【統計分析】機械学習・データマイニング30

【統計分析】機械学習・データマイニング30 at TECH

[前50を表示]
750:デフォルトの名無しさん
21/06/26 18:55:40.50 w1qtgE6bM.net
思考をプログラムで実現することで
記憶、比較、試行、検索、情報処理
こういう多岐にわたるものだから
違うものとは思わない
なんとかAIという表現で区別してるけども

751:デフォルトの名無しさん
21/06/27 09:58:00.20 JBzU1PWY0.net
プログラム＝論理的
AI＝抽象的
と定義できるけど、抽象表現も細分化すればブール論理×確率で表すことが出来てしまう

752:デフォルトの名無しさん
21/06/27 13:39:55.67 yigUFLRU0.net
AIは人工知能で定義が広いからなんでもAIと言えてしまう
人が作った知的な操作とかをするものだったらなんでも当てはまる
知的の程度は色々あるけどその辺は決まってないだろう

753:デフォルトの名無しさん
21/06/27 18:58:00.15 fq9MbAsL0.net
あたしゃ認めないよ
ゲームに実装されてる奴はaiでもなんでもない

754:デフォルトの名無しさん
21/06/27 19:22:23.28 xerWA0240.net
人工知能の定義はあるよ

755:デフォルトの名無しさん
21/06/27 19:52:46.62 IGTucaq90.net
aiを信じられない人よりは幸せ♪

756:デフォルトの名無しさん
21/06/30 08:08:58.43 Kga7TRlsM.net
一般人の思うAIってあれでしょ
脳ミソのマークに点とノードが描かれてるよくあるあのイラストの感じでしょ知らんけど

757:デフォルトの名無しさん
21/06/30 08:10:16.44 Kga7TRlsM.net
ノードは点だわ俺もバカだった

758:デフォルトの名無しさん
21/06/30 08:32:50.26 OzzIbxDxM.net
AIに知性を吸い取られたなw

759:デフォルトの名無しさん
21/06/30 11:32:34.97 neEqbBmiM.net
点と点が大きな点になる

760:デフォルトの名無しさん
21/06/30 12:24:28.84 qI7leaQhM.net
>>737
深いな

761:デフォルトの名無しさん
21/06/30 12:52:25.52 9xdw9zvg0.net
点は面積0では？

762:デフォルトの名無しさん
21/06/30 18:08:27.18 hZAsPKvv0.net
GitHubにソースコードの「続き」を自動で補完する機能「GitHub Copilot」が登場
OpenAIとAzureの協力により実現
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)

きたぞ

763:デフォルトの名無しさん
21/06/30 20:17:44.64 wdpgZCBm0.net
またOpenAIかすげえなぁ

764:デフォルトの名無しさん
21/06/30 20:21:20.13 fW1Yddfi0.net
どのくらいきれいに生成されるんだろうね

765:デフォルトの名無しさん
21/06/30 23:00:58.15 C441gc0U0.net
全て削除しておきました

766:デフォルトの名無しさん
21/07/01 13:46:18.57 M71UuMZf0.net
>>739
測度論的にはそうだね

767:デフォルトの名無しさん
21/07/06 12:03:11.04 jfTqMp+60.net
人間の脳に未知のシグナル送信経路があることが判明 URLﾘﾝｸ(karapaia.com)
本当かどうか分からんけどちょっと面白い
バックプロパゲーションじゃない方法も出てきてnnはまだ進歩するかな

768:デフォルトの名無しさん
21/07/09 15:19:16.69 Pc3rjn9oM.net
久々に日本から面白い論文が出たけど日本人がいない。。。
URLﾘﾝｸ(arxiv.org)

769:デフォルトの名無しさん
21/07/09 17:57:25.72 .net
全ての論文、プレプリントに目を通してるかのような口ぶりはやめてくれ
会社またはMITまたは東工大または東大に所属する3人の著者が日本人を含まないという極めて普通の状態がさも特殊であるかのように語るのをやめてくれ
中身に触れずに「面白い」と言うのは何も語ってないに等しいと気付け

アカデミアに縁ないんやなあって

770:デフォルトの名無しさん
21/07/09 18:54:56.38 6BgxtEtSH.net
アカデミアにえんあってすごいですね

771:デフォルトの名無しさん
21/07/09 18:59:04.34 1/7/YsLg0.net
ヒーローアカデミアに縁があるのか、サイン貰ってくれ

772:デフォルトの名無しさん
21/07/09 20:12:33.67 vYz7XxdW0.net
>>747
カリカリしてて草

773:デフォルトの名無しさん
21/07/09 20:35:59.03 Sff33bgy0.net
YORORすげーなぁ

774:デフォルトの名無しさん
21/07/09 20:43:06.84 Z7N+RPLw0.net
arxivのPDFに直リン張る奴とは仲良くなれない

775:デフォルトの名無しさん
21/07/10 00:26:35.17 jIio7zra0.net
なにはともあれこの論文は面白いな

776:デフォルトの名無しさん
21/07/10 00:46:16.15 15sQdIPK0.net
私は、MBAを取るために、ハワイにある伝統的なビジネススクールに通っていたとき、どこかの大企業で
働く中間管理職が教えるマネジメント「論」や経済「論」を学ぼうとしている自分に気付いた。
ビジネス経験のない先生は、学校制度の外に一度も出たことがない人だ。
つまり彼は、5歳で幼稚園に入ってからずっと学校制度の中にいるにもかかわらず、学生たちに実社会に
ついて教えようとしていることだ。とんだお笑い草だと思った。
講師陣や中間管理職や教師のほとんどは、ゼロからビジネスを立ち上げるのに何が必要なのかについては何も知らなかった。
ロバートキヨサキ「人助けが好きなあなたに贈る金持ち父さんのビジネススクール」P６２～６３

777:デフォルトの名無しさん
21/07/10 11:01:28.89 1mNo3Ban0.net
チラシの裏にでも書ておけよ

778:デフォルトの名無しさん
21/07/10 11:10:05.91 2OMu/nuS0.net
bert本のイベント見たら自分の提案手法じゃなくて応用をやってるだけなのに仲間内で誉めあってて日本のアカデミアは駄目だと思った
福島先生やら甘利先生みたいなのはもう出てこないのか

779:デフォルトの名無しさん
21/07/10 17:44:00.49 jZAbZ8pYM.net
お

780:前がママになるんだよ

781:デフォルトの名無しさん
21/07/10 18:44:42.03 1mNo3Ban0.net
それは私が20年前に発見した、甘利

782:デフォルトの名無しさん
21/07/10 19:50:36.98 PRGUVQWTa.net
機械学習分野を本気で極めたい人は大学などに残らずとっとと大手グローバル企業に行く
その方が金もデータも桁違いだから
そういう所に行けなかった人が仕方なく大学に残っている印象

783:デフォルトの名無しさん
21/07/10 20:02:52.89 E11Vshd7a.net
bert本売り切れてるんだが

784:デフォルトの名無しさん
21/07/10 21:24:32.86 .net
>>759
「グローバル企業」とやらが出した論文でやってみた系じゃないものってあるの？
新手法を作ってるのも物理の言葉でMLを説明してるのもアカデミアじゃん

785:デフォルトの名無しさん
21/07/10 22:12:19.75 B53Byng5a.net
アカデミアとやらがはしゃいでるBERTはGoogleが作ったんでしょ

786:デフォルトの名無しさん
21/07/11 00:42:47.94 BLRKNf/m0.net
>>761
トップカンファレンスの論文に少しでも目を通したことがあればそんな見解にはならないはずだが

787:デフォルトの名無しさん
21/07/11 00:46:59.90 a0LN0/w80.net
まあ日本の学会は全部しょーもないよ
俺もだしたことあるけど
なんか自分の専門分野以外はよくわからないし
興味も持たれない感じ
かと言って商業寄りの話はスルーされる感じ

788:デフォルトの名無しさん
21/07/11 11:11:05.10 VPF0Yi9q0.net
>>761
日本のアカデミアはなんにも証明してないぞ
やってみた系ばかり

789:デフォルトの名無しさん
21/07/11 12:21:03.03 +hZJbu07a.net
URLﾘﾝｸ(pbs.twimg.com)

790:デフォルトの名無しさん
21/07/11 16:21:15.31 lbKLD5N+F.net
日本のアカデミアは逆に数理的な論理だけで実際のアルゴリズムとあまりに乖離した理論だけのものが多いわ。
PFNの Spectral Normalization はそういう意味じゃ相当例外的な結果だと思う。

791:デフォルトの名無しさん
21/07/11 17:12:41.04 vkK4ARJEd.net
今さらかもしれんが、BERTの事前訓練てみんな何GBくらいの日本語データでやってるの？

792:デフォルトの名無しさん
21/07/11 18:11:26.19 VPF0Yi9q0.net
>>767
統計数理なんとかや情報学なんとかは理論が多いイメージ

793:デフォルトの名無しさん
21/07/11 18:17:17.14 SI3qf1fFH.net
fbはやってみた系が多い印象

794:デフォルトの名無しさん
21/07/14 11:30:20.54 Qje4eblG0.net
fbのnlpは提案系が多い

795:デフォルトの名無しさん
21/07/16 19:08:30.21 fn0ZIWtp0.net
>>766
なんで

796:デフォルトの名無しさん
21/07/19 11:33:23.50 kR6nsJZd0.net
scikit-learnをproductionレベルで使う人はいるの？

797:デフォルトの名無しさん
21/07/19 14:18:58.09 hZcLaJMP0.net
>>773
むしろ何故使わないと思ったのか

798:デフォルトの名無しさん
21/07/19 14:31:07.73 kR6nsJZd0.net
>>774
学習用かなと思ったの

799:デフォルトの名無しさん
21/07/19 14:48:30.86 hZcLaJMP0.net
>>775
そんなことないんだよ
でもまぁ、名前がね

800:デフォルトの名無しさん
21/07/19 17:46:13.87 qeRTyGb80.net
machine learningの "learn" じゃないの？
ロジスティック回帰みたいな簡単なモデルで済ませるときは便利よね

801:デフォルトの名無しさん
21/07/19 18:06:16.98 hZcLaJMP0.net
Pipelineなんかもscikit-learnが標準となっているし
実務では利用するんだけど
最近は代替品で便利なものがいろいろあるので、使い所さんが減ってるね

802:デフォルトの名無しさん
21/07/19 18:59:04.55 kR6nsJZd0.net
>>776
thx

803:デフォルトの名無しさん
21/07/20 01:56:58.80 0qs55fcM0.net
最近は個別のライブラリを使うことが増えた気がするな
汎用的でなんでもできるライブラリはどうしても使いにくくなりがち

804:デフォルトの名無しさん
21/07/29 09:29:37.96 buw+HjWzM.net
g検定の教科書

805:って無料のやつ無いの？テキストなんだからそれくらい無料で公開してくれていいじゃん

806:デフォルトの名無しさん
21/07/29 12:49:34.05 SQNMznWca.net
検定ビジネスとはそういうもの

807:デフォルトの名無しさん
21/07/29 13:04:31.41 buw+HjWzM.net
(*´·ω·)(·ω·`*)ﾈｰ

808:デフォルトの名無しさん
21/07/29 17:28:33.69 Acg6zJkFd.net
あの検定って何か役立つの？

809:デフォルトの名無しさん
21/07/29 19:38:11.84 buw+HjWzM.net
基礎知識はあるんだねー、くらい

810:デフォルトの名無しさん
21/07/29 20:26:37.52 mwMdCY8S0.net
巣ごもり需要ｗ

811:デフォルトの名無しさん
21/07/30 08:51:20.27 2Y+/gCJv0.net
チューリングテストの反論としての中国語の部屋って難癖だよな
知的なタスクに心や意識は必須じゃないだろ
ずれてんだよ
ジョンサール調べたらセクハラ爺でバークリー追放されてて草

812:ハノン
21/07/30 14:34:47.12 kqIr/KL00.net
>>787
私に心があるかどうかを（他人ではなく）私自身が知る方法はありますか？

813:デフォルトの名無しさん
21/07/30 15:03:23.67 IRxxscHTa.net
心を定義して、その定義に当てはまったらあるとわかる

814:デフォルトの名無しさん
21/07/30 16:57:51.45 x18JmFZD0.net
>>788
我思う、故に我あり
それが当時の哲学

815:デフォルトの名無しさん
21/07/30 17:22:40.69 DDie3fXt0.net
>>788
お前に心はない

816:デフォルトの名無しさん
21/07/30 17:25:07.20 .net
>>788
こいつC++スレとか鍵盤楽器板荒らしてる固定ハンドルだよ
あえてコテ外して書き込んだりしてる悪質な荒らし
しかもここに来てRoninで書き込んでるの確定か
スルー推奨

817:デフォルトの名無しさん
21/07/30 17:29:32.45 4wTn620G0.net
うちのAIによると
心というのは
観測できた事象から導出した関数では計算できない特異点であるとのことです

818:デフォルトの名無しさん
21/07/30 17:57:10.45 2Y+/gCJv0.net
心の存在は証明できないからね

819:ハノン
21/07/30 17:57:28.12 kqIr/KL00.net
>>792
なぜローニンにで書き込んだら駄目なんですか？
あと荒らしではなく話題提供といってほしいですね‥‥
>>791
最近そんな気がしてきました‥‥

820:デフォルトの名無しさん
21/07/30 23:33:54.49 YChIKAsMM.net
ai人材が足らないってウソだと思う
逼迫してるなら無料でテキスト公開したり講義をyoutubeで流したりすりゃ独学できるし資格が欲しい人だけ試験を有料で受ければいい
この資格を持った人材が欲しいわけでもないんだろうな
人材が多く欲しいんなら独学しやすい環境を整えればいいのにそうしてないし
結局資格ビジネスか

821:デフォルトの名無しさん
21/07/30 23:36:01.49 e1ZnWCW50.net
新キャラ登場しててワロタ

822:デフォルトの名無しさん
21/07/31 01:14:14.07 RH+1LJfN0.net
>>796
「〇〇講座で勉強して月〇〇万円稼ぐことが出来ました」って言う
CMも結局そのCMのview数で稼いでるんだろ？確か
そうやって稼ぐことを勧められるとかで

823:デフォルトの名無しさん
21/07/31 01:38:02.68 RH+1LJfN0.net
AIブームが来た時
機械学習の勉強するのにそれなりの値段のGPUを買っただろ？
そこで機械学習の勉強をしたのがそもそもの間違いで
すぐ諦めてマイニングをしないといけなかったんだな
そこが吸われる人と吸われない人の差で
真面目な人は結局吸われる道に行ってしまうんだな

824:デフォルトの名無しさん
21/07/31 02:57:25.03 harX6WqtM.net
流行ると思う？URLﾘﾝｸ(gigazine.net)

825:デフォルトの名無しさん
21/07/31 08:45:00.18 2YYaq23L0.net
>>800
ドキュメントが増え�

826:ﾄ、コミュニティが成熟したら（というかこれで実装されたNNフレームワークで書かれたモデルが増えてきたら）流行るだろうね。それを使わざるを得なくなるし今のPythonでは限界はきてるし、CUDAで書くのも難しいから、なにかブレークスルーは欲しかった

827:デフォルトの名無しさん
21/07/31 10:13:29.77 JAp7kdn00.net
>>800
tritonの下側でcudaが動いてんの？
流行んないんじゃない？

828:デフォルトの名無しさん
21/07/31 13:26:01.70 7sKxPxG80.net
Pytorchでモデルを実装してCUDAは利用するけど、
CUDAの動作について特別なことはしたことない
既存のフレームワークを使ってない人用？

829:デフォルトの名無しさん
21/07/31 13:56:54.00 JAp7kdn00.net
無料で使えるPythonドキュメントオープンプロジェクトが10月より公開
URLﾘﾝｸ(news.yahoo.co.jp)
これはいい試み
でもai関連の肝心の松尾豊周りは金の亡者か

830:デフォルトの名無しさん
21/07/31 16:44:31.30 LRA0vGhm0.net
NHKがからむとろくなことにならない

831:デフォルトの名無しさん
21/07/31 17:01:39.24 pKR1/4470.net
>>804
pythonの開発団体に寄付もしないのに金儲けばっか

832:デフォルトの名無しさん
21/07/31 17:37:09.17 fJIX/2MW0.net
>>799
勉強にGPUは必須じゃなかったので、そこから間違ってる
もっとも、マイニングしなくとも転売すれば8割方戻ってくるけど

833:デフォルトの名無しさん
21/07/31 21:04:02.33 FpbTKfM30.net
aiの人材は足りないと思うよ
ただちょっと勉強をした人とが欲しいんじゃなくて
問題の構造を考えて、チューニングまできちっとできる人が欲しい
そんだけ能力がある人はそうそういない
資格で保障される能力よりもはるか先の能力が要求される

834:デフォルトの名無しさん
21/07/31 21:52:11.51 L9W+TEZq0.net
そんな能力を持っている人かどうかを誰がどうやって判断できるのか
どうやったらその能力を得られるのか
能力を持つ人がAI関係で仕事するより他の仕事の方に魅力を感じるかもしれないし

835:デフォルトの名無しさん
21/08/01 00:02:55.11 Gp5rJK860.net
だいぶ敷居が下がったから論文のモデルを実装して実データに適用する程度ならAI専門家じゃなくてもできるしね。
自分の部署だと普段物理シミュレーションメインにやってるような人らが、実験データやシミュレーションデータに対して機械学習適用して解析したりしてるわ。

836:デフォルトの名無しさん
21/08/01 12:53:10.29 ekL5DYUO0.net
>>809
判断できる人が面接をしないとそのプロジェクトはうまくいかないことは明白

837:デフォルトの名無しさん
21/08/01 13:09:16.08 7IgnAuQw0.net
>>811
で、どうやったら適切に判断できるのかは判らないと
上手く行ったプロジェクトと失敗プロジェクトでどんな人がいたらどうなるのかをAIで分析したら良いんじゃね？
それもできない人がこんな人材が良いとか言っても説得力はない

838:デフォルトの名無しさん
21/08/01 21:43:51.48 dQpg7mz50.net
先行事例でうまくいったパターンをなぞるのであれば
成功する確率も高いけど(それでもノウハウとか制約とかいろいろある)
未知の分野で試すのはそもそも挑戦的だからなあ

839:デフォルトの名無しさん
21/08/01 22:09:27.90 LCRIsaK60.net
前例主義、失敗しない方法を追求する旧来の日本的思考だとうまくいかないだろうね

840:デフォルトの名無しさん
21/08/02 00:36:33.98 bh8r62Gt0.net
>>796
「〜人材が足りない」ていうのは日本では「（安く使える）〜人材が足りない」て意味だぞ

841:デフォルトの名無しさん
21/08/02 00:53:17.93 rjrf8ee/0.net
GAFA３社が採用内定の理系日本人へ「年収6000万円」のオファー、「AI人材の争奪戦」 | AVILEN AI Trend
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842:デフォルトの名無しさん
21/08/02 01:59:57.33 3glCL8ZB0.net
「新卒でも年収1000万円可！」とか言われても、
既存社員の年収データ見せてもらわないと信用できないよね

843:デフォルトの名無しさん
21/08/02 07:10:17.43 msdUmDej0.net
新卒でも年収1000万円可＝できるやつには金をやる。できないやつはクビ。

844:デフォルトの名無しさん
21/08/02 07:13:09.28 TbpUnEHVa.net
できない奴がクビになるのは極めて健全な組織だと思う

845:デフォルトの名無しさん
21/08/02 08:04:32.49 8E4hF4AB0.net
できる人に多く払うのは健全
と同時にそれほどでもない人にもほどほど払い
できない人に会社のできる範囲で最低額払うのも健全だと思う
だから大企業こそできない人を多く雇うべきかと

846:デフォルトの名無しさん
21/08/02 12:19:31.45 Zes70fJva.net
大企業も近頃(っていうかバブル崩壊以降)経営が苦しいので
余計な人は切りたいのですよ

847:デフォルトの名無しさん
21/08/02 12:44:33.86 hopXEvEra.net
それほどでもない人は派遣で事足りるのでわざわざ直接雇用する必要性がない

848:デフォルトの名無しさん
21/08/02 18:59:16.39 8E4hF4AB0.net
ミニバッチのサイズはどう決めたらいいの？

849:デフォルトの名無しさん
21/08/02 19:07:16.40 zmsv2joPd.net
メモリが耐えうるまで

850:デフォルトの名無しさん
21/08/03 01:06:18.62 oOwKRL/U0.net
>>822
そういえば今
大卒、院卒で都心1人暮らしで派遣やってる人っているの？
吸われまくりじゃないか
ホリエモンやらひろゆきやらが固定費高いところに住んでいる奴は馬鹿だとか
田舎に行った方が給料安くてもゆとりが出来る
どうせ家に帰ってもやるのはゲーム、映画、youtubeでしょ
とか言いまくってるけど

851:デフォルトの名無しさん
21/08/03 13:09:41.89 aIk7WbzI0.net
optimizerって色々あるけど
時間か許せるならsgdで十分？

852:デフォルトの名無しさん
21/08/03 14:00:05.16 6vJGvI2N0.net
>>826
はい

853:デフォルトの名無しさん
21/08/03 14:13:31.63 tooGDD4E0.net
>>826
今ほぼ使われてないです

854:デフォルトの名無しさん
21/08/03 16:53:25.25 aIk7WbzI0.net
>>827
>>828
えっ、どっち？

855:デフォルトの名無しさん
21/08/03 17:09:33.69 6vJGvI2N0.net
>>829
別に矛盾はせんやろ

856:デフォルトの名無しさん
21/08/03 17:20:30.37 rD80CIFeH.net
URLﾘﾝｸ(arxiv.org)
sentence-roberta-largeの結果を出してなくて草
たぶん差がでなかったんだろうな

857:デフォルトの名無しさん
21/08/04 00:32:37.20 GsUzM+NY0.net
脳死adamが強すぎてsgdは勉強しているときにお世話になった程度だな
ちなみにadamの計算まったくわからん！

858:デフォルトの名無しさん
21/08/04 10:21:46.29 iQcHbH250.net
動画像の過去の数フレームを使って将来のフレームを予測するみたいな研究でうまくいってるやつってないのかね

859:デフォルトの名無しさん
21/08/04 11:32:00.70 djLthEM60.net
adamでうまくいったとか過学習ぽくて実際に使うのは不安残るわ

860:デフォルトの名無しさん
21/08/04 12:16:33.20 CTWLjTDBM.net
>>833
うまく行ってるの基準が分からんが、研究はあるでしょ
 >>834
adamは収束速くなるだけじゃないの？

861:デフォルトの名無しさん
21/08/04 13:37:42.82 djLthEM60.net
>>835
そんな単純ではない。deepの汎化性能がどこから来るかはいまだに謎。
learning rateだけでも何がいいか結論出てないが変に速い収束が問題視されてるのは事実。

862:デフォルトの名無しさん
21/08/05 00:36:56.29 6USKtEeL0.net
>>836
多様体の変な極小点にハマりやすいかもしれない、ってことかな？
ユークリッド空間に埋め込んだときに何百万次元にもなってしまう多様体の形を求めるってのは普通に簡単じゃない感じするもんなあ。

863:デフォルトの名無しさん
21/08/05 04:05:50.17 4Jcsl2iC0.net
>>833
深層強化学習がまさにそれでしょ
ゲームの自動攻略とか

864:デフォルトの名無しさん
21/08/05 12:04:21.61 Lxx97Kw00.net
多様体上のアルゴリズムってあるの？

865:デフォルトの名無しさん
21/08/05 12:10:08.37 XONwOmCI0.net
>>837
それってディープラーニングというより最適化問題？

866:デフォルトの名無しさん
21/08/05 12:40:57.09 YkYCYNc40.net
>>837
それもあるし、
そもそもトレーニングデータにおける最適解が汎化性能が高いかどうかもわかってない。

867:デフォルトの名無しさん
21/08/05 13:18:44.73 pKPfjq5zM.net
>>840
ディープラーニングは最適化問題とかぶる部分かなりあるでしょ

868:デフォルトの名無しさん
21/08/05 13:20:43.08 pKPfjq5zM.net
>>839
質問が漠然としすぎていて、何をもってあるといえるのかわからないが、
スイスロールデータセットの次元圧縮がうまくできるように工夫しているアルゴリズムは多様体らしいアルゴリズムじゃないかね？

869:デフォルトの名無しさん
21/08/05 15:14:43.80 Lxx97Kw00.net
>>843
この質問は多様体上で解いてる前提でしょ、だから聞いてみた
>多様体の変な極小点にハマりやすいかもしれない、ってことかな？

870:デフォルトの名無しさん
21/08/05 15:16:19.67 Lxx97Kw00.net
>>843
曲面の上の話に過ぎないと思うが

871:デフォルトの名無しさん
21/08/05 15:32:28.42 1Daamf/ur.net
>>839
次元圧縮は多様体仮説の上で成り立っている

872:デフォルトの名無しさん
21/08/05 16:38:46.82 Lxx97Kw00.net
>>846
なるほど

873:デフォルトの名無しさん
21/08/05 16:44:30.35 Lxx97Kw00.net
多様体学習という用語があるんだ

874:デフォルトの名無しさん
21/08/05 16:54:01.39 XONwOmCI0.net
スイスロールすき

875:デフォルトの名無しさん
21/08/06 00:20:19.84 c29VWanS0.net
>>845
曲面は多様体じゃないって意味の発言？

876:デフォルトの名無しさん
21/08/06 00:23:09.93 c29VWanS0.net
>>844
多様体の形を推定することも、多様体の形を決めるパラメータ群を多様体としてとらえれば多様体上の最適化問題になると言う意味ね

877:デフォルトの名無しさん
21/08/06 00:55:06.00 juvnr80E0.net
多様体言いたいだけ

878:デフォルトの名無しさん
21/08/06 09:08:23.67 3JKbI2Z00.net
それでも精度に有意差がつかない機械学習コンペティションに躍起になる香具師よりまし

879:デフォルトの名無しさん
21/08/06 10:31:56.33 eF3TWJ3i0.net
曲面しか扱っていないのに多様体といったら話盛ってるだろうｗ

880:デフォルトの名無しさん
21/08/06 13:22:10.03 /Dyrl6Iq0.net
君たち「多様体の基礎」ぐらい読んでから喋ってる？
俺は教科書指定されたけど挫折した

881:デフォルトの名無しさん
21/08/06 13:27:08.97 FN7kYlvy0.net
あーあのラノベ？
昔のラノベってレベル高いね

882:デフォルトの名無しさん
21/08/06 13:35:17.72 W4CwI8Ep0.net
「多様体の基礎」でわからなきゃもう無理だろ。
でも実際はテンソルの変換の計算するだけだから多様体を考える必要はほとんどないけど。

883:デフォルトの名無しさん
21/08/06 14:25:37.37 7P/+UMXla.net
二次元で理解して
それが高次元になっているのね
という理解で十分

884:デフォルトの名無しさん
21/08/06 16:58:50.71 3JKbI2Z00.net
>>858
その理解だと関係式になってない関数は多様体で取り扱えなくなってしまうのでは？
関係式の例として単位円の方程式、x^2+y^2=1はxが定まればyも即座に定まるからその理解でもいいけど、
関係式ではない正規分布の母数のように平均が定まっても標準偏差は即座に定まらないから、統計多様体で矛盾が生じてしまう
やっぱりちゃんと多様体を理解した方がいいと思うよ
ただし、自民党政権下ではどんなに数学頑張っても無駄だと思う
法人税の特別減税措置を大量に作って大手ばかり優遇し、富の再分配と真逆の行いをしてビジネスの世界から本質が消えてしまった
内部留保ばかり増えて労働者の平均賃金も長年上がってない
労働者は共に現政権にNOを突きつけ、IT業界に蔓延する「今だけ、金だけ、自分だけ」の考え方を変え、本質を取り戻そう！
数学の勉強はその後、皆んなで一緒にすればいい

885:デフォルトの名無しさん
21/08/06 17:04:16.10 El/YE1LI0.net
どっかいい政党あったら教えてくれ

886:デフォルトの名無しさん
21/08/06 17:16:47.29 JGIT2rTS0.net
2次元多様体は3次元で見ると曲面になるから
n次元多様体はn+1次元でみたら曲面になるんじゃね？
その曲面上で損失が最小になる点を見つけるのが学習だと思うけどな

887:デフォルトの名無しさん
21/08/06 17:48:36.83 .net
非線形学習の基礎概念じゃん
何を長々やってんの

888:デフォルトの名無しさん
21/08/06 17:56:15.73 c29VWanS0.net
>>855
流石に読んでるぞ
てか読まなきゃ多様体が何だかわかんないじゃん

889:デフォルトの名無しさん
21/08/06 18:22:31.29 FN7kYlvy0.net
最近多様体のお勉強でもして、お話ししたくなったのかな？

890:デフォルトの名無しさん
21/08/06 18:57:54.44 3CuQyvuTM.net
多様体言いたいだけ

891:デフォルトの名無しさん
21/08/06 19:00:20.98 eF3TWJ3i0.net
多様体

892:デフォルトの名無しさん
21/08/07 23:07:23.06 S6UZnCNm0.net
チビタレビ接続、アルファ接続なんて使用しません

893:デフォルトの名無しさん
21/08/08 01:36:39.38 QRxRLgxLM.net
実務未経験、kaggle初挑戦でソロゴールド取れたけど転職活動で評価されますかね
kaggleやる前は経験がないという理由でさんざん落とされまくった
masterまで取ってしまった方が評価高まるんかな
grandmasterまで取れたら引く手あまた？

894:デフォルトの名無しさん
21/08/08 09:58:13.80 /p80N7+xa.net
実務はkaggleみたいに整備された環境ではないのでkaggle実績など実務経験としてカウントされません
実務でデータサイエンスやっている人が転職時にアピールポイントとして使うならまだ分かる

895:デフォルトの名無しさん
21/08/08 12:13:58.31 KSDEV/p50.net
>>868
DeNAがkaggle経験重視してるから受けてみたら？

896:デフォルトの名無しさん
21/08/08 13:13:50.96 .net
Kaggleｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
競プロer笑と同レベルって気付け

897:デフォルトの名無しさん
21/08/08 13:34:01.94 FLwcAWgNr.net
実務マウントもイタイよな

898:デフォルトの名無しさん
21/08/08 14:34:01.87 4QdLr3Tg0.net
>>868
今の会社でデータ分析の部署に転属させてもらうか、プロジェクトに参加させてもらったら？
部長クラスに相談すれば悪いようにはならないかと。

899:デフォルトの名無しさん
21/08/08 15:35:49.38 APy0xH+W0.net
>>868
数多ではないだろうがある程度評価はされると思うからそのままグラマスまでやれ

900:デフォルトの名無しさん
21/08/08 22:18:53.80 vFD24uPRr.net
転職サイトでkaggleで検索すると何件かヒットするよ

901:デフォルトの名無しさん
21/08/09 11:23:28.16 YrRw0eGAM.net
ありがとう
データ分析の職種もいろいろあるね
研究開発もあればコンサルもあったり、データの活用方法の立案から任せたいところもあれば、データを集めるところからやらせたいところもある
この違いのせいで人によって言うことが全然違�

902:､というのは面接でも経験した kaggleのような精度出しを重視するのは研究開発なのかな grandmasterまでは少し時間かかりそうだから考えてしまうソロ金取れたからあとはチーム組みまくればさくっと取れるのかもしれないけど

903:デフォルトの名無しさん
21/08/09 11:36:38.45 YrRw0eGAM.net
>>873
今の会社のデータ分析やってる部署は機械学習の仕事は2割しかないらしい
古典的な統計手法がほとんどなんだとか
試しに社内公募で面接受けてみたら機械学習についてまったく質問されなかったから辞退した
業界はAIを活用し始めてるし会社もビッグデータを持ってるんだけど、そこの部長が機械学習に疎いようだから社外に出た方がよいと判断した

904:デフォルトの名無しさん
21/08/09 12:05:10.95 8AhcXF4R0.net
kaggleなんて初めて知った

905:デフォルトの名無しさん
21/08/09 12:34:48.65 Gz+/uc5A0.net
>>877
まずはその部署で実務経験を積めばよかったのに。
機械学習プロジェクトでも古典的な統計手法は使うよ。

906:デフォルトの名無しさん
21/08/09 12:49:06.77 rKb0Niaj0.net
俺もそう思う
データサイエンスなんて実際は本当に泥くさい仕事だよ

907:デフォルトの名無しさん
21/08/09 12:50:30.94 EJdTKpSKa.net
>>879
いやまあそれだけじゃなくてあの部長とは反りが合わないと思った。
面接でケーススタディやらされたんだけど、こっちの解答が不正解で扱われたから模範解答を聞いてみて、
その模範解答間違ってるよと間違ってる理由を言ったら、間違ってないの一点張りで、根拠を聞いても今後の採用でも同じ問題使うから答えられないと。
いや出題ミス隠蔽のうえに間違った問題を使い続けるって…
人事に話したが俺の言い分は正しいように思うが人事は試験問題には立ち入れないんだと。何のための人事なんだか。
とりあえずこの人の下では働きたくないと思った。
今の仕事も統計関連ではあるから古典的な分析手法を異動してまで経験する必要はないかな。

908:デフォルトの名無しさん
21/08/09 12:51:41.18 EJdTKpSKa.net
>>880
どの仕事もそうだね。今の仕事もそうだから想像はつく。

909:デフォルトの名無しさん
21/08/09 13:48:53.19 jlOW9NPh0.net
>>868
kaggleのことよく知らないんだけどソロゴールドってどういう状態なの？

910:デフォルトの名無しさん
21/08/09 13:54:33.72 PID/W7Dkr.net
機械学習だけでなく古典的統計もちゃんとわかってる方が価値あると思うなぁ

911:デフォルトの名無しさん
21/08/09 14:43:49.71 ABArYxqcM.net
皆さんが言う古典的統計って、計量経済のこと？

912:デフォルトの名無しさん
21/08/09 15:05:05.53 xK6XOXuS0.net
全く違う
そもそも古典的統計なんて言葉ほとんどつかわない

913:デフォルトの名無しさん
21/08/09 15:15:37.04 3bscJFtj0.net
ナイチンゲール？

914:デフォルトの名無しさん
21/08/09 15:18:02.99 xELB7YY70.net
この発想はないわ、経済屋さんか？
>古典的統計って、計量経済のこと？

915:デフォルトの名無しさん
21/08/09 15:28:53.04 xK6XOXuS0.net
むしろ経済とは無縁の人の発想だろ

916:デフォルトの名無しさん
21/08/09 15:32:54.86 xELB7YY70.net
計量経済という言葉自体経済をかじってないとしらないだろ

917:デフォルトの名無しさん
21/08/09 16:07:47.57 ABArYxqcM.net
古典的統計って単語でt値とかp値とか連想して質問してみました

918:デフォルトの名無しさん
21/08/09 16:29:06.17 yT1rK/qm0.net
p値や帰無仮説の類いは、統計分析で使われているが、本来は検定では？
古典的統計って、古典的統計分析の省略形？

919:デフォルトの名無しさん
21/08/09 16:48:39.03 ABArYxqcM.net
そうなんです、私は仮説検定で育ってきて最近機械学習を勉強し始めたところで、二つの世界観の違いに少なからず戸惑っておりまして、漠然とした質問を投げて、何かヒントを頂けたらと思った次第です

920:デフォルトの名無しさん
21/08/09 17:14:20.50 /DAK4ORS0.net
機械学習でinsightを得て、統計的検定で確認するもんじゃろ
どこの現場もそうやっとるじゃろ?

921:デフォルトの名無しさん
21/08/09 19:50:41.35 ABArYxqcM.net
その感覚がわからなくて。tks

922:デフォルトの名無しさん
21/08/09 19:55:34.56 /DAK4ORS0.net
tksとは珍しい略語を使うのう

923:デフォルトの名無しさん
21/08/09 21:20:56.44 WuaDW8MIM.net
古典的というのは別に用語ってわけでなくて比較的最近流行の的になっている機械学習以外の昔ながらのデータ分析手法という意味で言ったつもり。
セグメンテーションとか主成分分析とかいろいろあると思うけどデータ分析業界でどういう言葉が使われてるのか分からないので深く突っ込まず察してほしい。
ところでスレ違い申し訳ないけどひとつお聞きしたい。
皆さんとこのデータサイエンティストの女性率は何割くらいだろう？
うちの会社のその部署は部長(男)の下に4人の女性と3人の男性が所属していて、それぞれデータサイエンティストまたはデータエンジニアの肩書きが付いている。
しかしこの仕事を志望する人の大半は男性だと思う。ネットで調べても9割は男性だと出る。
意図的に女性を優遇して採用しない限り部署の過半数が女性になることは考えにくいと思うのだけど、この感覚は皆さんも一緒だろうか？
その部長はデータ分析部署立ち上げ当初から採用に関わっているらしい。
なんだかものすごく気持ち悪く感じた。合理的理由なく女性優遇してるとしたら法律違反でもある。

924:デフォルトの名無しさん
21/08/09 21:34:44.42 xELB7YY70.net
ベイズ推定勉強すれば

925:デフォルトの名無しさん
21/08/09 21:58:25.58 GSmZJeae0.net
女性の割合をクォータ制とかで割合を決めたりするところもあるから違法とは言えないんじゃね？
海外では国会議員の割合とか会社役員の割合とかクォータ制導入してるとこもあるだろうし
人事のことは会社の人事権限を持つ人が決めることで
成果の責任を取るのも責任者になるはず
何故かそうならないこともあるけどな
自分のやりたいことをしたいのなら出世するか独立したら良い

926:デフォルトの名無しさん
21/08/09 22:04:18.62 xELB7YY70.net
成果は俺の物、失敗は部下の物ｗ

927:デフォルトの名無しさん
21/08/09 22:27:09.99 5XVoQDhV0.net
>>877
某メーカーの中で少し働いたことがあるがコテコテの統計学だったよ
それこそt検定とかF検定
しかも秘伝のタレと化した自前Fortranのライブラリを使わなきゃダメだった

928:デフォルトの名無しさん
21/08/10 00:32:57.08 uO0ANz+Ga.net
>>897
＞しかしこの仕事を志望する人の大半は男性だと思う。ネットで調べても9割は男性だと出る。
そりゃ現状大半が男性で構成される環境を志望する女性はレアなんだから仕方ないだろう

929:デフォルトの名無しさん
21/08/10 08:47:35.51 2xiLGjmP0.net
>>901
秘伝のタレは継ぎ足していくもの。
改良されない数値計算ライブラリは、秘伝のタレではなく単なる化石？

930:デフォルトの名無しさん
21/08/10 13:51:45.49 BpbHj/DY0.net
>>903
社内の業務フローに組み込まれてるだろうから変えられないんだと思う
製品開発に直結するからね

931:デフォルトの名無しさん
21/08/10 14:48:04.03 CtWJxJTj0.net
>>904
並行して別のシステムを作っていけば
出来上がってから切り替えられるし
品質管理なら適用する製品を選べば良いように思う
例えば新製品は新システムで品質管理するとか

932:デフォルトの名無しさん
21/08/10 16:38:57.39 QOeLlU4qM.net
＞　お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾
あー、ホンッとに思い出すなあ（笑）
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！
クソチョンｗ

933:デフォルトの名無しさん
21/08/10 20:17:47.53 pEvUaaVHd.net
まあ実際の仕事はkaggleで高得点出すことじゃなくて
kaggleがコンテストするためにやってるように、データ整備やコンテスト形式を整備する部分なんだよね。

934:デフォルトの名無しさん
21/08/11 08:52:04.34 SA7xwrWpM.net
rnnを試してるけど学習が安定しない
想定どおりに学習できることもあるしできないこともある
こんな感じだっけ？

935:デフォルトの名無しさん
21/08/11 09:57:19.51 LaezIcyQ0.net
>>908
いいえ

936:デフォルトの名無しさん
21/08/11 13:14:47.40 lYh86/4uM.net
>>909
(o´･ω･`o)何が良くないんだろう

937:デフォルトの名無しさん
21/08/11 13:26:42.69 LaezIcyQ0.net
>>910
基本的な知識の得方

938:デフォルトの名無しさん
21/08/11 15:54:21.73 lYh86/4uM.net
>>911
(o´･ω･`o)どう得れば良いの？

939:デフォルトの名無しさん
21/08/11 16:03:44.47 Jt5epKHNp.net
>>912
実は勉強するだけでいいんだ

940:デフォルトの名無しさん
21/08/11 16:07:34.59 s3/ZPgm10.net
先ずは全裸になります

941:デフォルトの名無しさん
21/08/11 16:20:47.36 5Ljj9b3D0.net
学習データの選び方によって結果が異なるとか?

942:デフォルトの名無しさん
21/08/11 16:49:21.51 EKde279r0.net
次に窓を開けます

943:デフォルトの名無しさん
21/08/11 18:15:56.01 hWJ4QZBPa.net
うちは女性も多いってレスが無いところからするとやはり普通は男性が多そうだね。
転職活動してても女性は一人しか見たことがない。
>>899
人事に聞いた限りじゃそういうのはなさそう。今回の公募は応募者全員が男性だったそうな。
今回結局誰か採用したのかどうか結果は知らんが。
>>902
というより工学、数理、ITって一般的に女性より男性の方が得意だからというのが大きいと思う。
生物系以外の理系職はどれも男性が多いね。
>>907
いろんな会社に話を聞くと会社によってだいぶ違う気がする。
データ整備と分析で人員を分けていたり。
扱うデータの種類でも違うんじゃないだろうか。
例えば画像解析だと認識精度が重要である一方で精度を出せるスキルのある人は限られてそうで、
データ整備よりも精度を上げる仕事が重要になるんじゃないかと想像してる。
自動運転の研究なんかは日々精度を上げるための研究をしてるイメージ。知らんけど。
kaggleはホスト企業が精度を上げるアイデアをコンペを通して募集する場だね。企業からすればある種のクラウドソーシングでしょう。
だから入賞者には企業からそれなりの報酬が払われ、報酬を得るにはソリューションの説明が義務付けられてる。

944:デフォルトの名無しさん
21/08/11 19:23:33.11 lYh86/4uM.net
>>915
あー、片寄ってるのかも。。。

945:デフォルトの名無しさん
21/08/12 15:53:15.16 D76zE5lQ0.net
テンソルの次元が間違ってた

946:デフォルトの名無しさん
21/08/13 10:22:01.47 JDdJznaVM.net
nnで遊んでてどテンソルの次元が分からなくなることがあるんだけど皆さんそう言う苦労感じることはないの？

947:デフォルトの名無しさん
21/08/13 22:10:35.40 7BlJfnOl0.net
kerasだと間違わないけど生のtensorflowだとやらかし易いのかな

948:デフォルトの名無しさん
21/08/14 04:11:47.31 tSdjK28r0.net
テンソルの次元を型として扱ってほしい時はあるよね
pythonだと型がふにゃふにゃだから仕方ないが

949:デフォルトの名無しさん
21/08/14 10:10:41.67 7G/MQzi80.net
pytorch使ってるけど
fcに繋げるときに次元計算するの大変

950:デフォルトの名無しさん
21/08/14 10:15:40.32 owqwTzAL0.net
LazyLinearがある�

951:ﾅしょ

952:デフォルトの名無しさん
21/08/14 10:58:01.55 .net
テンソルといえば、Python (つーかNumpy) の多次元配列が使いやすい上に速過ぎる
まあNumpyの線形代数ライブラリがC++とかでビルドされてるってだけだが、それにしても速い
問題が全部線形代数の言葉で記述される限りは、並のプログラマC++とかFortranでコード書くメリットほぼないね

953:デフォルトの名無しさん
21/08/14 22:58:37.25 gYaerU7s0.net
NumPyは生のCPythonでの演算に比べて高速だけど、それでもボトルネックになり得るから、精度は落ちるがPyTorchのテンソルでGPUに計算させるね
CuPyというものも一応あるが

954:デフォルトの名無しさん
21/08/15 14:28:35.97 Qb5ISoeor.net
CPUよりGPUの方が速いっていうのはそりゃそうだろとしか
 >>925とはレイヤの違う話

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