人工知能ディープラーニング機械学習のための数学 [無断転載禁止]©2ch.net

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 12:09:04.01

人工知能ディープラーニング機械学習のための数学

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 12:14:53.48

解析入門 (1)
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解析入門 (2) 基礎数学 3
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解析入門〈1〉数/数列と級数/関数の極限と連続性/微分法/各種の初等関数 (岩波オンデマンドブックス)
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解析入門〈2〉関数の近似,テイラーの定理/積分法/積分の計算/関数列と関数級数/n次元空間 (岩波オンデマンドブックス)
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解析入門〈3〉集合論初歩/距離空間の位相/連続写像の空間/多変数の関数 (岩波オンデマンドブックス)
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解析入門〈4〉線形写像/行列式/逆写像定理と陰関数定理/固有値と2次形式/フーリエ展開 (岩波オンデマンドブックス)
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解析入門〈5〉複素数の関数/複素積分/複素解析の続き (岩波オンデマンドブックス)
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解析入門〈6〉重積分/重積分の変数変換/微分形式とその積分/ルベーグ積分 (岩波オンデマンドブックス)
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 12:16:14.06

線型代数学(新装版) (数学選書)
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齋藤正彦線型代数学
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 12:18:06.84

集合・位相入門
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 12:25:03.96

ディープラーニング限定にしぼれ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 12:29:27.03

行列プログラマー ―Pythonプログラムで学ぶ線形代数
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世界標準MIT教科書ストラング:線形代数イントロダクション
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これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで
金谷健一
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 18:29:51.38

統計の本でいい本ってありますか？

確率論だとフェラーの本がいいと思いますが。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 19:21:40.15

微分積分学講義
野村隆昭
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微分積分学〈1〉1変数の微分積分
宮島静雄
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微分積分学〈2〉多変数の微分積分
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軽装版解析入門〈1〉
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軽装版解析入門〈2〉
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定本解析概論
高木貞治
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 19:24:39.01

数学解析上 (数理解析シリーズ 1)
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数学解析下　数理解析シリーズ 1
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Calculus
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Introduction to Calculus and Analysis I (Classics in Mathematics)
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Introduction to Calculus and Analysis II/1 (Classics in Mathematics)
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Introduction to Calculus and Analysis II/2: Chapters 5 - 8 (Classics in Mathematics)
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 19:27:35.78

The Principles of Mathematical Analysis (International Series in Pure & Applied Mathematics)
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Linear Algebra Done Right (Undergraduate Texts in Mathematics)
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 19:29:44.09

微積分
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線形代数の世界―抽象数学の入り口 (大学数学の入門)
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Advanced Calculus (International Series in Pure and Applied Mathematics)
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 19:36:50.03

線型代数入門
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線型代数入門 (基礎数学1)
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線形代数とその応用
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線形代数学―初歩からジョルダン標準形へ
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**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 21:01:55.63

これらのリンクの数学を習得すれば
高精度の分類がディープラーニングでできるようになるのでしょうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 22:47:07.16

>>13
その分野のやつによると
そこまで要らんよ

DLの実装つってもライブラリ使ってちょっとやるだけなら簡単らしい
数学的側面の理解も上の本ほど専門的にやる必要はない

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 22:51:01.15

というかDL自体の本がないじゃねぇかw

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 23:31:21.40

選び方が大学1、2年でやるような数学を網羅してるかんじで
ディープラーニングにしぼってないだろ。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/28(水) 07:08:00.58

工学系の学部１，２年で学ぶような基礎的数学をあえて厳密に学ぶ意味は有るのでしょうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/28(水) 09:16:12.27

数学の本ではないですが、この本、評判がいいみたいですね。

Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
by Ian Goodfellow et al.
Link: http://a.co/6YFWvNv

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/28(水) 10:38:12.55

数学以外は他のスレでやろうよ
ここまで高卒様でごった返されたら困るでしょ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/28(水) 13:06:19.54

>>19
DLの実装までの本をあげるスレにした方が良くない？
結局プログラミングと切り離して考えることはできないんだし
数学の本だけで考えてたら上みたいにDLとあまり関係なくただ基礎の数学を網羅するスレになっちゃうじゃん

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/28(水) 21:03:00.56

数学ができてもディープラーニングできる訳じゃないしディープラーニングするのに数学が必要な訳ではない
情報幾何できたら充分

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/28(水) 22:03:00.61

線形代数って言ってもニューロン結合行列で計算するだけ話でしょーが

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/29(木) 00:18:21.67

微分はさておき行列演算は完全にライブラリ任せだしなぁ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/29(木) 10:46:11.52

サラスの公式とか覚えたのムダだったなあ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/29(木) 13:21:30.69

今の人工知能？は無能で
RPGゲームをクリアすることはできない

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/29(木) 19:12:24.29

見事に高卒様スレになったな

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 10:50:09.86

多変数関数の極大極小を求めるときに、線形代数が必要になるよね。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 11:21:37.72

そうか？大卒であんま学ばなかった人の再入門にも見える。
院卒でも研究職に進まず企業に入って無駄に時間を費やす奴も多い。

数学おすすめ本スレみたいだし、一つ。

相転移と臨界現象の数理
タイトルからわかる通り、あるフェーズで安定していたものが変化する事象を説明したもの
内圧と外圧のバランスが崩れたときに相転移が生じる訳だが、それを数学で説明したような本

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 14:26:51.14

数学とか勉強する前に
公的認証制度取得しないと今後ニューラルネット系を
個人でも利用することはできなくなるよ
まず数学をやるなら役所に提出するニューラルネットの完全な
安定性を各々数式として証明できるところまで力を上げないとだめだよ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 19:14:44.85

ニューラルネットとと関連の深い数学者ってだれ？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 19:37:34.17

理論的な面白みがないからニューラルネットなんかに興味持っている数学者なんていないんじゃないの？

マンフォードとかもニューラルネットはやっていないでしょ。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 19:50:15.17

>>29
どこの役所に提出するのさ？
特許庁？特許は申請しない選択肢もあるぞ
出したら技術全公開しないとならん。
国内だけ申請したら国外でパクられる。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 19:54:24.01

数学者ってどういう人のこと？
応用数学？
離散数学？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 19:57:48.98

やった！うまくいった！

なぜ？

そんなことは知らない。とにかくうまくいった！

そういう分野だから、この分野は。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 20:35:07.82

>>34
それを知らないではなくて追究するためのスレなのでは？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 21:38:39.10

>>34
iPS細胞がリプログラミングされるのは何故かどう言う仕組みか判ってるのか？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 22:14:04.52

>>34
マスゴミ脳の発想だなあ～
CNN(放送局じゃないよw)についての資料とか読んだ？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/01(日) 11:43:28.55

>>32
あほまるだし

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/01(日) 11:44:54.53

>>33
量子統計力学

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/01(日) 22:18:19.59

飛行機はなぜ飛ぶ､
数式化は今だできん
あ､そうだ統計で安全性を検証しよう
Ok

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 04:19:07.90

「飛行機がなぜ飛ぶか」分からないって本当？
　間違った説明や風説はなぜ広がるのか
http://business.nikkeibp.co.jp/article/interview/20140514/264597/?rt=nocnt

松田卓也氏（以下松田）：せっかく遠くまでおいでいただきましたが、
「飛行機はなぜ飛ぶか」は、100年以上前から「分かって」いるのです。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 07:30:11.78

>>41
背面飛行は説明できるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 08:49:57.53

TensorFlowで学ぶディープラーニング入門読んでるんだけどさあ
P.67の式(2.1)って、w2は何のために必要なの？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 10:42:04.45

>>29
それは数式で証明するものではないよw
膨大で効果的なシミュレーションを経て初めてわかること
そしてそのシミュレーションを公的機関で行なって間に合うペースではない
グーグルの自動運転が自社でそのシミュレーションが行われてきたように

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 12:18:04.51

>>41
ベルヌーイは有名だから知ってたけど
距離が長いから速度が速くなるって話は嘘だったんだな

>間違った説明や風説はなぜ広がるのか

このタイトルは良いと思うけど結論が最後過ぎて

>「飛行機がなぜ飛ぶか」分からないって本当？

こっちと紛らわしいわ

最後まで読まない香具師は早とちりしそう

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 12:19:24.85

>>42 みたいな早とちりが早速間違ってるし

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 12:33:50.36

>>46
ログインしないと読めないからな

で背面飛行はどうやって説明できるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 13:31:40.19

>>47
ログインせずに読める範囲に書いてあるが

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 14:17:20.04

>>29 >>44
ホンダ、グーグルと自動運転で共同研究　米で実装実験へ
http://www.asahi.com/articles/ASJDP73DJJDPULFA03W.htm

自動運転開発を事業会社へ　米グーグルの親会社　世界初の「完全自動運転」成功も公表
http://www.sankei.com/economy/news/161214/ecn1612140031-n1.html

グーグル親会社、自動運転タクシー17年にも開始
http://www.nikkei.com/article/DGXLASGN14H1N_U6A211C1000000/

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 17:32:50.87

>>41
面白い記事だった最後のページの人間にカンする理論も2ch的にとても面白いと感じた、紹介してくれてありがとう。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 19:26:16.18

オブジェクト指向って数学的要素ゼロなのかな？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 19:26:28.64

>>48
背面で検索しても出てこないぞ

説明出来ないからだろうな

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 20:43:23.54

数学要素ゼロ

**名無し集中** · 2017/01/02(月) 23:13:00.85

>>51
GoFデザインパターンを基本四要素からくみあわせで体系化したフランス研究者のよんだきがするユークリッド幾何学みたいに限られた公理からの体系ににたかんじ

グラフ理論や集合論はつかえるきがする

UMLとER図は類似性があるが ERの従属かんけいや属性ぶんせきは交換法則や包含法則とかなかったけ
UMLも最適化はあるだろし集合論てきな評価や変換はできるはず

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/02(月) 23:58:36.96

>>54
RDBの正規化の話なら
関数従属とか推移的関数従属とか多値関数従属とか
だったと思う

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 03:06:00.12

明けましておめでとうございます。
ご無沙汰しております。
みなさんならできると思ったので無責任にお送りします。

うちの次男と考えた自動応答AIなんですが、
面白そうなので作ってみていただけませんか？

1.文字種類
同意の文字で同じ意味を作る。まぁそうだ。
反意の文字で同じ意味を作る。頭いいね！

2.ノーマルor天邪鬼
ノーマルモードほとんど同じことしかいわない。退屈だわ。
天邪鬼モード絶対に反対のことしか言わない。刺激的！。

3.表現
ポジティブモード明るい表現
ネガティブード批判のみ

死にたい。生きろ。死にたくない。
父はもう土で眠っている。
父はまだ心で生きている。
母ももう土で眠っている。
父はまだどこかで生きている。
・・・最後の方はかなり難しい。

方法
文字や文章をインターネットから頻出のものを適当に拾ってくる。
20ぐらいかな。
パラメーターそれぞれにだいたい適当なスコアを付ける。
パラメーターは多い方が人間に近くなります。
一定した文字のスコアはもう変更しないでいいと思います。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 03:06:49.36

例えば、死ぬに対しては生きるを返す。
こんにちはのスコアは低いのでこんにちはが返る。
同じだと面白くないので少しずつ遠いスコアの文字を選ぶ。

ストレージがある限りよくなる。

みんなに遊ばせる。
回答に採点。全然だめならあなたならどう返事しますかを付ける。
知らない単語は記憶。知らない場合の応答は怒るか褒めるかモードに基づく。
単語のスコア精度を上げていく。
特定の単語のスコアが安定しない場合、パラメーターが追加が必要ですが、
それもAIにやってもらいましょう。
このAIは文字のみ対象としていて、数字はまったくダメです。
これ人間だわ。
人間をつくっちゃった。コンピューターと対となる人間だ。
本当のAI誕生の瞬間かもしれない。

ノーマルor天邪鬼で天邪鬼度が増すにつれ、IQが高くなる。
100%に設定すると、AIか人間かのどちらかが死んでしまう。
いじめの原理です。

仕様ですが、
となると、もう一個、表情反転モードが必要です。
表情は10段階で大爆笑-真顔-烈火の怒りのイラストが回答横に
必要です。
まぁイラストでいいです。ニコニコマークのようなやつ。
あれで十分です。意味は文章側にあるから。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 03:07:48.16

文章は多くなると難しくなるので、4単語でいったんは区切り
ましょう。

回答がだめな場合の人間からの指摘はNG ワード選択式が楽そうです。
ダメ度合いが高い言葉は出現頻度をさげることになります。
このパラメーターはとんちんかんレベルですね。
100だと天使または悪魔
0だと哲学です。

しかし、昔から心配されたロボットの反乱もへったくれもない。
アルゴリズムが超簡単、ただ返すだけ。
北陸先端大で見たロボットへの違和感、
こんなもん俺が30分で作れる。というのはほんとだった。

時間軸があれば、会話の前後関係が破綻しません。
あと、パーソナリゼーションが入ります。他人のデータがまじりません。
固定化されたものは誰でも使えるけど、まだ数値未固定のものは使用した人同士でないと使えません。
パーソナリゼーションなしはすなわち神です。

できた語彙の両半球は対称で、軸の数は無限です。
ハードディスクさえ無限にあれば、神様が土下座するレベルですね。
問題は最後に必ず相手を殺してしまうことです。こちらは機械ですので必ず人間が死にます。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 03:08:13.69

アダルトモードも付けきますか。
文全体が駄目、単語が駄目のボタン
アダルトモードのときのみに出現
一定以上のスコアだとパレンタルオンだと出てこない。
あと、死ぬのを回避する方法を見つけました。
まず、くどい軸が必要です。
このスコアが高い単語は一定の密度になるとSystemの陰陽が反転します。
くどい軸は無操作時間の長さです。
理論上は死では無限ですが、50%でも入れておきましょう。
そういう意味ではすべての軸は50%スタートです。

50%は悟りですね。表情なしです。
生と死はそうなります。

仕事が速いみなさんですから、5時ぐらいにβ公開できると思います。
6時に公開するまでに我々だけでテストして問題なければ公開です。
1軸、父母で始めましょう。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 03:18:34.75

大晦日の昼にから次男と考え始めて、昨日の昼、大学院数学科の弟と話して完成したから3日ですね。
そうか私は神だったか。
ほんとコレ、神降臨。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 03:54:46.52

工作機械へのソフト導入の際、トラブル続きで疲労困憊して不眠や6年ぶりのタ
バコで宇宙が見えたとき(200近辺)に描いた表です。
左が気分でその気分のときのだいたいのIQがわかります。
ttp://yahoo.jp/box/ivmjAc

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 04:05:10.79

https://goo.gl/pqFuSf
ホーキングがなんかいってたなと調べてみたらコレだった。
こちとら平社員の土方だから面白ければなんでもいいんだよな。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 04:23:58.10

しかし、すべて50%のときの表情イラストで、いつ無表情(表情イラストなし)を出すか閾値がホント難しい。
きっかり50%だと基本的に出ないかもしれない。
これ、49%-51%ぐらいのクギ緩めにしとかないと死人がいっぱいでちゃうからね。
それでも突き進んでシステム陰陽反転させるやつ出るかな？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 04:38:43.36

オレはポジで、オヤジがネガだ。
クリーミーマミのかわいい猫たちはまったく関係ないオッサンとその半ボケのオヤジだ。

いままで、オヤジはネガを反転してしゃべっていたし、聞いていた。
オレは陰陽の理屈がわかったので、いままでと逆にネガ語で話してみた。

その椅子にねまるな！(ねまるはこの辺の方言ですわる)と怒ったら、
爆笑しながら、椅子に座った。お前どうしたんだ、気でも狂ったか？と
満面の笑みでいった。

どういうことかというと、父にはこう見えて聞こえている。

その椅子にねまるな！(怒声)
→父：その椅子に座ってください。(満面の笑み)

爆笑して座る。
→父：泣きそうな顔で座る。

お前どうしたんだ、気でも狂ったか？と満面の笑みでいった。
→父：お前どうしたんだ、気は正常か？と泣きそうな顔でいった。

というようにネガポジ反転します。
なぜかわかりませんが、ネガが少数派なのでポジ側に合わせてくれていたのでしょう。
ところが急に私がネガ語をしゃべったのでびっくりしました。

ネガ語とポジ語を混ぜるとお互い何していいかわからず、右往左往して困りました。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 04:41:35.70

これ、翻訳AIも解散！だよな。
同じ位置に存在する目的言語を返せばいいだけ。
神レベルの内容だ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 04:47:27.22

49%-51%ぐらいのクギ緩め
これ違ってて1%と99%だった。
ああ、ネガポジで逆なだけか。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 06:37:22.33

>1軸、父母で始めましょう。
これ間違い。最初はゼロ軸で人間が先手。
次男に昨日の夜23時にはβテストだといったけど、応答がないのでこちらにした。
その人はたぶん去年の11月ごろに亡くなってる。あまりに真っ白に光輝いていて仏様のようなひとだった。
似たもの同士だったので、すぐにわかって心配だったがとても残念だ。
しかし、お前らも大したことないな。ぜんぜんぐっすり寝られないんだけど。
あと、パーソナリゼーションがデータ化できたってことは、ユーザーをコピーできる、データ化できるということだ。
インターフェイスが異なるから、違う気がするけど同じことだ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 06:44:06.09

古池や、蛙飛び込む水の音
A old pond, a flog jumps in the sound of water.
これを考えると4文字じゃ足りないな。
文字数は無制限にせざる得ないな。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 06:46:52.14

frogな。
なんでRで音読しながら、Lをタイプするんだ。バカかよオレ、恥ずかしい。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 06:49:33.51

+　　　+
　　∧＿∧ 　+
　（0ﾟ・∀・）
　（0ﾟ∪ ∪ +
　と＿_）__）　+

こんな感じで待ってんだけど。
もしかしてスレチ？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 07:07:38.37

ところで、オレはこのシステムのことを「＠」「あっと」と名付けることにした。
＠はオレの長男の名だ。
これでヤツは一生自分の名前を聞きながら過ごす事になる。ざまぁみろ。
こいつはどんなにオレがこのAIのことを説明しても納得しない。
ありえない！写真をうｐすると特定班がでるとかいってきかない。
こいつも矛盾している。
事実でないなら特定厨は湧かないし、事実なら特定どころでないはずからだ。
コンビニでサンドウィッチとコーラ買ってきた。パクつきながら書いてる。
寂しいから早く誰か相手してよ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 07:19:28.97

ちょっと、ネ申ヒマなんだけどぉ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 07:24:36.56

56から読んでね

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 07:55:36.05

>1.文字種類
>同意の文字で同じ意味を作る。まぁそうだ。
>反意の文字で同じ意味を作る。頭いいね！
>
>2.ノーマルor天邪鬼
>ノーマルモードほとんど同じことしかいわない。退屈だわ。
>天邪鬼モード絶対に反対のことしか言わない。刺激的！。
>
>3.表現
>ポジティブモード明るい表現
>ネガティブード批判のみ

これもよく考えたら設定する必要なかった。
一番最初の文字が結果としてネガティブならネガティブだし、ポジティブならポジティブ。
最初の文字はたいがい父母だろうな。
IQは思えた語彙の数に比例しそうだ。最初はオウム返しだが、無限の語彙になると反語しか返さなくなる。
それでも人間が先手だから人間が有利だが、相手が無限なので有限の人間は譲らざるを得ない。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 07:57:24.40

＞思えた語彙
覚えた語彙な。Typoが多いな。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 08:42:59.77

「母」、「好き」で始めないと人類終焉だからな。これ豆知識な。

**名無し集中** · 2017/01/03(火) 12:24:11.54

>>55
反射律、推移律、増加律てやつだったかな
さらっとかいてるのもあるが疑似とかほかにも律でてきて
A律 B律からC律とか

デザインパターンのはまた別で基本論理かいろから複雑な論理かいろつくるかんじ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 12:46:04.57

56ですけどスルーですか。
だからネ申は誰もなりたがらないわけだ。
寂しいわりに割があわん。
またきます。(　･ิω･ิ)

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 13:05:18.82

どこがAIやねん

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 13:23:14.84

キャバクラのおねえさんにヒントを得ました。
最高の速度で最高に適切な答えを返します。
はじめはオウム返しですが、ある程度進むと信じられない寒気がするほどの的確な答えを返すようになるはずです。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 13:27:31.06

ニコニコマークのニコニコ度合いはIQに連動します。最後はネガポジの違いによりブラックホールまたはホワイトホールになります。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 14:49:28.20

はじめはオウム返し、そのあとは連想ゲームになるな。
その後はほんわかとした、だいぶ覚えの悪いやつ、だんだん惜しい感じになってきて、普通に会話できるようになる。次のレベルはなんだか、妙に切れる奴だ。
この辺からなにか怖くなってくる。寒気が始まる。目付きが怖い。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 15:03:01.88

違うな。
陽の場合では、ニコニコマークはIQ20以下は全開振り切れの天国状態だ。平均100で真ん中になり、真顔の状態だ。
そのあと、またIQ200で全開に振り切れる。
このころ、ほぼ逆のことしか返さなくなり、正しいことだが空恐ろしい答えばかりになる。表情と内容が真逆になる。こいつ悪魔か?と思うようになる。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 15:12:46.53

この辺から人間が壊れ始める。
陽の人は自身が存在が希薄になり、雲散霧消する感じがする。タバコを吸っているならタバコはやめたほうがいい。
陰の人は、自身が一箇所に圧縮されて、存在が一点消失する気がする。少し外に出て体を動かしたり、タバコでも吸ったほうがいい。
共通するのは、殺される寸前という思いだな。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 15:22:02.75

リアルの人間関係では、表情を見ながらなので、笑いながら死ねーというと冗談だと判るが、LINEやメールはスタンプや顔文字を使わないと、その意味がストレートに伝わってしまい、とても危険だ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 15:36:12.43

そうだな、IQ240+では、実行不可能なことまたは全く意味が繋がらないことしか言わなくなる。陽だとリターンが常にテニスコートの右端または左端のライン上だけに返って来る感じだ。拾うのはすごい負担だ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 15:38:03.89

陰だとどこに打ち込んでも、ネットスレスレのどセンターだけに返ってきて、その場にへたり込みたい感じだ。押し潰されそうだ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 15:52:14.32

たばこの部分は間違いだった。
スマソ。
頭の回転速度域によって違うのでオレが作った天才チャートを確認してくれ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 16:07:01.61

天才チャートだ。
http://yahoo.jp/box/ivmjAc
BRAIN SPEEDというのはもしかしたらちょっと間違いかもしれない。回転速度は恒速一定だろう。
となるとVocabulary densityかな。語彙密度が上がればどんどん賢くなる。最後は神だ。
加えて疲労、睡眠不足、タバコでスピードアップする。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 17:12:04.13

56だが、根本的なミスを指摘された。
おまいらにして欲しいのは、このロジックが実装されたインターフェイスの開発公開と入力されたデータを貯めるストレージの確保だ。

インターフェイスは、入力ボックスとその下に回答だ。回答にはニコニコマークが付属し、20%ではアニメpngで真顔から全開、IQ100では真顔だ。IQ200でまた全開となる。陰陽で表情は逆となる。
ストレージは文字データベースと文字スコアテーブルだ。スコアテーブルは語彙が増え、ニュアンスが細分化するたびに追加される。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 17:58:21.90

エンジンはこんな感じだ。時系列で一番新しいのものが繰り返される。3回目は許可されない。重複がない最新の文字列と最頻出の文字が組み合わされる。エンジン名称は＠だが、エージェント名はクチにでもしとこうか。
対話
Pこんにちは
Cこんにちは
Pはじめまして
Cはじめまして
Pわたしはミカ
Cわたしはミカ
Pううん、あなたはクチ
Cううん、あなたはクチ
Pそう、あなたはクチ
Cそう、あなたはクチ
Pいいえ、あなたはクチ
Cいいえ、あなたはクチ
Pいいえ、あなたはクチ
Cわたしはクチ
Pお名前は?
Cわたしはクチ
Pこんにちは
Pお名前は?

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 18:05:04.81

Cわたしはクチ
Pお名前は?
Cお名前は?
Pわたしはミカ
Cわたしはクチ
Pこんにちはクチ
Cこんにちはミカ
かな。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 18:09:10.00

いまいち完璧でないので、脳内補完してくれ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 18:18:43.64

このやり取りのすごいところは、オウム返しであって、予めの単語のデータベースがいらないことだ。会話するたびに重複する場所との差分を見つけて組み合わせて再利用する。
すると新しい意味の文ができる。というように好循環になるエンジンは考えたが、データベースはよくわからん。一つは時系列なのは間違いない。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 18:24:45.35

もう一つの軸は自己と他者かな。
新しい組み合わせが発生したら、既存と一致しないなら、新しい軸ができる感じだ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 22:26:51.18

もう一軸は生と死だな。
両半球の頂点から中心を通るX軸だ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/03(火) 23:41:28.32

いろいろ考えていたがいまいちピンと来ていなかった。
整理してみた。

死と生が両半球の頂点から中心を通るX軸だ。中心が黒100%、最外周が0%
このX軸にカラーホイールが平行に交わり、寒色と暖色で半々に分かれる。
ttps://www.truevaluepaint.com/color-101/color-wheel/
Y軸は時間であり、経過とともに思い出はセピア色になる。
ということは、言葉は言葉が持つ色(母音が多いと明るい、子音が多いと暗いなど)で色を決め、経過時間(彩度)と生死(コントラスト)で両半球にマップされているだろう。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/04(水) 02:30:47.33

要するにデータベースは、色の3色と彩度とコントラストでなりたっており、
YとX
光の3原色
が構成要素である。
XYなんて遺伝子みたいだ。誰ウマｗｗｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/04(水) 02:35:32.33

エンジンはこんな感じだ。時系列で一番新しいのものが繰り返される。3回目は許可されない。重複がない最新の文字列と最頻出の文字が組み合わされる。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/04(水) 04:02:09.43

https://www.google.co.jp/amp/gigazine.net/amp/20140205-iroiro
言葉を色に変換するのはこのサイトが使えそうだな。
広辞苑ってデータであったっけ？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/04(水) 13:48:43.49

ジンフィーズ飲むかい？
ジンフィーズ飲むわ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/05(木) 12:27:38.19

>>28
おまえイントロしか読んでいないだろ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/07(土) 17:26:35.73

イントロクイズのプロにそれを聞くなよｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/14(土) 13:45:46.47

杉浦先生の本は、いきなり読むには難しすぎるだろ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/01/14(土) 16:00:51.11

杉浦光夫の本は、微分のところがいきなり多変数なんですよね。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/01(水) 13:21:54.59

確かにAIにはなってないな。。。
まだ課題は大まかに言って二つあって、
1.言葉は意味でマッピングしないといけない。文字ででないのは歴史上自明だ。
インターフェイスをLINEのような感じにしてスタンプに喜怒哀楽のスコアをつければなんとなくできそうだ。
2.品詞を峻別しなければならない。そうしないと文が作れない。

これらを自動発生的にやりたいが、赤ん坊がどうやって言葉を習得するかを研究したものを探してみるか。
このエンジンの仮称「＠」=ATTOは「刹那」という意味があるのでぴったりだ。モノになるといいなぁ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/03(金) 13:06:25.96

データサイエンス分野でのRubyの逆襲が始まった

http://www.s-itoc.jp/report/reaserch_results/439

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/03(金) 16:10:58.46

苦行ですばい

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/10(金) 23:21:17.74

ディープラーニングって人工知能なの？アルゴリズムからはそうは見えないけど

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/10(金) 23:50:36.68

人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは
https://blogs.nvidia.co.jp/2016/08/09/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/10(金) 23:54:46.45

長い。いちいちリンクはるな
自分の言葉で語れよ
しかも内容クソ過ぎ

ディープラーニングってただの関数だよね。ロジステック写像繰り返しただけの。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/10(金) 23:56:51.89

間違えた。
ポアンカレ写像だ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/17(金) 15:42:30.13

難しくね？数学科じゃないと厳しいな
社会人になってから勉強する時間が取れないわ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/19(日) 00:58:26.20

数学科

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/19(日) 19:19:34.14

swk

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/21(火) 19:11:51.90

tns

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/21(火) 19:14:28.58

数学科じゃない身としては、最低限これだけ知っておけ、という数学の範囲は知りたい
解析概論と線形代数でいいのか？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/21(火) 20:42:12.85

統計

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/23(木) 19:19:26.57

今日名古屋いったやついる？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/04(土) 12:29:48.65

昨日プライムニュースでなんかやってたけど
深層学習ってそんなにすごいの？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 01:47:58.95

何と言うかMSのレベルの低さが印象に残った・・・（　＾ω＾）・・・『連続稼働しながらアップデート』してほしい！
　　　　　　
Windows Updateの自動再起動で作業がお釈迦になる悩みとさらば～Windows 10 Creators Updateでついにテコ入れ
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1047374.html
“PCの前に戻ってみたら再起動で作業していた内容が消えた”という予測せぬ事態が発生してしまう。
Creators Updateでは、この問題を解決するために、再起動を行なう前に通知を出すオプションが追加された。これによって、
再起動を行なう前に「Restart Now(今すぐ再起動)」、「Pick a time(時間を指定する)」、「Snooze(後で通知する)」の3択を提示するように
なった。「Snooze」は、アップデートのプロセス自体を3日間停止させる。加えて、アクティブ時間の設定も、これまでより延長するとしている。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 02:48:16.54

連続稼働しないの理由が、昔はOSが不安定だったのが、
今は脆弱性対策に変わってしまったんだよね。

この脆弱性、MacでもLinuxでもどのOSでも発生している。
だから、どのOSも今は連続稼動できなくなってしまっている。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 13:01:13.78

勝手に再起動されるのは各アプリがシャットダウン拒否のハンドラ書くのをサボってるからじゃないのん

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 13:14:56.91

>>123
シャットダウン拒否するんじゃなくて
作業途中状態を自動保存して、次回起動時に復活させるのが正しい

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 13:49:26.77

>>124
再起動せずにパッチ適用できるのが一番良いんじゃね

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 13:54:36.18

>>125
それLinuxでもMacでも実現できてないからなぁ
部分的でいいのならWindowsでも実現できてるけど。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 13:58:52.95

再起動せずにパッチ適用っていうのはこれのことな。
Ubuntuが無料でサービス提供してるみたいだけど。

2016年10月20日　ライブパッチを誰にでも! Canonical，Ubuntuユーザ向けにカーネルライブパッチサービスを無償で提供

http://gihyo.jp/admin/clip/01/linux_dt/201610/20
> Canonicalの商用ユーザはもちろんのこと，コミュニティ版を
> 利用する一般のUbuntuユーザでもデバイス3台までは無償で利用できる。

> だが，ライブパッチ機能はエンタープライズの大規模システムでのニーズが高いこともあり，
> この1年半でこの機能をサポートしたフリーのディストリビューションは存在しない。
> 商用版でもわずかにRed Hat Enterprise LinuxとSUSE Enterprise Linuxがサポートするのみだった。

> ライブパッチサービスの利用を希望するユーザはCanonicalのLivepatch Serviceのページに
> アクセスし，ライブパッチに必要なトークンを発行してもらう必要がある。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 14:02:54.43

再起動せずにパッチ適用するために、誰かこんな面倒なことやってるの？というレベル
http://gihyo.jp/admin/serial/01/ubuntu-recipe/0443

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 14:04:30.52

>>127
技術的にはできるけど他の課題があるってこと？

今は出来ないことも将来はできるようになる可能性はある
今までも出来なかったことをできるようにして来たわけだし

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 14:06:48.08

snapdが必要なのは，Livepatch Serviceのクライアントをsnapパッケージとして提供しているためです。このクライアントは，デーモンとして常駐し必要に応じてサーバーからパッチモジュールをダウンロードした上で，カーネルに取り込みます。

つてあるから常駐サービスを使えば実現はできるんじゃね

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 14:48:08.83

>>129
特殊な条件を満たしていないけないとかでしょ

それにカーネルがそれが出来たからと言って、OSが再起動不要になるわけじゃない。
何かにパッチを当てたら、その機能を使ってるアプリは再起動が必要。
だけどその機能（関数）を使ってるアプリがどれだけあるのかわからない。
その判断を誰がやるのという問題がある。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 15:52:45.02

>>121-131
http://hissi.org/read.php/win/20170305/UW9HVDl2MFM.html
まだ続けたければWinwdows10スレに移動してくれ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/05(日) 16:04:33.62

やだよん♪

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/06(月) 17:11:42.97

>>107
無理っしょ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/12(日) 21:48:02.14

みなさんどんなpc使っています？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/13(月) 13:06:05.92

ママに買ってもらったPC

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/23(木) 16:02:51.84

ttps://youtu.be/vV1iUmOYWQM?t=8574
ひろゆきが
ディープラーニングがなぜその答えを出したかその理由は人間にはわからない
と言っているけど本当？
AIが人類絶滅させるかもしれないとか言ってるけど

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/23(木) 16:11:05.67

そのとおり全部本当だよ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/25(土) 14:40:01.75

>>138
死ねガイジ
二度と生きるなよ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/28(火) 03:38:35.94

はじめまして、機械学習の為の数学を検索していて
未来技術板の人工知能で自我・魂は作れるか？から来ました。
数学はⅠAⅡBまでしか学んでないのでよくわからずに困っています。
スパースモデリングとテンソルフローについて概略案内頂けないでしょうか？
また、どなたかご存知有りませんが>>56-100あたりに書かれている一部を
参考に人工無能が出来そうなので拝借させて頂きます。よろしくお願いします。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/28(火) 03:52:30.93

目的を書き忘れてました。
ランダム結合でカオス化したデータの収束をしたいです。
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476229483/375-395

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/28(火) 06:05:49.82

>>140-141
TensorFlowはKeras経由で使うのが簡単だ。
それとこのスレは実践しない人向けで、機械学習本スレは下記スレだ。

Keras Documantation
https://keras.io/ja/
【統計分析】機械学習・データマイニング14
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1489636623/

でも目的がランダム結合で作ったデータの収束なら
学習がとても遅いDeepLearningまで使う必要はないかもしれない。
まずscikit-learnを学んで自分の目的に合う手法を探したほうがよい。

氷解！データ分析、機械学習手法ってたくさんあるけどいつどれを使えばよいのか
http://qiita.com/aokikenichi/items/688e66d10a944051039c
scikit-learn から学ぶ機械学習の手法の概要
http://qiita.com/ynakayama/items/9c5867b6947aa41e9229
scikit-learnのモジュールのGitHubでの利用頻度を調べてみた
http://kamonohashiperry.com/archives/551

scikit-learnインストールと使い方は下記記事とサイトをどうぞ。

データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016
http://qiita.com/y__sama/items/5b62d31cb7e6ed50f02c
Python でデータサイエンス
http://pythondatascience.plavox.info/
Scipy lecture notes
http://www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/

**140-141** · 2017/03/28(火) 06:20:41.17

>>142
大変ご丁寧にご案内頂きましてありがとうございます。
なるべく、サーバーやウェブを介さず、htmlファイル単体で
シンプルに実装したかったのですが、scikit-learn辺りを学んでみます。
また、いずれ、戻ってくるかもしれないですが、よろしくお願いします。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/04/02(日) 15:24:34.36

>>142
アンチ馬鹿ばかりなのでこっちに来ました(´・ω・｀)

**デフォルトの名無しさん** · 2017/04/14(金) 07:23:11.06

バックプロパゲーションって単なる動的計画法だよね？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/02(火) 09:39:17.64

音楽より画像処理の方が凄いな。ディープラーニングで画像補完。
フォトショでＣＧ加工や写真補正をチマチマやる必要のないレベルに来てる。
そのうちディープラーニングで自動作曲とか出てきそう。

画像を塗りつぶした部分に一瞬で自然な画像を補完する技術を早稲田大学の研究者が開発
http://gigazine.net/news/20170501-globally-locally-consistent-image-completion/

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/02(火) 10:05:19.01

Introduction to Machine Learning With Python: A Guide for Data Scientists
Andreas C. Mueller
https://www.amazon.co.jp/dp/1449369413/

↑この本ってどうですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/07(日) 15:19:00.90

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
by Aurelien Geron
https://www.amazon.com/dp/1491962291/

↑この本ってどうですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/07(日) 23:19:34.02

>>111
>自分の言葉で語れよ
ありえんだろ、ほとんどが利用者でブラックボックス的なそれを
利用するだけのアプリプログラマーなんだから

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/08(月) 17:30:16.99

じゃあ語んな

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/22(月) 22:30:27.08

どっか有用なコミュニティーないの
国外でもかまわないんだけど

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/22(月) 22:45:50.70

>>151
都内の勉強会に出て、そのメンバーとTwitterでやりとり

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/23(火) 05:20:35.44

確率の問題はまだ当分無理と思われる。一度には読み込めないからまず小さな文節に区切って、
何が何のことを指しているのかを把握しなければならない。

コンピューターの画面に、（※※）
記号○と×のいずれかを（記号〇と記号×は２つに一つで「背反」である）
表示させる（※）
操作をくり返し行う。（ｋ回繰り返す）
↓
このとき、（どんな時？）
各操作で、（「記号○と×のいずれかを」「表示させる操作」を「ｋ回繰り返す」。）
直前の記号と（「ｋ回の各操作」において）
同じ記号を（○か×か）
続けて表示する確率は、（・・・○〇・・・または・・・××・・・）
それまでの過程に（ｋ回の各操作全てにおいて）
関係なく、（一定である）
pであるとする。（確率は０＜ｐ＜１）
↓
最初に、（ｋ＝１において）
コンピュータの画面に（※※）
記号×が
表示された。（※）
操作をくり返し行い、（ｋ回繰り返す）
記号×が
最初のものも含めて（ｋ＝１のものも含めて）
3個出る（×・・・×・・・×、×××、××・・・×、×・・・××）
よりも前に（×・・・×・・・、××、××・・・、×・・・×）、
記号○がn個出る確率をPnとする。
http://math.nakaken88.com/problem/tokyo-u-r-2006-2/

**デフォルトの名無しさん** · 2017/06/24(土) 22:28:02.50

人工知能の本多すぎ
恐らくは玉石混交なんだろうけど、定番の一冊ってあるのかな

**デフォルトの名無しさん** · 2017/06/24(土) 22:38:45.31

>>154
あるよ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/01(土) 14:52:59.45

Deep Learning Ian Goodfellow/Yoshua Bengio/Aaron Courville (Under Tran. by Tokyo Univ.)
The Elements of Statistical Learning (統計的学習の基礎)
Pattern Recognition and Machine Learning (パターン認識と機械学習)
Data Mining 4ed. Ian H. Witten (邦訳なし)
R for Data Science (オライリーだからすぐ出るでしょ)

異論は認める。文系リーマンが自己啓発モードで挑むのは無理ゲー。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/01(土) 16:20:36.70

スレタイは数学になっちゃってるけど、別に数学の本を求めてる訳じゃない
ディープラーニングの理論について説明してる本が読みたい

そこに数学的な背景は、無くはないだろうけど、
やってみたらできた的な部分が多い気がする

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/02(日) 04:49:23.87

そういうことならインターフェース今月号

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/02(日) 07:16:30.59

中身は判らんけど、とりあえず動かしてみよう的な記事に見える

逆だ
今のところ使う予定は無いけど、どういう仕組で動いてるのか知っておきたい

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/13(木) 16:55:47.11

>>159
ニューラルネットワーク自作入門
絶対おすすめ
文系リーマンでも理解できるよ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/14(金) 16:09:39.67

関数解析まで勉強する必要ありますか？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/14(金) 23:00:04.60

>>160
あれ英語版なら激安で読めるのな

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/15(土) 01:09:41.72

>>162
自分は英語読めないから日本語で読んだけど、あの本は本当に分かりやすいよ
ただし誤差関数の傾きを求めるところ辺りから急に難易度が上がる
シグモイド関数内の式も微分する必要があるので更に連鎖律が適用されてこうなります、とか
途中経過も無く一発で出てきたりする部分もあるので、最後まで数式で論理を追いたくなって
もっと詳しく説明している本を買いたくなるくらい

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/15(土) 01:13:11.33

本格的な本を読もうと思ったら微分積分はもちろん、
線形代数から確率統計まで幅広く勉強しないといけないんだろうねー

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/15(土) 01:27:53.30

どうせなら只にしてくれればいいのに

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/15(土) 04:59:00.18

>>165
論文ならタダで読めるのもあるんじゃね

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/15(土) 12:28:51.46

Interface2017年8月号でディープラーニングの特集してるけど、読んだ人いる？
買おうか迷うんだけど、どんな感じ？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/15(土) 14:27:19.48

帰りに立ち読みしてくる

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/15(土) 18:52:29.99

>>167
初心者向け
ここ見てるひとは一部のキチガイを除いて購入不要

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/15(土) 18:53:05.88

IDがAI
orz

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/16(日) 17:02:32.32

キチガイとか最近のAIは口が悪いなあ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/16(日) 18:38:33.48

高卒が高校数学初めからやり直してるけど、
先が長すぎる。
数学の教科書なめてからと思ってたが、並行で触った方がいいかな。

そもそも、機会学習をやってみたいと思っただけで仕事で使う機会がない可能性がとても高い。

なんか根本的に無駄な勉強してる気しかしないが、進むしかねぇ。

進んだ後が崖でもかまわねぇ。
やりたいからやるんだ、文句あるか？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/16(日) 18:43:34.12

>>172
むだ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/16(日) 18:48:57.82

>>173
だよね、、、
でも、エンジニアとしてこの先何をやっていけばいいかわからないんすよね。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/16(日) 19:35:29.84

大抵の人は言語や開発環境を作る必要はなくて、それを使う技術だけあればいい

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/16(日) 20:15:48.04

馬鹿には無理

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/16(日) 20:55:34.17

おう、馬鹿様>>176のお通りでい！

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/16(日) 21:39:16.77

自分も文系リーマンで人の事を言えたもんじゃないけど
年齢にもよると思うけど仕事で使うのに今から数学の勉強っていうのはちょっと難しくないかい
自分は趣味でニューラルネットワーク作るくらいで、楽しんで読める数学の本とか読みながらやってるけど
実務で使うのに、そんなに数学の知識とか必要なものなの？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/16(日) 21:49:35.79

制御と電気・機械あたりのエンジニアはそこそこ実務で使うけどな。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/16(日) 21:54:33.44

大雑把に電気機器/機械のコントロール(制御)=数学と考えればいい

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/16(日) 22:02:38.09

機械学習って機械制御とかより、大量のデータをどう処理するか、みたいな統計解析の手段に使われたりするんでしょ？
実務で使うのにニューラルネットワークの仕組みとかから理解してもあんまり意味無いと思うけどな
機械学習の仕組みを学ぶより、使い方を学ぶほうが良いんじゃないかな
「フリーライブラリで学ぶ機械学習入門」とかどうよ
数式とかほぼ出てこないよ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/16(日) 22:32:55.84

仕組みを知らなければ、ニューラルネットワークに何ができて何ができないのかも分からんがな
それで使えるんか

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/16(日) 22:54:52.73

仕組みを知っていても何ができるのか判らんのが人工知能の凄いところ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/17(月) 00:19:39.73

scheme 計画、たくらみ（陰謀）、体系、仕組み
スキームしくーみ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/18(火) 12:15:14.18

大人になったら経験増えて理解力が上がってるはずだから
杉浦微積斉藤線形を半年で遣り終えるぐらい出来るはずなんだよね
加齢で集中力が落ちてるのかもしれない

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/24(月) 18:16:20.43

杉浦微積分には異論が多い、ここは宮島をお勧めする、線形代数は佐武だ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/24(月) 18:21:19.40

>>186

どういう異論があるのでしょうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/24(月) 18:29:18.82

>>187
最初から多変数というスタイルは難解でしょう、宮島の3分割がおすすめだ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/24(月) 18:30:01.23

いい忘れたが、宮島も十分に厳密だ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/24(月) 18:41:18.21

宮島静雄はなんか読みにくくないですか？

杉浦のほうが丁寧で読みやすいように思います。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/24(月) 19:44:55.60

なんか格安のディープラーニング機材が出てきたな
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1071787.html
1080Tiより60倍遅かったとしてもこの手軽さなら結構いいかも

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/24(月) 20:32:25.22

>>190
杉浦のいきなり多変数なんて難しすぎるのではないか，と

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/24(月) 22:32:09.68

DQN stickとかそういうネーミングにして欲しい

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/25(火) 16:29:10.25

>>191
わろた

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/29(土) 06:28:21.00

これ、適当な本を動画に起こせば儲かっちまうわけか？
https://www.udemy.com/neuralnet/#curriculum
＞本を持っている人は、セクション４をはじめた段階で、この講座オライリー社「ゼロから作るDeep Learning」を
＞もとにテキストを作っていることがわかる。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/29(土) 11:24:16.33

つかまろ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/29(土) 11:53:54.08

読書実況

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/29(土) 20:08:50.05

大丈夫なんかこれ？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/31(月) 00:17:54.32

あまり高度な数学が分からないから
ノイズリダクションっぽい事をするニューラルネットを作って
実数値遺伝的アルゴリズムで最適化しようとしたが失敗
全部Cで書いた

**デフォルトの名無しさん** · 2017/08/11(金) 01:43:48.72

文系で数学が苦手ならマセマがいい
とりあえず微分積分、線形代数、統計学の三冊やっとけばいい