【統計分析】機械学習・データマイニング18
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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
※ワッチョイ
■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17
http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1502032926/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:----: EXT was configured やっぱり脇見恐怖症の人間には東大というか普通の大学自体無理なのでしょうか？
通信制の大学にするしかないですか？ Google先生の翻訳精度上がってる気がする
これもAIの成果か？ 最近のGoogle翻訳って、かなり端折って翻訳するようになったよな
以前より自然な文章ではあるけど そういば東大生はなんか変だ、みたいな話めっきり聞かなくなったね。
背広着てスポーツするとか、訪問先で出されたぶどうをひとつづつティッシュでピカピカに磨いてから食うとかｗ
俺が目撃した極めつけは、
「お前、東大出身なの？すげぇ頭良いんだな。俺達なんか馬鹿に見えるだろうなｗ」
「いいえそんなことありませんよ。一寸の虫にも五分の魂ということわざがあります(ｷﾘｯ。」
すべて実話ですｗ >>540
拓大で小川毅彦という先生がやっている。 東京大学理学部数学科に入って数学を勉強したかった・・・・・。
ちくしょう・・・・・・。
頭がよければ・・・・・・。
白チャートすら理解できない・・・・・。
どうしよう・・・・・。 gensim.models.Doc2Vecで文書分類をやろうかと思ったけど
学習済みモデルと言うのを使った方が良いの？
自分でモデル構築するととんでもなく時間かかる上に
後から語彙を追加は出来ないっぽい >>551
君は自分の頭が悪いから数学の本が読めない、と自分の頭のせいにしているが、
数学の本は、読もうという意志があってはじめて読めるようになるものであって
自然にすらすらと頭に入ってくるようには出来ていない、それは白チャートとて同じこと
数学の本が分からないのは頭が悪いからではなく読む、という意志が足りないからだ
いっておくが「俺は数学の本を読むことに決めた」と言葉の上で力んでみても仕方の無いことだ
数学の本が読めない、すなわち、本を読む意志が足りない、これらは必要かつ十分な条件なのだ
ここに数学の本がある、頭の1ページから読んでみたまえ、割り算から入るから難しくはないはずだ
https://ja.wikisource.org/wiki/%E5%88%9D%E7%AD%89%E6%95%B4%E6%95%B0%E8%AB%96%E8%AC%9B%E7%BE%A9/%E7%AC%AC1%E7%AB%A0/%E6%95%B4%E6%95%B0%E3%81%AE%E6%95%B4%E9%99%A4 ラノベのように数学書がスラスラ読めたら天才やがなｗ 高校レベルの数学なんて結局繰り返し解いて解法を暗記するだけの知識問題
理解できないのは頭の出来の良し悪しなどではなく勉強時間が足りないだけ >>555
そんな勉強の仕方で点数取っている奴は数学科行ったってものにならない。 理学部数学科は旧7帝以外は工学部数理工学科に移籍させろ。 暗記ほど強力なものはないぞ
インド人は2桁の九九を暗記してIT業界で活躍してる >>559
二桁九九なんて過剰
日本の九九だけで必要かつ十分だ インドの数学の凄さは計算力じゃなくカリキュラムの濃さ
高校までで数学科の3年ぐらいまでやる
当然小学校でプログラミングを本格的にやる はぁ、ダメ元でエンジェル投資家に転身しようかなあ
この世界の経済ルールでは出資する者が必ず勝つようにできているし
汗水垂らして手を動かす側は一生負け犬ですわ >>561
高校生が数学科の3年並、ていうけれども具体的になにをやるというの？
数学ばかりやっても仕方がない、物理も化学も必要だろう？彼らは母国語で学問できないから英語習得の負荷も大きい
正直いって大学でやる数学は、線形代数と微積分だけで十分だ、物理もニュートン力学をしっかりやっておればいい まあその教養課程程度の微積分と線形代数をまるまる高校でやっちゃうのがインドなんだよなあ >>564
日本でもちょっと昔のカリキュラムなら高校で微積分と線形代数をまるまるやっていたと思うよ最近はどうだかしらないが >>561
プーラン・デーヴィーに聞かせてやりたいな まるまるってほどでもないけど93年に高校1年生だった人まではあったよ
まるまるなら教養課程いらないからね
今は微分方程式、行列・一次変換も消えた 自分は脇見恐怖症という症状を持っているのですが、東大どころか普通に通う大学自体無理でしょうか？
やはり通信制の大学にするしかないですか？
東京大学理学部数学科に入るのが夢なのですが。 >>571
数学の本を読めば脇見恐怖症も克服できます、ぜひ読んでみてください 微積分、線形代数が十分だったら下の三つをお勧めしたい。
・調査観察データの統計科学(星野崇弘)
・データ解析のための統計モデリング入門(久保拓弥)
・カーネル多変量解析(赤穂昭太郎) >>572
なぜ数学の本を読めば脇見恐怖症を克服できるのでしょうか？ 白チャートって数学の本じゃないじゃん
高校の受験参考書、問題集…
統計解析とほとんど関係ない 迷い込んで来てるあたまおかしい子は
高校では数学の点数が高かったとかそんなので数学込みで受験する学科受けたけど
それ以外の広範な基礎知識がてんでダメでなんにも理解できずドロップアウトして
あたまがおかしくなって「おまえら数学がわかるか！」ってネットで言ってまわってる
バカで可哀想な子。 悔しい・・・・・。
頭が超良かったら、東京大学理学部数学科卒 → 東京大学大学院数理科学研究科数理科学専攻修士課程修了 →
東京大学大学院数理科学研究科数理科学専攻博士課程修了
というルートを辿れていたかもしれないのに・・・・・。
俺なんかがどんなに努力したってそのルートを辿るのは100%無理だよな・・・・・。
俺、これからの人生どうするんだろう・・・・・・。
本当にどうしよう・・・・・。 >>583
そいつにかまうな、ヒマラヤという荒らし、妄想を書いてるだけ >>582
数学の本を読みなさい、それで道はひらけるよ >>582
そのルートだとどこか途中で発狂しそうｗ >>582
フィールズ賞の広中平祐先生や森重文先生は京大だよ。
森先生は博士課程に行ってない。 干支も木火土金水だし６０進法の基底ベクトルではある 小出しにしないで、陰陽五行と線形代数？の関連性を詳しくご教示いただけると非常に有り難く存じます。
あなた様は真理をご存知の方とお見受けいたします。 >>592
２変数間の相関係数行列みたいなものを対角化するイメージかい？ 万物は木、火、土、金、水から出来ているので展開できる 可逆性認めれば縮退はしないが。
だから何？という感じ
一番固有値が大きな固有ベクトルが五行の組み合わせをきめるとかか
そもそも陰陽なんちゃらてわけわかめ 技評のTensorflowの本買っちまったぜ
ふぅ ゼロから作る云々という魚の本を越える程の良書ってないの？
ディープラーニングには興味がありますし
書店で手に取って中身を確認しましたが
なんせ数式がわかりません。記号の意味や読み方すらわかりません。数学苦手だし、嫌いでした。
しかも、3千円以上と高すぎて買うのを躊躇いました。
どうすればいいのでしょうか？
よろしくお願いします。 ワイアードの記事だったか
機械学習系クラウドは成功した試しがないってのがあったな
それを売りにする企業はほぼ全てライブラリで間に合うため >>606
これで、作れるAIがしょぼすぎるんだよね。
単なる数字判定 ディープラーニング程度の算数もわからないレベルなら入門としてはそんなもんでいいんじゃ kerasの入力データは0~1に揃えましょうとか平均0分散1にしましょうとか書いてあるんですが
正規分布のデータは標準化で-1~1、そうでないものはmin-max等で0~1に変換し
粒の大きさを(0に近いように)揃えましょうと言っていると解釈していいんでしょうか スケールが違いすぎる説明変数が混ざると学習が進まなくなるから
スケールを適当に揃えとけというだけの話 ああ、それでいいんですか
ドキュメントのどこ書いてあるのかわからなかったけど
結構色んなサイトで言及されてたので、なにかkerasの仕組み上の決まりがあるのかと思ってました >>582
その学歴なんかいらないでしょ
学歴作ってる暇があれば、もっと勉強したり人とあったり、チャレンジしてもいいんじゃまいか？ 勉強するだけなら時間さえかければ誰にでもできるので差別化にならない
大学行くのはそれなりのレベル以上の専門家とのコネ作りがメインだろう
何のコネもない所といきなり繋がるのは機械学習の勉強なんかよりよっぽど難易度高い >>617
この手の学習アルゴリズムの一般論だから
決定木ベースの手法なんかは標準化いらんが、かといって標準化して困ることはないから
原理を勉強する余裕がなかったらとりあえず標準化しとけば間違えないよ >>620
すいません、書き方が悪かったです
標準化しようねと書いてあるウェブサイトと、正規化しようねと書いてあるウェブサイトがあって
kerasの仕様上どっちかに揃えなきゃならんのかな？と思ったわけです
データ自体は手元で、だいたい同じくらいにリスケーリングしてあったので、もし仕様があるなら直さなきゃならんなと この板10スレぐらい巡回に入ってるけど
なんでこのスレだけあたまおかしいのが
ずっとひとりでブツブツ言ってるんだろう… 望月新一氏と油井亀美也氏はどっちの方が頭が良いですか？ Network in Networkとかについて聞きたい場合ってここでいいのん？
1x1フィルタって具体的にどう動くのか知りたい 全宇宙全世界全次元全階層で一番賢い生命体と、望月新一氏の知能の差はどれくらいですか？ >>631
極真空手に入門すればあなたの希は叶えられます 稼ぎたいなら営業職やコンサル職
結局はクリエイターもエンジニアもただのドカタに過ぎないのかもしれない
稼ぎが違い過ぎるし会社への貢献度も比較にならない
そして何よりAIが普及しても必ず必要とされる職種だからね
https://i.imgur.com/xW8TvBz.jpg 生命、宇宙、そして万物についての究極の疑問の答えは42 >>634
正直なところ、その「AI」とやらが「創造的」な仕事をするとは、とても考えられないのだが
AI って所詮統計機械であり、お手本がないと学習できないのでは？ >>635
これか？
42 デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa23-0rtk) 2017/10/28(土) 11:42:11.65 ID:YrbVG7kUa
微積は好きだけど統計は好きじゃないな おまいらの出番だ
「ノーマーク」の火山、監視強化へ カメラなど設置 1/30(火) 0:37配信
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20180130-00000004-asahi-soci
気象庁は、草津白根山（群馬県）の噴火を受け、長い間活動が見られない火山の監視態勢を強化する方針を固めた。前兆や噴火を速やかにとらえ、
登山客らへの情報提供につなげる。一方、噴火の予知は難しく、データを分析できる人材も限られる。普段からの注意喚起も課題だ。
草津白根山では、近年噴火を繰り返してきた北側に観測網が集中。５段階の「噴火警戒レベル」に応じた規制範囲も北側が中心だった。
今回噴火した本白根山は南側で、監視カメラの対象から外れた「ノーマーク」で、気象庁が噴火を確認したのは１時間後だった。
こうした火口や火山は、樽前山（たるまえさん、北海道）の風不死岳（ふっぷしだけ）や、阿蘇山（熊本県）の中岳以外の旧火口など全国にある。
異変に気付かないまま噴火する恐れもあるため、監視を拡大することにした。
おもな対象は、近年も噴火や火山活動があり、２４時間態勢で監視している「常時観測火山」（５０カ所）で、噴火の履歴や地質調査結果を改めて精査。
小規模な噴火でも被害が出かねない観光地周辺など、新たに監視する火口の優先順位をつけ、カメラや地震計などを設置する。 >>636
AIが創造的な仕事をしたとして
それを人間が気に入るとは限らない
そもそも理解出来ない可能性が高い ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
