【統計分析】機械学習・データマイニング25
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機械学習がSI案件になってきたからそろそろ逃げ時かな
マジで奴らに関わってる暇はない Sierは統計学の基礎も知らないのに
機械学習を使って客をだまして儲けてる
データサイエンティストになって
俺より知ってる人って
大手の研究所の社員が一人いただけ。
で、その人もうすぐ定年
つまり専門家が不足してるので
しばらく俺の天下かな？ >>552
課題解決になれば知識とかどうでもいいんじゃね？
知識だけあって課題解決に役立たない場合もある
目的による そのケースにおいてどれが一番優れているかという予想は
やってみないことにはわからない
知識よりパワーと経験値から来る選択術なんじゃないかと思う今日この頃だけど 知識ってのは問題解決ノウハウも含めて知識ってゆーんじゃあないの？ システム化して実装する必要が有るならまだ解るが、
機械学習（データマイニング）でSIに頼るって発想になる時点でなんか違う感 最近は内部統制の関係で必要データは全てシステム子会社が保有してね？
ユーザー部門はベンチャー系とも取引するんだが
システム子会社は基本SIerにしか口座を開かん
顧客都合で商流がシステム子会社経由になるとSIerが絡まざるを得なくなるわな >>557
社員の数倍の報酬出して期間限定で数人のプロ雇う方が効果的だろうな >>560
HP ProLiant専用アクセラレータと書いてあるが >>559
電気や土木とかはそんな感じだよね
個人でやってる人達を集めてプロジェクト終了すると退散っていう
頑張って稼いでも税金で持っていかれるだけだから
ってことで釣りばかっりして有名な釣り師になってたりするのはこの分野 たしか電気や土木は派遣業者が介在しないんで製造やITみたいに
たかが作業員でも急な補充が出来ないんだろ
復興とかなんとかって人手が足らなくなると高くついてもやってもらうしかない AIによる創作について。
ディープラーニングで文章を学習させて
文書生成をやる場合、現在最も最適なアルゴリズムは何ですか？ >>569
LSTMはモデル
MaskGANは学習方法 >>673
GANに詳しくないからなんともいえないけど、たぶん間違った認識してる GANもモデルのひとつ。
違うと言いたくなる気持ちも分かるけど おれ、仕事先からデータ持ってかえって
ながめるのが趣味なんだが
ダメかな？
かなりデータがたまってきた 前の会社の取引先、こんなデータ送ってくるなよ、みたいなデータを平気で送ってきたけどな
俺もそんなレベルの仕事してたんだけど データ持ち出しなんて会社が気付いていないわけがないから変な辞め方しようとすると懲戒解雇扱いになったり訴えられるだろうな
辞める時はできるだけ波風立てないように気を付けよう 意外と気づいてないんだよな。。
日本の個人データ取り扱いは表面上厳しくて実態はガバガバだよ。 俺は飲食店のPOSデータや
家計簿データ、所得データを
見てるのが楽しい
医者や弁護士、パイロットは
所得すごいけど、それ以外の人は
思ってたよりすごく低所得で驚いた
特に沖縄県と東北の北の方は低くて
東京の6割ぐらいしかない！
よく生活できるなと思います 田舎は家賃安いし娯楽少ないから金使わなくて済むけどそれが給料低くてもよい理由にはならないよな 順番はあるけど、
自然言語を時系列と
わざわざ言うような奴はいない
そこまでいくとただの馬鹿というか
知ったかぶりのクズだろ >>586
日本のっていって、政府か企業かを区別せずに一緒くたに言うのはおかしい
どっちもがばいけど 「日本は規制がキツ過ぎてデータ活用が出遅れてるから緩和しろ」と言ってる奴に限って個人情報保護の知識は皆無 緩和しなくていい！
個人情報データを自由に
見れるのはデータサイエンティストの
特権だから
他の奴には見せなくてOK 機械学習スタートアップシリーズってホントにイマイチ
もうちょっとなんとかならんの？
劣化おライリー Colaboratory混んでる？
すぐGPUインスタンス落とされる >>598
わかってる人には意味がない本だし
わかってない人が理解できる書き方ではない
日本語の本はこういうのばっか 同意
結局、理論も実装も洋書でやった方が理解早いし深まる
オライリー本は実装入門の鉄板だ… >>602
そういう本多いよね
でも実際自分で本書こうと思うと
かなり大変 SLIでkeras走らせると交互に100%処理してて並列してくれないの何でだろう 実務のデータ分析だと、
大抵の場合においてXGBかLGBを使った方がNNより楽で精度が出るな 東大生がバカッツラ晒してる
https://ledge.ai/stockmark/
お前らは本来BERTを発想する立場にあるのに
国外の天才の成果物に頼っているだけかよ 学歴なんてものは今や
コンピューター1台に勝てない程度の知能の証明に過ぎない 低学歴の人達ってそのコンピュータすら満足に使いこなせないんだけどな あーどうせ俺は大卒だよ
周りはドクターマスターだらけだわ ぶっちゃけ、第3次AIブームは冬の時代になると思いますか？ ぶっちゃけ、よくわからん
自動運転を一般道で実現できたら
スゴいと思うけど
あと50年は無理だと思う 他の革新技術でブームがこないから
AIブームは線香花火のように
細々と続くのだろうね 一般道でもGoogleあたりはかなり良いところまでいってるね >>620
そこから先が長ぃ
命かかってる技術とはそういうもの
>>621
ノロノロ運転でいいならな
自転車よりノロいぞ？
俺はイヤだ！
認めない！ >>617
もう来てる
ほとんどの企業はデータがないからやる以前に終了
データ持ってる企業でも計算にコストかかりすぎて終了
結局GAFAや日本だとLINEとかそういう一部の会社しか実践できない 日本はどうせ中間採取業者を沢山入れて一時的に対処するっていう
捨て分野の代表みたいなのがIT系なんで
取り合えず生贄として若い奴放り込んで様子を見るが
結局何もしないまま終わるんだろう
捨て分野だからね 物が飽和しすぎているにも関わらず進化を求め続け
抑制だけでは温暖化は止めらないとか言われているこの時代に
何かやれるようになっても負担だけ増えて給料が上がらない日本社会で
まともな技術者を目指している若者が居るのかどうかは不明だけど 日本の場合は、AI以前にOA化に取り組め
でないと、始まりもしない AI以前にキャッシュレスシステムくらいちゃんと作れよって感じだな
その上でデータを集めるわけで土台のシステムがクソ過ぎる 別に自動運転で事故をゼロにする必要などなくて人間より圧倒的に事故率下がるならメリットしかないんだけど
1回でも事故やらかすと過剰反応起こす人がいるから面倒なんだよね 自動運転厨ってなんでこんなに偉そうなんだろうな。
そういうとこだよ、人が納得しないのは。 事故が激減するという明らかなメリットがあるのに、偉そう、納得できない、程度の理由で拒絶するとは 人間の運転技術にばらつきがあって、自動にした場合に事故率下がる人と上がるがいるはず。 >>630
しかたがありません、事故を起こした主体を特定し、賠償責任をその主体に負わせなければならないのは法治国家のならわしですからね
いくら人間より事故率が低くてもこの点をクリアしないと現代社会に受け入れられることはないと思います >>613
回帰はビンカウンティングして、スケール調整してNNかな >>636
ビンカウンティングっていうの初めて聞いた。
個人的に回帰はGPだなあ。NNと精度はどっこいだけど、外挿だったり予測区間が欲しい時に強い感触がある。 >>637
ビンカウンティングってwww
そのままの意味だよ
>>636は単なる知ったかぶりの馬鹿
いつもの奴だwww なんか上のコメントはヒストグラムで度数をかぞえるのと勘違いしてそう なんか上のコメントはヒストグラムで度数をかぞえるのと勘違いしてそう SIGNATEの土地価格、建物込みの価格だったんだな。気づかなかった。
FAQにいつ追加されたんだ？ ディープラーニングを
初めて試してみたら全く変なことになった
初心者だとChainerでいいんだよね？ pytorchはtensorflow2に負ける可能性が高いからオススメできない ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
