地獄はこんなもんじゃない
・この本の内容ができる程度で「AI人材」を名乗るな
514:デフォルトの名無しさん
19/05/25 16:42:30.74 uqI/ytR10.net
まず松尾豊の研究室から
論文とデータサイエンティストが生まれてから
本を出せや
515:デフォルトの名無しさん
19/05/25 16:45:51.62 997oQV33F.net
執筆者ではない
監修ですらない
516:デフォルトの名無しさん
19/05/25 17:10:51.99 UpoKtTek0.net
現在、AI事業が流行ってるわけではなく、AI事業を育成するための事業が流行中。
実績？わらわら。
517:デフォルトの名無しさん
19/05/25 17:21:31.34 MDBcKokxx.net
>>494
若干スレ違いとも思うけど検定の多重性問題だね
ロジカルに考えると分かると思うよ
例えば3学級A, B, Cの算数の試験で、学級Cは他学級よりも優秀か調べたい
つまり (C > A) AND (C > B) を調べたい
検定としては(A = C) OR (B = C)を帰無仮説としてこれを棄却したい
棄却域をそれぞれ5%とすると、5%の可能性で(A = C)がFalse, (B = C)がFalseとなる
(A = C)と(B = C)の両方がFalseにならない限り、(A = C) OR (B = C)はFalseにならない
この場合はA = Cを帰無仮説とした検定とB = Cを帰無仮説とした検定の2つを行って良い
別のケースで、学級Aあるいは学級Bが学級Cよりも優秀か調べたい場合を考える
つまり (A > C) OR (B > C) を調べたい
検定としては(A = C) AND (B = C)を棄却したい
上記同様に棄却域をそれぞれ5%とすると、5%の可能性で(A = C)がFalse, (B = C)がFalseとなる
(A = C)と(B = C)のどちらかがFalseになると(A = C) AND (B = C)はFalseになってしまう
つまり棄却されやすくなってしまっているので有意水準を調整する必要がある
518:デフォルトの名無しさん
19/05/25 17:36:49.30 suGe7WeyM.net
>>493
どゆふうに流体と関係あんの？
519:デフォルトの名無しさん
19/05/25 18:13:45.67 BEAwB+2w0.net
>>496
この本見たけど初心者には訳わからんし上級者には役に立たなさそうで何とも惜しい感じがした
520:デフォルトの名無しさん
19/05/25 18:20:19.51 69q3ULG00.net
>>502
流体の境界条件・初期条件に対する
521:流体の解析処理結果を学習データとして使用すれば、それをもとに自動的に流体のアニメーションを生成してくれるものができるはずって意味です 今までの流体解析はスーパーコンピュータ使ったりしてすごくコスト高かったけどAI使えば低スペックＰＣでもよりリアルな流体表現ができるよねって話
522:デフォルトの名無しさん
19/05/25 19:52:31.11 C+z4Q3r1a.net
>>501
出したい結論次第ということか
あと質問なんだけど、
前者の帰無仮説の(A=C)と(B=C)をそれぞれ棄却域5%で検定したら
全体では棄却域1-(1-0.05)*(1-0.05)=9.75%で検定したことになりませんか？
523:デフォルトの名無しさん
19/05/25 21:18:20.43 MDBcKokxx.net
>>505
前者は(A=C)の検定と(B=C)の検定を合わせて全体でという考え方はしない
帰無仮説の説明からしたほうが良さそう
「Aの平均とBの平均は異なる」を検証するのに、わざわざ帰無仮説として
「Aの平均とBの平均は同じである(A = B)」という仮説をするのか？
それは「同じである」ことはケースとして1ケースしかないが
同じでないことはケースが無限に存在し検証ができない
「平均が同じ」という仮説を立てることで、現在発生している状況が
どのくらい起こりにくいことなのかを計算することができる
後者の(A = B) AND (B = C)は書き直せばA = B = Cで
これはケースとしては1ケースしかないので帰無仮説として利用可能である
しかし前者の(A = B) OR (B = C)は、片方を満たせばもう片方は無限のケースを許してしまい
これは帰無仮説として設定しても計算できない
大元の質問に戻って、ABCの3水準がある場合にCの検定をする必要がないのでは?
という質問については、帰無仮説として「A=B=C」が設定できないのであれば
当然多重比較検定の前提条件を満たしていない
524:デフォルトの名無しさん
19/05/25 21:54:09.32 yOpOJb7D0.net
>今までの流体解析はスーパーコンピュータ使ったりしてすごくコスト高かったけどAI使えば低スペックＰＣでもよりリアルな流体表現ができるよねって話
ありえねーわ。
微分方程式の数値解求めるアルゴリズムと
補間曲線フィッティングするアルゴリズムは目的も用途も別。
ちなみにＣＡＥとＡＩは相性自体は良い。
ＣＡＥはデータを無限に生成できるからな。
昔からアンテナシミュレーションソフトに最適化っていう機能あって
古い機械学習アルゴリズムがついていたりした。
525:デフォルトの名無しさん
19/05/25 22:17:07.06 j+1UCpGZ0.net
>>506
同時にfalse positiveが発生しない限り間違って棄却されないから問題ないってことか
526:デフォルトの名無しさん
19/05/26 02:54:23.04 Twzbio4W0.net
>>507
AIを使った流体のCG表現が不可能である理由はなに？
人間には手書きで流体のアニメーションを書けたりするけどAIには無理ってこと？
527:デフォルトの名無しさん
19/05/26 15:06:35.97 Twzbio4W0.net
>>509
今ゲーム業界はレイトレーシングだなんだと騒いでるけどこの技術が確立されたらより現実と見分けがつかないグラフィックのゲームとかできそうだね
528:デフォルトの名無しさん
19/05/26 15:41:51.01 7eYATO63r.net
sim2realとか使って荒いシミュレーションで大雑把なグラフィックを作ってAIでリアルに仕上げたりできそうだね
529:デフォルトの名無しさん
19/05/26 15:43:31.27 FDD59Vgs0.net
今の機械学習では仮説形成と演繹ができないと言われているが
仮説と演繹と帰納を識別できる判別器を作れないものなの？
530:デフォルトの名無しさん
19/05/26 15:49:47.77 KAaQkTQwa.net
演繹しまくりじゃね
531:デフォルトの名無しさん
19/05/26 16:06:05.73 FDD59Vgs0.net
>>512
×機械学習
〇深層学習
532:デフォルトの名無しさん
19/05/26 16:07:30.86 jVNot2dUp.net
分類としては3つしかないけど難しそうだね
--(帰納)-->(仮説)--(演繹)-->
ループとかも問題になりそう
ニワトリ → 判別機 → 卵の演繹です！
卵 → 判別機 → ニワトリの演繹です！
533:デフォルトの名無しさん
19/05/26 18:28:41.21 ZW
534:+JHuoB0.net
535:デフォルトの名無しさん
19/05/26 19:59:54.33 MRHfC0tka.net
>>514
ニューラルネット自体が関数近似器でしか無いから根本的に厳しいような気もする
次ページ最新レス表示スレッドの検索類似スレ一覧話題のニュースおまかせリスト▼オプションを表示暇つぶし2ch
110日前に更新/249 KB
担当:undef