- 1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/09/15(日) 09:23:06.34 ID:bjsiNRs40.net]
-
機械学習とデータマイニングについて語れ若人
＊機械学習に意識・知能は存在しません。
人の意識に触れたい方はスレ違いです
■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/
-
【統計分析】機械学習・データマイニング25
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1561568018/
【統計分析】機械学習・データマイニング24
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/
-
VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured
VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvvv:1000:512:: EXT was configured
- 237 名前： mailto:sage [2019/10/13(Sun) 22:05:13 ID:48i2xCpca.net]
- 五、六層でいいのかと思いきや
ものすごく多層にするよねえ
うまくいくからという説明しかないのか?
- 238 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/13(日) 22:18:18.69 ID:/3kPh57iM.net]
- >>221
〉二層あれば大抵の関数は模倣できる
その『大抵』とは、どの程度�
- 239 名前：ﾈんですか？
それが示されてないのですから
まったく意味をなさないですよね？
>>230
その意味をなさない書き込みに、
本質的とかって、
レベル低すぎですね。 [] - [ここ壊れてます]
- 240 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/13(日) 22:20:28.84 ID:mSmeGM2p0.net]
- >>235
完全な関数の導入じゃなくて疑似的な関数が解ればいいから
- 241 名前： mailto:sage [2019/10/13(Sun) 22:35:14 ID:kaSZg9r20.net]
- >>235
あんたは性格悪いなぁ・・・
ニューラルネットワークの普遍性についての質問が本質的でないなら何が本質的なんだ?
知ってて聞いてるなら教えてやれよ
- 242 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/14(月) 00:26:24.00 ID:Xj3JYQcoa.net]
- 専門的な知識はほとんどなく説明されても理解できる頭も持ってないけどマウントとりたいからとにかく突っかかる癖のある人が多すぎる
- 243 名前： mailto:sage [2019/10/14(Mon) 00:50:17 ID:yAy44Gfva.net]
- 初等関数?
特殊関数?
- 244 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/14(月) 07:16:20.36 ID:KQ95R8h/0.net]
- >>232
それだと
x1, x2の入力を受けるニューロンと
それからx3を計算するニューロンを並列に並べたら良い
x1-x1\
x2-x2-out
\x3/
みたいに
次元を増やすの意味として変数増加とx^2などと混同しやすい
これらを区別する言い方は何？
変数増加→高次元
x^2など→非線形
とか？
- 245 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/14(月) 12:29:28.91 ID:utYACZDud.net]
- 前に『ゼロから作るディープラーニング』買ったけど
これ3千円はする高額な本だけど、計算や式の意味がわからず挫折したなあ…。
やっぱノートに書いて解き方や意味を学習するしかないと思うねん。
- 246 名前：デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM59-d/3+ [210.142.95.69]) [2019/10/14(Mon) 12:54:25 ID:syyLl6c1M.net]
- >>241
ならば『excelでわかるディープラーニング超入門』がオススメ
続編もある
- 247 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/14(月) 13:19:28.08 ID:aq/jCORe0.net]
- >>241
あの本は線型代数と微積分の知識は必須だと思う
- 248 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/14(月) 13:53:05.51 ID:pO8Bz3ni0.net]
- 機械学習に数学はいらないよ
- 249 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/14(月) 14:01:22.69 ID:htBbaZR2r.net]
- 機械学習に数学はいらないよおじさん「機械学習に数学はいらないよ」
- 250 名前：デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM59-d/3+ [210.142.95.69]) [2019/10/14(Mon) 14:23:44 ID:syyLl6c1M.net]
- ソフト使うだけなら数学いらんわね
- 251 名前： mailto:sage [2019/10/14(Mon) 14:26:05 ID:daX/fZMnF.net]
- 適当にデータ放り込んで適当な手法を選択してなんとなく精度が良さそうなのを選ぶだけで成立する仕事なら数学など不要
普通の企業や研究室ではそんなものに金なんて出してくれないがな
- 252 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/14(月) 14:31:10.41 ID:JdA0BOgta.net]
- >>247
そういう仕事は既にAutoMLに取られつつあるね
- 253 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/14(月) 14:31:49.76 ID:XFqMr8NbM.net]
- というかこの世界ももう土方がいるのか
- 254 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/14(月) 14:40:16.73 ID:VuPQ6UMJ0.net]
- >>240
並列に並べるために(x1, x2)からx3を作るための層が最低1つ必要なんだ
0か1かのような2値分類は、つまるところ出力層と全く同じ出力をする新しい次元を作って、その次元に直行する超平面で分類する作業なので
言い方は高次元や非線形で良いと思うけど、次元についてはニューロンの数が、非線形については活性化関数が深く関係している
もう少し詳しく説明しよう
より一般的な関数があったとして、入力が(x1, x2)のとき、最後の出力層への入力としては
(f1(x1, x2), f2(x1, x2), f3(x1, x2), …, fN(x1, x2)) … (1)
となっている
Nは最後の隠れ層のニューロンの数なので、次元と読んでいるのはニューロンの数だということが分かる
(1)を如何にして作るのかが重要になり、層を深くして(1)を作らなくても、ニューロン増やせばいいんじゃね?となる
隠れ層1層と出力層1層の2層あれば大抵の関数は模倣できると指摘している>>221はかなり鋭くて実にその通り
それでもなんで層を深くするのかというと>>224の効率が良いというのが一般な回答なんだが、Deep Learningを回している人なら実感があると思うけど、第一層のニューロンの数がある一定数ないと学習がうまくいかないことが往往にしてある
単に層を深くすればよいというのは明らかに直感と異なり、そうすると「どの層にどれだけのニューロンを配置すると良いか」という問題になり、これに対して自分なりの回答はまだ全然持っていない
- 255 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/14(月) 14:42:39.82 ID:syyLl6c1M.net]
- 最初から土方しかいないから。
今もほとんど土方。
できる人は研究者か大学教員になってる。
- 256 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/14(月) 14:47:46.87 ID:daX/fZMnF.net]
- この分野はむしろ大学より民間の方がやりやすいから本来なら博士行くような人も修士までにしてとっとと成果出せる環境に移ろうとする人が多くなってきた印象
- 257 名前：デフォルトの名無しさん (ｽﾌﾟﾌﾟ Sd43-IE9o [49.96.34.97]) [2019/10/14(Mon) 15:08:32 ID:utYACZDud.net]
- >>242
ありがとう。調べてみます。
- 258 名前： mailto:sage [2019/10/14(Mon) 15:10:40 ID:4WTqwCCG0.net]
- 今ならまだ簡単にデータエンジニア目指せるけど、
早い者勝ちなのかな
すぐベテランにしか仕事がこなくなるよね
- 259 名前： mailto:sage [2019/10/14(Mon) 15:13:07 ID:4WTqwCCG0.net]
- >>241
あの本のレベルの数学が分からないと厳しい
数学が分からないと言いながらＤＳやってる人たちでも理解できる程度の内容
- 260 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/14(月) 15:22:52.88 ID:drx0D0Vb0.net]
- 博士持ち or ベテラン ＜ 精度の高い競馬予測モデル開発者
データを集めてくるところが始まるから、Kaggleより難易度高い
- 261 名前：デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM59-d/3+ [210.142.95.69]) [2019/10/14(Mon) 16:12:47 ID:syyLl6c1M.net]
- 博士号持ちといってもピンキリ
天才的な人もいるし、
とんでもない馬鹿もいる。
2、3枚の感想文のようなレポートで
博士号取れる院も
日本にある。
そこは博士号とりたい中国人ばかりが
留学生としてやってくる。
日本の恥！
- 262 名前：デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) [2019/10/14(Mon) 17:26:03 ID:JdA0BOgta.net]
- >>257
例えばどこの院
- 263 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/14(月) 18:51:16.60 ID:/yNf4ic50.net]
- >>255
DSって何ですか？
- 264 名前：デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FF43-1wBF [49.106.193.20]) [2019/10/14(Mon) 18:55:58 ID:ljIrzJ7BF.net]
- Deta
Saiensu
- 265 名前： mailto:sage [2019/10/14(Mon) 19:22:19 ID:lAL0R9ntM.net]
- サイエンティストな
- 266 名前：デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM59-d/3+ [210.142.95.57]) [2019/10/14(Mon) 20:18:41 ID:DQ9Yh+dwM.net]
- >>258
知り合いが現在
そこの教員やってるので
大学名は書かないけど
博士論文は国会図書館に
全て収蔵されるので
みればすぐわかる。
ヒントとしては、
なんと中国語でレポート2枚ぐらいの
博士論文がある！
日本の恥！
抹殺したい！
- 267 名前：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ab82-IE9o [113.20.238.175]) [2019/10/14(Mon) 21:29:45 ID:/yNf4ic50.net]
- ディープラーニング発明した人に
ノーベル賞やるべきだと思う。
- 268 名前： mailto:sage [2019/10/14(Mon) 21:34:26 ID:lAL0R9ntM.net]
- そんな人おらん
ローゼン・ブラッドからはじまって(もっと前から遡れる？
カナダ人のチームがドロップアウトを考えた時点で弾けたんだ
- 269 名前：デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMe1-o74w [36.11.225.237]) [2019/10/14(Mon) 21:35:46 ID:lAL0R9ntM.net]
- メダル獲れなかったkaggle用のnoteをgithubに載せてしまった。はずかしー
これで就活だあ～。おーッ！
- 270 名前：デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sac9-B2ag [106.154.130.6]) [2019/10/14(Mon) 23:09:10 ID:JdA0BOgta.net]
- >>263
チューリング賞はとった
- 271 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/14(月) 23:23:40.59 ID:Dfy8oKXF0.net]
- チューリング賞は賞自体よりも取ってる人のがたいてい有名っていう。。
- 272 名前：デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM59-d/3+ [210.142.95.57]) [2019/10/15(Tue) 02:28:14 ID:KLW/euVzM.net]
- 甘利さんか？
- 273 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/15(火) 06:10:05.34 ID:I8iXAPqNM.net]
- 競馬予想みたいにデータ収集含めて特定の領域に特化したモデル作れる人だけが勝つようになるかね、、、全く潰しのきかない職業になりそうですね。
- 274 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/15(火) 06:37:37.44 ID:7FHw0Vhl0.net]
- ゲームの自動生成やりたいから勉強してるけどそういう職業目指してない
- 275 名前：デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa51-KA+R [182.251.40.158]) [2019/10/15(Tue) 07:35:51 ID:5lPGjOaaa.net]
- >>269
田倉寛史は失業するな。
- 276 名前：デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMa3-Hjv8 [153.154.213.244]) [2019/10/15(Tue) 09:11:20 ID:CGH1vHQcM.net]
- 競馬って予想して勝てるゲームなの？
- 277 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/15(火) 09:52:34.15 ID:BuCrjnSD0.net]
- kerasしかわかんね
- 278 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/15(火) 10:04:58.88 ID:ST5HgM4Ya.net]
- 統計学で競馬で食ってる人いる見たいよ
10年くらい前に聞いた話しだけど
- 279 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/15(火) 10:08:19.91 ID:CpmUKzMvM.net]
- 統計学やらなくてもきちんと研究すれば勝てるらしいけど
才能の使い方としては空しいな
- 280 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/15(火) 10:31:23.58 ID:YjTx8zIDa.net]
- 佐々木洋佑の予想。
- 281 名前： mailto:sage [2019/10/15(Tue) 10:36:34 ID:tidBIruUd.net]
- 控除率25%の競馬で勝とうとするならもっと楽に勝てるとこに注力した方がましやろ
- 282 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/15(火) 10:52:22.27 ID:AlK2cYWx0.net]
- >>277
FXとか？
- 283 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/15(火) 11:24:20.27 ID:CpmUKzMvM.net]
- FXより競馬の方が百倍楽でしょ
勝つために必要なデータを取れればだけど
- 284 名前： mailto:sage [2019/10/15(Tue) 12:32:17 ID:2+ahF6drr.net]
- >>221
層が多いほうが表現力が高い
教師データ数に対して異常に多いパラメータは、なんで性能が伸びるかよく分からない。
パラメータの中にはあたりくじがあるのかもという、宝くじ仮設なるものがあるけれどどうなのでしょう？
- 285 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/15(火) 13:03:36.76 ID:uSQ3MvZ60.net]
- テーブルデータの解析って、nnをつかっても2層や3層だから、ぜんぜんdeepじゃないよね
営業の人はそれでもディープラーニングっていうんだろうなあ
- 286 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/15(火) 13:13:25.51 ID:KLW/euVzM.net]
- テーブルデータってなーに？
- 287 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/15(火) 16:36:14.39 ID:OfiTiE/Hr.net]
- >>221
深くする程損失関数が凸関数に近くなり最適解に辿り着きやすくなるかも知れないことが最近の理論研究で判明してきている
- 288 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/15(火) 23:48:10.86 ID:1HOx40aj0.net]
- 層を増やすと普通にバックプロパゲーションだけでは上手く学習できないんじゃね
どうするんだっけ
- 289 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/16(水) 07:22:30.93 ID:399vjxSUM.net]
- 甘利さんに聞く
- 290 名前：デフォルトの名無しさん (ｽﾌﾟﾌﾟ Sd43-IE9o [49.96.34.97]) [2019/10/16(Wed) 12:21:07 ID:KK2SmrYwd.net]
- ドロップアウトって
実際に人間の脳でも行われているのでしょうか？
- 291 名前： mailto:sage [2019/10/16(Wed) 12:33:04 ID:ur38NdBia.net]
- インドのリキシャの話は知ってるか？
人間は一度認識すれば多少形は違ってもリキシャだとわかる
おそらく人間は逆で、学習したデータを柔軟に他の認識の補助とすることができる
- 292 名前： mailto:sage [2019/10/16(Wed) 12:49:56 ID:Bk7OFSs90.net]
- シミュラクラ現象のことか
- 293 名前： mailto:sage [2019/10/16(Wed) 12:55:37 ID:/VU6ev+W0.net]
- kerasで作ったモデルをtfjsで読み込んだんだが
訓練してたときのinputがnp.arrayみたいで
tfjsでpred出来なくて積んだんだが(´・ω・｀)
numjsとnumpyって同値じゃないよね？(´・ω・｀)
- 294 名前：デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM59-d/3+ [210.142.95.48]) [2019/10/16(Wed) 13:17:05 ID:YrOVtgjKM.net]
- >>287
当たり前のことすぎて
どう反応していいかわからんよ。
どういうレスが欲しかったの？
- 295 名前： mailto:sage [2019/10/16(Wed) 15:01:44 ID:ur38NdBia.net]
- >>290
は？誰？どゆこと？w
- 296 名前： mailto:sage [2019/10/16(Wed) 18:21:05 ID:aRt+pAGAp.net]
- >>286
どうだろうね
短期記憶が長期記憶に移るときに、移らなかった記憶はドロップアウトされたと考えられなくもないかなぁ
- 297 名前：デフォルトの名無しさん (ｽﾌｯ Sd43-v2l4 [49.104.18.87]) [2019/10/16(Wed) 18:25:30 ID:mV5OOZvVd.net]
- >>292
ドロップアウトは過学習を抑制するためにやるやつだし
記憶の結び付きとは違うだろ
- 298 名前： mailto:sage [2019/10/16(Wed) 20:46:35 ID:h/NO83zwa.net]
- >>286
可塑性を示すものは発見されてるけどシナプス伝達におけるフィードバック機構は見つかってない
神経回路で見ればフィードバックの投射は当たり前に存在するけどそれでは誤差伝播にはなり得ない
- 299 名前： mailto:sage [2019/10/16(Wed) 20:46:41 ID:wE+aWwg30.net]
- 一度見た画像をぼんやりとしか覚えてない、という奴はドロップアウト臭い
だから>>292には個人的には賛成できるんだけど
ただ長期記憶が短期記憶うんぬんはリカレントＮＮを連想するから
このスレ的にはわかりにくいわ
- 300 名前： mailto:sage [2019/10/16(Wed) 20:48:32 ID:wE+aWwg30.net]
- >>294
これま？
- 301 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/16(水) 21:07:54.87 ID:dCHq3Ix40.net]
- >>295
>一度見た画像をぼんやりとしか覚えてない
そもそも観察メッシュが雑（現物→キャッシュ的なところ の時点で情報がだいぶ落ちてしまう）なヤツの場合・・・
- 302 名前： mailto:sage [2019/10/16(Wed) 21:15:52 ID:XUKusm2Pa.net]
- BPの話かと思ったらdropoutの方だったすまん
そっちに関連するものは知らん
- 303 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/17(木) 08:31:12.53 ID:O+QTTbhZr.net]
- >>283
KKT条件？
- 304 名前： mailto:sage [2019/10/17(Thu) 15:21:49 ID:lSerOx+kM.net]
- 違うぞ
- 305 名前： mailto:sage [2019/10/17(Thu) 15:30:38 ID:IoilZ/4vr.net]
- mnistのデータをインストール出来なかったから
直接.npz型データを落としてきてこれを.kerasのdatasetsフォルダに入れたら
使えるようになった
こういうのは邪道なのか
- 306 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/18(金) 20:19:51.03 ID:ohB2HmeFH.net]
- きみたちSparkとかHadoopとか使ってるの？
深層学習の理論の話しは出るけども
- 307 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/18(金) 22:12:26.25 ID:+r0vv9/5M.net]
- Sparkは競争に負けたシステムだし、Hadoopはゴミ
- 308 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/18(金) 22:12:50.99 ID:+r0vv9/5M.net]
- >>301
たぶん正道
- 309 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/19(土) 10:20:09.74 ID:Xn59Im0u0.net]
- hadoopなんてまともに使おうとしたらgoogle並みの回線チューニングが必要なんでしょ？
- 310 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/19(土) 11:27:09.87 ID:O4F+zYXc0.net]
- ググってると、ときどき尾崎隆のブログが検索結果に出てくる。
みなさんもご存じ（？）の、
「渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ」というやつ。
名前を公開して堂々とブログを書いているのであるから、
間違いがあっても、実名でよく書いた！ほめてあげよう。
だって、5chなんて匿名だから批判とか妬みとか罵詈雑言ばかりだもんな。
尾崎は偉いと思う。実名で書いてるから。
ちょっと自信過剰すぎて、ブログの間違いを見つけるたびに
笑えるけどそれもまたいい！
尾崎はいいやつ！
これからもブログをどんどん書いてくれ！
- 311 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/19(土) 12:29:08.69 ID:RpavgoGg0.net]
- 自信過剰
- 312 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/19(土) 13:48:35.47 ID:oy4za/qN0.net]
- 馬鹿乙
- 313 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/19(土) 14:19:40.09 ID:O4F+zYXc0.net]
- >>302
＞ きみたちSparkとかHadoopとか使ってるの？
使っていない。
仕事でAzureとAWSを使っていて
もはやHadoopとか必要ねーじゃんとか思ってる
何か使う理由がある？
- 314 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/19(土) 15:03:04.15 ID:5Qr+gv3yF.net]
- オンプレ環境でリアルタイムのビックデータ解析やりたいシチュ
データ容量は1TB程度……あんまりないよね
- 315 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/19(土) 16:11:23.85 ID:6fznObHGa.net]
- 使いまくるなら圧倒的にローカルで環境構築する方が安いし自由度高いからな
クラウドコンピューティング万能説を説いている人を見ると「それで十分な程度でしか使っていないんだな」という感想しかない
- 316 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/19(土) 17:05:53.24 ID:MiA7VA63M.net]
- 安さは開発費込みで圧倒的ではないだろう
自由度は同意
- 317 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/19(土) 17:42:12.86 ID:3SA6UJOGH.net]
- よく知らんけど調達コスト高いのでは
特に期間
- 318 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/19(土) 17:52:06.40 ID:Xn59Im0u0.net]
- クラウド万能とは思わんが数百GB単位でボコボコ組むならまずクラウドで組んだ方がいいと思うがな。
自前のオンプレで組むならかなり正確な見積もりないと怖いわ。
- 319 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/19(土) 19:39:02.78 ID:TPhFrENC0.net]
- 最近は大手メーカーがオンプレのGPU買うケースが増えてる
彼らはアンチクラウドだから絶対使わないし
データを外部に置くことを極端に嫌う
- 320 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/19(土) 20:33:07.47 ID:MiA7VA63M.net]
- あくまで自分の肌感覚だけど、最近そういう風潮もなくなってきたというか、
コストカットで見境がなくなってきた印象がある
日本は海外ほどクラウドの導入が進まないけど、そのうち一気にくるだろう
- 321 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/19(土) 21:05:40.70 ID:/qIJCw1Pr.net]
- kerasの経験ばかり増えたが、いきなり生のtensorflowのコードを見たりchainerを見せられたり
日々勉強だなあ
データセットもある日はnpzある日はpkl
- 322 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/20(日) 00:03:48.28 ID:tuWSj+Lu0.net]
- >>315
セキュリティが心配なんだろうと思う
- 323 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/20(日) 00:44:54.23 ID:Ff441XyXM.net]
- セキュリティというよりデータを抜かれるのが心配
特に画像処理
- 324 名前： mailto:sage [2019/10/20(Sun) 01:42:29 ID:nq7StZQCa.net]
- 自然言語処理は近頃 word2vec 一択なの?
- 325 名前：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f7ad-V+wO [124.144.197.178]) [2019/10/20(Sun) 03:49:01 ID:zXnrxtUW0.net]
- >>320
word2vec一択とはどゆ意味なのかわからんけど、
それだけでは人と会話できないじゃん？
- 326 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/20(日) 03:50:55.76 ID:zXnrxtUW0.net]
- うちではword2vecは使ってないよ
- 327 名前：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2fe6-hjwr [14.3.161.84]) [2019/10/20(日) 06:36:34 ID:RLBjETOG0.net]
- 自然言語処理スレで聞け
- 328 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/20(日) 06:51:17.93 ID:tuWSj+Lu0.net]
- >>319
データを抜かれるのはセキュリティの脅威の一つ
- 329 名前： mailto:sage [2019/10/20(日) 08:21:29 ID:KT5ycvxT0.net]
- クラウド＝情報漏洩の可能性が高いわけではなく、
社内のアナログ上司の承認が降りないんだろう
データセンターと国内の一般的な企業のセキュリティの堅牢性を比べたら前者が勝ち
- 330 名前： mailto:sage [2019/10/20(日) 09:51:37 ID:4HG1pc8w0.net]
- データ解析事業なんて当たればデカいけどリスクでかいし、
マイナス査定が通常の企業じゃ社員はやりたがらんだろうね。
クラウドにデータおきたがらないのなんてわかりやすい大企業病の例だわ。
- 331 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/20(日) 10:15:03.52 ID:WLZPVulDa.net]
- セキュリティ万全と言いながら音声認識の音声データを勝手に社員が聞いていたりという事例もあるわけで
物理的にデータが相手側に置かれる以上はいくらでもこっそり悪用できるし内部告発以外でそれに気付くことは不可能だからな
扱うデータの性質にもよるが大企業ならすぐ炎上し得るので慎重になるのは当然だろう
- 332 名前：デフォルトの名無しさん [2019/10/20(日) 10:18:01.24 ID:zXnrxtUW0.net]
- クラウドとローカルと、うまく使い分ければいいだけの話
言語論争と同じで、その仕事に適しているものを使うというだけの話
- 333 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/20(日) 10:37:24.12 ID:006B6SYsM.net]
- 個人的に、ローカル側を勉強するコストは別のことに回したいかなあ…
- 334 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/20(日) 10:41:10.83 ID:006B6SYsM.net]
- 中小でローカルサーバーを利用したがるのは、
社員たちのITに対する理解度が底辺で、データをネットに接続しただけで、
情報漏洩のリスクが発生するからだったり…
奴ら、機械学習用のPCにwinny入れちゃうとかデフォだから
- 335 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/20(日) 10:43:19.71 ID:4HG1pc8w0.net]
- ほとんどの場合、上の自己保身のために下にサーバーメンテのコストを押し付けてるだけだがな。
だから仕事がスケールしねーんだよ。
- 336 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/20(日) 11:00:28.67 ID:006B6SYsM.net]
- 良く調べもしないで、"クラウドは怖いから駄目"とか言っちゃう上司か
でもいつかは海外の流れに追随するんじゃないの
- 337 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/10/20(日) 11:15:24.44 ID:NNpN8hAvH.net]
- このスレにデータ基盤エンジニアはさすがにいないか？
データ基盤回りの技術もなかなか難しいっすね
ご多分に漏れず技術の移り変わり早いし
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