人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/05(火) 09:36:28.29

※前スレ
人工知能ディープラーニング機械学習のための数学
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1482808144/

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/05(火) 09:43:46.53

需要ありそうなので、★２を立ててみました。
タイトル長の制限のため、★2が入れられなかったので、
「ための」を削除しました。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/05(火) 12:14:36.09

量子情報幾何学

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/05(火) 23:34:37.84

だからさ、ディープラーニングって難しい！
なんでポピュラーになってるの？
おまいら少しは分かって使ってる？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/06(水) 02:22:21.37

微積、線形代数、統計、フーリエ解析、微分方程式と勉強したけど
あとは集合と位相をやればOK?

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/06(水) 02:29:37.52

多分オーケーじゃない
それは普通に大学授業でやる程度だろう
そしたら大学生は全員専門家レベルになってるだろう

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/06(水) 14:06:42.38

数学知識なんて文系で十分

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 04:56:43.65

>>5
お前、全く勉強してない

勉強してたらそういう書き方にならないんだ

その理由さえわからんだろFラン私文だからw

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 05:42:41.73

マセマの馬場先生や石村夫妻が「ディープラーニングの数学」や「ディープラーニングのためのやさしい数学入門」とか書かないかな。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 11:02:06.69

>>8
私大文系は数学は勉強しないんだよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 12:12:53.51

>>10
NTTデータの社員は6割が私文だ

だから馬鹿ばかりなのか(笑)

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 13:19:17.89

>>10
早稲田政経は数学必須になるらしい。慶応の経・商の社会選択は数学選択に比べ1／4ほど。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/07(木) 14:22:48.85

機械学習スタートアップシリーズの近刊のこれいつ出るか知ってる人いる？
機械学習のための数学入門　吉崎亮介・著

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 11:45:48.17

>>13
宣伝乙！

吉崎亮介って高専卒だからな。
どうせ高校数学の入門書を書き直しただけだろ。
読む意味はない！

他の大学受験用の数学参考書のほうがよほどいい。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 11:47:11.06

>>13
内容が本当によければ売れるが、
悪ければいくら書いても反感買うだけ。

そんな基本的なこともわからん馬鹿なのか？
高専卒の詐欺師は一味違うね！

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 14:53:07.24

>>14 >>15
今の大学の受験参考書に線型代数のっとらんが。
高校の履修範囲から線型代数は消えた。
高専は3年までに大学初等の線型代数を履修する。
微積も同じく。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 19:31:52.32

>>16
そんなことは分かってるよ馬鹿
少しは考えろクズ

ホント吉崎というのは
相当な馬鹿だな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 21:12:33.19

>>17
本当はわかってないんだろう。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/08(金) 21:38:04.74

今時、固有値とか掃き出し法とか使う人はほとんど
いないのでは? いたとしても誤差が怖いからか
ライブラリを呼ぶだけだし。他の線形代数の出番は?

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/12(火) 15:33:19.64

>>18
まじで吉崎はレベル低いな
あまりに馬鹿すぎて、
己を天才とか思い込んでそう(笑)

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/13(水) 20:55:41.78

SVMのRBFカーネルを使用して、
訓練データでy=200,180,160,140,120,100を学習して、テストデータの結果が140と出ます。
この時に訓練データの140を150とかにした時、
テストデータの結果が150では無く、180とか120になるのは正しい挙動ですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/13(水) 21:00:22.60

>>21
何言ってるのか分からない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/15(金) 00:03:30.02

>>21
真のデータを編集してるなら結果が意図しないものになるのは当然では？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/15(金) 10:51:32.24

>>21
全く正しい。
ちなみに正規化(標準化)はしてるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/15(金) 14:56:52.67

おれはディープラーニングの理論を全て理解してるわけじゃない。
株価の予想に使ってるだけ。
いろいろ模索してきたけど、なんとか使い物になりそうになってきた。

でもまだまだ予測機能を強化したい！
一応、ディープラーニングのBoostingをやってみようかと計画中だけど、
計算が途方もなく時間がかかりそう。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/15(金) 15:56:34.87

ろくに数学も勉強してないのにプログラミングだけやろうとするやつ多いよね
無意味

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/15(金) 19:41:19.25

その「ろくに」というのが
人によって全く違うので
そゆのは書かないほうがいいよ。
そゅこと書くやつってだいたい小学生レべル。