【統計分析】機械学習・データマイニング24

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1デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b01-ZQWL [60.65.176.121])
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2019/05/01(水) 10:39:45.57ID:Wg+J+pQH0
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/
Machine Learningを用いた論文一覧2018
https://shiropen.com/seamless/machine-learning/2018
2017年のディープラーニング論文100選
https://qiita.com/sakaiakira/items/f225b670bea6d851c7ea
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23
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured
2019/06/03(月) 08:08:44.21ID:3/CobnB+0
てかクソみたいな日本語解説よりも良い論文てのは読みやすいもんだから。
2019/06/03(月) 08:52:30.51ID:laJYrrTta
英語なんすねと言ってる時点で論文読むのは無理
2019/06/03(月) 09:05:36.33ID:lmgaybdAM
日本語の論文?で完結する分野あるのかね。歴史、宗教、文学くらいかや
2019/06/03(月) 09:51:04.68ID:NMMhu3n80
>>605
だとしても前者ふたつは古文書という難関が待っているｗ
2019/06/03(月) 10:21:07.26ID:KMfIyW070
美人シリーズ第４弾
https://youtu.be/3reMykHGMtg
2019/06/03(月) 12:03:19.08ID:e0wnqHBFa
今中国がアメリカ追い越したからアメリカ人は中国語に四苦八苦してるって聞いたが
609デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FFc5-5O4J [106.171.77.65])
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2019/06/03(月) 12:12:24.36ID:ZJy6OnVgF
日本語で書いてあっても読めんとか言うよこういうモンスターは
2019/06/03(月) 12:55:46.32ID:4oSq2JT3a
数学と英語苦手な時点でこの分野はやめた方がいい
これまでのIT土方と違ってそれなりに頭は必要な分野
611デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM8d-OIQ8 [210.142.95.143])
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2019/06/03(月) 15:18:59.46ID:KMzFsLrVM
そう
英語と数学は勉強したほうがいいね
じゃないと仕事にならんでしょ
2019/06/03(月) 15:24:19.33ID:IZ54YEPMp
プログラマー、ソフトウエアを目指す限り、英文からは逃れられないよ。
そこがクリアできてもIT土方が沢山いるのに。

そもそも何かわからなかった時に、どうやって解決法を見つけてるんだよ。 日本語で間に合ってる？ よほど時代遅れの知識だな。
2019/06/03(月) 16:28:44.31ID:dNq8yLNDM
そこそこなアプリ作るのと機械学習ってどっちが難しい？
2019/06/03(月) 18:06:46.78ID:S2kjcDL10
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2019/06/03(月) 18:44:54.25ID:IFRF1HL70
>>613
機械学習だけやるならそんなに難しくないでしょ
フレームワーク使えば理論知らなくても結果だけはだせるし
基本的にバッチ処理だし
この地味な作業を楽しいと思えるかが重要
616デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM8d-OIQ8 [210.142.95.143])
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2019/06/03(月) 19:02:00.26ID:KMzFsLrVM
今のところPythonのライブラリに
データ突っ込むだけで仕事になってしまうからなあ。

今後はそれだけじゃあダメだと思うけどね。
若い人は今のうちに英語と数学を
勉強しておくべきと思いますね。
2019/06/03(月) 19:11:49.90ID:K3p1xLZi0
>>614
CM見てインスト済み
2019/06/03(月) 19:36:10.22ID:TWqm3GopM
そんな仕事あるんか
解釈性もくそもないな
2019/06/03(月) 19:50:11.89ID:3/CobnB+0
英語は必要だとは思うがそもそも日本語で十分なところもできてない奴は多い。
そういう意味では英語わからんでも十分。
2019/06/03(月) 20:03:16.10ID:uDEDVvyl0
chainer(笑)のやつか
松尾豊(笑)のやつなら日本語だろ
2019/06/03(月) 20:29:56.17ID:VGERDnng0
>>619
意味不明、日本語を勉強したらｗ
2019/06/03(月) 20:36:09.49ID:4mhHvrQR0
>>608
アメリカ人に中国語は無理でしょうね…
まず漢字を1万ほど覚えなくちゃならないですから
2019/06/03(月) 20:53:44.42ID:VGERDnng0
帰化シナ畜の発言は重い
624デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMd2-JvkD [153.147.56.91])
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2019/06/03(月) 20:57:59.06ID:uC3eXgjBM
なんで日本人が作るAIってレベル低いの？
2019/06/03(月) 21:06:24.06ID:9zscLiuLM
AIは日本人の仕事を奪うからな。
2019/06/03(月) 21:12:54.57ID:tuBqQaKmM
ジェネラリストに作らせるからじゃない?
2019/06/03(月) 22:12:54.02ID:3/CobnB+0
アメリカだろうと中国だろうとまともに応用されてる機械学習技術なんてそう多くはない。
単純に当たりづらいものに規模で負けてりゃそりゃそうなるわ。
628デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 323e-JvkD [149.54.201.210])
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2019/06/03(月) 22:21:54.97ID:XztrACRT0
最新の論文を読んでないと仕事にならないとか思い込んでるからなんだよな
人のアイデアをパクってても新しいものは生まれない
2019/06/04(火) 00:45:55.87ID:8xHD1vRka
大半のエンジニアはパクる能力から発展して新しく生み出す能力を身につけるんだけどな
無から生み出せるのなんて一握りの天才だけなのでそんなのを前提に物事考えてはならない
630デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM8d-OIQ8 [210.142.95.18])
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2019/06/04(火) 02:01:41.10ID:KLSsoQXNM
無から生み出せるなんて
神のみだよ

人は脳の物理的限界を
超えられないんだ

サルと同じようなものさ
631デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 305a-rJ7W [61.114.210.151])
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2019/06/07(金) 22:31:32.71ID:NFFQc2wE0
>>616
>今のところPythonのライブラリに
>データ突っ込むだけで仕事になってしまうからなあ。

将来的には、似たようなことが主流になるだろう。
通常言われる専門の技術者が作ったものは信用されなくなると思う。
信用度の高いものが、パッケージのような形で供給され
それを使うのが一般化してくると思う。

今までの数理技術系と同じ流れになると思うよ。
2019/06/07(金) 22:51:34.40ID:SEIOZ3Zi0
機械学習の難所は、その突っ込むデータの選定としかるべき前処理かと
2019/06/08(土) 00:17:58.14ID:K02PGDcbH
その前処理もAIがやるようになるだろうなあ
スペシャリストの中のスペシャリスト以外は働けない世の中になりそう
634デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 305a-rJ7W [61.114.210.151])
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2019/06/08(土) 00:39:31.90ID:VVVFFkBt0
>>632
それはその通りなんだが
AI関係の人はほとんどが、旧来からの分析者に比べると
その辺りを嫌う傾向、および軽視するがあるように見受ける。
2019/06/08(土) 05:49:01.12ID:2hi7btAr0
データは社内のデータベースにある
そこから引っ張るとしてとりあえずSQL文は書けないといけないが
AI系の人でまともにデータベースやSQL知ってる人を知らん
画像処理や自然言語処理も知らん
コモディティ化した今のディープラーニングなら
理論知らなくても解析できるし
その辺理解してるデータエンジニアだけが生き残りそう
2019/06/08(土) 08:18:18.40ID:JxaHk6L10
>>631
知ったかしてるところ悪いが「数理技術」はそこまで安定したことは一度もない。
2019/06/08(土) 08:23:50.60ID:5drHbnb00
機械学習やってる研究者って天才の実装パックてるだけやん。。。
まあ数学者じゃないから仕方ないけどもう少し数学的なとこを考えてほしい
2019/06/08(土) 08:28:17.16ID:JxaHk6L10
CNTK とか数学的アプローチはある。ただ恐ろしく実用的ではない。
639デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 305a-rJ7W [61.114.210.151])
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2019/06/08(土) 09:45:57.34ID:VVVFFkBt0
>>636
おそらく言っている意味と、あなたが捉えている意味が異なるんだとおもう。
たとえば、医薬など、学会や国際的な組織に亭主るする際に、この手法は
私があらたにプログラムしましたでは、信用してもらえない。
その論文などのために、みんながデバックしろという話になってしまう。
640デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-x8t4 [103.5.140.151])
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2019/06/08(土) 10:29:12.95ID:o8w0Fi6UF
そやな、閉じた世界なら何でもいいけが信頼性考えるとご免こうむる。
金融の資金運用でも自己資金ならどうでもいいが、預託資金の運用だと
説明責任もあるから、分析などのコアには信頼度の高いもの使う。
2019/06/08(土) 10:42:37.12ID:3e6+W68wH
AIやってて画像処理も自然言語処理も知らないって何やってた人なのだろうか
642デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-x8t4 [103.5.140.151])
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2019/06/08(土) 10:43:11.34ID:o8w0Fi6UF
考えたら機械学習でPython利用が多いというのも、流用できるからが多いわけだから、このの世界も次第にそうなって行くだろ。業務と手法のインターフェースに成れる人、あるいは、商用パッケージ作る人以外は職が難しくなるかもまだ先だろうけど。
643デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-LM63 [103.5.140.151])
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2019/06/08(土) 11:01:05.35ID:o8w0Fi6UF
>>641
AIで画像処理中心は今に始まった話だからね
2019/06/08(土) 11:03:57.06ID:pkTweyaS0
>>639
馬鹿乙
645デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-dZrz [103.5.142.233])
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2019/06/08(土) 11:10:54.44ID:ryWt2GlsF
日本が遅れてる理由を垣間観た気がする
2019/06/08(土) 12:03:39.89ID:uBDMoQSsa
ベイジアン最適化は学習を自動化させる目的で使われてるよ
2019/06/08(土) 12:22:42.56ID:88WJsb000
>>641
AI作れた？
648デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｲｰ Sa61-x8t4 [36.12.20.163])
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2019/06/08(土) 12:26:12.19ID:ZCxD/IFaa
>>647
ＡＩって何を言ってる？
649デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.19])
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2019/06/08(土) 12:39:27.20ID:TXqpB7K3M
東大は松尾豊も
叔父さまのコネで
東大の教授になったのね

なんであの馬鹿たれが
異常に若くて教授になれたのか
不思議だったんだ
2019/06/08(土) 12:40:53.96ID:CckI98TW0
馬鹿ばっかり
2019/06/08(土) 12:57:59.23ID:JxaHk6L10
>>639
実際問題信頼できる統計計算なんて回帰分析ぐらいのもので、
random forest系統、deep learning 系統など少しでも複雑な手法の場合、
安定した実装なんてものは未だかつてない。

ただ有名どころを使ってまっせってアピールが蔓延っただけで
その種の業界の信頼度が揺らぎまくったというのがここ数年の流れだろう。

何かを発見する際の手法としては使われてても
何かを保証するツールとしてはまだ全然だし、もしかしたら原理的に無理、もしくは不可能の可能性は結構ある。
2019/06/08(土) 13:34:26.87ID:CckI98TW0
コネで東大教授になれるのかｗ
2019/06/08(土) 15:36:30.34ID:tdlQ+u900
なれるだろ
iPSでなんかやらかした人も東大教授（准教授だったか？）だし

特に機械学習なんて日本のレベル低すぎてどんぐりの背比べなんだから
コネにならない方がおかしいわ
2019/06/08(土) 15:57:40.02ID:2hi7btAr0
松尾さんって人まともな論文出してるの
日本でヒントン氏レベルの扱いなんだが
2019/06/08(土) 16:10:48.96ID:wPg0m4E00
>>652
最低限の実力(外部資金獲得)があること
他に同じ研究をしている人が学内にいないこと

コネはないよりあった方がいい
論文はあればいいが、最近の大学はどこも金がないから産学連携を前面に出せる人を欲している
2019/06/08(土) 16:17:22.39ID:wPg0m4E00
>>654
東大で教授まで来ると研究時間はほとんど取れないから、研究方面での活躍は余程いい弟子が来ない限り難しいだろう
2019/06/08(土) 16:29:43.96ID:CckI98TW0
>>655
工学部の事情はしらんが、そんな当たり前のことは聞いていない
2019/06/08(土) 16:31:12.45ID:2hi7btAr0
>>656
研究できないって訳がわからない
最高学府のAI研究室だよ？
2019/06/08(土) 16:32:47.46ID:CckI98TW0
>>639
こういうプログラムを書いたことのない馬鹿ばっかり
2019/06/08(土) 16:50:05.05ID:wPg0m4E00
>>658
こればっかりはもう、本当に情けない話だが事実だ
研究時間が取れるのはせいぜい准教授までだ

優秀な弟子を育てるためのフレームワークを組むのが彼の仕事だと私は思うが、責めるべきはそこじゃないかね
2019/06/08(土) 19:28:31.58ID:dgEPQa3n0
Geoffrey Hintonはlast authorが多いけどfirst authorが今でもある

一方、松尾は無い
松尾の研究室からでる論文は東大のわりにショボい

誰の意向か分からんが
日本でのai広報担当ポジを得てる
2019/06/08(土) 19:49:27.00ID:XbfNvLSpp
>>661
First Authorについては70歳を超えて学内事務など皆無の爺ちゃんと比較するのはフェアではないな
比較するならLeCunだろう

それより二つ目の件がむしろ問題だな
良質な論文を量産できる環境構築を早急に行うべきだ
東大はとにかく学生指導を甘く考えている
2019/06/08(土) 20:53:36.86ID:JxaHk6L10
日本でAIで金引っ張ってくるのが上手いやつは詐欺師しか見たことない。
2019/06/08(土) 22:09:40.78ID:dgEPQa3n0
>>662
松尾研がしょぼいのは
環境がしょぼいからじゃないだろ

あれで環境がしょぼいなら
東大より下の研究室はショボくて当然ということになる

松尾はnvidiaやベンチャーとも組んでて
あれは環境のせいじゃない
2019/06/08(土) 22:28:05.56ID:UWafBj2Ca
>>663
そいつらのせいで第三次AIブームも終わりそうだしな
データがない奴らが騒ぎ立てて結果出ませんってそりゃそうだろうと
2019/06/08(土) 22:52:51.14ID:wPg0m4E00
>>664
環境とはハードウェアがすごいとか予算が潤沢とか意味じゃない
667デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.90])
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2019/06/09(日) 01:10:28.23ID:fjoZT5gcM
>>662
松尾自身が論文書くことを捨てて
マスコミに出て有頂天なんだよ
ただの馬鹿だろ？
2019/06/09(日) 01:39:02.58ID:iJmQ5mgDa
金儲けも大事なのは事実だけど常に最優先事項であるとは限らないのにこんなこと言ってるしな

ディープラーニングは儲けてなんぼ！ エンドユーザの付加価値を考えろ！松尾豊氏
http://ainow.ai/2019/06/08/171682/
669デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.90])
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2019/06/09(日) 01:46:57.58ID:fjoZT5gcM
＞ ディープラーニングは事例は増えているがビジネスになっていない

そりゃそうだ.
アホ学者どもがワンサカ群がってきて
無理矢理事例を作ってる。

実は表に出ないだけで
すごくビジネスになってる。
金も動いてる。

今の景気を支えてるのはAIビジネス
だからね。
2019/06/09(日) 02:08:43.27ID:w6PGXrHH0
ビジネスになってないのはすごく感じる
TensorFlowのサンプルをコピーしただけの
監視カメラの画像認識サービスの多さは酷い
こんなのを売り物にしようとしてるのは詐欺に近い
2019/06/09(日) 09:26:20.21ID:NAUdcA9m0
監視カメラ関連で内製する求人もここ数ヶ月で3件は見たよ。
2019/06/09(日) 09:26:57.56ID:/FZVYwra0
だって品質あげても苦労が多いだけで給料上がらないじゃん。
下手したら更に安い金で更に工数のかかる精度を要求されるようになるし。
査定精度の低いところがこういうことに手を出すのがそもそも間違いなんだよ。
2019/06/09(日) 09:33:54.75ID:NAUdcA9m0
要件定義怪しそうｗ
従来型ITって仕事でも要件定義怪しいの沢山あるもんね
2019/06/09(日) 10:08:18.40ID:/FZVYwra0
従来のSIer的な要件定義は基本無理。
だから機械学習を本番運用するのは難しいんだよ。
精度策定で結局嫌になってアリバイ作業に徹するようになる人は本当に多い。
2019/06/09(日) 13:33:10.54ID:w6PGXrHH0
精度が要件になってたらアウトだしな
やってみないとわからないし
一回でも下回ったらアウトなのか
精度でなかったらどうするのか
ビジネスになる訳がない
2019/06/09(日) 13:55:38.89ID:xN+bC573a
機械学習に限らず特にIT業界においては「作ったものを売って終わり」というタイプのビジネスは確実に減少を続ける
とは言え、継続的に開発を続ける形式の契約を他社と結ぶのは面倒なので大企業でも内製が増えている
これまで大企業で内製があまり行われなかったのは「IT=社内システム開発」で一旦完成すれば開発要員はほぼ不要になるので正規雇用などできなかったから
今はむしろ「IT=本業」なので常に案件が存在するので直接雇用してあれもこれもやらせた方が効率的となる
だから従来式のSIerが今のような規模では存続不可能と散々言われている
2019/06/09(日) 14:31:52.84ID:iQc3/8+U0
>>651
>>実際問題信頼できる統計計算なんて回帰分析ぐらいのもので

これすんごいそう思う。

なので、この分野で日本はまだきのこれるんじゃないかと妄想してる
2019/06/09(日) 14:42:15.14ID:xN+bC573a
回帰分析といってもモデルの選択肢を一般化線形モデルにまで広げてみれば山ほどの可能性があり、
その中でどういった実装を行うかは解析の経験値やドメイン知識に有無に大きく依存するわけで
「安定した実装」が何を指すかは不明確だけど、「この手順通りにやればOK」みたいなものを求めているならそんなものはない
679デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.90])
垢版 |
2019/06/09(日) 15:28:50.25ID:fjoZT5gcM
ここで一般化線形モデルまで行くのか？
ちょっと極端すぎね？
2019/06/09(日) 16:06:14.14ID:z1WXn/lH0
>>676
まとめ
SI市場が無くなった
2019/06/09(日) 16:06:22.37ID:vzathb3ta
多くの人は単回帰や重回帰のことを指して回帰分析と呼ぶがこれらは一般化線形モデルの中で様々な条件を仮定したものにすぎない
もちろんそれらの仮定が分析対象にとって妥当なものなら何の問題もないが、最低限の数学や統計学が分からないと妥当性など判断できないはずなのに
そんな知識のない人が何となく単回帰・重回帰で直線・曲線を引いてみて何となくフィットしてるのを見せてドヤ顔している例が多い
2019/06/09(日) 17:11:03.41ID:/FZVYwra0
>回帰分析といってもモデルの選択肢を一般化線形モデルにまで広げてみれば山ほどの可能性があり、
>その中でどういった実装を行うかは解析の経験値やドメイン知識に有無に大きく依存するわけで
>「安定した実装」が何を指すかは不明確だけど、「この手順通りにやればOK」みたいなものを求めているならそんなものはない

こういうめんどくさい人が登場してあれこれ言うことも含めて安定しないので普通の回帰にしとけと。
2019/06/09(日) 17:52:27.15ID:yPvpM3IBa
統計モデルなら実データとどのくらい分布や分散が一致してるのか調べられる
2019/06/09(日) 19:19:45.77ID:vT6Mp8oIa
現実問題として回帰モデル以上のモデルを準備しても
過学習するだけだからな
2019/06/09(日) 19:28:50.93ID:kmadDgcNa
>>682
普通の回帰って何のことか分からないけど内部的に最小二乗近似してるなら誤差分布が正規分布でないのに使ったら明確に間違いだぞ
2019/06/09(日) 19:59:05.39ID:/FZVYwra0
そこまでノイズが複雑な場合、何やってもダメだろ。
2019/06/10(月) 01:05:22.06ID:fcJW0GWO0
>>685
誤差分布が正規分布ではない分布に従うモデルのことを一般化線形モデルと言います
ちなみに正規分布に従うものを一般線形モデルと言います
自由の女神ほどのナイス日本語訳まで行かなくてもいいが、もうちょい訳語考えろと言いたい
2019/06/10(月) 01:35:01.39ID:fcJW0GWO0
>>681
なんとなく単回帰・重回帰でドヤ顔する人と
一般化線形分析で謎のハイパーパラメータ持ち出してドヤ顔する人の区別がつきません
2019/06/10(月) 01:57:16.14ID:RiY8Pa+r0
回帰なんて今や面倒なこと考えずにニューラルネットにぶち込むだけだと思うんだが
2019/06/10(月) 02:18:48.96ID:eq86jRmO0
間違いだらけのことをどや顔で臆面なく言っちゃうのがこのスレのレベル
2019/06/10(月) 05:40:36.59ID:+XEUhSwt0
須山に修正してもらおう
692デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.90])
垢版 |
2019/06/10(月) 06:12:15.29ID:3mQ7PTgOM
>>685
それ間違い

>>686
意味不明
693デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.90])
垢版 |
2019/06/10(月) 06:13:50.37ID:3mQ7PTgOM
>>687
それも間違い
694デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM95-E31s [210.142.95.90])
垢版 |
2019/06/10(月) 06:14:37.92ID:3mQ7PTgOM
>>688
こんなところで
聞いても無駄
2019/06/10(月) 07:03:46.89ID:fcJW0GWO0
>>689
そういう局面はあるだろうけど、本気でそう考えているなら恐ろしい
2019/06/10(月) 07:53:37.33ID:2I4+V8i80
ニューラルネットするなら回帰王♪
2019/06/10(月) 07:57:41.79ID:+XEUhSwt0
>>695
どっちでもよくね？
698デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-dZrz [103.5.142.233])
垢版 |
2019/06/10(月) 12:20:20.62ID:g6tidy/FF
別に回帰しかやってなくても
精度出てればそれでも良いと思うし
統計がなんでもかんでも悪いとは思わないが
それを「ブラックボックスだ」とか「信用出来ない」とか
「人間より優秀とは思えない」とか「責任誰がとるんだ」とか
言って欲しくないな
人間がやってそれ以上の精度出るのか？とか間違わないか？とかスピードは？とか
考えると「ブラックボックス(実際はそうじゃないが)」で良いと思う
699デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-dZrz [103.5.142.233])
垢版 |
2019/06/10(月) 12:21:40.70ID:g6tidy/FF
>>687
合衆国が一番の迷訳
2019/06/10(月) 12:30:18.47ID:QmI1edQr0
>>699
美国は？
701デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF3a-dZrz [103.5.142.233])
垢版 |
2019/06/10(月) 12:52:27.52ID:g6tidy/FF
美国は文脈的に的外れだからどうでも良い

合州国じゃなくて合衆国を選んだのが迷訳っていう意味だし
2019/06/10(月) 13:35:48.80ID:OXwxgYdVH
>>698
アカデミックの人かな？
ビジネスの領域ではそんなこと言ってられないのよ
2019/06/10(月) 19:46:57.52ID:rY9Mn9x+0
機械学習初心者なのですがディープラーニング以外の機械学習って覚える必要ありますか？手法が無限にありすぎて覚えられないです。
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