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【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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0001デフォルトの名無しさん
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2017/08/07(月) 00:22:06.05ID:TUgnrm8t
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/
0318デフォルトの名無しさん
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2017/09/01(金) 09:52:11.35ID:Z9Fha70u
○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
0324デフォルトの名無しさん
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2017/09/02(土) 12:46:59.16ID:YILPMh7c
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
0331デフォルトの名無しさん
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2017/09/03(日) 09:23:26.15ID:U8G6vqXo
>>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？
0332デフォルトの名無しさん
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2017/09/03(日) 11:35:17.80ID:e2vijfST
Mメガ
mミリ
K = 1024
k = 1000
0333デフォルトの名無しさん
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2017/09/03(日) 18:15:33.22ID:skndupQG
ふーん
0334デフォルトの名無しさん
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2017/09/04(月) 01:24:19.24ID:+mJ1JMq3
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
0335デフォルトの名無しさん
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2017/09/04(月) 08:02:47.26ID:XwHWu3mX
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。
0344デフォルトの名無しさん
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2017/09/04(月) 14:09:53.95ID:eAooYNE2
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
0345デフォルトの名無しさん
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2017/09/04(月) 14:26:50.87ID:+mJ1JMq3
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
0349デフォルトの名無しさん
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2017/09/04(月) 16:24:26.37ID:pmsWEokw
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
0350デフォルトの名無しさん
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2017/09/04(月) 16:44:02.82ID:oyaKuPj3
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
0353デフォルトの名無しさん
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2017/09/04(月) 21:15:31.98ID:f8NzMEUS
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
0355デフォルトの名無しさん
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2017/09/05(火) 11:07:24.28ID:gspQgzv/
LSTMで良くなるんじゃね？（適当）
0357デフォルトの名無しさん
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2017/09/05(火) 12:17:05.29ID:HufF8MjK
>>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
0358デフォルトの名無しさん
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2017/09/05(火) 12:23:55.15ID:HufF8MjK
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
0359デフォルトの名無しさん
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2017/09/05(火) 12:27:43.12ID:gspQgzv/
見ている先が違うんだろうねえ
0361デフォルトの名無しさん
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2017/09/05(火) 12:30:27.99ID:gspQgzv/
はい、はい
0363デフォルトの名無しさん
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2017/09/05(火) 12:35:48.61ID:HufF8MjK
失礼訂正
>>362は>>360

ちなみにアクチュエータに機械学習を使用するなら、精度を求めることより、指令値(命令パターン)をどうするかなどに使用した方がよい
0369デフォルトの名無しさん
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2017/09/05(火) 13:03:53.72ID:uwJbJK7X
例えば>>353みたいにセンサレスで制御したいなら当然、既存の実績ある制御方法をまず先にやるべきと思うけど？
0378デフォルトの名無しさん
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2017/09/05(火) 13:19:04.44ID:uwJbJK7X
まあ、比較は大事だよね。
ろくに現状もわからず話題性があるほうにすがるのもどうかと思いますが‥
0379デフォルトの名無しさん
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2017/09/05(火) 13:50:47.35ID:uwJbJK7X
こういう話題性のあるほうにすがり付く馬鹿が多くて困るわ。

最近、就活生の相手してると機械学習やりたいってだけの奴が困るわ

既存の方法論とか、もうちょっと勉強してから発言しろと言いたい
0383デフォルトの名無しさん
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2017/09/05(火) 18:55:13.03ID:uwJbJK7X
実際に企業でセンサレスやろうとするなら実績重視となる。既存の方法を優先して機械学習なんてやろうとしない。
つまりは>>353は学生さんと思ったけど？
学生なら時間掛けて技術磨けや
0385デフォルトの名無しさん
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2017/09/05(火) 19:43:32.58ID:vfe5gxJ3
あん？お前は駅弁か？
現代制御の最小次元オブザーバはデフォでしょ。
H∞ロバスト制御、システム童貞、連続時間カルマンフィルタはマスターしときい。
0388353
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2017/09/05(火) 21:00:30.52ID:vk+SnS5J
知らぬ間に盛り上がっててびっくり
皆さんが思ってるような高度な制御じゃなくて、
マップ制御、オンオフ制御、シーケンス制御が組み合わさったようなやつで
元々センサレスなのでフィードバックすらしてない笑
そういう泥臭い世界なんですよ

職人技で調整してたのを時系列データ処理で自動最適化できんかなーとか思ってただけ
学のある皆さんなら簡単かもしれないですが…
0389デフォルトの名無しさん
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2017/09/06(水) 08:21:16.99ID:iShPRRJz
>職人技で調整してたのを時系列データ処理で自動最適化できんかなー
訓練データが作れるならRNNあたりでできたり？
0390デフォルトの名無しさん
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2017/09/06(水) 12:05:05.06ID:ByOGyINn
機械学習が理解できないからと言ってスレチを延々と続けるなよ

>>386
自己紹介しちまったんだろ
0392デフォルトの名無しさん
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2017/09/06(水) 13:07:47.16ID:FIjwSx5J
まぁMNISTから先に進めなかったり、GPU環境が用意できなかったりで挫折して機械学習を批判し始める人も増えたな
0394デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/09/06(水) 14:48:14.93ID:blLyj156
制御理論の分野に限らず、新しいものを全力で否定する人は常にいるから
それだけのこと。
0399デフォルトの名無しさん
垢版 |
2017/09/06(水) 17:49:15.90ID:CWwoKEPH
itmediaより

Google研究者著「Deep Learning」日本語版公開　東大松尾研が翻訳
ディープラーニングの教科書『Deep Learning』の日本語翻訳版が、無料で公開された。
0400デフォルトの名無しさん
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2017/09/06(水) 18:01:52.41ID:5Fvz8IOs
東大松尾研なら社会人向けの無料公開講座
Deep Learning応用講座を受講したいなぁ

東大大学院の先端人口知能論IIと全く同じ内容らしい
http://deeplearning.jp/lectures/

ここは機械学習スレだからスレ違いかな？
0404デフォルトの名無しさん
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2017/09/06(水) 18:38:33.92ID:JbkIlnXr
Google研究者著「Deep Learning」日本語版公開　東大松尾研が翻訳
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1709/06/news100.html

ディープラーニング（深層学習）の技術研究会であるDeep Learning JPは9月6日、
米MIT Pressが出版したディープラーニングの教科書『Deep Learning』の日本語翻訳版を専用サイトに一般公開した。
製本版を発売する前にフィードバックを得ることが目的で、発売後は公開を終了するという。
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