【統計分析】機械学習・データマイニング17 [無断転載禁止]©2ch.net
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機械学習とデータマイニングについて何でもいいので語れ
人工知能考察は未来技術板の技術的特異点スレで語れ
■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16
http://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1498493352/ >>256
すまんがそもそも人間の価値を考えることが愚かなんだけどね アインシュタイン『すべての宗教、芸術、科学は、同じ一つの木の枝である。』
-考察-
この言葉を説明するとしたら、その『木の根っこ』にあるのは、あれしかない。『真理』だ。そして、『愛』であり、『神』だ。
しかし私は、これらの言葉が全て同じものを指していると考えていて、そう仮定した場合でも、アインシュタインの言葉とつじつまは合うのである。
-アインシュタインの言葉を自分のものにする-
例えば、『四聖』に数えられる、
孔子、 ソクラテス、ブッダ、キリスト
彼らの言葉を一通り見たが、私が見出した彼らの教えの共通点は2つあって、まず一つ目は『自分の心に目を向けるべし』ということ。そしてもう一つは、『真理を説いたこと』なのである。
彼らの言葉は、確かにその教えや表現は微妙に違うのだが、真剣に向き合って内省してれば、（どれも同じものに目を向けている）という事実が、浮き彫りになってくる。それこそが、真理であり、愛であり、神なのだ。
ラ・フォンテーヌは言った。
『すべての道は、ローマに通ず。』
私は、この『結局、辿り着く場所が同じ』という現実を考えた時、
（もしかしたら、『神』という実体は、私が認識して理解できていて、この世に普遍的かつ絶対的に広がっていて、圧倒的な強い支持を得ている『愛』や、『真理』と、ほぼ同じものなのではないだろうか？）
という強い意識が芽生えるようになった。そして、そんな私からすれば、このアインシュタインの言葉を理解するのは難しくはない。
『同じ一つの木の枝』も、『結局、辿り着く場所が同じ』も『この世には、圧倒的な根っこが存在している。』ことを示唆する言葉となっているのである。
『そこ』から離れれば離れるほど、人間の心は虚無に陥る。これは、非常に興味深い事実である。 >>260
アインシュタインの揺動散逸定理も知らんくせに言葉を語んな ソクラテスは言った『真理の探究なき人間は、生甲斐のない人生だ。』
真理の探究。つまり、何が正しい筋道で、どこに焦点を合わせればいいかを模索する。
これが人間にどういう恩恵をもたらすかというと、人生における試練、トラブルといった、あらゆる問題ごとのスムーズな解決を促すのだ。
例えば、『人は必ず死ぬ』という真理。この真理がわかっていれば、こういう言葉と真剣に向き合うだろう。
『人生は一冊の書物によく似ている。 愚かな者はそれをパラパラとめくっているが、 賢い者はそれを念入りに読む。 なぜなら彼は、ただ一度しかそれを読めないことを、知っているからだ。』byジャン・パウル
そういうことだ。つまり真理の探究ができない人は、ここでいう『愚かな者』。毎日を場当たり的に生き、浅はかで刹那的、建設的ではなく、射幸的な人生を好むようになる。
建設というのは読んで字のごとく、毎日毎日、積み上げていくものだ。そういう人は、射幸的のように、幸せを矢で射って当たれば儲けと考える、そういう生き方をする人間とは比べ物にならない結果を出すだろう。
それがわかるのが、記者とイチローのこのやりとりだ。
記者『イチロー選手は、なぜ同じ毎日の繰り返しで、成功できたんですか？』
イチロー『確かな一歩の積み重ねでしか、遠くへは行けない。』
真理とは、自分の人生を最高に応援する、勝利の女神のようなものだ。彼女を怒らせたら怖いが、味方にすればとても心強い。
どちらを選択するかは自分次第だ。 「人生はゲームのようにプレーしろ。真理は恐ろしいものではない。」 Redditの機械学習スレにはgoodfellowとかが普通にいるのにここは小学生しかいないのか 2chなんて40超えた土方オッサンばかりなんだから、今の機械学習なんてさっぱりだろ
だいたい機械学習はそもそも求人件数ないし仕事でやってきちんとした知識ある奴、日本に千人くらいしかいないんじゃね クソ安買い叩き値なら求人も外注依頼も結構あるぞ
まともな募集は少ないが、本当に機械学習が必要な案件もごくわずかだ >>266
NNなんてかなり簡単なほうだからww
特に問題なくコード作れるよん 既に大衆化したコードなんて誰でも書けるんだよね
中途採用はコードがない論文読んで実装までできる人って条件で募集してる
最近は英語の論文読めない、数学分かってない、ただのコピペマンが機械学習できまぁす!ってのが増えて面接でガッカリすること多い 「真理を覗くとき、真理もまたこちらを覗いているのだ。」
>>269
そんな条件で出してたら応募ゼロだろ
日本人はあきらめろ
ただしそっちも英語が必要だな 好きなことをやる、そのビジネスモデルを作る、そのために学ぶというプロセスに切り替えた方がいい。
これからはそういう時代だ。 最近はむやみやたらに簡単な本が称賛されるから困ったもんだ 過度な称賛はともかくも、
そのうち小学生でもプログラミングやるんだから簡単な本も良いんじゃないかな 難しくてもいいからわかるような説明になっていればいい
お前実はわかってねえだろ的な本が多い 本当は難しい話を判りやすく説明しようとして失敗してるケースもあるな 実は簡単なんだけど万人にわからない方がいいと思ってる人いそう まぁ米国や中国とかとは予算の桁が違うから仕方ない面もある
日本は少ない予算を取り合うも、利権で消えるだけだし >>274
積み木に機能が書いてあってそれを組み立てるゲームだろ（笑） >>284
ロボットを制御するプログラミングを授業に組み込む試みが評価中。 >>284
Scratch のことを言ってるなら、それは候補の一つに過ぎないよ マザボにアダプタ差し込むだけでコンピュータ自作しました(キリっ
っていう人がいるのと同じで
プログラミングにもそういう時代が来てしまうんだな >>287にあるドヤ顔オタクは死滅してほしい
これまでの論文見て自力で理論組み立てれる人材を重宝すべき 機械学習もコピペである程度組めるのあるから、入れるデータだけ変えて○○が出来ました、精度はなんと○○%！
これからはAIの時代（ドヤ顔
っての溢れてるやん、精度の意味も分かってないが
つい最近も理論分かってない自称天才プログラマーがドヤ顔で記事載ってたし、それを鵜呑みにする素人も多い ニコ生主
「『高卒の天才』は高卒の間でしか通用しない」 データ水増しできるならやる。
増やせないならそのままやってみて精度でないなら諦める。 >>297
k-NNが一番単純で、実はそれなりに精度がでたりする。 プログラマーが機械学習語るって何のギャグなんだろう 人生に迷ったらより難しい道を選べ
それが最も美しい生き方だ >>305
そうか‥
じゃあ今から解析と線形代数と力学をやることに決めました ○次受けが多いほど退場率が早くなる。高くなる
直受けの50万 客：いつまでもうちにいていいよ
3次受けの50万（客は90万払ってる) 客：短期延長していい？
5次受けの50万（客は150万払ってる) 客：作り終わったらとっと出てけ できなかったら即退場だ
長時間労働 高稼働 高スキル要求が多い
零細フリーランスサイトは5次受けから誰もできない難易度の高い仕事 余り物の仕事を紹介してくる。40万円代でやってくれと
これならJIETから3次でいったほうがいいな
446非決定性名無しさん2017/08/02(水) 22:12:48.95
JIETに毎月5千円払えば３次から入場できるだろ？
高額をうたうフリーランスのサイトはだいたい５次から４５万円
JIETで閲覧応募できる末端価格からさらに搾取するのが高額をみせつけるフリーランスサイトでした
高額案件をみせつけるフリーランスサイトも案件の取得はJIETでした
JIETに加入すれば誰でも3次60万からスタートだ。フリーランスのサイトをやってる
自称エージェントもそこから案件情報を取得しきてる。サイトで60万で釣って40万から55万の間でやらしている。
372仕様書無しさん2017/08/11(金) 10:31:43.41
フリーランスで検索すると引っかかる零細ITがやっているフリーランスのサイトはだめだ。
高額に見せているけど実際は50万前後
JIET加入した方がいいよ。案件は毎日千件以上末端価格は60万円 平凡な稼働時間の80万円の案件もある。
ユー子も求人をだしてる。名刺も渡せる。ユー子に名刺が渡せるんだぞ。夢のようだ
自称エージェントはJIETから流れてくる案件を転売してるだけだった。
JIETに加入すれば誰でも案件に応募することができた。収入が40万50万台にならなくて済む
エンド - ユー子 - エージェント-JIET 公表価格 90~60 - エージェント×3 = 言い値50万以下
エンド - ユー子 - エージェント-JIET 公表価格 90~60 - エージェント×1 悪質な言い値で50万以下
エンド - ユー子 - エージェント-JIET 公表価格 90~60 - JIETに加入して公表価格で応募ができる ddpgとdqnの違いってddpgは行動に連続値が取れる以外になんかあるの？ 猫も杓子も人工知能の今だからこそアナログ力を磨くべきだと思う
スポーツや運動などの身体能力の拡張、自分の言葉で自らの思考を発しディベートする、そして芸術に励み文化に触れ創造性を獲得
俺はMacを捨ててプライベートでは極力デジタルから離れ自己鍛錬に励むようになった
おかげで身体能力と営業力、創造性がメキメキと発達している
いつの時代も「人間力」これが一番大事なのだ >>322
3日で20万円とかぼったくり過ぎない？
どんな人がそんな金払って行くのよ？ Mメガ
mミリ
K = 1024
k = 1000 20万か〜。
自腹じゃなくて会社から出してもらって行く人はいるんだろうな。アホは 会社だってアホに20万は出さんよ。
セミナーは自習に時間使わせるよりその金額払った方が得なスペックの人間に行かせるもんだろ。 手ごろな本を読んだほうがいいと思うね
https://www.amazon.co.jp/gp/product/4839962510/
とかよさそうだが，python の説明がちょっと飛んでいてとまどっている 言語そのものの理解と機械学習の理解は別でやったほうがいいでしょ 知識を独占したいだけじゃないのか
馬鹿でも使えるようになったら(ボッタクリできず儲からなくて)困るから
難しいままにしておきたいのだろう そもそも繰り返すが機械学習、特にNN関係はかなり数学的に簡単なほうだ。
それを中心に学ぶよりも基礎力上げて欲しい 人工知能というか機械学習なんて学習データが全てなんだから政治に利用しようとすれば当然各陣営に有利な結果しか出離されなくなる ゲームや画像には飽きたよね…
政治じゃなくてもいいけど別方向の問題を扱いたい >>351
もうそれは散々やられているよ
High frequency trading（HFT）とかcolocationでググってみたら 時系列モデルをセンサレス制御に応用できないかなーと色々試してる
実際にモノ動かしたほうが楽しいしね
機械系電気系との合わせ技で夢が広がるよ >>355
そもそもLSTM、RNNには解の収束性について、数学的な保証が何もない。
>>355のコメントから、既存の制御方法がどんだけ信頼性高いか考慮されてないことが伺える。(そもそも比較するだけの技術力も頭もないだろ？)
何でもかんでも機械学習が優れてるわけじゃない たとえばモータなどのアクチュエータを『精度よく制御する』点では機械学習はあまり期待しないほうがよい
既存の制御論を舐めてるとしか思えない ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
