【統計分析】機械学習・データマイニング23
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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 >>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。 >>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 >>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。 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 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 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 >>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。 azureがtensorflowに対応させるなんて意外
ていうかcntkって >>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 >>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 >>927
川上さん泣いてたな
>>928
経営難 まあ、ニコニコはオワコンだしな。
今はYouTubeしか見ない。 >>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。 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！ >>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 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 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 >>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・・・。 GCPとFlaskでできる…って
そりゃ仕事じゃないの？ AI技術って便利だけど応用方法が思いつかん
皆どうやってお金儲けにつなげてんだろ
一番かんたんに思いつくのはレコメンド機能くらいしかないけど 現在の日本のAIビジネスを分類すると、
A) 時系列データを使った需要予測系（企業ユーザーに多い）
B) センサーデータを使ったプロセスコントロール系（製造業に多い）
C) 教育、セミナー商用
D) 顔認識による店舗管理など画像認識の派生系（数としては非常に少数）
SI業者の場合は、AとBがメイン。最近の大手SI業者の潮流はDataRobotのアプリケーション構築が増えている。
ベンチャーの場合、始めはDとかを目指すが、技術力がないところは最終的には教育、セミナー商法に落ち着く。 >>955
完全にDではないけど画像認識のアプリ出してるわ
サーバー代が結構かかる >>953
先に問題あるいは課題があって、その解決方法の一つとしてAIを位置づけると分かりやすくなる。
たとえば、課題として「人材不足」、問題として「人手が足りない」として、解決方法として
「品質チェックを自動化しよう」となる。その時の効果は「XX人を削減」となる。 薬剤師免許持ってる人が、自動薬剤調整機作ったら面白そす もっと色々あると期待してるけど、カメラにAIという案件は2つ見かけた。結構有名な企業の募集だった >>960 メーカーならそれなりにわかるがそんなに簡単な話ではない。
街の調剤薬局の話だったらお門違い、そんな事許されるわけもない。 大学の講義で基本的なAI技術（自然言語処理やファジィ制御など）を学んだことから興味を持ち始め、独学でPythonを勉強し、最近はKaggleにハマっているのですが、Fラン（ガチBF）私立理系大生でも機械学習を専門とする企業への就職は可能でしょうか？ 機械学習を専門とするって、最近商売になりだしたところ？だし、吹けば飛ぶような会社ばかりじゃないのかな
会社に何に期待するかによるか >>963
BFの大学に通ってたけど、意識高い研究室に入れば、国立大学の人たちと混ざって研究発表したし、海外で発表もしたよ >>962
何故許されないか具体的に述べてもらえますか？ >>963
結局のところ、ITドカタの業務に落ち着く 薬剤師は法律で色々決まってそうよね。勝手に自動化したら免許取り消されそうだワン >>963
機械学習専門って難しそう
上でも言われてるけど結局色んなことやるITドカタと呼ばれる仕事になりそう
自分がそれなんだけどさ >>970
誰もやらないだけで、以外とどうにでもなると思いますけどね マシンパワーが必要だから財力勝負になってドカタの出番はあんまりないかも、って予感がしてる。
まあ、商売の分野が増えた扱いでお手伝いはできるかな 財力勝負になるレベルのマシンパワーが必要になる世界なんてこの世に僅かしかない
実際は企業が経費としての感覚なら端金レベルで足りる場合がほとんど これからはエッジが普及し始めるから機械学習の裾野は急拡大するよ。
Jetson nano 開発キット 99ドル
Google Edge TPU Evaluation bord 144ドル
Edge TPU USB 74.99 ドル
これらは教育用としても使われるだろうな。 >>968 あのさ、薬剤師って医師の処方箋どおりの薬を出すだけの仕事だよ。精々間違っていないか、飲み合わせが悪い事はないかのチェックが関の山。
勝手に組み合わせたりはできないの。 AI の入る余地は全くない。メーカーが薬を作るためにAI を使うのはありだが。 薬の飲み合わせに関しては、薬剤師の頭よりAIの方が正確な判断できるだろうけど、
作っても既存の業務の補助にしか使われない
人の代替が出来ないと費用対効果は低い >>979
＞人の代替が出来ないと
翻訳くらいはできてほしいですけれど、現状でも google 翻訳はみてのとおりの馬鹿だし… 薬剤師を置き換えしちゃってもいいんじゃね?
技術より倫理?や政治的な課題が多そうね >>977
自律学習可能なエッジ向けAIチップを開発--岩手大発のAISing
2019年01月24日
https://japan.zdnet.com/article/35131694/
DBTは、組み込み機器などの機械制御に特化したデータに絞ることでリアルタイムな学習と予測を可能にするというアルゴリズム。
同社ではDBTのSDK（開発環境）をSaaSで提供している。
例えばDBTは、実勢販売価格が5ドル程度のRaspberry Pi ZERO上で実行しても学習には50〜200マイクロ秒ほどで応答でき、推論では1〜5マイクロ秒ほどで応答できる。
「一定範囲の中で確実に応答することが機械制御にとって重要になる」（出澤氏）という。
また、主にIT側で先行するディープラーニングの仕組みは、大量の学習データをクラウド環境の大規模な計算資源で処理する仕組みだが、
マイクロ秒に近いほぼリアルタイムの処理性能が要求される機械制御では、ネットワークを介してクラウドと接続することによる遅延が大きな課題となっている。 >>982
資格の仕組みからぶっ壊せばいいんだよ
自動運転は免許のない人が乗るものになり得るわけでしょ?
政治的課題が多すぎだけどね 資格の仕組みを作るのは役人や政治家であってその中にプログラマー等の理系の意見は含まれないので技術の進歩に応じて変わることなど不可能 このあいだ行った調剤薬局、整理券貰って10分以上待たされた。
処方箋に書いてある薬出すだけでなんでそんな時間かかるの？ >>978
用量が間違ってないか
飲み合わせが悪い薬と併用していないか
はAI使うまでもなくDBでチェックできるんじゃね？ >>977
2018年02月14日
ARMが新AIプロセッサ「ARM Machine Learning」を発表、クラウドなしで端末による機械学習処理が可能に
https://gigazine.net/news/20180214-arm-machine-learning-object-detection/
半導体設計のARMが、AI処理用プロセッサ「ARM Machine Learning」と第2世代の「ARM Object Detection」を発表しました。
今後、ますます増大する機械学習処理を、クラウドではなく端末側で行うという流れが一気に加速しそうです。
現在、高い処理能力が求められる機械学習処理はクラウドを利用して行うのが主流となっていますが、クラウド利用ではデータを送受信するため応答速度やデータ転送量で不利です。
Hot Chips 30 - Armの第1世代マシンラーニングプロセサ(1) Armが第1世代マシンラーニングプロセサの内部構造を発表
2018/09/19
https://news.mynavi.jp/article/arm_mlp-1/
Arm MLプロセッサ、明らかになったその中身
https://eetimes.jp/ee/spv/1810/10/news023.html >ベンチャーの場合、始めはDとかを目指すが、技術力がないところは最終的には教育、セミナー商法に落ち着く。
セミナーみたいのよく見るなぁと思ったが、結局やることない人達がやってんのかね。
あれやりはじめるともうジリ貧なんだなぁ なぜ我々はセミナーをやるのか。
というセミナーを聞きたくなる >>994
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人売り派遣屋がフリーのやつ確保しようとしてる ワイはフリーだし、スマホ使ってるからIPは問題ないのよ このスレッドは１０００を超えました。
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