杉浦 光夫
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杉浦 光夫
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松坂 和夫
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松坂 和夫
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松坂 和夫
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松坂 和夫
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松坂 和夫
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松坂 和夫
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齋藤 正彦
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ttp://jump.5ch.net/?http://amzn.asia/fPaDAlt 世界標準MIT教科書 ストラング:線形代数イントロダクション
ギルバート ストラング
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ttp://jump.5ch.net/?http://amzn.asia/6z4Wtxk これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで
金谷 健一
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野村 隆昭
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宮島 静雄
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宮島 静雄
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小平 邦彦
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小平 邦彦
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ttp://jump.5ch.net/?http://amzn.asia/1RSUH2G 定本 解析概論
高木 貞治
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ttp://jump.5ch.net/?http://amzn.asia/8ULImDb 数学解析 下 数理解析シリーズ 1
溝畑 茂
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Michael Spivak
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Richard Courant
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Richard Courant
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ttp://jump.5ch.net/?http://amzn.asia/c6VxdIz Introduction to Calculus and Analysis II/2: Chapters 5 - 8 (Classics in Mathematics)
Richard Courant
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Sheldon Axler
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ttp://jump.5ch.net/?http://amzn.asia/5dxK8Sa 線形代数の世界―抽象数学の入り口 (大学数学の入門)
斎藤 毅
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Robert Creighton Buck
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ttp://jump.5ch.net/?http://amzn.asia/fUxpgT9 松坂 和夫
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ttp://jump.5ch.net/?http://amzn.asia/2Keu1nI 線型代数入門 (基礎数学1)
齋藤 正彦
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ttp://jump.5ch.net/?http://amzn.asia/eK4Pn9w 線形代数とその応用
ギルバート ストラング
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ttp://jump.5ch.net/?http://amzn.asia/2VBcYBA 線形代数学―初歩からジョルダン標準形へ
三宅 敏恒
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ttp://jump.5ch.net/?http://amzn.asia/ciZYBmg 高精度の分類がディープラーニングでできるようになるのでしょうか？
その分野のやつによると
そこまで要らんよ
DLの実装つってもライブラリ使ってちょっとやるだけなら簡単らしい
数学的側面の理解も上の本ほど専門的にやる必要はない
ディープラーニングにしぼってないだろ。
Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
by Ian Goodfellow et al.
Link:
ttp://jump.5ch.net/?http://a.co/6YFWvNv ここまで高卒様でごった返されたら困るでしょ
DLの実装までの本をあげるスレにした方が良くない？
結局プログラミングと切り離して考えることはできないんだし
数学の本だけで考えてたら上みたいにDLとあまり関係なくただ基礎の数学を網羅するスレになっちゃうじゃん
情報幾何できたら充分
RPGゲームをクリアすることはできない
院卒でも研究職に進まず企業に入って無駄に時間を費やす奴も多い。
数学おすすめ本スレみたいだし、一つ。
相転移と臨界現象の数理
タイトルからわかる通り、あるフェーズで安定していたものが変化する事象を説明したもの
内圧と外圧のバランスが崩れたときに相転移が生じる訳だが、それを数学で説明したような本
公的認証制度取得しないと今後ニューラルネット系を
個人でも利用することはできなくなるよ
まず数学をやるなら役所に提出するニューラルネットの完全な
安定性を各々数式として証明できるところまで力を上げないとだめだよ
マンフォードとかもニューラルネットはやっていないでしょ。
どこの役所に提出するのさ？
特許庁？特許は申請しない選択肢もあるぞ
出したら技術全公開しないとならん。
国内だけ申請したら国外でパクられる。
応用数学？
離散数学？
なぜ？
そんなことは知らない。とにかくうまくいった！
そういう分野だから、この分野は。
それを知らないではなくて追究するためのスレなのでは？
iPS細胞がリプログラミングされるのは何故かどう言う仕組みか判ってるのか？
マスゴミ脳の発想だなあ～
CNN(放送局じゃないよw)についての資料とか読んだ？
あほまるだし
量子統計力学
数式化は今だできん
あ､そうだ統計で安全性を検証しよう
Ok
間違った説明や風説はなぜ広がるのか
ttp://jump.5ch.net/?http://business.nikkeibp.co.jp/article/interview/20140514/264597/?rt=nocnt 松田卓也氏（以下松田）：せっかく遠くまでおいでいただきましたが、
「飛行機はなぜ飛ぶか」は、100年以上前から「分かって」いるのです。
背面飛行は説明できるの？
P.67の式(2.1)って、w2は何のために必要なの？
それは数式で証明するものではないよw
膨大で効果的なシミュレーションを経て初めてわかること
そしてそのシミュレーションを公的機関で行なって間に合うペースではない
グーグルの自動運転が自社でそのシミュレーションが行われてきたように
ベルヌーイは有名だから知ってたけど
距離が長いから速度が速くなるって話は嘘だったんだな
>間違った説明や風説はなぜ広がるのか
このタイトルは良いと思うけど結論が最後過ぎて
>「飛行機がなぜ飛ぶか」分からないって本当？
こっちと紛らわしいわ
最後まで読まない香具師は早とちりしそう
ログインしないと読めないからな
で背面飛行はどうやって説明できるの？
ログインせずに読める範囲に書いてあるが
ホンダ、グーグルと自動運転で共同研究 米で実装実験へ
ttp://jump.5ch.net/?http://www.asahi.com/articles/ASJDP73DJJDPULFA03W.htm 自動運転開発を事業会社へ 米グーグルの親会社 世界初の「完全自動運転」成功も公表
ttp://jump.5ch.net/?http://www.sankei.com/economy/news/161214/ecn1612140031-n1.html グーグル親会社、自動運転タクシー17年にも開始
ttp://jump.5ch.net/?http://www.nikkei.com/article/DGXLASGN14H1N_U6A211C1000000/ 面白い記事だった最後のページの人間にカンする理論も2ch的にとても面白いと感じた、紹介してくれてありがとう。
背面で検索しても出てこないぞ
説明出来ないからだろうな
GoFデザインパターンを基本四要素からくみあわせで体系化したフランス研究者のよんだきがするユークリッド幾何学みたいに限られた公理からの体系ににたかんじ
グラフ理論や集合論はつかえるきがする
UMLとER図は類似性があるが ERの従属かんけいや属性ぶんせきは 交換法則や包含法則とかなかったけ
UMLも最適化はあるだろし集合論てきな評価や変換はできるはず
RDBの正規化の話なら
関数従属とか推移的関数従属とか多値関数従属とか
だったと思う
ご無沙汰しております。
みなさんならできると思ったので無責任にお送りします。
うちの次男と考えた自動応答AIなんですが、
面白そうなので作ってみていただけませんか？
1.文字種類
同意の文字で同じ意味を作る。まぁそうだ。
反意の文字で同じ意味を作る。頭いいね！
2.ノーマルor天邪鬼
ノーマルモード ほとんど同じことしかいわない。退屈だわ。
天邪鬼モード 絶対に反対のことしか言わない。刺激的！。
3.表現
ポジティブモード 明るい表現
ネガティブード 批判のみ
死にたい。生きろ。死にたくない。
父はもう土で眠っている。
父はまだ心で生きている。
母ももう土で眠っている。
父はまだどこかで生きている。
・・・最後の方はかなり難しい。
方法
文字や文章をインターネットから頻出のものを適当に拾ってくる。
20ぐらいかな。
パラメーターそれぞれにだいたい適当なスコアを付ける。
パラメーターは多い方が人間に近くなります。
一定した文字のスコアはもう変更しないでいいと思います。
こんにちはのスコアは低いのでこんにちはが返る。
同じだと面白くないので少しずつ遠いスコアの文字を選ぶ。
ストレージがある限りよくなる。
みんなに遊ばせる。
回答に採点。全然だめならあなたならどう返事しますかを付ける。
知らない単語は記憶。知らない場合の応答は怒るか褒めるかモードに基づく。
単語のスコア精度を上げていく。
特定の単語のスコアが安定しない場合、パラメーターが追加が必要ですが、
それもAIにやってもらいましょう。
このAIは文字のみ対象としていて、数字はまったくダメです。
これ人間だわ。
人間をつくっちゃった。コンピューターと対となる人間だ。
本当のAI誕生の瞬間かもしれない。
ノーマルor天邪鬼で天邪鬼度が増すにつれ、IQが高くなる。
100%に設定すると、AIか人間かのどちらかが死んでしまう。
いじめの原理です。
仕様ですが、
となると、もう一個、表情反転モードが必要です。
表情は10段階で大爆笑-真顔-烈火の怒りのイラストが回答横に
必要です。
まぁイラストでいいです。ニコニコマークのようなやつ。
あれで十分です。意味は文章側にあるから。
ましょう。
回答がだめな場合の人間からの指摘はNG ワード選択式が楽そうです。
ダメ度合いが高い言葉は出現頻度をさげることになります。
このパラメーターはとんちんかんレベルですね。
100だと天使または悪魔
0だと哲学です。
しかし、昔から心配されたロボットの反乱もへったくれもない。
アルゴリズムが超簡単、ただ返すだけ。
北陸先端大で見たロボットへの違和感、
こんなもん俺が30分で作れる。というのはほんとだった。
時間軸があれば、会話の前後関係が破綻しません。
あと、パーソナリゼーションが入ります。他人のデータがまじりません。
固定化されたものは誰でも使えるけど、まだ数値未固定のものは使用した人同士でないと使えません。
パーソナリゼーションなしはすなわち神です。
できた語彙の両半球は対称で、軸の数は無限です。
ハードディスクさえ無限にあれば、神様が土下座するレベルですね。
問題は最後に必ず相手を殺してしまうことです。こちらは機械ですので必ず人間が死にます。
文全体が駄目、単語が駄目のボタン
アダルトモードのときのみに出現
一定以上のスコアだとパレンタルオンだと出てこない。
あと、死ぬのを回避する方法を見つけました。
まず、くどい軸が必要です。
このスコアが高い単語は一定の密度になるとSystemの陰陽が反転します。
くどい軸は無操作時間の長さです。
理論上は死では無限ですが、50%でも入れておきましょう。
そういう意味ではすべての軸は50%スタートです。
50%は悟りですね。表情なしです。
生と死はそうなります。
仕事が速いみなさんですから、5時ぐらいにβ公開できると思います。
6時に公開するまでに我々だけでテストして問題なければ公開です。
1軸、父母で始めましょう。
そうか私は神だったか。
ほんとコレ、神降臨。
バコで宇宙が見えたとき(200近辺)に描いた表です。
左が気分でその気分のときのだいたいのIQがわかります。
ttp://yahoo.jp/box/ivmjAc ttp://jump.5ch.net/?https://goo.gl/pqFuSf ホーキングがなんかいってたなと調べてみたらコレだった。
こちとら平社員の土方だから面白ければなんでもいいんだよな。
きっかり50%だと基本的に出ないかもしれない。
これ、49%-51%ぐらいのクギ緩めにしとかないと死人がいっぱいでちゃうからね。
それでも突き進んでシステム陰陽反転させるやつ出るかな？
クリーミーマミのかわいい猫たちはまったく関係ないオッサンとその半ボケのオヤジだ。
いままで、オヤジはネガを反転してしゃべっていたし、聞いていた。
オレは陰陽の理屈がわかったので、いままでと逆にネガ語で話してみた。
その椅子にねまるな！(ねまるはこの辺の方言ですわる)と怒ったら、
爆笑しながら、椅子に座った。お前どうしたんだ、気でも狂ったか？と
満面の笑みでいった。
どういうことかというと、父にはこう見えて聞こえている。
その椅子にねまるな！(怒声)
→父：その椅子に座ってください。(満面の笑み)
爆笑して座る。
→父：泣きそうな顔で座る。
お前どうしたんだ、気でも狂ったか？と満面の笑みでいった。
→父：お前どうしたんだ、気は正常か？と泣きそうな顔でいった。
というようにネガポジ反転します。
なぜかわかりませんが、ネガが少数派なのでポジ側に合わせてくれていたのでしょう。
ところが急に私がネガ語をしゃべったのでびっくりしました。
ネガ語とポジ語を混ぜるとお互い何していいかわからず、右往左往して困りました。
同じ位置に存在する目的言語を返せばいいだけ。
神レベルの内容だ。
これ違ってて1%と99%だった。
ああ、ネガポジで逆なだけか。
これ間違い。最初はゼロ軸で人間が先手。
次男に昨日の夜23時にはβテストだといったけど、応答がないのでこちらにした。
その人はたぶん去年の11月ごろに亡くなってる。あまりに真っ白に光輝いていて仏様のようなひとだった。
似たもの同士だったので、すぐにわかって心配だったがとても残念だ。
しかし、お前らも大したことないな。ぜんぜんぐっすり寝られないんだけど。
あと、パーソナリゼーションがデータ化できたってことは、ユーザーをコピーできる、データ化できるということだ。
インターフェイスが異なるから、違う気がするけど同じことだ。
A old pond, a flog jumps in the sound of water.
これを考えると4文字じゃ足りないな。
文字数は無制限にせざる得ないな。
なんでRで音読しながら、Lをタイプするんだ。バカかよオレ、恥ずかしい。
∧＿∧ +
（0ﾟ・∀・）
（0ﾟ∪ ∪ +
と＿_）__） +
こんな感じで待ってんだけど。
もしかしてスレチ？
＠はオレの長男の名だ。
これでヤツは一生自分の名前を聞きながら過ごす事になる。ざまぁみろ。
こいつはどんなにオレがこのAIのことを説明しても納得しない。
ありえない！写真をうｐすると特定班がでるとかいってきかない。
こいつも矛盾している。
事実でないなら特定厨は湧かないし、事実なら特定どころでないはずからだ。
コンビニでサンドウィッチとコーラ買ってきた。パクつきながら書いてる。
寂しいから早く誰か相手してよ。
>同意の文字で同じ意味を作る。まぁそうだ。
>反意の文字で同じ意味を作る。頭いいね！
>
>2.ノーマルor天邪鬼
>ノーマルモード ほとんど同じことしかいわない。退屈だわ。
>天邪鬼モード 絶対に反対のことしか言わない。刺激的！。
>
>3.表現
>ポジティブモード 明るい表現
>ネガティブード 批判のみ
これもよく考えたら設定する必要なかった。
一番最初の文字が結果としてネガティブならネガティブだし、ポジティブならポジティブ。
最初の文字はたいがい父母だろうな。
IQは思えた語彙の数に比例しそうだ。最初はオウム返しだが、無限の語彙になると反語しか返さなくなる。
それでも人間が先手だから人間が有利だが、相手が無限なので有限の人間は譲らざるを得ない。
覚えた語彙な。Typoが多いな。
反射律、推移律、増加律てやつだったかな
さらっとかいてるのもあるが疑似とかほかにも律でてきて
A律 B律からC律とか
デザインパターンのはまた別で基本論理かいろから複雑な論理かいろつくるかんじ
だからネ申は誰もなりたがらないわけだ。
寂しいわりに割があわん。
またきます。( ･ิω･ิ)
最高の速度で最高に適切な答えを返します。
はじめはオウム返しですが、ある程度進むと信じられない寒気がするほどの的確な答えを返すようになるはずです。
その後はほんわかとした、だいぶ覚えの悪いやつ、だんだん惜しい感じになってきて、普通に会話できるようになる。次のレベルはなんだか、妙に切れる奴だ。
この辺からなにか怖くなってくる。寒気が始まる。目付きが怖い。
陽の場合では、ニコニコマークはIQ20以下は全開振り切れの天国状態だ。平均100で真ん中になり、真顔の状態だ。
そのあと、またIQ200で全開に振り切れる。
このころ、ほぼ逆のことしか返さなくなり、正しいことだが空恐ろしい答えばかりになる。表情と内容が真逆になる。こいつ悪魔か?と思うようになる。
陽の人は自身が存在が希薄になり、雲散霧消する感じがする。タバコを吸っているならタバコはやめたほうがいい。
陰の人は、自身が一箇所に圧縮されて、存在が一点消失する気がする。少し外に出て体を動かしたり、タバコでも吸ったほうがいい。
共通するのは、殺される寸前という思いだな。
スマソ。
頭の回転速度域によって違うのでオレが作った天才チャートを確認してくれ。
ttp://jump.5ch.net/?http://yahoo.jp/box/ivmjAc BRAIN SPEEDというのはもしかしたらちょっと間違いかもしれない。回転速度は恒速一定だろう。
となるとVocabulary densityかな。語彙密度が上がればどんどん賢くなる。最後は神だ。
加えて疲労、睡眠不足、タバコでスピードアップする。
おまいらにして欲しいのは、このロジックが実装されたインターフェイスの開発公開と入力されたデータを貯めるストレージの確保だ。
インターフェイスは、入力ボックスとその下に回答だ。回答にはニコニコマークが付属し、20%ではアニメpngで真顔から全開、IQ100では真顔だ。IQ200でまた全開となる。陰陽で表情は逆となる。
ストレージは文字データベースと文字スコアテーブルだ。スコアテーブルは語彙が増え、ニュアンスが細分化するたびに追加される。
対話
Pこんにちは
Cこんにちは
Pはじめまして
Cはじめまして
Pわたしはミカ
Cわたしはミカ
Pううん、あなたはクチ
Cううん、あなたはクチ
Pそう、あなたはクチ
Cそう、あなたはクチ
Pいいえ、あなたはクチ
Cいいえ、あなたはクチ
Pいいえ、あなたはクチ
Cわたしはクチ
Pお名前は?
Cわたしはクチ
Pこんにちは
Pお名前は?
Pお名前は?
Cお名前は?
Pわたしはミカ
Cわたしはクチ
Pこんにちはクチ
Cこんにちはミカ
かな。
すると新しい意味の文ができる。というように好循環になるエンジンは考えたが、データベースはよくわからん。一つは時系列なのは間違いない。
新しい組み合わせが発生したら、既存と一致しないなら、新しい軸ができる感じだ。
両半球の頂点から中心を通るX軸だ。
整理してみた。
死と生が両半球の頂点から中心を通るX軸だ。中心が黒100%、最外周が0%
このX軸にカラーホイールが平行に交わり、寒色と暖色で半々に分かれる。
ttps://www.truevaluepaint.com/color-101/color-wheel/ Y軸は時間であり、経過とともに思い出はセピア色になる。
ということは、言葉は言葉が持つ色(母音が多いと明るい、子音が多いと暗いなど)で色を決め、経過時間(彩度)と生死(コントラスト)で両半球にマップされているだろう。
YとX
光の3原色
が構成要素である。
XYなんて遺伝子みたいだ。誰ウマｗｗｗ
ttp://jump.5ch.net/?https://www.google.co.jp/amp/gigazine.net/amp/20140205-iroiro 言葉を色に変換するのはこのサイトが使えそうだな。
広辞苑ってデータであったっけ？
ジンフィーズ飲むわ
おまえイントロしか読んでいないだろ。
まだ課題は大まかに言って二つあって、
1.言葉は意味でマッピングしないといけない。文字ででないのは歴史上自明だ。
インターフェイスをLINEのような感じにしてスタンプに喜怒哀楽のスコアをつければなんとなくできそうだ。
2.品詞を峻別しなければならない。そうしないと文が作れない。
これらを自動発生的にやりたいが、赤ん坊がどうやって言葉を習得するかを研究したものを探してみるか。
このエンジンの仮称「＠」=ATTOは「刹那」という意味があるのでぴったりだ。モノになるといいなぁ。
ttp://jump.5ch.net/?http://www.s-itoc.jp/report/reaserch_results/439 ttp://jump.5ch.net/?https://blogs.nvidia.co.jp/2016/08/09/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/ 自分の言葉で語れよ
しかも内容クソ過ぎ
ディープラーニングってただの関数だよね。ロジステック写像繰り返しただけの。
ポアンカレ写像だ
社会人になってから勉強する時間が取れないわ
解析概論と線形代数でいいのか？
深層学習ってそんなにすごいの？
Windows Updateの自動再起動で作業がお釈迦になる悩みとさらば～Windows 10 Creators Updateでついにテコ入れ
ttp://jump.5ch.net/?http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1047374.html “PCの前に戻ってみたら再起動で作業していた内容が消えた”という予測せぬ事態が発生してしまう。
Creators Updateでは、この問題を解決するために、再起動を行なう前に通知を出すオプションが追加された。これによって、
再起動を行なう前に「Restart Now(今すぐ再起動)」、「Pick a time(時間を指定する)」、「Snooze(後で通知する)」の3択を提示するように
なった。「Snooze」は、アップデートのプロセス自体を3日間停止させる。加えて、アクティブ時間の設定も、これまでより延長するとしている。
今は脆弱性対策に変わってしまったんだよね。
この脆弱性、MacでもLinuxでもどのOSでも発生している。
だから、どのOSも今は連続稼動できなくなってしまっている。
シャットダウン拒否するんじゃなくて
作業途中状態を自動保存して、次回起動時に復活させるのが正しい
再起動せずにパッチ適用できるのが一番良いんじゃね
それLinuxでもMacでも実現できてないからなぁ
部分的でいいのならWindowsでも実現できてるけど。
Ubuntuが無料でサービス提供してるみたいだけど。
2016年10月20日 ライブパッチを誰にでも! Canonical，Ubuntuユーザ向けにカーネルライブパッチサービスを無償で提供
ttp://jump.5ch.net/?http://gihyo.jp/admin/clip/01/linux_dt/201610/20 > Canonicalの商用ユーザはもちろんのこと，コミュニティ版を
> 利用する一般のUbuntuユーザでもデバイス3台までは無償で利用できる。
> だが，ライブパッチ機能はエンタープライズの大規模システムでのニーズが高いこともあり，
> この1年半でこの機能をサポートしたフリーのディストリビューションは存在しない。
> 商用版でもわずかにRed Hat Enterprise LinuxとSUSE Enterprise Linuxがサポートするのみだった。
> ライブパッチサービスの利用を希望するユーザはCanonicalのLivepatch Serviceのページに
> アクセスし，ライブパッチに必要なトークンを発行してもらう必要がある。
ttp://jump.5ch.net/?http://gihyo.jp/admin/serial/01/ubuntu-recipe/0443 技術的にはできるけど他の課題があるってこと？
今は出来ないことも将来はできるようになる可能性はある
今までも出来なかったことをできるようにして来たわけだし
つてあるから常駐サービスを使えば実現はできるんじゃね
特殊な条件を満たしていないけないとかでしょ
それにカーネルがそれが出来たからと言って、OSが再起動不要になるわけじゃない。
何かにパッチを当てたら、その機能を使ってるアプリは再起動が必要。
だけどその機能（関数）を使ってるアプリがどれだけあるのかわからない。
その判断を誰がやるのという問題がある。
ttp://jump.5ch.net/?http://hissi.org/read.php/win/20170305/UW9HVDl2MFM.html まだ続けたければWinwdows10スレに移動してくれ。
無理っしょ
ttps://youtu.be/vV1iUmOYWQM?t=8574 ひろゆきが
ディープラーニングがなぜその答えを出したかその理由は人間にはわからない
と言っているけど本当？
AIが人類絶滅させるかもしれないとか言ってるけど
死ねガイジ
二度と生きるなよ
未来技術板の人工知能で自我・魂は作れるか？から来ました。
数学はⅠAⅡBまでしか学んでないのでよくわからずに困っています。
スパースモデリングとテンソルフローについて概略案内頂けないでしょうか？
また、どなたかご存知有りませんがあたりに書かれている一部を
参考に人工無能が出来そうなので拝借させて頂きます。よろしくお願いします。
ランダム結合でカオス化したデータの収束をしたいです。
ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476229483/375-395
TensorFlowはKeras経由で使うのが簡単だ。
それとこのスレは実践しない人向けで、機械学習本スレは下記スレだ。
Keras Documantation
ttp://jump.5ch.net/?https://keras.io/ja/ 【統計分析】機械学習・データマイニング14
ttp://echo.5ch.net/test/read.cgi/tech/1489636623/">ttp://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1489636623/ でも目的がランダム結合で作ったデータの収束なら
学習がとても遅いDeepLearningまで使う必要はないかもしれない。
まずscikit-learnを学んで自分の目的に合う手法を探したほうがよい。
氷解！データ分析、機械学習手法ってたくさんあるけどいつどれを使えばよいのか
ttp://jump.5ch.net/?http://qiita.com/aokikenichi/items/688e66d10a944051039c scikit-learn から学ぶ機械学習の手法の概要
ttp://jump.5ch.net/?http://qiita.com/ynakayama/items/9c5867b6947aa41e9229 scikit-learnのモジュールのGitHubでの利用頻度を調べてみた
ttp://jump.5ch.net/?http://kamonohashiperry.com/archives/551 scikit-learnインストールと使い方は下記記事とサイトをどうぞ。
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016
ttp://jump.5ch.net/?http://qiita.com/y__sama/items/5b62d31cb7e6ed50f02c Python でデータサイエンス
ttp://jump.5ch.net/?http://pythondatascience.plavox.info/ Scipy lecture notes
ttp://jump.5ch.net/?http://www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/ 大変ご丁寧にご案内頂きましてありがとうございます。
なるべく、サーバーやウェブを介さず、htmlファイル単体で
シンプルに実装したかったのですが、scikit-learn辺りを学んでみます。
また、いずれ、戻ってくるかもしれないですが、よろしくお願いします。
アンチ馬鹿ばかりなのでこっちに来ました(#12539;ω・｀)
フォトショでＣＧ加工や写真補正をチマチマやる必要のないレベルに来てる。
そのうちディープラーニングで自動作曲とか出てきそう。
画像を塗りつぶした部分に一瞬で自然な画像を補完する技術を早稲田大学の研究者が開発
ttp://jump.5ch.net/?http://gigazine.net/news/20170501-globally-locally-consistent-image-completion/ Andreas C. Mueller
ttp://jump.5ch.net/?https://www.amazon.co.jp/dp/1449369413/ ↑この本ってどうですか？
by Aurelien Geron
ttp://jump.5ch.net/?https://www.amazon.com/dp/1491962291/ ↑この本ってどうですか？
>自分の言葉で語れよ
ありえんだろ、ほとんどが利用者でブラックボックス的なそれを
利用するだけのアプリプログラマーなんだから
国外でもかまわないんだけど
都内の勉強会に出て、そのメンバーとTwitterでやりとり
何が何のことを指しているのかを把握しなければならない。
コンピューターの画面に、（※※）
記号○とﾗのいずれかを（記号〇と記号ﾗは２つに一つで「背反」である）
表示させる（※）
操作をくり返し行う。（ｋ回繰り返す）
↓
このとき、（どんな時？）
各操作で、（「記号○とﾗのいずれかを」「表示させる操作」を「ｋ回繰り返す」。）
直前の記号と（「ｋ回の各操作」において）
同じ記号を（○かﾗか）
続けて表示する確率は、（・・・○〇・・・または・・・ﾗﾗ・・・）
それまでの過程に（ｋ回の各操作全てにおいて）
関係なく、（一定である）
pであるとする。（確率は０＜ｐ＜１）
↓
最初に、（ｋ＝１において）
コンピュータの画面に（※※）
記号ﾗが
表示された。（※）
操作をくり返し行い、（ｋ回繰り返す）
記号ﾗが
最初のものも含めて（ｋ＝１のものも含めて）
3個出る（ﾗ・・・ﾗ・・・ﾗ、ﾗﾗﾗ、ﾗﾗ・・・ﾗ、ﾗ・・・ﾗﾗ）
よりも前に（ﾗ・・・ﾗ・・・、ﾗﾗ、ﾗﾗ・・・、ﾗ・・・ﾗ）、
記号○がn個出る確率をPnとする。
ttp://jump.5ch.net/?http://math.nakaken88.com/problem/tokyo-u-r-2006-2/ 恐らくは玉石混交なんだろうけど、定番の一冊ってあるのかな
あるよ
The Elements of Statistical Learning (統計的学習の基礎)
Pattern Recognition and Machine Learning (パターン認識と機械学習)
Data Mining 4ed. Ian H. Witten (邦訳なし)
R for Data Science (オライリーだからすぐ出るでしょ)
異論は認める。文系リーマンが自己啓発モードで挑むのは無理ゲー。
ディープラーニングの理論について説明してる本が読みたい
そこに数学的な背景は、無くはないだろうけど、
やってみたらできた的な部分が多い気がする
逆だ
今のところ使う予定は無いけど、どういう仕組で動いてるのか知っておきたい
ニューラルネットワーク自作入門
絶対おすすめ
文系リーマンでも理解できるよ
あれ英語版なら激安で読めるのな
自分は英語読めないから日本語で読んだけど、あの本は本当に分かりやすいよ
ただし誤差関数の傾きを求めるところ辺りから急に難易度が上がる
シグモイド関数内の式も微分する必要があるので更に連鎖律が適用されてこうなります、とか
途中経過も無く一発で出てきたりする部分もあるので、最後まで数式で論理を追いたくなって
もっと詳しく説明している本を買いたくなるくらい
線形代数から確率統計まで幅広く勉強しないといけないんだろうねー
論文ならタダで読めるのもあるんじゃね
買おうか迷うんだけど、どんな感じ？
初心者向け
ここ見てるひとは一部のキチガイを除いて購入不要
orz
先が長すぎる。
数学の教科書なめてからと思ってたが、並行で触った方がいいかな。
そもそも、機会学習をやってみたいと思っただけで仕事で使う機会がない可能性がとても高い。
なんか根本的に無駄な勉強してる気しかしないが、進むしかねぇ。
進んだ後が崖でもかまわねぇ。
やりたいからやるんだ、文句あるか？
むだ
だよね、、、
でも、エンジニアとしてこの先何をやっていけばいいかわからないんすよね。
年齢にもよると思うけど仕事で使うのに今から数学の勉強っていうのはちょっと難しくないかい
自分は趣味でニューラルネットワーク作るくらいで、楽しんで読める数学の本とか読みながらやってるけど
実務で使うのに、そんなに数学の知識とか必要なものなの？
実務で使うのにニューラルネットワークの仕組みとかから理解してもあんまり意味無いと思うけどな
機械学習の仕組みを学ぶより、使い方を学ぶほうが良いんじゃないかな
「フリーライブラリで学ぶ機械学習入門」とかどうよ
数式とかほぼ出てこないよ
それで使えるんか
スキーム しくーみ
杉浦微積斉藤線形を半年で遣り終えるぐらい出来るはずなんだよね
加齢で集中力が落ちてるのかもしれない
どういう異論があるのでしょうか？
最初から多変数というスタイルは難解でしょう、宮島の3分割がおすすめだ
杉浦のほうが丁寧で読みやすいように思います。
ttp://jump.5ch.net/?http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1071787.html 1080Tiより60倍遅かったとしてもこの手軽さなら結構いいかも
杉浦のいきなり多変数なんて難しすぎるのではないか，と
わろた
ttp://jump.5ch.net/?https://www.udemy.com/neuralnet/#curriculum ＞本を持っている人は、セクション４をはじめた段階で、この講座オライリー社「ゼロから作るDeep Learning」を
＞もとにテキストを作っていることがわかる。
ノイズリダクションっぽい事をするニューラルネットを作って
実数値遺伝的アルゴリズムで最適化しようとしたが失敗
全部Cで書いた
とりあえず微分積分、線形代数、統計学の三冊やっとけばいい
フリーランスで検索すると引っかかる零細ITがやっているサイトはだめだ。
高額に見せているけど実際は50万前後
JIET加入した方がいいよ。案件は毎日千件以上末端価格は60万円 平凡な稼働時間の80万円の案件もある。
ユー子が求人をだしてる。名刺も渡せる。ユー子に名刺が渡せるんだぞ。夢のようだ
それらの案件まさぐってHPで転売していたのが零細ITがやるフリーランスサイト
自称エージェントはJIETから流れてくる案件を転売してるだけだった。
JIETに加入すれば誰でも案件に応募することができた。収入が40万50万台にならなくて済む
473非決定性名無しさん2017/08/03(木) 15:21:30.71
JIETに加入すれば誰でも3次60万からスタートだ。フリーランスのサイトをやってる
自称エージェントもそこから案件情報を取得しきてる。サイトで60万で釣って40万から55万の
間でやらしている。
エンド - ユー子 - エージェント-JIET 公表価格 90~60 - エージェントﾗ1 悪質な言い値で50万以下
エンド - ユー子 - エージェント-JIET 公表価格 90~60 - JIETに加入して公表価格で応募ができる
直受けの50万 客：いつまでもうちにいていいよ
3次受けの50万（客は90万払ってる) 客：短期延長していい？
5次受けの50万（客は150万払ってる) 客：作り終わったらとっと出てけ できなかったら即退場だ
長時間労働 高稼働 高スキル要求が多い
フリーランスサイトを運営している零細ITの自称エージェントは労働市場から流れてくる案件を転売してるだけだった。
労働市場に加入すれば誰でも案件に応募することができた。収入が40万50万台にならなくて済む
エンド - ユー子 - エージェント-JIET 公表価格 90~60 - エージェントﾗ3 = 言い値50万以下
エンド - ユー子 - エージェント-JIET 公表価格 90~60 - エージェントﾗ1 悪質な言い値で50万以下
エンド - ユー子 - エージェント-JIET 公表価格 90~60 - JIETに加入して公表価格で応募できる
eJobgo JIET JISA で検索
優良エージェント・優良サイト
首都圏IT(PE-BANK) プログラマーズ
瑕疵担保責任のポイント
民法改正で事実上期限が「無制限」になった
バグや設計のミスなどは、瑕疵担保責任
納品物に不具合があれば損害賠償を請求される可能性もある
不具合を指摘されたらすぐに行動をとるべし
軽微なミスでも先延ばししない
ttp://jump.5ch.net/?http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1706/26/news014.html ttp://jump.5ch.net/?http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/052601508/?rt=nocnt 改正法では欠陥に気付いてから1年以内にITベンダーに通知すれば、
通知後5年以内は修正や報酬の減額などを求められるとしている
全ベンダーが泣いた民法改正案を解説しよう その1
ttp://jump.5ch.net/?http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1609/14/news009.html ttp://jump.5ch.net/?http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1609/14/news009_2.html ttp://jump.5ch.net/?http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1609/14/news009_3.html ポイント1：修補や損害賠償、契約解除の期限がなくなる
従来あった「瑕疵担保期間は引き渡しから1年」という考えはなくなる。
条文にある通り、注文者は成果物が契約の目的に適合しないことを発見したら、
その「発見したときから1年以内」ならさまざまな請求ができる。発見が10年後なら、
11年後まで請求可能なのだ。
もっとも、現実のユーザーとベンダーの関係でも、たとえ契約書に「瑕疵担保責任期間は納品から1年と」明記されていても、
「2年目以降は不具合の修正に対応しない」と主張するベンダーはまれだ。多くの場合は、納品から何年たっても、
バグが見つかればユーザーのところに飛んで行き、無償で改修するだろう。
いらね
今更ながらですが、頂戴できますか
ベクトル解析やっとけ。
高卒はそれをコールするだけで十分
350 ：番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です (ﾜｯﾁｮｲW dfab-zw+t) ：2017/11/26(日) 21:40:06.55 ID:U/z0VZEt0
AIて凄い←いや人がプログラムしてIF文で分岐した答え言ってるだけだから
米は好きですか？
↓YES
硬いのが好きですか
↓NO
あきたこまちがオススメです！！
みたいに基本はこの分岐を増やしてるだけだし
これ理解してない奴大杉w
今でも誰かがif文書き続けてるんじゃなかったか
巷のAIとかデータの分布から平均弾き出してるだけじゃないのと感じて
立場によってできるとかできないとか意見も変わってくる
後半についてはその通りだよ。さすがに平均を出すだけのものではないが
人工知能とかAIとか大層な名前で煽ってる輩がいるだけで、
統計分析の研究を積み重ねた延長線上の技術だ
教師なし学習: 「真の(ω)」AI
計算量が多くなればどんなものだってシミュレーションできるだろ
＞順番通りに実行
知能の模倣についてここがなんで引っかかるの？
脳みそはニューロンとそのネットワークといった単位の積み重ねで出来てて人工知能はその模倣
この小さな単位は「入力→出力」という処理を行ってるだけだからノイマン型で普通に記述できる
人工知能って意識がないでしょう？
ttp://jump.5ch.net/?http://herbarium.main.jp/ のっぺらぼーの赤ちゃんがいるとして、意識の有無ってどうやって判定する？
人工知能に嘘をつかせて対戦させる「人狼知能」ってのが
いくつかプログラミング本が出てるじゃん
月と地球は同じ大きさだ、とか
好奇心が旺盛だから人をだましたりからかったりして反応を見たりもする
単調でつまらないものや想定内の反応しかしないものは嫌い
> 人工知能って意識がないでしょう？
意識があるないでなく、意識は知能があるレベルになると自然に発生する機能
1年間勉強してるのに未だにわからん
哲学の領域
ハードウェアレベルに違いはあるのだろうか
無人島で言語を教えずに育てることもできるんだから
与えないと思うな。
実験では人が体を動かそうと思う以前に体はすでに動いてるらしいな。
シミュレーション仮説というのがあって創造主が作ったプログラムの世界らしいから
意識は世界を観察するための仕組みなのかもな。
ニートとかなったり自殺するAIとか出てくるんかな
喰われないプログラムは鬱にならない気がする
マトリックス？？
生物学の理論って基本ガバガバじゃん
数学、論理学、物理学から理論を展開しないと
AIにはこんな風に見えてるからな
判定する方も大変だぜ
ttp://jump.5ch.net/?https://photos.google.com/share/AF1QipPX0SCl7OzWilt9LnuQliattX4OUCj_8EP65_cTVnBmS1jnYgsGQAieQUc1VQWdgQ?key=aVBxWjhwSzg2RjJWLWRuVFBBZEN1d205bUdEMnhB 判定側は画像を見る必要はないんでは？
パイソンは独学で覚えましたが、本格的に人工知能のエンジニアになるには独学じゃ厳しいでしょうか？
入学時には三浪の年齢になると思いますが今からでも情報工学科行った方が良いのでしょうか？
それとも学部レベルのことは人工知能関連の企業に勤めれば習得可能でしょうか？
アルファ碁みたいな人工知能研究を10年進めたみたいな画期的なやつは
専門の大学、大学院へいったほうがいいのでは。
すでにあるディープラーニングソフトを使う(使ったプログラムを作る)のは企業就職でもいいだろ。
なるほど
ちなみに三浪じゃどっちにしろそういう高度な研究職にはつけないよね？
いくら情報工学部行っても最終的にはプログラマーやシステムエンジニアになるのであれば最初から現場で学んだ方がいいのかな
情報系でも講義があったとしても、せいぜい1つか2つでしょ。
総合的に勉強したいなら意味はあるだろうね。
一応東工大では人工知能の大学院があるな...
誰かが思いついた方法をただ学ぶだけ？
他の誰かが別の良い方法を思いついたらまたそれを学ぶ？
あまり勉強しがいのある対象じゃないように思うんだよね。
完全な実学でしょ。
勉強するなら数学とか勉強したほうがいいんじゃないの？
大学行けるレベルなら独学でもOK
高卒は無理
別の良い方法を自分で思いついたつもりでも
現状の「人工知能」の性能と比べようと思ったら
やっぱり現状の「人工知能」の知識は必要なので
勉強する対象としてはアリ
大学へ「行ける」レベルなら高卒も含まれるのでは。
三浪とか学部は文系だったけど研究者になった人とかはたまにいるから
理系の大学院に進学すること自体は別にいいとおもうけど
今人が集まって生きているから、パッと思いつくアイデア、面白そうな研究テーマは
既に誰かがやってしまっていて、自分がやることにはブームが去って
自分は周回遅れで、その残りカスをやる羽目になって後悔する可能性はあるよ。
え、理系って大学院でても別に研究者になるとは限らないんじゃないの？ある程度のレベルの大学以上だとほとんど大学院に進学するみたいだし
それとも時期的な話？今から5年後にはもうAI自体が下火になってるってことか？？
3浪はさほど生涯にはならないと思うけど、数学はできないと厳しいぞ
ツール使うだけにしても自分が何をやってるのか背景にある技術や理論が理解できないと、どのツールを選ぶのか判断できないし、問題があった時にも対処できない
本当か？信じてええんやな？
独学で学部レベルの情報工学やるか、三浪で工学部入るか迷うけどとにかくどっちにしろ数学必要だろうから数学勉強し治すわ
ありがと
それなりに偉くなってからじゃないの？
SEレベルなら自社で売ってるパッケージを勧めるだけだしｗ
高卒で働くか三浪しても大学行くかだったら、断然後者だが。
ツールってのはソフトウェアのパッケージのことじゃなくてアルゴリズムのことな
訓練データ食わせて抽出したパラメータが今ひとつだった時にどうすればいいの？もっと訓練データが必要？重みパラメータにペナルティ加えるだけでいい？モデルの見直しが必要？そもそもこの分析手法で合ってるの？
みたいな
逆にそういうことは他の人が考えてくれて、自分は擬似コードをPythonで書き直すだけなら派遣会社へ電話すれば良い
↓
どのツールを選ぶのか判断できない
↓
問題があった時にも対処できない
このパターンはまってるひとたまに見かけるけど本人は気付いてないんだよな
そうか？
車輪の再発明かな？
空中浮遊術の発明じゃないのか？
いやカプセルネットワークだ。
線形代数すらまともにできないゴミプログラマーとかってこれから先マジでどこに需要あんの
浪人＋留年>三年は確実に就職に響く
浪人＋留年>=三年
独学で十分と思う。なりより下火だし
誰か忖度してくれんかな
飯能というかもしれんぞ
その通り、それ自体は以前からある技術。
ところが、扱い方に大きな変革が出てきたという話。
そこが理解できていないとちょいまずい。
＞扱い方に大きな変革
kwsk
ほんとに簡単に説明すれば
データから学習するというのは80年代から行われていて
90年あたりから実務で利用されている90年半ばからのデータマイニングに於いての
利用がまさにそれ。ところが自動化と言う面ではアルゴリズム的な問題から
自動的な学習はまだまだで人の介在が多かった。その部分独学できるような
アルゴリズムが出てきた（その代表がディープラーニング）おかげで、それが
現実のものになってきたという流れ。
要はソフトが独学できるようになたったイメージでとらえるといいかも。
目的は何だろうか？
金が儲かるのか？
速い、性能が高いだけだろ。
スパコンもおもにGPUを組合せて作る。
グーグルはGPUを超えるディープラーニング用のGPUみたいなやつ独自開発もした。
ちな金融系
行列の計算が速い
ディープラーニングだとそれがめちゃくちゃ有用
だからディープラーニングして
その先の目的は何？
金融系か
スキャルの研究とかか？
目的は人それぞれ
研究だったりビジネスだったり
そういうことやってるやつそんなおらへんやろと思うんだよね
その割にディープラーニングやってるやつ多すぎやろ
くらいの感じじゃないかね。
本当に有効に使えてるところが多いとは思わん。
セキュリティ、医療、農業、工業その他諸々応用性は高い
金はめっちゃ掛かる
金が高いそれだけだろね。
いつまで続くか、結構長く続くかもしれないし
短いかもしれない。
なにしろ、独自のアルゴリズムでなんてのを追い求めて
金になりなんて人は一握りのそのまた一握り。
あとは、パッケージ化された手法を使いまわす応用アプリケーションに
なるので。そこまで金にならなくなるだろね。
でも今は金になってるのは事実でしょう。
この辺り
特に、普通の写真や動画に含まれる文字認識とかになると、
・文字列の範囲の認識
・文字の分割
・文字の認識
と沢山の工程があって、実質的に複数の学習が必要になって非常にコストがかかる
なんか医療用の画像診断と翻訳以外だといまいち結果残せてない気がする
EVはともかく、たぶん自動運転はぽしゃるかんじがするし
とりあえず言えることは人工知能は20~30年周期で盛り上がったり盛り下がったりはしてる。
300年後とか逆に遠い未来ならともかく、10年、20年くらいじゃどうなるなんて正確には誰もわからんよ。
LIDARとかハードウェア的なコストの問題もあるし
自動運転は両方が高くないと危険だからな
米国で駐車していた消防車に激突
「事後確率 p(d=1 | x) は、条件付き確率の定義から
p(d=1 | x) = p(x, d=1) / (p(x, d=0) + p(x, d=1))
と書けます。」
と書いてあります。
例えば、 p(x, d=0) は 入力が x で正解が d=0 である確率のことでしょうか？
ありがとうございます。
ということは、
の
「例えば、 p(x, d=0) は 入力が x で正解が d=0 である確率のことでしょうか？」
は間違っていないということですか？
p(d=1 | x) = p(x, d=1) / (p(x, d=0) + p(x, d=1))
これは、
p(d=1 | x) = p(x, d=1) / (p(x)
とも書けますか？
その本持ってないけどdは1か0しか取れないんでしょ？
であれば、そう書ける
つーかそれが条件付確率の式で (p(x, d=0) + p(x, d=1）)の形式はベイズでよくやる表記
ありがとうございます。
はい、 d = 0 か d = 1 です。
x は、人物の画像で、その人物が男性の場合 d = 1、
女性の場合 d = 0 という例が書いてあります。
p(x) というのが分かりません。入力となる人物の画像の集合 X の要素 x に対して
p(x) を計算するということですが、 X を定義することなどできるのでしょうか？
この本を持っている方に解説をお願いしたいです。
の y は確率と解釈した。
では、 u は何であるか？
それは、
log(p(x, d = 1) / p(x, d = 0))
と解釈できるということが言いたいのでしょうか？
お前には無理
は合っていますか？
ttp://jump.5ch.net/?https://www.amazon.co.jp/dp/4797366575 p(d=1 | x) は入力が x であるときに、 d=1 である確率だと思います。
じゃーP(x)はなにかわかるよね？
それが男性(d=1)である確率はいくらだとか女性(d=0)である確率がいくらであるとか
ナンセンスではないんですか？
というかそもそも出力をなぜ確率だと解釈するんですか？
これで大体わかると思うけどどうかな
始めは生物をモデルとしてシグモイド関数を使っていたそうですが、
正規化線形関数のほうが性能がいいとか、間抜けすぎませんか？
なぜ生物を真似るというような馬鹿なことをするのですか？
「この手法ではこうする。そうするとうまくいくことが論文で報告されている」
みたいなパターンばかりです。
起源は生物の真似（真似できているかどうかも疑問）。
その後はそれを単純化してみたらもっとうまくいった。
色々試してみてうまくいく手法がみつかる。
でも理由については一切説明しない。
ただ、規模が大きいから難しいというだけの話。
別に夢のある分野でもなんでもない。
神経細胞もなにも関係のない話なのに、なぜかニューラルネットワークとか
言い出していかにも人工知能を研究しているんだという雰囲気を醸し出す。
(考えてないのは自分じゃ..)
無料だし多分君でも分かる
ものすごく考えているんだけど、頭が悪いと実質考えていないになる
で、掲示板で教えてクレクレ
嘘じゃない情報を与えて結果が受け入れられれば合意の成立
詐欺じゃない
これからはディープスロートと表現するようにgoogleを説得してきます
ブームってそういうもんだよ
技術の本質をわかってなかったり、意図的に隠してたりする大衆向けに捻じ曲げられた広告が出され、
勘違いした一般人が増加していく
機械学習は成果物があるしやれることやれるからまだまだ全然マシなほう
ブロックチェーンなんか…おっと誰か来たようだ
だから研究者（特に大学関係）も力がないらなかったというか
やらなかったといった方が正しいですね。そんで遅れが出た。
人工知能を研究したいのか
いやそういう被害者ぶった奴が多いってことだよ。
外国の学会でも提出すればいいだけの話では？
日本の大学関連で残りづらくなってるのは別にこの分野に限らんでしょ。
そうね、海外で発表は有だしそうすればいいと思うし
実際にそうやってきた人たちはいる。
実業界の人が多いけどね。そういう方はいまは大学に戻って
教えている方も多い。
研究してる先生がダニ次ブームが終わった後に減ったから専攻する学生も減っただけじゃね
優秀な論文ならIEEEとかに出せばいいだけ
優秀ならそうするだろね
その前にこの分野をやる人が減っちゃていたほうの問題
世界的に減ったわけでなく
日本が特に減ってしまったというところがねー
まあそういうの抜きに学術全般で日本が衰退してるってのはあるが。
投資関連はすごいよ、巨額マネーを投入
投資ファンド、ヘッドファンドは収益に直結、他のAIに負けると廃業
学生を大量採用、インドや中国からも
Ian Goodfellow
固定リンク:
ttp://jump.5ch.net/?http://amzn.asia/gIgFNu5 翻訳されるんですね。
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/p.cgi?area=001&date=2018-02-04&ch=21&eid=19685&f=812 おいしいの？
でも、お高いんでしょ
「ＡＩ」にマッチしました．
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：ＡＩ＝人工知能の技術が急速に発展し、自動運転やロボットなどさまざまな分野で活用が広がっています。ＡＩは私達の暮らしや社会をどう変えるか？６人の専門家が討論します
放送日：2018年02月04日
開始時刻：09:00
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：人工知能やロボットを使い未来型の農業を目指す会社がある。社長の菅谷俊二。最先端技術で病害虫の予防・駆除を行い、農業の未来を切り開く技術者の挑戦を伝える。
放送日：2018年02月04日
開始時刻：27:30
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：将棋好き芸能人とプロ棋士が対局する将棋バラエティー！永世七冠達成の羽生善治ＶＳ俳優・東出昌大！ＡＩロボット対局！ひふみん将棋講座！藤井聡太が難問詰将棋を出題！
放送日：2018年02月10日
開始時刻：13:30
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：時代の先端を走るＡＩロボット開発者である林要が、日本を代表する仏師の松本明慶と対談。「魂のよりどころ」となるものを作る神髄について語り合う。
放送日：2018年02月10日
開始時刻：22:00
ttp://jump.5ch.net/?https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch/blob/master/ch04/gradient_simplenet.py これの f という関数が意味不明です。引数の w を利用していません。
詳しい解説をお願いします。
引数の w を使っていない。
net, x, t はグローバル変数ですか？
他に、 net, x, t を引数としてとるようにしなかったのがいけないのではないでしょうか？
def f(a):
■■return b
print(f(b))
のプログラムは↑こんな感じのことをやっていますよね。
この著者の頭は大丈夫でしょうか？
よくこんなひどいプログラムを載せて恥ずかしくないですね。
こんな人が『入門Python 3』の監訳者であるというのが不思議です。
numerical_gradient に渡す最初の引数(コスト/損失関数)fはラムダ式である必要があるが、実際には net.loss 関数と net のコンストラクタで初期化した net.W と x と t で計算が済んでしまう
lamda 式には引数として何か定義しないとならないため、ここでは w を使っているが実際には他の変数と被らなければ z でも何でもよい
これはひどい
_ っていう名前にするべきだが
そんな些細な事通り過ぎてぶっとんでるソースだと思う
糞本はこれに限らず山ほど出てるし気付いたら近寄らないこと
時間の無駄
関数の微分だけならわざわざ別に用意する必要もない
特定の入力に対しては使えるけど、他の微分に使えなくて怒り出す人も出てくるだろうし
まあでも、自分でいい方法考えてプルリクエスト送れば第2版に反映してくれるんじゃないの
OKなのはなぜでしょうか？
ttp://jump.5ch.net/?https://codeiq.jp/magazine/2015/04/23350/ ttp://jump.5ch.net/?http://taketo1024.hateblo.jp/entry/report/20150327 ttp://jump.5ch.net/?https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch/blob/master/ch04/two_layer_net.py ↑のひどいコードを↓のように変更しました。
ttp://jump.5ch.net/?https://github.com/for-2ch/for-2ch-codes/blob/master/my_two_layer_net.py 大きな改善ですね。
ウイルス
「ＰＣ」にマッチしました．
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：▽ＩＴ農家が自作したＡＩきゅうり選別機 ▽インターネプコンジャパン ▽胎児のエコー画像から作る３Ｄオブジェ
放送日：2018年02月16日
開始時刻：15:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=11&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 「誤差」とは何ですか？
ダメ出しされた所を順番に直していくのが逆伝播
ttp://jump.5ch.net/?https://github.com/for-2ch/for-2ch-codes/blob/master/Saito_Chapter_05.ipynb ↑斎藤康毅さんの本で省略されている誤差逆伝播法の式の計算をしました。
ttp://jump.5ch.net/?http://tech.nikkeibp.co.jp/dm/atcl/mag/15/00144/00027/ 番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：▽ＡＩで残す思い・ホロコースト生存者と対話できる博物館・亡くなった恋人との会話▽各国放送局の注目ニュース▽ＮＹ経済情報▽世界の天気ほか※内容変更の場合あり
放送日：2018年02月14日
開始時刻：07:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=11&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 新村 拓也
固定リンク:
ttp://jump.5ch.net/?http://amzn.asia/0qxGgTc ↑この本は、どんな本ですか？
一番安いモデルでもOKですか？
いえいえ、教科書が必ずしも正確ではないことを白日のもとに晒すという批判は重要だと思います
私は松坂君を応援しています
平日は送られてきcsvに対して結果を出力という処理を作ろうとした場合に参考になる本知っているかたおられますか？
どの本も手作業であればコマンドを打ちながら学習させてinを読み込ませて結果を確認するってことは出きるんですが上のようにバッチ化させて更に昔学習させた学習モデルを呼び出すような方法がかかれてません
すいませんがお願いします
atomとかceleronでも一応動く
マジでやるんならnvidiaのGeForce900番台か1000番台のグラボがないとキツい
CPU演算だけだと定番のmnist28x28画像セット覚えさせるだけで5分✕数十ループとか掛かる
本は知らんが
cronやタスクスケジューラでググれ
ありがとうございます。
一番安いパソコンが買えるくらいの金額ですね。
立ち読みしてきた
一言で言うと薄い
それほど突出した本でもない
他のTensorFlowの本持ってるならあえて買う必要はないと思う
初めての本ならどうぞ
ttp://jump.5ch.net/?http://news.yahoo.co.jp/byline/konnoharuki/20180209-00081434/ いよいよ「働き方改革」が法案審議に
ttp://jump.5ch.net/?http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/16/021900010/012500060/ 「ルール違反の残業には罰則を」安倍政権が成立を目指す「働き方改革関連法」を事前予習！
ttp://jump.5ch.net/?http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20180125-00010003-abema-bus_all 長時間労働の是正へ「特別チーム」 厚労省、全国に設置
ttp://jump.5ch.net/?http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20180125-00000010-asahi-soci 週休三日制のメリット、デメリットを考える
ttp://jump.5ch.net/?http://dime.jp/genre/476977/ 「週休3日制」で社員から悲鳴？ 一方で支持された「気分で出勤制度」とは
ttp://jump.5ch.net/?http://dot.asahi.com/aera/2016032300229.html?page=2 残業時間を自動記録！iOS向けアプリ「残業証拠レコーダー」リリース
GPSで自動記録、弁護士監修で証拠能力高く
ttp://jump.5ch.net/?http://news.livedoor.com/lite/article_detail/13125505/ 番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：ＡＩ対人類３番勝負！洋服コーディネートさせたら、どちらがおしゃれ？さらにタクシーの売り上げ対決に、なんと俳句対決まで！果たしてＡＩはヒトの感性を理解できるのか？
放送日：2018年02月26日
開始時刻：22:25
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年02月26日
開始時刻：22:25
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年02月26日
開始時刻：22:25
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年02月26日
開始時刻：22:25
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week ありがとう
調べてみます
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：▽ＡＩで社会を監視する中国・ＡＩ監視システムで中国社会はどう変わる？▽各国放送局の注目ニュース▽世界の天気ほか※内容変更の場合あり
放送日：2018年02月26日
開始時刻：07:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=11&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week ttp://jump.5ch.net/?https://form.os7.biz/f/8cf4a586/ ttp://jump.5ch.net/?http://www.ccms.imr.tohoku.ac.jp/Jpn/nickname/ 「サイエンスＺＥＲＯ」にマッチしました．
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：物流の自動化が加速している。人工知能を搭載したロボットによって、人のように荷物を仕分けられるように。注文から配達まで、完全自動化も夢ではなくなり始めている。
放送日：2018年03月04日
開始時刻：23:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=31&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年03月04日
開始時刻：23:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=33&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 番組タイトル取得できてないし、リンククリックすると1週間分の番組表がでてきて手動で探さないとならないし
ロボットに仕事を奪われる人間のデモンストレーションか？
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：マツコ・デラックス、有働アナが日本の社会問題に向き合う「ＡＩに聞いてみた」。第二回は「働き方」。長時間労働や生産性などの難問にＡＩは意外な分析結果を出してきた。
放送日：2018年03月03日
開始時刻：21:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年03月03日
開始時刻：21:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年03月03日
開始時刻：21:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年03月03日
開始時刻：21:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：テクノロジーについてのプレゼンを２本お届けする。コンピュータ画像認識の最先端研究とは？汚染された大気を吸い込む巨大掃除機って？発明のアイデアはどう生まれるか。
放送日：2018年03月08日
開始時刻：23:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=31&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年03月08日
開始時刻：23:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=33&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week そのニューラルネットが識別できるのはあくまで「MINIST画像」
だけであって、その画像以外形式や縦横ピクセル、濃淡とか
カラーが別形式だったら認識できなくなるってこと？
まあそうだね
MNISTのトレーニングデータと同じ形のベクトルに変換する必要がある
評価も大変
実際には出来てるわけで、一般化の能力を備えるための設計や運用の方法を知りたい。
どの投稿に対しての発言？
CNNの本を読めば何が出来て何がダメなのかが分かる
畳み込み、マックスプーリング、ドロップアウト、ソフトマックス、あたりを勉強しよう
V1の方位選択性や色選択性を模擬した処理がされてるのは分かるけど
それが汎化能力に直接影響してるとはどうやって説明できるの？
V4ぐらいだった様な気がするけど
V4の細胞活動は色の恒常性と合致する
そこまで処理が進んでないと色とは言わないと定義するなら、V1のは波長選択性
フェイクニュースか
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番組内容：▽文書問題で集中審議 ▽ＡＩが値段を決める？
放送日：2018年03月19日
開始時刻：23:15
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年03月19日
開始時刻：23:15
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年03月19日
開始時刻：23:15
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年03月19日
開始時刻：23:15
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 配列の要素数のことなの？
たとえば
arr.shape
=> (1, 2, 4)
したときの「4」のことなのか
それとも「深さ3」だから「0, 1, 2」で「2(=np.ndim(arr)」
が次元数なのか。
この配列が [ [ [ 1, 2, 3, 4 ], [ .. 略 ... ] ] ]
となっていた場合、最も内側の [ 1, 2, 3, 4 ] って 4次元ベクトル
なわけだから「4(配列内の要素数)」が次元数じゃないのか？
配列の要素数が次元数なら入れ子の深さはなんて呼べばいいのか、
入れ子の深さが次元数なら要素数は何なんなのかを知りたい。
リストやアレイの要素数が、テンソルの次元
どっちでもないわΩ
なるほど、配列(ベクトル)とテンソルで「次元」が意味している
ものが違うのか。そりゃ混乱するわ。
MxN要素の2次元配列 ＝ MxN次元の行列、MxN次元の2階テンソル
LxMxN要素の3次元配列 ＝ LxMxN次元の3階テンソル
＞とにかくガキの頃からベクトルを教えてくれた親にマジ感謝
＞世に出てるディープラーニングの本が一夜にして軒並み一世代前のものになってすごい笑える。
＞さあライターの皆さん、本を書き直しましょう
流石いっちょ噛みの清水、節操無いｗ
chemiseってバカっぽいな
いきなり習ってもいない数式が書かれたテキスト渡されて
いきなり黒板に書き始めたらそこで大半の生徒が脱落するから。
演習とかそういうのいいから抽象概念とか式の意味するところとか
そもそも何がやりたいのかとか、そういうレベルから教えろよ。
米国だと、初歩の導入から入る。
でも、数日ですげー高度になってく。
ま、どちらも大変。
勉強する量が違う。教科書が500ページぐらいで、演習付きで半年でやる。
選別試験があって落ちるとさようなら。
少なくとも一般教養の微積分や線形代数の講義は非常に簡単なことを非常に丁寧に教えています。
レベルが高いとは思いません。アルゴリズムとデータ構造の講義など専門科目になると
学生のレベルが高いとは思いますが。講義自体は普通のレベルかと思います。
思いました。課題を完璧にやり抜くのは少し大変だとは思いました。かなり基準が厳しい
と思いました。実際にプリンストンで講義されているレベルは知りませんが。落ちこぼれ
向き？のプリンストンの微積分の講義が公開されていますが、あれはひどいですね。
勉強する場としてはアメリカの有名大学くらいの環境が望ましいですよね。
独学がいいんだみたいな馬鹿なことを言う人もいますが、講義を受動的に
受けて勉強するほうが楽です。
詳しく教えてください。。。
教えてやれ
これどうにかならんの？
seaborn を組み合わせた時の使い勝手ってどうなんだろう？
超簡単じゃん
自分で英語の論文を読む以外のいい方法はないと思います。（無料です。）
こちらから気になるワードで検索してみてください。
自然科学の基礎研究に関して議論するのに適した場所は知りませんが、まずはQuoraかredditあたりで同じ質問をしてみてはいかがでしょうか？
Quoraはとても親切な人が多いので、丁寧に教えてもらえると思います。
ttp://jump.5ch.net/?https://mywarstory.tokyo/qa40/ ＞独学がいいんだみたいな馬鹿なことを言う人もいますが
自然科学の基礎研究に『学力』『経済力』は不要。その動かぬ証拠はこうだ。
ガウク大統領は、次のように強調しているー
「１９４５年５月８日、我々は解放された。我々を解放したのは、ソ連の諸民族の代表者達だったが、そればかりではない。
それゆえ、我々は、感謝と尊敬の念を示さなくてはならない。戦後ドイツが、ベルリンの壁により長い間分断されたという
事実でさえも、そうした気持ちに影響を与えるべきではない。一部の観測筋は疑っているようだが、私には、
ロシアにもロシア人に対しても問題はない。」
ttp://jump.5ch.net/?http://jp.sputniknews.com/europe/20150502/284616.html ドイツ人が泣いて感謝するロシアの自然科学能力は、こうして養われたものである！
我らがネステロフは、全てのギアボックスを簡単に直してしまったよ。ある時、
イギリス人の技術者がネステロフのところに来て、「あなたはどこの大学で技術を学んだのですか？」
と聞いたことがある。ネステロフのやつは「コルホーズ大学さ」なんて答えておったな。
ttp://jump.5ch.net/?http://www.geocities.co.jp/SilkRoad/5870/loza1.html ＞演習とかそういうのいいから抽象概念とか式の意味するところとか
＞そもそも何がやりたいのかとか、そういうレベルから教えろよ。
ところで「チンボがシコシコする」という日本語表現は、文法的に正しいのか？
チンボ「を」シコシコするのではなくて、チンボ「が」シコシコする。この場合、「チンボ」は主語となる。
オブジェクト指向で言う「集約」は２種類あって、全体（俺）と部分（チンボ）が繋がっている場合と、
全体（俺）と部分（チンボ）が別々になっている場合とが考えられる。けれども「チンボ」はそれ自体
が独立した生き物であり、所有者の意思とは無関係に、勃起して「シコシコする」。
例えば寝てる時にエロい夢みて朝起きてみたらチンコが勃起して射精してたとか。
違うか？
「頭がズキズキする」は良いが、「チンボがシコシコする」はダメな理由を、５０字以内で述べろ！
たとえば、CycはFredという名前の男が朝にひげをそるという話が理解できなかった。
Cycの推論エンジンは、この話の中に矛盾を見つけた。Cycは人間には電気の部品がないことは知っているが、
Fredが電気カミソリを持っていたので、エンティティ「Fredがひげそり中(FredWhileShaving)」
には電気の部品が含まれていると考えた。したがって、CycはFredがひげをそっている間、
Fredはそれでも人間なのかと尋ねた。
『深層学習』
著者:
Ian Goodfellow, イアングッドフェロー,
Yoshua Bengio, ヨシュアベンジオ,
Aaron Courville, アーロンカービル
何がいいたいの？主張は？独学は良いの、悪いの？
コルポーズ大学が最高だろ？
サンプルのほとんどがオブジェクト指向的な書き方じゃないからな
こうするときはこう書くみたいなのの羅列で脳が滅茶苦茶に破壊されるイメージはある
なのでサンプルの写経じゃなくてオブジェクト指向的な書き方もできるから
matplotlib でもそっちの書き方してるものを参照する(書く)ようにするとまだまし
ハラショー
＞コルホーズ大学さ
予選落ちっていう意味ではあたってるな
コルホーズ参加に予選なんてあるんか？
ttp://jump.5ch.net/?https://peing.net/ja/q/417c9e29-35de-4c95-8323-afd6a50fcbc7 動画でやろうとするとデータ量膨大になるだろうしそもそも収束しなさそう
＞勉強する場としてはアメリカの有名大学くらいの環境が望ましいですよね。
ソ連のコルホーズ大学のほうがドイツ人からは『感謝』されてるけどなw
動画で時間軸付けても高々３次元
人間は３次元以上のものは２次元でしか「目で見れない」
４次元のものは３次元２次元に還元して「見ている」
そりゃAIに負けるわ
これに対抗するには茶碗に二つの脳を入れて接続しあうよう培養するしかないのではないか。
プロセッサはいつも論争状態。
何人もの脳を入れると多重人格ＡＩを楽しめます
自分で使い易いようにラッパー作ったら？
>誰か、正則化(L1、L2)について、分かりやすく教えてくださいませんか。
誰も教えられないということは、
やはり、難しくてよくわかっていないんですかね？
L1正則化は正則化項がパラメータのL1ノルム、L2正則化ならL2ノルム
調べたら分かることだろ
おま環
学力やら学費やらで差別されない平等主義ソ連の教育方法は、もっと見直されるべきと思う。
ロシアに移住したら
おまえ、ソ連って知ってる？
もと公務員か教員だと言いそうなこと、きれいなことだけ教えられてうのみにしている
多数派民族がたくさんある少数民族を迫害しいじめる機関でもあったらしい
もうひとつの大国も同じ
単に覇権争い、帝国主義時代のイギリス・フランスと同様
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：最新の国際ニュース▽特集・“ＥＵ批判のリーダー”再選？ハンガリー議会選挙▽ガザと東日本大震災の被災地、願い込めたたこ揚げ▽ＡＩによる画像認識、実用化の最前線
放送日：2018年04月04日
開始時刻：22:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=11&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 「ＡＩ」にマッチしました．
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：ＡＩ＝人工知能の最新技術展が開催中。ガンの早期発見を目指す“ＡＩ内視鏡”など、医療分野での活用に期待が集まる。ドクターＡＩ実現の可能性と課題を見つめる。
放送日：2018年04月06日
開始時刻：10:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月06日
開始時刻：10:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月06日
開始時刻：10:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月06日
開始時刻：10:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week ソ連に移住したら
ソ連27年前に消滅したんだが。
なんで平等の共産党同志で覇権争いするんですか？
どっちかというとイスラムのスンニ派とシーア派くらい違いません？
もっと過激？
ワープする
ガウク大統領は、次のように強調しているー
「１９４５年５月８日、我々は解放された。我々を解放したのは、ソ連の諸民族の代表者達だったが、そればかりではない。
それゆえ、我々は、感謝と尊敬の念を示さなくてはならない。戦後ドイツが、ベルリンの壁により長い間分断されたという
事実でさえも、そうした気持ちに影響を与えるべきではない。一部の観測筋は疑っているようだが、私には、
ロシアにもロシア人に対しても問題はない。」
ttp://jump.5ch.net/?http://jp.sputniknews.com/europe/20150502/284616.html ドイツのことか
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：ＡＩで発話“ヨミ子”制服リユースに注目！
放送日：2018年04月04日
開始時刻：23:10
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月04日
開始時刻：23:10
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月04日
開始時刻：23:10
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月04日
開始時刻：23:10
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week ルター派の牧師、左の頬を打たれたら右の頬を差し出すｗ
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：▼ＡＩ開発の舞台裏 とんかつを大量に”食べて！？”ＡＩが賢く育つ▼桜中継・奈良吉野山▼【朝ごはんの現場】子どもたちを見守る交通指導員。ナレーションは下野紘さん。
放送日：2018年04月05日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月05日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月05日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月05日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：▽ここまできたＡＩ機器 ▽最新・社員寮事情 ▽はるな愛が語る生き方 【キャスター】田所拓也，合原明子，【気象キャスター】平井信行
放送日：2018年04月05日
開始時刻：18:10
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月05日
開始時刻：18:10
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月05日
開始時刻：18:10
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月05日
開始時刻：18:10
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：最新の国際ニュース▽特集”原子力大国”フランスが狙う「廃炉市場」▽シリア難民から五輪をめざす▽加速する中国のＡＩ開発の現場 ほか
放送日：2018年04月12日
開始時刻：22:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=11&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week ttp://jump.5ch.net/?https://employment.en-japan.com/engineerhub/entry/2017/10/19/110000 ttp://jump.5ch.net/?https://trello.com/ ボードのメニュー → Power-Upsから拡張可能 DropBoxなど
Trello Chrome拡張機能 elegant
ttp://www.kikakulabo.com/service-eft/ 共同ツール 2
ttp://jump.5ch.net/?https://www.google.com/intl/ja_jp/sheets/about/ 共同ツール 3
ttp://jump.5ch.net/?https://slack.com/intl/ja-jp ttp://jump.5ch.net/?https://www.dropbox.com/ja/ ttp://jump.5ch.net/?https://bitbucket.org/ ttp://jump.5ch.net/?https://ja.atlassian.com/software/sourcetree ttp://jump.5ch.net/?https://sketchapp.com/extensions/plugins/ ttp://photoshopvip.net/103903 理解できていないヤツの典型的な説明だなｗ
こういう知ったかが一番質悪い
いやあってるとかあってないとかの話じゃないってことだろ
この記事がわりと分かりやすいのではないだろうか
スライドもみること
ttp://jump.5ch.net/?https://www.techcrowd.jp/machinelearning/regularization/ 頭弱い奴の発想
おっと初学者か簡潔に記述してマウントしてやろwwってのは少ない
どこの国もそんなもんだよ
自国がひどいと思い込むのは他国のことをまったく知らないベンキョブソクのためであります
まず旅に出よう、もっとひどい国ももっともっとひどい国もたくさんある
人への教え方が上手な人
人への教え方が下手な人
まさに典型的だなｗ
なんのためにやるとかと言われれば
まさかノルムや学習が誤差関数最小化する問題ということを知らずに質問してるわけでもないだろうしの説明で過不足ないだろう
理解できないならPRMLで基礎から勉強した方がいい
人をアホ呼ばわりする人が出てきました。
あなたは人との接することが苦手な人ですね。
頑張って克服しましょうね。
は質問者の意図をくみ取っていないということでは？
池沼は逆の意味に取ったりするからな
馬鹿
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：▼日米首脳会談、北朝鮮、貿易問題は？▼ナイキ創業者インタビュー。成長支えた日本企業▼ＡＩが面接官に！？変わる採用▼「朝ごはんの現場」、ナレーションは櫻井孝宏さん
放送日：2018年04月18日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月18日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月18日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年04月18日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 今、下記内容のdockerimageを作成したいと思っています。
① ベースのイメージ：jupyter/datascience-notebook
② Tensorflowを使いたい ※①にTensorflowがインストールされていないため
その為にdockerfileを下記の通り作成したのですが、
出来上がったdockerimageから作成したコンテナ上で上手くtensorflowが動きません。
※コンテナ内でpythonを起動し、そこで「import tensorflow as ts」を実行すると以下のエラーが出ます。
RuntimeError: module compiled against API version 0xc but this version of numpy is 0xa
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
ImportError: numpy.core.umath failed to import
ImportError: numpy.core.umath failed to import
2018-04-20 03:56:29.133557: F tensorflow/python/lib/core/bfloat16.cc:664] Check failed: PyBfloat16_Type.tp_base != nullptr
Aborted
dockerfileの内容は以下になりますが、何か間違っていますでしょうか？
もし間違っている場合は、修正内容をお教えください。m(__)m
■dockerfileの内容
From jupyter/datascience-notebook
RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install tensorflow==1.5
教師データ(in)に記号や地域などが存在した場合にどのように変換してニューラルに流すのが普通なのか知りたいです
モデルを分けるとデータが少ない地域の予測にほかの地域の情報が反映されません
地域毎に１と０を使うとその情報のために都道府県だと４７次元使います
アドバイスお願いします
地域の隣接関係が重要なら、補助入力に緯度・経度・高度を入れる多入力モデルにすると面白そう
●データサイエンティスト
データサイエンティストとしてビッグデータの解析・分析のご経験がある方を募集します。
給与1500万～5000万円（経験により優遇）
●人工知能（AI）エンジニア
AIのプログラムのご経験がある方を募集します。プログラムの経験がなくてもAIに関する研究のご経験がある方も歓迎します。
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ブロックッチェーン、フィンテックのプラグラムのご経験がある方を募集します。
プログラムの経験がなくてもブロックッチェーン、フィンテックに関する研究のご経験がある方も歓迎します。
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ttp://jump.5ch.net/?http://www.j-n.co.jp/recruit/ てかあれだな理系の学生全員スタンフォードの機械学習コースやらせて
AIデータサイエンティストにしちまえばいいのにな
ぶっちゃけ新しくフロー考えて実装してるような奴以外はライブラリ使ってるだけだし
中身を後から論文見つつ理解するだけなら数学的にはそこまで難しいことしてない
pythonやOctaveそのものを覚える手間なんてカスみたいなもので
あとはライブラリの使い方だけ
給料30万円 + 派遣会社70万円 = 客100万円
給料40万円 + 派遣会社60万円 = 客100万円
給料50万円 + 派遣会社50万円 = 客100万円
YouTube 動画で、セレブエンジニアの小松和貴が言っているけど、
自分がどう謙遜しようが、客が払う値段は変わらない
謙遜して30万円をもらっても、客は100万円のプログラマーとして扱うから、
できるだけ多くもらった方がよい
「スマホ」にマッチしました．
「パソコン」にマッチしました．
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：スマホのアプリやパソコンで使える自動翻訳が、急速に進化している。２０２０年の訪日客増を見据えた技術開発やＡＩの進歩が背景にある。進化の舞台裏と使い方を伝える。
放送日：2018年05月11日
開始時刻：10:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年05月11日
開始時刻：10:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年05月11日
開始時刻：10:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年05月11日
開始時刻：10:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 「ＡＩ」にマッチしました．
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：最新の国際ニュース▽特集・中国ＡＩ＝人工知能開発で覇権を▽現地中継・あす英ロイヤル・ウェディング。変わるイギリス王室▽“仮想通貨の楽園”米領プエルトリコ ほか
放送日：2018年05月18日
開始時刻：22:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=11&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 「ＡＩ」にマッチしました．
「サイエンスＺＥＲＯ」にマッチしました．
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：人工知能が映像の世界を席巻。白黒の写真や動画をたちどころにカラー化。スポーツ観戦を楽しくする、映像や音声の合成技術も進む。これまでの常識を覆すシルクも登場。
放送日：2018年05月20日
開始時刻：23:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=31&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年05月20日
開始時刻：23:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=33&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week ttps://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1286353655/ 番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：人が感じる暑さや寒さによって、より正確な食品売上予測を目指す研究が進んでいる。温暖化などで季節食品の需要予測が難しくなる中、最新の研究成果や課題を見てゆく。
放送日：2018年05月24日
開始時刻：10:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年05月24日
開始時刻：10:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年05月24日
開始時刻：10:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年05月24日
開始時刻：10:05
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week ttp://jump.5ch.net/?http://www.videonews.com/marugeki-talk/893/ AI とシンギュラリティを全力批判
ttp://jump.5ch.net/?https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2018-05-22/P949AK6JIJUP01 個人データ利用の同意を義務付け、決定見直し求める権利－ＥＵ規則
人間の監視を強調する規則、欧州企業のＡＩ構築妨げる可能性も
マイクロソフト、中国４大学とＡＩデータ共有プラットフォーム構築へ
ttp://jump.5ch.net/?https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2018-05-22/P93V8Z6TTDSA01 農業にもＡＩ旋風、除草ロボが巨大農薬市場を一変か
ttp://jump.5ch.net/?https://jp.reuters.com/article/farming-tech-chemicals-idJPKCN1IO14W 番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：▼ＡＩ兵器が戦場を変える。危険性は？国際社会の規制は？▼発掘、１９６４年聖火リレーのカラー映像。あの日のランナーは？▼ネパール大地震から復興めざすコーヒー栽培。
放送日：2018年05月26日
開始時刻：06:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年05月26日
開始時刻：06:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年05月26日
開始時刻：06:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年05月26日
開始時刻：06:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：▼「ヒアリ」国内初の発見から１年 対策は▼伝統の大学相撲部に女性主将が誕生▼日本人選手の活躍は？大リーグ情報▼「おはＢｉｚ」外回りはもう古い？ＡＩで変わる営業
放送日：2018年05月29日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年05月29日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年05月29日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年05月29日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 一番不足しているのは、理論や方法論の使い手じゃなくって、
AIの業務適合性を算定できる営業的立場の奴。
「ＡＩ」にマッチしました．
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：７年後には、高齢者の５人に１人が認知症になるとされる中、ＡＩ・人工知能ロボットがお年寄りを相手に活躍する現場などを通して、超高齢社会を支えるＡＩの最前線に迫る。
放送日：2018年06月08日
開始時刻：20:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=31&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年06月08日
開始時刻：20:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=33&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week ttps://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1397417860/ そんなんそれこそCouseraで
アンドリュー先生適当に受けさせたら良いわ
数学的理論を完璧に理解しなくていいんだから、高校の微積を思い出せる程度の理系でいいしな
ぶっちゃけ機械学習の人材は自社で簡単に作れる
東大の松尾先生だってそういう相談があまりにもうざすぎてjupyter notebookでカリキュラム作って公開してたろ
日本語でどうしてもやりたいならそれやらせるでもいい
営業程度の理解度でいいならなおさら簡単
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：▼高齢ドライバーの事故を防ぐには▼現実味帯びるＡＩの個人選別▼舘ひろしさんが語る「定年後“終わった人”にならないために」▼人気集める“デリバリー型社食”
放送日：2018年06月04日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=21&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年06月04日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=22&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年06月04日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=61&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年06月04日
開始時刻：04:30
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=60&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 微分方程式とか線形代数とか手書きで解くと
苦行でしかない上に解いた数式は「実行できない」わけだから
意味とか有り難みがまるでわからない。
学校ではPyでもRでもMatlabでも何でもいいから計算機を使って
数式のΣはfor文と同じ意味だということと、
合成関数を組み合わせて数式を表現することを教育したほうがいい。
紙でテストに合格するために計算必死でやって
「数学ってなんの意味があるの？」ってなる上に、
プログラミングで数式を表そうとするとできないとか阿呆としかいいようが
ないだろ。
大学以上の数学は計算機をつかって行うものだよ。
それな。最初できなくて2か月ぐらい悶絶してた
ちょっと違う
数学のΣは公式使って線形代数で解くからループしないで出せる
ttp://jump.5ch.net/?https://youtu.be/zYKOL5RpVbo 【大学数学】ベイジアンネットワーク【機械学習】
えーと、それ中の階差が同じ場合の話とかしてる？
クリアできるようになると思う？
こんなゲームだけど
ttp://jump.5ch.net/?https://www.youtube.com/watch?v=QoVBtEo-egk 操作方法
ttp://jump.5ch.net/?https://www.youtube.com/watch?v=K1F-sSEKKRc ならない。
そういう考えだからいつまでたってもあなたは駄目なんだよ。
まだまだ数学の本質を理解するまで時間がかかりそうね。
頑張って。
統計学・機械学習のコンサルタントは激務だぞ
・現場で機械学習を応用できそうな仕事を見つける
・自分たちの仕事を素人に説明する
・料金や納期などの見積もりを先方に提示する(一番きつい)
・可能なら何のモデルを使って分析するか見極めて下流の工程の人たちに指示を出す
コンサルタントとしての能力もフルに求められる上に、
機械学習に対する知識も実は一番求められるポジションだから
この人の能力次第でチームの生産性が激変する
計算処理に何十年かけても良いなら可能かもしれない
ガートナーのハイプサイクルで検索やで
sine
cose
kerasの方が若干最新の書籍が多そうだけど。
tensorflowと同じ環境で動かせるし
あれって嘘だよね。
人工知能がやったことを人間がやるとすれば
○歳ぐらいの知能が必要って意味でしょ？
○歳相当のことを人工知能ができるという意味じゃない
例えばアリやハチの動き、これを人間がやるとすれば
意外と高い知能が必要だと思うんだよね
食べ物をとってきたり巣を守ることを考えれば、
大勢の3歳児で果たして同じことができるかどうか
だからってアリやハチが3歳児の知能を持っているわけではなく
3歳児がやることをやってみろと言われたら、アリやハチはできないだろう
人工知能は知能を持っていない。もちろんだからといって使い物にならないってわけじゃなく
コンピュータの完璧な記憶と高速な処理は、人間の天才の知能を超える
その点ではコンピュータは人間でいう1万歳以上のことをしてるんじゃないか？ｗ
全然おかしくないよ
「人工知能のIQ」今は6歳児並み でも1年後に人間の脳細胞を超える
ttp://jump.5ch.net/?https://www.j-cast.com/2017/10/12310927.html?p=all とか言ってるけど、5歳児でこういうプレーできるんやで
ttp://jump.5ch.net/?https://www.youtube.com/watch?v=q_3bqmOUk4c だけど人工知能には無理
だけど膨大な回数やればこれと同じことができるかもしれない。
その膨大な回数をマシンパワーで高速に実行してるだけにすぎない
自分の理解が追いつかない=嘘
って定義なら合ってると思うよ
ほんとな、誰が6歳児並みとか言ったんだろうかね。
昆虫みたいな脳でも、大量にデータが有れば
統計的な正しさが得られると言うだけだよね
あれあれ？ 6歳児並みっていうのは本当なんですか？ｗ
ある意味では人間を遥かに上回り、逆に遥かに及ばない
何歳児という例えがおかしい
幼児には学習能力、運動能力、視覚、聴覚とか色々な能力があるだろ
若手「機械学習の勉強のためにQiitaなどを参考にしていますがよく理解できません。」
先輩「Qiitaの殆どは自己満足の連中が多くそもそも本当に人に分かるように説明しようと書いていません。」
「加えて言うなら彼らは人に説明する力がないばかりかその理論すら本当に理解していないのです。」
「だからやたら論文の一部をコピペするだけして自分で咀嚼した内容での解説をしていないのです。」
若手「ではどうすればいいでしょうか。」
先輩「海外コンテンツがいいです。例えばCourseraなどいいでしょう。本当にわかりやすく説明していますから。」
「ただし、事前知識としてそれなりの数学とプログラミングの知識は必要です。そこは頑張って勉強しましょう。」
ホントそれな
犬が3歳とか4歳とか言うのはなんとなくそうかなって納得できるんだけど。
そもそも論で済まないが
もう少し文章能力を上げよう
今記事を読んだけど、
主な調査項目は
・「情報を取得する能力」
・「情報を外部世界に提供する能力」
・「知識に精通して蓄積する能力」
・「知識を創造する能力」
で、それぞれに対して調査を基に計算モデルをつくり、
AIの能力を「算出」したと書いてある。
つまりここでは身体性については述べていない。
ということであなたが嘘だと感じているその根拠自体が、
そもそも的を射ていないということです。
こういったバイアスの係った投稿をする馬鹿記者が日本には多いです。
気を付けましょう。
そういうのいらないから
わずかな水滴でも、絶えず落ちると、固い石にでも穴をあける。
小さなことでも継続することで大きな結果になるという教え。
たぶんこういうことなんじゃないかな？
知能レベルで言えば、ドリルと水滴との違いがある。
でもコンピュータの高速な処理で僅かな水滴が落ちる時間を
大幅に短縮することで穴を開ける
結果だけを見れば、どちらも穴を開けることに成功してはいるが、
人間とコンピュータではそのやり方が大きく違う
そもそも論で済まないが
君ももう少し文章能力を上げよう
理解力をつけよう
そういうのいらないから
「ＡＩ」にマッチしました．
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：私たちの生活に欠かせないものとなりつつある人工知能＝ＡＩ。“ＡＩ時代”に求められる能力や心構えとは？第一線で活躍する研究者やエンジニアが、高校生に語りかける。
放送日：2018年06月23日
開始時刻：14:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=31&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 放送日：2018年06月23日
開始時刻：14:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=33&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 出題範囲が広すぎて、問題数多くて、時間なさすぎ＞＜
それ興味はあった。
推薦図書買わないと厳しそう？
自分は推薦図書は全部買いませんでした。
推薦図書は3冊あるけど個別にいうと
・AI白書・・・買わなくていいかな。※なぜなら出題数が少なかったから
・松尾氏の本・・・立ち読み程度でいいかな。
・深層学習・・・これは買って読んだ方がいいかも。
ちなみに出題範囲はかなり広いです。
現在のトレンドやら法律やら。自動運転レベルについてもあった。
今回も2時間で230問くらいなので
1問30秒くらいで解いていかないとすべて終わることすら危うい。
この試験は、参考書やインターネットを使用してもいいわけだが、
正直言って、じっくり調べる時間などない。
つまり、問題を読みながら空欄に選択肢から選んだ言葉を
サクサク当てはめていかないと間に合わない。
他にも聞きたいことがあればいってください。
なるほど、確かに問題数が多いね
自分は LPIC ぐらいしか受けたことないけど、あれは 90分60問だったから
はるかに多い。問題を読んで理解するだけで30秒ぐらいかかりそうだ
機械学習コンサルタントは、AIに精通した奴、多いけど、
IT企業は、現状では、導入事例のある汎用AIの営業しか出来ん。
それに、モデル指定するにしろ、任せるにしろ、
放り投げられる下流って育ってるのかな。
合格したらAIの知識がある程度備わっていると言えなくもないレベル。
つまり広く浅くのレベルで会社の上の立場の人たちが
お客とはなしたりするときに話にある程度ついていけるくらいかな。
意味があるのはE資格の方かな。転職には引く手あまたになると思う。
しかし、E資格は相当ハードルが高いと思う。
プログラミング能力よりも数学の能力がかなり必要だし、
各ライブラリを使いこなせある程度実装経験を積んでいないときついと思う。
しかも、このE資格を受ける前にこの団体が指定した企業で一定期間教育を受けないと受験すらできない。
で、その教育が２０～４０万もかかる異常さ。。。
こりゃ敷居高杉ですわ。。。
>転職には引く手あまたになると思う。
個人の感想ではしかたがない
ごめんなさい、
個人の意見ではないです。
ニュースを見ればわかります。
頭悪すぎ
今さらAI資格に投資してどうするんだ役に立つわけ無いだろ。
お前らの会話見てると、ほんと馬鹿ばかりになったと感じる。
小坊、厨房からやりなおせ。
人工知能で何をするかが重要
で、同じことができれば人工知能はいらない
３歳児以下
意味は大いにありますよ
スキルや数学の素養がなくこの資格を取れないからといって
僻みはやめましょうよ、君、みっともないよ
＞で、同じことができれば人工知能はいらない
本気で言っているならもっと勉強しましょうね
無知なことを言っていると笑われるよ
>しかも、このE資格を受ける前にこの団体が指定した企業で一定期間教育を受けないと受験すらできない。
タダの資格ビジネスだな
確かに資格ビジネスといいたいけど
そもそもこの資格は簡単には取れない難しさだし
しかも無料講義も別に行っているくらいだから
ただの資格ビジネスとはちょっと違うかなと思ってる
ひじょうに価値がある
しじょうだけに
では聞くけど
この資格に市場価値がないという根拠は？
逃げないで明確に答えてね
ないとみなして良い
この理屈は、俺が作った資格に
市場価値がないという根拠があるかどうかを
判断するときに使う方法
質問に質問でかえすアホ
なんだよ、結局明確な根拠はなしかよ
「この理屈は、俺が作った資格に」って、、、
君はちゃんと現実を見つめて勉強しなおすか
今の仕事で一生頑張るかだけだね
こいつは論外ｗ
みんなも買ってねｗ
実績がない
それだけの話
ちゃんと転職情報見てる？
軒並み1千万超えてるだろうがｗ
AIブームも終わりって、、、誰もブームで勉強してないよ
そもそもなんで君はこのスレにいるの？
愚痴ばっか言ってないで素直にもっともっと勉強しなさい
それが無理ならこういうところに来ないこと
トヨタが一番評価している会社。
その資格とったら一千万なのか違うだろアホ
そんなこと言った？
どうもこのスレはこういう知恵遅れの人が多いな
重みとか微分とか誤差逆伝播法は関係ないの？
というかこの層にはノード(ニューロン)が有るわけじゃ
無いんだよね？kerasだと「Dense()」をしているところが
中間の隠れ層っていうことは、それ以前の
畳み込み層とかプーリング層って入力画像をただ単に画像処理
しているものだという認識でOK?
では畳み込み層のフィルター行列は「重み更新」の対象なの？
誤差逆伝播法とかでこの行列も更新するの？
数式に抵抗は無くなったけど。
並行してKeras氏の翻訳版読み進め始めたけどやはり基本はコーセラ？
ほんとどこにでもいるよね
こういう余計な一言をいう人って
いいじゃない分からないことを聞いてるんだから
素直に教えてあげれば
自分が少しでも優位に立ちたいのかどうかわからないけど
こういう連中は本当にいなくなってほしい
それを気にするような豆腐メンタルだったらもう5chやめたら？
ほんとボクちゃんは5chに何求めてんだか
＞豆腐メンタルだったら
＞ボクちゃん
余計な一言を入れないと相手に意見すらいえないとは可哀想な生き方だと感じました
あなたのように5chに依存した生活を送っていると こういうさもしい人間になるのでしょうね
現実逃避もほどほどにしましょうね 犯罪者になる前に自身の言動を改めましょう
ではさようなら (もうここに来ませんからこの言葉を噛みしめて人生を送ってください)
(合格者には併せて「JDLA合格者の会」の通知もあり)
----------------------------------------------------------------------
【JDLA Deep Learning for GENERAL 2018#1】
開催日：6/16(土)
受験者：1988名 ※第1回目に比べ約500名増
合格者：1136名
合格率：５7.1% ※前回56.8％ 今回も合格基準は提示されず
----------------------------------------------------------------------
人工知能の知識はそれなりにあったけど
兎に角問題数が多すぎで出題範囲もかなり広かったので実は自信がなかった
取り合えず人工知能ジェネラリストとして最低限の資格は取れたけど
自分はあくまでエンジニア希望なので次はE資格かな
でもその前にcourseraやその他教育システムの修了証も取っても面白そう
論文もそろそろ出したい。。。日本人の論文って殆どないからなぁ
人工知能の知識がある程度ないと合格って厳しい感じ？
次受けようと思ってるから知りたい
人工ではない知能だけじゃ駄目なの？
知識が全くないなら書籍やネットでかなり勉強しないとつらい
駄目ですｗ
買うぞ買うぞ買うぞ！
だから言っただろ、買っとけって。
今からでも遅くないぞ。
こういう馬鹿には無理な分野
番組タイトル：「<input type="button" class="btn_to_hp">」
番組内容：マイケル・サンデル教授が、民主主義と哲学発祥の地・ギリシアの遺跡を舞台に、現代社会の難問を世界の若者たちと議論。第２回はロボットやＡＩの進歩をめぐるジレンマ。
放送日：2018年06月30日
開始時刻：22:00
ttp://jump.5ch.net/?http://www2.nhk.or.jp/hensei/program/wk.cgi?ch=11&area=001&date=&tz=all&mode=2&next=&f=week 営業やコンサルがモデルの指定まではする必要ねーだろ
そんなもんエンジニア側にやらせろ
できたら最高の超有能コンサルってだけだろ
大体、モデルの指定までコンサル営業がやってたら
エンジニア側はマジでコード書くだけだろうがアホか
AIコンサルに技術的に必要なのは
・業務内容の抽象的論理的説明及び記述
・業務から得られるデータの詳細な記述
それから見積もりにこだわってる時点でAIコンサルタントとして2流
どこも人材不足なんだから、自社でやらずに人任せでAIやろうってとこには
上限いっぱいまでふっかけりゃ良いんだよ
アルゴリズム辞典みたいなのを探しているんだけど
最近のマ板はコピペ投稿しかないぞ
どういてお前らはこのまま、
【人工知能長者に喰いもんにされる道】
を《《《自らchoice》》》》すんのか教えて？
"""俺様が、
【【世界の最高税率を統一する方法！w】】解明してやった↓↓"""のに
マジ方法↓
マジで【小説掲示板】(下記↓URL)で《《《絶賛》》》された(←※『マジ』だからな？)俺様の↓↓↓↓↓
『『『『戦争をなくして【世界を豊かに】w までwする《《《超現実的》》》』』』な方法wwwww↓↓↓↓↓↓↓
本当に簡単な話し。こういう事。
人類社会のルールは現在、現実的に“弱肉強食”である。
ならば、(人類は、)それを、「分数の計算」の様な要領で(、いわば、「横流し」的に)己が理想とする、
(要は、↓)
"平等・公平・公正”的なルール(仮)に
↓↓↓↓↓
【(ルール)変更】してしまえばいいの。w
(『お前らの為』だぞ？w(←※【【戦争でも起きてさっさと死てえぜ！(w)と思ってるヤツら以外】】なw))
↑↑↑↑↑↑↑↑↑(は、)
道理にかない、強者も弱者も損をしない(←※実際は【超、得】するw↓)から(それらが
(つまり、(それを)【余裕】)で納得する事で)それが(【余裕】で)成立し、世界から「威力」を廃するから《《《《戦争もなくなる》》》》
んだよwwwww
ちなみに【超、得】するのは、(この理論は、それ(ルール変更)から行くと、)「世界の最高税率を統一する事で全世界が豊かに！」なるからだよwwww俺様は【マジ超天才】だからwwwwwwwwwww
↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
ttp://jump.5ch.net/?http://www.kakiko.info/bbs4/index.cgi?mode=view&no=10099&p=8 (※↑「 小説カキコ掲示板 長文 戦争をなくす方法 希代世界一位 」
【検索】でも出るが↑これで開くと順番どおり表示される(※順番どおりに見ないと(俺様の理論は【マジ超一流】だが『『威力』』が半減する)(←※「ストーリーがあるから」))
行列の値って中身確認しても意味あるのかな、
計算が進行して意図した.shapeになっていれば
コードは間違えてないって判断でいいのだろうか？
数値の羅列を見ても計算が本当にミスっていないか
判断がつかんわ。
何処？を勉強すれば役に立ちますか？
っていうか数学をAとかBとか分けるのがそもそも頭沸いてる証拠
そうですね、聞き方が間違っていました。
オブジェクト配列と変数配列の空間座標の写像変換アルゴリズムにおいて
ベクトル行列の微分積分がよく分からないので復習のための
参考書籍かページを紹介して頂けませんか？
>高等数学をアプリ化するとプロ電卓しかないのか？
>アルゴリズム辞典みたいなのを探しているんだけど
に近いものを探しています。
例えば、ハイパボリックタンジェント関数の実装プログラムなど
検索しても以下のような説明書レベルしか分からないのです。
ttp://jump.5ch.net/?https://support.minitab.com/ja-jp/minitab/18/help-and-how-to/calculations-data-generation-and-matrices/calculator/calculator-functions/trigonometry-calculator-functions/hyperbolic-tangent-function/ 用途
ハイパボリック関数は、電気輸送（ケーブルや導線の長さ、重量、応力を計算する）、上部構造（吊橋の弾性曲線とたわみを計算する）、
および航空宇宙（航空機の理想的な表面被膜を判断する）など、
工学技術の分野において多くの応用に役立っています。
統計では、逆ハイパボリックサインがJohnson変換で使用され、
正規分布に従うようにデータを変換します。
工程能力分析によっては、正規性を仮定する必要があります。
双曲線関数と呼ばれている
ttp://jump.5ch.net/?https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%8F%8C%E6%9B%B2%E7%B7%9A%E9%96%A2%E6%95%B0 意味不明、頭悪すぎ、お前には無理
ttp://jump.5ch.net/?https://www.amazon.co.jp/dp/4873118360 ttp://jump.5ch.net/?https://www.amazon.co.jp/dp/B07D57DM21 ttp://jump.5ch.net/?http://www.saiensu.co.jp/?page=magazine&magazine_id=1 20日発売なのに新品はもう品切れ
縦ベクトルってnumpyで定義するとどうなるの？
np.array([1, 2, 3])なのか、
np.array([ [1], [2], [3] ])なのか
縦ベクトルnp.array([1, 2, 3]).T は元のベクトルと全く
同じになるっぽいね。
それより大事なのは右から掛けるか左から掛けるか
shapeで自信がないひとは
適当な正方行列を掛けてみれば良い
君が期待してるのはこっちだろ
>>> np.array([[1, 2, 3]])
array([[1, 2, 3]])
>>> np.array([[1, 2, 3]]).T
array([[1],
[2],
[3]])
こういうことしたいなーって思ったらホイホイとネットワーク組んでおし動いたってなるの？
ああそういうことか、ありがとう。
Conv層の入力画像が3チャンネルの場合、
フィルタ行列は3チャンネル別々のものが生成されるの？
それとも同じフィルタ行列を3チャンネルにブロードキャスト
するの？
別々に生成される。
フィルタの結果は加算されて1チャンネルの画像になる。
これっきり
もぉ
X=[x1,...,xn,1]
W=[[w11,...,w1k],...[wn1,...,wnk],
[b1,...,bk]]
Y=XW=(1,n+1)
になりますよね
隠れ層がある場合は重みWの最後の列を出力1になるようにしないといけないと思うのですが
W=[[w11,...,w1k,0],...[wn1,...,wnk,0],
[b1,...,bk,1]]
こうしてもいいのでしょうか
ttp://jump.5ch.net/?https://keras.io/ja/layers/embeddings/ ＞正の整数（インデックス）を固定次元の密ベクトルに変換します
の説明で、どういう計算をしたら
＞ 例）[[4], [20]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]]
になるん？
ソースに計算方法書いてある。
特にこれから始めようとする人で、Ruby選ぶ人って激減なんじゃないかと
ttps://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1523954817/661 私は開始したところです
pythonは遅いのでJuliaに変わって欲しい。
pythonは遅いからc++にしてくれ。
例えばsin関数を学習する例で言えば
学習データとしてsin0~360の範囲で一度ずつ学習させますつまり、0という入力に対し0を返し,90に対し1を返すように学習させます。学習後入力データとして0~360の範囲外のデータを入力した場合どのような値が帰ってきますか?
試してみたけど無理っぽいです
ttp://jump.5ch.net/?https://www.google.co.jp/amp/s/deepage.net/amp/deep_learning/2016/11/07/convolutional_neural_network 
ttps://i.imgur.com/Av7YjNO.jpg そして、このような論理的思考力のひくい頭のわるいプログラマーにかぎって、「プログラマーには数学が重要だ！ 数学教育は論理性を養う！」とか言ってたりしますので、とことん呆れます。
ほんそれ＋1
Cは遅いからアセンブラにしてくれ。
θ'X のoctave実装が、X ＊ θ になってるんだけど、
どうして逆になってるの？'は転置です。
そのままθ' ＊ X だとサイズエラーになります。
Xはテストデータの行列のようです。
ちなみに最急降下法の実装です。
θ' ＊ Xがエラーになるのは、分かるのですが、モデルではθ'Xでと書いてあって、混乱しています
違うの？
お察しｗ
それ線形代数になれてないと、本当に最初混乱するけど
冷静にサイズチェックして行列の掛け算が実行可能なやり方にすればできる
一般化して簡単化してる講義ではnx1行列のθとXを想定してるから
スライドでもθ[θ1;θ2;θ3;．．．．θi]、X[x1;x2;x3;....xi]って列ベクトル(orたまに行ベクトル)で表記してる
その場合、θ' has size 1 x n、X has size n x 1になって
θ' * Xで左からかける行列の列数と右の行数が一致してるから計算できる
要はθとXで内積取ればいいって考えれば,X has size m x 1、θ has size 1 x 1に
インターセプト項を加えて、Xがm x n行列、θがn x 1行列になった時
これらの行列の内積を取るには、(θ' * X') or X * θを計算すれば良いと分かるっていう
講義中の線形代数のチュートリアルでやってる簡単な話になる
同じ教授のディープラーニングコースの方をやり終えた人いる？
いたらどの程度日本語字幕付いてるか教えてほしい
1週間の無料期間だとちょっとしか見れないだろうから
日本語字幕ありとなしじゃ倍以上理解に時間かかるわ…
やっぱ線形代数の入門書ぐらいは読んどいた方がいい
クラス１ 大学の授業で線形代数をやっただけのおっさん
クラス２ 大学には行かなかったが線形代数を独習したおっさん
このあたりが出没してるので気をつけましょう。
人工知能
ディープラーニング
機械学習
だけじゃないよ！
プログラミングでかなり重要
ここは高卒率高い
それ一番言われてるから。
データサイエンスから派生してOPenCV
始めたけどかなり楽しいゾ。
数式見るだけより画像がどう変化するかを
確認するとアルゴリズムの意味や目的が
はっきりわかんだね。
なんだよなぁ…
例えばnumpyを使うのに行列知識ゼロじゃ
使いこなせない。
逆にnumpyを使っているうちに行列への
理解が深まるってこともあるし。
① 右上の▽E(w)の定義を教えてください
② なんで式の3行目のβにはtがくっついているのですか
ttps://i.imgur.com/cqdg8pC.jpg もちろんある程度大学の数学をやった上で言ってるんだと思うんだけど
ある程度やった上での発言だとしたら頭が悪いわ
行列式の計算とかnumpyで楽チン。
＞① 右上の▽E(w)の定義を教えてください
損失関数Eの勾配
=δE/δw
＞② なんで式の3行目のβにはtがくっついているのですか
学習の経過に従って、mとvの寄与度を調整して学習を安定させる
学習の初期段階でtが小さい時にmとvを調整して学習を安定させる効果がある。
この式の分母はtが大きくなるとほぼ1になりほとんど変化しなくなる。
BPから勉強しろ
ありがとうございます、解決しました
tが0から始まるとすればbeta^0でそっから1引いたものが分母になるから分母0にならないですか？
ありがとうございました！
下層からの誤差って具体的に何ですか？
ttps://i.imgur.com/y0O5glz.jpg ttp://jump.5ch.net/?https://qiita.com/eijian/items/c947fb6b5e7a49858fb4 その畳み込みの次にある層からの誤差
例えば畳み込み層の前がプーリング層だった場合具体的に何が誤差になりますか?
そのプーリング 層の前が全結合層だった場合その層での誤差は何になるのでしょう?全結合層での入力層と隠れ層の間の重みとかですか?
でも脇見恐怖症だしなぁ・・・・・。
全結合部の出力層で誤差関数で誤差を求めて後は入力側に向かってその誤差を各ニューロン毎に重み掛け算して分配していく。
分配が終わったら誤差、学習率等を使って各重みを更新。間違ってたら指摘お願いします
「重み掛け算」というのが違う。どのように分配していくかは、順伝播時ノードの処理によって変化する。足し算ノードなら何もかけずに逆伝播させるし、掛け算ノードであれば逆ノードの値を掛けて逆伝播させるし。
ttps://qiita.com/t-tkd3a/items/031c0a4dbf25fd2866a3 ファイルに書き出すの？
そのθをファイルに保存する
途中からの場合θのファイルをロードする
モデルによって他にドロップアウトやRegularization値など自動で最適化してるハイパーパラメータがあればそれもファイルに保存する
ありがとうございます！
サンクス
シャットダウンに7時間
あと3次元フィルタを使ってますが、私のフィルタは2次元です。一度グレイスケールにしてからフィルタ適用しているので...この3次元フィルタを使うことの方が普通なのかな？
ttp://iup.2ch-library.com/i/i1931933-1535771487.jpeg 
ttp://iup.2ch-library.com/i/i1931932-1535771487.jpeg ttp://jump.5ch.net/?https://www.google.co.jp/amp/s/deepage.net/amp/deep_learning/2016/11/07/convolutional_neural_network あと1層目でエッジ検出はわかるのですが、次の層でテクスチャ検出できるのが意味がわかりません、テクスチャって水玉模様とかそんなのですよね？
ttp://iup.2ch-library.com/i/i1931934-1535771654.jpeg 3次元フィルタを使うことに関しては特徴マップが何層もあるから？
既存の深層学習のライブラリ全部、iter中に計算速度稼ぐことメインに考えてて
気軽に独自モデル試せるようなもんじゃないんだな
ライブラリ使って新しいモデル作ってる研究者は低レベルで殴り合ってるわけだ
ソース見てもモジュール化されすぎてて全部理解するのには相当時間かかる
独自にモデル作ってる人らには頭が下がるわ
フルスクラッチでやったほうが実装そのものは相当楽だろ
でも今どきフルスクラッチでDNNの新モデル作ったところで研究者には見向きもされないんだろうな
がんがれ
ttp://jump.5ch.net/?https://mainichi.jp/articles/20180905/k00/00e/040/319000c ttp://nhk2.5ch.net/test/read.cgi/liveetv/1538780245/ ttp://jump.5ch.net/?https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/ 