- 1 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/01(水) 10:39:45.57 ID:Wg+J+pQH0.net]
- 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/
Machine Learningを用いた論文一覧2018
https://shiropen.com/seamless/machine-learning/2018
2017年のディープラーニング論文100選
https://qiita.com/sakaiakira/items/f225b670bea6d851c7ea
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23
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured
- 634 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/03(月) 18:06:46.78 ID:S2kjcDL10.net]
- 【速報】クオカード五百円分とすかいらーく優待券をすぐ貰える
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数分で出来ますのでお試し下さい
- 635 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/03(月) 18:44:54.25 ID:IFRF1HL70.net]
- >>613
機械学習だけやるならそんなに難しくないでしょ
フレームワーク使えば理論知らなくても結果だけはだせるし
基本的にバッチ処理だし
この地味な作業を楽しいと思えるかが重要
- 636 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/03(月) 19:02:00.26 ID:KMzFsLrVM.net]
- 今のところPythonのライブラリに
データ突っ込むだけで仕事になってしまうからなあ。
今後はそれだけじゃあダメだと思うけどね。
若い人は今のうちに英語と数学を
勉強しておくべきと思いますね。
- 637 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/03(月) 19:11:49.90 ID:K3p1xLZi0.net]
- >>614
CM見てインスト済み
- 638 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/03(月) 19:36:10.22 ID:TWqm3GopM.net]
- そんな仕事あるんか
解釈性もくそもないな
- 639 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/03(月) 19:50:11.89 ID:3/CobnB+0.net]
- 英語は必要だとは思うがそもそも日本語で十分�
- 640 名前：ﾈところもできてない奴は多い。
そういう意味では英語わからんでも十分。 [] - [ここ壊れてます]
- 641 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/03(月) 20:03:16.10 ID:uDEDVvyl0.net]
- chainer(笑)のやつか
松尾豊(笑)のやつなら日本語だろ
- 642 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/03(月) 20:29:56.17 ID:VGERDnng0.net]
- >>619
意味不明、日本語を勉強したらｗ
- 643 名前： mailto:sage [2019/06/03(月) 20:36:09.49 ID:4mhHvrQR0.net]
- >>608
アメリカ人に中国語は無理でしょうね…
まず漢字を1万ほど覚えなくちゃならないですから
- 644 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/03(月) 20:53:44.42 ID:VGERDnng0.net]
- 帰化シナ畜の発言は重い
- 645 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/03(月) 20:57:59.06 ID:uC3eXgjBM.net]
- なんで日本人が作るAIってレベル低いの？
- 646 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/03(月) 21:06:24.06 ID:9zscLiuLM.net]
- AIは日本人の仕事を奪うからな。
- 647 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/03(月) 21:12:54.57 ID:tuBqQaKmM.net]
- ジェネラリストに作らせるからじゃない?
- 648 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/03(月) 22:12:54.02 ID:3/CobnB+0.net]
- アメリカだろうと中国だろうとまともに応用されてる機械学習技術なんてそう多くはない。
単純に当たりづらいものに規模で負けてりゃそりゃそうなるわ。
- 649 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/03(月) 22:21:54.97 ID:XztrACRT0.net]
- 最新の論文を読んでないと仕事にならないとか思い込んでるからなんだよな
人のアイデアをパクってても新しいものは生まれない
- 650 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/04(火) 00:45:55.87 ID:8xHD1vRka.net]
- 大半のエンジニアはパクる能力から発展して新しく生み出す能力を身につけるんだけどな
無から生み出せるのなんて一握りの天才だけなのでそんなのを前提に物事考えてはならない
- 651 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/04(火) 02:01:41.10 ID:KLSsoQXNM.net]
- 無から生み出せるなんて
神のみだよ
人は脳の物理的限界を
超えられないんだ
サルと同じようなものさ
- 652 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/07(金) 22:31:32.71 ID:NFFQc2wE0.net]
- >>616
>今のところPythonのライブラリに
>データ突っ込むだけで仕事になってしまうからなあ。
将来的には、似たようなことが主流になるだろう。
通常言われる専門の技術者が作ったものは信用されなくなると思う。
信用度の高いものが、パッケージのような形で供給され
それを使うのが一般化してくると思う。
今までの数理技術系と同じ流れになると思うよ。
- 653 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/07(金) 22:51:34.40 ID:SEIOZ3Zi0.net]
- 機械学習の難所は、その突っ込むデータの選定としかるべき前処理かと
- 654 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 00:17:58.14 ID:K02PGDcbH.net]
- その前処理もAIがやるようになるだろうなあ
スペシャリストの中のスペシャリスト以外は働けない世の中になりそう
- 655 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/08(土) 00:39:31.90 ID:VVVFFkBt0.net]
- >>632
それはその通りなんだが
AI関係の人はほとんどが、旧来からの分析者に比べると
その辺りを嫌う傾向、および軽視するがあるように見受ける。
- 656 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 05:49:01.12 ID:2hi7btAr0.net]
- データは社内のデータベースにある
そこから引っ張るとしてとりあえずSQL文は書けないといけないが
AI系の人でまともにデータベースやSQL知ってる人を知らん
画像処理や自然言語処理も知らん
コモディティ化した今のディープラーニングなら
理論知らなくても解析できるし
その辺理解してるデータエンジニアだけが生き残りそう
- 657 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 08:18:18.40 ID:JxaHk6L10.net]
- >>631
知ったかしてるところ悪いが「数理技術」はそこまで安定したことは一度もない。
- 658 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 08:23:50.60 ID:5drHbnb00.net]
- 機械学習やってる研究者って天才の実装パックてるだけやん。。。
まあ数学者じゃないから仕方ないけどもう少し数学的なとこを考えてほしい
- 659 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 08:28:17.16 ID:JxaHk6L10.net]
- CNTK とか数学的アプローチはある。ただ恐ろしく実用的ではない。
- 660 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/08(土) 09:45:57.34 ID:VVVFFkBt0.net]
- >>636
おそらく言っている意味と、あなたが捉えている意味が異なるんだとおもう。
たとえば、医薬など、学会や国際的な組織に亭主るする際に、この手法は
私があらたにプログラムしましたでは、信用してもらえない。
その論文などのために、みんながデバックしろという話になってしまう。
- 661 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/08(土) 10:29:12.95 ID:o8w0Fi6UF.net]
- そやな、閉じた世界なら何でもいいけが信頼性考えるとご免こうむる。
金融の資金運用でも自己資金ならどうでもいいが、預託資金の運用だと
説明責任もあるから、分析などのコアには信頼度の高いもの使う。
- 662 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 10:42:37.12 ID:3e6+W68wH.net]
- AIやってて画像処理も自然言語処理も知らないって何やってた人なのだろうか
- 663 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/08(土) 10:43:11.34 ID:o8w0Fi6UF.net]
- 考えたら機械学習でPython利用が多いというのも、流用できるからが多いわけだから、このの世界も次第にそうなって行くだろ。業務と手法のインターフェースに成れる人、あるいは、商用パッケージ作る人以外は職が難しくなるかもまだ先だろうけど。
- 664 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/08(土) 11:01:05.35 ID:o8w0Fi6UF.net]
- >>641
AIで画像処理中心は今に始まった話だからね
- 665 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 11:03:57.06 ID:pkTweyaS0.net]
- >>639
馬鹿乙
- 666 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/08(土) 11:10:54.44 ID:ryWt2GlsF.net]
- 日本が遅れてる理由を垣間観た気がする
- 667 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 12:03:39.89 ID:uBDMoQSsa.net]
- ベイジアン最適化は学習を自動化させる目的で使われてるよ
- 668 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 12:22:42.56 ID:88WJsb000.net]
- >>641
AI作れた？
- 669 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/08(土) 12:26:12.19 ID:ZCxD/IFaa.net]
- >>647
ＡＩって何を言ってる？
- 670 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/08(土) 12:39:27.20 ID:TXqpB7K3M.net]
- 東大は松尾豊も
叔父さまのコネで
東大の教授になったのね
なんであの馬鹿たれが
異常に若くて教授になれたのか
不思議だったんだ
- 671 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 12:40:53.96 ID:CckI98TW0.net]
- 馬鹿ばっかり
- 672 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 12:57:59.23 ID:JxaHk6L10.net]
- >>639
実際問題信頼できる統計計算なんて回帰分析ぐらいのもので、
random forest系統、deep learning 系統など少しでも複雑な手法の場合、
安定した実装なんてものは未だかつてない。
ただ有名どころを使ってまっせってアピールが蔓延っただけで
その種の業界の信頼度が揺らぎまくったというのがここ数年の流れだろう。
何かを発見する際の手法としては使われてても
何かを保証するツールとしてはまだ全然だし、もしかしたら原理的に無理、もしくは不可能の可能性は結構ある。
- 673 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 13:34:26.87 ID:CckI98TW0.net]
- コネで東大教授になれるのかｗ
- 674 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 15:36:30.34 ID:tdlQ+u900.net]
- なれるだろ
iPSでなんかやらかした人も東大教授（准教授だったか？）だし
特に機械学習なんて日本のレベル低すぎてどんぐりの背比べなんだから
コネにならない方がおかしいわ
- 675 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 15:57:40.02 ID:2hi7btAr0.net]
- 松尾さんって人まともな論文出してるの
日本でヒントン氏レベルの扱いなんだが
- 676 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 16:10:48.96 ID:wPg0m4E00.net]
- >>652
最低限の実力(外部資金獲得)があること
他に同じ研究をしている人が学内にいないこと
コネはないよりあった方がいい
論文はあればいいが、最近の大学はどこも金がないから産学連携を前面に出せる人を�
- 677 名前：~している []
- [ここ壊れてます]
- 678 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 16:17:22.39 ID:wPg0m4E00.net]
- >>654
東大で教授まで来ると研究時間はほとんど取れないから、研究方面での活躍は余程いい弟子が来ない限り難しいだろう
- 679 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 16:29:43.96 ID:CckI98TW0.net]
- >>655
工学部の事情はしらんが、そんな当たり前のことは聞いていない
- 680 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 16:31:12.45 ID:2hi7btAr0.net]
- >>656
研究できないって訳がわからない
最高学府のAI研究室だよ？
- 681 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 16:32:47.46 ID:CckI98TW0.net]
- >>639
こういうプログラムを書いたことのない馬鹿ばっかり
- 682 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 16:50:05.05 ID:wPg0m4E00.net]
- >>658
こればっかりはもう、本当に情けない話だが事実だ
研究時間が取れるのはせいぜい准教授までだ
優秀な弟子を育てるためのフレームワークを組むのが彼の仕事だと私は思うが、責めるべきはそこじゃないかね
- 683 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 19:28:31.58 ID:dgEPQa3n0.net]
- Geoffrey Hintonはlast authorが多いけどfirst authorが今でもある
一方、松尾は無い
松尾の研究室からでる論文は東大のわりにショボい
誰の意向か分からんが
日本でのai広報担当ポジを得てる
- 684 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 19:49:27.00 ID:XbfNvLSpp.net]
- >>661
First Authorについては70歳を超えて学内事務など皆無の爺ちゃんと比較するのはフェアではないな
比較するならLeCunだろう
それより二つ目の件がむしろ問題だな
良質な論文を量産できる環境構築を早急に行うべきだ
東大はとにかく学生指導を甘く考えている
- 685 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 20:53:36.86 ID:JxaHk6L10.net]
- 日本でAIで金引っ張ってくるのが上手いやつは詐欺師しか見たことない。
- 686 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 22:09:40.78 ID:dgEPQa3n0.net]
- >>662
松尾研がしょぼいのは
環境がしょぼいからじゃないだろ
あれで環境がしょぼいなら
東大より下の研究室はショボくて当然ということになる
松尾はnvidiaやベンチャーとも組んでて
あれは環境のせいじゃない
- 687 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 22:28:05.56 ID:UWafBj2Ca.net]
- >>663
そいつらのせいで第三次AIブームも終わりそうだしな
データがない奴らが騒ぎ立てて結果出ませんってそりゃそうだろうと
- 688 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/08(土) 22:52:51.14 ID:wPg0m4E00.net]
- >>664
環境とはハードウェアがすごいとか予算が潤沢とか意味じゃない
- 689 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/09(日) 01:10:28.23 ID:fjoZT5gcM.net]
- >>662
松尾自身が論文書くことを捨てて
マスコミに出て有頂天なんだよ
ただの馬鹿だろ？
- 690 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 01:39:02.58 ID:iJmQ5mgDa.net]
- 金儲けも大事なのは事実だけど常に最優先事項であるとは限らないのにこんなこと言ってるしな
ディープラーニングは儲けてなんぼ！ エンドユーザの付加価値を考えろ！松尾豊氏
ainow.ai/2019/06/08/171682/
- 691 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/09(日) 01:46:57.58 ID:fjoZT5gcM.net]
- ＞ ディープラーニングは事例は増えているがビジネスになっていない
そりゃそうだ.
アホ学者どもがワンサカ群がってきて
無理矢理事例を作ってる。
実は表に出ないだけで
すごくビジネスになってる。
金も動いてる。
今の景気を支えてるのはAIビジネス
だからね。
- 692 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 02:08:43.27 ID:w6PGXrHH0.net]
- ビジネスになってないのはすごく感じる
TensorFlowのサンプルをコピーしただけの
監視カメラの画像認識サービスの多さは酷い
こんなのを売り物にしようとしてるのは詐欺に近い
- 693 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 09:26:20.21 ID:NAUdcA9m0.net]
- 監視カメラ�
- 694 名前：ﾖ連で内製する求人もここ数ヶ月で3件は見たよ。 []
- [ここ壊れてます]
- 695 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 09:26:57.56 ID:/FZVYwra0.net]
- だって品質あげても苦労が多いだけで給料上がらないじゃん。
下手したら更に安い金で更に工数のかかる精度を要求されるようになるし。
査定精度の低いところがこういうことに手を出すのがそもそも間違いなんだよ。
- 696 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 09:33:54.75 ID:NAUdcA9m0.net]
- 要件定義怪しそうｗ
従来型ITって仕事でも要件定義怪しいの沢山あるもんね
- 697 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 10:08:18.40 ID:/FZVYwra0.net]
- 従来のSIer的な要件定義は基本無理。
だから機械学習を本番運用するのは難しいんだよ。
精度策定で結局嫌になってアリバイ作業に徹するようになる人は本当に多い。
- 698 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 13:33:10.54 ID:w6PGXrHH0.net]
- 精度が要件になってたらアウトだしな
やってみないとわからないし
一回でも下回ったらアウトなのか
精度でなかったらどうするのか
ビジネスになる訳がない
- 699 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 13:55:38.89 ID:xN+bC573a.net]
- 機械学習に限らず特にIT業界においては「作ったものを売って終わり」というタイプのビジネスは確実に減少を続ける
とは言え、継続的に開発を続ける形式の契約を他社と結ぶのは面倒なので大企業でも内製が増えている
これまで大企業で内製があまり行われなかったのは「IT=社内システム開発」で一旦完成すれば開発要員はほぼ不要になるので正規雇用などできなかったから
今はむしろ「IT=本業」なので常に案件が存在するので直接雇用してあれもこれもやらせた方が効率的となる
だから従来式のSIerが今のような規模では存続不可能と散々言われている
- 700 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 14:31:52.84 ID:iQc3/8+U0.net]
- >>651
>>実際問題信頼できる統計計算なんて回帰分析ぐらいのもので
これすんごいそう思う。
なので、この分野で日本はまだきのこれるんじゃないかと妄想してる
- 701 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 14:42:15.14 ID:xN+bC573a.net]
- 回帰分析といってもモデルの選択肢を一般化線形モデルにまで広げてみれば山ほどの可能性があり、
その中でどういった実装を行うかは解析の経験値やドメイン知識に有無に大きく依存するわけで
「安定した実装」が何を指すかは不明確だけど、「この手順通りにやればOK」みたいなものを求めているならそんなものはない
- 702 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/09(日) 15:28:50.25 ID:fjoZT5gcM.net]
- ここで一般化線形モデルまで行くのか？
ちょっと極端すぎね？
- 703 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 16:06:14.14 ID:z1WXn/lH0.net]
- >>676
まとめ
SI市場が無くなった
- 704 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 16:06:22.37 ID:vzathb3ta.net]
- 多くの人は単回帰や重回帰のことを指して回帰分析と呼ぶがこれらは一般化線形モデルの中で様々な条件を仮定したものにすぎない
もちろんそれらの仮定が分析対象にとって妥当なものなら何の問題もないが、最低限の数学や統計学が分からないと妥当性など判断できないはずなのに
そんな知識のない人が何となく単回帰・重回帰で直線・曲線を引いてみて何となくフィットしてるのを見せてドヤ顔している例が多い
- 705 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 17:11:03.41 ID:/FZVYwra0.net]
- >回帰分析といってもモデルの選択肢を一般化線形モデルにまで広げてみれば山ほどの可能性があり、
>その中でどういった実装を行うかは解析の経験値やドメイン知識に有無に大きく依存するわけで
>「安定した実装」が何を指すかは不明確だけど、「この手順通りにやればOK」みたいなものを求めているならそんなものはない
こういうめんどくさい人が登場してあれこれ言うことも含めて安定しないので普通の回帰にしとけと。
- 706 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 17:52:27.15 ID:yPvpM3IBa.net]
- 統計モデルなら実データとどのくらい分布や分散が一致してるのか調べられる
- 707 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 19:19:45.77 ID:vT6Mp8oIa.net]
- 現実問題として回帰モデル以上のモデルを準備しても
過学習するだけだからな
- 708 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 19:28:50.93 ID:kma
]
- [ここ壊れてます]
- 709 名前：dDgcNa.net mailto: >>682
普通の回帰って何のことか分からないけど内部的に最小二乗近似してるなら誤差分布が正規分布でないのに使ったら明確に間違いだぞ [] - [ここ壊れてます]
- 710 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/09(日) 19:59:05.39 ID:/FZVYwra0.net]
- そこまでノイズが複雑な場合、何やってもダメだろ。
- 711 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 01:05:22.06 ID:fcJW0GWO0.net]
- >>685
誤差分布が正規分布ではない分布に従うモデルのことを一般化線形モデルと言います
ちなみに正規分布に従うものを一般線形モデルと言います
自由の女神ほどのナイス日本語訳まで行かなくてもいいが、もうちょい訳語考えろと言いたい
- 712 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 01:35:01.39 ID:fcJW0GWO0.net]
- >>681
なんとなく単回帰・重回帰でドヤ顔する人と
一般化線形分析で謎のハイパーパラメータ持ち出してドヤ顔する人の区別がつきません
- 713 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 01:57:16.14 ID:RiY8Pa+r0.net]
- 回帰なんて今や面倒なこと考えずにニューラルネットにぶち込むだけだと思うんだが
- 714 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 02:18:48.96 ID:eq86jRmO0.net]
- 間違いだらけのことをどや顔で臆面なく言っちゃうのがこのスレのレベル
- 715 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 05:40:36.59 ID:+XEUhSwt0.net]
- 須山に修正してもらおう
- 716 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/10(月) 06:12:15.29 ID:3mQ7PTgOM.net]
- >>685
それ間違い
>>686
意味不明
- 717 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/10(月) 06:13:50.37 ID:3mQ7PTgOM.net]
- >>687
それも間違い
- 718 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/10(月) 06:14:37.92 ID:3mQ7PTgOM.net]
- >>688
こんなところで
聞いても無駄
- 719 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 07:03:46.89 ID:fcJW0GWO0.net]
- >>689
そういう局面はあるだろうけど、本気でそう考えているなら恐ろしい
- 720 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 07:53:37.33 ID:2I4+V8i80.net]
- ニューラルネットするなら回帰王♪
- 721 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 07:57:41.79 ID:+XEUhSwt0.net]
- >>695
どっちでもよくね？
- 722 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/10(月) 12:20:20.62 ID:g6tidy/FF.net]
- 別に回帰しかやってなくても
精度出てればそれでも良いと思うし
統計がなんでもかんでも悪いとは思わないが
それを「ブラックボックスだ」とか「信用出来ない」とか
「人間より優秀とは思えない」とか「責任誰がとるんだ」とか
言って欲しくないな
人間がやってそれ以上の精度出るのか？とか間違わないか？とかスピードは？とか
考えると「ブラックボックス(実際はそうじゃないが)」で良いと思う
- 723 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/10(月) 12:21:40.70 ID:g6tidy/FF.net]
- >>687
合衆国が一番の迷訳
- 724 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 12:30:18.47 ID:QmI1edQr0.net]
- >>699
美国は？
- 725 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/10(月) 12:52:27.52 ID:g6tidy/FF.net]
- 美国は文脈的に的外れだからどうでも良い
合州国じゃなくて合衆国を選んだのが迷訳っていう意味だし
- 726 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 13:35:48.80 ID:OXwxgYdVH.net]
- >>698
アカデミックの人かな？
ビジネスの領域ではそんなこと言ってられないのよ
- 727 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 19:46:57.52 ID:rY9Mn9x+0.net]
- 機械学習初心者なのですがディープラーニング以外の機械学習って覚える必要ありますか？手法が無限にありすぎて覚えられないです。
- 728 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/10(月) 19:47:28.66 ID:zRTuBs9kM.net]
- ビジネスだけど？
- 729 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 20:15:35.50 ID:laqTwvRyp.net]
- >>703
何がやりたいかによるかな
覚えるという言葉から察するに応用したいんだと思うけどkeras使ってfit回すのと、scikit-learn使ってfit回すのでは、ソースコードは殆ど同じように思う
そういう意味では、やりたい事と手法のマッピングをすることに意味があって、その手法がDeep Learningだろうがそうでなかろうが、あまり意味がないと思う
統計モデリングは少し腰を落ち着かせて勉強しないと身につかないので、世の中のデータサイエンティストでも活用できている人は少ないのではないかと思う
- 730 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 21:09:57.64 ID:RiY8Pa+r0.net]
- >>703
今のところ必要ないと思う
今一番成果が出てる手法だけを使うべき
- 731 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 22:36:21.02 ID:EQVv/EW6a.net]
- 統計モデルについてはこの動画の説明が分かりやすいからこれ見ろ
https://youtu.be/wO8jd0z5YRQ
- 732 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 22:39:30.02 ID:cl88emhA0.net]
- 赤本読めよ
- 733 名前：デフォルトの名無しさん [2019/06/10(月) 23:11:32.89 ID:+ahrTwMVa.net]
- >>703
実用を考えるとディープラーニングができるほど綺麗なデータが大量に使えることってあまりないからむしろ他の機械学習手法の方を知っていると強い
- 734 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/06/10(月) 23:29:42.63 ID:A95SX7z40.net]
- ＞500
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