【統計分析】機械学習・データマイニング23

2019/02/28(木) 20:07:20.50

!extend:on:vvvvvv:1000:512
機械学習とデータマイニングについて語れ若人

■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22
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1547338417/

VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured

2019/04/24(水) 20:05:56.85

ラズパイとか5年も前に遊びで使ってたし、エッジもバッチ来いです

2019/04/24(水) 20:23:59.92

プログラマ仕事がなければただのニート　読み人知らず

2019/04/24(水) 21:28:35.54

その通りや。ガピーン

2019/04/24(水) 22:08:12.17

>>849
無学の気に触れてしまったようだな、正直スマンカッタｗ

2019/04/24(水) 22:18:23.64

スミスーー

2019/04/24(水) 22:38:05.89

MIBか、機器管理では重要

2019/04/24(水) 22:44:00.07

>>854
お前は無学以前に時頭が悪いから>>842みたいなさむいことしか書けないんだろ

2019/04/25(木) 07:08:00.49

AUCってどの程度あればいいものなの？
0.75位だと微妙じゃない？

2019/04/25(木) 08:33:20.73

>>846
スキルさえあれば60歳でも
転職できますよ？
統計学か機械学習の論文は書いてますか？
また、どこかの学会で発表はしてますか？

2019/04/25(木) 08:54:05.58

>>859
アカハラですよ

2019/04/25(木) 09:25:38.94

仲良くしてね

2019/04/25(木) 09:38:37.53

井森みゆきか

2019/04/25(木) 09:51:23.23

>>859
工学の修士持って無いです。
アカ世界は憧れたけど仕事にするにはあんまりねえ

2019/04/25(木) 10:33:10.56

学歴や資格や経歴もその一つだけど能力を示す客観的な指標がなにかないと採用はされないでしょ。
実際能力あったとしても、自己アピールだけじゃ採用しようがないじゃんｗ
採る側にも他者を納得させるだけの確たる理由が必要なんだよ。

2019/04/25(木) 10:36:10.47

客観的指標なんて中々ないよ
まあ、縁のものだと思って気長にやることだね

2019/04/25(木) 10:38:28.05

中途半端にアカ世界に縁があったので実務的なシステムの経験も浅くてね。
ノンビリやります

2019/04/25(木) 12:07:19.20

ビッグデータ持ってる会社は企業規模が大きい場合が多い
企業規模が大きい会社は新卒を採用する傾向がある
企業規模が大きい会社はおっさんを採用しない傾向がある
これがミスマッチの原因じゃない？

2019/04/25(木) 12:23:00.31

Redditに最近、上がっていた記事だと現在の世界トップ企業のAI求人数は2500人。
ちなみにGoogle Brainの募集条件は、コンピューターサイエンスのPh.D（か相応の職務経歴）C, C++のコーディング能力（とPhythonもできたら可）、欧米の学術雑誌（雑誌の指定あり）への掲載実績（か学会（指定あり）での研究発表実績）となってた。
この2500人枠の平均初任給は20万ドル。最高はUber自動運転車開発部門（Uber Advanced Technologies Group）の30万ドル。AI業界でもっとも高給が保証されている技術者は自動運転。協調型ロボットと医療診断は、最近になり停滞傾向。

2019/04/25(木) 12:37:44.20

派手な実績無いから簡単な仕事からのし上がるかな

2019/04/25(木) 12:45:45.02

世界トップ企業もいいけど日本でさえ今はどこもAI言ってるんだからそっちの情報も出したれ

2019/04/25(木) 12:50:25.34

どこでもAIと言ってるがオッサンには冷たいと思うぞ

2019/04/25(木) 13:09:57.25

AI人材不足とはどこの世界線の話なんじゃろ

2019/04/25(木) 13:13:28.07

高技能の若者が足りない
45歳以上はリストラ対象だそうです

2019/04/25(木) 13:25:44.92

AI奴隷が足りないって意味やぞ

2019/04/25(木) 13:35:21.89

今の若者も元IT奴隷のワイみたいになるのか、生きろよ

2019/04/25(木) 13:40:16.31

>>865
それはまあそうなんだけど、自己評価以外の指標ってことさ。

2019/04/25(木) 13:41:09.30

高技能ならおっさんでも重宝されるだろ
高技能の若者とか超絶レアだし待遇悪けりゃあっという間に転職しそう

2019/04/25(木) 13:46:49.98

IPAの資格とか統計検定とか?
統計検定2級くらい学生時代の復習だからすぐ取れそう

2019/04/25(木) 16:11:30.86

検定？

2019/04/25(木) 16:17:42.32

このスレ的には kaggleやるべきって意味か。やっと思い当たった。
ワイが行く面談先で評価されるか見物だ

2019/04/25(木) 17:05:25.96

普通仕事で使ったことがあることが経験として評価されるのだが

2019/04/25(木) 17:41:26.70

>>877 そうだけど、一般的には35歳を超えると転職は難しくなる。
余程の実績を提示できなければ難しいな。

人間の頭脳の働きは、30前位が最高だからね。あとは惰性と経験で動いてるだけ。

2019/04/25(木) 18:05:43.85

そもそも今の人手不足って中小企業だけの問題であって大企業では人は十分すぎるぐらいいる
つまりAI人材不足とは深層学習って何？というレベルの中小企業で技術系作業員が足りていないということであり
暗黙の内に想像してしまう大企業の研究開発職が対象になっているわけでは全くない

2019/04/25(木) 18:43:25.71

例え60歳でも
高スキルなら
いくらでも
仕事あるよ

2019/04/25(木) 18:45:53.43

>>883
大企業なんて研究の仕事を下請けに
丸なげしてるからな。
あれは驚いたよ。

2019/04/25(木) 18:46:31.74

統計検定はおっさんになると体力的にしんどい
長時間ずっとテストに集中するのきつい。あれは当日の体調管理が全て

2019/04/25(木) 18:50:02.75

>>866
学歴職歴なしでこの世界に就職しようと思ったら
作品を発表する or 誰でも参加できる勉強会でLTする or kaggleで入賞する
しかないと思う。俺は飲食店で働いた職歴しかないのに37でこの業界に入って
一年後に年収800万になった超人を知ってる

2019/04/25(木) 19:32:46.23

>>887
37歳未経験者でそれはすごい。

今どき人手不足が深刻だから
経験浅くても稼げる

不況になったら真っ先に切られるけどね

2019/04/25(木) 21:02:00.72

夢を見させるな
現実を突きつけろ

2019/04/25(木) 21:44:19.43

モデル以外は作れないエンジニアぽい人が量産されるなら、その尻拭いの仕事は幾らでもあるのよ

2019/04/25(木) 21:54:06.09

いいたいことをいってるだけ 2chの法則

◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 3a47-HJzg [131.129.112.103]) · 2019/04/25(木) 21:58:34.16

>>891
それも悪くはない気がします、2ch でも最近はみんな同じことしかいわなくなったような気がします

2019/04/25(木) 22:09:02.71

fit_generatorがよくわかんない

2019/04/25(木) 22:17:22.70

>>884 仕事があることと転職とはまた別の話。
転職できないからと言って会社を起こしてもそれなりの収入を続けるのは難しい。仕事が途切れればなんせ無給だからね。
飛び飛びなら60歳でも70歳でも仕事はあるよ。

2019/04/26(金) 00:44:46.34

>>882
三十後半となると転職が難しいのは同意だけど、余程の実績がないと無理というのはさすがにない
どこの業種でどれぐらいの規模の会社を想定してるのかは知らないけども

2019/04/26(金) 01:39:33.85

レファレンスがあれば何とでもなるでしょ
過去のツテを使わずに仕事するのは中々大変

2019/04/26(金) 02:32:01.11

機械学習の世界の現実なんて実力しかないだろ
40代でも、実力さえあれば、余裕でそれなりの待遇の職につける
学歴なんて実力が伴わなければ、就職したあとはまったく評価されない

職がほしいなら、機械学習の技術を応用したwebアプリケーションを自作して、
仕様書つきであちこちの会社に送ればいい。きっとどこかが採用してくれる
そんな奴そうそういないけど

2019/04/26(金) 05:46:27.36

>>836
経済学の数理化はアメリカの第二次世界大戦後の数学のポスドク対策。

2019/04/26(金) 05:47:50.11

>>897
日本の企業はしてくれない。

2019/04/26(金) 10:57:21.57

だれかfit_generatorの使い方を教えてよう

2019/04/26(金) 11:28:31.94

>>899
都内の勉強会にいって、斡旋屋に話しかければいい
中小のベンチャーなら人を本気で探してる

2019/04/26(金) 11:47:00.01

>>901
それ本気で言ってるの？

2019/04/26(金) 21:53:22.33

勉強会のゴロは実力のある奴しか相手にしない
ポートフォリオに自信があるなら奴らに声をかければいいさ
即戦力ならびっくりするぐらいいいところに就職できる。年齢経歴いっさい関係ない
ただし中途半端な実力で声をかけると尊厳を著しく傷つけられるけどｗ

2019/04/27(土) 14:09:35.74

Youtubeの機械学習というか自動判別の技術が低いので、まじで泣けてくる
というか怒りを感じる！
おれの10倍の給料もらってるんだぞ？それでこれかよ！と怒りがこみあげてくる。

実家の庭で犬を撮影すると、必ずNHKの「雲霧仁左衛門SP4」の
著作権を侵害しています、と判定されるのだ！

なんだこれ？

雲霧仁左衛門SP4というのが見られないから、
何が似ているのかも分からない！

Youtubeって優越的な地位を利用して日本のユーザを
馬鹿にしまくってるんだろうな。
GoogleやYoutubeにはキツイ規制をかけて欲しい！

国会議員にどんどん手紙するぞ！
つーか、もう頭にきまくってるから、
GoogleやYoutubeなんて消えてなくなってもいい！
替わりはいくらでもある！と思う！

2019/04/27(土) 14:38:40.93

草
GWなのに

2019/04/27(土) 14:48:20.26

仁左衛門カッコイイよね。親が好きだからたまに観るわ

2019/04/27(土) 15:23:53.47

替わりはいくらでもある！と思う！
で草

2019/04/27(土) 15:44:38.22

>>897
応募者の実力を判定することは意外に困難。
時間をかけて面接をするという手もあるが、面接で多数の応募者を評価することは非常にコストがかかる。
デモサイトを立ち上げてというが、最近はGitHubでソースコードを公開するのが普通になっており、
RedditのAI板で投稿されるこの種の売り込みの多くは、GitHubで公開されてるプログラムを多少、いじっただけというパターンがほとんど。
少なくともAIに関しては、大学で体系的に学習した若手（あるいは30歳以下の中途）を採用するのが一番、手っ取り早い。
また、最近の新卒者は、有名大学の新卒者の方がかえってベンチャー志向が強く、資金力があるAIベンチャーとかだと意外に採用には苦労しない。
次に、40過ぎの再雇用は学歴があっても難しい。まず、第一に、40過ぎだと卒業は2000年代なので例え東大卒でも最新の技術は体系的には学習はしていない。
また、最近の企業が重視する傾向の一つにチームワークがあり、若手のグループ内に一人だけ40代を入れるとチームワークが維持できなくなる。
実際のところ、大手（特に外国企業）で日本の大企業が放出した40過ぎの中堅を再雇用するという例は多数ある。
しかし、この種の再雇用のほとんどは、期限付きの契約社員として雇用されており、企業側が必要としている生産技術的なノウハウを吸収すると再雇用はしない。

2019/04/27(土) 15:55:39.96

では安倍ちゃんの政策で、ロスジェネを大学に入れて卒業したロスジェネでチームを組めばいいんかな

2019/04/27(土) 16:00:47.47

ロスジェネ大学か、どこにあるの？

2019/04/27(土) 16:02:46.98

これから安倍ちゃんが作ったりするんじゃね?鼻ホジ

2019/04/27(土) 16:25:01.28

情報系の学部は授業で機械学習ちゃんと学ぶの？
教員はついていけてんのか？

2019/04/27(土) 16:34:43.10

日本じゃ無理でしょうね
コンピュータ菜園と謳ってるところはかなり少数だし

2019/04/27(土) 16:58:50.95

>>912
情報系でやってることって数学だよ？
余裕でしょ

2019/04/28(日) 00:45:54.77

>>908
基本的に同意

企業が応募者のプログラム作品をいちいち評価するのは面倒だから、
斡旋屋がプログラム作品を代わりに評価するシステムがあるにはあるというだけで、
そのシステムの世間的な認知度が低いからあんまり機能していないし

2019/04/28(日) 08:15:35.17

>>904
それをネタに動画作ったらバズりそうだからやってw

2019/04/28(日) 08:22:16.89

なんで、誤差逆伝播は逆向きに修正するの？
入力から出力へ修正ではダメなの？

あと、人間の脳も同じように誤差逆伝播しているのでしょうか？

2019/04/28(日) 08:33:36.66

>>908
>40過ぎだと卒業は2000年代なので例え東大卒でも最新の技術は体系的には学習はしていない。
情報工学みたいな進歩はやい分野はこれがあるからな
だが数理工学と関係が深い分野は専門性高いから、学校で体系的に数理工学やってた人なら
年齢問わず職場にいて欲しいと俺は思うな

2019/04/28(日) 08:36:28.72

>>917
入力から出力への修正やりたければどうぞ、としか。
フィードバックじゃなくなるけどな。

2019/04/28(日) 10:46:28.84

>>917
入力が高次元で出力が低次元なモデルだと誤差逆伝播の方が効率がいいから
入力から計算するフォワードモード微分もある

それと脳でも誤差逆伝播してると主張する論文はある

2019/04/28(日) 11:37:43.58

ベイズ的アプローチで
演繹的に導出されたアルゴリズムってあるの？
ねえ須山

2019/04/28(日) 12:49:14.43

どちらにしろこの分野は勉強続けていかないとにっちもさっちもいかなくなる
量子コンピュータが実用化されたりしたらまた地殻変動起こるしな

2019/04/28(日) 13:05:42.16

それはない

2019/04/28(日) 13:18:24.77

>>918 コストと体力を無視したらその通りなんだけど、やはり若い方がコストパフォーマンスが良いから経験不足でも若い基本能力の高い人間を雇うのが企業の本音。

そういう人間が採れない中小企業が落ち穂拾いをするが、能力を発揮できるような仕事がないケースが多い。

2019/04/28(日) 13:28:49.85

Jetson nanoが出ましたがエッジで機械学習はありですか？

2019/04/28(日) 13:30:45.30

>>839
普通に使ってるけどどこで詰まってるの？

2019/04/28(日) 17:46:29.48

>>834
うわwマジじゃん
昔、ドワンゴが宮崎駿と会議してたけどダメダメだったし
やっぱりか

2019/04/28(日) 19:19:29.42

>>927
なんで閉鎖したん？
ほんまオワコンだな！

2019/04/28(日) 19:21:55.24

>>925 有りじゃないの？　使い方によりけりだろうけど。
Googleが作ったチップ（Edge TPU）もエッジで機械学習するために作ったんだし。

エッジコンピューティングの流れ変える--グーグル、エッジ向け機械学習チップ発表
2018年07月30日
https://japan.zdnet.com/article/35123180/

エッジコンピューティングが求められる背景として、収集データを全てクラウドに送るとコストが高く付く可能性があり、またプライバシーや法規制上の理由からクラウドにデータを送れないケースがあることなどを挙げた。
一方で、エッジデバイスやゲートウェイでデータを処理するには、コストや消費電力などが制約になりかねない。

　そこで同社が開発したのが「Edge TPU」だ。
2016年には機械学習に特化した専用チップ「Tensor Processing Unit（TPU）」を発表しており、2018年5月には第3世代チップを披露している。
Edge TPUは、これをエッジデバイス向けに小型化したものだ。
機械学習フレームワーク「TensorFlow」を組込機器やモバイル向けに軽量化した「TensorFlow Lite」を使って機械学習の推論モデルを動かすことができる、とRhee氏は話す。
1セント硬貨の上に4つ収まるほどの大きさで、低い消費電力で動作するという。
チップの処理性能については、毎秒30フレームの高解像度動画に対して機械学習モデルを実行できるとしている。

2019/04/28(日) 21:21:13.76

>>914
いや数学がどうこうっていうよりは、雑用で忙しい大学教員教員が最先端の機械学習を勉強する暇があるのか、できたとして授業で教えたことが学生が研究室に入る頃には陳腐化していないかって感じの意味ね
まあごく一部の大学はできるのかもしれないが

2019/04/28(日) 21:42:05.43

>>930
卒業時に即戦力になってるか？という意味ならNoだし、税金使うならもっと公共性の有るものを、ってのが本来の大学の目的。

2019/04/28(日) 22:24:47.55

最先端のは研究室でやるんでは。
学部ではベイズとかニューラルネットワークとかで十分単位になるんでないかな

2019/04/28(日) 22:26:19.83

最新の機械学習なんて教えてもそんなものは数年で誰でもポチポチするだけで使えるツールに組み込まれるからな
その根底にある数学的基礎を叩き込んでおけば一生使えるレベルの知識になるけど最新技術の枝葉だけ教えても無意味

2019/04/28(日) 22:29:38.91

ということで機械学習で必要な数学を学んでる既卒者にも期待してやって欲しいな

2019/04/29(月) 01:50:54.03

>>925 抜粋引用
「クラウド」からIoTやスマートフォンなどの「エッジ」へと急速に広がる機械学習処理
https://cn.teldevice.co.jp/column/16994/
機械学習の処理はクラウドのような膨大なコンピューティングパワーを用いて実行されるものと思われていたが、
昨今はネットワークなどの末端ポイントとなる端末「エッジ」において機械学習処理を実行するフレームワークが相次いで登場してきている。
今後はエッジにおいても「機械学習処理をどう扱うか」の検討が重要な要素になっていくようだ。

略

ところが最近では、この機械学習処理の基盤が、クラウドからネットワークなどの末端ポイント「エッジ」へと広がってきています。

エッジへの広がりを見せる機械学習処理

そしてGoogleやマイクロソフトは、機械学習の基盤をクラウドだけでなくエッジへも広げようとしています。
略
クラウドと比べればほんのわずかなコンピューティングパワーしか持たないエッジで、果たして動作するのでしょうか？

ディープラーニングでは、学習時には膨大な試行錯誤が行われるため大きなコンピューティングパワーが必要ですが、
学習済みのコンピューターが推論を行うには、それほど大きなコンピューティングパワーを要求されるわけではありません。

マイクロソフトは2018年5月に行ったイベント「Build 2018」で、エッジにAIの能力を持たせる「Azure IoT Edge」を発表しました。

Googleも2018年5月に開催したイベント「Google I/O 2018」で、
iOSやAndroidに対応したモバイルアプリに顔認識など機械学習の機能を組み込むライブラリ「ML Kit」を発表しました。
ML Kitには、Googleの機械学習ライブラリ「TensorFlow」をモバイルデバイスに最適化した「TensorFlow Lite」が内蔵されています。
略
となれば、これらを含むシステムを設計・構築していくあらゆるエンジニアにとって、どのように機械学習機能を活用するのか、
その機械学習機能はクラウドを呼び出すのか、エッジで実行するのか、
そして得られた推論結果はどのように活かしていくのかを考えることが、今後は不可欠な要素となっていくのではないでしょうか。

2019/04/29(月) 01:58:35.64

>>935 Apple も iOS用に CoreML を提供している。

Watsonで作ったCore MLモデルをiOSアプリへデプロイする
https://medium.com/@taiponrock/watson%E3%81%A7%E4%BD%9C%E3%81%A3%E3%81%9Fcore-ml%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%82%92ios%E3%82%A2%E3%83%97%E3%83%AA%E3%81%B8%E3%83%87%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%A4%E3%81%99%E3%82%8B-e40d41cc59b2

2019/04/29(月) 08:25:15.09

機械学習に数学はいらない

2019/04/29(月) 08:39:50.36

azureがtensorflowに対応させるなんて意外

ていうかcntkって

2019/04/29(月) 09:25:31.47

>>937
機械学習関連の仕事と言ってもピンキリだから
ピンの方で仕事してる分には数学なんていらないんじゃないの

2019/04/29(月) 14:05:42.91

>>927-928
ドワンゴが倒産寸前になってる
減資1/100で資本金一億しかない

2019/04/29(月) 14:07:22.97

>>927
川上さん泣いてたな

>>928
経営難

2019/04/29(月) 15:06:00.62

まあ、ニコニコはオワコンだしな。
今はYouTubeしか見ない。

2019/04/29(月) 19:57:38.96

>>939
民間企業にて分析の実務を
やっていますが、
数学の知識が必要な場面は
とても少ないです。

ただし近年、コンペ形式で分析の仕事を依頼されることが増えて、
複数の分析者と競わされることに
なったとき、
数学を勉強しているというか
深く理解している分析者が
有利になると思います。

2019/04/29(月) 23:05:12.61

ニコニコ超会議は、何十万人も来てるのだろ？
ニコニコは、新しい文化の中心なのに！

大前研一が言ってた、web では、有料モデルは通用しないという事か？

web では、すべてが無料だから、
広告モデルなど、別の財源を持った会社しか生き残れないという、ビジネスモデル

でも、もったいない。
新しい文化の中心で、最高峰のコンテンツ・技術者を持っていたのに、
ビジネスモデル・経営者だけが旧世代だったから、負けた！

これこそ、中小企業診断士・MBA を取った、プロの経営者を雇えば、復活できるはず！

2019/04/29(月) 23:48:50.30

>>944
まともな技術者がいなかった。
だから広告を埋め込めなかった。

ニコ動のユーザーなら
あの分かりにくいクソシステムは
どんな馬鹿が担当してんのかぶっ殺す！
と思ったことがあるはず。

クズニートを集めて
システム構築したから失敗したんだよ

それを理解できない社長も原因

2019/04/29(月) 23:52:28.86

>>944
大前研一（笑）

2019/04/30(火) 00:15:42.15

連休中だけどみんな勉強してる？
俺は2時間やっただけで挫折した

2019/04/30(火) 03:10:02.12

おう、もう何の仕事してたかも忘れたぞ
セールだったからkindle参考書だけ買ったわ

2019/04/30(火) 03:55:17.09

>>947
先週の金曜日の夜から毎日勉強してる
学習済みモデルをデプロイするのに四苦八苦だ
GCPとFlaskで出来そうなんだが・・・。

2019/04/30(火) 06:46:03.77

GCPとFlaskでできる…って
そりゃ仕事じゃないの？

2019/04/30(火) 08:57:45.93

新元号でお祝い、乾杯