【統計分析】機械学習・データマイニング13

1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/19(日) 00:53:42.74 ID:Dl8Ou261.net] 機械学習とデータマイニングについて何でもいいので語れ 人工知能考察は未来技術板の技術的特異点スレで語れ ■関連サイト 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」 ibisforest.org/ DeepLearning研究 2016年のまとめ qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76 ■前スレ 【統計分析】機械学習・データマイニング12 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1485008808/ 91 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/21(火) 12:41:34.01 ID:J38GEpEl.net] >>88 「ビジネス」があいまい杉 スレの主旨で機械学習ならpythonじゃないかな 92 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/21(火) 12:42:36.82 ID:J38GEpEl.net] あっ、データマイニングも入るか それならRかも 93 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/21(火) 12:58:14.59 ID:XgI+74Bx.net] 慣れてる方 94 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/21(火) 15:23:13.59 ID:7tYHQLp0.net] データサイエンティストが道具として使うならR、Webサービスのバックエンドで使うならPython 95 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/21(火) 18:12:52.31 ID:EMHpD/z+.net] LSTMとGRUの違いが分からない 96 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/21(火) 18:45:25.85 ID:CSuAOi0d.net] LSTMは長期記憶、GRUは、ロシア連邦軍参謀本部情報総局だよ 97 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/21(火) 18:56:30.74 ID:zBwPfNJL.net] >>88 両方 98 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/21(火) 19:11:20.17 ID:Ii5KortO.net] kaggleで上位って難しい？ 99 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/21(火) 19:39:01.96 ID:CH1zyJgv.net] >>93 セル状態(上の横線)と隠れ状態(下の横線)に分かれているのがLSTM、 それをマージしたのがGRUだ。 LSTMの図 colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/img/LSTM3-chain.png GRUの図 colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/img/LSTM3-var-GRU.png LSTMネットワークの概要 qiita.com/KojiOhki/items/89cd7b69a8a6239d67ca >LSTMのバリエーション >　LSTMのもう少し劇的なバリエーションは、 Cho, et al. (2014) により導入された、 >　Gated Recurrent Unit 、あるいはGRUです。 >　これは忘却ゲートと入力ゲートを単一の「更新ゲート」に組み合わせます。 >　また、セル状態と隠れ状態をマージし、他のいくつかの変更を加えます。 わかるLSTM 〜 最近の動向と共に qiita.com/t_Signull/items/21b82be280b46f467d1b >終章：LSTMを超えて >　GRUの構造は以下の通りです。ゲート数が3つから2つに減って、Update GateとReset Gateの >　2つのゲートによってメモリセルの中身の維持・出力を制御しています。 >　GRUは機械翻訳のタスクにおいて、LSTMと遜色のない性能を出したことが報告されています。 100 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/21(火) 23:07:10.59 ID:HIq74CCT.net] >>97 qiitaを引用して答えるのって、自演にしか見えないわ 101 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/21(火) 23:29:18.20 ID:67k/osHm.net] キィー 102 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/21(火) 23:36:20.32 ID:6rmSIAKr.net] 質問者がわかればそれでいい 103 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/21(火) 23:51:44.15 ID:HIq74CCT.net] 質問者はレスしてねぇぞw GRU 知ってるやつがググれないわけないわな 104 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/21(火) 23:54:10.83 ID:J38GEpEl.net] Qiitaの引用は何か嫌かな 105 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/21(火) 23:58:40.91 ID:J38GEpEl.net] 海外のペーパーをつまみぐいして、画像をパクって記事にする、学生さんが書いてるような印象。 106 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 00:01:30.21 ID:Zc22TpYV.net] >>88 開発系の部署じゃないならRを使うだろ 107 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 00:02:37.87 ID:Zc22TpYV.net] >>103 それは日本人のデフォルト仕様でつ 108 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/22(水) 00:54:51.07 ID:LsEdYva+.net] 俺たちのいぐいぐ完全復活！ またshi3zのブログネタにされるんだろうなｗ jp.techcrunch.com/2017/02/21/dokidoki-raises-50m-yen/ 109 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/22(水) 09:58:22.29 ID:B4Jh6NKG.net] >>97 ありがとう >>106 意識高いな・・・ 110 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/22(水) 17:12:27.25 ID:B4Jh6NKG.net] すんごい本が出たぞ 統計学(ﾟ�听)ｲﾗﾈ 統計学に頼らないデータ分析「超」入門 https://www.amazon.co.jp/dp/4797385499 111 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 17:26:38.51 ID:83JtCtph.net] 忙しいビジネスマンの為の「超」入門 112 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 18:27:46.28 ID:zJoefCbN.net] >>108 どういうことなの… 113 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/22(水) 20:31:01.59 ID:Mm6ymFEf.net] 統計にかけるまでもなく自明に有意なデータの眺め方が書いてあるんだろ チワワよりアフリカゾウの方が体重が重いとか 114 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 20:39:29.15 ID:lVtDOhjm.net] 何のために… 115 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 20:46:10.80 ID:JMIeazfK.net] 忙しいビジネスマン（営業、規格）の為 116 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 20:51:16.39 ID:lVtDOhjm.net] チワワと象のセールスマン？ 117 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 21:00:26.25 ID:JMIeazfK.net] 楓とタンポポの葉のセールスマン 118 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 21:50:26.26 ID:NaDadfmv.net] 国民の大半が高卒様で、未だに大学進学率5割強しかない国だからこんなもんだよ 119 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 22:13:43.22 ID:5u3WESzX.net] 機械学習に数学はいらないとかいっている連中も正直これと大差ないよ 120 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/22(水) 22:22:27.58 ID:5gjxu8rT.net] タイムリープスレ 121 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 22:28:29.09 ID:eiOcKWKs.net] タイムリープというか、しつこく同じ話題を蒸し返すやつが一人いるだけだと思っている 122 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 22:48:29.09 ID:4Koqll7W.net] 週間鉄腕アトム開始、総額20万の全70冊 AIの顔認識、自然な会話で年齢や性別に応じて話せる! www.itmedia.co.jp/business/spv/1702/22/news152_0.html お前らどう思う? 123 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 22:56:50.69 ID:JMIeazfK.net] どうも思わない 124 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 23:02:01.09 ID:r3rOm5jS.net] >>120 ゴミ 既存技術で出来るだろうが、完成した頃 125 名前：には流石ジャップｗ な品質になってそう [] [ここ壊れてます] 126 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/22(水) 23:06:08.43 ID:JMIeazfK.net] テヨーンが湧いた 127 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/22(水) 23:11:44.98 ID:sFzP8dDU.net] データサイエンティストに未来はあるのでしょうか？ 128 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 00:08:55.26 ID:HTzkY2Vn.net] >>124 分析業務ならシステム開発進むから先細り あと10年持ったら良い方 129 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/23(木) 00:18:04.00 ID:M6NI0i/X.net] データサイエンティストってなんやねん 130 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 00:36:32.12 ID:LnKEfVSW.net] データサイエンティストだけで飯食ってる人とか日本にどれだけいるんだ？ IT系の他の仕事と並行してるイメージ 131 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/23(木) 00:42:47.01 ID:M6NI0i/X.net] ディープラーニングの性能がすごすぎて古典的な統計学の価値が薄れる ニューラルネットだけで実用に供せないシステムも多いが 132 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 00:54:55.04 ID:boStFqTs.net] ”ビッグデータ”っていうバズワードに紐づけて データ分析する職に新しい名前を付けたのがデータサイエンティストだから 広い意味にとれば結構いるんじゃね 133 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 01:48:03.25 ID:8OnYD65s.net] そういう目論見だったけど日本じゃ思惑どおりにはならなかったんだよ Hadoop とか実際に使った企業なんて限られてる 134 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 05:09:28.33 ID:EC0xqSZ6.net] >>128 > ディープラーニングの性能がすごすぎて古典的な統計学の価値が薄れる これはどういう意味？ 135 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 06:13:02.76 ID:H+4W8G4c.net] 文字認識でよくあるのは切り出された文字を認識するだけ Google翻訳みたいにカメラの映像から文字を切り出してやる所から認識してるのはWebでみかけないな コピペして作ってるサイトが多いからなんだろうけど 136 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 06:45:15.38 ID:5iTAzlMK.net] >>132 差別化はかれる技術を普通はweb公開するわけないじゃん… 137 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 08:15:28.37 ID:fbaw0w9J.net] >>133 linuxとかAndroidとかのOS ApacheとかもOpenにしてあるけど その当時は差別化できたはずじゃね？ それなのにOpenにされた 138 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 10:08:08.16 ID:8OnYD65s.net] 業界にはプロプライエタリでいくか、オープンソースでいくか、違う戦略があることを知った方が良いかもな 139 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 10:11:23.64 ID:VhsDlbjo.net] >>134 すべてのソフトがオープンソースだとでも思ってる？ 140 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 10:15:30.83 ID:eDInRqdi.net] >>134 わざわざ「普通は」って書いてるじゃん、それに歴史的なプロダクトと一緒にするなや 141 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 11:43:55.80 ID:3hjcc6g2.net] irisみたいな(データ形状に時空間情報の無い)説明変数の羅列に対して、畳み込みネットワークって効果あるんでしょうか 時空間とか関係なく、単純に圧縮可能だから効果ある？ 142 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 12:15:55.94 ID:ECn5jIq2.net] >>124 ない 1番自動化されてしかるべき短命な職種 143 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 12:40:03.63 ID:fbaw0w9J.net] >>136 全てがOpenだとは思ってないが 差別化出来るからOpenにしないとは言えないと言う反論 歴史的なものも当初は歴史が浅かったわけだが 時代背景は違うけど 144 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 13:47:50.79 ID:2Aj+Frk7.net] >>138 縮めるならCNNよりオートエンコーダー使ったら？ 145 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/23(木) 17:43:36.24 ID:sPqVOGZy.net] attentionを使ったrnnlmが分からない decoderで参照すべきencoderの隠れ状態を動的に決定する仕組み？ 146 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/23(木) 17:46:16.79 ID:sPqVOGZy.net] × rnnlm ○ nnmtだった 147 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 20:04:19.85 ID:55F/Cuiy.net] >>142 attentionを使ったニューラル機械翻訳ならそれで合ってる。 最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情 https://www.slideshare.net/yutakikuchi927/deep-learning-nlp-attention >Encoder-Decoder approach (8〜12ページ) >Attention mechanism (global attention) (14〜23ページ) >　Attentionは入力と出力のアライメントを学習するもの >　シンプルなEnc-decと比較してAttention導入の利点は >　　-　扱う入力側の情報を動的に変化させることができる Deep Learning で使われてる attention ってやつを調べてみた ksksksks2.hatenadiary.jp/entry/20160430/1462028071 >エンコーダー・デコーダーモデルにおけるattentionについて簡単に説明すると、 >入力情報全体ではなく、その一部のみを特にフォーカスしたベクトルを >デコーダーで使用する仕組みのことです。 >そのことにより、デコードの特定のタイミングにだけ必要になる入力情報を >精度よく出力に反映させることができるようになります。 148 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/23(木) 21:24:09.74 ID:M6NI0i/X.net] ビッグデータって次元数いくつからを言うの？ 149 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 21:34:57.35 ID:kGkEeG6/.net] N>=3 150 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 21:39:23.09 ID:MrWKMi1t.net] 人工知能が誰でも作れる、誰でもデータサイエンティストになれる 米データロボットがやばい www.newsweekjapan.jp/yukawa/2016/01/post-7_4.php ちょい古いけどこれって使った人おる? ただの統計分析にしか見えないから、何がやばいか全く分からないんだが リクルートのワッショイ記事? 誰でも使えるなら営業に使ってもらいたい 151 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 21:49:59.01 ID:MxJI7MAG.net] >>145 次元数じゃなくて標本数がビッグなんだと思う 152 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/23(木) 22:15:56.68 ID:2fXnj3yn.net] 研究対象を考えていて 機械学習に人生を費やす覚悟を決めるところであります 食いっぱぐれないと信じます 153 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 22:23:41.29 ID:EC0xqSZ6.net] >>149 どうぞどうぞ 154 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 22:36:38.47 ID:kGkEeG6/.net] >>149 がんばれ、骨は埋めてやる 155 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/23(木) 22:37:26.49 ID:+R0qfC75.net] 別に失敗しても死なねえよ 156 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/23(木) 22:51:23.34 ID:OnihCtVZ.net] 主要フレームワークのどれで使えるやつでも良いから、誰か安くASICを供給してよ 157 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 00:48:52.66 ID:zHxm3w8B.net] >>149 いや、ほんと辞めといた方がいいよ 何か作りたいモノあるんならいいけど、仕事でどうでもいい分析してると、眠くて仕方ない 158 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/24(金) 00:56:51.70 ID:kl2b0TfD.net] >>149 頑張って数学極めてね。 覚悟してるんでしょ？ 159 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 01:05:52.57 ID:G+12RSQ3.net] 数学なんて極める必要ないよ 機械学習に数学はいらない 160 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 01:43:51.04 ID:LZx0CBNb.net] >>156 微分が必要 数学は要る 161 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 02:03:05.25 ID:obVtufkK.net] サポートベクターやらベイジアンなんちゃらで古臭くて小難しい統計数学をこね回してた研究者連中は もう機械学習の職がなくなっていくのだろうけど、かといってディープラーニングの理論研究で今から 海外に追いつけそうにもないししんどそうだよなあ 162 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 02:03:19.80 ID:XH7v3q+l.net] >>149 企業すればいいんだよ、俺はそうしたぞ。 ブームが下火の時は研究を中心にして、今のようにブームになった時にはひたすら儲ける。 勤め人じゃこういうことができない。 163 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 02:06:58.26 ID:ueKDJuZE.net] ベンチャーが今第何次ブームかしってるの、唯の小企業だろ 164 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 02:18:40.54 ID:XH7v3q+l.net] >>160 小企業じゃないと好きなことできないよw 大きくしたら人の面倒を見なきゃいけなくなる 165 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 02:35:37.74 ID:LZx0CBNb.net] >>159 儲けられないときに何で稼ぐの？ 自分の給料とかどうやって捻出できるの？ 166 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 02:41:14.32 ID:ueKDJuZE.net] >>161 仕事どうやってとってくるの？給料、経費はどうやって稼ぐの？ 167 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 03:19:21.37 ID:bpZdkmcC.net] cifar10今年中に3%以下にならないと予測してたら もう2.7%とか出てた 168 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/24(金) 06:35:23.38 ID:azM8klMZ.net] >>157線形代数と統計とベクトル解析も。 石村ご夫妻必要な数学を一冊にまとめてよー。 それか、長沼先生ブルーバックスに書いてよ。 169 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 06:48:07.63 ID:Kpn35eMI.net] データベース設計とかが楽しくなってきた 170 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 08:42:35.18 ID:kJmS5gSi.net] ベンチャーというより個人事業だろ 仕事は前職の繋がりや、外注こなしてれば集まってくるよ 中貫きされた金額だけど税金考えてもサラリーよりは稼げる ただ、管理職クラスには届かないし、景気で仕事減ると真っ先に切られるからオススメしない 40越えてくると恐怖しかないよ、小さくても堅実な会社に就職したい 171 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 08:52:26.29 ID:YJT3bzsB.net] 小さくて堅実な会社じゃ機械学習や人工知能はやれないだろ 172 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 09:30:05.47 ID:ycU4LJZI.net] >>167 好きな事できないじゃないか 173 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 09:38:05.28 ID:wGBUe+Mz.net] 年々、寿命が長くなってきたので、今後は年金が払えないから、定年が70歳まで伸びていく 社員不足で、募集も多い。 ハローワークには、上場企業の募集もある 174 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 10:11:58.93 ID:dZ+FT0Bs.net] 多層パーセプトロンとかのチュートリアルによくある、出力でsoftmax関数使ってmnist分類したりするやつなんですが これって数値でグループへの所属率(？)出てるから、分類じゃなくてロジスティック回帰なんですか？ 175 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 10:23:23.23 ID:/ou8Oa5y.net] >>167 真板でやれ、スレタイと関係ない 176 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/24(金) 10:39:05.52 ID:p2DqgHt0.net] 清水亮さんがブログで 機械学習の原理を研究する一次開発者と、既存の機械学習ライブラリを応用する二次開発者がいて、 二次開発者が増えればもっと面白くなるみたいなことを言ってた 二次開発者なら数学的な原理を根本から理解しなくても良いのかな 二次開発者なら、一生とまで行かず半生くらいを捧げれば物になりそう 177 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 10:42:22.96 ID:/ou8Oa5y.net] 清水ミーム japanese.engadget.com/2017/02/22/ai/ 178 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 11:31:35.06 ID:q89uRIJY.net] ろくな「一時開発者」がいない状況でなにいってるんだか 179 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 11:38:08.14 ID:zHxm3w8B.net] 清水ってめっちゃ怪しい奴だなｗ 一次開発者なんて日本に数えるほどしかいないし 二次開発者は理系プログラマならできるから価値がない 180 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/24(金) 11:43:47.18 ID:2HVZGoJE.net] 二次開発者で原理的なところを理解し、自分で変更、新規提案できる人が一番望ましい。 181 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/24(金) 11:59:49.03 ID:p2DqgHt0.net] 日本で一次開発者が少ないのは予算的にしょうがないらしい 今度電通大かどっかに研究所できるらしいけど 二次開発者でも原理のアウトラインを理解しないといけないだろうし、新たな商品を生み出すものとして重宝されると信じたい 182 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 12:25:53.05 ID:p1zHaAlk.net] >>171 ロジスティック回帰は閾値を設定して分類に使えるだけで、解いてる問題は確率値の回帰よ。 多項回帰はロジスティック回帰の拡張だね。 183 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/24(金) 12:31:47.07 ID:2HVZGoJE.net] 数学理解してない(する気がない)人にこの分野の研究者になってほしくないな。 数学が『ツール』として扱えるだけで見えるもの、応用できるものが違う。 184 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 12:49:46.10 ID:16sATX8Y.net] そんなこと言ってる場合ではない 185 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 12:53:09.21 ID:0BKVwzOW.net] >ただ、管理職クラスには届かないし 創業者社長でそれじゃ話にならんだろ 186 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 13:00:05.48 ID:/OYh5fMK.net] いや、数学理解してない人が機械学習の研究者になろうと思ってもなれないからｗ 「理解する」の定義にもよるが 187 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 13:15:08.08 ID:Qv3SYY6J.net] >>167 こらこら勝手に決めつけるなw 個人事業じゃないわw ベンチャーも標榜してないけど。 ベンチャーはビジネスモデル的にはキャピタル入れて公開を目指すのが普通なので少し特殊。 あと、コンサル系やれば４０歳超えても問題ないよ、むしろ信頼が増す。 188 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 13:15:12.82 ID:p9gtJt3k.net] >>171 出力でsoftmax関数を使ってグループに所属する確率を求めている。 softmax関数への入力が特に大きいグループに所属する確率が ほぼ1になるから実質的に分類だ。 ソフトマックス関数 mathtrain.jp/softmax ソフトマックス関数の性質 >(i) 0<yi<1　←確率の第一公理(事象の確率は0以上1以下)を満たす >(ii) y1+…+yn=1　←確率の第二公理(全事象の確率は1)を満たす >(iii) x の各成分の中で xi がダントツで大きい → yi はほぼ 1 で y の他の成分はほぼ 0 189 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 13:26:29.68 ID:zHxm3w8B.net] そもそも新しい理論探してる研究者なんて日本では絶滅危惧種なんだよなぁ 大学でも既存の理論捏ねてるだけで発見なしなことが多かったし サラリーだと、今すぐ現場に使えるのを既存の理論使って成果出すだけ 2次開発者しか発生しない 海外から論文降ってくるのを口開けて待ってりゃもういいんじゃね 190 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 14:19:14.96 ID:dZ+FT0Bs.net] >>179 >>185 なるほどー。詳しくありがとうございました 191 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/24(金) 14:30:04.92 ID:p9gtJt3k.net] >>178 産総研の人工知能研究センターが大規模研究と産学連携、 理研の革新知能統合研究センターが基礎研究と社会影響研究、 電通大の人工知能先端研究センターが汎用AI研究開発か。 電通大の目標は第五世代コンピュータ以上に野心的だね。 人工知能研究センター www.airc.aist.go.jp/intro/ >（a）人工知能とその隣接分野の国内外のトップ研究者、新進気鋭の研究者が共同して大規模な研究を推進するための核となること >（b）研究成果の実世界への応用を行うための産業界と学界との連携を促進する核となること 革新知能統合研究センター www.riken.jp/research/labs/aip/ >「人工知能／ビッグデータ／IoT／サイバーセキュリティ統合プロジェクト」事業の研究開発拠点 >当センターでは、革新的な人工知能技術を開発し、科学研究の進歩や実世界応用の発展に貢献することを目指します。 >また、人工知能技術の普及に伴って生じる倫理的・法的・社会的問題に関する研究や、人材育成も行います。 人工知能先端研究センター aix.uec.ac.jp/1-2/ >人工知能先端研究センターは、国立大学法人電気通信大学が設置する国立大学初の人工知能研究拠点 >基本理念　AI for X　「人工知能を探求し連鎖させ爆発的に社会を発展させる」 >「AI for X」が本研究センターのAI研究に対する基本理念です． >これに対して，「科学のためのAI (AI for Science)」「デザインのためのAI (AI for Design)」 >「サービスのためのAI (AI for Service)」の3つの軸を掲げ， >それらの共通の基盤が「汎用人工知能（汎用AI）」です． >Deep Learningを始めとする加速するAI研究のこれからの重要課題の一つに「汎用型AIの開発」があります． >本研究センター では、これからの社会インフラを支える >『人と共生して対応できる極めて汎用性の高い人工知能システム』の実現を目指して， >人工知能やロボティクス，脳神経科学，計算機科学，サービスサイエンス等の分野融合による， >汎用AI実現を主眼とする，新たな人工知能研究を推進することが目的です．

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