【統計分析】機械学習・データマイニング28

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。
2020/05/01(金) 09:32:34.08ID:d7veCBiW0
!extend:on:vvvvvv:1000:512
!extend:on:vvvvvv:1000:512
!extend:on:vvvvvv:1000:512

機械学習とデータマイニングについて語れ若人

＊機械学習に意識・知能は存在しません。
人の意識に触れたい方はスレ違いです

■前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング27
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1578892284/

スレ立ての際は、一行目冒頭に
!extend:on:vvvvvv:1000:512
をお願いします。
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:: EXT was configured
2020/08/13(木) 19:36:08.23ID:osOujt8N0
>>895
2級持ってるなら、社内プロジェクトに参加させてもらってデータ分析の実務経験を積んだらいいんじゃない？
プライベートで本読んだりコンペに参加したりしつつ。
2020/08/13(木) 19:54:58.78ID:ut3SsjSC0
>>895
カリキュラム公開されてるの？
2020/08/13(木) 19:57:20.92ID:oPeghVQL0
会社でそう出来れば一番いいですが難しいので外で学んでくるかってとこですね

>>894の人の言う通りですし、金額に見合うかは分かりませんが得るものはやっぱりあると思うので
スクールで頑張ってみます
899デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa0f-xZXO [106.154.138.184])
垢版 |
2020/08/13(木) 20:14:48.58ID:P1wR/sA0a
大学の聴講生にでもなった方が良いんじゃないかしら
2020/08/13(木) 21:05:19.42ID:ppn8VBnFM
>>887
体系的に学べるし
得るものはあるから
2020/08/13(木) 22:44:19.09ID:i1XxUoec0
自分みたいに基礎だけ勉強して
すぐコンペに参加するタイプの人は少なそうだな
コンペで上を目指すということは
その問題に対しての基礎知識を知らなければならないということであり
今、何が最新なのかを探すことになる
上にいる奴等の手法を逸早くパクるっていう
一番重要なことは勉強で学ぶことが出来ない

と言っても自分ももう参加してないんで今はどうなっているのか知らないが、、、
自動化が進んでるんだろうな
2020/08/14(金) 00:53:50.54ID:gJGUXyQYM
今アンサンブル時代って聞いた
即興でチーム作ってアンサンブル学習で多数決で勝負らしい
JAZZかよ
903デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM7f-Ipo0 [163.49.205.163])
垢版 |
2020/08/14(金) 08:38:20.44ID:AaNqGTg5M
＞　お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾

あー、ホンッとに思い出すなあ（笑）
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！

クソチョンｗ

Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw

日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw
2020/08/14(金) 09:42:02.08ID:ui4QDh2L0
gpt3の日本語版、 NTT 当たりが作らないかな
2020/08/14(金) 15:06:59.95ID:TzsLPA1t0
スクールとかいって活躍した人知らないからやめときな
ぶっちゃけこの分野はみんな独学だよ
2020/08/14(金) 16:53:06.04ID:zGikWryMa
基本を学んだ証明が欲しいならコンペや自作プロダクトでいくらでも証明できるからな
907デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f55-p5K4 [59.147.205.222])
垢版 |
2020/08/14(金) 17:12:19.00ID:XgOd4/dA0
>>906
コンペって参加すれば何人中何位とかランク付けされるんですか？
それとも、例えば、トップ3だけ表彰されるとかそんな感じですか？

もし、10000人参加して全員の順位が出るのならば、1000位くらいでも結構勉強しているという証明になりますよね。

そもそもコンペというのは人間が評価はしないんですか？単に、認識率が高ければ高いほどいいAIというような評価なんですか？
もし後者だとすると10000人参加しても1位から10000位まで簡単にランク付けできますね。
908デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FF0f-jwrZ [106.171.85.168])
垢版 |
2020/08/14(金) 17:14:42.45ID:XKPWE/tlF
お布施システム
ととかるちょ
2020/08/14(金) 18:34:12.90ID:ag8CRJ8B0
>>907
Kaggleという有名なコンペがあるから調べてみるといいよ。
実務だと与えられたデータで予測精度を競うというより、データそのものを適切に抽出する実験計画の能力の方が求められたりするけど。
2020/08/14(金) 19:11:26.69ID:TzsLPA1t0
>>901
xgboost一強になってしまってから知らないんだけど
トレンド変わったのかな
2020/08/14(金) 19:32:59.15ID:ui4QDh2L0
カグラーの使えなさは異常
2020/08/15(土) 11:18:49.77ID:CN8sC7mw0
>>902
ある意味パワー勝負みたいなところあるからね
そんな感じになってるんか

>>910
テーブルデータ以外でも
無理矢理xgb使ってみるといい数値が出る
ってことも結構あるしな
2020/08/15(土) 11:42:21.06ID:CN8sC7mw0
文部科学省が公開した新学習指導要領に対応した高校の「情報」の教員研修用教材で
kaggleのタイタニックや黒魔術が載ってたんだな、、、
2020/08/15(土) 11:49:05.23ID:CN8sC7mw0
非力なPCでも動くってことでtinyYOLOなんだろうか？
あのダークな感じがマニアックだと思ってたけど
そんなちゃんとした資料に出て来るようになってるんだ、、、
2020/08/17(月) 09:12:29.13ID:9LVEW/IO0
kaggleは精度求めること以外脳がない人が多いよ
実務ではデータ理解の方が重要なのにkaggleのディスカッションだとホストに対してラベルの付け方よこせとかそんなのばっかり
2020/08/17(月) 10:50:07.36ID:IJfq+ac60
>>915
データ理解って解釈するって事だから解釈する人次第で変わるんじゃないか？
つまり人によって違う
機械学習なのに形式的に扱えないとそのメリットの一部が損なわれるように思う
2020/08/17(月) 11:37:22.77ID:gVW5GT760
「よくわからんけど予測精度は高い」ようなモデルを運用してる会社ってあるのかな？
顧客への説明とか、leakageのような落とし穴を回避するためにも、ある程度は人間が理解可能なものを運用してるんじゃないかな。
実データには多重共線性があるので、実際には理解した気になってるだけかもしれないけど。
918デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fb5f-c+0i [106.185.144.184])
垢版 |
2020/08/17(月) 11:45:52.21ID:L1BKvkJB0
温暖化仮説を信じ込んで対策に無駄な金使ってる企業はいっぱいある
2020/08/17(月) 12:06:54.13ID:MiXMms8xa
人間が理解可能＝機械学習良く分からない人にも人間の言語で説明できる、という意味ならそれは必須ではないし、必須とするなら機械学習の適用範囲を自ら制限することになる
モデルの良さを客観的な数学的指標に基づいて検証している(その数学的意味を理解できない人には意味不明)、という意味なら当然必須だろう
2020/08/17(月) 12:42:45.75ID:wiEf4b6A0
人に説明できるって言うのは モデルに要求されるひとつの機能ではあるけれど必須でもない気がする

将棋や囲碁で人が理解できない手を 打っていても人より強いわけで
921デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FFbf-c+0i [49.106.188.32])
垢版 |
2020/08/17(月) 12:48:04.45ID:6yBIhPPfF
馬鹿には理解出来ないってだけで
理解出来る人間もいる
2020/08/17(月) 13:37:55.77ID:v/NqNqOs0
法的責任が発生する場合には責任者は人間なので理解できないと不味いでしょうね
2020/08/17(月) 13:52:20.45ID:IJfq+ac60
>>917
自社で使う分には内部で合意できたらいいんじゃないの？
2020/08/17(月) 13:53:21.81ID:IJfq+ac60
>>917
DLは内部の処理は説明できないんじゃないかな？
それでも使われている所はあるんだろう
2020/08/17(月) 13:55:38.39ID:IJfq+ac60
>>919
モデルの良さって汎化誤差とか正確率とか混合行列とかで計算する値の事を指している？
2020/08/17(月) 13:58:06.53ID:IJfq+ac60
>>922
それも事前のテストでこんな結果が出ていたから使った
でいいんじゃないのかな？

人間に任せていても突然の病気とかで想定外の事が起きたりする
完璧はコストとかの制約の中で難しいだろうし
2020/08/17(月) 13:58:13.51ID:KQcq1czV0
普通のプログラムでも使用結果は免責だろう、ものによるとは思うけど
2020/08/17(月) 14:38:05.31ID:4SFpVmal0
結局googleとか自社サービスで使う以外はほぼ無理だろ。もめごとの種にしかならん。
2020/08/17(月) 15:18:32.65ID:wiEf4b6A0
いかにも日本的な発想(笑)
2020/08/17(月) 17:24:49.36ID:4SFpVmal0
>>929
責任取らずに物だけ作ればいいと思ってんのが日本的発想だっつーの。
そんなだからSIerに牛耳られるわけだ。
2020/08/17(月) 19:14:41.28ID:wiEf4b6A0
もろだけ作ってればいいとは思ってないけど
便利なものは率先してなるべく早く 市場に流そうっていう意気込みが見られるのは 中国米国だね
2020/08/17(月) 19:33:52.20ID:NP1mIGGX0
プログラムならすぐアップデートすりゃいいけど、形ある商品だと止めてほしい
だいたい日本の製造業は責任取るから動作検証とかでコスト掛かって余計に負けていったけど、
買う方からすると高くても壊れないほうがいいわ、自分は。
2020/08/17(月) 21:53:23.68ID:KQcq1czV0
ド素人がわめいてるｗ
2020/08/18(火) 09:29:15.81ID:v8TqG2je0
企業が内製すりゃ済む話
AIもプログラムも
2020/08/18(火) 09:41:14.10ID:kgZhrLHX0
飛行機とか車とかその仕組みを詳しく知らなくても利用してるんじゃないかな
故障発生率とか燃費とか事故時の被害の程度とかテストや実際の結果を数値化して判断しているだろう

突き詰めて行ったらエンジン内部の酸素やガソリンなどの分子や粒子の細かい動きがどうなっているかは判らない事もあるんじゃないの？必要性が高くなければその解明の優先順位は低くなる
2020/08/18(火) 09:59:17.36ID:pjRpsi/o0
飛行機の限界積載重量って相変わらず「だいたいこのくらいなら安全じゃろー」程度しかわかってないよな
2020/08/18(火) 10:06:11.45ID:Fd7uJYBs0
自動運転当たりのaiなら
治験みたいに
承認受けられるようにしたら？
938デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM7f-ZKPf [163.49.200.46])
垢版 |
2020/08/18(火) 10:23:47.05ID:TRBkwEJUM
>>935
そういうことにはならないだろうなぁ
例えば、物にもよるだろうけど俺が知ってるディープフェイクは口元に物を持っていくとそこ周辺が完全にぼやけるんだよね
飛行機や車とは違ってありとあらゆる映像を想定して評価するなんて不可能に近いと思う
したがって定量的な評価だけじゃなく意味を正しく捕らえられているかの定性的な評価が求められると思う
さらに言えば定量的な評価にはトレンドやら空間的自己相関によるランダムネスやらの問題が出てくる
専門的な言葉を使えば、評価に使ったサンプルは独立かつ同分布の両方を満たすことはあんまりないってことさ
無作為割り当て以外の因果推論ならなおさら定性的な評価が求められる
え？無作為割り当て以外の因果推論なんて不可能だって？
全くもって同意。俺の上司に言ってやってくれ
ユーザーの行動ログを利用した強調フィルタリングによるレコメンデーションとか何言ってんの？って
2020/08/18(火) 10:27:15.48ID:D9GDeAxq0
>>937
死亡事故が発生したら誰がどう責任を負うの？
940デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF3f-jwrZ [103.5.142.121])
垢版 |
2020/08/18(火) 10:45:44.59ID:ZtSNRLADF
>>936
軽過ぎても危険だから
ダミーの荷物載せて調節するんだよな
2020/08/18(火) 11:27:21.24ID:pjRpsi/o0
>>940
船もそうだな

>>938
> ディープフェイクは口元に物を持っていくとそこ周辺が完全にぼやける
ﾎｯﾎｰ（・∀・）
2020/08/18(火) 12:08:19.85ID:HJiiTzZx0
>924
重みｗ行列のi,j成分の大きさでこの項目は考慮されているとかやってるみたいよ
2020/08/18(火) 12:36:10.37ID:D9GDeAxq0
>>942
w[i,j] != 0の有意差検定とかできるのかしら
944デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM8f-Ipo0 [210.138.176.239])
垢版 |
2020/08/18(火) 12:37:39.17ID:1N2TKAu+M
＞　お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾

あー、ホンッとに思い出すなあ（笑）
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！

クソチョンｗ

Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw

日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw
2020/08/18(火) 12:39:02.76ID:wz1BB6CRM
予測でビジネスしてるところって案外無いな
2020/08/18(火) 12:57:57.28ID:OFA7sOSX0
需給予測のこと？
会計とかposシステムとか作ってる会社が既存品の新サービスとして開発してるよ
947デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa0f-WaF9 [106.154.130.186])
垢版 |
2020/08/18(火) 13:13:56.15ID:rw0SVybva
>>945
天気予報
2020/08/18(火) 13:31:02.06ID:3LllPZjaM
車の衝突予想とかやってるろ
2020/08/18(火) 13:43:24.28ID:kgZhrLHX0
人間が運転するよりAI運転の方が事故率や損害が小さければ使われるだろう
自家用なら個人が乗って緊急時は自分で運転することにして責任を負うとか
メーカーは販売会社が保険を掛けておくとか(その分販売価格に上乗せされるだろう)
社用車ならその会社やメーカーは販売会社が保険を掛けておく

人間が事故を起こしても元どおりにする事はできないし結局はお金で解決するくらいしかできない
事故が起きたら起きないように改善したらその後の車に反映されて更に事故率は下がる
個人に依存していたら改善は個人単位でしかない
2020/08/18(火) 13:53:04.70ID:kgZhrLHX0
>>938
何を言いたいのかよく判らないけど
意味を捉えるって猫とかの判別はある程度できているし
物体の切り出しもある程度できているだろう

ディープフェイクの例は個別に作り出してから組み合わせる処理をするべきところで
複数の物体を同時に作り出しているからってだけだろう
2020/08/18(火) 13:57:21.15ID:kgZhrLHX0
>>942
リバースエンジニアリングみたいな事はできるだろうね

出来上がったものを分解して調べる
ここを少し変えたら結果がこう変わったとかを調べていけば出来上がったものについて少しは判るかもしれない

そのコストをかけて説明するだけだとコスパ悪いと思うけど
952デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM7f-ZKPf [163.49.206.100])
垢版 |
2020/08/18(火) 14:59:46.54ID:OcszlRqGM
>>950
＞猫とかの判別はある程度できている
(-ω- ?)はて？この根拠はどこにあるのだろう？
人類は過去に一度でも猫判別の精度を測れたことがあるのだろうか？(=ﾟωﾟ=)ﾆｬｰ
夕暮れ時の逆光やレア猫種の微妙な角度などあらゆる場合を想定したデータセットなど用意出きるのだろうか？
やっぱり人の主観によるモデル評価が必要になりそうだ(゜-゜)(。_。)ｳﾝｳﾝ
(ΦДΦ) ＜ｷﾞｷﾞｷﾞ…ﾎﾞｸﾊﾆﾝｹﾞﾝﾆﾅﾚﾙﾉ?
■ディープラーニングの判断根拠を理解する手法
https://qiita.com/icoxfog417/items/8689f943fd1225e24358

無作為割り当て以外の因果推論の場合、残差と説明変数に相互情報量がどのくらい残っているかとか色んな角度で妥当性を検証するからもっと大変だ(ﾟＡﾟ;)
2020/08/18(火) 15:28:22.91ID:wz1BB6CRM
事故の起きない車を作って欲しいby上級
2020/08/18(火) 16:06:51.66ID:3ovKqpFK0
有望な会社に投資したら、貧乏人
955デフォルトの名無しさん (ｽﾌﾟﾌﾟ Sdbf-2jCk [49.96.23.117])
垢版 |
2020/08/18(火) 18:47:47.93ID:ZOejX8E8d
xvideosかpornhub辺りで学習させると、顔見ただけで女性器の色と形を類推する「omamco generator」は作れますか？
2020/08/18(火) 18:57:43.60ID:JTwemxvMH
猫かどうかの判断は主観でええやろ
どうせラベル付いてんだろうし
教師なしのモデル評価になるとまた変わるか
2020/08/18(火) 19:43:11.90ID:3ovKqpFK0
モザイク消しなら既にあるぞ
2020/08/18(火) 21:02:10.52ID:wz1BB6CRM
>>955
只の画像
959デフォルトの名無しさん (ｽﾌﾟﾌﾟ Sdbf-2jCk [49.96.23.117])
垢版 |
2020/08/18(火) 21:19:44.57ID:ZOejX8E8d
>>957
違う！
かわいいアイドルの顔を読ませて女性器を生成したいの！

鼻がデカい男はイチモツがデカいとか、見えない相関関係があるでしょ？
女性器にも相関関係があると思うの。
唇の色が〇〇なら…的な。
960デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ab01-XQXO [126.94.206.185])
垢版 |
2020/08/18(火) 21:58:59.36ID:nBWkiWUW0
CSDNにいくらでもあるだろ。
2020/08/18(火) 22:17:34.72ID:kgZhrLHX0
>>952
人間でも難しいものはそもそも判別する情報が不足しているから判別不明だろう
機械学習は人間にできない事も必ず出来るようになるものではないだろう
2020/08/18(火) 23:34:54.39ID:jYueLxWQ0
遺伝的アルゴリズムについての良い参考書ありますか？言語はPythonです。
2020/08/18(火) 23:52:23.80ID:epyd321wM
ディープラーニングの勉強してて画像処理のところに入ったんですけど突然ネットワークの図が板を重ねたようなものになって困惑しています
https://cdn-images-1.medium.com/max/1546/1*wkQi0Y1RI_CpKoJ9jLa_WA.png
こういうやつです。特徴量の数だけ入力層のノードがあってそれが接続されていて重みがあって活性化関数があって……という感じで理解していたのですが
ノードはどこへ行ったのでしょうか
2020/08/18(火) 23:56:42.83ID:qTV7uDZI0
>>963
いままで一次元に並んでいたノードを並べ替えただけ
一枚の板にはノードが二次元に並んでいる
板が何枚も並んでいるので三次元になってると思えばいい
2020/08/19(水) 00:24:00.40ID:LSZ+gOY+M
>>962
遺伝的アルゴリズムは仕組みだけの事だから
どんな本でも良いと思う
1.遺伝子に相当するデータを持たせて
2.環境暴露で評価をソートして選別淘汰
3.ランダムに掛け合わせて子孫生成
4.1からやり直し
2020/08/19(水) 03:49:54.53ID:NuVY9Vf00
AWS lambdaかazure functionsでtensorflow-gpu使ったモデルの推論結果を返す関数作りたいんだけどどっち使うのが楽かな？
なんかAWSはpip使えないみたいだしazure の方が良さげ？
2020/08/19(水) 06:07:05.39ID:6OTv9D7C0
azure
2020/08/19(水) 09:33:46.68ID:W9BiO4TFa
>>966
Azure FunctionsはC#/Windowsランタイム以外は使い物にならないゴミなんで手を出しちゃダメ
コンテナにしてFargateとかGCPのCloud Runとかにしたら
2020/08/19(水) 10:43:25.12ID:nbmyigQPM
>ディープラーニングの本質は、n次元ベクトル空間の点集合を超平面で仕切ってみせることである。

こう書かれてた
2020/08/19(水) 10:51:02.57ID:UhBjHsZZ0
>>969
沢山あるものを分類することを数学的に表現したって事でディープラーニングに限った事ではないような
実現方法の１つにディープラーニングがあるけど学習の計算量で比べると他のSVMとかのアルゴリズムの方が良いんじゃないか？
いろんな視点でどの方法が自分の問題に適しているかを考える必要があるだろう
１つの決定的なアルゴリズムや方法が見つかれば良いけど
971デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sad9-bRzh [106.154.134.21])
垢版 |
2020/08/19(水) 15:34:42.61ID:IrTR7W5Ca
>>969
でーぷらーにんぐじゃなくて単なる分類問題のことやでそれ

「カブトムシの本質は、6本脚で歩くことなのである」みたいなちぐはぐな主張
2020/08/19(水) 15:44:04.65ID:2ST6z80ZM
言葉の定義について質問です。

1,予測アルゴリズム (e.g. y = a0 + a1 * x1 + ... + an * xn)
2,予測アルゴリズムのパラメータ（で合ってます？）を求める学習（？）アルゴリズ
ム（e.g. 最小二乗法）
3,求められたa0〜an

基本的にデータに対して2を適用して、3を求めて、1と3で予測するっていう流れだと
理解しています
で、「機械学習のアルゴリズム」って言ったときの「アルゴリズム」って1でしょう
か2でしょうか、それとも両方でしょうか
それと「モデル」とは3だけのことを指すのでしょうか、それとも1と3でしょうか、
もしくは全部でしょうか

scikit-learnだとアルゴリズム名のオブジェクト作ってそれにfitしてpredictしてみ
たいにやれちゃうのでちょっと混乱しています

よろしくおねがいします
973デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FFd9-fHWV [106.171.69.224])
垢版 |
2020/08/19(水) 15:53:24.00ID:AdEpa29fF
れ
https://blog.shikoan.com/deeplearning-is-not-ols/
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1902/20/news141.html
https://ill-identified.はてなblog.com/entry/2019/03/01/135627
https://qiita.com/nanairoGlasses/items/f2b9c0eccf54ff262c02
2020/08/19(水) 17:28:17.89ID:SvyIgF090
>>972
両方を指すのが普通じゃないかな
こういうのって必ずしも正確な言葉の定義が決まってるわけじゃないから人によって違いそう
もし誰か正確な定義知ってる人がいたら教えてくれ
2020/08/19(水) 18:59:13.75ID:UhBjHsZZ0
>>972
1がモデル
2が学習アルゴリズム
3はパラメータ

2の学習アルゴリズムもパラメータがあってハイパーパラメータと言われていると思う
2020/08/19(水) 20:01:35.19ID:SvyIgF090
普通モデルって言ったら1と3のセットを指すことが多くね？
確かに1だけのことをモデルって呼んでるのも見るけど
2020/08/19(水) 20:46:45.43ID:rWM25MAc0
モデル、ネットワーク、
目的関数、損失関数、
バッチ、ミニバッチ、オンライン
オプティマイザ、最適化アルゴリズム、
パラメータ、ハイパーパラメータ、
過学習、過剰適合とか

似てるようで同じだったり違ったりする用語が
結構あるからなー
978デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MMe9-OFgl [210.138.176.164])
垢版 |
2020/08/19(水) 20:51:12.04ID:D588AZOdM
>>972
1、モデル
2、アルゴリズム
3、パラメータ
です。
2020/08/19(水) 21:45:29.90ID:IrG2Swn6a
世の中的には、AIと機械学習と深層学習が同じだと思われているからな
2020/08/19(水) 21:58:16.24ID:OT+dJ1hc0
違うの・
2020/08/19(水) 22:37:45.09ID:kEKqR5TAd
>>980
おい
2020/08/19(水) 22:39:54.45ID:zqgY8QdN0
包含関係？
2020/08/19(水) 22:43:55.59ID:OT+dJ1hc0
なんや
984デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2501-i6pf [126.94.206.185])
垢版 |
2020/08/19(水) 22:55:04.98ID:OrygHj4v0
略して包茎。
2020/08/19(水) 22:58:14.47ID:FObCC8uFd
AI≠機械学習⊇深層学習

学習はAIの1機能。
2020/08/19(水) 23:26:31.47ID:OT+dJ1hc0
>>985
AI⊃機械学数だろ
2020/08/19(水) 23:27:13.71ID:OT+dJ1hc0
機械学習の間違い
2020/08/20(木) 00:25:17.84ID:eSPan1bPa
機械学習で得られるものに君が知能を感じるならそれは人工知能だし知能を感じないなら人工知能ではない
それぐらいに人工知能とは曖昧な言葉なので真面目に論じること自体がおかしい
2020/08/20(木) 00:28:25.61ID:aVAVDpWMM
stackoverflowとかquora とか見た感じモデルは予測アルゴリズムにデータから得られたパラメータ入れたもののようだね
要は予測に使うものそのものってことでまぁイメージ通りではある
少なくともパラメータ単独のことをモデルとは言わない模様
2020/08/20(木) 00:57:45.66ID:5XZODD1sd
単純な計算式を予測アルゴリズムって言うのは気持ち悪い

単にモデルだろ
2020/08/20(木) 08:16:28.14ID:ztQrzX/E0
次スレ
2020/08/20(木) 09:17:11.96ID:Av1Lrhjm0
ﾎﾚ(ﾟДﾟ)ノ⌒　【統計分析】機械学習・データマイニング29
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/
2020/08/20(木) 12:25:17.27ID:LS+kiP1O0
派遣屋って独自サービス作ろうとして失敗した会社の残骸だったりするんだよな
2020/08/20(木) 12:41:28.01ID:aXrQS81CM
要らない部分として切り離された会社だと
2020/08/20(木) 23:02:16.79ID:Lh4u+8zt0
派遣屋は利益が出ている分野に必ず常駐している寄生虫だろう
半導体とかIT系とか新しいサービスとか
蔓延している分野は確実に成長しない
昔ながらの業種には寄生出来なかったのか派遣がはびこっていない
つまり人が居なくなると高い金を払って直接人を集めないといけないんだな
爺さんでも自営でほんのり稼いでいる人が多い分野になる
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