【統計分析】機械学習・データマイニング19
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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若人
※ワッチョイだよん
次スレ立ての際は、一行目冒頭に
!extend:on:vvvvv:1000:512つけてね
■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/
【統計分析】機械学習・データマイニング18
http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1507807291/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:----: EXT was configured プリンターのお守り
テープかけ
カード読まし
バブル期最低のハイテクバイト >>246
流行の最先端を走ってるPGなら800はいける
米国なら青天井 >>249
＞流行の最先端
今の最先端はなんですか？ 今の労働市場で、PG400万円って、よほどこき使われているだろｗ
東京の話だが、600万円が中央値。フリーのPGなら800万円程度。 元請けはそのぐらいかもしれないけど、首都圏でも下請けには人月80万ぐらいで発注するから
手取りがその半分だとしたら500万ぐらいになると思う
あと、フリーで800でも年金と保険料が自腹だと、実質400〜500の社員と変わらない 売り上げ計算するより求人票見れば相場すぐわかるから >フリーで800でも年金と保険料が自腹だと、実質400〜500の社員と変わらない
800万円程度の年収で、年金と保険料で300〜400万円？？？
いい加減すぎだろｗｗ サラリーマンには、サラリーマン(給与所得)控除があるから、
年収800万円でも、所得は500万円以下になる。
高年収のサラリーマンでも、ほとんど税金を払わない
大多数のサラリーマンが税金を払わない分だけ、
少数の自営業者が払うから、1人当たりの税金が異常に高い
年100万円以上違うから、30年で3千万円以上違う。
だから自営業者は家を買えないけど、サラリーマンは家を買える
少数派から搾り取っても、選挙で勝てるから、めちゃめちゃしよる。
老人が多いから、選挙で勝つために、年金収入も、ほぼ無税にしてる
主婦(配偶者)控除も大きい。
ほぼ無税になる
これら多数派の税金を、少数派の個人事業主が払っている
年収8億のゴーンもサラリーマンだから、
サラリーマン控除で、ほとんど税金を払っていない
こういう職業差別の身分制度を作っているから。
選挙で受かるために、多数派を無税にするから、その分少数派の負担が大きすぎる
個人事業主は選挙で、10票分以上持っていないと、
老人・主婦・サラリーマンの多数派に勝てない 家買えないほど格差があると分かっていてその点が重要なのなら自営業などやめればいいだけのこと TensorFlowで機械学習デビューしたいんですけど、何かおすすめなカリキュラムありますか？
ゼロから作るDeepLearningは読了しました
理解したかと聞かれると微妙な感じですが… NICでも作ればいいんじゃない？
仕組み単純だし、GPUないときついけど 自然言語処理でコーパスって言葉が出てくるのですがこれはテキストデータの集合体を指すのかテキストデータを加工して名詞に分けたりしたものの集合体を指すのかどちらなのでしょうか？ >>260
回帰系・自然言語系なら、詳解ディープラーニング
TFとKerasのコードが載っていて分かり易かった >>272
今流行ってるのはなんですか？
なぜゼロから作るDeepLearningに紹介されているにですか？ 原理が難しいアルゴリズムは研究が進まないからどうせ流行らん 流行る・流行らないは結果が全て
機械学習で言えばより簡単により正確な結果が得られるなら流行るし、そうでないなら流行らない
どうせ流行る・流行らないを決める側の人は原理など理解していないので難しいかどうかは重要ではない 流行関係無く研究させてくれるならコホーネンをやるですよ。 今回の流行は、素人でも統計解析のライブラリを呼び出すコードを
つなげればなんかAI、機械学習！の研究が(手軽に)出来るじゃん
見たいな幻想が根底にあったと思うので
簡単さは流行の一要因だったと思う 初心者ですで頭おかしいこと言ってるかもしれませんが質問に答えて下さい
損失関数の極小解を出すためのアルゴリズムに確率的勾配降下法などがありましが、今主流なのはなんでしょうか？ライブラリはTensorFlowを使う予定です >>288
答えて下さいよ
勉強足りないのは自覚しています >>287
SGDは損失関数（loss func）じゃなくて最適化関数（optimizer）な
数式ちゃんと理解しないと学習率の調整が出来ないから、全部ちゃんと調べる様に 結局、バックボーンとなる数学的な理論を理解しないと何もできないんだよな。
ライブラリーはあるけど、使うだけなら、パラメータをチューニングするだけなら、
Excel使いと同じレベルだし、技術者でも何でも無い。
AI技術者とかいって客に高い単金を要求しているが、
普通のJavaとかphpのプログラマ未満の技術力しかない。 そりゃインパクトファクターの多い論文は基礎の理論を展開しているけど
大半の論文は学習方法や既存のネットワークの最適化だよ 理論が重要なのはわかるけど、ほとんどの人にとって知りたいのは導出過程よりも結論だけだろうしなあ。
そのうち理論なんか誰も見向きもしなくなったりしないかな？ 理論が分かる人が新しい技術を生み出し搾取する側になれる
理論が分からず結果を利用するだけの人はいつまで経っても操られ搾取される側でしかない >>296
>理論が重要なのはわかるけど、ほとんどの人にとって知りたいのは導出過程よりも結論だけだろうしなあ
こういう言い訳する人は多いが、導出過程を知ることが大切なのではなくて、
導出過程を通じて考え方を学ぶことが大切なんだよ。
そういう考え方を通じて正しい使い方は分かるのはもちろん、新しい発想が生まれる。 道具として使って結果が欲しいか、道具から新しい世界を発展させたいか。
車を使って移動したいか、車を使って新しい社会の仕組みを作りたいか。
目的に敵ってりゃどっちでもいいんでね？
全員が新しい発想しないといけないってこともあるまい、一般に利用しやすくなったのは素晴らしい事じゃないかね。 利用しやすくなるのは、技術者だけじゃなくてユーザーもそうだから。
「なんだ！これじゃ〜、AI技術者ｗｗに頼まなくても、俺たちでやれるわ」
で仕事がなくなるだけ。
昔、静的なwebサイト作るのにも、一式30万円も50万円も取られた時代があったが、
今じゃ、その程度の奴はユーザー自身が本見て作るし、ランサーズで1万円も出せば、そこそこの奴作ってくれる。 中米の論文数に焦ってるやつが前にいたけどなんか落ち着いてるね >>301
AIエンジンができれば誰でもできるようになるね。 >>299
車にガソリン入れるときにライターで口を照らすような人が減るのは良いね _, ._
（ ・ω・）んも〜
○=｛=｝〇,
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､､､､し ､､､((（.＠）ｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ 使うためには原理を理解するのが必要なんだよ。
株予測してみた、みたいのは数値予測させるのに画像分類のサンプルコードをそのまま当てはめて
上がるか下がるかで分類させてるひどいのもある 株や為替予測AIを作っている人は酷いモデルが多いね
自然言語AIまで勉強してないから、LSTMちゃんと使いこなせてない >>311
どうせチャートとファンダメンタルズだけ組み込んで要人の発言とか新商品とか新技術の材料は組み込めない。 >>313
>要人の発言とか新商品とか新技術の材料は組み込めない
そういうのは技術的にAIに学習させたとしても無意味。
発表前に既に株価に織り込み済みだから。ちょっと株価を研究した奴なら分かる。
情報戦で勝とうとしても、上には上が居て厳然たる情報の非対称性もあって勝ち目なし。 一番確実なのは、明地文男の3点チャージ投資法。
公式サイトにも載っている
それか、サザエさんの視聴率。
株価は半年先の予測だけど、サザエさんは、さらに早い
日曜夕方の視聴率が下がったら、仕事か外食してるから、景気が良くなる
アノマリーもある。
たいてい同じ月に、上下する
ゴールデンウイークには旅行して、秋には東京ゲームショウ、冬には花粉症とか、
株が上がる月が、決まっているから まぁ、そういう気づきが大事だね。
従来の発想をそのままAIに持ち込んで、自動化とかいう発想じゃなくて。
俺も色々と発想を膨らませて予測している。 >>317
Rubyじゃないけど発表はクリスマス前とかボーナス前やろ scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習っていう本買った
ゼロから作る奴との橋渡しになればいいなぁ 自然言語処理AIの勉強が必要なのは、別に「要人の発言を組み込め」っていう意味じゃなくて
Seq2SecとかAttentionとかの言語モデルの使い方をちゃんと理解してからLSTMで波形分析しようって意味なんだけど… キズナアイが人工知能と聞いたんですが、ほんとですか 人工知能＝人工的に作られた、知能を持っているように見えるもの
なので基本的に受け手側の考え方次第で何でも人工知能になり得る ライブラリを利用できるだけのプログラマーの間でも
特徴抽出のセンスだけで腕に相当の差がつきそうなもんだけど
そういう組み込み系のエンジニアの年収はどのあたりの幅に収まるもんなんだろう 特徴抽出のセンスってデータの前処理の話？
そのデータを長年扱ってて背景知識あるかどうかだよ そっか、自分いま機械学習の勉強を進めてて
数学・統計学まわりから先にがっつり勉強したから機械学習本体の
学習がまだ進んでないような段階なんだけど、この先どの程度の年収の職に就けるのか
不安を感じている。これは世間で言われているほど美味しくないんじゃないか >>331
お前にとって美味しいかは知らないが実力があれば今と今後、最も稼げるのはほぼそうだろ。
プロ野球とか芸能人とかも年収差はある。 >>331
>>246
君には輝ける未来が待っている（適当） 日本で一生過ごす前提なら結局スペック高かろうが低かろうが大して収入なんて変わらない 特殊スキル持っても一般では理解されず、学歴で見られる
漏れも出来るなら職に就かず稼ぐ方を進める 日本である程度稼いだら東南アジアに引っ越してダラダラと暮らしたい 年収600万くらいかねえ。1エンジニアで1000万とかまず超えない 日本では文系職でも理系職でも皆同じようにしか昇給しないからな
表向きは成果主義導入してても成果による差はごくわずか
公平感を保つためと言うがやる気のある人からすればむしろ不公平感しかない 現時点でAIデータサイエンティストとして院卒レベルの人材じゃないとノーチャンだよな
冷静に考えて足りないのは、機械学習の上辺を理解してる営業だけ
技術職のキャパはすでに上限ギリギリいっぱいな気がするわ
英語がネイティブレベルならまだ話は別かもだが
自分で事業起こすにしても
凄まじい計算資源がないとまともな事業展開は無理だから、超大手の研究や投資に依存せざるを得ない
量子コンピュータの機械学習への組み込みに成功したらなおさらそれが加速する
割と今ってディストピアまっしぐらじゃね？ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
