【統計分析】機械学習・データマイニング23
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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」
http://ibisforest.org/
DeepLearning研究 2016年のまとめ
http://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 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 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。 >>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 >>953
先に問題あるいは課題があって、その解決方法の一つとしてAIを位置づけると分かりやすくなる。
たとえば、課題として「人材不足」、問題として「人手が足りない」として、解決方法として
「品質チェックを自動化しよう」となる。その時の効果は「XX人を削減」となる。 薬剤師免許持ってる人が、自動薬剤調整機作ったら面白そす もっと色々あると期待してるけど、カメラにAIという案件は2つ見かけた。結構有名な企業の募集だった >>960 メーカーならそれなりにわかるがそんなに簡単な話ではない。
街の調剤薬局の話だったらお門違い、そんな事許されるわけもない。 大学の講義で基本的なAI技術（自然言語処理やファジィ制御など）を学んだことから興味を持ち始め、独学でPythonを勉強し、最近はKaggleにハマっているのですが、Fラン（ガチBF）私立理系大生でも機械学習を専門とする企業への就職は可能でしょうか？ 機械学習を専門とするって、最近商売になりだしたところ？だし、吹けば飛ぶような会社ばかりじゃないのかな
会社に何に期待するかによるか >>963
BFの大学に通ってたけど、意識高い研究室に入れば、国立大学の人たちと混ざって研究発表したし、海外で発表もしたよ >>962
何故許されないか具体的に述べてもらえますか？ >>963
結局のところ、ITドカタの業務に落ち着く 薬剤師は法律で色々決まってそうよね。勝手に自動化したら免許取り消されそうだワン >>963
機械学習専門って難しそう
上でも言われてるけど結局色んなことやるITドカタと呼ばれる仕事になりそう
自分がそれなんだけどさ >>970
誰もやらないだけで、以外とどうにでもなると思いますけどね マシンパワーが必要だから財力勝負になってドカタの出番はあんまりないかも、って予感がしてる。
まあ、商売の分野が増えた扱いでお手伝いはできるかな 財力勝負になるレベルのマシンパワーが必要になる世界なんてこの世に僅かしかない
実際は企業が経費としての感覚なら端金レベルで足りる場合がほとんど これからはエッジが普及し始めるから機械学習の裾野は急拡大するよ。
Jetson nano 開発キット 99ドル
Google Edge TPU Evaluation bord 144ドル
Edge TPU USB 74.99 ドル
これらは教育用としても使われるだろうな。 >>968 あのさ、薬剤師って医師の処方箋どおりの薬を出すだけの仕事だよ。精々間違っていないか、飲み合わせが悪い事はないかのチェックが関の山。
勝手に組み合わせたりはできないの。 AI の入る余地は全くない。メーカーが薬を作るためにAI を使うのはありだが。 薬の飲み合わせに関しては、薬剤師の頭よりAIの方が正確な判断できるだろうけど、
作っても既存の業務の補助にしか使われない
人の代替が出来ないと費用対効果は低い >>979
＞人の代替が出来ないと
翻訳くらいはできてほしいですけれど、現状でも google 翻訳はみてのとおりの馬鹿だし… 薬剤師を置き換えしちゃってもいいんじゃね?
技術より倫理?や政治的な課題が多そうね >>977
自律学習可能なエッジ向けAIチップを開発--岩手大発のAISing
2019年01月24日
https://japan.zdnet.com/article/35131694/
DBTは、組み込み機器などの機械制御に特化したデータに絞ることでリアルタイムな学習と予測を可能にするというアルゴリズム。
同社ではDBTのSDK（開発環境）をSaaSで提供している。
例えばDBTは、実勢販売価格が5ドル程度のRaspberry Pi ZERO上で実行しても学習には50〜200マイクロ秒ほどで応答でき、推論では1〜5マイクロ秒ほどで応答できる。
「一定範囲の中で確実に応答することが機械制御にとって重要になる」（出澤氏）という。
また、主にIT側で先行するディープラーニングの仕組みは、大量の学習データをクラウド環境の大規模な計算資源で処理する仕組みだが、
マイクロ秒に近いほぼリアルタイムの処理性能が要求される機械制御では、ネットワークを介してクラウドと接続することによる遅延が大きな課題となっている。 >>982
資格の仕組みからぶっ壊せばいいんだよ
自動運転は免許のない人が乗るものになり得るわけでしょ?
政治的課題が多すぎだけどね 資格の仕組みを作るのは役人や政治家であってその中にプログラマー等の理系の意見は含まれないので技術の進歩に応じて変わることなど不可能 このあいだ行った調剤薬局、整理券貰って10分以上待たされた。
処方箋に書いてある薬出すだけでなんでそんな時間かかるの？ >>978
用量が間違ってないか
飲み合わせが悪い薬と併用していないか
はAI使うまでもなくDBでチェックできるんじゃね？ >>977
2018年02月14日
ARMが新AIプロセッサ「ARM Machine Learning」を発表、クラウドなしで端末による機械学習処理が可能に
https://gigazine.net/news/20180214-arm-machine-learning-object-detection/
半導体設計のARMが、AI処理用プロセッサ「ARM Machine Learning」と第2世代の「ARM Object Detection」を発表しました。
今後、ますます増大する機械学習処理を、クラウドではなく端末側で行うという流れが一気に加速しそうです。
現在、高い処理能力が求められる機械学習処理はクラウドを利用して行うのが主流となっていますが、クラウド利用ではデータを送受信するため応答速度やデータ転送量で不利です。
Hot Chips 30 - Armの第1世代マシンラーニングプロセサ(1) Armが第1世代マシンラーニングプロセサの内部構造を発表
2018/09/19
https://news.mynavi.jp/article/arm_mlp-1/
Arm MLプロセッサ、明らかになったその中身
https://eetimes.jp/ee/spv/1810/10/news023.html >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。
セミナーみたいのよく見るなぁと思ったが、結局やることない人達がやってんのかね。
あれやりはじめるともうジリ貧なんだなぁ なぜ我々はセミナーをやるのか。
というセミナーを聞きたくなる >>994
仕事を紹介してもらうか
人売り派遣屋がフリーのやつ確保しようとしてる ワイはフリーだし、スマホ使ってるからIPは問題ないのよ このスレッドは１０００を超えました。
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