【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 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？ >>837
素朴な疑問だが会社はそういう活動を許してくれるのか？ このスレ、相変わらず学歴や学術会コンプの強い人が定期的に現れるんだなｗ >>838
割と大丈夫
>>839
俺はどうしても情報系の研究がしたいからJAIST入学を考えてる 一番手軽なのはどこにも属さず自分で研究して、自分で論文を書いて
ホームページを作ってそこで発表することだなｗ アホの思い込み、どこでもできるだろ
>どうしても情報系の研究がしたいからJAIST入学を考えてる
いいネタだった 大卒の肩書がなくとも論文を書けるぐらい超有能ならアメリカの大学院へ行けばいいじゃない >>841
大学へは行けないんじゃなかったのかよｗww >>842
学会発表しないと認められないと思うんだ 知り合いがいるから今度変なやつが受験するとこっそり伝えておこう これ以上何回エポック回しても、中退じゃ無理だって学習してくれないみたいだし、
多分モデル設計が悪いのか、学習率上げ過ぎて重みの大半が死んでるんだろうな．．． 移動平均などから期間中の標準偏差を出そうとした時、期間中の値は全て明らかなので分散をnで割るべきか、n-1か、どちらが良いでしょうか？ データが馬鹿でかければ影響はほとんどないといえるが
質問されている方の、
＞期間中の値は全て明らかなので
この質問をみた限り、データマイニングや機械学習をやる前に、
統計解析の基本を学ばないといけない。 >>856
移動平均なので対象期間のデータ（母集団）は全て把握してる認識ですが、違いますか？ ＡＩ専門家が仲間入り、７桁の高額給与を約束する職種
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2018-02-14/P44LJ96JIJV701
博士号を取得したばかりでも30万ドルを上回る収入を得ることが可能
だそうです
AIバブル真っ盛り、でもこれから５０年くらいは続くんだよね 昔USAの三大AI学科で博士号をとるとすぐに高級取りといわれていた >>857
対象期間の全パターンを調べないとそうならないでしょうね。
パターンは無限なので、調べられないけど。 >>862
普遍分散を適用するのが一般的ということですね？ AlphaZeroのソースコードはわずかホワイトボード一枚に収まる : 情熱のミーム 清水亮
ttp://japanese.engadget.com/2018/02/12/alphazero/ むかしむかしAPLという言語が有った
極端に短いコードが書ける、特殊な記号をつかうので
キーボードも見知らぬ記号が入ったものだった。
現在の言語より相当短くかけるが
メンテナンス性に問題があった。
それを思い出しちゃったよ。 >>868
昔情報処理試験にPL1という言語があったな。
でもなんでCOBOLってなんでまだあるの？ >>869
銀行とかのシステムで使ってるからその保守要員には必要な知識
ただしそのうちシステムもCOBOLなんて使わなくなるだろうから新卒で銀行の保守にあてがわれてCOBOLしかできないような人は近々捨てられる運命 >>869
PL1は昔仕事で使ったことあるわ
組み込みだった ＝言語の歴史＝
『PL/I』・『ケン・トンプソン』・『デニス・リッチー』
と
『C言語、』『UNIX』
の意外な関係。
なんてのがあったね。
PL/Iが無かったらUNIXは生まれなかったろうという。 >>868
代入記号が特殊キーボード使って←で
A←A+1
だったのはそろそろ見習って欲しい 駿「他人の業績を自分がやったように語る、極めてなにかDM社に対する侮辱を感じます」 >>871
次はAI繋がりでおそらくpythonだろうな。 PL/MでなくPL/1を組み込みに使うなんてリッチな
環境ですね 良し悪し分類と種類の分類でどうニューラルネットワークの設計変わるんや
例えば料理だったら 美味そうか点数付けるのと料理の種類判別するのの違い >>879
> PL/MでなくPL/1を組み込みに使うなんてリッチな
MITのProject MACの内容、特にOSのMulticsについて調べてごらん
このOSは当時の最新最強の言語であったPL/Iで書かれたんだよ
そしてBell Labs.もこのプロジェクトに関わっていたが後に撤退し
その失敗の反省を踏まえてBell Labs.の連中が作ったOSがUNIX
つまり何でもできるようにしようとして規模がどんどん膨れ上がったMULTIcsに対するアンチテーゼとして
狙いを絞って軽量小型で反応も速いUNIxが生み出されたわけだ
ただしUNIXの記述言語のCについてはPL/Iから特に影響は受けた点はないと思う
C言語がどういった言語たちから影響を受けてどんな流れで誕生したのかも面白い話題だが
それはまたいつか気が向いたら書くかも知れない お客さん >>882 はどうも、Multicsを組み込みに使っている
みたいなんですけど。頭おかしいですよね。
そもそもライセンス違反ですよね ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
