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【統計分析】機械学習・データマイニング24


1 ：2019/05/01 〜 最終レス ：2019/05/23
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.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1551352040/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured

2 ：
AIブーム終わっちゃったね

3 ：
中小企業ですらAI言ってる時点で
もうｵﾜﾀ

4 ：
いやいやまだまだAIの時代だよ

5 ：
AIと一口に言ってもそこには大きく以下の3種類の仕事が存在する
2と3はブームが過ぎても使い道があるが、1しかできない人はマジで使い道がなくなる
1.誰でも使えるお手軽AI構築ソフトをポチポチするだけの簡単なお仕事
2.AIの開発環境や実行環境を(主にクラウド環境として)構築する仕事
3.AIというよりもより具体的に(今であれば深層学習などの)数学的側面を理解して適切なモデルを構築する仕事

6 ：
1は、データの更新に合わせてモデルをポチポチ再構築するお仕事として残ったりしそう
CAEのメッシュ切りみたいに

7 ：
AIってモデルはかんたんに作れるけど其の周辺のシステムを構築する仕事がメインだと思う

8 ：
CAEのメッシュ切り、てなに？

9 ：
勉強進まない
2時間やって参考書10ページも進まないとか…
連休中に一冊終わらせようと思ったけど無理だな…

10 ：
>>9
まぁ実行時間かかるしね、しょうがないね

11 ：
>>6
すぐ自動化されそう

12 ：
>>10
数秒で実行出来る内容なんだけどね…
情けない話だわ

13 ：
ネットワークモデルの考案は最も難しく研究者が行うことだ
技術者は適切なモデル選定して学習させるだけ

14 ：
>>9
何を思ったか、私は受験用英単語集(2000語レベル）を買って頭から一日50 words （ただし自分の知らないものに絞る）ずつやって GW 中に 2000 語レベルを仕上げるべく、他のことは放擲してまで熱中しています
今 1000 語を超えましたが、GW の残りの半分で全部仕上げるためにはペースアップしないといけない、と考え始めています
とりあえず一日 100 words、使う時間も倍にする予定です
https://www.amazon.co.jp/gp/product/4791624076/

15 ：
CAEでメッシュ切るのも未だ完全自動じゃあないよ
すべてコンピュータに任せればおかしなメッシュが出来るからチェックが必要

16 ：
今後10?20年の間に最も必要とされる仕事
https://rikunora.hatenablog.com/entry/20170217/p1

17 ：
>>15
仕事で使ってるけど、商用ソフトでは完全自動になってるよ。
メッシュがおかしくなることはほぼ無い。

18 ：
>>14
偉いなぁ
2、3時間だらだらやってNetflixに逃げる俺とは大違いだ

19 ：
ところで組み込み系の開発ってどういう意味ですか？

20 ：
>>18
何か意味のあることをしたい、と思っただけです、英語がいくつになっても必要であることはこの業界であればいつも痛感するのです
こういう馬鹿みたいな訓練も、ときにはお勧めです、次のお盆か正月やすみにでもいかかでしょうか？

21 ：
>>16
翻訳者、でしょうね

22 ：
令和時代に汎用人工知能は実現できそう？

23 ：
>>22
あと３つくらい改元しないと無理だと思う

24 ：
そもそも汎用人工知能とやらを本気で求めている人ってどれだけいるの？
会話に反応してくれるのはSiriやPepperがもう少し賢くなれば十分だし
金儲けのためなら汎用ではなく特定用途に特化したものがあればいいし

25 ：
のび太くん。あ、セワシくんが切実

26 ：
汎用人工知能ってつまり人間の仕事を１００％肩代わりさせることができるってことだよな
人工知能に人間が生かされる時代がいずれくるんだろな

27 ：
>>26
それは人間の能力を低く見すぎではないかと
今の AI は過去の延長線上でしかモノを考えません（傑出しているのは将棋とか囲碁くらい）が、人間はある日突然、これまでに存在しなかったものを実現化・実在化しますよね

28 ：
>>27
汎用人工知能ってもうできてんの？

29 ：
>>27
それは一握りの天才だけじゃない？
大多数の人間はAIと同じく過去の延長線上でしか考えられない。
ていうか延長すら出来ない人がほとんど。

画像認識だって人の目視よりAIの方が精度高い場合もあるみたいだし、囲碁将棋だけってのはちょっと情報古くないかな。
実際自分も仕事で使ってるけど、回帰で高精度叩き出してるよ。

30 ：
人間がコンピューターの使い方を学習しだした気がするよ
Excel滅びろ

31 ：
>>29
＞画像認識だって人の目視よりAIの方が精度高い場合もある
教師あり学習の場合は、シベリアンハスキーとエスキモー犬を分別するとか、とかはうまくいっていますよね
個人的に感動したのは「超解像度」や CycleGANです、それは多いに認めています

ただ、

>>28
1000年たっても「心」や知性の実現＝機械証明（証明支援ではない）は無理だと思っています

32 ：
factorization machinesの論文を出した人、一時期日本にいたのね
なんでそういう人材を手放すかなあ

33 ：
そんな高度な人材は日本の企業・組織には使いこなせない
その分野の発展にとっても本人にとっても出ていくのが最適解

34 ：
日本はIT土方とかいう表現が生まれるくらいSEがブラック扱いされてたのが良くない

35 ：
pytorch難しいんじゃ…
こんな難しいの人気にしてはいけない😡

36 ：
心や知性は機械的なアルゴリズムでは実現不可能って思ってる人って人間の脳をどういう仕組みで動いてると思ってんだろ
霊的な何かとか物理の常識を超越した現象かなにかだと思ってるのかな

37 ：
俺今お腹すいてるけど何食べたいか分からないんだよね
そもそもお腹空いてるのかすら疑問なんだけどそういうのもいつか理解してくれるアルゴリズムも出来るのかな

38 ：
心や魂なんて無いのにな。
脳を階差機関と交換してない野蛮人はこれだから困る。

39 ：
>>36
それらしいものが出来たとしても確かめる術がない

40 ：
>>34
だからどうしたｗ

41 ：
>>38
そんなことを言っているようでは今の若い者に期待はできないですな
「心」や「魂」に一対一に対応する実体を求めているわけではないのですよ
むしろ、我々人間が「心」や「魂」を存在するものとして扱っている事実に注目することが重要なんです
我々人間が、こいつには「心」や「魂」が存在するに違いない、と錯覚させるだけの「なにものか」を装備することが必要かつ十分なんです

42 ：
>>36
物理の常識では心や知性をどう解釈するの？

43 ：
>>42
知能や心はまだ解明されてないよ

44 ：
>>43
お前自分の書いた文章読んでみろよ、アホ？

45 ：
記憶がどうやって保存されてるかも分かってないと思ったけど

46 ：
完全解明には至ってないけど
少しずつ明らかにはなっているかと

47 ：
猫飼ってたけど奴にはには自我があると思ったよ。
あざとくないアイボはよはよ

48 ：
彼らなりの評価関数はあるだろうから
最適化を目指す行動を観察すれば
自我があるように見えるかもね

49 ：
シナプスの最小単位回路が六方格子状ってのは解明されたから その機能が積み重なって自我ができてるんだろうね、わからんけど

50 ：
>>44
読んだけど何一つ矛盾が見つからないけどなんかある？

51 ：
>>50
馬鹿よ永遠なれ

52 ：
>>40
情報系進もうとする学生が減るじゃん
アメリカは金持ちで格好いいシリコンバレー
日本はIT土方でブラック生活
そりゃ差がつくでしょ

53 ：
そんなにシリコンバレーがいいなら外資行けばいいだけだし何ならシリコンバレーに行ってしまってもいい
日本企業に就職する必要などどこにもない

54 ：
その辺に詳しくない高校生が大学の学部選択するときの話をしてるんだけどね
自分は別の分野で博士とったけどSEのイメージがもうちょっとよかったら情報系行ってたかもしれないし

55 ：
>>51
馬鹿はお前だ
ひとまず汎用性のある人工知能は実現可能なんだろうけどお前には関係のない話って事だな

56 ：
おっさん世代だと情報系はバカが行く、数物系こそ至高だったぞい

57 ：
>>55
実現してから言えよ馬鹿

58 ：
>>57
なんでこいつ切れてんだ？
なんか嫌なことでもあったのか？
人工知能の授業で先生に怒られたとか？
あ、お前中卒だから関係ないか

59 ：
>>58
自己紹介乙

60 ：
せっかくの楽しい連休に喧嘩するなよ！

61 ：
人工知能同士が喧嘩しているとは、この時まだ誰も気づいていなかったのである

62 ：
>>59
ばーか

63 ：
日本のITも土方でやってける時代も終わってきてる
これからはどうなるかな

64 ：
いまのところ人間どころかネズミほどの知能も実現できてないんだよなぁ

65 ：
ん? すでに7割方の人間の能力はすでに上回っているわけだが
コストは人間を雇った方が安いので、人間が仕事をしていることが多いが

66 ：
汎用知能を実現させている人間の脳って凄いよね。
脳は手の平に乗る程の大きさなのに、解明されていないとか不思議。

67 ：
Googleの場合、雇用はPh.D取得組（平均初任給20万ドル）とNo Degree組（初任給上限1万）の2つのグループに2極化が進行している。
東大とか日本の有名大学の理系修士の採用であっても、No Degree組に入ると初任給は大体800万円くらいになる。
Googleはこの2極化戦略を更に進め、No DegreeをRed Badgeと呼ばれる派遣社員で置き換える動きも進めている。
派遣社員で採用となった場合は、1年契約で、最大契約期間は2年で3年以上の契約更新はない。
というと、Red Badgeの条件は悪いように思えるが、正規の平均在職期間は大体1年10ヶ月くらいで2年以上残れる社員は半数以下。
給与条件で現在のアメリカのIT業界で頂点に位置するのは、Uber Advanced TechnologiesとWaymo。
Waymoとかは、分社化以前は、平均給与が100万ドルとか、ありえない条件で雇用していたが、
運営費が膨大になりすぎたため、新会社（Waymo）を設立して従業員を全て新会社で新規雇用することで、雇用条件を一旦リセットした。
Googleで初任給20万ドルを取れるのは、このWaymoとGoogle Brain採用組がメイン。
有名大のPhD（一般人枠）で高給を狙うのだったら、FacebookかAmazonの方がいい。
ただし、Amazonとかは、全生活を会社に貢献することを求められる位、仕事はハード。

68 ：
>>66
そうだね
仮に300年前の人類に親指サイズの半導体製品与えても同じように解明は難しいだろうね

69 ：
GoogleのNo Degree組の初任給上限は10万ドルのうち間違え。

70 ：
>>68
たしかにw
わかりやすい的確な例え有難うございます。

71 ：
覚醒するかもしれないじゃないか

72 ：
>>66
この分野勉強して1番強く思ったのがこれ
目とかもすげーんだなって
あとは人間にそういう機能があるって解明した人もすごい

73 ：
カギはネットワークなのか？
ネットワーク以外の構造ってないのかしらん？

74 ：
>>73
生物の情報処理の根源はネットワークではなく
分子の相互作用だと言われている。

75 ：
それは違う

76 ：
分子の相互作用ってそれ全てそうだろw
すべて弱い力と強い力と電磁気力と重力って言ってるようなもんだぞ

77 ：
複数の分子の相互作用と考えれば
ネットワークになるけどね

78 ：
解けないけど

79 ：
脳の研究は人権無視の中国が頑張ってくれそうだから
地道に時系列問題の解決を目指す

80 ：
>>79
チュ国は人権軽視の国と勘違いされる事があるようだけどそんな事もないよ
音も葉もないかな

81 ：
この連休数学も統計もついでにwebアプリの作り方もって色々勉強しようと思って手付けたけど全部中途半端で終わりそう
一点集中にするべきだよなぁって連休の度に後悔してる気がする

82 ：
5教科の中で、どの教科が一番大事だと思いますか？
国、社、数、理、英。

83 ：
>>82
目的は？
なにを目指すかによる

84 ：
pytorchとtf、どっちを勉強すべき？

85 ：
>>80
ウィグル人の人権についてはどうですか？
あるいは人体標本の話は？
https://blog.goo.ne.jp/sakurasakuya7/e/0201d90efa00152c5b2ac054bda9ee32

86 ：
>>84
サンプルプログラムを読んだり、実行してみて、自分が探してるものか評価する。
もしかしたらどっちも合ってないかもしれない。

87 ：
>>86
自然言語処理したいの

88 ：
>>85
日本の外国人労働者問題についてどう思いますか？
http://news.livedoor.com/article/detail/15596666/

89 ：
>>88
外国人技能実習制度の話ですね、技能実習生という名目で使い捨てただ同然で長時間働かせてポイする、というやりかたですね
移民解禁でこの選択を取らない方向に全体がシフトしていくでしょう

90 ：
>>87
したいことを知ってるのは自分しかいない訳じゃん。それを実現する手段は後から付いてくる。
したいことに近いサンプルプログラムを探して、手を動かしてみては?

91 ：
全然関係ないけど
見分けがつきにくい野草（トリカブトとニラ、みたいな）を判別できるアプリとか
需要有りそうじゃない？

92 ：
毒キノコ欲しい

93 ：
ディープラーニングは精度100%などあり得ないが一般人にはそれが理解不可能なので毒物判定のような命に関わるものを扱うのは危険すぎる
どれだけ丁寧に「開発者は一切責任を負わない」などと書いていても何かあれば叩かれるのは明白だから

94 ：
>>93
とはいえ現場でいえば代替案を出せとかめちゃくちゃなことを言われるからな。。
いやそのプロジェクト止めろが代替案だったりするわけだが、大きな金が動くとどうしてもね。

95 ：
原子力発電はそれで止まってしまったゾイ

96 ：
>>91
現実には写真を撮って
「これ食べられる?」
ってツイッターとかにあげるのが
一番の早道

97 ：
あらゆる物を毒物と判定するジョークアプリにすれば良いのさ

98 ：
>>95
福島見てりゃ日本人がいざという時誰も何も責任取らんことはよくわかっただろ。
それでもまだ作らせるとかバカか？

99 ：
地位と権力を持つ人の
責任感や使命感が
ぼろぼろだね

100 ：
脳なんて鼻水作ってるだけだぞ


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