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
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首都圏IT(PE-BANK) プログラマーズ 瑕疵担保責任(かしたんぽせきにん)
瑕疵担保責任のポイント
民法改正で事実上期限が「無制限」になった
バグや設計のミスなどは、瑕疵担保責任
納品物に不具合があれば損害賠償を請求される可能性もある
不具合を指摘されたらすぐに行動をとるべし
軽微なミスでも先延ばししない
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1706/26/news014.html
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/052601508/?rt=nocnt
改正法では欠陥に気付いてから1年以内にITベンダーに通知すれば、
通知後5年以内は修正や報酬の減額などを求められるとしている
全ベンダーが泣いた民法改正案を解説しよう その1
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1609/14/news009.html
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1609/14/news009_2.html
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1609/14/news009_3.html
ポイント1:修補や損害賠償、契約解除の期限がなくなる
従来あった「瑕疵担保期間は引き渡しから1年」という考えはなくなる。
条文にある通り、注文者は成果物が契約の目的に適合しないことを発見したら、
その「発見したときから1年以内」ならさまざまな請求ができる。発見が10年後なら、
11年後まで請求可能なのだ。
もっとも、現実のユーザーとベンダーの関係でも、たとえ契約書に「瑕疵担保責任期間は納品から1年と」明記されていても、
「2年目以降は不具合の修正に対応しない」と主張するベンダーはまれだ。多くの場合は、納品から何年たっても、
バグが見つかればユーザーのところに飛んで行き、無償で改修するだろう。 ライブラリはMITの天才様が作ってくれるから良い
高卒はそれをコールするだけで十分 パソコンの大先生の人工知能に対する認識
350 :番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です (ワッチョイW dfab-zw+t) :2017/11/26(日) 21:40:06.55 ID:U/z0VZEt0
AIて凄い←いや人がプログラムしてIF文で分岐した答え言ってるだけだから
米は好きですか?
↓YES
硬いのが好きですか
↓NO
あきたこまちがオススメです!!
みたいに基本はこの分岐を増やしてるだけだし
これ理解してない奴大杉w なつかしきエキスパートシステムだな
今でも誰かがif文書き続けてるんじゃなかったか ノイマン型コンピュータでAIってできるんですか
巷のAIとかデータの分布から平均弾き出してるだけじゃないのと感じて 作った人がいないから誰にもわからない
立場によってできるとかできないとか意見も変わってくる
後半についてはその通りだよ。さすがに平均を出すだけのものではないが
人工知能とかAIとか大層な名前で煽ってる輩がいるだけで、
統計分析の研究を積み重ねた延長線上の技術だ 教師あり学習: 平均値
教師なし学習: 「真の(ω)」AI ノイマン型かどうかは関係ないと思うが
計算量が多くなればどんなものだってシミュレーションできるだろ ノイマン型コンピュータは記憶装置に格納されたコマンドを順番通りに実行する物だから知能の模倣が出来るのかなと漠然と思っただけで、計算機科学修めてれば簡単な問いなんでしょうけど >>220
>順番通りに実行
知能の模倣についてここがなんで引っかかるの?
脳みそはニューロンとそのネットワークといった単位の積み重ねで出来てて人工知能はその模倣
この小さな単位は「入力→出力」という処理を行ってるだけだからノイマン型で普通に記述できる 本当にそうなの?
人工知能って意識がないでしょう? >>222
のっぺらぼーの赤ちゃんがいるとして、意識の有無ってどうやって判定する? >>226
人工知能に嘘をつかせて対戦させる「人狼知能」ってのが
いくつかプログラミング本が出てるじゃん >>226
好奇心が旺盛だから人をだましたりからかったりして反応を見たりもする
単調でつまらないものや想定内の反応しかしないものは嫌い >>222
> 人工知能って意識がないでしょう?
意識があるないでなく、意識は知能があるレベルになると自然に発生する機能 意識ってなんだろうな
1年間勉強してるのに未だにわからん 偏差値25の意識と偏差値75の意識は
ハードウェアレベルに違いはあるのだろうか 偏差値なんて意味ないと思うが
無人島で言語を教えずに育てることもできるんだから 意識っていうのは世界を観察してるだけの存在で世界に何も影響を
与えないと思うな。
実験では人が体を動かそうと思う以前に体はすでに動いてるらしいな。
シミュレーション仮説というのがあって創造主が作ったプログラムの世界らしいから
意識は世界を観察するための仕組みなのかもな。 宗教は発生するんかな
ニートとかなったり自殺するAIとか出てくるんかな 鬱になるのは苦しまずに喰われるためらしいから
喰われないプログラムは鬱にならない気がする 脳科学って宗教みたいなもんだろ
生物学の理論って基本ガバガバじゃん
数学、論理学、物理学から理論を展開しないと AI にロールシャッハテストするとどんな回答するかな ロールシャッハテストで診断する側のAIならすぐ実用化しそう 人工知能って独学可能ですか?
パイソンは独学で覚えましたが、本格的に人工知能のエンジニアになるには独学じゃ厳しいでしょうか?
入学時には三浪の年齢になると思いますが今からでも情報工学科行った方が良いのでしょうか?
それとも学部レベルのことは人工知能関連の企業に勤めれば習得可能でしょうか? エンドユーザー的なのと、最前戦でちがうだろ。
アルファ碁みたいな人工知能研究を10年進めたみたいな画期的なやつは
専門の大学、大学院へいったほうがいいのでは。
すでにあるディープラーニングソフトを使う(使ったプログラムを作る)のは企業就職でもいいだろ。 >>248
なるほど
ちなみに三浪じゃどっちにしろそういう高度な研究職にはつけないよね?
いくら情報工学部行っても最終的にはプログラマーやシステムエンジニアになるのであれば最初から現場で学んだ方がいいのかな というか東大や東工大の大学院に文系学部から入るって現実的に可能なのかな...? そもそも人工知能学科なんて日本に多分ないわけで、
情報系でも講義があったとしても、せいぜい1つか2つでしょ。
総合的に勉強したいなら意味はあるだろうね。 >>252
一応東工大では人工知能の大学院があるな... 人工知能って、勉強する対象としてどうなんだろうね?
誰かが思いついた方法をただ学ぶだけ?
他の誰かが別の良い方法を思いついたらまたそれを学ぶ?
あまり勉強しがいのある対象じゃないように思うんだよね。
完全な実学でしょ。
勉強するなら数学とか勉強したほうがいいんじゃないの? >>247
大学行けるレベルなら独学でもOK
高卒は無理 >>254
別の良い方法を自分で思いついたつもりでも
現状の「人工知能」の性能と比べようと思ったら
やっぱり現状の「人工知能」の知識は必要なので
勉強する対象としてはアリ >>257
大学へ「行ける」レベルなら高卒も含まれるのでは。 >>251
三浪とか学部は文系だったけど研究者になった人とかはたまにいるから
理系の大学院に進学すること自体は別にいいとおもうけど
今人が集まって生きているから、パッと思いつくアイデア、面白そうな研究テーマは
既に誰かがやってしまっていて、自分がやることにはブームが去って
自分は周回遅れで、その残りカスをやる羽目になって後悔する可能性はあるよ。 >>261
え、理系って大学院でても別に研究者になるとは限らないんじゃないの?ある程度のレベルの大学以上だとほとんど大学院に進学するみたいだし
それとも時期的な話?今から5年後にはもうAI自体が下火になってるってことか?? >>249
3浪はさほど生涯にはならないと思うけど、数学はできないと厳しいぞ
ツール使うだけにしても自分が何をやってるのか背景にある技術や理論が理解できないと、どのツールを選ぶのか判断できないし、問題があった時にも対処できない >>263
本当か?信じてええんやな?
独学で学部レベルの情報工学やるか、三浪で工学部入るか迷うけどとにかくどっちにしろ数学必要だろうから数学勉強し治すわ
ありがと どのツールを使うのかの選定から入れるレベルって、
それなりに偉くなってからじゃないの?
SEレベルなら自社で売ってるパッケージを勧めるだけだしw
高卒で働くか三浪しても大学行くかだったら、断然後者だが。 >>265
ツールってのはソフトウェアのパッケージのことじゃなくてアルゴリズムのことな
訓練データ食わせて抽出したパラメータが今ひとつだった時にどうすればいいの?もっと訓練データが必要?重みパラメータにペナルティ加えるだけでいい?モデルの見直しが必要?そもそもこの分析手法で合ってるの?
みたいな
逆にそういうことは他の人が考えてくれて、自分は擬似コードをPythonで書き直すだけなら派遣会社へ電話すれば良い 自分が何をやってるのか背景にある技術や理論が理解できてない
↓
どのツールを選ぶのか判断できない
↓
問題があった時にも対処できない
このパターンはまってるひとたまに見かけるけど本人は気付いてないんだよな >>259
そうか?
車輪の再発明かな?
空中浮遊術の発明じゃないのか? でももの凄い監視社会がやってきそうだな。こんなもん開発していいんだかな。 数学とかどの分野でも必須だろ
線形代数すらまともにできないゴミプログラマーとかってこれから先マジでどこに需要あんの あと機械学習やりたいだけで学部まで変えるな
独学で十分と思う。なりより下火だし 人工知能もムーミンの舞台はムーミン谷と答えるだろうね 機械学習なんて古い技術的だろ、なんで今脚光を浴びてるのかわけわからんわ。 >>286
その通り、それ自体は以前からある技術。
ところが、扱い方に大きな変革が出てきたという話。
そこが理解できていないとちょいまずい。 詳しいことは分からんが、将棋ソフトが俺でも勝てるレベルからプロ以上になったんだからハードスペック以上の進化は間違いなくしてるな >>290
ほんとに簡単に説明すれば
データから学習するというのは80年代から行われていて
90年あたりから実務で利用されている90年半ばからのデータマイニングに於いての
利用がまさにそれ。ところが自動化と言う面ではアルゴリズム的な問題から
自動的な学習はまだまだで人の介在が多かった。その部分独学できるような
アルゴリズムが出てきた(その代表がディープラーニング)おかげで、それが
現実のものになってきたという流れ。
要はソフトが独学できるようになたったイメージでとらえるといいかも。 ディープラーニングをGPUにさせてるっていう書き込みを最近見るんだが
目的は何だろうか?
金が儲かるのか? >>293
速い、性能が高いだけだろ。
スパコンもおもにGPUを組合せて作る。
グーグルはGPUを超えるディープラーニング用のGPUみたいなやつ独自開発もした。 GPUは分岐処理は苦手だけど、並列計算はクソ速い
ディープラーニングだとそれがめちゃくちゃ有用 >>296
だからディープラーニングして
その先の目的は何? >>298
目的は人それぞれ
研究だったりビジネスだったり >>301
そういうことやってるやつそんなおらへんやろと思うんだよね
その割にディープラーニングやってるやつ多すぎやろ 現段階では使えるか微妙だけど、なんかバズってるし将来必要かもわからんから
くらいの感じじゃないかね。
本当に有効に使えてるところが多いとは思わん。 画像認識とかが一番多い
セキュリティ、医療、農業、工業その他諸々応用性は高い
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