【統計分析】機械学習・データマイニング25
レス数が950を超えています。1000を超えると書き込みができなくなります。
>>847
日本ディープラーニング協会は
在日朝鮮人が設立したと聞いたな
とにかく在日は肩書きが欲しいんだよ >>854
25-30万円の投資と見合わない。
でも好きな人には良いと思う。 全くの初心者が、ディープラーニングを学ぼうとしたら
何から学べばいいかわかりません。
以下のサイトはどうなのでしょうか？
他にありますか？
よろしくお願いします。
ディープラーニング入門
https://tutorials.chainer.org/ja/ >>856
Chainerのサイトは初心者には良いと思うよ
本当に分かりやすく良くできている
終わったらpytorchかtensorflowのウェブサイトを一通りやる
その後はKaggleのカーネルかなぁ 大学生なら微分積分・線形代数・統計学などの基礎をしっかりやった方がいい
プログラミング能力も大事。機械学習なんかよりよっぽど大事
基礎を固めたら、最適化数学、機械学習の理論書を勉強しよう
ツールの勉強なんて後回し。逆に理論ある程度やったら、kaggleのカーネルを
いきなり読んでもある程度はいけるはず
上の人のコメントは、時間のない社会人向けだな
それもひとつの正解ではある 最終目的がよくわからないが
コンペで上位に行きたいならChainerのサイトとか
amazonで人気の本を2冊ほど買って基礎的な部分だけ覚えて実際に参戦
限界を感じたところで一旦撤退して上位に行ってる奴等が何をしているのか
ネットで探ってパクる、、これでかなり最短で上の方に行ける
おそらくブロガーとかユーチューバーとかその辺も多分同じ
基礎覚えて参戦して撤退してパクる kaggleってDLいるのかね。
自分はtableコンペしか出てないから決定木系しか使って無い
画像もやってみたい 俺、tableコンペばっかやってるけど
DLがんがん使う。アンサンブルのためだけに
上位はそれがないときつい おお、早速パクりたいけどアンサンブルのどこで使うか想像もつかない。検索の旅に出ます >>858
＞最適化数学の理論書
具体的に挙げていただけますか？最適化数学とは何かがすごく気になるのです 本屋に行けば沢山あるから新しめの本を買えばいいさ
自分の買った本は当時としては一番よかったものだけどもうオススメできないんだよ 徹夜で組んだ奴がいい学習してる感じでスコアが出るまでとても寝れない気分だけど
気づいたら朝だった
なにをいってるかよくわからないと思うが俺にもよくわからねえ けっこう工学的というか実験ベースな分野ではあるのに、
その辺理屈を無理に押し通す輩が多いからうまくいってないなとは思う。 >>867
わかる
意味なくログファイルをモニターしてしまう 自作データセットでトレデータ:テストデータ=3:1で正解8割
もう1割上げないとなあ kerasはライブラリに
便利な評価用の
関数があるからよ >>857
ChainerとSONYのNNCなら
どっちの方が良いのでしょうか？ >>872
どっちもどっちだけどNNCの自動最適化機能は勉強になった
Pythonでガシガシ書きたくないならNNCでいいんじゃないかと 自動最適化は内部がpythonのhyperoptだったりしてｗ 株価を予想して売買して儲ける、
というのは超ムズイと聞くけど
やっぱりやりたくなってしまう。
で、成績はトータルで赤字です。
やっぱりムズイっすね。 >>875
話題とファンダとチャートみたいなことが言われるが
なんとかモデルみたいな、過去のチャートの動きから騰落率を予想するようなものはだめだと思う。
やるなら話題分析じゃないかな。決算データとかは単純だから手動でなんとかなるし。 >>881
参考になるかわからんけど
https://japan.zdnet.com/article/35142144/
ガートナー、先進技術のハイプサイクルを発表--センシングとモビリティーなど5つのトレンド >>881
なりそう
ついに出版ラッシュが終わった感じがする 冬の時代と言うより実用時代に入ってきたと言う気がする。
時代が変わりつつある。 RPAとAIを合わせてDXなんて言うようになってるのね。
ようやっと既存産業にITが浸透するのかな。
基幹システムとかただの帳票の置き換えだったから、やっと時代が進むのか >>886
AIというバズワードが後押ししたのなら良いことだね
単なるIT化な訳だけど >>880
吉田茂の祖父は大久保利通でなく義祖父。 pythonのhyperoptにあたるライブラリ
Rにはあるけどjavaやcにはないのかなあ。探してるんだけど javaはたぶんランダムサーチとグリッドサーチしかないよね
Cもそうかな python からてきとうにシステム関数使って他の実装呼んでhyperoptつかいまわせばええやん。 それしかないね。pythonでコーディングして、速度が必要な検知システムだけ
Cで書いた関数を呼び出そうかな
kotlinにもモデルを送れるようにしたいから色々と重いわ >>879
＞ 話題とファンダとチャートみたいなことが言われるが
あ、そうなんすか？全然知らなかったです。
俺のように情弱なのがカモになるんでしょうね。
買ったら下がるし、売ったら上がるしで、悔しい思いばかりですので、
話題分析（？）とか、ファンダメンタルズも少し勉強してみます。 >>893
字句解析の方はtwitterやニュースを利用したソーシャルビッグデータ解析の応用をした米国のスタートアップが大金を集めたが失敗した
感情分析などの精度が粗くスピード感に欠ける方法では戦えなかった 欠損値の補完にXGBを使うのどうなんだろうね
やってみてるんだけど 新しい手法を試して以前よりいい値が出ると嬉しいなあ カテゴリデータの欠損値を埋められると、
決定木以外のモデルでアンサンブルできるからスコアが跳ね上がるんだけど
大抵はよい埋め方が分からなくて時間切れになるんだよね 欠測値の補完は
相関の高い系列から
比率補完してる。
補完方法が分からない、
または面倒ならば、
欠測値の直前の値のコピーでよい。
これは横置き補完(LOCF)という
ちゃんとした方法であり、
分析結果もわりと良いことが知られている。 契約書とか
アホじゃね？
まつおも
分析してくれるのか？ sklearn.impute.IterativeImputer
このツールを調べてるんだけど
なんかランダムフォレストで欠損値を保管するアルゴリズムまで
サポートしてくれそうな気配じゃないですか。なんとなく神ツールの予感 このツール、どうも凄そうだけど、kaggle上位陣でも使いこなせる気がしないな >>901
いや、これは良いと思うぞ
学生出身のベンチャーなんか契約書マトモなの書けないから大企業とは仕事できんぞ
プログラミングとは別のスキルだから、こういう面倒なことを押さえていくのはいいと思うわ
検定よりよっぽどか役に立つ まともに契約書もかけないとこと契約すんのかよ。。。 まともでない契約書を書いた企業相手なら穴をつけばいいだろｗ 契約書にあまりに無茶なことを書いても
つまり、公序良俗に反することやあまりにも常識からかけ離れている場合は
裁判をすれば勝てる可能性が高い
あまり知られていないけど >>889
Adaptive Simulated Annealingのライブラリがあるよ
https://www.ingber.com/#ASA
TPEじゃないけどまあ用途は同じ
比べたことないので性能の優劣はわからんけど俺は重宝してる >>911
ありがとう。これは凄そう
こんなの状況によって使いこなせるcやjavaのエンジニアは
本当にいいエンジニアだな しかしcはこれで、javaはdl4jのアレか
一応、どの言語にもハイパーパラメーター調整用のライブラリはあるんだな libpython使うのもおススメ
やってみると割と簡単
C++とpythonが融合すると新境地が開ける 世界最大の専門職団体であり電気・電子工学・コンピューターサイエンス分野の文献や論文誌を発行するIEEEによる学会誌IEEE Spectrumが、
「Top Programming Languages 2019(人気の高いプログラミング言語2019)」を発表しました
https://gigazine.net/news/20190910-top-programming-languages-2019/
まーpython強いけど だいたい納得のランキングだけど、Kotlinこんな下なんだ
そこだけ驚いた Rが5位ってんなわけあるかよ
どういう重み付けだよ HTMLとかSQLってプログラミング言語、、、なのか？ SQLでゲーム造ってた人はいたかな
HTMLはプログラミングの言語じゃないと思うけど
HTML5って広義のHTMLなんか >>920
先輩がスクリプト言語と言ってるから
俺も同様に読んでる。 先輩からは
OSまたはCPUに命令できるのが
プログラミング言語で、
ソフトウェアの動作を記述するのが
スクリプト言語と教わった
SQLもHTMLもソフトウェアの
動作を記述してる その理屈で言うとWordやPowerPointもスクリプト言語だな
ユーザ数はPythonの比ではなさそうだが >>925
外見は全くのアホとしか見えないけど
会社の上の人も、1次受けのSierの人も
エンドユーザーもすごくそのアホ先輩を
崇拝しているのが態度でわかるぐらいなので
多分、大丈夫かと思います。 マークアップ言語をスクリプト言語っていう人はちょっと合わんな
texもスクリプトとか言いそう >>928
勉強は出来ないが仕事が出来るタイプの人かもな
その辺の認識の違いは仕事をする上で問題にならないってことだろうな 重回帰分析で
説明変数の意味は伏せられている
説明変数は3800ぐらいで整数値か実数
欠損値はなし
どう取り組んだらいい？ まず、、考える前に周辺を整理する
パソコンのキーボードにゴミは無いかマウスにへんなヌメリが無いか
机にイラナイ本はないか、、そして床の隙間にゴミが入り込んでないか入念にチェック
そうこうしているうちに疲れて来る
また明日考えればいいだろう
そう思って颯爽と寝る
なんて奴はやってもすぐ諦める奴だから
取り組まない方がいい >>933
近くに似たような人がいるわ
グラウンドの掃除ばっかやってて、いつ試合するんだ？ておもてた 1.目的変数と説明変数の相関を調べる
2.相関の高い説明変数だけで、まず重回帰分析してみる >>939
たじゅうきょうせんせい
>>932
とりあえずxgboostとか入れてみる。
マルチコでもそれっぽいものはでるかも >>940
線形以外のモデルも重回帰分析って呼ぶの？ >>942
線形でなくても、非線形でも良いので、ブースティングでも、ニューラルネットワークでも 最近、進行速度が早いのでここの利用者が増えていると思われます。
次スレもIP表示のままといます。 スーパーやユニクロなどのセルフレジもそうだが、正直めんどくさい。 逝きたがらない理由は良く判ったが
場所によっては需要があることも判った
>いわゆる“おとなのおもちゃ”を扱っている店は中国全土で普及しています。
>中国でもそういった店での買い物は恥ずかしいようですね。
>中国の地図アプリで「無人商店」と入れて出てきた店舗は8、9割、
>いやそれ以上の割合で無人のアダルトショップです。
>意識の高そうな技術が、意外にも意識の低い現場で大活躍していました。 レス数が950を超えています。1000を超えると書き込みができなくなります。
