computer_programming_man (1)
1: 2021/02/18(木) 05:23:47.79
何でも答えるぞ

4: 2021/02/18(木) 05:25:17.89
教師データ集めどうしてる?

6: 2021/02/18(木) 05:25:29.81
GBDTのパラメータチューニングとかよくわからんのやけどどうするのが基本なんや

34: 2021/02/18(木) 05:39:40.91
>>4
頑張って取っとるわ
後はあんまデータの入らん手法使うかやな
>>6
ワイは画像処理やから良く分からんわ
半教師ありは割りと使うで
異常検知やっとるからあんまりクソデカデータセットでやっとる手法には出くわさんわ

37: 2021/02/18(木) 05:41:19.20
>>34
そうか
なんかワイと技術セットが近そうやなあ

12: 2021/02/18(木) 05:27:13.51
最近はpseudo labelingとかmetalabelingみたいな半教師あり学習が強いけど、実務的にはどうなんや
imagenetみたいなクソデカベンチマークデータセットでSOTA出してる技法とか実務的に応用されとるんか

13: 2021/02/18(木) 05:28:24.88
そもそも専門は何や?
テーブルデータ全般とか画像とかNLPとかいろいろあると思うけど

14: 2021/02/18(木) 05:28:38.78
deep learningやりたいんやけどpytorchとかそういうの何選べばええの

19: 2021/02/18(木) 05:29:39.69
>>14
MLエンジニアじゃないけど今はPyTorchでええんやない
Google系列はkeras+TensorFlowよりもjaxに力入れてそうやし様子見や

31: 2021/02/18(木) 05:37:27.38
>>19
おっガチでやってる人か
そのkerasってのと迷っててどうしようかと悩んでた
pytorchでええならそうするわ

35: 2021/02/18(木) 05:39:53.14
>>31
ワイ初心者やが、kerasはいじれるパラメータ少ないとか言われてるが、それでもむずいからkeras先にやった方がいい気がする。

36: 2021/02/18(木) 05:40:26.42
>>31
kerasのええ点はTPU使いやすいところやけど、
最近はPyTorchでも普通にTPU使えるしな
PyTorchは難しすぎず簡略化しすぎずちょうどいいと思う

18: 2021/02/18(木) 05:29:20.32
イッチおらんやん

22: 2021/02/18(木) 05:32:23.14
イッチがかえってくるまで機械学習について語ろうや

24: 2021/02/18(木) 05:33:51.89
機械設計とかと違うんか?

25: 2021/02/18(木) 05:34:03.14
今大学一年なんやがこれから2年kaggleに捧げたらどこまで行ける?

32: 2021/02/18(木) 05:38:22.05
>>25
ワイも深くやってないけど、kernelとdiscussionで勉強して
忠実にやってればソロ銀は取れるようになるんちゃう
expertはいける、masterは才能か政治力か努力量かどれか一つあればワンチャン

26: 2021/02/18(木) 05:34:05.59
3年前に機械学習で修士取ったけど触れてない今はもう全く動向がわからん
スピードがおかしい世界やな

29: 2021/02/18(木) 05:36:33.54
>>26
NLPを始めtransformerが猛威を振るってるし、画像はefficientnet出てきてるし、
三年の月日は機械学習だと長いわな
いうてもAdam使ってrelu系列使ってbatch normalizationみたいな基本パーツは
大して進歩してないけど

27: 2021/02/18(木) 05:34:49.51
機械学習エンジニア(受託開発, コード写すだけ)

30: 2021/02/18(木) 05:37:01.13
インフラSEなんだけどなにから勉強始めたらいいか教えてクレメンス

33: 2021/02/18(木) 05:38:58.03
勉強してるけど実際に自分の用途用に組み上げるのいつになるやら
https://i.imgur.com/YwFTils.jpg

38: 2021/02/18(木) 05:41:33.63
kaggle銀は時間かければ誰でも取れる
金と賞金ラインにはそれぞれかなり高い壁があるわ
普通にPFNとかでかいグループとしのぎ削らんとあかんしかなりきつい

41: 2021/02/18(木) 05:43:57.34
>>38
それはキツそうやな
Twitterにいるマスター以上の人とかほとんど仕事でやっとる人やし、大学生には厳しいんかな

43: 2021/02/18(木) 05:46:09.99
>>41
まあ学生マスターもおるけど、ソロ金取れるレベルのやつはかなり特殊やと見ていいな
ソロ銀とって注目されてチーム金とってマスターなら化け物じゃなくても行けるラインだと思うで

45: 2021/02/18(木) 05:48:07.34
>>43
学生マスターは一人しか知らんが、ソロ金もいるのかw
まぁそのレベルは異次元だと思うから、チーム組んで頑張ってみるのがええんかな

44: 2021/02/18(木) 05:47:01.17
手法とかツールとかどうでもいいから
データの整備と実用化に向けた問題設定が全てやろ

48: 2021/02/18(木) 05:49:34.20
>>44
まあ実用化が大事なのはそうやけど、ツールや手法を突き詰めた結果、
どうやってデータを取ったらいいかとか、どの程度の
計算資源で目的を達成できそうかについての示唆が得られて
実用化に資する情報が集まるんやで

58: 2021/02/18(木) 05:54:27.26
>>48
クライアントがAIでなんかやってみて程度の真剣さだと手法以前の問題やろ

59: 2021/02/18(木) 05:57:55.97
>>58
それは今のクライアントがアホが多いから機械学習が活かせないって話であって、
機械学習における手法研究が持つ実用上の潜在的な重要さはまた別やと思うけどな

67: 2021/02/18(木) 06:03:57.80
>>59
それは将来的にそうかもしれないという予想にすぎんやろ
今の技術で人間の仕事奪えるほど凄いもの作れるならとっくにGAFAが作ってると思うけど現状だと地味なものしか作れない
その地味なものが実用上重要っていうならそれもそうかもしれんが世間の期待との乖離が大きすぎる

73: 2021/02/18(木) 06:08:15.06
>>67
うーん、将来の予想といえばそうなんやけど、機械学習がそもそも学習データありきで現場と連携することで
効果を発揮できるということを言いたいんや
今地味なものしかできてないのは、機械学習でうまく処理できる形式のデータがないからというのが大きい
機械学習の手法がきちんと研究されて、どのようなデータのとり方、ラベルの付け方が効率がよいのかがわかり
現場でそれがきちんと実装されれば、派手なタスクでも成果を上げられるようになる

77: 2021/02/18(木) 06:11:33.40
>>73
まあ、万が一それができれば未来は明るいやろな、ワイは悲観的やが

46: 2021/02/18(木) 05:48:29.12
数学出来たら有利なんか?
数学科の院出て機械学習やる奴とかおるけど

51: 2021/02/18(木) 05:51:11.09
>>46
数式には強いと思うけど、ぶっちゃけ機械学習で使う
数式って大したことないから理系ならほぼどこからでもいけるんちゃう

53: 2021/02/18(木) 05:52:23.68
>>51
そうだよな
数学科で博士取った知り合いとかが就職してそれやっててわざわざ博士取ってやることなんかと思ってしまった

57: 2021/02/18(木) 05:53:51.31
>>53
まあ数学PhDの数学が活きる仕事なんて数学者ぐらいしかないから
しゃあない
アクもクオンツも中身は大したことやっとらんし

49: 2021/02/18(木) 05:49:42.42
学部卒でkaggleマスターだったら就職ってどのくらい有利になる?

52: 2021/02/18(木) 05:52:22.54
>>49
引く手あまたやろ
機械学習ブームが終わらなきゃ苦労せんやろな

50: 2021/02/18(木) 05:51:04.99
この機械学習って何年前に出てきたんや
ワイも若い時知りたかったわ

55: 2021/02/18(木) 05:52:41.02
>>50
機械学習自体はめっちゃ昔からあるんやなかった?
1980年代とか
まぁ流行ったのは最近だけど

60: 2021/02/18(木) 05:59:33.27
>>55
存在自体はめっちゃ前からあるで
機械学習というかdeepが流行って第三次AIブームが来たのは
ここ十年や

54: 2021/02/18(木) 05:52:37.94
senal使ってるやつどのぐらいいる?
ワイNMTでbypassしたときの処理がいまいち理解できなくて結局その部分だけtothcomに投げてまうんやけどこれって普通?

56: 2021/02/18(木) 05:53:11.43
創作系のAIってどう思ってる?(絵とか文章とか)
正直無理矢理適用してるようにしか見えんのやけど

61: 2021/02/18(木) 06:00:40.53
IoT流行らすみたいな事言ってるけどみんななんでもかんでも
いちいち学習の為にデータ取って送ってを始めたら回線混んだりしないの?

64: 2021/02/18(木) 06:01:36.86
>>61
画像とか音声じゃなきゃ案外大した重さやないから大丈夫やろ(適当)

62: 2021/02/18(木) 06:01:17.69
最近は技術的に頭打ち感あるよな
過去のAIブームより格段に進歩はしとるが

66: 2021/02/18(木) 06:03:17.18
>>62
transformerでスケール上げたらどこまででも行けるって話はあるから
見もふたもないが物量で解決できることが分かったという進歩はあるんやないの

72: 2021/02/18(木) 06:05:59.43
>>66
大量のデータが集められるようなタスクしか解けないという現実
それでかつみんなの役に立つのって翻訳くらいちゃうんか

74: 2021/02/18(木) 06:09:05.91
>>72
医用画像は忘れちゃいかんよ

63: 2021/02/18(木) 06:01:34.62
機械学習言うてもDLしか知らんのやろ

65: 2021/02/18(木) 06:02:14.33
でも今回のブームもそろそろ頭打ちと言われてもう3,4年くらいは余裕で経ってるからまだまだ行けそう

69: 2021/02/18(木) 06:04:19.10
>>65
関連職についたからいつブーム終わるか冷え冷えやけど
あと三年は持つと思ってる

68: 2021/02/18(木) 06:04:16.42
ワイ機械学習使う職業につきたいんやがどの言語とか学べばええんや?

70: 2021/02/18(木) 06:05:29.01
R

71: 2021/02/18(木) 06:05:29.81
今javaとsqlかじったぐらいや

76: 2021/02/18(木) 06:11:18.68
広告の代わりにラベル付をユーザーにやらせるのがええんちゃう

78: 2021/02/18(木) 06:11:55.65
>>76
工夫の仕様はいくらでもあるわな
画像分類とかスマホゲームにしちゃえばええし

79: 2021/02/18(木) 06:13:24.89
>>76
クラウドソーシングとか素人の作るデータなんかはっきり言ってゴミやで
インセンティブが金しかなかったら適当にやるに決まっとるやろ

80: 2021/02/18(木) 06:15:39.17
>>79
実務的に外注でアノテーション付けさせたことないから
そうなのかもしれんが、うまく成果報酬型にできんの
かなりしっかりラベル付けされたものを混ぜて、そこの正答率で
給料が大幅に変えるとかやりようはあると思うんやが

引用元 : 機械学習エンジニアやが質問あるか