【統計分析】機械学習・データマイニング24

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 126 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/06(月) 19:59:12.89 ID:PCH3H0ata.net] tensorflowはdefine-and-runでpytorchはdefine-by-runなのでpytorchの方が柔軟 動的に構造が変わるようなネットワークも書きやすい 127 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/06(月) 21:09:47.27 ID:raalM+qTa.net] tensorflow2.0からはdefine by runがデフォルトになって必要に応じてandの方も選べるハイブリッド型となっている 128 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/06(月) 21:16:05.57 ID:6C8RJLlz0.net] >>119 ところが今はeager modeでtfでもDefine-by-runで書けるようになってるんだなこれが 129 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/06(月) 21:23:45.59 ID:DF3zK1Xx0.net] 他の計算ユニットに投げる場合はどうせestimatorのインターフェイスになるから どっちにしろ変わらんよ。 そんな些細 130 名前：なことで躊躇するようならこの分野に手を出さない方が正解。 [] [ここ壊れてます] 131 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/06(月) 22:19:32.94 ID:PCH3H0ata.net] >>121 えええーそうなんか 132 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/07(火) 00:28:16.21 ID:Ls9L7Q2y0.net] ライブラリは腐るかも知らんけど、理論は腐らんからちゃんと理論勉強しとくのがいい 133 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/07(火) 09:32:06.87 ID:so8WFHMn0.net] ブームは終わるけどな２０年後ぐらいに役立つよ、たぶん、きっと 134 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/07(火) 12:03:20.66 ID:Y8Vqvjscp.net] 画像分類モデルを作りながら勉強しているのですが、正常と異常を分類したいとして正常画像しか学習用に用意出来なかった場合でも異常を識別するモデルを作ることは出来ますか？ もし可能であればどのようなキーワードや手法の名前で調べると良いでしょうか 初歩的な質問で申し訳ありませんがアドバイス頂けたら幸いです 135 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/07(火) 13:44:41.49 ID:gSUhiuRfd.net] >>126 前スレでは半教師あり学習、PU learningや能動学習といったキーワードが出ていた 136 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/07(火) 18:27:21.77 ID:U8Di2P9U0.net] Tensorflowは2.0でほとんど全書き換えをやってる。 そのため、2.0はそれ以前のものとはほとんど別物 （とキャシーは言ってる） https://hackernoon.com/tensorflow-is-dead-long-live-tensorflow-49d3e975cf04 137 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/07(火) 19:30:58.85 ID:3Ss1/+q0a.net] >>126 異常検知 138 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/09(木) 21:01:19.64 ID:vusNSi520.net] Open AIの決算報告書が開示されたので貼っとく。 ポイントは、研究員の平均報酬は約50万ドルくらい。 ここの研究職のレベルは日本だと東大教授とか理化学研究所の上級研究職と同じくらい なので一般技術者とは比較にはならないが、Redditの書き込みによるとOpen AIは非営利なので、 GoogleとかAppleとか営利は（Goodfellowレベルのトップ研究者には）もっと出してるはずとのこと。 他、全10名程の研究員が使用しているクラウド環境の使用料は年800万ドル 最初のStyleGAN(this person is not existの元ネタ)の論文が発表された際に、推奨動作環境は最低1024TPUv3が必要と示されていたが、 Open AIの環境は正に、最先端のAI研究には膨大なCPU/GPU資源（=資金力）が必要となっていることを示している。 https://regmedia.co.uk/2019/05/02/openai_tax_2017.pdf 139 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/09(木) 21:10:41.73 ID:cNTZPJAY0.net] openaiの人が年収5000万円でも許せるけど 理研が5000万円はどうかと思う 小保方みたいなチームリーダーのポジションでしょ？ 140 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/10(金) 01:09:02.07 ID:qTWC6Bkr0.net] アメリカは高学歴無職が社会問題化してるのも深刻だが。 極端すぎるんだよ 141 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/10(金) 08:15:48.01 ID:xhrx/m1t0.net] 理研はそんな給料ないやろ まあだから優秀な人間が流出するんだろうけど 142 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/10(金) 10:14:09.67 ID:4v4gRarW0.net] 理研も東大もそんなにもらってないよｗ 143 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/10(金) 10:27:40.96 ID:w4MUjXdX0.net] どこに突っ込めばいいのか、 アメリカは優秀なのにはいくらでも払ってくるだろう 理研も東大も雇用は保証されるが給料は国家公務員なみだろ >小保方みたいなチームリーダーのポジションでしょ？ アホだろ 144 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/10(金) 10:48:22.00 ID:uAfP9ooZM.net] 機械学習を通じて学んだ知識、 145 名前：ブームが終わっても腐る気がしないんだけど [] [ここ壊れてます] 146 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/10(金) 12:16:23.21 ID:c0REtxLWa.net] データ突っ込むだけで簡単に結果が出てくるようなソフトが使いこなせるだけというスキルはあっという間に陳腐化するがその根底で動いている仕組みの知識は陳腐化しない 147 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/10(金) 14:18:15.00 ID:k7gY5pMP0.net] >>136　AI,機械学習は一過性のブームなんかじゃないよ。 ツールは色々変わっていくだろうけど考え方の基本はそれほど大きく変わらないと思う。 148 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/10(金) 15:45:44.48 ID:ILwFZD/AH.net] >>136 同じく 数学や確率統計の理解、CSの基礎は血肉になってる 149 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/10(金) 18:00:10.77 ID:qCZvktc2M.net] カーネル主成分分析に関して質問です。 カーネル行列の固有ベクトルaの各成分って高次元への射影後のベクトルの、高次元の世界の主成分軸への射影を固有値で割った値になっていますが、固有値で割るのはどういう意味、効果があると解釈すればいいのでしょうか? あるテキストだと固有ベクトルを固有値で割ってnormalizeするって書いてあるんですが、固有値は標準偏差の値では無く、分散の値ですよね?よく分かりません。 150 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/10(金) 18:57:29.10 ID:7lGnDhFmd.net] >>140 それ何語？ 151 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/10(金) 21:15:09.75 ID:4Zcn3ufG0.net] >>140 rand関数で生成された乱数は分散であるがその割合がガウス分布として出力されるようになっているのであれば 平均を0としてσの範囲内にあるかないかってことだ 152 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/10(金) 21:41:00.52 ID:AJz30mR40.net] 2030年代の機械学習って 今よりも、どれくらい進歩していると思いますか？ 153 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/10(金) 22:46:21.02 ID:q19tRWSj0.net] 量子コンピューターの開発に依存？ >>143 154 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/11(土) 19:34:31.39 ID:FHzVXhI90.net] 素人だけど 学習の高速化　シンボリックを含むこと モジュール化 構造の自動生成 複雑な構造の解明と作成 こうした研究のその先にあるものでしょ？ やっぱりAGIかなー 155 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/11(土) 20:48:02.27 ID:2v2BzL6t0.net] >>143 オワコン 156 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/11(土) 21:09:42.43 ID:ew7BdoQp0.net] 機械学習スタートアップシリーズって微妙なやつもあるよね 157 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/11(土) 21:31:59.53 ID:Zt/4qaNAF.net] その勉強の先に何があるんだ、みたいなほんとうに触りだけの奴も多いな 最初から突き放してあげた方がある意味で良心的 158 名前：140 mailto:sage [2019/05/12(日) 01:01:48.75 ID:k5GhHpRra.net] 理解しました。 これは高次元の世界の主成分軸の単位ベクトルの大きさを1とする制約からくるものですね。 固有値で割らなかった場合は主成分軸ごとに単位ベクトルの大きさが異なるからグラフにしたときに升目の形が長方形になってしまう感じ。 159 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/12(日) 02:12:12.70 ID:B3ncpqwY0.net] 画像認識で教師なし学習って可能ですか？ 例えばネット上の色んな画像をランダムに学習させてあとから犬の画像を抽出できるようにするとか 160 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 02:52:35.06 ID:sBOzGE/v0.net] 教師無しと教師有りに本質的な区別はない 161 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 08:08:33.24 ID:LAPNzPPAM.net] >>140 自分の理解だと 高次元空間における主成分軸への射影ではなく、高次元空間に射影した時点で 自動的に主成分分析っぽいことができていて、あとはスカラーを調整するだけだったような 162 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 08:09:57.05 ID:Jr9TZlLT0.net] https://tjo.hatenablog.com/entry/2019/05/10/190000 163 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 08:12:26.96 ID:Jr9TZlLT0.net] ＞「このまま今の仕事を続けていった場合、一体自分はどこに向かっていくことになるんだろうか？」「10年後に果たして自分の仕事はあるんだろうか？」と不安に駆られるのも無理からぬことだと思います 164 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/12(日) 08:29:46.27 ID:VqhQ+RPw0.net] 長い 165 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 08:51:24.29 ID:LAPNzPPAM.net] キャリアの先が不安だから データサイエンティストではなくエンジニアの方になったわ やること多くて反吐が出るけど 166 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 10:19:23.76 ID:ICYeSmM7H.net] 高度IT人材が数十万人不足！とか騒いでる側から、現職中堅からこんな声が上がってるとはね AI、AI！はただの号令で実態はこんなもんなんだろうな 数年後には年間数万人規模の大学出AI人材輩出されるらしいが現場はどうするんやろ 167 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 11:25:59.32 ID:z++b3CYg0.net] 結局システム作らないと行けないから、論文書くような人以外は、従来型人材が必要なんでないかしら 168 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 11:38:51.72 ID:wIsV6IWRa.net] 50代の偉いポジションの人なんかはメール使うのがやっとというレベルでありその人が考える高度人材だから実際はお前らが想像するほど高度ではない 169 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 12:21:56.49 ID:VqhQ+RPw0.net] 松尾豊あたりが入れ知恵してるんだろう 170 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 12:37:03.79 ID:z++b3CYg0.net] svmで分類出来る程度なら勝手に皆成る気がする 171 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 16:34:03.36 ID:yphZ1GONp.net] >>149 理解しているのかしていないのか分からないけども 1. 高次元への写像 2. 主成分分析 という2段階のステップがあり、固有値、すなわち分散で割るのは主成分分析によるもの 次元削減で使う主成分分析も固有値で割るでしょ？ >>152 自動的にできるというのが言い方は微妙だけど 分類できるようにカーネル関数を選択するというのが正しい 172 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 16:38:55.57 ID:yphZ1GONp.net] >>150 分類はできるけどそれが犬であるかどうかは教師が必要 173 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 16:41:47.65 ID:yphZ1GONp.net] >>156 データサイエンティストって言っても多くは前処理要員だと思う DataRobotにデータを食わせるためのエンジニアに近い あるいは出てきた結果を偉い人にわかるようにWordやpowerpointに貼って説明する仕事 174 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 18:54:41.11 ID:VqhQ+RPw0.net] 偉い人にデータサイエンスブームが来るだけでは？ 他人にやらせるより自分でできた方が良いだろ pl理解するノリでデータサイエンスが必須スキルになるのでは？ 175 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 20:57:22.15 ID:dyyWf7Fh0.net] ほにゃらら人材が何万人不足ってのは 「安く使い倒せる人材」が不足って意味だからまともに受け取ると死ぬぞ。 176 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/12(日) 21:05:53.21 ID:B3ncpqwY0.net] 画像で犬が認識できるようになるには何層辛い必要なんですか？ 177 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/12(日) 21:06:44.48 ID:B3ncpqwY0.net] 何層くらい 178 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 21:12:41.78 ID:XrbI1zLA0.net] >>166 第五世代の頃 179 名前：もそう言われていて騙されたｗ [] [ここ壊れてます] 180 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 21:24:13.42 ID:yphZ1GONp.net] >>167 CNNを3つ、すなわち畳み込み層とプーリング層を3つずつで6層かませて、その出力を全結合でうけたら結局最低7層くらいじゃないかね？ 181 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 21:35:29.92 ID:ICYeSmM7H.net] >>156 まぁ部署がなくなったりするよりはいいだろうw 182 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/12(日) 21:45:49.32 ID:B3ncpqwY0.net] >>170 そんなもんで行けるんですね 思ったよりコスト低かったです ありがとうございました 183 名前：140=149 mailto:sage [2019/05/12(日) 21:48:32.58 ID:sy9ClKDrM.net] >>162 しつこくてすみませんが、通常の主成分分析で固有値で割るっていうのが分からないです。 例えば3次元のテストデータ100個を主成分解析で2次元にする場合、 1. テストデータ(100X3)を標準化(平均0化＆標準偏差で割る)する 2. 共分散行列を求める(3X3) 3. 共分散行列の固有方程式を解く 4. 固有値が大きい順に対応する固有ベクトル2つを並べた行列(3X2)を作る(※固有ベクトルの大きさは1) 5. 標準化したテストデータ(100X3)と4.で計算した行列(3X2)の積を計算する の手順だと思いますが、どこで固有値で割る計算をする必要がありますか？はじめに標準偏差で割るのと関係しています？ 184 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 22:16:58.32 ID:yphZ1GONp.net] >>173 単なる次元削減だとその通りで固有値で割るプロセスはないよ PCAの出力をさらに分類に用いているから固有値で割る意味がある 185 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 22:41:24.92 ID:Jr9TZlLT0.net] 共分散行列の寄与度の話が横割で入ってるからややこしくなってる きよど＝対象軸の固有値÷行列のトレース(固有値の総和) 186 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 22:46:24.16 ID:Jr9TZlLT0.net] 固有値大きいものの軸を残すのだから 寄与度も見とけという話 187 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 22:49:17.14 ID:yphZ1GONp.net] >>175 今は寄与度の話ではなく正規化の話です 機械学習で分類をさせる場合に、最初の前処理として正規化します PCAで座標系変換したので、新しい座標軸で正規化をしただけです 難しいことは言っていないですよ 188 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 22:50:54.86 ID:Jr9TZlLT0.net] >>140を呼んでなかったな 固有ベクトルを1に規格化してるだけじゃね？ 変換行列をユニタリ行列にした方が扱い易くなるし 189 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/12(日) 23:32:08.32 ID:yphZ1GONp.net] >>178 同じく質問を正しく理解してなかったかも もしかしてこういう回答が欲しかったのかな 分散共分散行列 Σ ある固有値λ=σ^2 固有ベクトルx 質問: 固有ベクトルの正規化はx/σではなくてx/σ^2はなぜですか？ 回答: Σ=XX’で次元はσ^2だから。実際対角成分は分散が並ぶ。 190 名前：140=149 mailto:sage [2019/05/13(月) 00:06:31.85 ID:fgQo8CVVM.net] レス下さった方ありがとうございます。 191 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/13(月) 01:04:21.95 ID:Aw9fYqTa0.net] >>150 ネコは可能だけど犬はどうかな 有名なヤツ zellij.hatenablog.com/entry/20130608/p1 192 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 01:58:58.24 ID:raPjMjjZ0.net] 文科省が○○万人不足！って騒ぎ出したらたいてい作りすぎで失業者の海になる 193 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/13(月) 02:06:03.05 ID:Aw9fYqTa0.net] 余って値崩れするくらいがちょうど良いんだよ。 経団連的には。 194 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 02:18:59.07 ID:raPjMjjZ0.net] 役所の肝いり人材増やそうとした業界は地雷だから進路をとるのはオススメしないところになる 195 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 06:18:49.06 ID:DYqelPDQ0.net] >>184 ホンコレ 196 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 07:40:01.60 ID:ZO0K8HVUM.net] AI人材の給料は新卒でも800万以上からスタートと聞いたけど違うの⁉ 197 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/13(月) 08:02:05.44 ID:6CUBPQ20M.net] >>186 米国の話しね。 日本のサラリーマンは まだ年功序列賃金が根強いので。 198 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 08:27:47.74 ID:KmhIhj09a.net] 日本ではどんなスキル持ってても新卒は300〜400万スタートで固定 199 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/13(月) 09:07:05.39 ID:C22xy9Fwa.net] >>188 パナだっけスキルがあれば1000万払いたいって記事みたけど。 200 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 09:36:36.91 ID:75RnJmxl0.net] 給与に期待したければ素直に外資行く NTTも高度人材には1500万以上出すとか言ってたけど、 内部調整が上手くいかずに形骸化 日本企業で現場が管理職より高給を貰うと内紛が起きる 201 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 09:48:09.30 ID:Kt7NEVhB0.net] ノーベル賞取る社員が出ても変わらんのな 202 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 15:24:45.95 ID:bvgoIgNI0.net] コーディング(java or python,SQL,フレームワーク) 設計(デザインパターン,UML図) 数学(線形代数,微分積分,最適化数学) 統計学(大学一年レベル) 基本的なアルゴリズム(ロジスティック回帰,SVM,ランダムフォレスト,決定木,カーネル化) DeepLearningの基礎(ニューラルネットワーク,RNN,CNN) 最低限、この程度のことをわかっていれば業界に入れる気がする やってみれば簡単だし、すごい人材だとは思わないけど、どこにでも転がってるわけじゃないよなあ 203 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 15:30:30.94 ID:cFShRLFxM.net] >>192 業界に入れても金にならない 204 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 15:38:16.99 ID:bvgoIgNI0.net] 俺なら初期ステこのぐらいで20代前半だったら全力で育てるけどな 205 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 16:00:15.71 ID:QZeyc4uiM.net] そのステでどういう仕事あるんだろ。雑用の予感しかしない。 若ければいいけど 206 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 16:03:46.52 ID:PK03RLzJ0.net] >>194 お前を使うほうに就職してるよ 207 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 16:09:58.77 ID:bvgoIgNI0.net] >>195 エンジニアにするしかないからPGからじゃない 208 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 16:11:56.88 ID:cFShRLFxM.net] >>195 web系（大手）かSIerに就職だろ 209 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 16:17:44.83 ID:bvgoIgNI0.net] どっちかというと、業務用webアプリケーションを開発しているところの、 機械学習エンジニアの求人にひっかかりそう 210 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 16:20:05.85 ID:QZeyc4uiM.net] ほぼワイのステだからね。ですよねーって感じだ。 211 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 17:10:03.77 ID:HmTmr696d.net] >>186 日本は博士号持ってれば基本的に初年度は基本給22マン程度、次年度から36マン程度になり、入社5年でだいたい80マン位になる 212 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 17:47:44.67 ID:VgiMIauBM.net] エンジニアになるにしても 新卒なら大学で何を習っていようがPGの下積みは必要だし データサイエンティストになるにしても たぶん前処理の下積みは必要なんじゃないかなあ 213 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 17:52:25.99 ID:yzhNtOt8H.net] ちょっと意見を聞かせてほしい AIの勉強会をやるとかで話す内容丸投げされて途方に暮れている。まぁ3回目なんだけど 一応他の社員が聞くわけだからなんか何かしら勉強になるものを提供したいと思うの でも最近AIブーム終了だのコモディティ化しただのそんな話も聞こえてくるし ヒントン先生がバックプロパゲーション後悔してるとかディープラーニング自体いずれより凄い技術に置き換えられるのではとか そんなわけだから機械学習とかAI分野で色々技術が進歩しても大事になりそうな物って何だと思う？ 例えば数学とか統計は間違いなくそうだろうなって。まぁプレゼンしても全然面白くなりそうにないのが困るけど 個人的にデータラングリングとか前処理とかはきっとずっと必要だろうしその辺なら話せるかなとか考えている 214 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 17:54:42.36 ID:VgiMIauBM.net] >>203 説明変数、評価関数、最適化の関係は普遍的なことだと思う むしろそれが全てみたいなところあるじゃん 215 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 18:53:09.54 ID:WbHLMLVKr.net] >>201 5年目で80万もあれだが金払いのいいとこならあるとしても、博士卒は普通27歳なのに初任給22万って 216 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/13(月) 18:56:45.35 ID:qW0HdUyQa.net] >>203 ディープラーニングが台頭した今だってSVMやロジスティック回帰やら決定木やらはデータ分析で現役だし ディープラーニングより凄い技術が出てきたってそうなんじゃないの 217 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 18:58:43.63 ID:VgiMIauBM.net] 理系の博士号と取って、五年目で80万は平均値としては正しいかもなーって思った 俺はそういう世界のことよくわからないけど 218 名前：デフォルトの名無しさん [2019/05/13(月) 19:28:31.24 ID:iKyoSYqmM.net] ディープラーニングでうまく行かず SVRを使ったけど 原因がわからん。 やっぱもっと勉強しないと だめかなあ 今は勉強してなくても給料高いから サボってしまう 219 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 20:02:19.16 ID:6hKoG7EMa.net] 統計も大事だけどその基礎として線形代数の方がもっと重要だな 220 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 20:06:45.88 ID:RycU0k5v0.net] >>205 初年度は研修生である事に違いはないのでその程度が相場 221 名前： mailto:sage [2019/05/13(月) 20:16:39.53 ID:76hfBhHZ0.net] >>192 ＞最適化数学 はじめて聞く名前ですね… 222 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 20:22:18.24 ID:rR5Ay+O80.net] 最適化数学も知らないと臆面もせず書き込めることがこのスレのレベルの低さを物語っている 223 名前： mailto:sage [2019/05/13(月) 20:29:39.97 ID:76hfBhHZ0.net] >>212 その「最適化数学」の中にでてくる technical term をいくつか紹介いただけないでしょうか？ 224 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 20:33:23.65 ID:RycU0k5v0.net] 専攻してなきゃそんなもんじゃねーの？ 225 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 20:36:36.23 ID:royUZnP80.net] 知らないことそのものを言ってるんじゃなくて、 自分が知らないことに対する態度のことを言ってるんだと思うよ 226 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/05/13(月) 20:52:15.44 ID:RXw/a9RH0.net] >>212 そいつは荒らしなのスルー推奨

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