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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0802デフォルトの名無しさん
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2018/10/24(水) 17:33:34.15ID:uzzb7okB
既存の数学的アプローチでは汎用人工知能は無理。
新しい数学を創造する必要がある。
0803デフォルトの名無しさん
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2018/10/24(水) 19:03:25.41ID:+UZVhUuu
人間の脳の学習能率に対して、ディープラーニングでは人間ではあり得ない量のデータを力技で教え込んでいるという現状を考えれば既存理論では実現不可能なのは明白だな
根本的にやってることが違う
0804デフォルトの名無しさん
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2018/10/24(水) 19:23:11.47ID:Tp5xd7NK
数学は万物を定量化して表すもの

数学に出来ないのはヒルベルトのように、解く方法が解らない問題と
世界の誰も未だに気づいていない問題
0806デフォルトの名無しさん
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2018/10/25(木) 01:53:03.16ID:DXNVkP/m
そのうち人工知能の性能や危険性を監査する方法が必要になる
監査もAIにして相互に進化させる
人間のはるか上を行くAIになりそう
0807 ◆QZaw55cn4c
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2018/10/25(木) 08:07:04.46ID:yGYVJ0zR
>>806
＞監査もAIにして相互に進化させる
こういう自己学習はすべてのAIにて有効とは限らない、と思いますが
0808デフォルトの名無しさん
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2018/10/25(木) 11:25:06.41ID:5Cy/pQlU
単にラグランジュとか●次スプラインとかで全点通す多項式作るようにしてるんだろうけど
こういうのって機械学習でも同じパラメータが出現するのだろうか
https://pbs.twimg.com/media/Dp8U1ioVYAEsXf3.jpg
https://twitter.com/yori_shirou/status/1053611678292570113
https://twitter.com/yori_shirou/status/1053611678292570113/photo/1
(そういう学習させればそうなるんだろう)
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
0809デフォルトの名無しさん
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2018/11/27(火) 10:18:08.02ID:Rh+mKowB
NNのパラメータが十分多ければSGDでも多項式時間で最適解に収束する事が証明されたな
https://arxiv.org/abs/1811.03962
0810デフォルトの名無しさん
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2018/11/30(金) 20:30:28.58ID:1rBmpsWQ
十分多ければwww
0812デフォルトの名無しさん
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2018/12/01(土) 12:32:12.07ID:ddsFX+Ib
ε-δ論法での「十分小さければ」みたいによくある表現だよね
0813デフォルトの名無しさん
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2018/12/01(土) 14:53:57.91ID:ESkZNxmJ
t分布で自由度が十分大きければ正規分布になるとか、割とあちこちで十分大きければ論法は使われる
「十分大きい」というのが現実的なサイズなら何の問題もないし非現実的なサイズなら机上の空論というだけのこと
0814デフォルトの名無しさん
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2018/12/01(土) 18:36:48.82ID:vZu4rQev
誤差曲面には極小値や鞍点が無数にあるにも関わらず、SGDで最適解に辿り着けてしまうのは自明では無い
経験的に知られていたが謎だった事が理論的に解明された事に価値がある
あと(指数ではなく)多項式時間と分かった事も大きいと思う
0816デフォルトの名無しさん
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2018/12/12(水) 22:46:51.99ID:0lKVJ1Zp
初歩的なもので申し訳ありませんが
ゼロから作るDeep Learningの中の数式の変形で以下のような変形がありました。
どう変形したらこうなるのはわからないのですがどなたか教えていただけないでしょうか？

c exp(x) = exp(x + log c)
0817デフォルトの名無しさん
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2018/12/12(水) 22:56:13.04ID:+Sf0mSLh
定義から追っていけばわかるだろ？

expてのはeを何回掛けたか
logはその逆

exp(log c) = cはcが特殊な値でない限り常になりたつ。

exp(a)exp(b)はeをa回掛けたものにさらにeをb回掛けることになる
これはexp(a+b)に等しい
0818デフォルトの名無しさん
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2018/12/12(水) 23:11:36.04ID:0lKVJ1Zp
>>817
ありがとうございます。
言われてみればなんで気づかなかったんだろってレベルでした。
0819デフォルトの名無しさん
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2018/12/12(水) 23:22:27.88ID:1Fc61En1
ln 左辺
　= ln (c * e^x)
　= ln c + ln e^x
　= ln c + x
ln 右辺
　= ln e^(x + ln c)
　= x + ln c

高校の算数で分かる
0820 ◆QZaw55cn4c
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2018/12/13(木) 00:31:25.96ID:mMIcaeGH
>>816
c = exp(log (c))

まずこれを理解して

c・exp(x) = exp(x)・exp(log(c))
= exp(x + log(c))
0821デフォルトの名無しさん
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2018/12/13(木) 09:30:18.60ID:MB2eDcb0
>>816
exp(x + log c)=exp(x)*exp(logc) 指数法則：exp(x+y)=exp(x)exp(y)
=exp(x)*c expとlogは互いに逆関数なので順番に作用させると元に戻る：x=exp(logx)
0822デフォルトの名無しさん
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2018/12/13(木) 12:19:59.72ID:zFPTCGev
c exp(x) = exp(x + log(c))
log(c exp(x)) = log(exp(x + log(c)))
log(c) + log(exp(x)) = log(exp(x + log(c)))
log(c) + x = x + log(c)
0823デフォルトの名無しさん
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2018/12/17(月) 22:36:41.36ID:hRfkLohO
ゼロから作るDeep Learningの中のAffineレイヤの部分で
行列の積　
X・W
をXで微分したものが
Wの転置行列
になっており、
X・W
をWで微分したものが
Xの転置になっていますがこの辺の説明がないためなぜそうなるのかわかりませんでした。
この辺は数学のどの部分をやれば理解できますでしょうか？いい参考書があれば教えてほしいです。

後同じAffineレイヤのバッチ対応版で、バイアス部分がすべてのバッチ分の加算になっていますが
これってどう解釈すればいいのでしょうか？
いまいちなぜすべてを加算するのか理解できませんでした。
0824デフォルトの名無しさん
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2018/12/18(火) 00:08:54.26ID:Eo+uoiII
線形代数
0825デフォルトの名無しさん
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2018/12/18(火) 11:30:12.35ID:/M0/bFGF
物理
0826デフォルトの名無しさん
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2018/12/18(火) 13:30:30.43ID:Y4LQpz29
魔法
0830デフォルトの名無しさん
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2018/12/18(火) 15:56:23.56ID:fQ2wN9mx
テンソルやろ
0832デフォルトの名無しさん
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2018/12/18(火) 17:39:32.22ID:owoWX2Rf
アホは読めないだろ
0834デフォルトの名無しさん
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2018/12/19(水) 19:39:29.81ID:hcWIkGDA
DeepLearningを試しにやってみたいけど
Chainerあたりが手軽なの?

ちなみに文系の馬鹿です。
回帰分析とSVMを
Pythonで試したことあります。
0839デフォルトの名無しさん
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2018/12/24(月) 11:14:29.35ID:YXqLjtll
>>838
無料？
0843デフォルトの名無しさん
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2018/12/30(日) 20:45:03.59ID:PVnIIL/g
>>838
どのクラウドがいいの？
0844デフォルトの名無しさん
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2019/01/04(金) 00:56:54.65ID:WfC+XEH3
>>843
用途による
一般用途はAmazon、サクラ、google、Azure等

あとはサービス連携
ワトソンとか使いたいならIBM Bluemix
TPUで爆速機械学習とかならGoogle Cloud Platform

個人的な意見で申し訳ないが
使いやすいのはamazon aws
価格が安いのはGoogle、IBM
サクラは官公庁とかで従量課金NGとかでも相談に乗ってくれる
0845デフォルトの名無しさん
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2019/01/04(金) 11:37:58.62ID:7pi2aX1x
>>844
ありがとうございます。
取引先は機械学習するのにAzuzeにしたのですが
利用料金が予想以上に高いと言ってました。
いろいろ検討してみます。
0847デフォルトの名無しさん
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2019/01/04(金) 17:09:49.70ID:ByJNYGiG
本業の問題解決にディープラーニングを利用するかディープラーニング自体を本業とするかでクラウド使うべきかは変わる
GPUぶん回すのは学習時ぐらいなので前者なら実際は学習以外の仕事が大半を占めるのでクラウドの方が安く、後者なら学習させまくるのだろうからハード買った方が安い
0848デフォルトの名無しさん
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2019/01/04(金) 20:33:58.41ID:2CE/kmBd
>>847
何気に無視できないのはデータ量
訓練データや最終出力に大量のデータを保存する必要があるときはクラウドが高くつく
GPUのランニングコストはさほどでもない
0849デフォルトの名無しさん
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2019/01/05(土) 20:59:49.07ID:DJKkY02/
さくらの高火力コンピューティングとかめちゃ高いよな。
あれ誰が使うんだろ？
0850デフォルトの名無しさん
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2019/01/06(日) 08:27:02.11ID:sqll98Te
>>848
大量のデータって数量的には何TB？
0851デフォルトの名無しさん
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2019/01/06(日) 19:18:45.26ID:r6TnJvb+
>>845
利用料金、これからの課題やで

機械学習はこれからビジネスの世界になる
機械学習で精度はあがっても、その精度を出すためのコストが問題されるようになる
大半の用途ではコストがかさんで機械学習をする意味がない
（コストにはデータを集めるためのコストも含含まれる）

もう少ししたら、これが問題視されるようになる
0852デフォルトの名無しさん
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2019/01/06(日) 19:56:09.20ID:/LWkk3mV
>>850
1TBのディスクはAmazon EBSの場合、帯域幅にもよるけど月当たり数千円から数万円。どのくらいを大容量というかは学習とのバランスによる。

GPUはEC2 P3でV100を使って一番安いオプションで24時間使い続けたとして月額25万くらい。実際にはこの1/3くらいだから月8万円としよう。

そうするとランニングコストのうち10%前後はストレージの容量に払うことになる。これを計算機コストに置き換えるとクラウドのストレージが如何に高いか分かる。

V100搭載の計算機は200万円くらい、かつ24時間回しっ放しだと電気代が月々数万円かかる。かりに1/3だとしても1〜2万円くらいだろうか。

※このクラスだと納期に最低2週間、必要なら電源工事、さらには固定資産税が掛かるが今は置いておこう。

大雑把な計算だと、GPU計算機の購入費用はクラウド換算では2.5年間くらいに相当する。2.5年もすると計算機の大幅な性能向上も見込まれるので、クラウドの有用性が分かるだろう。

一方1TBのSSDが2万円切る中、同じ容量のストレージをクラウド上で保持しようと思うと、1〜3ヶ月程度しか持たない。もちろんサービス用の高いストレージを使うのもありだが学習用途なのであまり意味がない。
0854デフォルトの名無しさん
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2019/01/06(日) 21:06:59.54ID:r6TnJvb+
>>852
コストは掛かるのはわかるが、それによって
なにが得られるかだよな

コストを掛けた以上の利益が得られなければやる意味がない

まあ今はまだ検証段階でそこまで考えられる所まで来てないんだろうけど
いいよな。結果が出なくても良い段階っていうのはｗ
0855デフォルトの名無しさん
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2019/01/06(日) 21:07:13.61ID:sqll98Te
>>852
ストレージは利用者に提供した分は必ず確保して使えるようにするから占有だけど
GPUは隙間時間を別の人が使ったりできる点は違うんじゃね
0856デフォルトの名無しさん
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2019/01/26(土) 14:56:07.98ID:yVAkGzul
不正統計ω
0858デフォルトの名無しさん
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2019/01/27(日) 16:49:33.49ID:jpJeg/KH
仕事で国の統計データ使うこと多いのに
マジで勘弁して欲しいぞ
0860デフォルトの名無しさん
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2019/01/27(日) 17:55:29.03ID:jpJeg/KH
計算できるようにデータを
纏めるのが大変なんじゃ！
0861デフォルトの名無しさん
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2019/01/27(日) 17:57:03.48ID:DIPYZuxb
この地域にはこういう属性の人が多いからこういう戦略で行こうとビジネスの意思決定に使ってた国のデータが嘘だった場合、
これからのことは正しいデータで計算し直せば済むが過去の莫大な機会損失も補償してくれなければ意味がない
0865デフォルトの名無しさん
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2019/01/28(月) 12:43:29.94ID:ji//xT0N
ほんとにまともなAIなら
学習の結果として
不正な統計データが入力されたら
受け付けずに突っ返す動作にするのが理想だな
0866デフォルトの名無しさん
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2019/01/28(月) 15:04:36.07ID:P7GqkI/F
>>865
それは不正統計を判定するために学習させた場合であって普通は誰もそんなもの作らないから
0867デフォルトの名無しさん
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2019/01/28(月) 15:12:52.73ID:DqvraBYP
危機管理だろ、データが不正の場合当社は責任をもちませんと契約書に入れておくとか
0870デフォルトの名無しさん
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2019/02/20(水) 17:51:51.87ID:/eXmn/gb
クラウド企業は大儲け！

クラウド使う意味が分からん？
0872デフォルトの名無しさん
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2019/02/22(金) 13:14:44.17ID:PtH+29Wq
だれを相手に書いてるかが問題で

「日経の経済教室」

なら
あっそう
でおわり
0873デフォルトの名無しさん
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2019/02/22(金) 13:27:59.38ID:mJNXNf/+
でも出力と教師信号の差を小さくするっていう点では
最小二乗法と同じじゃね？

多層にする事でより精度よく
複雑な問題に対応可能になっているけど
もっとシンプルな構造で
同様の出力をできれば
学習の計算力も少なくて済む
0874デフォルトの名無しさん
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2019/02/22(金) 13:46:43.30ID:1tWgvkMd
別に、理解している人からすれば
どうでもいい話しだよね。
0875デフォルトの名無しさん
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2019/02/22(金) 15:06:08.21ID:9D6v3kso
別に最小二乗法である必要性はないし教師と予測の差を測る何かしらがあればいいだけなので全く本質的ではない
0876デフォルトの名無しさん
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2019/02/22(金) 15:13:01.54ID:mJNXNf/+
>>875
短い言葉で判りやすく伝えるにはどういう表現がいい？
0880デフォルトの名無しさん
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2019/02/22(金) 17:46:31.58ID:el9/87PC
>>873
ディープラーニングを一言で説明しろって言われて
A. 最小二乗法みたいなもの
B. ニューラルネットワークを沢山繋げたもの
のどっちの説明が適切かだな

実際はAの最適化の要素とBの深いネットワークの要素のどちらも重要だから、片方だけ説明すると片手落ちになって突っ込まれる
0881デフォルトの名無しさん
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2019/02/22(金) 17:54:08.28ID:PtH+29Wq
小学生に説明するときと猿に説明するときで説明の仕方変えるだろ
臨機応変に出来ない方が馬鹿
0882デフォルトの名無しさん
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2019/02/22(金) 18:02:57.51ID:9C0ENtC1
猿に教えてるところを録音されて晒し者にされたのが今回の事案。
「猿が相手だったので猿向けに説明してたんです」とは相手もいる以上言えんわなｗ
0884デフォルトの名無しさん
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2019/02/22(金) 19:05:45.63ID:mJNXNf/+
>>880
ニューロンを沢山繋げたもの
って言われてそれで何ができるの？って思うけどな

炭素を沢山繋げたもの
って言われても価値があるものなのかわからない
炭なのかダイヤモンドなのか
0885デフォルトの名無しさん
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2019/02/22(金) 19:08:13.79ID:mJNXNf/+
>>884
結局は聞く側が何を知りたいのかによる
それによってどんな観点で説明するか変わる
0887デフォルトの名無しさん
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2019/02/22(金) 19:58:44.79ID:KXSRl5z4
ディープラーニングが何者か一言で説明しろと言われて一言で説明したらそれじゃ分からんと言われ、厳密に説明しようとしたらそんな難しい話理解できないと言われ
0890デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 12:37:31.13ID:+DV3f+Dk
単純労働はもう人間がやる時代じゃなくなった
DLが判らない人は職を失います
DLが判る人は信用を失います
0891デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 12:43:45.09ID:aRr2CtyI
データによって関数近似するだけですと答えりゃ良いんだよ。
deepが今までの機械学習と違うのは関数を表すパラメータが多いだけ。
(まあ多いからそれなりの学習法が必要になるってことではあるのだが。)
0892デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 12:47:45.21ID:+DV3f+Dk
確かに「関数って何？」ってレベルの相手に「最小二乗法」とか言っても伝わらんよな
0893デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 13:05:49.57ID:9M6azXgX
そもそも最小二乗法知らないレベルの人がディープラーニングの意味を知ったところでその知識に使い道などない
0894デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 14:02:48.73ID:YsidP2kG
>>891
パラメーターの多さは本質的じゃない
他のモデルでも増やすだけならいくらでも増やせるし
0895デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 14:27:17.84ID:aRr2CtyI
>>894
本質か本質でないかはわからんといったところだろ。
例えば混合ガウス分布のパラメータをdeep learning並にしてSGDで学習みたいなことを
実験した結果とかみたことないし、どれくらい差が出るのかは誰にもわからん。
0896デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 16:02:59.35ID:lNz7SHfN
幅が効いてるのか深さが効いてるのか判らんぬ
0899デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 16:19:13.67ID:44PmOqBU
>>883
そうやな
ちゃんと片端って言わないとな
0901デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 16:26:26.19ID:smDG7LGU
>>896
深さが効いている
NNの深さは表現力に対して指数的に効くが、幅は多項式的
だから「ディープ」ラーニングがここまで流行った
0902デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 16:29:50.37ID:lNz7SHfN
>>901
なるほど
まつおっさんはそこを説明し忘れたと
0903デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 17:13:34.69ID:qQy3QKMA
わざわざ"ディープ"ラーニングだと言ってるのに今更「深さが重要だよ」程度の説明までしてやらなきゃならないのか
無知というのは本当に面倒だな
0904デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 17:48:49.92ID:lefeMdOl
>>901
深さはなぜ聞いてるんですか？
何に聞いてるんでしょうか？

まさか、非線形だからなんて答えないですよね？
0905デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 18:09:54.05ID:2Bb0KoDB
自分で調べて理解する方が早いのをなぜわざわざ他人に聞くんだろう
自力でやるほどのことではないと言うならそんなことを知ったところで君の人生において使い道などないだろうに
0906デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 18:42:59.52ID:hvNgcyAg
>>904
それはね、ふか〜い意味がある
でいいんじゃないか？
0907デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 18:53:50.90ID:smDG7LGU
>>904
同じ関数を同じ精度で近似したい時、幅を増やすよりも深くする方がニューロンが少なくて済む
理論的な所は論文がいくつもあるがフォロー出来てない
0908デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 19:02:21.42ID:+IwGCrFN
>>903
理論上は古典的な三層のMLPで関数の任意精度近似が出来るのになぜ"ディープ"にする必要があるのか？ とか少しNN齧れば誰でも思い至る疑問を感じず、「"ディープ"ラーニングと言う名前だから深さが重要」で思考停止している人間よりマシだな
0909デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 19:08:30.62ID:C1vMZKUS
ゆうてもこのスレでディープラーニングのコード書いたことあるやつってほとんどいないよね？
0914デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 20:30:39.92ID:dhwbkJVr
>>913
理由として公理系から出発するレベルで厳密な証明を求めるならこんな所で聞かないで論文を読むべき
単にマウント取りたいだけならその限りではないが
0915デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 20:57:11.51ID:+IwGCrFN
>>913
公理系の意味理解してるか？
標準的な数学の公理系に基づいているならわざわざそこから出発する意味はないよ
1＋1の証明から始めてたらいつまで経っても目的の議論にたどり着けんやん
0919デフォルトの名無しさん
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2019/02/23(土) 23:37:24.82ID:3YtKndGk
鬼束ちひろを理解できるAI。
人間には無理。
0920デフォルトの名無しさん
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2019/02/24(日) 00:36:01.42ID:xoljfRCp
始めの仮定の部分を示せばよいと言っている
その仮定が確からしいかどうか怪しいと言っている
0923デフォルトの名無しさん
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2019/02/24(日) 03:00:13.95ID:NqeQYE6u
>>920
正しいか正しくないかは実験して確認するしかない
ヒッグス粒子にしろ相対論にしろ実験で確認できるまでは仮設

正しいかどうかに関係なく論理展開は可能
相対論で言えば光の速さが最速で一定というのは
実証されていない段階で論旨展開されて
時空間の相対性が導かれたと思う
0925デフォルトの名無しさん
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2019/02/24(日) 05:10:43.25ID:AXtZKrFv
「全」が最強ですか？
0926デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/02/24(日) 09:54:45.28ID:yqjhGBK+
>>908
少しNN齧れば誰でも思い至るようなありふれた疑問なら少し調べればいくらでも答えは見つかるだろうになぜ自ら調べないのか
0927デフォルトの名無しさん
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2019/02/24(日) 10:56:47.83ID:qLJosHl4
調べても深さと幅の関係はそんな単純ではないという結論だがな。
深さをあげれば掛け算で表現ノードが増えるという理屈はあるがあれはあれで怪しいし。
とりあえず実験的には深さを増してった方が有効というのは正しそうだが。
0929デフォルトの名無しさん
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2019/02/24(日) 16:41:44.01ID:2fcQjxFq
>>906
不快な解答です
0930デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/02/24(日) 16:55:23.56ID:2fcQjxFq
>>923
>光の速さが最速で一定というのは

これどうやって実証されたの？
0932デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/02/24(日) 17:09:07.22ID:jKObQ1kj
>>930
それが実証されたとは書いていない
導かれた予言が実証された
0935デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/02/24(日) 19:38:54.50ID:dH1jxY0q
そっか、光の速度は量れたが
測定手段としては一定という量り方はないんだな
0938デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/02/25(月) 10:57:08.92ID:Opp/wdL5
>>933
当時その実験やってる最中に偶然重力波が観測(というか観測じゃなくて到達と言うべきか)されてたら
歴史は変わっていただろうね
0940デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/02/27(水) 12:36:16.84ID:+TCpifLa
重力波なんて小さ過ぎて検出されないだけで
常に到達し続けていると言っても過言ではない
0948デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/02/28(木) 11:14:13.22ID:01EONdyB
後から誰も何も確認できないなら観測していないのと同じだからね
「宇宙人見ました！写真も映像もないけどね」だと他人からすれば何の価値もない
0949デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/02/28(木) 11:53:17.30ID:yVNPvTLf
まあダークマターとか言われてるものも
パルサーのスピン軸がたまたま地球の方向を
一度も向かないだけのものが
ものすごい量あるんだろうなあ
0950デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/02/28(木) 12:56:20.11ID:+rccLB4x
>>949
何がどれだけあるかはっきり分かっていないので、
何かないと計算が合わないから何かあることにする
ここまでは分かるんだけど、

宇宙はダークマターで満ちている！←おかしくね？
0951デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/02/28(木) 13:03:52.47ID:yyOtWed3
そういう苦情はNHKに言おうぜ
0953デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/02/28(木) 20:02:44.99ID:mtH3V3ZR
おまいら
単なるデータへの
あてはめに
高尚なこと
求めすぎだと
思うぞ？

うまくあてはまった！
マンセー！

で、いいじゃん？
0954デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/02/28(木) 20:21:08.20ID:xdOF/Hzc
>>950
おかしいと考える人も普通にいるだろうね。
エーテルはなかったがヒッグス粒子はあった、
とされている。
結局一番観測結果を説明できるモデルは何かという話。
0957デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/02/28(木) 21:52:28.50ID:+rccLB4x
>>954
理屈上これ以上物質はないはずだから残りはダークマター←わかる
どれだけ物質があるかわからないけど残りはダークマター←意味不明
ということを言いたいわけだが。
0963デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/01(金) 13:02:14.00ID:ozM8zBQ9
魚でも地上(空中)の人間の顔とか識別してるし
虫が飛んで来たら水面より上にジャンプして虫捕まえる鯉とかいるし
961 は仮説以前の問題
0965デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/01(金) 19:59:30.11ID:zZVuhjrI
>>928
受けた。物体検出精度指標の計算問題とか出たねw
定義知らないと死亡。数学っていうか算数か。
0966デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/01(金) 21:31:08.03ID:Y8fj+4tW
>>957
すまん、
上になぜ納得できないのか下はなぜ納得できるのかさっぱりわからん。
別にどっちもどっちにしか思えないんだけど。
0967デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/01(金) 23:57:07.46ID:7Z9PQtlK
>>957
科学に対するスタンスの違いかと。
観測できないものに想いを巡らせたところでそれは想像でしかなく宗教みたいな水掛け論になって不毛。
あくまで現時点で観測できるものがすべてで、それで説明できない部分はXと置いてそれが何かを考えましょう、という発想なのかと。
公平な立場だとだと思うよ。
0968デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/02(土) 00:00:17.81ID:+5R2WUKR
まだまだ分かんないことがたくさんあるよね、区別とか分類すらできないし、話がしやすいようにとりあえず一くくりにしてダークマターって名前つけとこうか、ぐらいの事だと思います。
0970デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/02(土) 01:53:18.36ID:WE+y6WN7
>>966
下は「残り全部」とか言ってるけど、観測できないだけの物質があるかもしれないじゃん。
0972デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/02(土) 10:11:28.63ID:fiwzYa51
ダーク股

なんか臭そう
0974デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/02(土) 11:36:13.20ID:+L4gK20K
統一理論ニダ
↓
説明出来ないものがある
↓
観測出来ないものが影響していることにしよう
↓←(この時点で既に観測出来ないのに「存在すること」が前提になっている)
補正したニダ
↓
上手く行った


これって天動説だろ
0976デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/02(土) 13:12:21.37ID:DCeemCxf
理論的には何かが存在するという前提を置かないと成立しないが今のところ観測していないものをダークマターと呼ぶだけ
理屈も何もないけど適当にダークマターとやらを登場させたわけではないわけで、指摘は的外れすぎる
0977デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/02(土) 15:13:05.80ID:dBQH/Cna
>>969
たとえばAI系の知識が全くない人がAI系部署に配属されちゃったりした場合みたいな
- 本人に基本的な知識がない
- 関係者一同からも素人だと認識されてる
みたいな状況sだったら、講座も含めて資格取得に向けた行動aをとることに対する収益Eはたかいんじゃね？

みたいな行動価値関数 Q^π（s,a）だと思う。
0978デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/02(土) 15:27:58.06ID:YyFRO3t1
>>969
とる事自体の価値は分からんが、漠然とAIの勉強するよりは資格という分かりやすい報酬に向かって進む方がメンタル的に良いと思う
0980デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/02(土) 17:41:24.93ID:moD+CRH3
>>969
企業が社内エンジニアの教育によく使ってる

個人で受ける人はE資格は今のところ少ないね
英語分かるならコーセラの無料コース+ディープラーニングコースなら同程度の内容だし
0981デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/02(土) 17:57:48.91ID:DCeemCxf
資格取らなくてもいいけどその分野で普通に働いてる人が取れるレベルの資格が取れないのはヤバイ
取らないのか取れないのかの区別が大事
0982デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/02(土) 21:51:38.20ID:W81kTJxo
データ分析して15年。
資格？はあ？って感じる。
0984デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/03(日) 00:12:43.79ID:oVEKznCH
大企業とかでこの資格持ってる人は優先的に採用しますみたいなのが出てきたら機械学習の分野にだって資格は定着するよ
0985デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/03(日) 01:19:08.01ID:wfftRGsB
大企業は、そういう資格を持ってる人を「使う」だけで
採用したいと思うかどうかは別の話だな。
0986デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/03(日) 06:18:40.27ID:ChZC+e8W
>>979
そうでもない
0987デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/03(日) 06:19:44.07ID:ChZC+e8W
>>981
本質は実務の方だよな
0988デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/03(日) 06:21:24.19ID:ChZC+e8W
>>984
資格は定着しても(それも怪しいが)技術は定着しない
今の日本の凋落っぷり見れば判るだろ
0989デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/03(日) 12:30:48.80ID:x8Qrwy2l
とりあえず老害にならないこと。
データ分析？１５年？はぁ？
それが資格なんかよりもずっと重要。
0992デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/03(日) 16:45:29.82ID:ObzEoum5
若い自惚れた馬鹿連中が
『私はデータサイエンティストです！』
とか言ってるんだ。
論文も書いたことないのにw
控えろよクズ！
0993デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/03(日) 16:47:35.05ID:ObzEoum5
>>989
若害がひどい

ど素人の馬鹿のくせに
『私はデータサイエンティストです！』
とかw
0994デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/03(日) 17:31:04.18ID:ewmKZfia
自称データサイエンティスト「ロジスティック回帰？何ですかそれ」
0995デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/03(日) 17:55:15.29ID:E4UxtVYi
データマイニングと何が違うん？
0997デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/04(月) 04:15:30.30ID:DAN4+o0x
wikipediaで

機械学習
ディープラーニング
データマイニング

それぞれ同じ絵で説明されてたわω
0998デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/04(月) 20:09:50.95ID:SGJ/lNia
ディープラーニングやってみてるけど、
こりゃ難しいわ。
さっぱり分からんので、
書店にいって分かりやすそうな本買ってきたw

アホな俺は涙目！
0999デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/03/04(月) 20:18:47.22ID:AYtclDj4
>>998
マセマ の馬場先生に「ディープラーニングのための数学」でも書いてもらわんとな。
石村夫妻でも
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