【統計分析】機械学習・データマイニング31
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。
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↑すれたてる毎に１つずつ減るので、減ってたら３回に増やしてたてること。
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29
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/
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【統計分析】機械学習・データマイニング30
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1609459855/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:: EXT was configured 私は一万種類の蹴りを一度だけ練習した者は怖くないが
一つの蹴りを一万回練習した者は恐ろしい もしもあの時なんて酔狂な世界は存在しない
この結果だけが現実さ 不快な環境に身を置く事こそが成長を続ける唯一の方法 文章から絵を生成
ttps://www.afpbb.com/articles/-/3415539?act=all 韓国ネイバー、新社屋まるごと実験棟 ロボでBtoB拡大へ
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGM260J10W2A620C2000000/
凄え、LINEも数年前に福岡自社ビル建設断念してなかったら似たような事出来ただろうにな
ソフバングループやらねえかな もう日本だからとかどうでもいい
己の能力と才覚で社会問題に対峙し勝負する者にボーダーラインなぞ無いも同然 ディープラーニングの2値分類で出力を事後確率と考えますが，確率と考えられるという根拠はあるのでしょうか？
出力が0以上1以下に収まるということは満たしていますが． 考えたくなければ別に結構ですよ
あなたの好きなように解釈してください >>866
全部解説するのはむりだけど、ヒントとしては正規分布の累積確率分布とシグモイド関数の関係あたり調べてみてくれ 20年位前から多くの金融機関は倒産確率算出にロジスティック回帰を使って来たんだが
シグモイドの結果を確率としてるケースが多く、その理由が謎だった（経験的には見事に一致）
実は正規分布の近似という意味だったのか 学習ってけっこう時間かかりますね
電力消費も200Wぐらいになってて、これを何週間も続けたらけっこうな電気代です
もしかして、ラズパイでやったら電気代安くなったりしますかね？
時間かかるけど安いんなら検討しようと思いますが、時間10倍で消費電力10分の1だと意味ないなと
実際やってる方とかいらっしゃいますか？ >>872
計算にかかるエネルギーに対してそれ以外の無関係な処理にエネルギーが10倍使われてないと成り立たないので、時間と電気代が反比例することはないと思いますよ。
時間的損失を考えたらクラウドのリソースでも使って短時間で終わらせた方が良いんじゃないですかね。 反比例はしない、というのには、2つのケースがある
1つは一気にやったほうが消費電力量が少ない
もう1つは逆に細々と時間をかけたほうが消費電力量が少ない
この場合は無関係な処理が10倍もないだろうという話であれば、ラズパイのほうが無関係な処理で電気を食うということか？ 頭大丈夫か？
>反比例はしない、というのには、2つのケースがある ああ、反比例の話は電気代にすり替わってるのか
もともとの反比例の話は消費電力だろ
そうすると、時間と消費電力反比例で電力量同じになるんだよ
そういう話をしてたけど、勝手に変な方向に話が行ってるのね 電力と電力量の違いが判らないやつがいるのか
他人の頭を馬鹿にする前に自分の頭を検査したほうがよさそうだな 現在GPUメモリ4GBです
とある計算でミニバッチサイズ1024までは可能で、
それ以上だとメモリが足りなくて計算に時間がかかってるとメッセージが出ます
たとえばGPUメモリ12GBのものにすれば、ミニバッチサイズ3倍にできて計算速度も約3倍になると考えていいですか？
GPUの処理能力には現在もだいぶ余裕があるようです ファイナンス機械学習マスターして最強の個人トレーダー目指すのが最終ゴールよな web3.0←老害
Web3って言うんだよ
web3.0とWeb3じゃ意味合いが大きく違って来る
由来から違うから、ちゃんと理解して使った方がいいぜ
老害なメディアや老害著者の本とかも普通に間違えとるからな
若い世代は間違えないけど ああちゃんと分かってるならええんよ
たまにマジで未だにweb3.0使ってる奴おるからな web3(笑)界隈はそんな下らない言葉遊びしかできないからいちやさ本みたいな物が出版されるんだな 否定しようが馬鹿にしようがWeb3の波は止められない
インターネット黎明期やWeb2.0やiPhoneの時と一緒で老害だけが取り残される 規格化されているわけでもないから定義も何もないのに「3.0と3は違うんだ！」とか言われても知らんがなとしか そういうレベルの話じゃねえけど馬鹿には分からんわな 規格化とか定義とかされてないと先に進めない人や話できない人みると憐れに感じる
先に進む意義は自分の信念だけで十分だろ？ 単にまだまだ技術的に未成熟だから規格化されていないだけなのに何言っちゃってるんだろう？
規格化されないweb技術がどうやって世界中で使えるようになるのか教えてほしい
web3系の人はこれだから困る 本気でやってる技術面の専門家は規格化目指して進んでいるはずなのに、こういうろくに技術を理解しない素人が「規格なんて不要！とにかく今すぐweb3しないと日本ヤバい！」とか意味不明なこと言っちゃうんだよな 定義なんてどうでもいいと言いつつ3.0と3は違う!などと定義に固執するのは高度なボケと受け取ればいいの？ Webの歴史とはどんなものだったのか 並行世界Web1～Web3ではない、現実世界のWeb以前～Web創世記を語ってみた
ttps://www.itmedia.co.jp/news/articles/2207/25/news187.html
単なるバズワードだってさ、流行りものｗ インターネット黎明期やiPhoneの時とそっくりな反応だぜ
これがWeb3は来ると確信持てる瞬間や 技術なんてグラデーションみたいに徐々に切り替わるものなのに2.0とか3とか言ってるのは本当馬鹿 通常のtensorflowモデルはfloat64を使っていて、float32にすると学習速度が上がると聞きました
やり方を調べたのですがいまいちわかりません
入力データをfloat32にすればモデルの係数なども勝手にfloat32になってくれると考えていいのでしょうか？ dtypeで型指定しろってさ
ttps://www.quora.com/When-should-I-use-tf-float32-vs-tf-float64-in-TensorFlow 俺は何も指定してないがfloat32になってるな
なぜだろう 今時計算機パワーでやれよ、どうせ32bit少数で計算して何を損するか分かんないだろｗ NVIDIAのグラボお得意のtensorcoreは64bit未対応だったっけ(16bitだったかな) 計算速度倍になると電力消費量も倍になるからなあ
電気代請求が怖い ああ、またケチがつきそうな書き方をしてしまった
計算が終わったら次の計算どんどんやるからって意味ね
早く終わる分1件当たりの電力消費量は変わらないけどさ >>911
それって、16bitにしないと事実上使用されなくて宝の持ち腐れになるってこと？ お前らの全消費電力をどうやって計算するんだよ、馬鹿かｗ >>915
コンセントのところにワットモニターつけてるけど ワットモニターは俺も持ってるよ。毎日何W使ってるの？ >>917
俺は300W
機械学習だけで月6千円以上ｗ 「AIか哲学者か」を見分けることは専門家でも難しいことが実験で明らかに
ttps://gigazine.net/news/20220727-distinguish-philosopher-from-ai/ 西欧人て心とか意識とか理解を高尚なものと勘違いしてる
チューリングテストが簡潔かつ明瞭な検証方法だと思う
生産性皆無な哲学者が中国語の部屋で反論してるけど、対話を通じて話が通じてるように部屋の外から判断可能なら部屋の中で何してようが部屋の向こう側は理解してるということで何ら矛盾しないだろ >>914
確か64bitでやったらエラー出た
そして16bitだと動くけど精度落ちた 人間が知的だと感じるタスクを行うために、必ずしも意識が必要ではないということがわかってきたという M2 MacBook Air最高だな
買って良かったぜ >>921
理解している、と認識・判断するのは部屋の外の人ですよ……
部屋の外の人が馬鹿だったら判断を間違えて当然でしょう？ >>924
それは人間の対象が知的だと判断する能力自体が人間の知性の限界を示す好例だからですよ…… >>929-930
反論になってませんね
論点じゃない、というのならどうして論点になっていないのか
議論と関係ないというのならなぜかんけいないのか
明白にできますか？ >>922
tensorcoreが使われてるかどうかってどうやってわかるの
タスクマネージャーとかで見れる？ >>924
スレち>>1よめ
別スレ立ててください。 もう終わるだろ
データサイエンティストなんて一部のエリート層がいればいいだけで、後はそいつらが作ってくれたツールにユーザー層がデータ放り込んで望む解を得てビジネスに活かすだけ
エクセルの上位互換版みたいなものでofficeに絶対来るだろうしGoogleとかGAFAM勢やその他がやってくれる
今はわざわざ自分らでオフィスツールを開発しようとしてる滑稽な状況、さっさと頭切り替えてエリート層が出してくれるツールでどうビジネスに活かすかとか、クリエイティブな事するかを考えてた方がいい
AIってそんなもんよ、人間の創造性を高めてくれる補佐や
いつまでもデータ捏ねくりドカタやっててもしゃあないわ この世界は誰が創造したのか
われわれは仮想世界を生きている
マスターアルゴリズム
この3冊は割とオヌヌメ
シミュレーション仮説派やit from bitに同意してる者なら面白く読める 米国年収では、Ruby on Rails が1,300万円。
AWS Certified Solutions Architect が1,400万円。
(平均が、Node.js などの900万円)
今は円安で、2割ほど上がっているはず
たぶん、AWS のML・機械学習の資格も高いと思う。
AWS Certified Machine Learning - Specialty
大学院数学科卒なら、なお良い visual studioも文脈見て変数名とか考慮してコード補完してくれるのな、ちょっと感動した 逆にまだその程度しかしてくれないと見る事もできる
汎用AIへの道のりは果てしなく遠い、深淵なる道よ
https://i.imgur.com/9uVmMrh.jpg ハミルトニアン・モンテカルロ法で，詳細釣り合い条件が成り立つ理屈がよくわからない。
遷移確率が等しくなることとリウヴィルの定理は関係ある？ データドカタよりクリエイター目指した方がええぞ
国が必死に人材育成叫んでるところに人は殺到してすぐレッドオーシャンになる
クリエイティブは文化を作り文明を発展し、人々の心を豊かにする
自分が魂かけて作った作品が後世に残り続ける可能性すらある
心が震えないか？ クリエイターとアーティストとの違いとは？
日本においてクリエイターと混合される職業としてアーティストが挙げられます。この言葉の違いはクリエイターと名乗っている人であっても理解していない場合があります。では、クリエイターとアーティストの違いとはどのようなものなのでしょうか。
まず、クリエイターが「自身の持つスキルや能力を具現化し、価値として提供する人」に対して、アーティストは「自身の持つ価値観をスキルや能力で具現化する人」という定義がされます。
簡単に言えば、アーティストは表現しており、クリエイターは創造しています。
分かりやすい違いとしては、仕事の流れが大きく異なります。具体的な仕事の流れの違いを絵に関するクリエイターとアーティストとで比較していきます。
絵をクリエイトするイラストレイターの仕事の流れとしては、「クライアントからイラスト作成の依頼が来る」⇒「イラスト作成」⇒「納品して対価を貰う」となっています。
それに対して、アーティストに当たる画家の仕事の流れは、「自分が持っている価値観を絵として表現する」⇒「その絵の表現や質などに賛同した人が対価を払う」となります。 知らん
リュウビルの定理が成り立つならば時間変化に対する非可換の項(AB-BA)はゼロならばよく言われる話 なお一部の天才を除く大多数のクリエイターは長時間低賃金労働を強いられているのが現実 そらリーマンするつもりならどんな職種でも安くこき使われる罠
それが資本家とリーマンの関係なんだし
そろそろ雇われる事を前提とした思考回路を捨てるべき、もうそういう時代じゃない
舞台は整いつつあるんだ データサイエンティストって労働感強えけど、クリエイターって遊びゴコロが必要で面白いからね
もちろん生みの苦しみや表現への苦悩、天才たちに埋没する辛さとかもあるけれど、純粋に好きな事を探求し続けられる楽しさ面白さがあるよね まずは資本論だろ
統計学を学べる知能があるなら資本論は時間があれば読める
そして社会の本質が手に取るように分かるようになる
未来共産社会でこそデータサイエンスの知識は必要とされている
そろそろ準備するべきときだろう 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。
