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【統計分析】機械学習・データマイニング21



1 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/04(日) 14:34:36.02 ID:W830XVm1a.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若人

※ワッチョイだよん

次スレ立ての際は、一行目冒頭に
!extend:on:vvvvv:1000:512つけてね

■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20
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:----: EXT was configured

5 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/04(日) 14:39:33.78 ID:5RY1Lh2I0.net]
O2

6 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/04(日) 15:15:04.35 ID:qI5xe5HWa.net]
>>1 ありがとう

7 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/04(日) 16:47:20.04 ID:14NiYLD2r.net]
おつ

8 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/04(日) 17:47:07.18 ID:mYr0YQrU0.net]
>>1
乙パイソン

9 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/04(日) 20:21:02.36 ID:oGWw0xMqd.net]
>>1
だよんがキモい

まあ、最初に書いたのは俺だが

10 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/04(日) 20:43:59.58 ID:Se5iYgLP0.net]
堕魂

11 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/04(日) 21:21:37.81 ID:cbL6d5d80.net]
そんなことよりテンプレ長すぎて毎回大変だろ

12 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/04(日) 21:42:47.21 ID:wl9MmRr4M.net]
どうせ入れ子なのに過去スレ全部貼るのは流石に意味分からん頭悪すぎだよね

13 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 00:27:34.33 ID:JARCRkpNa.net]
前スレしか貼らなかったらアクセスするのにO(n)かかる



14 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 04:58:46.59 ID:W2LINBRO0.net]
>>13
タイムアウトの場合って
計算量どうなるの?

15 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 07:47:24.64 ID:vjM8nFDD0.net]
今更で過去議論しつくされてるのかもしれないけど、TensorflowをWindows10で使用しているけれどほとんど支障がありません
ArXivの実装も見様見真似でできるしたまにGitにあがっているのもLinax用であろうがべつに使えないModuleもそうないし
それでもやpっぱUbuntuがいいの?いまから環境変えたくないんだけど変えたほうがいい理由ってあるのかな?

16 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 08:57:13.74 ID:7J7Z18gf0.net]
入れちゃって不自由なくて、他の人が困らないならいいんじゃね

17 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 09:59:18.10 ID:+9X/iLeq0.net]
>>15
ベストではないけど、10なら問題なし

OSはMacだけが間違い。いらん手間が増える

18 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 10:42:51.85 ID:2Km/8vrvd.net]
>>15
linux のスペルさえ間違う人はwindowsがいいだろ

19 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 10:58:50.75 ID:K1BnfIeBa.net]
>>15
そもそもわざわざ有料のOS に固執する理由がわからない。
1 台ならともかく、例えば部署丸ごとならそれなりのコストがかかるしね。
けど、Linux が苦手な人に替えるべきなんて誰も言ってないと思うよ

20 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 11:16:34.52 ID:DzW9woVH0.net]
>>15
gpu使ってる?

21 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 11:40:44.08 ID:h+0GmuinM.net]
GPU複数台タワーグラッドで計算させてたけど、転移学習主体になてシングルで事足りてます。OSが無料かどうかが論点なのかな?

22 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 12:20:46.98 ID:tG7uKlwpa.net]
Linux搭載PCが量販店で普通に新品で売ってるなら選択肢に入るけど新品だとwinかmacしか選択肢がない
で、わざわざ買った有料OSを抜いてLinux入れるかと言われるとwinでやりたいことできるならwinでいいじゃないか、となる

23 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 15:11:38.27 ID:7J7Z18gf0.net]
個人端末で計算できるなんていい時代になったねえ



24 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 17:08:47.04 ID:KffOzDTFM.net]
それな、わざわざ入れるのは意味不明
自作PC組むようなオタクならリナックス
市販のPC買う一般人はwin使えばいい

25 名前:15; 21; mailto:sage [2018/11/05(月) 17:17:04.02 ID:vjM8nFDD0.net]
PCと携帯でID同じになってくれればいいなと思ったけどだめでした
自作でWin10Proをわざわざいれてやってるんだけど
>17さんの言うみたいにベストでない理由はなにかあるんですかね?
個人的にはhorovodの分散学習がLinux対応だけどWinでKerasでもできるし
GPUパフォーマンスあがってきてBatch_size増やす必要もなくなってきたので不満がないのですけど

ぶっちゃけbusinessとacademicとpersonalを全部両立した環境って結局Winが使いやすくて
TensorflowではこのmoduleがWinだと使えないぜってのがあれば先に押しててほしいなと

最近Tensor-hubを使うようになり、その機会にtf.estimatorも使うようになると、
いままでちまちま書いてたのが馬鹿らしくなりました
もうKerasもいらないくらい

26 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 17:21:30.22 ID:7J7Z18gf0.net]
自分でいいならいいんじゃね。エスパー探してるんか

27 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 17:22:20.20 ID:vjM8nFDD0.net]
そうですエスパーさん探してます

28 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 18:06:42.84 ID:vjM8nFDD0.net]
追記
academicだとやたらMAX_OSが多い
昔DTMでMAC使ったことあるけど逆にdirectoryのruleが曖昧で悩んだ記憶があるlevel
MACがやばいとあったけどWSでもあいつらMACでやるし
逆にWin; Linuxは見たことないな

結局なんでもいいんじゃないの?
platformがTensorflowなら

29 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 19:38:34.38 ID:kl1FuT5bM.net]
だから言ってんじゃん
オタクはリナックス一般人はwinパリピはmac

30 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/05(月) 19:49:23.92 ID:sJV801RU0.net]
>>28
おいおい
TensorflowGPUの最新版はmacOSサポートしてないんだぞ

31 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 20:56:42.33 ID:vjM8nFDD0.net]
今日もDNNのWSでMacでDemoされたけど
なんか良くわからなくなってきたよ

32 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 21:23:09.46 ID:nNFRhzydp.net]
今月はnumpyとpandasとmatplotlibの勉強するから応援してくれよな
そんなのわざわざ勉強するのアホじゃねっていうのは心折れるからやめてくれよな

33 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 21:24:43.96 ID:7J7Z18gf0.net]
ワシもやらねば〜。最近コーセラ進んでないんだわ



34 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 21:36:33.69 ID:nNFRhzydp.net]
>>33
コーセラ2周目で止まってる…
たかだか10分くらいの動画見終わるのに巻き戻したりしてて1時間くらいかかる

35 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 21:59:10.37 ID:7J7Z18gf0.net]
誤差伝播法むず

36 名前: []
[ここ壊れてます]

37 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 22:06:12.73 ID:27AFJFGR0.net]
逆伝播じゃなくて伝播させるからでしょ :-p

38 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 22:55:57.26 ID:Q2FAw9Coa.net]
>>32
いくら勉強しても十分ってことはないからいいと思う

39 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/05(月) 22:59:24.08 ID:vjM8nFDD0.net]
お前らがエスパーじゃなかったらどこ探せばいいんだってんだよ
なんかさみしいね

40 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/06(火) 00:30:46.47 ID:T+tZrd2fa.net]
誤差逆伝播はcourseraの例の機械学習コースでは詳細スルーしてるから、詳細気になる場合は同じくAndrew先生のやってるディープラーニングコースを見ると分かりやすい
こっちは有料だけど動画見るだけなら無料でいける

41 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/06(火) 01:21:44.10 ID:EYAd6L7c0.net]
>>39
そういうの見てどうのこうのよりGitのcodeをtraceしたほうがぜったいいいとおもうんだけど

42 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/06(火) 03:13:57.92 ID:3t3c17pL0.net]
コードだけ見ても理論は理解できないだろ

43 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/06(火) 05:59:57.71 ID:EYAd6L7c0.net]
codeのreferr先を都追っかけるだろ普通



44 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/06(火) 10:33:41.88 ID:nozIUEYPa.net]
https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
この講座の2週目の誤差逆伝搬法では、
計算グラフを図示
→簡単な数値を入れてざっくり説明
→数式の説明
→Pythonコードを書いて説明
→コードをベクトル化して高速化
の順に説明してくれるから分かりやすかった

45 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/06(火) 10:44:05.76 ID:P3uIrLP90.net]
よかったね

46 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/06(火) 11:07:57.58 ID:R53CFTK0a.net]
うんこ

47 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 07:25:39.74 ID:pqis0bzs0.net]
このいたレベルひくいな

48 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 09:11:08.20 ID:ETZWJyop0.net]
>>43
ありがとう
勉強してきます

49 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 09:36:29.93 ID:E35FEQYo0.net]
スレじゃなくて板かw

50 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 09:59:17.20 ID:TPFHtsj20.net]
他のスレより初心者の層が厚いよな

51 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 10:03:41.49 ID:ETZWJyop0.net]
難しい話する場所は他にあるじゃん

52 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/07(水) 11:09:54.95 ID:mp+PvDUlF.net]
>>46
気付くの遅すぎ

53 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 11:59:32.41 ID:CxCunaCa0.net]
日立のAIって、この程度しかやってないの?
www.nhk.or.jp/ohayou/digest/2018/04/0405.html

Fがベンチャー以下なのは知ってるけど、日立は接点ないからレベルが解らん



54 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 12:15:38.99 ID:/q/fZr4ka.net]
>>52
個人で勉強してqiitaに書いてる人と大してレベル変わらんな
これで商売になるのなら自分も十分やっていけそうで自信ついた

55 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 13:23:25.74 ID:PyIchVyKd.net]
>>49
初心者救済スレだと思ってる

56 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 13:28:33.77 ID:85pUfoQr0.net]
>>52
料理1品あたり1000枚だけで足りるのかね? 過学習してそう
というか自社で写真取らなくてもネットから拾ってくればいいと思うが
データ利用だから知財的にも問題ないだろうし

57 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/07(水) 13:35:14.30 ID:yYgCxC/pr.net]
>>53
https://i.imgur.com/UQ5HfXX.jpg

58 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 14:04:18.61 ID:mv43PN/+0.net]
>>56
あるあるw

59 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 14:12:27.27 ID:pqis0bzs0.net]
楽せずにjournalよめ

60 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/07(水) 14:15:04.76 ID:KeNdDv6Sa.net]
>>32
ついでにsympyとscipyも勉強しろ。

61 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/07(水) 15:02:15.50 ID:IyZ6SaMg0.net]
Pandocもやれ

62 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 20:27:28.70 ID:DVmXY0Zpa.net]
seabornも忘れずに

63 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/07(水) 22:41:56.63 ID:0tdAF5CmM.net]
はーマジでopencvの画像bgrなのクソ
普段DL関連では全く使わんしクリップで一瞬使っただけだから盲点だったわ
通りで検証でもテストでも高スコアなのに実用でゴミみたいな予測叩き出してた訳だ
お陰で過学習疑ってデータ数3割も増やして拡張も工夫した2週間が無駄骨だった5%くらいスコア上がったけどよお
こんなクソみたいに初歩的なことやらかす奴おらんやろけど一応気を付けなはれや



64 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 00:38:01.23 ID:T42vu+pla.net]
なぜそれでテストのスコアは問題なかったんだ?

65 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 02:16:26.40 ID:b7OkBepE0.net]
libSVMの質問はどこですればいいでしょうか

66 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 03:56:08.77 ID:hQ/B77D+0.net]
コンテストに研究者送り込むより何に使うか考えるほうが難しいよ

67 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 08:35:44.29 ID:PMXNr64O0.net]
>>65
その通り

技術力の高さよりも、上手く活用した人間が長期的には勝つ

68 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 08:55:35.43 ID:cWHpJIBwa.net]
日本企業は技術力の高さもその活用も他国に負けてるからこのザマなわけだ

69 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 09:45:20.79 ID:r3Nv72Tq0.net]
上から目線で語るニート

70 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/08(木) 11:52:56.20 ID:2uuB+50RF.net]
>>62
ikiro

71 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 13:38:31.60 ID:o189kGQ6p.net]
ライブラリとか充実してて誰でも出来るのは良いけど分析するのに当たってとりあえずモデル作って結果出しました!みたいなのが多くて統計だったり数学的知識がないまま使ってる人が増えてる感じするね
それが良いか悪いかは分からんけど

72 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/08(木) 13:43:58.28 ID:+JvSilEi0.net]
>>70
ほとんどのAI専門家自体が、統計知識や周辺知識に欠けていながら
「利用者が統計知識もしらずに・・・」とか言っているのが現実

73 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/08(木) 13:59:26.61 ID:2uuB+50RF.net]
DRAMのデータバスのbit順間違って結線してても一応そのまま動くからな



74 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 14:38:17.05 ID:o189kGQ6p.net]
>>71
俺もそのうちの1人なんだけどさ
これでは何の意味もないし説得力もないなと思って統計だったり色々勉強し始めて、自分もそうだったけどとりあえずデータ投げてモデル作って結果だしてって雑だし乱暴だよね

75 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 16:04:27.11 ID:cbRquK1Y0.net]
顧客もわかってないから大丈夫

76 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 16:10:16.11 ID:ad3mAi6zd.net]
統計学の知識って東大赤本程度でいいの?

77 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/08(木) 16:12:37.43 ID:zFTwTExl0.net]
目標がどこかによる

78 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 16:42:53.67 ID:t+ny6V8X0.net]
リアルはKaggleと違って、何が入力値になるか探すところから始まる。

データへアプローチする為には統計の知識は必須だから、
ライブラリ使いが増えてもAI普及の助けにはならないな

79 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 17:20:49.64 ID:Pov5kC23M.net]
>>63
テストも含め学習検証時はkeras内蔵のioライブラリ一本でやってたからね
実用時に一部処理をopencvに任せたらkonozama
テストスコア高い時

80 名前:点で過学習じゃないって気付けよって話だわマジで []
[ここ壊れてます]

81 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/08(木) 17:48:59.03 ID:BOCzE0W9a.net]
>>75
だめでしょ

でも、AIの利用者はそれを知らなくても使えるところに一つのメリットがある
ともいえるので、なんか微妙なところもある。

数理的には統計の方が難しいし、自動化できない問題がある。
なぜ数理的に難しい部分が出現するかといえば単純なことで、
少ないデータを対象に考えられているため。

82 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 17:58:58.30 ID:X0Z+x7SD0.net]
機械学習に数学はいらない

83 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 18:06:12.16 ID:QFvA6n6Ua.net]
最近は勝手に分析して特徴量を自動的に作るソフトとかも出てるけど実際使ったことないからどんなものかは分からない
でもその手のソフトが宣伝文句通りに動作するなら片っ端からデータ突っ込むだけでいいんだよね?



84 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/08(木) 18:14:44.36 ID:BOCzE0W9a.net]
>>81

そう。
まずい飯を入れれば
たくさん残飯が出てくる。

85 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/08(木) 20:54:11.37 ID:+qO5qSu80.net]
AUC高い!って今日同僚がキャッキャ騒いでたけどいつのまにか良いモデルを作る事が目的になってる人結構いるよね

86 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/09(金) 11:55:37.96 ID:p9aTnaT/0.net]
モデル作っちゃったらもう機械学習じゃなくなる

87 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 14:51:34.93 ID:axsxYZkQ0.net]
これって応用できればGPUで必死に学習とかいらなくなるの?

「エネルギー関数」を用いてコンピューターに概念を機械学習させる
https://gigazine.net/news/20181108-learning-concepts-with-energy-functions/
>このモデルを使うと、わずか5回のデモンストレーションを行うだけで機械学習が行われ、その成果は2次元だけでなく3次元にも応用が可能であるとされています。
https://i.gzn.jp/img/2018/11/08/learning-concepts-with-energy-functions/00_m.png

88 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 15:18:34.83 ID:qXb+j0DR0.net]
問題の次元が低い、おもちゃ(適当)

89 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/09(金) 15:21:04.21 ID:ayKhAvWSH.net]
いい研究だと思う

90 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 15:25:08.64 ID:Bh3NLuzb0.net]
適用できるモデルがかなり限定的

というかそもそも現在の制御技術でも可能なレベル

91 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 15:36:44.39 ID:qXb+j0DR0.net]
現実の問題が解けるかどうかの時代にw

92 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 17:19:14.80 ID:3gHretYLd.net]
>>85をショボいと理屈を持って断じることができる人材が増えてほしい

93 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 17:20:04.21 ID:z1XmYBYXM.net]
是非断じてくれ



94 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 18:04:43.56 ID:YbWngQcz0.net]
D-Waveの量子コンピューターで機械学習したらどうなるのかも気になるが、さっぱり解らん

95 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 19:47:59.65 ID:Bh3NLuzb0.net]
わざわざD-waveなんて使用する必要はない。

96 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/09(金) 20:33:39.77 ID:hu2LpIp+0.net]
New-Waveで機械学習したらどうなるのかも気になるが、さっぱり解らん

97 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/10(土) 02:37:03.74 ID:HrOFPhGN0.net]
非線形最適化だろうが確率分布のピークが複数あろうが、今のNNならかなり高速に最適化できるからな

98 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/10(土) 06:11:09.22 ID:4NcBJuO5d.net]
>>92
sdk 見てごらん

99 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/10(土) 10:53:04.28 ID:iD5EgjUR0.net]
これはGAN?
https://www.ctpost.com/technology/businessinsider/article/China-created-what-it-claims-is-the-first-AI-news-13377591.php

中国

100 名前:語訛りの英語が自然に合成できてる []
[ここ壊れてます]

101 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/10(土) 14:02:45.07 ID:/iLHit/Sa.net]
量子プログラミングを全然知らないのに
適当なこと書くのは恥ずかしいからやめような。真に受ける人もいるかもしれないんで

102 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/10(土) 15:54:18.89 ID:gwVpzklH0.net]
>そもそも現在の制御技術でも可能なレベル

これ

103 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/11(日) 10:54:02.52 ID:NQdU7XzPM.net]
もう何でもかんでも機械学習とかAIって呼ばれる時代だから仕方ない



104 名前:デフォルトの名無しさん [2018/11/11(日) 11:11:42.83 ID:/u39Nxx30.net]
ネタないこの世の中において久々に「遊べる感」や「進化感」が感じられる分野だからな
そりゃあ、猫も杓子も機械学習に飛びついて飯を食おうとするわな

105 名前:デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/11(日) 13:03:55.10 ID:96wp+TZdF.net]
https://landing.pyq.jp/ml/






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