【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 ああなるほど
サポートページから各章のソースは既に落とせるのか attentionの項目は読んでみたいけどそれだけのためならいらないなぁ データを学習させますって当たり前のように書いてあって、いっぱい読み込んだりしてるんだなーくらいのイメージして資料読んでたんだけどそもそも学習ってなにやってるの？
例えば訓練データに動物の写真と犬とか猫ってラベルがあって、犬の画像には犬のラベルですよって学習してるってイメージであってるかな？
テストデータに対するスコアがあまりに高いと過学習ってのは何となく分かるんだけど、犬の画像には犬ってラベル、猫の画像には猫ってラベル、みたいに学習してるのに訓練データに対するスコアが100にならないケースがあるのはどうして？ 画像と答えの組み合わせを丸暗記してるわけじゃないから 2次元の2クラス分類のデータで可視化すると良くわかるが、境界がハッキリしてなくて混じってる場合が多い。
機械学習ってのは、そういう、人間が見て、こんなん分類できるわけないやろ……ってデータを学習してる場合がほとんど。
訓練データで100%っていうのは、そういう混じった領域にも無理矢理ギザギザの線引いて対処してる状態なので、
実際のデータに対する性能は低いものになる。 c++でおすすめの参考書ありますか？
c++で学ぶディープラーニングを考えてます >>675
Deep Belief Nets in C++ and CUDA C: Volume 1: Restricted Boltzmann Machines and Supervised Feedforward Networks
by Timothy Masters
Link: http://a.co/4gIcuGN 機械学習を標榜しておいてpythonではなく
javaやC#、C++を募集してる求人多すぎぃ
それはつまり既存の有用なライブラリを全部C系やjavaで実装しなおせってこと？
それとも
「pythonなんぞ高級言語が出来るやつなら余裕やろｗ
どうせ処理速度上げるラッパーやGUIは高級言語で作るんやしｗ」
みたいなノリなの？ >>682
pythonよりそっちの方が人口多いからとにかくプログラマー集めて教育してpython使えるようにするつもりなんじゃないか？ 求人広告の文言なんて人事部やら広告屋やらが間に入ってることくらい分からないのかなぁw 環境で言語決まってるからどうにかしてくれってことでは >>684
ぺちぱーやぶいばが来てもうざいから
魔除けで書いてあるんだろ VB.Net使えるのにC#使えません、なんて人はあまりまともなプログラマーではない可能性高いから相手にしたくないけどな VB.Net使えるのにC#使えません
なんて言うまともじゃない人が多くて困る。 VB.Net使えてもC#使えない人なら応募要項に反してるので首に出来るから都合がいい 応用が必要なAIの開発を請け負っている所って、
専門ベンチャーや大学以外に有るのかな？
富士通やNECは、キラーパスできる下請けがいないから、
前例豊富な案件しか回せ無さそうだ キラーパスできる下請け持ってる会社って何処？俺も下請けに超絶スルーしたい。ちょwQBKみたいな。
NTTデータとか？NECや富士通も似たようなもんじゃないの？ Pythonでプロトタイピングして、モデルができたらプロダクションはJavaとかC#で組み込むんだよ Deep Learningの輪読資料を公開
2018年07月12日 soneoka education, news
Ian Goodfellow 他著「Deep Learning」の輪読資料の一覧を当サイトで公開しました。
詳細はこちらから
http://deeplearning.jp/seminar-2/#1515565927378-9a11fdc4-798a 【裏切られた、〝安保″】 イラン核施設 ←(2010,11)―＜サイバー攻撃＞―(2011,03)→ 福島原発
http://rosie.5ch.net/test/read.cgi/liveplus/1531447465/l50
アメリカと断交すべき fast.aiのライブラリは既存のライブラリに比べてどう優れているのでしょうか？
速度？精度？メモリ節約？ ユニバーサルトランスフォーマーで自然言語は一区切り付いたな
全ベクトル再帰+タイムステップ&ポジション付与
https://arxiv.org/abs/1807.03819 深層学習に仮説など必要ない。膨大なデータがあれば
そのデータを検証するだけでいくらでも有益な結論を導き出せる！
みたいこと言う輩が最近多いなあ
無理なんだけど 深層学習は自分はしたことないけど、勾配消失してるのか結構学習失敗するみたいね。 そもそも入力ベクトルの各成分が独立性・白色性強いと良い結果はほとんど出ないよ AIを株の売買に使って儲けている奴は確かに居るけど、
正しい判断を下す為の道具として使っているだけ。
AIにどれだけ精通しようと、素人が出る幕は無いので、大人しく、投資ファンドに雇って貰おう。 学習機に突っ込む前に恣意的にある程度データ整形する必要があるんだが、
バカはとにかく突っ込めば結果出るんでしょ？とか思ってる。 株は個人で買える金額に限度があるし
仮に限度無く買えるならそもそも相場を支配出来るやろ 限度なく買えるぐらい資金あるならわざわざ運用などしない 私立文系卒エンジニアだけど、機械学習とかデータサイエンス興味ある。
数学力どれくらい必要？？？ ちなみに自分のスペック
32歳
学歴
ｰｰｰ偏差値60程度の私立文系学部卒
実務経験
ｰｰｰ汎用機（COBOL開発、保守）エンジニア歴5年半
ｰｰｰエンジニアと無関係の総合職1年
資格
ｰｰｰ応用情報技術者
ｰｰｰデータベーススペシャリスト
ｰｰｰネットワークスペシャリスト
スレ見てる感じだと、クラウドとか重要らしいから、ネットワークスペシャリストの勉強通して得た知識役に立つのかな？
面白いから実務にあんま関係ないけど勉強してましたが
機械学習なら活きる？？
数学は高校二年で捨ててしまった。
センター数1Aは平均点程度で、数2Bは20点くらいしか取れなかった覚えがある。 ＞数学力どれくらい必要？？？
質問の意味がよくわからない そのくらい自分で調べて準備できないなら無理だから諦めろ 研究者になって論文発表するのでなければ、>>719のスペックが理解できる範囲で十分 実際アドホック分析ならExcelとSQLくらいで十分 仕事以外で機械学習勉強された方はいますか？
最近勉強を始めてまずはアルゴリズムの概要や基本的な部分の理解を進めてるのですが、演習みたいな物もやってみたいなと感じているのですが、独学で勉強された方はどのように身につけましたか？ >>728
英語が読めればfast.aiやkaggleのtitanicチャレンジ
読めなければQiitaなどで初心者向けにコードを載せている人や
kaggleの解法を解説している人がたくさんいる
手元にExcelぐらいしかなければブラウザでh2oを動かすとか >>728 です
レスくださった方ありがとうございます
courseraは先月始めてみました
スケジュール的には大丈夫かと思ってたら10分の動画ですら理解するまで1時間以上かかって全然進まず、テストも1週目から全然分からずで自分の理解力の無さに絶望しました
kaggleは聞いたことなかったのでQiitaを見ながら進めてみます コーセラやってたけど俺も予定時間よりとんでもなくかかったし何より1週目のテストの問題の意味が分からなくてそこでやめた
動画見たときは分かったつもりだったのにテストは答えられない、質問の意味すら理解出来ないで自分に絶望したわ
いやー無能はつらいっす ♪ コーセーラ、コーセーラ
♪もーひーとーつーコーセーラ 大学行って、嬉しかったが、いつも出てくる講義はコーセラ
今日もコーセラ、明日もコーセラ、是ぢゃ年から年中コーセラ 大学行ってコーセラってどういうこと？
授業料の無駄 教授が書いた教科書買わされた挙げ句、授業がつまらなくて結局サボるより良心的 線形代数ってさ、ベクトルの復習みたいなのから始まって、加法、定数倍とかなんだ簡単じゃんとか
思って進んで行くと、なんか急にわからなくなる断絶感があるんだけどいい本ない？ 高校数学向けに洗練された範囲とそうでない範囲の違い >>749
高校数学で固有値固有ベクトルってやったっけ？ Courseraの機械学習の有名なやつ、Pythonでやってくれたらいいのに >>747
線型代数 長谷川浩司
線型代数学 佐武一郎 線形代数は大学で講義受けてた頃はひたすら新しい定理を出して証明するような感じだったから意味不明だったけど
要は大量の連立方程式を解くための方法を工夫しているだけだと考えればそれほど難しくはないと思えるようになった 最近PAP-1がPAPPに見えるのが気になって仕方がない >>254
本人に渡るのは3分の1以下が相場じゃないか？
80万で発注してるとしたら、本人に渡るのは27万ぐらいで、税金やらなんやらで手取り20万強といったところ。
だから、使ってるほうは高い金払ってんのになぁ、となり、使われるほうは、大して貰ってないのにあれこれ言われんなぁ、となる。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
