【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 ？？機械学習の話じゃないんか
誰も思いつかない解答示す必要がどこに……？ すまんな。誰も思いつかないは言い過ぎた。
単純にどういう解を返すのかなとね
>>735にとっては簡単らしいが
http://examist.jp/legendexam/1999-tokyo/ いやまぁ機械にとってどうかは知らんけど一般解法自体は簡単でしょ
単位円書いてピタゴラスの定理と余弦定理だか正弦定理だかで行けたはず 結局それを知識として理解した上で受験に望むかどうかが正誤の分かれ目なのは人も同じなんだから、事前に学習させとくって言う733の考え方は至極まっとうだと思うよ て言うかそれでも一般角の証明できればそこから符号いじるだけで証明できるだろ >>740
じゃあ予め問題を食わせてなかったら解けないってことでOK？ 将来的には(もしかしたらすでに)公理系から導出できるだろうけど受験程度でわざわざそんな効率悪いことする意味ないわな
「予め問題を食わせる」ってのもどこまで定理として使っていいのかにもよるだろうしそれこそ問題次第 >>744
場合分けが何通りすると思う？
実際はsin(α-β)も同時に出たわけだが
まあ、730は問題の難易度ってより分かりやすい例として上げただけ。AIはどういう解を返すんですかね 失礼しました。
一緒に出たのはsin(α-β)でなくcos(α+β)でした じゃあ場合分けいらないじゃん……
学習って要は知識の蓄積なんだから受験相手くらいなら問題食わせるのは効率化の上で必須だと思うけど、まぁ公理系だけからすべて導出させるようなやつ組めば未知の証明も発見できるかもね ピタゴラスとか言っちゃったけどそも余弦定理使えれば必要ない説
うろ覚えだったからね仕方ないね AIがもっと進化したら、「お前らそんなくだらない質問するな」って怒られるだけで終わりそう >>745
結局機械学習って人間の思考回路をできるだけ忠実に再現するという従来の発想を諦めて、
マシンパワーに頼って大量のデータ食わせることに舵切った学問領域だから 最新の機械学習アルゴリズム使うまでもなくmathematicaとかで出来そう >>745
現在の機械学習としてはそうですよ。
言い換えればだからこそ、この10年で機械学習が使えるようになった。
そうでなければ、数式処理ソフトウエアの完成が必要となるのですが
そのアプローチは、かつてのAIが歩んだのと同じ道。そういう世界に限れば
可能かもしれないのですが。
様々なことに、対応するためには、これでは難しいことがわかったから
現在のアプローチがある。 >>755
Mathmaticaで日本語の問題文を読んでくれないでしょう 人間の強みって情報伝達能力によって積み重ねられた歴史からくる学習の効率化だろうに
知能情報処理工学に関してだけ過去の遺産使うの禁止したがる奴多いよな 禁止したがる、は言い過ぎか
あまりいい顔しないよねって
昨日言ってたAIに数学の証明できるか問題だって何故か途中で話題のタスクが新しい解法導出できるかにすり替わってたりするし
素人、というと語弊あるかもだけど、そういう人たちにはハイパーパラメータの重要さ知っただけでガッカリする人さえいる印象 人間は生まれた子が成長するまで10〜20年面倒みないといけないけど
AIならコピペで終わりだからなー >>762
AI が人間を凌駕する、というのならその考えは正だけれども >>731
今はそうだろうな
いつか人間と同じように考えて回答を出すようになるとあっさり人間越え
新しい定理を量産するようになる >>768
ほんとうか？
AI に帰納的思考ができるのか？ >>767
以上が、機械学習によるファイナル・アンサーでございます。 >>768-769
人間が受け入れられる結論になるとは限らないけど
機械的な価値観で合理的にそれが正しいとか言い出しそう
人間要らないから絶滅させるべきとか 以前放送大学で書き込みしたものだけど、courseraで機械学習勉強して、論文書いて、JAIST社会人大学に行こうと思う
誰かアドバイスください
論文は一人でも書けるだろうか？ >>776
都合のいい話じゃなくて、本気で研究したいんだ
アドバイスお願いします
研究論文が認められれば、大学中退でも入れるんだ 本気で研究したいなら、こんな所で質問してないでちゃんとしたところに相談に行くくらいの行動力がないと無理じゃないか？ >>778
いや実際大学院に連絡はしたりしたよ
でも論文は自分で書けるのかそういう具体的なアドバイスが欲しいんだ
今は働いてるし相談出来るところが無い… 一般に、大学や大学院に入る(もしくは卒業するための)論文は担当教授の査読的なりお墨付きが必要だと思う
要はどこの馬の骨が書いたかわからないような物を親切な第三者が読んで検証するような仕組みはない
能力が極めて高ければ１人で実験して論文自体は書けるだろうがそれが、JAISTの要件を満たせるかわからない。JAISTの試験要項にはどう書いてあるの？
良い物が書けたらwebサイトに載っけてHNあたりに見てもらえばIT企業が拾ってくれるだろ >>780
これが条件
その他の教育施設の修了者等、大学を卒業していない（学士の学位を授与されていない）者
であっても、研究論文、特許広報、国際的活動経験又は実務経験を明らかにすることのでき
る文書その他の資料から、専門分野における一定の資質及び能力を有すると本学が認めたもの 前提条件はこれ
大学を卒業した者と同等以上の学力があると
認めた者（>>781） >>781
研究論文は書いたことあるのか？
企業で研究開発部門に所属して学会で発表したり、学会誌に掲載されたようなやつだぞ？ つうか素直に大学行けば良いんじゃないの？
放送大学は卒業したの？
入りたい学部学科に関係ある分野の仕事で顕著な功績を上げて研究論文を書くか、そうでなければコーセラで有料の難しいコースまでいい成績で修了してIT企業に拾ってもらう(かつテーマが決まってるなら論文書いてWebに載せとく)か位だね
どっちみち社会人入試だと会社の上司の推薦状的なものが必要だから、早めに相談したほうがいい >>786
推薦状はいらない
>>781に該当してればいい
だからコーセラ受けながら、研究論文を書くしか今はないと思ってる とりあえず今はコーセラ受けながら、研究論文を書こうと思ってます
それが一番いい >>777
簡単に論文を書く指導ができるなら自分で書くわい、アホか 受け入れてもらいたい教授がいるのならアポ取って相談
いないのなら探す >>792
>>793
アポ取ってみるよ
自分で研究論文を書くのはほぼ無理？
>>794
現状は無いけど頑張るつもり 自分は四年の春学期まで居たんだけど、その教授は放任主義だったから中間論文は自分で書いたけど、研究論文はそう上手くいない？ 公募した体を示すも、実際に採用する人物は既に決まってるのが世の常ってやつじゃないのか 訳の判らんのがホイヒイ来られたら困るから受験があるんだよ
慎重に選抜して素性の知れたの採用しても
そいつのポカで責任取らされた教授や
自殺した教授もいるしなー >>798
JAISTに問合せたら、合格者は居るらしい
>>799
だからレベル上げて信用を高めたい 書くのは一人で書けるけど、学会発表するなり、研究会に参加するなり、フルボッコにしてくれる人を用意した方が良いよ まあでも行きたい先生のとこで話してどうすればいいか聞くのが一番いいと思うよ >>802
中退したからね…
>>803
先生の所に行ってもいいのか不安がある
まあ聞いては見ようと思うけど
でも最低限知識と論文かける能力を身に着けてからだと思う たぶんね、781の条件は相談者みたいな人を想定してるんじゃなくて、既にその専門分野で実績もコネもある人で、かつ学位だけ足りてない人をフォローするためのものだよ。少し遠回りに見えるかもしれないけど、大学に入り直すのが1番早い気がする。 まぁ直感的にだめだろうなという雰囲気が漂っていることは事実ｗ
制度の問題というより人のクォリティだ。 >>806
個人で専門知識を活かすのは駄目なのか？
会社ではビッグデータやってたことはある
学位がある人は資格審査いらなくて、入試だけになる
>>807
どうすればいいんだ？ >>806
そもそもそういう人は既に学位は持ってそうだが… 経験があるというのと、
第三者が独自性があると認める論文を書く
のでは難易度が違う 優秀な人でも学部、修士、博士と進む過程で指導者、議論をする仲間、研究する環境を得て
余所の研究者に認めて貰う論文を書くのに、それを全部独学で何とか出来るなら誰も苦労しないし
そのまま論文博士をと目指すでしょ。
806が言っているのは何かの会社や組織に所属して大学の代わりに自分をサポートして貰える環境なら
何とか自分名義の研究結果が出せるということであって、
ID:Oj3/z3Qw0
のように故人単独の努力では無理ということだよ。 書きたい具体的ネタがあるかい？
あるのなら手をかしたいが。
ただ自己満のため機械学習の論文を書きたいのなら、AIに憧れる学生と何も変わらない。 >>810
>>811
やっぱり個人で書くのは難しいか…
かといってあてはない
>>813
一応ネタはいくつ考えている
手を貸してくれるなら有り難いが… >>811
そういう環境ではないけど、何とか論文は書きたいという状況… そんなに論文書きたいなら、さっさと論文書いて公開すればいいじゃないか。 >>817
まあそうだね
とりあえず論文は書き方調べて書くか ただここの人達が論文を自分で書くのは無理というのが不可解でもある >>819
中退風情がなぜそういえるのだ？思い込みだけは一流（笑） >>820
実際研究論文は自分で書くものじゃない？ とりあえず論文の指導をしてくれる人を探してる
研究テーマも決めたい >>822
面白いテーマを見つけるのが先
学問的に面白いテーマだと思ってもらえないと指導してくれない
テーマを一緒に探して欲しいのなら普通に大学行ってゼミに入りな >>822
独力で書けないという方向に誘導してるのはあなたじゃないかw 掲示板で質問すれば何でも教えてくれるとか。ゆとり、俺様世代だろｗ 久々に板に来てみればﾜｯﾁｮｲ入れたんだな、宣伝っぽいレスが全然なくてワロタ。
>>822
指導教官を探してるのなら、大学に入り直すのが手っ取り早い。
指導だって仕事でやってるんだ、外部の人に時間やコストを割く余裕なんか普通はない。
とにかく論文を書きたいなら、>>817 も書いてるようにさっさと書いて公開すればいい。
URL 貼れば論評くらいなら真面目にするよ。フォーマットなんて論文読んでりゃ自然に分かる。 大学や学部にもよるけど、うちの大学の場合、学部4年の半分位が学会発表、査読付き論文はほぼゼロ、修士2年だと大半が学会発表、数人が査読付き論文採録て感じ。査読付き論文採録まで独学でたどり着くのと、大学に入ってちゃんとした教育を受けるのとどちらが近道かな？ 査読つきや学位を考えてるなら、もちろん大学に入るしかない。そういうことのためにある場所なのだから。
まぁ歴史的発見でもする自信があればその限りではないがw 退学したとしても、復学時にそれまでに取得した単位が有効の場合もあるから、まず退学した大学の事務に相談した方がいいよ。関係が良好なら指導教員にも。 >>823
>>824
>>825
>>827
やっぱり独自で書くしかないかな
論文は他人の読むしかない
>>828
査読付きまで行きたいが難しいか…
研究論文が大卒レベルだと認められれば資格審査は受けられると思うが
>>830
もう既に社会人だから、大学に入り直すのは難しい… 一応政府の旗振りでリカレント教育（社会人などの学び直し）を推進してるから社会人で大学に入り直すのは難しくなるかもよ >>831
向学心は良いにしても、社会人でありながら
研究テーマも決まってないのに論文書きたいってのが良く分からんな
本当にやりたいことが決まってから再考してもいいんじゃないか リカレント教育か、へー、しかし勉強しなおしても社会、会社がねー >>833
テーマはいくつか考えてはいる
その中から絞ろうとは思ってる 査読なしの論文はほとんど評価されないからね...
タイトルと共著者の名前を見て、あの先生のとこの学生かー、くらい。
とりあえず学会発表することを目標にしてみたら？ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
