- 1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2012/10/13(土) 18:43:25.77 ]
- 何でもいいので語れ
【関連サイト】
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
ibisforest.org/index.php?FrontPage
前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング【集合知】
toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1342812444/
- 201 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/01/14(月) 04:41:53.57 ]
- 業務拡大に伴う人員増加
- 202 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/01/14(月) 04:43:37.27 ]
- 終わりのない奇跡があると信じていた
- 203 名前：2ch運営 [2013/01/14(月) 09:18:28.99 ]
- 機械学習・データマイニングに関係ない雑談は、雑談スレに書き込んで下さいますよう、お願いします。
- 204 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/01/27(日) 04:36:47.24 ]
- 機械学習とOSって結び付けて、intelligent OSなんて作れるものなのか？
5年もあれば、kernelをハックできるって知って死にたい気分になったよ
豪州で詐欺師にあったり、事故死した日本人が居たら彼を慰めてあげてね
- 205 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/02/04(月) 06:56:05.13 ]
- 昨日だけでも、fuckとsuckとshitの用法に本当に詳しくなった
- 206 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/02/04(月) 07:07:42.22 ]
- 国際的な詐欺師集団って居るんだな。それも親戚に
- 207 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/02/04(月) 07:08:56.30 ]
- 修士時代の恩師にはじめて感謝できそうだ
- 208 名前：デフォルトの名無しさん [2013/03/18(月) 20:03:22.29 ]
- ガンマ分布の最大事後確立に関して教えてください。あるいは、お勧め本とかないですかね？
- 209 名前：デフォルトの名無しさん [2013/04/07(日) 07:11:51.14 ]
- 機会学習と言えば確か神奈川の機会学習研究所とかいうインチキ会社 平気で数千万円の契約を踏み倒す
さすが沈没でポンコツのnec出身だ 相当キモい奴で他に騙されて金をふんだくられたひとが相当いるんだろうな こういう反社会的会社はクソ企業共々とっとと潰れて悶え苦しんでしね
- 210 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/04/07(日) 08:28:41.76 ]
- kwsk
- 211 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/04/13(土) 16:26:56.53 ]
- ほんとキチガイが住み着いたな
- 212 名前：デフォルトの名無しさん [2013/04/21(日) 09:14:32.13 ]
- 競馬のマイニングは使えんよな
- 213 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/05/23(木) 10:23:28.75 ]
- 【IT】2021年までに「人工知能」が東大入試を突破する可能性
国立情報学研究所が進める「ロボットが東大に入れるか」というプロジェクト
anago.2ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1368704153/
Q. ロボットが東京大学に入学できるの？
A. ２０２１年までに「人工知能」が東大の入試を突破する可能性があります。
国立情報学研究所（東京都千代田区）が、「ロボットが東大に入れるか」というプロジェクトを進めています。
といっても、ホンダのアシモのような人間の姿をしたロボットが、鉛筆を持って筆記試験を受けるわけではありません。
研究所が開発しているのは、ロボットの頭脳部分にあたる「人工知能」、つまりコンピューターのソフトウエアです。
東大の試験問題を入力すると、高い確率で正解を出すソフトをつくろうとしているのです。
(略)
しかし、大学の入試科目は多岐にわたっています。東大の２次試験を受ける前に、５教科７科目の大学入試
センター試験で、よい成績をあげなければなりません。いまの人工知能は、国語や英語が苦手で、暗記科目と
思われがちな社会科も、決して得意ではありません。イラストの読解はお手上げだそうです。
プロジェクトには約６０人の研究者と、コンピューターメーカーや受験産業などが参加し、苦手教科の多い人工
知能をトップレベルの受験生に育てるための「試験対策」を練っています。２０１６年にセンター試験で高得点をあげ、
２１年までに東大２次試験で合格することが目標です。
(略)
プロジェクトのリーダーは、国立情報学研究所の新井紀子教授です。よく「こんなことをして何の役に立つの？」と
尋ねられるそうです。実は、プロジェクトには大きな狙いがあります。
いまの人工知能の思考方法は、「機械学習」と呼ばれるタイプが主流で、利用できるデータの量が多ければ多い
ほど能力が上がります。この方向で開発が続くと、世界中の利用者のさまざまなデータを持つグーグルやアマゾンなど
米国のＩＴ企業ががぜん有利となり、日本企業は太刀打ちできません。
(略)
新井さんたちは、情報量が少なくても論理的に正答を導くことのできる人工知能の開発を目指しています。それは
次世代の検索エンジンにも応用でき、日本がＩＴで巻き返す武器になる可能性があるのです。
- 214 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/05/25(土) 16:24:59.68 ]
- 期待して読んだけどクソスレだな
機械学習ってこれからのビッグウェーブだと思うんだけど違うのかね
それとも津波は来ちゃったあと？
- 215 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/05/26(日) 13:32:27.55 ]
- >>214
5年前。
- 216 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/05/26(日) 14:50:51.47 ]
- t検定とか分散分析するとどんなことがわかるの？
工場Aと工場Bと工場Cのカンヅメの品質に差があるか？とかで例題出されても
そんなこと調べる人が極少数だと思うんだけど
- 217 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/05/26(日) 15:33:52.96 ]
- >>216
治療法Aと治療法Bの比較なんかでt検定が多用された時代がかつてありました
今でも医療分野でも、これからはSVMとかもっと使われてくると思う
ただ、医療関係者はコンピュータが直接診断の領域に入り込むことを整理的に嫌悪する。
だから、医療分野で普及するコンピュータ技術は、コンピュータがデータをパターン認識するのではなく、
人間がパターン認識しやすい形にデータを加工するのが特徴。
大成功したのがCTや超音波エコー。
こいつらの原理はレントゲン、打診と同一だが、
大量にデータを採取して、人間が視覚的に認識できる画像に変換している
機械学習で本当に現場に入り込んでるのは心電図解析装置ぐらいかな
- 218 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/05/26(日) 15:46:31.27 ]
- あと要介護認定の樹形モデルなんていう使われ方もある
質問に答えさせて、介護に必要な時間を見積もって要介護認定が行われてるよ
ttp://www.mhlw.go.jp/topics/kaigo/nintei/dl/text2009_4_11.pdf
特に面白くはないが社会に役に立っている
- 219 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/05/26(日) 16:17:42.49 ]
- >>217-218
なるほど
確かに統計学の文献を漁ると心理学とか医療分野の資料が多いですね
最近、統計学の本がやたらとたくさん出版されてますけれども、hogehoge検定は
あくまで効果測定が目的で、データマイニング的な方とはちょっと違うんでしょうかね。。。
「データサイエンティストには統計学の知識が必要」はベイズ統計とかの統計なのかな
- 220 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/05/30(木) 13:34:41.22 ]
- そもそも成果を公開したら自分の優位性がなくなるんだから
外に成果を発表する奴はただの馬鹿。
- 221 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/05/30(木) 16:11:22.31 ]
- 成果を公開することで、競合に対する優位性をアピールして、商売につなげるのは基本かと。
発表しちゃいけないのは、その成果を得るためのノウハウ。
よく知られている算法とかについて「コレ使ってます」とかは問題無いが、
問題ドメインによくフィットするように微妙に改良してあるとか、
事前・事後処理とかの細部こそが武器だろ。
- 222 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/05/31(金) 23:44:11.78 ]
- と思ってファンドに投資したらなぜか必ず損するんですね。
- 223 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/06/01(土) 16:12:21.81 ]
- >>220
ちっちゃい人間になるなよ。
人間は、どれだけ他の人に貢献したかで評価されたり、信用されたりするぞ。
ちっぽけな井戸の中の競争で勝ちたいだけなら別だけどな。
・・・と自戒。
- 224 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/06/01(土) 18:02:03.60 ]
- 無能なクレクレ君はくれないとすぐ人格批判する。一番ちっちゃい人間である。
- 225 名前：デフォルトの名無しさん [2013/06/02(日) 10:05:06.54 ]
- 2chはもう終わってる
- 226 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/06/02(日) 14:03:42.17 ]
- >>224
そんなこと言わずにくれたまえ
どうせ欲しいと思わせるほど大した実績ないんだろ？ン？
- 227 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/06/06(木) 13:33:50.24 ID:owJc0AwH!]
- わざわざ知識人が無名で投稿するわけないからな
ある程度の水準まで達すると２chがバカの塊に見えてきて、
Stackおヴァーフローかスラドのフレーム合戦に参加し、
それすら馬鹿馬鹿しくなってようやく本家のメーリングリストを読み出す
これが人の子たちの精神的な発達モデルだと思うよ
まぁ、こんなレスを読んだヤツは下位の下位だろうけど
- 228 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/06/07(金) 00:15:32.12 ]
- そんな我々下位の下位の連中のレスでも1000レスぐらい束になれば何らかの有用な傾向を示すかも知れんだろ？
- 229 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/06/07(金) 00:22:43.51 ]
- 2chのレス統計すると荒らしの多くは韓国、中国、民主党ネタであり、
犯人はネトウヨの可能性が極めて高いこどか判明しました。
- 230 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/06/29(土) 13:39:26.13 ID:8BKbhirZ!]
- >>216
品質管理とかの分野だろ.QA7つ道具とか、その辺
大方、prologにでも時間投資した方が、まだまだ有意義に過ごせたな
ニュースサイトの糞共が糞記事ばっか書いて釣りやがって
- 231 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/07/14(日) NY:AN:NY.AN ]
- ベイズは宗教
- 232 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/07/17(水) NY:AN:NY.AN ]
- random forestが最強の識別器だと思うんだけど、何か反論ある？
- 233 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/07/17(水) NY:AN:NY.AN ]
- deep learning にひかれてる
- 234 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/07/17(水) NY:AN:NY.AN ID:wY2Fpqcr!]
- やめとけよ。フルタイムで関われないと新しい発見なんかないし、
ほっといてもOSSコミュニティのエゴブー連中がライブラリ書いてくれるのに。
おまけに単純にプログラミングのスキルとして考えたときに適応範囲せまいから。
prologなりペトリネットなりに時間費やした方が遥かにマシ
- 235 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/07/29(月) NY:AN:NY.AN ]
- 文系からデータマイニングやらデータサイエンティストの世界に飛び込む方法教えて。
営業職二年目の25歳。数学は大学受験で使用。大学の専攻は歴史学。
- 236 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/07/30(火) NY:AN:NY.AN ]
- 飛び込みは他人に迷惑だから他の方法にしておけ。
- 237 名前：235 mailto:sage [2013/07/30(火) NY:AN:NY.AN ]
- 加わる方法を教えて下さい！
- 238 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/07/31(水) NY:AN:NY.AN ]
- 加わるには、まずは飛び込むことだよ。
- 239 名前：235 mailto:sage [2013/07/31(水) NY:AN:NY.AN ]
- 禅問答ですなw
- 240 名前：235 mailto:sage [2013/08/04(日) NY:AN:NY.AN ]
- で、具体的に方法教えて
- 241 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/05(月) NY:AN:NY.AN ]
- しつこい
- 242 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/10(土) NY:AN:NY.AN ]
- ランダム森サイコー！
- 243 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/12(月) NY:AN:NY.AN ]
- googleさんに聞いてみたら
- 244 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/15(木) NY:AN:NY.AN ]
- 会社辞めて埼玉大学か静岡大学の夜間入って統計学学ぶは
- 245 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/24(土) NY:AN:NY.AN ]
- >>235
すごい亀レスだけど、
普通に本読んで、データ弄って、論文読めばいいだけだろ。
なんだかんだでプログラムができるべきだろうけど、今時はパッケージがどんな言語でもあるし、
しらベりゃ（勿論英語必須だが）使い方は沢山出てくる。
まぁ、真面目にやるとなるとちゃんとした
代数学 位相 測度論 確率論 当りの数学と
統計学（普通の本だとたいした量のデータ解析の例がないので、
ちゃんとそれなりの件数のデータ解析があるのも選ぶ）
が最低限無いと、
とんでもないオオボケかます事には為るけど。
- 246 名前：補足 mailto:sage [2013/08/24(土) NY:AN:NY.AN ]
- >>235 >>245
ちゃんとした数理統計はやらない方が良いと思う。
あっちは完全に数学屋さんの世界で、そのうえ、凄い鎬を削る世界。
そのうえ、応用数学だから、ちょっと隣の事を見るのにも
色々と追わないと分り難いったらありゃしない。
尾ってくだけでも普通の院生ぐらいの暇なきゃ無理。
そのうえ、実際にどのくらい役に立つか？はまた別だし・・・。
ここの>>1にあるリンク先が凄い充実してるから、
その辺みるだけでも十分価値あるけどね。
- 247 名前：tester mailto:age [2013/08/27(火) NY:AN:NY.AN ]
- hosyu age
- 248 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/27(火) NY:AN:NY.AN ]
- 数理統計
IT
ビジネススキル
この3つがデータサイエンティストに必要と本で読んだんだが。そして、このうちの1つか2つを身につけていればおけとも。
数理統計は不要？
- 249 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/27(火) NY:AN:NY.AN ]
- >>248
まじめな、数理統計はいらんやろ。つか、日本の統計学会の会員人数から言ってもそうだし、
所謂統計学と数理統計は、ビジネス啓蒙書と数学の専門書な違い。
Excelで学ぶ時系列解析 と、 多群の2 項モデルとポアソンモデルにおけるすべてのパラメータの多重比較法
研究者なら、後者が求められるかもしれないけど・・・・・・
そんな人はそもそも既にPh.Dとか取ってる人っしょ。
ITは、むしろ逆でデータサイエンティストでITじゃないないなら何がITだよwwって感じ。
ITって、Information Technologyの略ですよ。
（まぁ、IT,IT言う奴らはのITなんてネットが使えるとか、WEB APIが何か分かるとか、
インターネットの仕組みや、多少のプログラムが程度なんだろうけどね。）
ビジネススキルに関しては、それだけじゃ何もわからんわ。
礼儀作法から、時間管理やMotivation管理、コンプライアンスや法令知識、分析力やプランニング力とか、
細かい会社のしきたりや、ステークスホルダーとの根回しとかとか、
大抵のビジネスに関するものはビジネススキルと呼ばれててねぇ・・・
- 250 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/27(火) NY:AN:NY.AN ]
- 大学で学ぶなら、情報系の学科が良いの？
経済系で統計学ぶよりも
- 251 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/27(火) NY:AN:NY.AN ]
- extremely randomized treesって素性の重要度計算できる？
- 252 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/27(火) NY:AN:NY.AN ]
- >>251
なにそのじゅもん
- 253 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/27(火) NY:AN:NY.AN ]
- >>252
random forestを改良して精度と学習速度を上げたもの
- 254 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/27(火) NY:AN:NY.AN ]
- 精度が上がるのは嘘かも多分ケースバイケース
学習速度が爆速なのは本当
- 255 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/27(火) NY:AN:NY.AN ]
- 精度が上がるのは嘘かも多分ケースバイケース
学習速度が爆速なのは本当
- 256 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/29(木) NY:AN:NY.AN ]
- deep learning亜種が多すぎてわからん
隠れ層にノイズ入れる版のdenoising autoencoderと
入力層削る版のdropoutがあるみたいだが
denoising autoencoderとdropoutって同じことやってる？
- 257 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/29(木) NY:AN:NY.AN ]
- >>256
自分の浅学で、かつちょっと昔にさらりと触れたぐらいで半分忘れかけな知識で言うと、
まったく違うと思う。
まず、Dropoutは、入力層のだけじゃなくて、隠れ層も適当な（結構大きめ）割合で省いて学習させて、
そんなのを幾つもやることで、過学習をお互いに打ち消し合うための回避技術。
学習を複数回させるので、当たり前だが、時間は余計に掛かる。（<= ただし相互依存性が低いので並列計算が可能）
勿論、過学習回避技術なので、教師付学習の一環。
Denoising Auto Encoderは、大雑把に言うと、大規模に扱う事が多くなり学習時間が膨大になる
NNの学習時間短縮方に近い感じ。また、ある意味Deep Learningの真骨頂（?）で、
自動でデータから特徴量抽出を行う部分。与えられたデータの低次元化を自動で行う技術。
NN以外で似たような目的の技術としてSVDとか、LDAとかが挙げられるかと。
勿論、自動で低次元化を行うので教師無し学習の一環。（勿論、結果として過学習対策にはなるが）
前者は、NNの融通の利きにくい所をアンサンブル学習で回避しようぜ方向にあり、
後者は、NNのそもそもの思想・目的「コンピュータが良きに計らってくれる」をより強力に推し進める為の物かと。
- 258 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/29(木) NY:AN:NY.AN ]
- おおありがとう。2chだから期待してなかったが助かります。
denoising autoencoderって（ノイズ入れる前の）入力それ自体を教師にした教師付き学習だから
denoising autoencoderにdropoutで正則化かけることもできそうですね。（←これを調べてた
- 259 名前：244 mailto:sage [2013/08/29(木) NY:AN:NY.AN ]
- 真面目にデータサイエンティスト目指したいんだけど、大学に入り直すのはあり？
2年間余分にかかるわけだが。
今の会社は辞める
- 260 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/29(木) NY:AN:NY.AN ]
- 学士入学の方が基礎から出来そうだけど、
修士で二年考えるなら
放任じゃないある程度基礎からのカリキュラムがありそうなところがいいかもね。
自然言語処理や医学系研究科というのもいいかもしれない。
- 261 名前：259 mailto:sage [2013/08/29(木) NY:AN:NY.AN ]
- >>260
3年次編入を狙ってる
- 262 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/29(木) NY:AN:NY.AN ]
- その辺は、もう自分が目指す内容をやっている先生の研究室を見つけられるかどうかによる気がする。
言い方悪いけど、学部の勉強なんてどこも大差ない気がするけど。
（Fランとかは別にして・・・・。）
まぁ大きな指針としては、 ACMのKDD系に論文・国債発表をコンスタントに出してる研究会とか、
ICMLやAAAやIEEE系の分野か、ASAとか、統計学会とか、人工知能学会とか、
自然言語処理学会、電子情報通信学会や情報処理学会の関連か
（IBISMLは、まだ研究会だけど、見ておくのは良いと思う。）
あと、データサイエンスと言っても方向性が
・理論派
・実践派
で分かれるし、
なによりも、日本の場合データサイエンスや統計そのものをメインにしている人が少なくて、
大体の場合、別の経済・経営・生物・医学・コンピュータ（自然言語）・コンピュータ（通信）とかを中心に
その辺もやってます。と言ってる気がする。
あと、本当にデータサイエンティストを目指すなら、
ちょっと離れるけどPFIとかに挑戦するのがいいんじゃないかな？
- 263 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/31(土) NY:AN:NY.AN ]
- データサイエンティストの専門家になるなら最低でも修士は出ないと駄目じゃないの
- 264 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/31(土) NY:AN:NY.AN ]
- 修士なんて学歴にならん
ドクター必須
- 265 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/31(土) NY:AN:NY.AN ]
- 修士出てた方が良いだろうけど、修士出てても それ でデータサイエンティストとは思われないだろう。
同様に博士とってても変わらないと思う。
そもそも、データサイエンティストって語がふんわりとしすぎてて、その割にみんな過大な期待してると思う。
まぁ流行物なんてそんなもんなんだろうが。
- 266 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/31(土) NY:AN:NY.AN ]
- >>264
研究所でも、日本なら普通に修士で十分だし普通の企業なら尚更 学士でも問題無い。
まぁ、IBMとか GoogleとかMicrosoftとかの研究所を狙うなら、話別だろうけど
その場合は、その場合で、学歴じゃなくて論文数とか実績だろ。
- 267 名前：259 mailto:sage [2013/08/31(土) NY:AN:NY.AN ]
- 何か修士とか博士の話になってますが、
企業でデータ分析の仕事につきたいのです。
- 268 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/31(土) NY:AN:NY.AN ]
- 分析は手段でしかない。企業に於いては、それ以前に目的がないと話にならない。
加えて自社の社員がやるよりも外注したほうが安いと判断するかもしれない。
現在所属している会社でどんな貢献できるのか語ってみては？
- 269 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/31(土) NY:AN:NY.AN ]
- >>267
そんな仕事はない。上の思いつき、鶴の一声ですべてが決まる。
- 270 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/31(土) NY:AN:NY.AN ]
- カーネル多変量解析の本買ったけどDeepLeaningの方が応用効きそうなので積み本になりそう
- 271 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/08/31(土) NY:AN:NY.AN ]
- KernelPCAはともかくSVMは廃れないだろうから無駄にはならないかと
- 272 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/01(日) 06:32:35.89 ]
- そんな流行追って1つ2つだけお勉強したって、
ロクに使いものにならねえよ。
- 273 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/01(日) 10:19:33.41 ]
- データサイエンティストじゃなくてデータエンジニアだろ
- 274 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/01(日) 14:18:26.05 ]
- レパートリーの広さが能力差だな。
- 275 名前：259 mailto:sage [2013/09/01(日) 16:48:36.11 ]
- ここにいる皆さんは企業内でデータ分析をしているのか、コンサル会社にいるのか、そらともデータ分析専門会社にいるのか、どれですか？
また、It技術寄りか否かもお願いします
- 276 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/01(日) 16:56:01.30 ]
- ここにいるのはデータマイニングの専門家以外がほとんどだろ?
プログラムする上で使う機会が出た、あったのが覗くんだろ?
専門家として一級だったら仕事来るだろ。経験つめるなら最初の所属はどこでもいいだろ。
- 277 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/02(月) 10:49:51.32 ]
- >>275
自分は、研究者。元々は、人工知能とかに興味有って、
そこから、色々とやってく内に、よりアルゴリズムの方向に特化した領域に・・・で、
今は機械学習とかデータマイニングとか、データ構造とか。
企業さんと共同研究とかで内容は色々、経営コンサルっぽい事も、
販売戦略っぽい事も、市場調査っぽい事も、技術開発っぽい事もある。
昔学生の時に、バイトしてた時は、企業内でデータ分析してた。
その分析結果も、コンサルに使われてたが。
- 278 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/02(月) 11:39:21.74 ]
- かっけーす
ぱねーす
- 279 名前：259 [2013/09/02(月) 21:51:32.05 ]
- >>277
情報系の大学院博士課程卒、という感じですかね。
大学に籍をおいてる？ 企業？
- 280 名前：270 mailto:sage [2013/09/04(水) 12:55:54.19 ]
- >>271-272
確かに一つ一つ押さえていった方がスキルに幅が出てくるよね。
ちゃんと読んでみるよ
- 281 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/05(木) 06:37:32.63 ]
- fuzzy neural networkって使われてる？
株価予測の論文だとたまに見るんだけど
- 282 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/06(金) 08:38:20.51 ]
- 超直感が計算機で証明されてる？
- 283 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/07(土) 12:14:45.95 ]
- deep learningって
pcaの単なる階層化ってだけじゃないの？
- 284 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/07(土) 12:30:04.32 ]
- 学習を実現するアルゴリズムがキモかと
- 285 名前：259 mailto:sage [2013/09/08(日) 21:14:15.43 ]
- とりあえず横浜国立大学の経済学部、編入学に出願した。
TPPの論文書いたぜ
- 286 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/08(日) 22:06:50.72 ]
- これでおまえも財務省の手先か。
- 287 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/08(日) 22:10:57.95 ]
- それよりマインスイーパの上級の勝率の理論値計算してくれよ。
ググっても出てこない。
- 288 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/10(火) 21:13:07.24 ]
- ここは文系だらけなので確率の計算はできません。
- 289 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/11(水) 12:56:55.80 ]
- マジレスで突っ込んでおくと、
理論値がほしいなら、まずはその理論を出せよ・・・・・
マインスイーパでも、戦略次第で色々と変わるだろ。
- 290 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/12(木) 02:46:15.81 ]
- サイコロの1が出る確率を計算しろ
↓
1が出る理論が分らないので計算できません。みたいな。
- 291 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/12(木) 06:54:19.37 ]
- すごろくは何回で上がれるか計算しろ
↓
マス目の指示がわからないので計算出来ません。みたいな。
- 292 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/12(木) 15:18:57.58 ]
- >>290
何面体のサイコロなの？ とか色々あるもんね。
- 293 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/12(木) 19:21:03.36 ]
- >>289
勝率が一番高くなる戦略でお願いします。
- 294 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/12(木) 23:56:04.76 ]
- マインスイーパーの勝率なんて機械学習でもデータマイニングでもない気が…
それともそういう分野があるの？
- 295 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/13(金) 00:05:26.20 ]
- 100%確率のゲームだからねぇ。モンテカルロで計算するしかないんじゃないの？
- 296 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/13(金) 00:15:24.20 ]
- 身も蓋もないマジレスすると、Windowsのマインスイーパーの仕様がわからないと無理だろ
地雷の位置が完全ランダムなのかどうかすらわからんし
- 297 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/13(金) 00:17:54.10 ]
- サイコロの確率も計算できない文系のおまえには無理。
- 298 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/13(金) 01:57:02.09 ]
- 戦略が分らないからとか、完全ランダムかどうか分らないからとか、本当にマジレスならイタイ。
何のためにこの学問があると思ってんだ。この分野に向いてない人だろう。
計算しない理由ばかり探していてはビッグデータをマイニングできない。
- 299 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/13(金) 02:25:47.09 ]
- 少なくともこの学問があるのはマインスイーパーのためではないなw
計算しない理由を探すまでもなく、真面目に計算したいと思わせる動機がないんだな、これが。
- 300 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2013/09/13(金) 03:19:46.79 ]
- なるほど。マインスイーパはこの学問のために作られたゲームと言えるかもしれんな。
暇があるときにサクっとコード書いてみるわ。
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