【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/ 物理で出てくる幾何は微分幾何中心で、この進展は一般相対性理論と一緒だったという認識。
中身・内容よりも微分幾何がでてくれば一般相対性理論に近いという認識。
リーマン多様体 - Wikipedia
リーマン多様体の考え方は1828年にカール・フリードリヒ・ガウスが証明した『驚異の定理 (Theorema Egregium)』までさかのぼる。
この定理は曲面の曲率が、曲面が三次元空間にどのように埋め込まれるかに依存せず、単に角度や長さを定める計量テンソルにのみ依存するというものである。
ガウスの弟子であったリーマンはガウスの定理を多様体と呼ばれる高次元空間に拡張した。
この応用として、アルベルト・アインシュタインが相対性理論においてリーマン多様体の考え方を利用している。
リーマン距離とは多様体上の各点に与えられた計量テンソルにより、点と点を結ぶ距離を多様化したものである。
リーマン距離を用いると、角度や曲線の長さなどの幾何的性質が多様体上で定義可能である。 >>866
説明長い。
地図変えたら長さの尺度(ds^2)が変わるだけの話。 >>869
それはお馬鹿の発言
一般相対性理論は微分幾何より来ている >>864
情報幾何の分野を発展させるのはいいけどさ〜
結局のところ、数学モデル化のところで仮定がいろいろ入っちゃうんだよ。
その仮定があってるかどうかって感覚になってない? パラメータの最尤度推定が出来れば十分なのに。。
めんどくさいことやってんな。
『マルコフ写像』ってやつが物凄く胡散臭い どこがだ? よくはしらないが、この不変性は強力でこの2つの計量の価値は納得はできるとおもってしまうが。
不変性を出すための条件のほうが無理やりなのか?
Chentsov の定理とその周辺 (I)
Chentsov の定理(informal version)
Sn?1 上の計量 g,アファイン接続 ∇ で,“ある種の不変性” を満たすものは
g → Fisher 計量(の定数倍)
∇ → α-接続(∀α ∈ R)
に限られる.
http://www.math.sci.hokudai.ac.jp/~furuhata/workshop/stat/16/Fujiwara160912.pdf 貼り付けた自分でもなんか開けない。「Chentsov の定理とその周辺 (I)」でググったりしてみつけて。
リファラーとかみてるやつかも? うぃ
(馬鹿にしといてあれだがちょっと面白い話題だと気づいた) なんでこのスレはこう極端な話題しか出ないんだろう
プログラム板のスレだよ? ここ 何のコミュニティーでも、高卒様がやってきたら終わりだよ >>884
同意。普通に機械学習のプログラミングの話しができないものか… (^^; だってプログラミングて誰でもかけるじゃん
つまらんわ >>887
意図的なら荒らしてるわけか。別板でやれ。 >>887
"プログラミング技術" 板で何を言ってるんだ? >>888
いろいろヒント出したり荒らしている意図は無いつもりだが‥‥、 深層学習ブームも
パーセプトロンのときみたいに
終焉が来るのかしらん? パーセプトロン→使い物にならなかった
深層CNN→使い物になる
以前とはまるで異なる AIの能力を示す指標みたいなものがあるとわかりやすくなる、人間のIQみたいなものAIQ
汎用AIの性能はどう定義すればいいのだろう この板の他のスレはここまで高卒高卒してないのな
機械学習って言葉がね、プログラミング不要で何かが作れるような気にさせちゃうのかもね >>904
汎用AIなどと言えるものが仮に完成したとしてその性能を定義するのは「人間の性能」とやらを定義するのとほぼ等しい なんで『ゼロから作るディープラーニング』のKindle版は、無くなっちゃったんだろう? ゼロからレベルの内容でRNN解説してる本ってないのか 日本ディープラーニング協会発足 理事長に松尾豊氏
資格までつくるそうだけど、役に立つの? 派遣業者が単価を上げるために無理やり取らせるとかだろw >>922
それ関連の記事見ると毎年何万人も有資格者レベルの人材増やす必要があると書かれていたりするが
その大半って所謂データサイエンティストの領域であってAIに奪われる仕事の代表格なんだよね >>922
その資格があると中国企業の下請けができます 学ぶ為に評価が多い『ゼロから作るディープラーニング』を買おうかと思って書店で立ち読みしたら
さすがに数式自体理解できない物に
3600円も払う勇気なかったわw 統計学を駆使してデータをこねくりまわす作業なんて真っ先に自動化できる分野でしょ >>925
冗談かよ
中国の下請け可能ってけっこう美味しいぞ G検定なら受けてみたいが
受験料がぼったくりじゃないか? エンジニア試験の実技ってどうするの?
PCを使うのか? AIが万能とか謳ってる奴は本当にプログラム組んで動かしてるのかね
検定の推薦図書である理事長が著者の本とか胡散臭いわ 中国の後塵を拝しながらプログラム組んでる自慢をされてもなぁw まぁ中国はもういいじゃない
どの分野でももう勝てないでしょ えらいとかじゃなくて、資金力が桁違いかと
IT関連なら日本はもうインドより下じゃないの >>942
おまえさん、アメリカのどこがえらいのかもわかってないだろ?
要するに何もわかってないんだよ >>943
日本のIT産業従事者の大半はアジアでオフショア開発受注してる低賃金労働者と同じことしてるだけだしな シナで会社を作るときは現地企業と50%ずつの合弁が必須、撤退するときはすべて現地に残しておくこと
裸に毟り取られる >>951
製造業はきっついよな
ITだと関係ないと思うが 機械学習アルゴリズムの流行とか衰退とか、変遷を網羅的に把握できるサイトってないですか?
自分が卒研で使っていたSOMがどうなったか等、知りたいです >>954
ソフトウェア化されて仕事で使用しています。 >>928
>統計学を駆使してデータをこねくりまわす作業なんて真っ先に自動化できる分野でしょ
それは相当に間違った認識。
統計解析と機会学習の知識がごっちゃになってるね。 >>957
機会学習の知識を持つ人はあなたしかいないだろう 皆さんはディープラーニングのジェネラリスト検定受けますか? 資格マニアでブームでML知った奴くらいしかとらんやろ
こんな資格あったところで採る企業なんかいないだろうし
逆に採用しそうなところならgitのリポジトリでも見せればいい 資格とか新規で作るなよ!
ただ金稼ぎするためだけだろ!!
金稼ぎするのはいいがその場しのぎ過ぎるんだよ
もっと稼ぎたかったら理系の大学にジャンジャン研究費出せや
こんな心構えだから今年ノーベル賞取れなかったんだよ!
ノーベル賞受賞者の日本人も警鐘を鳴らしてる
このままだと日本は危ないって レス数が950を超えています。1000を超えると書き込みができなくなります。