【統計分析】機械学習・データマイニング3

1 ：2012/10/13 〜 最終レス ：2013/01/14

何でもいいので語れ
【関連サイト】
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
http://ibisforest.org/index.php?FrontPage
前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング【集合知】
http://toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1342812444/

2 ：

前スレが落ちてしまったので立てました。
【集合知】を含めると長すぎて立てられないので削りました。

3 ：

>>1
乙
俺はMLで生きていく！！

4 ：

ネットワーク構造のあるデータと回帰分析を組み合わせたような研究・論文ってありませんか？

5 ：

データまいっちんぐマチコ先生

6 ：

需要あると思うけど過疎ってんね

7 ：

2chなんかで軽々しく話し合えるほど普及してねえ

8 ：

そうなんだよなあ
でもスレ自体はあった方がいい

9 ：

この分野ってどうやって勉強していくべきもんなの？
書籍をもくもくと読んで理解していくのが正攻法なのかな

10 ：

機械学習自体をしっかり学ぶ必要がある人はビショップ本を読み込めばいいんじゃない
間違いなく一番いい教科書だろうし副読本も出てる
俺は厳密な理論を理解するのは断念して、どういう分類機がどういうデータに向いてるのかをひたすら実データを使って実験しまくった

11 ：

いきなりビショップキツくない？

12 ：

いきなりがきつければコロナ社(だっけ？)の言語処理のための機械学習本からとか
理論より実践派ならpythonやjavaみたいに機械学習ライブラリが豊富な言語を覚えて手を動かして遊んでみる

13 ：

最近は手軽にライブラリ手に入るようになってだいぶ敷居は下がったきがする

14 ：

はっきりいって、GUIとテキスト処理と基本的な統計だけ出来たら、
あとは適当なライブラリなりソフトウェアなりに任せりゃ済む

15 ：

>>9
MITのサイトに置いてあるフリーのPDFからじゃね？

16 ：

>>14
なめすぎだろ、こいつ

17 ：

>>16
他に何が要るんだ？それで、大体の仕事が片付くだろ

18 ：

そのたいていの仕事っていうのがどういうレベルかによるよね
そりゃテキスト分類とか古典的なタスクならそれでいいんだろうけど
ところでdeep learning盛り上がってるね
SVMに変わって2010年代の本命になるかも

19 ：

不勉強で Deep Learning 初めて知った。紹介ありがとう。
ここいら見てチュートリアル漁ってる。
ttp://research.preferred.jp/2012/11/deep-learning/
画像への適用例が多いのかな。自分はテキスト分類に関心が
あるので調べてみる。

20 ：

論文読んだけど自分には実装できるレベルじゃなかった
日の目を浴びない中で地道に研究続けて花開かせたってのはカッコいいね

21 ：

へぇ。deep learningって盛り上がってんだ。
院時代にdeep boltzmann machineの論文読んだけど理解するには頭が足りなかったな
機械学習の研究を地道に継続したところで就職・転職先なんて見つかるもんだろうか
関東は勉強会とか盛んで羨ましいから地震でも起こって土砂に埋まれ

22 ：

>>20
俺は
hopfield->boltzmann machine->restrict boltzmann machine->deep boltzmann machine
の流れで勉強したよ。hintonの論文、添え字が誤りだらけでRって気分になったよ。

23 ：

>>18
個人的には、wekaにGUIの状態遷移、パーサーぐらい書けたら十分だと思うけど
web上のデータを探してきて何かして、出力するなら、rhinoなんてベターじゃないの？
最近、ビッグデータがどうとかhadoopがどうとか言ってるしね
javaの多次元配列や行列ライブラリが使い辛い。プロパティ構文を供えてるc#の方がすごくいい。
けれども、この分野で書き捨てのコードを書いて実験するならmatlabの方が楽そうなので、
きっとscilabで遊んでりゃ幸せになれるんだと思う

24 ：

>>20
自分とこのボスは論文を一目も読まずにバックプロパゲーションの応用だって言ってたな
あいつRばいいのに

25 ：

HMMに対してDPを応用するのも、さも自分の発見のようにドヤ顔しつつ学生に教えてたいたな
思い返す度に、常々にRばいいのになっておもう。世の中の教授みんながRばいいのにな

26 ：

E欄情報系の教授は、topcoderやらgoogle code jamに参加するよう親に仕込まれた中高校生よか大体はアホである
連中は必要であってもエディタのマニュアルすらも読まない。makefileも書かない。書き方を覚えようともしない。
構造体やポインタすら理解してない。しかし、自称10年以上のベテランでありハッカーである。

27 ：

ニッチもサッチも行かなくなったとき、おまえらの命はないと思えw
なに、そういう危険な職業だから給料が高いだけだよ。
経験年数に応じて死亡リスクが上がるから給料が高いんだよ。
そのこと、しっかりと覚えて忘れないでね

28 ：

中卒にプログラミングの素養と確率微分方程式でも叩き込めば、
金融業を崩壊させて社会混乱を巻き起こせると思うんだ。このアイディア、どうかな？
高校数学、化学や物理の問題を解かなくてもいいし、もっとずっと稼げるよね。

29 ：

まともな大学院へ行きたかったな

30 ：

なんか変なの居るな
スレタイ読もうぜ

31 ：

自分の人生は全部自分の選択だろ
院が駄目だとか教授が駄目だとか人のせいにすんなよ

32 ：

うわあだいぶヤバイな
こういう奴が逆恨みして問題起こすんだろうな
お前の人生がうまくいってないのは全部自分の責任だろ 責任転嫁すんな

33 ：

基地外が寄ってくるから、スレッドのタイトルはなるべくおとなしいものにしてほしい。

34 ：

他人を刺すのも自己責任で本人の自由だよね？

35 ：

教授が研究生の面倒を見ないのも教授本人の自由であって、
そいつが刺されたところで本人の責任だよね

36 ：

>>32
感謝する部分が微塵も見当たらない

37 ：

世界が終わろうなんてときに、恨みのある奴を1人2人ヤったとこで何か問題ある？

38 ：

E欄屑大学の酷さといえば、一部の教授は自分たちの仕事が楽できるように、
学生たちを馬鹿なまま放っておくことであり、勝手に何か学ぼうとする奴の邪魔をすることである。

39 ：

家庭教師や塾講師をやりながら、
あんな酷い大学には行くだけ人生と金の浪費だから行くなってことを
胸を張って教えてやれる。

40 ：

機械学習とデータマイニングの一般化はやすぎ
2，3年後にはrailsみたいになってそうでヤだな

41 ：

>>10
卒論だとすると最悪なレベルの内容

42 ：

やってみた、の卒論版か
ペタバイト級データならそれでも価値があるかも

43 ：

あるわけ無いだろｗ
１、２ヶ月もあれば十分な内容で、４年間の総仕上げとして最悪

44 ：

４年間の総仕上げって
名目上はそうだけど
実際は１０ヶ月かそこらの研究だよ

45 ：

出身の大学に誰かが爆破予告してたよ
皆、考えることが同じでホッとしたよ

46 ：

deep learningの流行り具合を見ると、
出身大学の指導教官が如何に無能だったかが分かるな

47 ：

日本が銃社会なら、暴れる奴が1人、2人居てもいい
むしろ、1人、2人ぐらい居ない方がおかしい
彼らが階段から滑り落ちて、年を越せなければ良いのにな

48 ：

>>44
たまに中卒、高卒が混じってるから注意な

49 ：

実際問題、大学なんて4年間も通わない方がマシってな人間はよく見かけた
遅刻、代返、無出席、パJス、ネトゲ廃人。
無能が無知に無用を教えることも多々あるんだから、
大学なんて出なくても、海外の教授が書いたフリーの機械学習のPDFでも読んだ方がマシ
何がしたいんだか分かっていない無能が集まる企業ほど大学卒業の肩書きを有難がる傾向にある

50 ：

大学なんて社会に出て役立つことを教えてくれるところじゃなくて、
４年間遊びに行くところだよな。

51 ：

>>49
大学で勉強せずにその機械学習のPDFを理解できるならなw

52 ：

>>51
大学の講義って90分×15コマだぜ?
それも、教授が持ってくる薄っぺらいレジュメと板書
漫画で分かる、単位がとれる、プログラマのための〜でも読んだ方が
基礎の理解できるし、PDFなんて院にもなると自力で読解するもんだろ

53 ：

>>50
上場企業に就職が決まらなかった場合に起業ネタを確保するところだよ

54 ：

>>52
で、その大学ですら勉強してない奴が機械学習のペーパーを理解できるのか？

55 ：

>>54
できるだろ。機械学習って、応用数学や制御理論あたりと比較したら、すごい楽

56 ：

それはない

57 ：

使うだけなら、応用数学や制御理論より機械学習の方が簡単だろ

58 ：

製造系ってピラミッドの搾取構造が酷いし、応用数学や制御理論の方面は専門にしたくないな

59 ：

まじで高卒が湧いてきたのか

60 ：

院卒ですが何か？

61 ：

大学入学して3年までは教授の品定めする期間だよ
いっそ、入学した時点で各研究室をまわっておいて
過去の卒論/修論を見てまわるぐらいのことした方が良いから

62 ：

俺、機械学習と制御理論両方勉強したけど、制御理論のほうがまあ単純だ。
基本的に微分方程式を出せばあとは計算機が解を出してくれる。

63 ：

いやそれ、どんなレベルで勉強したの？
というか、確率・統計の方が使いどころ多くね？
機械関連って全体的に斜陽産業じゃねーの？

64 ：

工学系のところなら程度の差はあれだいたいやるんじゃないか? 制御理論
むしろ3Dプリンタの普及と共に機械関連の知識のニーズも復活するかもね

65 ：

機械って、インドや中国に仕事もってかれるイメージ
web系はあらゆる産業を食いつぶすイメージ

66 ：

もっとも、o2oで地方のスラム街の活性化にでも貢献してくれりゃ良いんだけど

67 ：

文系で訳あって研究に機械学習（強化学習）使うことになったんだけど、機械学習の独学はすごく難しいね。
アルゴリズムはなんとか理解できるんだけど、いざプログラム組んでシミュレーションとかしようとすると結構難しくなってしまう。

68 ：

あれの独習が難しいってw
君、理系に進んでたら落第してるんじゃないの？

69 ：

数学の基礎体力不足だけと思われ。
高校〜工学系学部2年くらいまでの数学をケアしとけ。

70 ：

確率と微積ぐらいしか使わないだろw
そもそも文系って学部が社会にイラナイことばかりやりすぎ

71 ：

線形代数のことも忘れないであげてください。

72 ：

いやいや機械学習の数学はそんな簡単なものじゃないよ。
微分積分だと多変数の微積分がいるから杉浦　解析じゃないと駄目だったし。
凸解析と非線形最適化って奴も必要だし。
普通の数学書には乗ってない変分法って奴もいるし。
統計学については日本語ではそういう本が出てないし。
情報理論も英語のじゃないと載ってないし。
だから英語も必須だし。
でも使うだけのために俗に言う天下り的に学ぶなら必要ないかもね。

73 ：

>>72
変分法なら生協地下に売ってる情報理論の教科書に大体は載ってるだろ
そして、実際は使うだけだから変分法なんて理解する必要がない

74 ：

東京の大型書店と田舎の大型書店の品揃えを知ったら愕然とするぞ

75 ：

あんなのは証明とはいえない。

76 ：

>>72
目的が分かっていて、それらを学ぶだけで大変だってならRば良いと思う

77 ：

料理の本を見ながら料理を作れればいいって人と
フランス料理を作りたいって人がいて
前者の人のことをいってるんだろ。

78 ：

文系も機械学習を使いたい大体の社会人も前者だろ

79 ：

理工系の大学を出ていたら機械学習が難しいなんて、まず思わない
簡単で誰にでも出来て、おいしい分野だとしか思わない

80 ：

数学以外は全部文系だろ。

81 ：

演習と実験の居残りに何時間かかると思ってんだ

82 ：

努力が報われると思ってるのか？

83 ：

あたりまえだろ

84 ：

あまちゃんな考えだな。

85 ：

確信の持てないことするわけねーだろ
OSやコンパイラで金儲けできる知能なら、そっち専攻するよ

86 ：

可哀想に・・・

87 ：

物事の難易度が分かっていれば、機械学習なんて何の才能もイラナイことぐらい分かるよ

88 ：

ドズル将軍＜　「戦は数だよ！兄貴！」
なので、理論とか背景とかどうでもいいので、もっとたくさんの計算ノード用意する予算ください……

89 ：

恐ろしいことに、俺が出た糞大学は研究室に予算があることを教授が伝えなかった
卒研、大学院、両方とも

90 ：

あの糞指導教官、教え子にでも刺されればいいのに

91 ：

最近、大学の教授が刺されるって耳障りの良いニュースを聞かないよね

92 ：

経験年数が長いほど、教え子に刺されるリスクが累積されていくはずだから、
そのうち閾値を超えたところで仏になってくれるはずなんだ

93 ：

研究室で役に立ったものって電気ポットとプリンタぐらいしかない

94 ：

恨み言で1000レス埋めたら世の中の教授みんなが目や耳から血を流して死なないかな

95 ：

大学には目的意識を持って…なんてウワゴトを垂れる教授は多いが、
既に入学した時点でどうにもならない茨の道であることが殆ど

96 ：

海外であれば大学の教授は辞職においこむことができるが、
日本ではダメな教授を辞職に追い込む仕組みがない。
これは大学の品質を下げる１つの要因である

97 ：

目的意識なんていうが、世の中の需要と供給は在学中の4年間の間に変化する
普遍的な目的意識があるとするなら、それは大卒の資格しか存在しない

98 ：

大手企業には口が達者な、おR豚がたくさん入社する

99 ：

馬鹿しかいない閉鎖的空間での経験10年ほど当てにならないものはない

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