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** · 2019/11/10(日) 20:34:35.47

お前らって実務でもデータサイエンス扱ってる？
完全に趣味で勉強してるが実務で使えてる奴羨ましいわ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/10(日) 20:55:00.26

デンソーってそんな大した企業じゃないだろ・・

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/10(日) 20:58:22.78

>>486
分類、回帰、次元削減、クラスタリングとかやろ
何故にモデルとタスクと計算テクニックが混同されて同列に並んでるかがわからん

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/10(日) 21:45:10.08

>分類、回帰、次元削減、クラスタリングとかやろ
全く実際の作業を意識してないだろ。
ここになぜか次元削減を持ってくるとか何もわかってないな。
それは前処理に組み込むかどうかで全く別軸。
なぜか分類とクラスタリングみたいに教師有無が混じってるし、
そんなんところで実際に迷うなんてことはない。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/10(日) 21:54:09.00

出たよ実務マウント
それあなたがしてる作業の話でしょ？
先ず解きたいタスクを決定して、その後に使うモデル決めるのが普通でしょ？
いきなりランダムツリーで行くかどうかから考えんの？

ランダムツリーを利用する回帰も存在するがそれらが別なのも不明

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/10(日) 23:49:45.51

490が何言いたいのか分からん
方法論の種類の話じゃなかったのか？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/11(月) 13:00:56.30

デンソーは忙しいぞ？
アイシンのほうがノンビリで
オススメ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/11(月) 14:42:47.55

デンソーの売上知らず？
とはいえ及川さん技術顧問になったけど何も変わったように見えんな
こういう会社がまともにデータサイエンス導入したらめちゃくちゃ強いんだけど本当に残念だ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/11(月) 14:57:32.17

最近は日本電産

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/11(月) 18:56:20.14

デンソーは体育会系なので
優秀な人は集まらない。
デンソーの製品を海外メーカーと
比べてみなさい。
ボルボなどのったらデンソーが
いかにレベル低いかわかるから。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/11(月) 20:36:38.52

ファナックファナック

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/11(月) 20:47:43.44

>>491
いやだからそこで迷うことなんてないって言ってんじゃん。。
実際に仕事で使ったことないならそういえばいいのに。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/11(月) 21:42:12.03

ファナモ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/12(火) 23:19:33.07

何言ってるか分かんないけど、もしかしたら話が通じないのは日本語の問題かな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/12(火) 23:51:33.47

ファナック来なよ。地上の楽園だよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/13(水) 00:24:09.97

回帰って言ってランダムツリー系統を思い浮かべるバカなんていねーわ。
極論言って話誤魔化そうとしてるバカがいるな。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/13(水) 07:27:20.69

まー、ファナックは忍野の山の中とかだから好きな人からすれば楽園だなぁ。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/13(水) 15:36:41.52

分類されているprobabilityを推定される物理量に掛ける羽目になっちまった

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/13(水) 18:06:28.75

gbmは普通に回帰でも使われてるイメージ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/14(木) 07:17:25.69

だよな、カクカクだけど。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/14(木) 08:50:11.59

原点回帰

**オーバーテクナナシー** · 2019/11/15(金) 01:46:31.39

(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ178
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1573088050/

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/18(月) 16:36:36.26

I will be back!

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/18(月) 17:09:34.92

ｵﾃﾞﾝﾃﾞﾝﾃﾞﾃﾞﾝ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/23(土) 10:33:47.71

もう下火かな？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/23(土) 14:26:01.23

んなわけない
過去にもあったように今も一過性のブームなのは目に見えてるけどまだ下火ではない
むしろこれから

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/23(土) 16:12:34.94

まあ、結果がでつづけなければ下火でしょうね

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/24(日) 07:53:05.67

第三次AIブームは一次二次の時よりかなり実用的だから
長い間盛り上がり続けると思う
自動車自動運転技術も需要あるし
難点は高スペックのコンピュータが必要なところ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/24(日) 08:47:32.02

割と真面目にこの分野はハードウェアで頭打ちになるよな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/24(日) 10:32:25.76

そうなんか
学習するときは高スペック必要だろう
しかし学習済データで動作だけする分には
スペックそれほど必要なくね
固定化されるけど

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/24(日) 12:50:56.68

分散コンピューティングでなんとかなるから、
ハードウェアはそれほど問題にならないのでは

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/24(日) 14:52:25.54

クラウドで処理する場合
アップロードするデータが大容量だと手間がかかる
学習済みデータ使うだけならスペックはそれほどいらない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/24(日) 20:04:14.02

軽量化＆ローカル稼働もGoogleが頑張ってくれてるから、なんとかなるだろう。

しかし、先駆者だったIBMは圏外に転がり落ちたな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/24(日) 20:14:10.07

学習は今でも相当金かかる。
アマゾンあたりがもう少し学習チップまわりで頑張ると思ってたが案外そうでもない。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/24(日) 22:21:13.25

テラバイト級のデータだとコピーするだけで時間かかり過ぎる
通信量課金や回線速度を考えるとかなり厳しいんだよな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/25(月) 07:17:04.29

ペタバイト級になったら超大変だね

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/25(月) 13:03:33.27

どんなbigdataでテラバイトとかペタバイト？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/25(月) 14:25:55.69

主に動画系かな
前処理で暗号化してるからそこから復号化するのにも時間かかる

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/25(月) 22:13:59.88

んーん。
ひたすら時間がかかってめんどくさい。。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/29(金) 03:00:32.13

>>447
数学が理解できない池沼扱いになるだけだろ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/18(水) 03:01:37.50

>>471
https://www.youtube.com/watch?v=OnuBWzKmpZU

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/18(水) 03:03:32.19

↑　Deep Learning習得と人材育成のコツ（初学者向け）

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/18(水) 03:11:18.27

YouTuberから学ぶデータサイエンスまとめ。海外チャンネル多め。
https://qiita.com/Hyperion13fleet/items/5cedaca97fc8fa0706a2

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/18(水) 05:27:26.99

日経 xTECH ビジネスAI Advent Calendar 2019
テーマ１ AI道場「Kaggle」への道
https://qiita.com/advent-calendar/2019/xtech-businessai-kaggle
テーマ２　機械学習をどう学んだか
https://qiita.com/advent-calendar/2019/machine-learning-01
テーマ３　機械学習ツールを掘り下げる
https://qiita.com/advent-calendar/2019/machine-learning-02

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/18(水) 13:38:18.86

3BLUE1BROWN SERIES シーズン 1 • エピソード 1
Vectors, what even are they? | Essence of linear algebra, chapter 1
https://www.youtube.com/watch?v=fNk_zzaMoSs

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/20(金) 20:05:19.52

数理科学卒でデータサイエンティストに
なって5年目です。
実務では数学使わないので
手が動かなくなってしまいました。
また勉強しなおすかなとも思いましたが
ITスキルを伸ばしたほうが良いと
まわりが言います。
そうなんでしょうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/20(金) 21:32:17.53

君が思ってることも周りが思っていることも両方正解。
つまり両方やれってこと。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/20(金) 21:34:09.32

転職した方がいいんじゃね

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/20(金) 22:07:08.86

ITなんてあとからなんとでもなる

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/21(土) 02:16:25.94

数学使わなくてもいいけど、その人の価値は止まっちゃうよね。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/21(土) 10:03:42.12

人の価値は走らせなきゃ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 00:43:58.26

ディープラーニングの基本は四則演算を微分してるだけとか言ってるおっさんがいたんだけどそうなん？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 01:36:48.30

間違いではないが、全ての物質は原子が集まって出来ていると言うのと同レベルの話

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 09:59:33.27

四則演算を微分するとはすごいな（棒）

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 10:10:49.57

演算を微分とは

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 11:00:21.50

自動微分のことだろ。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 11:20:29.67

どっかのおっさんが言ってたってよくわかってない奴が書き込んでるだけなんだから
言い回しまで正確なわけが無いだろ
多少は補完して読み取ってやれよアスペかよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 11:25:59.36

>>538は「四則演算を微分」の意味が分かった上で、それは正しいのかと聞いているわけで

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 11:30:04.32

関数も演算子もある意味で一緒と考えれば間違ってはいないだろう。
てかそんなしょーもないことに対して正しいとか間違ってるとか考えることが無駄。
マウント合戦の元にしかならんわ。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 11:45:53.15

理系分野において「些細な言い回しの違いなど気にするな、気にする方がおかしい」などと言い出したら終わりだ
些細な言い回しの違いに明確な定義の違いが含まれるのだから

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 11:46:10.40

ディープラーニングに限らずソフトウェアってのはあらゆる関数を四則演算の組み合わせで頑張って記述してる
ディープラーニングは損失関数の最小値解を探すのことで、解を探すのに微分と逆伝播が使われる

間を全部すっ飛ばして書くと538みたいに書いても間違いではない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 11:49:22.21

全ては論理演算だよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 11:54:42.52

「○○の基本は四則演算」の○○にはコンピュータ上で行うあらゆることが当てはまるわけで
ディープラーニングの説明としては何の情報も含まない無意味な説明ということ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 12:10:50.73

>>546
逆だろ。
厳密論以外認めてなかったら物理学なんてほとんど成り立たんぞ。
気にする場面と気にしない場面があるってだけの当たり前の話が通じないってことのが問題。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 13:06:02.35

些細な違いに名前がないことがおかしいのですよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 13:23:22.82

極論をすれば足し算しかしていないけどな
減乗除は内部的には足し算に還元されるし

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 15:36:03.23

松尾氏がディープラーニングは最小二乗法といったのはあれは極論？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 15:38:31.72

この数式の意味判るかたいらっしゃいますか？
https://dotup.org/uploda/dotup.org2021965.jpg
判ったら教えてください

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 17:01:45.32

>>553
最小二乗法での推定が正規分布以外では使い物にならないことを理解していれば極論どころか誤り

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 19:13:48.26

あれそんな目くじらたてて批判するほどのことか？
softmaxだって誤差を二乗しないだけで理屈は大して変わらんだろう。
最尤推定で導出するとか正則化項をつけるのをベイズで理屈付けするとかあるが
あんなもん後付けだし。
そもそも誤りと断定するほどDNNのロスとしてどれほど差が出るか
まともな実験をしてる奴なんてほとんどおらんだろ。
cifer10でうまくいきました～みたいなカス論文ばっかでさ。(松尾研もそんなんばっかだが)

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 19:17:23.81

でぃーぷらーにんぐ界隈も格差社会だのぉ。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 21:14:57.51

ボケ爺さん乙

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 21:32:02.86

最小二乗法は損失関数を残差の二乗和にすることこそが定義であって
ディープラーニングは別に何の損失関数を使ってもいいんだからそれはズレてる気がするな

損失関数の定義はディープラーニングのフレームワーク全体の中の一要素に過ぎない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/22(日) 22:54:34.56

>>545
自分がマウント合戦を起こしてどうする

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/23(月) 00:54:53.28

>>556
誤差をどう評価するかってモデルのかなり本質的な部分で超重要ポイントだぞ
要は採点基準なわけだからそれ次第で結果が全く変わってしまう

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/23(月) 20:12:44.61

アップルが従業員に遺伝子検査サービス無料提供。「治療」から「予防」へ

https://japanese.engadget.com/2019/12/14/apple-clinic/

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/23(月) 20:13:57.20

943
半島人は長い歴史で虐待され続けたため、人間不信に陥っており、
又医学的には拷問を受けたため、遺伝的に脳の前頭葉(脳の30%の部分)が傷ついて萎縮していると判明しています
だから豊かな感情に欠け、キレやすく、倫理的なことにあきらめ感が強く、無感動です
今後前頭葉を拡張復元していくことがよい結果を生むことになると思います
アメリカを中心に、高気圧酸素治療法というのがあります
カプセルに入って寝て、気圧を高めて高濃度の酸素を、人の血中に送りこむ療法です
損傷した脳の復元にかなり効果があることが、わかっていています

284
そこで提案だ
私だって、霊だから直接何かできるわけじゃない
だが、ヒントを与えられる

先ほど述べた、Paul Harch 医師達がやっているような、高気圧酸素治療(HBOT)の技術を生かしてみたら、いかがかな
つまり、代々前頭葉萎縮で悩んでいる半島人達の脳に、この治療法を応用するのだ
酸素を効率的に沢山供給することで、エデンちゃんの萎縮していた脳がほぼ通常に広がって戻ったのだから、
うまく考えて根よくやれば、半島人達の遺伝的に萎縮した前頭葉をふくらませられるかもしれない
そうしたら、彼らに失われていた人間的な感情も、わきやすく、育みやすくなるというものだ
半島人も他の民族と同じように気持ちが安定し、前向きになり、責任を持って自分の国作りをするようになるだろう
他に良い方法があればそれでもよいのだがね、１つの案として提示しておく
全世界の皆さんは、真剣に考えてやってほしい
特に、脳科学の研究者達はね

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/23(月) 20:14:17.10

276
その方法というのは、

『高気圧酸素治療(HBOT)』と言う

縦長のカプセルの中に患者が仰向けに寝ていて、カプセル内に高濃度の酸素を沢山満たし、吸い込ませ血管に送り込む
又、その際に高めた気圧で酸素を濃縮して、血管に溶け込みやすくする、という仕組みだ
これにより女児は損傷して萎縮していた脳が、酸素の補給により急激に回復し始め、まもなく感情を表し言葉を発したり、母を認識し以前の記憶がよみがえった
又自分で食べられるようになり、運動能力も徐々につき、驚異的な速さで機能が回復して行ったのだ
五才になった今では、多少歩く時に平衡感覚がまだ足りなくて、左右にぐらつくのを矯正中だが、ほぼ普通に元気に歩き、遊べるようになった

278
私が言いたいのは、これを応用できるのではないかということだ

この女の子、エデン・カールソンちゃんを治療したのは、ルイジアナ州立大学医学部のPaul Harch医師だ
彼は、エデンちゃんに主に高気圧酸素治療を行い、１回45分、週５日、計40回で終了した
治療を始めて10回目で、ほぼ正常に見えるほどになったという
その後も40回(8週間か)まで治療を続け、最終的にMRI検査では、エデンちゃんの萎縮してすき間のあった脳が、ほぼ完全に回復していた
脳の回復が速い幼児だからということも幸いしたが、
最近では急性脳損傷のある成人でも効果があることがわかってきた
成人にHBOTを１回実施しただけでも、脳の組織回復に必要な複数の遺伝子の活性に変化が見られたという
(日本では、病院で脳梗塞の治療等に使われている)

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/23(月) 20:14:47.33

280
朝鮮半島民というのは、医学的に研究された結果、
昔から先祖代々貴族等に虐待や拷問を受けてきたために、おびえて脳の前頭葉(脳の30%を占める)に沢山の傷が見られ、そこの部分が萎縮しているそうだ
前頭葉の前半部は、思考、自発性、感情、性格、理性等を司る

前頭葉が損なわれるとどうなるか
例えば、
忘れっぽい
思いつきで動き、不注意
自発性がなく、すぐ人を頼る
大変おしゃべりか、反対に抑うつ的
すぐ怒ったり笑ったり、感情を爆発させる
人を思いやるのが苦手
危険に鈍感になる
規則を守らない
１つのことにこだわり、同時に２つのことができない
過食や浪費

又、もしもその一部である眼窩前頭皮質が損傷すると、
過度に悪態をつく
性欲過多
社会的対話の欠如
共感能力の欠如
アルコール、薬物の摂取過多
等が見られるという

どれも困ったことだ
必ず全てが現れるわけではないし、個人差もあるだろうが

943
半島人は長い歴史で虐待され続けたため、人間不信に陥っており、
又医学的には拷問を受けたため、遺伝的に脳の前頭葉(脳の30%の部分)が傷ついて萎縮していると判明しています
だから豊かな感情に欠け、キレやすく、倫理的なことにあきらめ感が強く、無感動です
今後前頭葉を拡張復元していくことがよい結果を生むことになると思います
アメリカを中心に、高気圧酸素治療法というのがあります
カプセルに入って寝て、気圧を高めて高濃度の酸素を、人の血中に送りこむ療法です
損傷した脳の復元にかなり効果があることが、わかっていています

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/23(月) 23:00:23.96

>>553
どういう文脈で誰を相手に、んな不適切な例えを出したのだろうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/24(火) 00:09:39.75

>>555
分からなければとりあえず正規分布を仮定するのは普通だし、一般向けの説明としてそこまで間違っているとは思わないな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/24(火) 02:34:10.56

松尾クンの論文読んだことないけどすごいのかな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/24(火) 09:16:56.24

パーセプトロンは最小二乗法とは違うアルゴリズムだなあ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/24(火) 12:27:33.86

正規分布って「分からないからとりあえず」程度の理由で勝手に仮定していいほど当たり前のものではないんだけどな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/24(火) 14:34:59.69

>>568
ラストオーサー以外であるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/24(火) 14:44:55.80

>>561
https://www.youtube.com/watch?v=6_olwjKfbBs
https://www.youtube.com/watch?v=laRHhDF2KKo

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/25(水) 13:56:30.26

はじめまして。よろしくお願い致します。
日頃ロジスティック回帰などを用いて、受注になるかどうかモデリングと予測をおこなっているのですが、
以下のケースを予測できる機械学習のモデルや考え方をご教示いただけますでしょうか？

----
ケース例：※1
目的変数：案件が売れる売れないの二値
説明変数：顧客ターゲットの「業界」(X)、「提案商品」(Y)
（背景_顧客が業界（アパレル・飲食）では「提案商品ア」が特に売れる.
顧客が業界（ゲーム・携帯）では「提案商品イ」が特に売れる.)
上記ケースのように顧客の業界によってどの商品が効くか効かないか偏るケースがあると思います。
----

一般化線形回帰は説明変数間の影響はないものとすることは認識しておりますが、
それでは、今回のケースのような説明変数X,Yの条件に応じて目的変数の予測精度をあげる方法はどのようなもにがありますでしょうか？
業界4種と商品2種をそれぞれ変数を分けて設けるのは今回違うように感じています ※2

※1イメージ：log(1-p/p) =aX + mY +・・
※2 ：log(1-p/p) = aX1 + bX2 + cX3 +dX4 + eY1 + eY2 +・・

勉強不足で申し訳ありませんが、よろしくお願いいたします。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/25(水) 17:06:23.58

いくら払えるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/25(水) 20:18:28.55

条件の数だけモデル作ればいいんでゃないの

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/25(水) 22:38:20.20

>575 デフォルトの名無しさん

ご回答いただきありがとうございます。573の者です。
仰っていただきました通り、条件で分別してモデリングする方法ですと予測は可能ですよね。
（業界指定のモデルや、提案商材の指定のモデルなど）

機械学習１つの式で表現可能なものなのかどうか、私自身知識不足で判断できず、
上記573で投稿をさせていただきました。

先ずは条件絞りでモデリングし、予測に反映していこうと思います。
この度は大変ありがとうございました。

>574 デフォルトの名無しさん
返信いただき大変ありがとうございました。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/31(火) 21:10:55.15

532です。
レスありがとうございます
数学の勉強をまたやり直す
ことにします。
三年ほどデートも酒も映画もなしで
頑張ろうと思います。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/31(火) 22:35:42.50

>>514
高スペックのコンピューターていってもせいぜい数百万でしょ
学習しないで推定だけならもっと安くすむ
たいした問題じゃない

**デフォルトの名無しさん** · 2020/01/01(水) 11:17:48.43

ラズパイで周辺込みで2000円ですほんとうにありがとうございました

**デフォルトの名無しさん** · 2020/01/09(木) 10:28:42.79

2020年2月21日
データサイエンスが拓くAIの世界シンポジウム (滋賀大学)
https://www.kyoto-np.co.jp/ud/events/5e1526e477656148d9010000
中国人朝鮮人に乗っ取られてるんかここは
https://www.ds.shiga-u.ac.jp/

**デフォルトの名無しさん** · 2020/01/09(木) 22:06:56.76

いやびっくりするほどヤバいよ
うちんとこも中朝ばかり

**デフォルトの名無しさん** · 2020/01/09(木) 22:58:22.11

大学が多すぎるから仕方ない
短大とか専門学校はほぼ日本人いないでしょ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/01/10(金) 13:26:58.91

日本の大学は博士号取りやすいからな

**デフォルトの名無しさん** · 2020/01/10(金) 15:56:53.11

https://hayabusa9.5ch.net/test/read.cgi/news/1578536733/
NVIDIA製GPUドライバーに深刻な脆弱性、いますぐIntelオンボードを利用に切り替えてください

**デフォルトの名無しさん** · 2020/01/11(土) 17:33:40.05

0と1でのみ解が求まるっての
全く知りませんでした。
おまいらは知ってた？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/01/11(土) 18:50:32.74

なんの

**デフォルトの名無しさん** · 2020/01/11(土) 18:56:09.72

これしき