【統計分析】機械学習・データマイニング23

1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/02/28(木) 20:07:20.50 ID:PNBr8RBB0.net] !extend:on:vvvvvv:1000:512 機械学習とデータマイニングについて語れ若人 ■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22 https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1547338417/ VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured 878 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 09:25:38.94 ID:ks6jc6y80.net] 仲良くしてね 879 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 09:38:37.53 ID:AgmQR4i80.net] 井森みゆきか 880 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 09:51:23.23 ID:Uqboi7FK0.net] >>859 工学の修士持って無いです。 アカ世界は憧れたけど仕事にするにはあんまりねえ 881 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 10:33:10.56 ID:QSMowRy+0.net] 学歴や資格や経歴もその一つだけど能力を示す客観的な指標がなにかないと採用はされないでしょ。 実際能力あったとしても、自己アピールだけじゃ採用しようがないじゃんｗ 採る側にも他者を納得させるだけの確たる理由が必要なんだよ。 882 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 10:36:10.47 ID:Uqboi7FK0.net] 客観的指標なんて中々ないよ まあ、縁のものだと思って気長にやることだね 883 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 10:38:28.05 ID:Uqboi7FK0.net] 中途半端にアカ世界に縁があったので実務的なシステムの経験も浅くてね。 ノンビリやります 884 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 12:07:19.20 ID:LBwlEg5d0.net] ビッグデータ持ってる会社は企業規模が大きい場合が多い 企業規模が大きい会社は新卒を採用する傾向がある 企業規模が大きい会社はおっさんを採用しない傾向がある これがミスマッチの原因じゃない？ 885 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/25(木) 12:23:00.31 ID:Ffe7KqLf0.net] Redditに最近、上がっていた記事だと現在の世界トップ企業のAI求人数は2500人。 ちなみにGoogle Brainの募集条件は、コンピューターサイエンスのPh.D（か相応の職務経歴）C, C++のコーディング能力（とPhythonもできたら可）、欧米の学術雑誌（雑誌の指定あり）への掲載実績（か学会（指定あり）での研究発表実績）となってた。 この2500人枠の平均初任給は20万ドル。最高はUber自動運転車開発部門（Uber Advanced Technologies Group）の30万ドル。AI業界でもっとも高給が保証されている技術者は自動運転。協調型ロボットと医療診断は、最近になり停滞傾向。 886 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 12:37:44.20 ID:Uqboi7FK0.net] 派手な実績無いから簡単な仕事からのし上がるかな 887 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 12:45:45.02 ID:yIU4oJN2H.net] 世界トップ企業もいいけど日本でさえ今はどこもAI言ってるんだからそっちの情報も出したれ 888 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 12:50:25.34 ID:kZNgEti80.net] どこでもAIと言ってるがオッサンには冷たいと思うぞ 889 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 13:09:57.25 ID:Uqboi7FK0.net] AI人材不足とはどこの世界線の話なんじゃろ 890 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 13:13:28.07 ID:m+froTiN0.net] 高技能の若者が足りない 45歳以上はリストラ対象だそうです 891 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 13:25:44.92 ID:PVJm0rvRM.net] AI奴隷が足りないって意味やぞ 892 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 13:35:21.89 ID:Uqboi7FK0.net] 今の若者も元IT奴隷のワイみたいになるのか、生きろよ 893 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 13:40:16.31 ID:QSMowRy+0.net] >>865 それはまあそうなんだけど、自己評価以外の指標ってことさ。 894 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 13:41:09.30 ID:yIU4oJN2H.net] 高技能ならおっさんでも重宝されるだろ 高技能の若者とか超絶レアだし待遇悪けりゃあっという間に転職しそう 895 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 13:46:49.98 ID:Uqboi7FK0.net] IPAの資格とか統計検定とか? 統計検定2級くらい学生時代の復習だからすぐ取れそう 896 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/25(木) 16:11:30.86 ID:GpESD2jFM.net] 検定？ 897 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 16:17:42.32 ID:Uqboi7FK0.net] このスレ的には kaggleやるべきって意味か。やっと思い当たった。 ワイが行く面談先で評価されるか見物だ 898 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 17:05:25.96 ID:2TnDE55u0.net] 普通仕事で使ったことがあることが経験として評価されるのだが 899 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 17:41:26.70 ID:L5di1iXSp.net] >>877 そうだけど、一般的には35歳を超えると転職は難しくなる。 余程の実績を提示できなければ難しいな。 人間の頭脳の働きは、30前位が最高だからね。あとは惰性と経験で動いてるだけ。 900 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 18:05:43.85 ID:DieQrtKIa.net] そもそも今の人手不足って中小企業だけの問題であって大企業では人は十分すぎるぐらいいる つまりAI人材不足とは深層学習って何？というレベルの中小企業で技術系作業員が足りていないということであり 暗黙の内に想像してしまう大企業の研究開発職が対象になっているわけでは全くない 901 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/25(木) 18:43:25.71 ID:VO3QrejBM.net] 例え60歳でも 高スキルなら いくらでも 仕事あるよ 902 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/25(木) 18:45:53.43 ID:VO3QrejBM.net] >>883 大企業なんて研究の仕事を下請けに 丸なげしてるからな。 あれは驚いたよ。 903 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 18:46:31.74 ID:umKwaswuM.net] 統計検定はおっさんになると体力的にしんどい 長時間ずっとテストに集中するのきつい。あれは当日の体調管理が全て 904 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 18:50:02.75 ID:umKwaswuM.net] >>866 学歴職歴なしでこの世界に就職しようと思ったら 作品を発表する or 誰でも参加できる勉強会でLTする or kaggleで入賞する しかないと思う。俺は飲食店で働いた職歴しかないのに37でこの業界に入って 一年後に年収800万になった超人を知ってる 905 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/25(木) 19:32:46.23 ID:VO3QrejBM.net] >>887 37歳未経験者でそれはすごい。 今どき人手不足が深刻だから 経験浅くても稼げる 不況になったら真っ先に切られるけどね 906 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/25(木) 21:02:00.72 ID:GpESD2jFM.net] 夢を見させるな 現実を突きつけろ 907 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 21:44:19.43 ID:Uqboi7FK0.net] モデル以外は作れないエンジニアぽい人が量産されるなら、その尻拭いの仕事は幾らでもあるのよ 908 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 21:54:06.09 ID:q7cAcH+Z0.net] いいたいことをいってるだけ 2chの法則 909 名前： mailto:sage [2019/04/25(木) 21:58:34.16 ID:6xUIrXDu0.net] >>891 それも悪くはない気がします、2ch でも最近はみんな同じことしかいわなくなったような気がします 910 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/25(木) 22:09:02.71 ID:ks6jc6y80.net] fit_generatorがよくわかんない 911 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/25(木) 22:17:22.70 ID:X6smEgNz0.net] >>884 仕事があることと転職とはまた別の話。 転職できないからと言って会社を起こしてもそれなりの収入を続けるのは難しい。 仕事が途切れればなんせ無給だからね。 飛び飛びなら60歳でも70歳でも仕事はあるよ。 912 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/26(金) 00:44:46.34 ID:JT9BV1WHH.net] >>882 三十後半となると転職が難しいのは同意だけど、余程の実績がないと無理というのはさすがにない どこの業種でどれぐらいの規模の会社を想定してるのかは知らないけども 913 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/26(金) 01:39:33.85 ID:ns7kYKld0.net] レファレンスがあれば何とでもなるでしょ 過去のツテを使わずに仕事するのは中々大変 914 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/26(金) 02:32:01.11 ID:ORk3s1dSM.net] 機械学習の世界の現実なんて実力しかないだろ 40代でも、実力さえあれば、余裕でそれなりの待遇の職につける 学歴なんて実力が伴わなければ、就職したあとはまったく評価されない 職がほしいなら、機械学習の技術を応用したwebアプリケーションを自作して、 仕様書つきであちこちの会社に送ればいい。きっとどこかが採用してくれる そんな奴そうそういないけど 915 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/26(金) 05:46:27.36 ID:K7lflX/Ka.net] >>836 経済学の数理化はアメリカの第二次世界大戦後の数学のポスドク対策。 916 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/26(金) 05:47:50.11 ID:K7lflX/Ka.net] >>897 日本の企業はしてくれない。 917 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/26(金) 10:57:21.57 ID:QE3k9veY0.net] だれかfit_generatorの使い方を教えてよう 918 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/26(金) 11:28:31.94 ID:ORk3s1dSM.net] >>899 都内の勉強会にいって、斡旋屋に話しかければいい 中小のベンチャーなら人を本気で探してる 919 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/26(金) 11:47:00.01 ID:QX7BRnPA0.net] >>901 それ本気で言ってるの？ 920 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/26(金) 21:53:22.33 ID:wYSD0glhM.net] 勉強会のゴロは実力のある奴しか相手にしない ポートフォリオに自信があるなら奴らに声をかければいいさ 即戦力ならびっくりするぐらいいいところに就職できる。年齢経歴いっさい関係ない ただし中途半端な実力で声をかけると尊厳を著しく傷つけられるけどｗ 921 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/27(土) 14:09:35.74 ID:Ro32Rmin0.net] Youtubeの機械学習というか自動判別の技術が低いので、まじで泣けてくる というか怒りを感じる！ おれの10倍の給料もらってるんだぞ？それでこれかよ！と怒りがこみあげてくる。 実家の庭で犬を撮影すると、必ずNHKの「雲霧仁左衛門SP4」の 著作権を侵害しています、と判定されるのだ！ なんだこれ？ 雲霧仁左衛門SP4 922 名前：というのが見られないから、 何が似ているのかも分からない！ Youtubeって優越的な地位を利用して日本のユーザを 馬鹿にしまくってるんだろうな。 GoogleやYoutubeにはキツイ規制をかけて欲しい！ 国会議員にどんどん手紙するぞ！ つーか、もう頭にきまくってるから、 GoogleやYoutubeなんて消えてなくなってもいい！ 替わりはいくらでもある！と思う！ [] [ここ壊れてます] 923 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/27(土) 14:38:40.93 ID:aEPP/Gir0.net] 草 GWなのに 924 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/27(土) 14:48:20.26 ID:lFztGXiB0.net] 仁左衛門カッコイイよね。親が好きだからたまに観るわ 925 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/27(土) 15:23:53.47 ID:/lKQQjDma.net] 替わりはいくらでもある！と思う！ で草 926 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/27(土) 15:44:38.22 ID:a8qLhiQC0.net] >>897 応募者の実力を判定することは意外に困難。 時間をかけて面接をするという手もあるが、面接で多数の応募者を評価することは非常にコストがかかる。 デモサイトを立ち上げてというが、最近はGitHubでソースコードを公開するのが普通になっており、 RedditのAI板で投稿されるこの種の売り込みの多くは、GitHubで公開されてるプログラムを多少、いじっただけというパターンがほとんど。 少なくともAIに関しては、大学で体系的に学習した若手（あるいは30歳以下の中途）を採用するのが一番、手っ取り早い。 また、最近の新卒者は、有名大学の新卒者の方がかえってベンチャー志向が強く、資金力があるAIベンチャーとかだと意外に採用には苦労しない。 次に、40過ぎの再雇用は学歴があっても難しい。まず、第一に、40過ぎだと卒業は2000年代なので例え東大卒でも最新の技術は体系的には学習はしていない。 また、最近の企業が重視する傾向の一つにチームワークがあり、若手のグループ内に一人だけ40代を入れるとチームワークが維持できなくなる。 実際のところ、大手（特に外国企業）で日本の大企業が放出した40過ぎの中堅を再雇用するという例は多数ある。 しかし、この種の再雇用のほとんどは、期限付きの契約社員として雇用されており、企業側が必要としている生産技術的なノウハウを吸収すると再雇用はしない。 927 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/27(土) 15:55:39.96 ID:lFztGXiB0.net] では安倍ちゃんの政策で、ロスジェネを大学に入れて卒業したロスジェネでチームを組めばいいんかな 928 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/27(土) 16:00:47.47 ID:it4UgBz80.net] ロスジェネ大学か、どこにあるの？ 929 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/27(土) 16:02:46.98 ID:lFztGXiB0.net] これから安倍ちゃんが作ったりするんじゃね?鼻ホジ 930 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/27(土) 16:25:01.28 ID:wRIqPkFva.net] 情報系の学部は授業で機械学習ちゃんと学ぶの？ 教員はついていけてんのか？ 931 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/27(土) 16:34:43.10 ID:aEPP/Gir0.net] 日本じゃ無理でしょうね コンピュータ菜園と謳ってるところはかなり少数だし 932 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/27(土) 16:58:50.95 ID:VMurKVDA0.net] >>912 情報系でやってることって数学だよ？ 余裕でしょ 933 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/28(日) 00:45:54.77 ID:MPzQkxKHM.net] >>908 基本的に同意 企業が応募者のプログラム作品をいちいち評価するのは面倒だから、 斡旋屋がプログラム作品を代わりに評価するシステムがあるにはあるというだけで、 そのシステムの世間的な認知度が低いからあんまり機能 934 名前：していないし [] [ここ壊れてます] 935 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 08:15:35.17 ID:r7RHS0scM.net] >>904 それをネタに動画作ったらバズりそうだからやってw 936 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/28(日) 08:22:16.89 ID:hgtvEEKh0.net] なんで、誤差逆伝播は逆向きに修正するの？ 入力から出力へ修正ではダメなの？ あと、人間の脳も同じように誤差逆伝播しているのでしょうか？ 937 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 08:33:36.66 ID:6TbkWGdh0.net] >>908 >40過ぎだと卒業は2000年代なので例え東大卒でも最新の技術は体系的には学習はしていない。 情報工学みたいな進歩はやい分野はこれがあるからな だが数理工学と関係が深い分野は専門性高いから、学校で体系的に数理工学やってた人なら 年齢問わず職場にいて欲しいと俺は思うな 938 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 08:36:28.72 ID:LFrOtvHOa.net] >>917 入力から出力への修正やりたければどうぞ、としか。 フィードバックじゃなくなるけどな。 939 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/28(日) 10:46:28.84 ID:mLlMOWjS0.net] >>917 入力が高次元で出力が低次元なモデルだと誤差逆伝播の方が効率がいいから 入力から計算するフォワードモード微分もある それと脳でも誤差逆伝播してると主張する論文はある 940 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/28(日) 11:37:43.58 ID:ocPujIIT0.net] ベイズ的アプローチで 演繹的に導出されたアルゴリズムってあるの？ ねえ須山 941 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 12:49:14.43 ID:UPO2P3H/0.net] どちらにしろこの分野は勉強続けていかないとにっちもさっちもいかなくなる 量子コンピュータが実用化されたりしたらまた地殻変動起こるしな 942 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 13:05:42.16 ID:6yPs/rxF0.net] それはない 943 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 13:18:24.77 ID:XfpOUoJMp.net] >>918 コストと体力を無視したらその通りなんだけど、やはり若い方がコストパフォーマンスが良いから経験不足でも若い基本能力の高い人間を雇うのが企業の本音。 そういう人間が採れない中小企業が落ち穂拾いをするが、能力を発揮できるような仕事がないケースが多い。 944 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 13:28:49.85 ID:UKOVlWkZp.net] Jetson nanoが出ましたがエッジで機械学習はありですか？ 945 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 13:30:45.30 ID:UKOVlWkZp.net] >>839 普通に使ってるけどどこで詰まってるの？ 946 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 17:46:29.48 ID:B3+yC+SN0.net] >>834 うわwマジじゃん 昔、ドワンゴが宮崎駿と会議してたけどダメダメだったし やっぱりか 947 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/28(日) 19:19:29.42 ID:hgtvEEKh0.net] >>927 なんで閉鎖したん？ ほんまオワコンだな！ 948 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 19:21:55.24 ID:c5eGKKj60.net] >>925 有りじゃないの？　使い方によりけりだろうけど。 Googleが作ったチップ（Edge TPU）もエッジで機械学習するために作ったんだし。 エッジコンピューティングの流れ変える--グーグル、エッジ向け機械学習チップ発表 2018年07月30日 https://japan.zdnet.com/article/35123180/ エッジコンピューティングが求められる背景として、収集データを全てクラウドに送るとコストが高く付く可能性があり、またプライバシーや法規制上の理由からクラウドにデータを送れないケースがあることなどを挙げた。 一方で、エッジデバイスやゲートウェイでデータを処理するには、コストや消費電力などが制約になりかねない。 　そこで同社が開発したのが「Edge TPU」だ。 2016年には機械学習に特化した専用チップ「Tensor Processing Unit（TPU）」を発表しており、2018年5月には第3世代チップを披露している。 Edge TPUは、これをエッジデバイス 949 名前：向けに小型化したものだ。 機械学習フレームワーク「TensorFlow」を組込機器やモバイル向けに軽量化した「TensorFlow Lite」を使って機械学習の推論モデルを動かすことができる、とRhee氏は話す。 1セント硬貨の上に4つ収まるほどの大きさで、低い消費電力で動作するという。 チップの処理性能については、毎秒30フレームの高解像度動画に対して機械学習モデルを実行できるとしている。 [] [ここ壊れてます] 950 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 21:21:13.76 ID:k2cGRm53r.net] >>914 いや数学がどうこうっていうよりは、雑用で忙しい大学教員教員が最先端の機械学習を勉強する暇があるのか、できたとして授業で教えたことが学生が研究室に入る頃には陳腐化していないかって感じの意味ね まあごく一部の大学はできるのかもしれないが 951 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 21:42:05.43 ID:LFrOtvHOa.net] >>930 卒業時に即戦力になってるか？という意味ならNoだし、税金使うならもっと公共性の有るものを、ってのが本来の大学の目的。 952 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 22:24:47.55 ID:sT9vBz2X0.net] 最先端のは研究室でやるんでは。 学部ではベイズとかニューラルネットワークとかで十分単位になるんでないかな 953 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 22:26:19.83 ID:jASA1Rmra.net] 最新の機械学習なんて教えてもそんなものは数年で誰でもポチポチするだけで使えるツールに組み込まれるからな その根底にある数学的基礎を叩き込んでおけば一生使えるレベルの知識になるけど最新技術の枝葉だけ教えても無意味 954 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/28(日) 22:29:38.91 ID:sT9vBz2X0.net] ということで機械学習で必要な数学を学んでる既卒者にも期待してやって欲しいな 955 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/29(月) 01:50:54.03 ID:mPNo/zAj0.net] >>925 抜粋引用 「クラウド」からIoTやスマートフォンなどの「エッジ」へと急速に広がる機械学習処理 https://cn.teldevice.co.jp/column/16994/ 機械学習の処理はクラウドのような膨大なコンピューティングパワーを用いて実行されるものと思われていたが、 昨今はネットワークなどの末端ポイントとなる端末「エッジ」において機械学習処理を実行するフレームワークが相次いで登場してきている。 今後はエッジにおいても「機械学習処理をどう扱うか」の検討が重要な要素になっていくようだ。 略 ところが最近では、この機械学習処理の基盤が、クラウドからネットワークなどの末端ポイント「エッジ」へと広がってきています。 エッジへの広がりを見せる機械学習処理 そしてGoogleやマイクロソフトは、機械学習の基盤をクラウドだけでなくエッジへも広げようとしています。 略 クラウドと比べればほんのわずかなコンピューティングパワーしか持たないエッジで、果たして動作するのでしょうか？ ディープラーニングでは、学習時には膨大な試行錯誤が行われるため大きなコンピューティングパワーが必要ですが、 学習済みのコンピューターが推論を行うには、それほど大きなコンピューティングパワーを要求されるわけではありません。 マイクロソフトは2018年5月に行ったイベント「Build 2018」で、エッジにAIの能力を持たせる「Azure IoT Edge」を発表しました。 Googleも2018年5月に開催したイベント「Google I/O 2018」で、 iOSやAndroidに対応したモバイルアプリに顔認識など機械学習の機能を組み込むライブラリ「ML Kit」を発表しました。 ML Kitには、Googleの機械学習ライブラリ「TensorFlow」をモバイルデバイスに最適化した「TensorFlow Lite」が内蔵されています。 略 となれば、これらを含むシステムを設計・構築していくあらゆるエンジニアにとって、どのように機械学習機能を活用するのか、 その機械学習機能はクラウドを呼び出すのか、エッジで実行するのか、 そして得られた推論結 956 名前：果はどのように活かしていくのかを考えることが、今後は不可欠な要素となっていくのではないでしょうか。 [] [ここ壊れてます] 957 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/29(月) 01:58:35.64 ID:mPNo/zAj0.net] >>935 Apple も iOS用に CoreML を提供している。 Watsonで作ったCore MLモデルをiOSアプリへデプロイする https://medium.com/@taiponrock/watson%E3%81%A7%E4%BD%9C%E3%81%A3%E3%81%9Fcore-ml%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%82%92ios%E3%82%A2%E3%83%97%E3%83%AA%E3%81%B8%E3%83%87%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%A4%E3%81%99%E3%82%8B-e40d41cc59b2 958 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/29(月) 08:25:15.09 ID:x+XnEQ0u0.net] 機械学習に数学はいらない 959 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/29(月) 08:39:50.36 ID:ZjIuYmpR0.net] azureがtensorflowに対応させるなんて意外 ていうかcntkって 960 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/29(月) 09:25:31.47 ID:UkGFkOJ0M.net] >>937 機械学習関連の仕事と言ってもピンキリだから ピンの方で仕事してる分には数学なんていらないんじゃないの 961 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/29(月) 14:05:42.91 ID:pkSVnfIO0.net] >>927-928 ドワンゴが倒産寸前になってる 減資1/100で資本金一億しかない 962 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/29(月) 14:07:22.97 ID:Cu/Wy/ueF.net] >>927 川上さん泣いてたな >>928 経営難 963 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/29(月) 15:06:00.62 ID:KRjuzPZXd.net] まあ、ニコニコはオワコンだしな。 今はYouTubeしか見ない。 964 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/29(月) 19:57:38.96 ID:dHR449jcM.net] >>939 民間企業にて分析の実務を やっていますが、 数学の知識が必要な場面は とても少ないです。 ただし近年、コンペ形式で分析の仕事を依頼されることが増えて、 複数の分析者と競わされることに なったとき、 数学を勉強しているというか 深く理解している分析者が 有利になると思います。 965 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/29(月) 23:05:12.61 ID:1zXK91qw0.net] ニコニコ超会議は、何十万人も来てるのだろ？ ニコニコは、新しい文化の中心なのに！ 大前研一が言ってた、web では、有料モデルは通用しないという事か？ web では、すべてが無料だから、 広告モデルなど、別の財源を持った会社しか生き残れないという、ビジネスモデル でも、もったいない。 新しい文化の中心で、最高峰のコンテンツ・技術者を持っていたのに、 ビジネスモデル・経営者だけが旧世代だったから、負けた！ これこそ、中小企業診断士・MBA を取った、プロの経営者を雇えば、復活できるはず！ 966 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/29(月) 23:48:50.30 ID:dHR449jcM.net] >>944 まともな技術者がいなかった。 だから広告を埋め込めなかった。 ニコ動のユーザーなら あの分かりにくいクソシステムは どんな馬鹿が担当してんのかぶっ殺す！ と思ったことがあるはず。 クズニートを集めて システム構築したから失敗したんだよ それを理解できない社長も原因 967 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/29(月) 23:52:28.86 ID:XUxM6Rrk0.net] >>944 大前研一（笑） 968 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/30(火) 00:15:42.15 ID:N8nRzAWn0.net] 連休中だけどみんな勉強してる？ 俺は2時間やっただけで挫折した 969 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/30(火) 03:10:02.12 ID:V70jL28o0.net] おう、もう何の仕事してたかも忘れたぞ セールだったからkindle参考書だけ買ったわ 970 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/30(火) 03:55:17.09 ID:JkskcBak0.net] >>947 先週の金曜日の夜から毎日勉強してる 学習済みモデルをデプロイするのに四苦八苦だ GCPとFlaskで出来そうなんだが・・・。 971 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/30(火) 06:46:03.77 ID:UDRlTLQRM.net] GCPとFlaskでできる…って そりゃ仕事じゃないの？ 972 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/30(火) 08:57:45.93 ID:k5MZV+FZ0.net] 新元号でお祝い、乾杯 973 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/30(火) 12:33:55.77 ID:JkskcBak0.net] >>950 一応自営業でやってる 974 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/30(火) 14:04:58.00 ID:pFqMbV+o0.net] AI技術って便利だけど応用方法が思いつかん 皆どうやってお金儲けにつなげてんだろ 一番かんたんに思いつくのはレコメンド機能くらいしかないけど 975 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/30(火) 14:12:18.38 ID:TYZve3O60.net] コマンドー 976 名前：デフォルトの名無しさん [2019/04/30(火) 15:31:55.57 ID:FP18udXB0.net] 現在の日本のAIビジネスを分類すると、 A) 時系列データを使った需要予測系（企業ユーザーに多い） B) センサーデータを使ったプロセスコントロール系（製造業に多い） C) 教育、セミナー商用 D) 顔認識による店舗管理など画像認識の派生系（数としては非常に少数） SI業者の場合は、AとBがメイン。最近の大手SI業者の潮流はDataRobotのアプリケーション構築が増えている。 ベンチャーの場合、始めはDとかを目指すが、技術力がないところは最終的には教育、セミナー商法に落ち着く。 977 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/30(火) 15:43:38.63 ID:jdkqz6T30.net] AIセミナーの資料より 978 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/04/30(火) 17:17:44.52 ID:JkskcBak0.net] >>955 完全にDではないけど画像認識のアプリ出してるわ サーバー代が結構かかる

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