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数年前流行ったPythonのネタは一過性の現象だった
経済学者の見込みでは2020年以降の言語の需要が下がる傾向にある
AIエンジニアとか
もう化けの皮剥がれて
ゴミ扱いされてるやん
>>6 韓国人のAIエンジニアなんて殆ど見ないぞ。
なにいってんだバカ
PoCなんぞ詐欺コンサルの手法だろうが詐欺チョンめ！
>>10 フフッ、そう思うよねぇ。でも客も機械学習なんて意味わかってないので、PoCは必要なんだよねぇ。問題は費用対効果がほとんど無い事でして・・・。
>>12 見た事無いけど、他の分野よりは研究と実務の境界が曖昧なので、テレビで見たネタを身近なAIエンジニアにぶつけてみたら、意味のある回答が聞けるかもよ?
>>16 Google最強、次にMS、Amazonは周回遅れ、意外と凄いFacebookやUberって感じ。OpenAIとかもあるけど。一時はIBMの存在感も大きかったけど、Watsonとかバカしか使ってないと思う。
>>18 日本語はちょっと・・・。文法的に難しいのと、コーパス不足も大きい。現状はルールベースに機械学習を少し付け足した程度が精々かと。
>>19 それちゃうで。
日本語はむしろ言語のなかでも簡単な言語
英語のほうがずっと難しい
>>18 文章校正ツールでググってみ
いっぱい売ってるから
>>20 と言ってもなぁ、日本語は構文解析がまともに機能しないので、AIで期待するような校正は中々実現できないのだ。
>>8 よかった！
生きていたんですねジャムおじさん
>>21 日本語は英語なんかよりずっと構文解析が簡単だから校正ができるんだが？
>>25 10年ROMってるけど、こういうときはどういう顔をすればいいかわからないの
>>26 １０年ROM？
いまいくつなんだ？
バカで嘘つきのクソチョンｗ
>>27 お約束のわからないやつめ。機械学習以前にルールベースを学んだ方がいいぞ。
>>28 バカのクズのアフォのくせに
なにいってんだ
>>31 研究というか論文を漁ったりはする。論文を漁るリサーチャーと、実際にシステムとして構築するエンジニアが分かれてるところは多い。うちは曖昧だけど。
>>32 ＞ 論文を漁るリサーチャー
それで給料もらえるとはうらやましい。
おれは論文もどんどん書いているけど仕事はシステム構築とデータ分析だ。
>>35 機械学習の場合は、性能を評価するためのタスクがあるので(それ自体も論文になるんだけど)、ただ新しいからってだけでは査読通らないよ
>>36 そりゃ論文の検証もやると思うけど。でも、AIエンジニアの方が足りてないし、リサーチャーだけやればいいってのは大手だけだと思う。
>>37 投稿してrejectされたときの寂しさといったら、、、
死にたくなる、、、
けど、だんだん慣れてきたｗ
統計学を使わないでどうやって評価するの?
なんとなく方法論Aより方法論Bの方がいいと思う
そんなんでいいのか?
>>44 あ、そやね。もう少し細かく言うと確率統計学か。頻度論者とは仲悪いそうだぞ。
>>48 AIを作るには業務知識も重要です。まずは愛を学んでください。次に愛を数値化します。
まずは入力です。これは男性の場合は年収と身長、女性の場合はバストサイズと年齢の標準偏差で良いでしょう。
次にラベルです。これは関係を維持している年数で良いでしょう。
十分なサンプル数のデータセットを揃えたら、後は学習するだけです。
俺の偏差値ラベル（手作業で付けたよ！）
北川景子、９０
石原さとみ、８０
綾瀬はるか、５８
深田恭子、５２
新垣結衣、７７
長澤まさみ、６５
橋本環奈、６８
広瀬すず、７８
沢尻エリカ、６１（逮捕前なら７９だった）
永野芽郁、４５
有村架純、５３
柴咲コウ、５２（20年前なら７５）
新木優子、８８
本田翼、８２
安達祐実、４９（20年前なら５５）
二階堂ふみ、５３
高畑充希、５１
菜々緒、５０（美しいが身長が高すぎる）
小松菜奈、４４
浜辺美波、６１
吉岡里帆、５２
戸田恵梨香、４８（10年前なら６０）
波瑠、５４
木村文乃、５８
三吉彩花、５３
杉咲花、４５
蒼井優、４０
土屋太鳳、７２
川口春奈、５９
広瀬アリス、６６
>>51 個人的には深キョンはもう少し上にして欲しいところ。年齢の影響か。
>>52 80以上をつけている女性はわりと細身か小柄だと思うのですが。
でも実際に会ったことないので、写真とかドラマを見ての判断です。
>>53 深キョンも20年前なら65ぐらいはいったかもしれませんけど・・・
プログラムが出来ないことが出来るのがAI
プログラムで出来ることをノンプログラムでやるのがRPA
というのを全てごっちゃにしているのがユーザーなので、RPAは脚光を浴びた
このスレ立った時から
朝鮮ゴキブリくるぞ～っ！
と分かってたよ(笑)
AIとハード両方できる俺は
バブルで有名外資から引き抜き受けたが
普通に断ったよ
朝〇ゴキブリ？
ジャップモンキーの間違いだろ
クソジャップ！クソジャップ！クソジャップ！
>>61 ＞AIとハード両方できる
どちらでも俺よりできたら1億やるよｗ
いまのAIエンジニアって情報を詰め込む作業する人たちのことだよね
>>65 Software 2.0を例に出すなら、今のプログラマがその役割やね。AIエンジニアは器を作る役割。
＞ お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾
あー、ホンッとに思い出すなあ（笑）
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！
クソチョンｗ
職場の女の子の前でPyPyと言う言葉使うのすきだったのに最近テレワークでつまらなくなった
>>68 PyPiやろ。みんななんて発音してるんだろ
>>64 まあラズパイで機械学習は誰でもやるからな
AIって統計ばっかで、あんまりプログラマっぽいことしないの？
因みにRPA界隈は、あんまりプログラマっぽいことしないです。
AIも？
>>75 AIといっても、いろいろあるから仕事によって違うと思うよ。
販売予測とかはPythonでのんびり機械学習って感じだけど、
人型ロボットの仕事をやってたとき、
ロボットは人に話しかけられたら即座に応答しないとだめだから、
C,C++、アセンブラでゴリゴリ組んでた。
>>76 なるほどありがと。
キャリアチェンジしないといけないかなぁと考えてるんですが
ゴリゴリ書かないのは退屈そうだなぁと思ってるとこです。
>>77 退屈？？？
おかしいな？
>>75 ＞ AIって統計ばっかで
その統計ってもしかしてExcelで
グラフ作ったり相関求めたりレベルの
ことを言ってるのか？
それなら退屈だとわかるが、
日本ではディープラーニング関連で不正が続いたからあまり伸びない
>>79 https://mobile.twitter.com/_aixile このキモオタシナ畜のディープランニング技術は他人のを盗んだ上に学習データも不正で入手したものなんです
炎上商法を狙ったと本人も認めてる
シナ人だからしょうがないのだが
名前は金陽華です
是非捕まえて欲しいです
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
>>80 マジっすかよ
こんなクズがわざわざ日本に犯罪にきたというのか。。。
とっかかりはどっからどうやって勉強したのがいいですか
ライブラリ使うのではなく
AIをプログラミングしたい
>>83 ＞ AIの自社開発はどこも縁故採用ばっかでつまんね
縁故採用というより、一般に募集しても全く応募がないから、
知人を介してひっぱってくるしかないんだよ
>>84 おれは少しずつやってる。
どうしても学習データが莫大になるから
データを集める工夫とか、
またはそれを蓄積してどうやってDBに入れるか？
など解決しないといけない問題は多い。
おれは今、MySQLにデータ入れてるけど、
どういうふうに入れるか、キーをどうするかなど
全てが工夫を要求される。
現在、データは２Tしかないけど、
人工知能らしいことやろうとすると
莫大なデータが必要だとわかってきて
これからどうしようかと考えているところ。
プログラミングは楽しいんだけどね。
データの扱いがむちゃ大変だし重要になる。
なにもかわらず音沙汰もなく求人が掲示されつづけていた
うそっぱちもいいとこ
ニューラルの分岐数とか分岐回数って今のマシンパワーではどれくらいなんだろうな
64分岐64層とか無数の分岐させてAI作っても動かせるマシンって感覚的に無さそうだけど
あったらどうなるんだろ
>>89 ＞ 64分岐64層とか無数の分岐させてAI作っても動かせるマシンって感覚的に無さそうだけど
＞ あったらどうなるんだろ
それがDLとしたら１０万件のデータで変数20個ならPythonでやると数分で計算終わるんだが？
巷のAIによる競馬予測は小嶋陽菜にも劣りますが、
真プロなAIエンジニアは競馬予測できるAIが作れるもんですか？
予想するAIなんて誰でも作れる
予想するだけならな
ベッドの角で足の小指ぶつけた
失敗したときにポイントをマイナスすることはAIに対して残酷なことなのかもしれない
>>97 ランダムより確率が高くなければ予想と言えないのではないか
ドラクエ４のAIはなんとなく分かるんだけど
将棋や囲碁のAIってどうやって作るの？
コンピュータ同士で対戦させて勝率が高い手を選択させる
コンピュータ同士の対戦方法がわからないw
同じ端末で対面での対戦は可能な状態です
各駒の移動可能マス設定して、相手の移動可能マス設定して、そこに被らないように移動する設定して、、、、
ってやって自動対戦すると条件積んで停止しちゃう
最初の歩はどれにするのかランダムにしても角道開ける定石とかできないし、
んーーー
>>95 ＞ それがDLとしたら１０万件のデータで変数20個ならPythonでやると数分で計算終わるんだが？
64層だぞ？
終わるわきゃねーだろ馬鹿ｗ
ミニ四駆とAIって似てるよな
ひたすら調整して走らせるのみ
弱くていいんだけど将棋や囲碁のAIってどうやって作るの？
ゲームのコンピュータ対戦の仕組みがわからない
AIでミニ四駆のセッティングしたら最速になりますか？
中学生です。
技術の授業で、AIについては学んだのですが、中学生ぐらいの知識てもAIは作れますか?
ゲームAIなら簡単
弱い敵を優先するとか、HP低い敵を優先するとか、HP半分以下なら回復するとか、if文だけでもいろいろできる
機械学習とか深層学習になると必要な数学のレベルが上がる
でも使い方だけ覚えて使うなら使えなくはない
ところで、AIエンジニアはどのような言語を使っているのですか?
僕のイメージでは、C言語やアセンブラーを使っているという感じです。
>>116 ゆっくりでいいならPython
速く計算したいならC
アセンブラはロボット制御で使うが、
アセンブラの部分をAIとは呼ばないかも
おれのやったのでいうと
販売予測などはPython
自動運転やロボットはCでやった
>>57 そうですか?
僕は数百年後(数十年後かもしれない)にはAIを小学生でも当たり前のように作る世界になっていると予想していて、
AIエンジニアこそ最高の職業だと思っているのですが···
>>121 AIエンジニアは例えばOpenGL使えますエンジニアと同じだと思う。
3dも実際に組み始めると数学的な素養が必要で、かつ、3dなんてゲームから一般的なwebまであらゆるものに広く必要とされている。
しかし、実際、そのあらゆる製品たちはツールやライブラリが発達しており直接OpenGLでゴリゴリ書く仕事は、一般的と言うよりはまあ専門的な技術。
そして、この業界はそんな専門的な技術が数100種類も存在している。（本屋に行けば分かると思うが）
なのでAIもその一つになるだけ。強みである事には変わらないと思うが、それ一本だけでは食って行くには厳しい世界。
>>111 16才の自分を見ているようだw（20年以上前）。最も簡単なのは深さ優先探索。
最初に評価関数を実装し、あとは再帰関数でmax4階層とか指定して互いに手を打つ（自分は評価関数が最大、相手は最小になる手を選択する）。そして4階層目の未来で評価関数が最大になる手を選ぶだけ。
>>122 俺も昔CADツールとか作ってた
やってることはめちゃくちゃ難しいのだがビジネスとしては実質死に体
オープンソースのものでいいやとなって職を失った
技術の高さとビジネスは別だしね
量産型Webの方が遥かに稼げる
>>126 CADツールというと、建築とかの時に使うソフトですか?
中学生でもCADツールを作ることはできますか?
>>127 数学的に中学レベルじゃきついので無理です
3D関係の数学は一通り必要です
AIを自分で組んでみたいとき
とりあえず統計学を勉強すりゃいいのかね？
座学として何すりゃいいんだろ
物理と違ってイメージしにくい
ライブラリ使わず数式から構築していきたい
統計学は学んでないけど線形代数は得意分野です
やるな！の車輪開発です
勉強目的として
答え与えて応えてもらうって機械学習の基礎できてるやん
機械学習というと、データをコンピューターに入れて、それを元に計算していくというものですよね?
となると、エクセル(表計算ソフト)もデータを入れて、コンピューターに計算させる訳ですから、エクセルも機械学習のようなことをしているのですか?
ミニ四駆がコースアウトする度にセッティングを変えて最速を目指すのは機械学習です
ひとりひとり毎回違う答が出るところが面白いですね
>>138 エクセルのVBAで機械学習してる人は多いよ
知り合いのメーカーの人もクラウドとかオンプレのマシンは予算つかないから
そこそこのスペックのノートPCでやってるという話を聞いた
VBAでですか!?
僕なんて、IF文たくさん書いてAI作ったという気になっているだけなのに···
>>131 基礎の座学はG検定がある。そしてscikit-learnとkerasのチュートリアルに沿ってプログラムを組んで見れば取りあえず納得感は得られる。仕上げにkaggleの過去問を数問解いて見れば概ねスタート地点には立てていると信じてる。
自分はここで興味が尽きた。
AIっていうのはアルゴリズムを人間が指示する必要がないということなんだよ
プログラム書いたりシステムの外部設計できないAIエンジニアって
全体の何割くらいいるの？
近くの敵を攻撃する
複数いる場合は瀕死の敵を優先して攻撃する
弱い敵を優先して攻撃する
範囲攻撃の場合は強い敵を優先して攻撃する
遠距離攻撃の場合は強い敵から離れて攻撃する
自分のHPが、、、、
これもAIだからな
>>148 それAIじゃないぞ
ゲーム用語としてそういうのをAIって呼ぶことはあるが
なんかAIの資格ってなかったっけ？
それ持ってたら名乗っていいんじゃね？
>>148 はコーディング可能だからAIじゃないけど、
自律的に動いてるように見えたらユーザーはAIというだろう
決定論的にルールを記述するのが従来のプログラミングだけど、細かい条件の振る舞いだけを定義するのが論理プログラミング。これも一応AIの一分野。まぁ、いまのAIはほとんど機械学習だけど。
>>154 当時のAIはただのフラグ管理らしい。勿論、機械学習を使えば無駄にザラキしなくなる。最適解しか出さないゲームAIがゲームとして面白いかはしらん
https://togetter.com/li/1432668 コロナの影響で需要が落ちたけど、まだまだCOBOL化の手前でPythonは生きている
>>155 今までレベルアップさせるのが成長の要だったけども
これからはAIを成長させる事がゲーム要素として入ってくるんじゃないか？
例えば肉弾戦にはこのチーム、魔法使い相手ならあのチーム、そしてボス戦を見据えたAIを育てて・・・
今まではスライムでも何万匹も倒せば同じように強くなっていった
これからの戦力マネジメントは単純なパラメータアップじゃなくていかに連動していくかを育てる事
ゲームで遊ぶ側が結構馬鹿が多いから
難しいアルゴリズムのとか売れないと思う
課金したくなる作りならあとはどーでもいい
って頭の悪そうな開発はしたくない
>>162 課金したくなるつくりになっているかを確認するために、AI関連技術は多様しますな。バンディッドアルゴリズム言いますけど。要はABテストですな
数字認識ってどのくらい難しいの？文字位置にちょっとブレ・上下に枠線がある状態で、2桁の手書数字をある程度の割合で読むプログラムとか簡単にできる？
>>166 30年ぐらい前に解決済み
難しいのは人間が見ても分からないのばっかり
解決済みの問題をわざわざ深層学習でやるのはどうかなと思う
>>160 RPGじゃないが『アストロノーカ』と言う、
対AIのゲームがあった。
>>131 今なら統計とか後回しでオッケー
必要に応じてつまみ食いするだけで良い
やりたいこと次第だがとりあえずディープラーニングを覚える
基本的な回帰、分類、画像認識(CNN)、自然言語処理(BERT)を数式ベースで導出までできるように
これがしっかりできれば理論的にある程度統計も内包してるし
最適化アルゴリズムとしての考え方も学べる
次にやるなら勾配ブースティング
決定木系はデータが少ない場合でも非常に精度が高いから
やっておくべき
これ以外は正直時代遅れなものが多いから必要に応じてやればいい
統計のつまみ食いだが回帰における最小二乗法と分類におけるロジスティック回帰における最尤推定法を覚えるだけで良い
これらはディープラーニングの基礎となる理論でめちゃくちゃ重要
思ってたより早くAI作る作業が自動化したな
前処理やビックデータ管理の作業は残るけど
ラジコンヘリをAIで自動操縦させるよう機械学習させた結果、、、
導き出させた最適な飛行ポジションがなんと逆さま飛行だったｗ
って実験が面白かった 意外にも通常飛行は姿勢維持が難しいのだ
>>172 ほほう
そこまで分かってるのに
つまみ食いとは謙虚ですな
AI開発は難しそうなので、
AWSのAIエンジンとその進化にすべてをゆだね、乗っかるつもり。
これが正解だと思うが異論あるかな？
微分方程式をマスターした方がいいと思うけどなぁ
マルコフ決定論でありとあらゆるシミュレーションが実効できるようになり
ある目的のAIを設計する前に行う仮説の検証が容易になるんじゃないかと
>>175 回帰や分類って統計学の本筋とは違うと思ってる
あくまで応用分野
統計の本筋は検定や統計的決定理論なんじゃないかと
その辺って実務的には直接役に立たない基礎理論だから
好きな人はやるべきだし
数学的には非常に厳密に構築されてるから
学びとしては面白いのだけどね
ただルベーグ積分が難しすぎるため挫折した
>>178 なんか言ってることがむちゃくちゃですよ？
大丈夫ですか？
>>176 その前提なら、その結論で方向性は正解だと思うよ
ただAWSが良いかどうかはちょっと疑問だが。
>>176 ＞ AI開発は難しそうなので、
まずそのAI開発がなんのことを言ってるのかわからない。
何を開発することをAIとか言ってるのか？
東大の松尾も書いているように
この世には人工知能（AI）なんて存在してないんだが？
機械学習した内容(途中経過も含む)ってどのように永続化するんですか？
AIがやってるのって平均取ってるだけじゃね？
最小二乗法もクラスタリングも無難なとこに線引いてるだけだし。
遺伝的アルゴやディープラーニングも力技で線引く所決めてるだけだし。
AIが発明できるようになったら勉強するわ。
試行回数が無限ならそうだろうけど
試行回数に制限があったり時間内に最適な分類を他者より早くしたい！
みたいなスピード勝負、早いもん勝ちみたいなときにはまだ使えるかと
まぁギャンブルのことなんすけどねｗ
>>188 いまどきのAIとか人工知能って
ちょっと複雑な回帰やってるぐらいのレベルですよ。
役に立たないとはいわんけど、
もうちょっと控えめに表現して欲しいと思います。
うちの社内ではAIとか人工知能って単語使いません。
そんなもの現段階では存在しないですから。
機械学習やってるなら機械学習って言いますし、
統計解析とかデータ分析と表現します。
AIとか人工知能という単語は
馬鹿をだますためのバズワードだ、
と社内の誰もが言ってます。
>>190 強化学習だとAIと呼んで抵抗が無いものが出来るんだな
>>190は結構示唆的で
アホの子がすごく考えた結果、考えたからこそトンチンカンな事を言うのって
だいたいこう言う事だと思い知らされる
>>194 お前のように
なにも知らないカスは
気楽でいいね―(笑)
AIが何かみたいなのを抜きにしてふわっと答えるが
基本的には今ぐらいの調子が暫くは続くと思うぞ
シンギュラリティ的な話は置いとくとしても
ロボットとか自動運転とか現実世界の物理的動作も含む研究も着実に伸びてるし
今回のコロナでもあまり取り沙汰されてないけど有効薬の発見の促進とか着実に成果上げてて
今の”AI”が消えることは考えにくいし、今後もだいぶ長い間進展し続けるだろう
もちろん、それが猫も杓子もAIAI言う様な感じで持て囃される熱狂感は薄れるだろうが
ユーザーがAIについて誤解しているのと同様に、
100のうちの10も理解していないのに、AIについて自己完結して知ったかして適当に終わらせる同業者も多い
ちゃんと機械学習周りの話ができる人も居て、単レスでURLで示唆していくの謎
話には入る気はないけど、困ってる人を見捨てるのは可哀想と慈悲を掛けているのかな？
AIエンジニア（統計屋）も名乗ったもん勝ちになってるから、どんどん単価が落ちてるな
出来が素人に判定しにくいシステムと違って、需給予測なんて時間がくれば自動的にジャジされるから、ばれる
割と単価落ちてきてる話をtwでも聞くけど
それって、ただ単にろくな実績も成果もない奴らとか
スクールやオンライン講座で即席人材みたいなアホじゃなくて？
自分の周囲では落ちてる感覚が全然ないし、相も変わらず人手不足だし
提携先や関係業界も去年よりもまた一段と幅広がった感じあるだが
>>200 ＞ とても誠実で好感がもてます
ありがとうございます。
coefontっていうサイトでaiが文章読み上げるサービスやってるけど、あれって自分で作ろうと思ったら難しいの？
>>202 ライブラリが発達し過ぎてるよ
マジで一行でその辺の学者が手で書いたコードより速くて正確なんだもん
>>192 ＞ 強化学習だとAIと呼んで抵抗が無いものが出来るんだな
人工知能学会そのものが、それを否定してますよ？
ほんの少しだけググったらわかるはずです。
技術者ならば、いいかげんなこと言わないようにしましょう。
あなたがコンサルとか営業とかの、人をダマす商売してるなら、
仕方ないですけどね。
「AIやりましょう！」ってのが馬鹿を騙すためのクソ営業の手口ですから。
今って第3次AIブームの山場をくだってるところだっけ？
3次まで来たんなら、そのうち第4次のブームも来るんじゃない？
エージェント的にはあと数カ月でAIブーム終わるという認識だ
Pythonのインチキ教材を買うようなバカはIT業界に入っても失敗する
ブームとかAIやりましょう的なノリで入らなくても
画像認識や音声認識が可能になった程度の理解でいいんじゃないの？
AIというか機械学習や統計の基礎知識を学ぶための教材は、日本語に限っても無料で良質なものがたくさんある。AIブームのおかげだな。ありがたいことだ。
>>215 持ってないよ～
でも、持っている人にも指導してるよ～
>>216 ＡＩといってもいろいろあるんだけど
なにやってんの？
>>220 修士はあまり役にたたんと思う
遊んでいても取れる
>>220 持ってないよ～
今と違って昔は自力で学ぶしかなかったんだ
日本ではね
>>222 AIエンジニアとかデータサイエンティストとかコンピュータサイエンスの修士以上の学歴が要求されないか？
>>223 そもそも人がいないので、結果出せるなら学歴はどうでもいいよ
結果出せないとダメなので、いくせいとかそういうのを期待しなければだけどね
AIエンジニアで結果出せるってどれ？
1 Kaggleで良いスコアを取れる
2 客あしらいが上手い
3 要件を落とし込んだモデルを作れる
>>226 費用対効果が全てだよ
他のビジネスと何も変わらない
費用対効果なんて言ってるのは日本だけだよ
アメリカなんてバカみたいにコストかけて発展してるよ
>>228 アホかな
費用対効果を短期と長期で区別してるんだよ
メリットないのに誰も賭けなんてしないんだよ
>>229 費用対効果というのは比率を問題にしている
効率よくお金を稼ぐということ
「バカみたにコストをかけて」というのはパフォーマンスだけを追い求めている
この違いはわかるか？
ここで言う「費用対効果が無い」分析とは、
金払ってデータ渡したのに、真冬にガリガリくんが売れると需給予測を建てくるような分析のことか
>>233 そういうのもあるけど、服飾業界のマーケット分析して
夏にTシャツが売れるとドヤるデータサイエンティストとかの話もある
今度行くことになるAIプロジェクトで要の推論モデルの結果出てないっぽいんだけど
こういうのって出ないときはとことん出ないんでしょ？ヤバイ？
>>233 ＞ 金払ってデータ渡したのに、真冬にガリガリくんが売れると需給予測を建てくるような分析のことか
真冬にアイスクリームを売るには？
というのは有名な話だね！
もしかして知らないの？
>>1 ＞ AIエンジニアだけど質問ある？
これがそもそも馬鹿っぽいｗ
>>235 どうやったって結果は出るんだよ
期待したものかは別だが
>>236 事実としては有名だけど、データサイエンスの話で有名なのは
アイスクリームの売り上げと水難事故の関係の話じゃないの?
それとは違う話?
ガリガリくんのような氷系が売れるのは夏
冬に売れるのはコタツで食べるハーゲンダッツ系
自分は母集団の分布に季節ごとの差異があることに気づかず雑な需給予測すると見誤るという例として聞いたが
>>240 あーなるほど、交絡因子の話じゃなくて
サンプリングバイアスの話なのか
＞ お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾
あー、ホンッとに思い出すなあ（笑）
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！
クソチョンｗ
>>225 でも大学レベルの数学は分かるのですよね？
>>243 大学レベルといっても千差万別なので、少なくとも高校レベルはちゃんわかるのが最低ラインだわな。
>>246 >HTML/CSSの知識は必要ですか？
全く無いと色々困るけど詳しい必要はない
なぁ2019年のAIりんながテクノロジー犯罪に加担したの知ってる？むしろ知らない奴いるのがおかしいけどな
>>247 学歴は情報系の大卒です。大学ではJAVAでした。大学院には行っていません。
AIエンジニアになるにはPythonと数学が必要なのですね？
>>249 >学歴は情報系の大卒です。大学ではJAVAでした。大学院には行っていません。
>AIエンジニアになるにはPythonと数学が必要なのですね？
そんな感じ。あと基本的なインフラの知識とクラウドで環境構築する知識
エンジニアだと後者の方がより強く求められる
プログラミング言語は一つ覚えれば他も大体一緒なので
得意はあってもいいけど、特定の言語しかできないというように割り切らない方がいい
なんでみんなそんな
人の気分でいつひっくり返されるかわからん知識ばっかり
一生懸命勉強するんじゃあ
頭悪いからじゃね？
簡単なことしかできないんだろう笑
AIって応用の幅が広いから担当者のスキルにシステム以上に依存するな
外れ会社にあたって早々に諦めたユーザー企業も多そう
費用対効果もはっきりしないしね
まぁ、それは他の技術も一緒だけども
はったりを言い難いというのはある
>>249 情報系の大卒でPythonやってないということは
30歳以上かな？
いまどきの情報系新卒は皆Pythonできるぞ？
機械学習も皆できるぞ？
>>250 応用情報技術者持ってないとお話にならない？
>>257 資格は必須ではない
相応の知識が必須なだけ
>>259 社畜になるつもりなかったので派遣やってました。
時給7000円もらってましたのでちょっと残業すると
月130万ぐらいもらってました。
その後、考えが変わって今は社畜やってまして年収900万しかありません。
>>260 時給7000円！！何を勉強すればそんなに給料が貰えるようになるのですか？
>>261 統計学、機械学習、分析実務能力の３つを
勉強してください。
論文をジャーネルに投稿するぐらいまで
やるといいと思います。
>>263 >>260 とは違う人だけど、まぁ大体同じ感じ
もっと上もあるので高いと思うかは、当人次第
AIブームに乗っかってデータサイエンティストを増やすような企業はスキルを測る指標が解らないから学歴や職歴、
kaggleのスコアで人を取ってるけど、
派遣や契約社員で月100万超えてくるような案件は採用側も玄人揃いで有ることが多いし鋭利な質問を投げかけられる面談をしてくる
俺はしょーもないデータ分析勉強するくらいなら
普通に数理統計学の勉強をすべきと思う
基本は全部ここにあるし
理論的にも完璧に整備されてる分野だから
>>265 kaggleってなーに？
そんなんでデータ分析能力を測るなんて
聞いたことないんだけど？
数理統計はガッツリやっとくのが吉やね
実際のデータ分析はKaggleのように分析できる状態であることを前提にできないので、現場で学ぶしかないね
Kaggleも無駄じゃないと思うけど、数理統計のようなベース知識がないのに分析だけできますってのは無理があるわな(そういう人もいるんだけど)
>>268 がっつりやるって
10年ぐらいかかるぞ？
>>269 どうせ終わりなんかないんだから
勉強しながら働きなよ
>>269 どこまでやるかだけど
仕事で応用可能な統計学に限るならそこまで必要ないかと
教科書1冊理解して問題を全部解くということを考えると
ゼロから考えても3-4年くらいあれば十分じゃないか
もちろん線形代数や微積などは必須になるのでそれもやらなきゃならん
>>268 実務経験の無いKagglerってデータは与えられるものだと思い込んでるしデータ自体を疑わない
見れば数分でゴミだと解る客が持ってきたデータを必死で時間かけて分析してるし無駄
>>1 全くの未経験４５歳ですが、ちゃんと勉強してスキルを身に付ければ
IT業界に就職できますか？
>>274 それは能力的に無理という意味ですか？
それとも能力以前に、会社組織として未経験の中高年を採用するはずがないという意味ですか？
>>271 ＞ ゼロから考えても3-4年くらいあれば十分じゃないか
そういう人材を求めているところには、
それでいいと思うんだけど、
どうやら時給7000円を希望しているように見えるので・・・。
一般的なデータ分析だと時給3000円前後ぐらいかな？
時給7000円もらうには何か専門性があるとか、得意な分野があるとかじゃないと。
>>278 いかなくても論文書けばいいけど？
教員に指導受けないで書ける？
適当に書いたものを論文として発表する胆力があれば大成すると思うよ
>>281 アホか！
投稿して審査受けるにきまっとろうがバカw
どこにいってもデータサイエンティストと名乗ってる
自信満々のバカばっかだからな
それと同じか
>>288 あなたの学歴は学士？修士？博士？どれ？
なんで俺のことを聞くのか？
お前が努力するだけだろ？
努力できない人？
AIエンジニアは大学院の学歴を求められる。常識です。
解答がひとつじゃないプログラマー向けのテストより、
精度で採点出来るデータサイエンティスト向けのテストの方が簡単なのに、依然として学歴や経歴が採用指標になってるから自称に騙される
論文も良いけど、内容を評価できる奴が人事や営業に居るの？
殆どの会社でわかる人がいないから学歴重視なんじゃね?
就職でAIエンジニアは情報系の修士以上の学歴を要求される。
滋賀大のデータサイエンス学部見てみろ。
学部卒でも引く手あまた
>>296 まじ？
竹村先生のコネが使えるとかではなく？
AIエンジニアは大学院レベルの数学の知識が必要ですよね？
>大学院レベルの数学
高校数学わかってれば十分
特にAIエンジニアと言いつつ、結局はただのAPI叩き屋パラメータのご機嫌伺い屋だからな
大企業なり大学なりでAIの研究の方をしてるなら別だが
高校数学で十分だけど、きちんとわかっている必要があるという
きちんとわかっている人は楽しいから、大学でも数学勉強するので
結局ね・・・
ビショップ本読んだり問題解いたりするのだと
大学院までの数学は必要
ただし実務ではほぼ必要ないと思う
>>301 実際本読んだことないだろ
ビショップ本こそ、高校数学程度だぞ
>>302 ビショップ本を何かと勘違いしてないか？
SVMについて書かれているから、多次元での微分、積分が必要になるよね?
これは高校数学の範疇を超えているんじゃないのか?
そもそも＞大学院までの数学 とか言うのがろくに大学行ってないのがバレるのも分かってないんだろうが
SVMが何なのかも分からずに適当言い過ぎ
知ったかするにしてもkernel trickぐらいは押さえておけよ
SVMで多次元での積分、微分ってなにする気なんだ？
高校で微分や導関数を習ってもどう活用するかまでは高校では教えないし,塾も受験を通過する勉強方法しか教えない
だから理系の大卒や修士は意味がある
しかし、最低限を満たしている＝AIエンジニア向き は決して無い
SEの適正と同じ
おれビショップ読むのに
数学科卒の友人に助けてもらいながら
4年かかった。
仕事の合間に勉強だから大変です。
でも読んで良かったです。
今の高校の範囲って統計があるんだっけ？
確率分布の問題とかもやるの？
>>297 ＞ 竹村先生のコネが使えるとかではなく？
いや、竹村先生の紹介なんて御免だよ、
とんでもない変人がきそう(笑)
まじめな話、データサイエンス学部の新卒を採用しようと思っても
全くできない状況ですからｗ
>>313 統計ありますが記述統計の入り口というところ。
幼稚です。
>>315 ああそういう感じか
確率分布の計算問題は積分や微分の良い練習になると思うのだけど
そこまではやれないか
確率論を必修にすれば、分布に偏りがあるデータを相関関係＆因果関係無しと早計することも減るだろうよ
>>316 全くわかってないようですね
入門書を1冊やったぐらい？
高校数学が分かってpythonが出来れば時給3000円貰えるのですか？
>>319 時給なのが悲しいな....
まぁ生涯アルバイトで過ごすのも人の好みだろうが
高校数学が完璧に分かっている人はそうそういないからなあ
上は年俸1億超えも居るけど、雇われなくても株や競馬の予想モデル作って儲けてそう
競馬はやってる人が増えすぎてだんだん儲からなく・・・
競艇は当たる予測サイトの乱立で3連単で3倍以下も珍しくなくなってるらしいね
AIエンジニアとプログラマは何がどう違うのですか？
>>325 ちゃんと答えると、プログラマの基本的なスキルセットに加えて、統計の基本と機械学習の基礎を知っていて、インフラやバックエンドに一通り知識を持っていることを期待されるのがAIエンジニア
ジャーナルに論文を投稿するくらいじゃないとAIエンジニアになれないのですか？
高校数学、Pythonと機械学習が出来るくらいじゃダメですか？
最低限査読ありの国際会議に通したことがあるかどうかかなあ
ジャーナルよりもコンフェレンスの方が重要
自称AIエンジニアなら幾らでもなれるだろ
Googleのなら、計算機科学か数学の学位が最低要求
>>330 なぜ急にGoogle?
もしや最近蔓延っている論破王か
>>331 頭悪そうって毎日言われてるのは、君が残念だからであって
”論破王”だかなんだかは君の妄想だから気にしなくて大丈夫だよ^_^
高校数学は全部の範囲必要なのですか？数3やってない人いると思うけど。
>>330の通りだろ
別に高校数学が全然ダメでも、幾らでも自称はできる
だからこそ、まともな企業はそうしたのを自動で弾くために関連した学科の卒業が最低限
普通に採用に絡むなら博士とか論文何本通したかとかになるだけ
あと、ひまわり学級じゃないから「数3やってない人いると思う」とかは意味ない
必要だからやる。そしてその程度のことも自分で学べない様なのは捨てて置かれるだけ
"ひまわり学級"じゃないにしても、普通に求職情報見ればわかるレベルの話に
「数3やってない人いると思うけど。」とか言ってるのが出てきてる見ると
AIバブルも靴磨きの少年感出てきたな
自称じゃなくAI関係で時給換算で3000円以上貰っている人がAIエンジニアかな。
GoogleでAIエンジニアをするには博士号が最低でも必要なのは分かったけど。
アルバイト君には時給3000円が高額に見えるんだろうが
まともな企業なら年収600万切るラインだからなぁ....
有給とか考えると時給3000だと500万切っててもおかしくないし
えーじそんはーえらいひとー
そーんなのーじょうしきー
ほんま
常識って常識を知ってないと、常識が足りない事もわからないから怖いね....
高校数学、Pythonと機械学習が出来れば時給3000円の求人あるそうなので。
相場も分からん様な所が出したのに、呼応するのこそ真正の”自称AIエンジニア”では？
この手の本人は健常者のつもりが知的障害ボーダーなのを
スクール()とかで夢見させるのも”えいあいぎょうかい”なんだろうが...
スクールでPython勉強して数年会社で働いてフリーランスって人いそうだね。
むしろ、スクール卒がバレると就活すら厳しい現状だろ
まったく居ないわけじゃないにしても、そんな宝くじ当たったような例外を話に出してもねぇ
この業界未経験で何も分からんのよ。スクール卒って就職で言わない方がいいのか？
情報系の大学は出た。でもPythonとか分からない30代です。
スクール行くのってどんな頭してんだろうな？
東大とか行く様なのが大学4年にさらに大学院で4年からその上掛けて....のを
スクールで数ヶ月とか単純に頭弱すぎて怖い
そりゃ就活でバレたら落とされるわな
>>346 業界とか関係なく
「通信空手で学んだので、総合格闘技の選手になる」とか言ってるの居たらどう思うんだ？
みんな妄想だけで語るのな
Googleとか言っている奴は実際には働いていないので気にしないでいいぞ
https://careers.google.com/jobs/results/112394995383575238-ai-engineer-professional-services-google-cloud/ Minimum qualifications:
Bachelor's degree in Computer Science, Mathematics, or a related technical field, or equivalent practical experience.
せっかく妄想で現実逃避しようとしてるところに
反論の余地ない証拠ぶっ込んでくるの鬼畜だろ
これが論破王か
誰もGoogleとは言ってないのに
ググった結果で勝利宣言とは恥かしい
>>354 現実としてなっている人が一杯いるので
気にしても意味も価値もないよ
Googleにも馬鹿文系は沢山いる
数理統計プログラミングできるのなんてGoogleの上位5％もいないんじゃないか
殆どが馬鹿だよ
>>354 可能性の話なら、博士持ってなくてもなれるだろう
ただ
>>357みたいな”現実としてなっている人”なんてほぼほぼ居ない
博士じゃなくて修士卒とか修士中退みたいな人は知ってるが
そもそもスクール卒のAI関係者なんて聞いた事もない
願望を現実だと思い込むのは、そのうち本当に頭狂うから
今のうちにやめた方がいいぞ
院行ってない人も普通にいるので
現実的には気にしなくていいよ
修士どうこう言っている人は、想像で言っているだけだから
>>330 >>337 Googleを例に出すなら、応募資格から学歴自体が撤廃されてるぞ
>>365にもorと書かれるし
ちなみに子会社のDeepMindの方が平均年収が倍高い
>>352を読んで撤廃と思ったならちょっとじゃなく頭悪いぞ
それにorのあとがequivalent practical experienceと「それに相応な実務経験」だぞ
しかもそれがMinimum qualificationsと「最低限の(応募)資格」
急に伸びたと思ったら内容が
夏休みの中学生かよ...
じゃあ悪魔の証明の逆だな
理系の学歴のない、あるいは、文系の学歴でGoogleの有名人って誰だ?
ちゃんとした理系博士を取った有名人ならたくさんいるけど
世の中就職先はGAFAだけじゃないんだよ
んで、AIエンジニアも有名人だけじゃないんだ
実際にその役割で働いたこと無いと知らないかもだけど
AIエンジニアというと
なんかすごいことやってるように聞こえてしまうから、
データ分析やってます！って言ったほうがいいよ。
東大の松尾も、著書のなかでは、
AIなんて存在してないって書いてるんだから。
まあ、そのわりにはNHKに出てきてAI、AIと連呼してるが。
今のAIってのはちょっと複雑な回帰分析やってるぐらいのものしかない。
だから、誰でもできると言っていい。
>>372 だれでもできる仕事だよ。
NTTデータ先端技術は全国からド素人を集めて
回帰分析だけ教えて、
AI技術者です！っていって人売りしてる。
NTTデータ先端技術のバカ営業どもが、
今はAIバブルだってはっきり言ってる。
AIエンジニア言うた方がスレ伸びると思うただけや
実際はリサーチャー、データサイエンティスト、データエンジニア、MLエンジニアなどなど分業になっとる
思ったほどスレ伸びなんだし、事情通を騙る人間が言うことも実態とは外れてるしで、世間が言うほどみんな興味ないことがわかったわ
上で誰かも言ってるように、現在のAIは実際は機械学習、統計、数理最適化のどれか、あるいは組み合わせになってる
どれも実験結果の検証や製造業の品質管理、生産最適化などで古くから使い倒されてる分野だ
AIを実務に適用するには、とても長い時間がかかるので急に人を増やしてもあぶれるだけだわな
包括的な要件定義やシステム設計が出来無いAIエンジニアは周りの迷惑
Iｆ分岐で出来ることを無駄に深層学習使って不確実な仕様にして何がやりたいんだか
>>376 AI関連技術を使うのは最終手段って教科書にも書いてあるんだがな
にわか仕込みのアホばっかり増えて現場は難儀しとる
ハンマーを持つと何でも釘に見えるのは本当のようだ
>>377 教科書ってどの教科書に書いてあんの？
その教科書のAI関連技術とはなんのことを
意味してるのかさえわからないから
「てめーは馬鹿か！」さえも書けない。
てめーのようになんのことを言ってるのか
わからん書き込みしかできないってことは
もう馬鹿ってこと。
データ分析はお前には無理ということ。
>>374が、アホが喚いてるが勘違いが酷くて色々と白日の元に晒されてるのに
本人分かってなさそうなの苦笑しかない
そもそもAIエンジニアとか以前に
本当にアルバイト君の妄想な疑惑すら出るぐらいに的外れな事言ってるの
古き良き2chっぽさ感じる
ゴミスレじゃなかった過去がある世界線から来た人が居てワロタ
idとﾜｯﾁｮｲ導入するか？
議論スレ立ててもいい
証拠突きつけられてアホの妄想が暴かれてるので十分過ぎる
まともに働いたことある人間が書き込みしないのが笑える
AIと付けても所詮は落書き場所か
他スレに粘着してるのと同じのが湧いてるな
ただアホだ馬鹿だと連呼する奴
コピペでもないところを見ると、毎回自分で考えて書いている時間を持て余した無職か
>>377 最終手段ていうか、
AI＝ロジックを確率で抽象化した演算だから、性質上、不確実性が伴う
従って、他の処理を組み合わせてカバーする必要があるけど、それを鑑みた上で全体設計できる人材は稀有
ここのAIエンジニアってデータエンジニアのことでしょ。
情報系大卒後にブランクありでもSESくらいなれますよね？
>>389 そりゃなれるでしょ
誰でもなれるんだから
>>390 誰でも？
プログラミングの知識がなくても？
>>392 階級は
エンジニア＞プログラマ＞オペレータ＝SESって感じですか？
>>393 だいぶ勘違いしてるっぽいが
SESは、会社のウォーターサーバーの水タンク入れ替えの人とおんなじ様な立場
企業からしてみれば正社員はおろか、バイトですらない立場の人
まぁ、SES企業は「正社員だから身分が安定。有名企業で働ける」とか謳うけど
アホ以外は間に受けない
>>391 Excelちょと使えるなら
もう立派なAIエンジニアとして
人月80万で売れるから。
若いというのが重要！
学歴は関係ない
高卒で十分
それが現実
SESってブラックな仕事なの？ググってもイマイチ分からん。
大卒でSESとか、何のために大学出たんだよ。
SES＝フリーランス＝個人事業主＝八百屋だよ。大根売ってるおじちゃんと同レベルなんだよ。学歴無駄にしてることに気付けよ。
>>397 派遣と言うと印象悪いから、「派遣じゃない」的なアピールしてるだけで
結局、SESは派遣
資格取ると仕事のランクを下げられて評価ガタ落ちだわ
世間にあるものは非正規向けなのか
>>397 仕事内容というよりも雇用形態として不正が多い
簡単に言うと給料払われないとか保険に入ってないとか年金払ってないとかそもそも雇用されてなかったっていうのが当たり前の世界
>>401 フリーランスって最近はSESとほぼ同義で使われるから・・・
派遣法改正＆特定派遣廃止で労働法未適応のフリーランスが注目されてます
しかし、良いエージェントを捕まえてないとSESで輪をかけた奴隷待遇で働くことに
そんなことはない
時間管理されているなら普通の労働者と同じ権利を持っているぞ
契約書もなんでも有効というわけではなく、
公序良俗に反しないものという判例がある
>>405 やはり会社作った方がいいかなあ
フリーランスだと確定申告さえしてれば税務調査ほぼないから気楽なんだよな
>>409 株式会社にするといかに足の引っ張り合いかがわかる
どれだけ密告多いのかと・・・
会社作って10年ほどたつけど
税務署に攻撃されたことはないよ
次からはここの書類はこう書いてくださいね
という指示はもらったことがあるけど
細目までものすごく細かく書いて提出している
間違いだらけだけど、まあ10万円ぐらいは誤差ということで
>>414 えろいからセックスするのであって
セックス自体はエロく無いだろ
未プレイか?
>>413 SESとして経験を積んでプログラマーとかなる人いるんじゃないの？
SESで手に職を付けてエンジニアに転職する人いるよね。
SESでプログラマっていうのも存在するかもしれないけどさ
それって「アルバイトにもプログラマはいるんですよ」って言ってるのと似たような方向性の事だよ
考えてみりゃ全部本当だな
態度がこんなに横柄じゃないだけだ
洗脳されとったのかもしらん
プログラミング出来ない人間だからSESなんだ
だからSESにプログラミングの仕事をさせるわけがない
スレチやめろ
NGできないからいっとく
雑談スレに戻れ
SESで手に職を付けてエンジニアに転職してフリーランスって人もいますよね？
>>429 居る可能性は十分あるが、現実でそんな人見た事ない
そもそも「SESで手に職」ってのが胡散くささ全開だろ
SESって、一応でも建前は「特別な技術ある人間だから」であって
技術無い奴が技術を身につけられる様な仕組みじゃ無い
>>432 全体の6割だと言われています。
ちなみに元請けはSIerと呼ばれ、
下請けがSESです。
SESは一般的には労働時間で契約する場合を指すことが多く、例えば派遣契約であったり、偽装請負の場合にSESと呼ぶことが多いです。
SIerも時間契約になる場合がありますが、SIerの場合は成果物の品質に責任が発生します。
SESは責任はなく、労働時間分働けば十分です。
SES、SIerは共に多重下請け構造の登場人物であり、SESは全体の6割、SIerは全体の1.5?2割ほどで、合わせると7.5?8割が多重下請け構造に組み込まれることになります。
残りの2?2.5割がそれ以外で、ベンチャー企業や社内開発企業となります。
何も考えずにIT業界に行けば、だいたいが多重下請け構造の中に組み込まれます。
>>429 根本的なとこで勘違いしてる人が多い
ITに手に職はない
現状がSESが主体というだけで、それが正しいわけではないし日本のIT後進国にした諸悪の根源
営業とか、よく解らん持論を展開してくるが、中身は無いので聞き流せ
手に職というのは一度身に着けた技術が死ぬまで有効であり
また雇用先にかかわらず生活を維持できるスキルという意味
IT業界でそんなことは不可能
死ぬまで新しいスキルを身に着け続けなければならない
>>１
おまえはどういうAIエンジニアなんだ？
NTTデータ先端技術によると、
Excelでデータをソートできれば
AIエンジニアという定義なんだが？
ま、普通の小学生なら
もうAIエンジニアなんだよ。
で、＞＞１は何ができる？
やはりExcelがちょっと使えるだけか？(笑)
AIサイエンティストになるには大学院の学歴が必要だな。
>>437 真のAIエンジニアはExcelをバカにしないぞ
まずexcelで試してみて
あまりにも遅いと
プログラムを書くけど
>>439 ＞ 真のAIエンジニアはExcelをバカにしないぞ
は？
おめーは知能が低いなあ
どこにもExcelをバカにしてると書いてないだろバカｗ
おめーのような低能でもＡＩエンジニアと
名乗れるところがおめでたいといってるわけだｗ
ブームに感謝しろや低能の低学歴の馬鹿のクソチョンめ！！！
情報系の大学ではPythonは勉強しませんでした。
今Python勉強しています。30代です。
>>444 なんでもかんでも差別差別とうるせーんだよクソチョンｗ
チョンは日本で犯罪やりたいほうだいだから
区別しなければならない
区別は区別であって差別ではない
クソチョンどもは犯罪者なので
区別されるべきだろ？
だれでもわかることだ。
クソチョンはクソチョンｗ
クソチョンは皆殺しにしないといけない。
>>445 匿名掲示板ですので多少の罵詈雑言は華かと思いますが
これ以上は目に付きますね
お気をつけください
>>444 みんな仲良く横並びでコミットしてたら仕事が終わらないんだよ
VBAでの就業経験しかないけど、AIエンジニアになれますか？
>>449 今、pythonの勉強頑張っているけどダメ？
>>451 そこまではやってない(T_T)
やっぱり必要？
三角関数とか？
>>452 基礎知識として微分(偏微分)、線形代数、確率統計
まぁ、最低限の話はネットにゴロゴロ転がっとるやろ
>>453 聞いただけで難しそうだけど、調べてみる
時間かかりそう(汗)
>>454 頑張るのだ
最低限この辺りの知識がある人が、AI関連の仕事を目指すっていうスタートラインなんだ
小中学生だと思うが
とりあえず専門の学部がある大学に進学するのを目標にするがいいよ
>>455 AIでなpythonプログラマー目指そうかな・・
>>456 40代です
すいません
>>457 ああ、それなら諦めてください
あなたのためだから
40代で今からプログラマというのも無理があります
できる人もいますが、そういう人はこんなところで質問してする前に必要なことをやっていますし、別の分野で何らかの成功体験があるはずです
>>459 やはりそうでしょうか
>>460 一応、python独学はしていますが、やはり無理があるでしょうか
別の分野といっても中々厳しいです
>>461 世の中アホな勧誘が溢れていますが
プログラミングは比較的習熟が難しい分野です
適性がない場合は碌な結果になりません
別の分野を仕事にすることを強くお勧めします
>>462 やはりVBAごときでは「経験」にはならないでしょうか
自分的に楽しい仕事でしたし、pythonの学習も楽しんでいるのですが(汗)
>>463 それはそれで需要があります
ただプログラマではないだけです
>>464 VBAですと稼げないのですよね(;_;)
それでステップアップを、と目論んでいたのですが
現実厳しそうですね
どうしてもプログラミングを仕事にしたいなら
以下を見て何ができるかを考えてみてください
https://roadmap.sh/ プログラミング言語はプログラマに求められるスキルの極一部に過ぎないです
なので、できて当たり前なんです
>>469 わかってます。
SEですよね。
なのでプログラマにステップアップしたくて調べてみようとここに来てみました。
>>470 それ、SEじゃないぞ
何をみたらそんな変な勘違いするんだろうか・・・
>>471 あ、そうなんですか(汗)
求人のときからSEと言われていたので‥
>>474 端末はMacだけど、モデルのトレーニングとかデータ分析はクラウド使うから、端末ではあんまり複雑な処理しない
>>448 ＞ VBAでの就業経験しかないけど、AIエンジニアになれますか？
NTTデータ先端技術株式会社という会社があって、
地方から若者を東京に集めて、
Excelでのデータ処理を教えて、「AIエンジニアです」という名目で、
NTT系企業に客先常駐として派遣しています。
そこの営業と話をしたら、
「地方から未経験の若者を募集して
Excelをちょいと教えるだけで高く売れるから
儲かってしかたがない、
今は完全なバブルだ」
と言ってました。
若ければ、ExcelができるだけでAIエンジニアです(笑)
40代では厳しいかもしれませんが、派遣の仕事ならあるかもしれません。
派遣会社に登録してみたらどうでしょうか？
>>478 マジです。
Excelでデータをいろいろいじれるのなら、
大手派遣会社の何社かに登録してください。
最初は「Excelを使ってデータ分析できます」ということで
単価安いかもしれませんが、現場にさえ入ってしまえば、
実際のデータを使ってPythonで機械学種とか勉強できるはずです。
興味をもってどんどん勉強できれば時給も上がります。
だが、数学や統計学を勉強できるかというと、なかなか困難です。
死ぬ気でやらないと未来はないと思ってください。
数学もExcelもできるヤツが強いだけであって
Excelだけのやつになんの価値があるんだ？
ここにAIエンジニアっているの？どういう仕事してるの？
>>479 Excelはピボットテーブルくらいしかできないけど
前に回帰分析の関数呼ぶだけで分析結果とか出たのでなんとかやっていけそうです
口はうまい方なのでハッタリだけで現場に入り込みます
ありがとうございます
>>481 一応、AIエンジニアと言える仕事をやってる。
自分の専門は言語認識（主として日本語）と線形の統計処理だったが、
画像解析や非線形の機械学習もいろいろと手伝っていた。
言語認識は、米国から幼児言語の研究者を招いて、
赤ちゃんが生まれてから言語のコミュニケーションを
獲得するまでの道順を細かく分析してモデル構築してもらって
それを計算機に実現させて、幼児が言葉を理解するまでの
能力を計算機にもたせようとしている、という仕事をやってる。
あと1年以内に完成すると思う。
そうすれば、後は幾何級数的に計算機が人間を学習して、
人の知能を超えるであろう。
その後はどうなるかわからない。
神のみぞ知る、だ。
本当にそういうことやってる研究もあるとは思うけど
現在の計算リソースではパラメータが発散するか
過学習するだけじゃないかな・・・
>>484 なに言ってるんだ？
パラメータが発散？過学習？
そんなもの入門書を読んだだけでも、
対策はいくつも書いてあるだろう？
入門書も読んでないのか？
>>485 お前実際に機械学習モデルの学習したことないだろ
>>477 派遣はやっていたのですよね‥
VBAだけじゃ正社員は厳しいですし、なれても薄給だろうからプログラマになりたいとPythonの学習をはじめました
>>487 Pythonの学習なんぞ3日もかからんだろ
そんなことよりKaggleにでも参加してみたら?
>>485 本読んでたら銀の弾丸はないというのがわかるが？
本ぐらいでわかるわけないだろ
おまえら何周遅れなんだよ
本は読まないらしい
丁寧に教えてくれる人がいるのかな
よくある、その時々で名称が違うだけの ただの派遣雑用 だろ
それすらも自覚してない頭の可哀想な子はスルーしようよ
丁寧に説明してもらって分かったつもりになると
自分では何もできなくなるよね
用意された開発環境を使いこなすことは得意になるだろうけど
論文とgithubの更新速度に比べて
本で得られる情報遅いって事なのでは
>>486 ま、５ｃｈなんだから
なんでもいってればいいさ
馬鹿は自分で考えないから楽だろ？(笑)
>>488 はあ？プログラミング初心者だったら1年はかかるだろ。
WebをやらないのならHTML/CSSは勉強する必要はないですか？
勉強する必要はないが、
dot installとかもあればmozillaとかmicrosoftとかとか
色んな信頼のおける情報源があるんだし、時間かかっても2-3日で済む様な内容だ
その程度のことも知らんのは大きなハンデだよ
もちろん、そんなの関係ないぐらいに何か長所
(compilerの最適化で論文書いたとか、並列処理について...とかのレベル)があれば別だが
AI＝データ分析なら、
>>477みたいな感じでexcelで完結するし
画像や音声の認識ならPGの延長で出来る
客のレベルが低いのにハードル上げても仕方がない
質問があります
勾配ブースティング木というkaggleでぶっ壊れの性能が
でる機械学習を勉強してるのですがさっぱり理解できません
わかりやすいサイトなどご存知でしょうか？
>>500 ググるとわかりやすいサイトがいっぱいヒットするから、
自分で理解できるレベルのサイトを見つけて、
読んで勉強するのがよろしいかと思います。
ここなんかどうでしょう？難しいですか？
https://qiita.com/kuroitu/items/57425380546f7b9ed91c >>501 そこは読みましたが唐突にhm(x)の擬似残渣を計算すると出てきて意味不明でした
>>502 モデルの数だけ疑似残渣を用意するってのは
疑似残渣ですから、モデルにフィッティングしてようが
していまいがかまわないんですが、
疑似残渣の分布をいろいろ変えると、
集束が速いとか、うまい具合にいくとかいかないとか、
まあいろいろあるわけなんですが、
それだけの話なんですよね。
適当な値を用意する、と読みかえればいいんです。
という説明じゃだめっすか？
>>503 つまり残渣を使って適当な変換を施す関数を用意してそれを値として使うという訳ですか？
英語で論文を書かないとAIエンジニアになれないの？
弁護士や医師みたいに公的な免許や資格が必要なわけでもないし
勝手に名乗るのを法律で禁じられてるわけではないので
今日、今すぐにでも名乗ればAIエンジニアになれるぞ
ただ、それを他人が見た時に
電車の中で車掌の真似する知的障害者と同じ枠に入れられるだけ
資格も免許もないだけに兎にも角にも実績が重要で
どっかの企業でサービス作ってましたとかだと
公開できないことも多いし裏どりできないしで
手っ取り早いのが論文やKaggleとか
>>500 回帰問題に限るし決定木理解してる事前提で、雑に
+ random forestはそれぞれの木の平均を最終出力
+ 単純なboosting treesはそれぞれの木を足し合わせたのを最終出力
+ gradient boosting treesはそれぞれの木に重み付で足し合わせたのが最終出力
学習時は
+ bagging系(random forest)は、とにかく適当にサンプリングして並列して学習
+ boosting系は2個目以降は一個前までの出力と正答との差分に近づく様に学習
>>508 これめちゃくちゃわかりやすいですね
こういう解説が欲しかったです
これをざっくり理解した上だと個別の数式を追えそうです
情報系の大学は卒業しています。
Pythonで機械学習でＡＩエンジニアになるには
情報工学の大学院に行けばいいんですね？
日本のAIエンジニアと呼ばれてるのはAIライブラリ使用者な
勘違いすんなよ
使えるだけでニューラルネットワークのかずがー言ってる
まぁそりゃ、叩くだけの使うだけならな
”covid-19のAI分析”の反省じゃないけど、例え他でいくら優秀だろうと
やろうとしている事やっている事を理解してない人間じゃ、穴に片っ端から嵌るだけだぞ
（統計学 実験計画法も理解してなさそうなミスも目立つ点からして
AIエンジニア以前の問題や名誉欲に目が眩んだ可能性も大きかっただろうが）
コロナ関連のデータって取得状況や定義が曖昧なゴミデータが多い
そのままライブラリにぶち込んでもサンプリングバイアスの酷い結果しか出てこないわな
>>518 選びたい放題だぞ
https://pypi.org/search/?q=&;o=&c=Topic+%3A%3A+Scientific%2FEngineering
>>511 大学院は修士でいいですか？博士まで行く必要ありますか？
>>523 就職するだけなら修士でもいい
博士まで行けば年収1000万スタートも夢じゃないぞ
>>512 ＞ 日本のAIエンジニアと呼ばれてるのはAIライブラリ使用者な
うちの会社ではCとC++で機械学習のライブラリを作ってます。
まだ一部は公開されているソースを利用しているものもありますが、
将来的には全て開発する予定です。
自分らで作らないと何やってるか分からないでしょ？
うちは上場企業なのでできると思いますが、
人も時間もすごくかかるので、
中小企業では無理だと思います。
基本情報技術者とか応用情報技術者とかその上の高度とか持ってないの？
TensorFlowやPyTorchを使わない理由が何かあるのか・・・エッジ系なのかな
>>530 二流と言ってもどこの大学かわからん
早慶？MARCH？日東駒専？
とりあえず早慶以上いっておけ
できれば東大、京大、東工大がいい
>>530 大学院なら、研究室や実績。論文、国際会議
大学名や偏差値やランキングに価値はない
>>527 作ってもメンテ大変だしやめた方がいいと思う
少なくとも業務は既存のライブラリ使うべき
一時期の自己満で無駄なことしない方がいい
私立に行こうと思うと1000万は軽く超えるだろ。地元の公立を考えています。
貯金は800万です。
E資格受かる気がしねえ
高校で数学から逃げた身分にはつれぇわ
>>533 就職するときに大学の名前が効いてくるから
偏差値上の大学がいいにきまってるじゃないか馬鹿ｗ
おまえＦランに確定だ(笑)
Fランに行って低能の馬鹿学生と一緒に
勉強するのか？
MARCHの教授でさえ学生が馬鹿だから
もう教える気力がないと言ってた。
わかるだろ？
Fランは中学レベルの算数で止まってるから、
なにもわかんないんだろうな(笑)
>>534 ＞ 作ってもメンテ大変だしやめた方がいいと思う
確かにメンテが大変
＞ 少なくとも業務は既存のライブラリ使うべき
だからさ、それってどこかのデータをちょいと分析する
という業務のことだろ？
そういう業務はうちの部署ではやってないんだ。
研究が仕事。
＞ 一時期の自己満で無駄なことしない方がいい
無駄ではないよ。
作ってみればわかる。
作れないだろうけど。
>>539 本当にTensorFlowやPyTorchのような計算グラフから作ってるの?
ゼロつくがあるから、時間かければ誰でも作れるけど、流石に実用とは程遠いなぁ
有名外資のR&D行かなきゃ
会議とデータ集めてるばかりでpytorchいじってるだけで腐るよ
日本の学歴と資格に大した意味はない
リファ書かせる実績と人脈
そんで生き残るための実力
>>538 おたくはさぞ良い大学、大学院行ったんでしょうねえ？どこ？
>>543 どう見ても大学すら行ってないだろ、虐めはやめて差し上げろ
>>539 研究であればなおさら既存ライブラリを使うべき
論文書いて実装コードはありませんとか誰も見向きもしないし
独自フレームワークの結果なんて信頼性がない
本当に今すぐやめた方がいい
>>539 PFNもchainerというお荷物産んだだけで結果はでなかったのによーやるわ
>>546 フレームワーク作りって楽しいからのめり込んじゃうんだよな
あるあるだけど研究の内容より実装が楽しくなってしまう
その欲求を抑えることが大事
>>546 Define-by-Runは業界標準になったし認めていい部分はあるでしょ
フレームワーク競争なんて何処も、勝ち残ったのは運みたいな側面強いし
まぁ、その先と言うか肝心要の部分がね
PFNである必要もなければPFNの価値も出なかったが
皆様は結婚されているのですか？高収入みたいですが。
>>548 認めてるし使ってたよ
なのに急に開発終了になってなにそれって感じ
フレームワーク開発はもはや技術力の問題ではなく
資本力の問題になってる
>>540 ＞ 本当にTensorFlowやPyTorchのような計算グラフから作ってるの?
自動微分そのものは簡単です
大変なのは多くのロジックを
どうやって動的に結合するかということです。
動的結合じゃないとリアルタイムに応答できないから。
人を作るとはそういうことです。
人はリアルタイムに反応しますから。
>>551 動的結合ってなに?
Define and RunとDefine by Runの違いのこと?
てかTensorFlow使わないとGPUの並列処理がものすごく大変だろ
動的とか結合とかリアルタイムとかふわふわしすぎじゃね？
>>552 >>553 すいません。
そんなことも理解できない人たちとは思ってなくて
説明書いてしまいました。
忘れてください。
AIエンジニアの皆様はヲタかなと思って風俗で性欲を処理しているのかなと思っただけ。
>>558 金あるんで吉原の高級風俗でNNしてます
ただコロナ禍になってからはあんまりいってないです
>>562 吉原は月1回くらいかなあ
他にも派遣リフレとかメンエスにも行ってた
コロナになってからはほとんど行ってないね
ちょいデブだからリスクたけーのよ
AIエンジニアはエリートかと思ったけどソープへ行くのね。
>>565 来月打つよ
>>566 意外と風俗行ってる人多いよ
金あるけど非モテの人が多いしね
>>567 AIエンジニアなのにワクチン接種者追跡調査のデータはチェックしてないんだね
>>569 世の中には、持ってるのが知られるとマイナス評価になるものがある
>>570 ん？
ITパスポートだって持ってないより持っていた方が有利だろ？
>>571 腐っても国家試験のITパスポートと一緒にするのは....
正味な話、ITパスポートは
基礎情報とかじゃないって時点で、IT企業には相応しくないと自ら宣伝してる様なもんだろ
ましてやAIとかデータ分析とかの会社じゃ、業界も何もわかってないアホを晒してるだけ
IT系では履歴書に書ける資格はないかな
何か書いても鼻で笑われるだけ
>>576 あなたIT系の国家資格一個も持ってないんですね。高度とか応用情報技術者とか持っていたら有利になると思うけどな。
>>575 資格は取ったほうがいいと思うけど、
難しい資格を1個とか2個とか持ってるほうが、
「専門家」っぽくていいと思う。
>>575 AIが絡む資格だと統計検定1級とディープラーニングE検定かな
それ以外ではスペシャリスト系とシスコの資格とAWSの資格
それ以外はゴミ
基本情報や応用情報持ってなくていくなりネットワークスペシャリストとか受けても合格するはずない。
順番ってもんがあります。
統計教えてる大学教授に１級受かる？と聞いたら、
「おれ受からない！」と自信満々に言ってたから、
そうとう難しいと思う
>>580 そゆ事はないと思うよ？
基本情報や応用情報とネスペは内容がかなり違う試験だから
>>578 難しい資格も簡単な資格もたくさん持っている方がいいと思う。
ITアーキテクト保持者だっていきなり受かるはずがない。
ITパスポート→基本情報→応用情報→スペシャリスト→ITアーキテクトと順番ってもんがあります。
>>582 知らんのだな。午前のレベル3の共通問題はどうする？午前は応用情報の範囲レベルからでるぞ。
応用情報持ってなくてネスペに受かるわけねーんだよ。
普通に早慶上理ぐらい大学の子ならスペシャリストに受かってる層が居るぞ
そして、そういう子らはそんな一段一段取ってくわけじゃない
だいたいスペシャリスト持ってる子はいきなりスペシャリストから取ってる
>>586 本当に？普通は基本情報→応用情報→スペシャリストだけどな。スペシャリストの難易度は英検1級に近い。
英検2級も準1級も取らずに1級で初めて受験して合格した人いるのかな。
>>587 本当にとったのか怪しいなぁ
そもそも英検と違って直線的な難易度じゃないぞ？
>>587 問題内容/傾向が大きく違うから、英検を比較に持ってくるのは変
ハッキングして逮捕されだ前科が履歴書に書かれている場合、有利ですか？
>>584-585 CCNP持ちで基本も応用もスルーしてネスペ取った奴が居るよ
インフラ屋でバッチぐらいしかコードも書かないから受けても通らないと思う
同じ高度でもセキュリティはＰＧ経験が無いと無理だろうけど、ネスペは異端児
ネスぺはガチだね
あれ取ればネットワークに関する知識は完璧だろう
>>594 ＞ ネスぺはガチだね
どこがガチやねんｗ
ほんの少しは勉強しようね！
＞ あれ取ればネットワークに関する知識は完璧だろう
は？
完璧どころかネスペがネットワークの入り口の手前ぐらいだよ
ホント、なにも知らないんだな
>>595 またお前か
あんまり調子に乗るといじめるぞ
>>596 は？
勘違いしたおバカさんが何言ってんの？
おれは神だよ？
おめーのようなクズの馬鹿の低能のFランとは
できが違うんだよ馬鹿たれが！
>>598 専門卒のAIエンジニアなんて聞いたことない
>>599 俺もw
専門学校って私立大学と同じくらい
授業料取るようだけど
それで専門に行く意味がわからん！
卒業後も大卒より給料低いしね。
AIエンジニアで内定もらってる数学科(学部)の民なのですが、
Kaggleが本気でつまらないと感じる人にこのお仕事は向いていないでしょうか？
統計や機械学習のアルゴリズムを学ぶのは面白いと思います
>>601 Kaggleとかは数学的な理論の探求でなくて、どちらかというと実験の繰り返しだから、実験大好きっ子の方が向いてる
実務的には統計モデリングの方が大事だから、別にKaggle嫌いでもよろし
ただ、AIモデル作ります! ウェーイって会社に就職したなら前者の実験の繰り返しに近いので覚悟しとけ
>>601 難しいかもね。正直、仕事では学ぶフェーズには無いわけで
しかも制約も大きいし、横槍や社内政治もやらないけないしで
>>601 学部生といってもピンキリだからね。
優秀なのもたまにいるけど
ほとんどは君のような口先だけの馬鹿w
AIといっても広いのに、
なんの説明もなしに
いきなりブーたれて
何を分かれというのか？
君はExcelでも
いじってなさい
>>602-604 ありがとうございます！参考にさせていただきます
Excelはソルバーくらいしか使ったことがないので練習しておきます
プログラムをフロチャートを書かずにパパパパっと書ける人はいますか？
>>607 会社じゃフローチャートを渡されるでしょ。
AIで株や競馬やってる人居る？
ググったところ、トライしてる奴は多いみたいだけど、儲けてる奴は居なさそう
>>609 株はともかく（むしろ、昔から広義のAIの中心地）
よっぽど競馬が好きとかならともかく
システム的に還元率考えたら競馬をAIでやるモチベーションがないでしょ
>>610 じゃあどうやって正しくフローチャートもなしでプログラム書くの？
>>612 横からだが
今時、フローチャートは書かないだろ
そのまま書くだけ、どうやっても何もない
せいぜいテストケースしっかり書くとかそのくらい
古の悪習を冗談めかして語るならともかく
さすがに今時フローチャートありきはないだろう
作ることもあるけど、補助的だわな
うちのシステムなんて要件定義書にCRUDレベルのフローチャートが書いてあるぞ
あれだけいわれているのになくならないのは
理由があるんだ
とおもう
理由なんてないだろ
惰性に勝るだけの根気ある人がいなければ改革は行われないだけ
ましてや、この手の場合は書類化されたモノだから余計に改革が難しい
皆様はフリーランスですか？社畜ですか？どっちですか？
>>622 株を仕事の合間にちょっとやってるだけ
仕事のデータ分析が忙しいから見てる時間もなくなかなかできない
月に0円から10万円ぐらいの利益にしかなっていない
仕事で十分に給料もらってるから、
今のところ株は趣味かな
つか今どき機械学習と統計処理できると
すごい給料もらえるから
投資なんてやらなくてもいいから
>>626 中途採用してるよと教えてくれたのは友人
どうせ落ちるから受けたくないって言ったけど、友人がどうしても受けろっていうから
受けたら採用された
入社後、俺が今まで書いた論文や専門誌の記事、
統計関連学会連合大会での講演などが
応募者の中でも最も評価が高かった、
と後で教えてくれました。
>>625 中途採用で高給ってことは外資？
つか、統計やAIを自活できるだけ使いこなせる奴は、やっぱ雇われても高給取りなんだな
どう転んでも金持ち
>>634 宇宙の外に出る
神になる
さわった物を黄金に変える
かわいいjKにもてる…
生保でアドテクのスカウトもらったけど、出社しないで週２くらいで統計解析するような仕事落ちてないですかね（´・ω…:.;::..
回収率105％しか出せなくても動かす金が大きければ儲けは膨大
AIエンジニアに年棒億単位を出すファンドが有るのも納得
>>638 年某に億どころか
ボーナスが何十億、何百億の世界やぞ....
米国の大手投資ファンドはAIで取引してると記事にかいてあって
以前は１０００人のトレーダーがいたのに
今は２０人のAI技術者だと書いてあった
給料５０億円ぐらいじゃなかったかな？
数千人の人のトレーダーをリストラして200人程度のAIエンジニア入れて、最終的に9割解雇
ということは本当に優秀なAIエンジニアなら
相場で利益が出せる筈ってことだな
ちょいとやってみるかな
何がいいんだろ？
FXと株、CFDなんかはやったことがある。
赤字になって止めたけどw
シミュレーションしたら単純な時系列モデルで、手数料がなければ買ってた
それは単なる過去データへの当てはめというんだ
全く意味がないとはいわないが、ほぼ意味のない分析ｗ
いや、流石にtestとtrain分けてｗ
比較実験でも機械学習寄りの手法より良いと言われてる
>>645 その説明はとんちんかんだけど
とにかく儲かればええねん！
フリーランスの人はPython勉強して5年くらい会社に勤めて経験を積んでからから独立したんだよね。
はい。フリーランスのAIエンジニアは全員5年間会社に勤めながらPythonを勉強して独立しました。間違いありません。
社員が社畜ならフリーランスなんて、その社畜の靴舐め三下だからなぁ
>>647 その聞き方からして
IQ低過ぎてAIエンジニアどころか
社会人としてやっていくのも難しそう
>>662 むしろ独学以外あるの？
大学とか行ってたとしても
手取り足取り教えてもらえるわけじゃないよ
教科書渡されて一方的に授業して終わりだから
むしろその辺はスクールとかの方がマシかもしれない
AIエンジニアって漠然としていて分からない。
具体的には何するの？
高校数学、それから統計学を勉強すればいいのですか？
>>669 分野によるけど人集まる系のサイトとかなら
異常検知（ボット検知、危険人物検知、不正アクセス検知)
他にも人流予測してなんらかのサービスや機能面の一時的な強化とかもやれば
個別にユーザーへのおすすめ系とか辺りが昔からの主流
某機械翻訳みたいに機能特化のところもあるし
adtechとかも高給取りで有名でしょ
これが現場からちょっと離れると事業分析やなんやとかも増えるけど
>>670 時間があるなら統計学からやるべきだが
大学でやってない場合は時間がかかりすぎるし
ベイズの道に堕ちると帰ってこれなくなるのでおすすめしない
高校数学のあとはいきなり各論に入るべき
俺の考えたカリキュラムなんだが以下の通り
まずは回帰分析とロジスティック回帰分析をやる
これはディープラーニングなどの基礎になるからしっかりとやる
次に決定木、勾配ブースティングをやる
テーブルデータにおいて圧倒的な性能を持つので抑えておくべき
kagglerに舐められないためにもやるべき
そしてディープラーニングをやる
これで現実的にはほぼ問題ない
これら以外の古臭い手法は全部やる必要ない
>>674 ＞ ベイズの道に堕ちると帰ってこれなくなるのでおすすめしない
ベイズなんて簡単なんだけど、
良い先生に出会わなかったんだね。
そこはかわいそうと思う。
>>675 あの、堕ちるってそういう意味じゃないです
ベイズにどハマりしてその研究ばっかしてしまう現象です
あとベイズが簡単というのはワタシは同意しません
>>677 とても簡単です。
今どき普通に分析してれば、それベイズですから。
どこが難しいんですか？
パラメータが変化するんだ！などという部分ですか？
G検定持っている人いる？
E検定じゃないと意味ない？
>>680 どっちも意味ない
と言うか、アレは「スクール卒」と似たようなもんで
それを履歴書に書いたり面接でアピールした時点で
「自分は何も分かってない門戸外です」と言ってるようなもん
就職/転職にはマイナスの影響の方が多いと思うぞ
本当にやる気あるならKaggleとか評価の定まったものあるからそっちを頑張れ
E検定は有料研修必須なので、就職してから会社で受けるもんやね。研修コンテンツ作ってる中の人だけど、まぁ、社員の教育目的なら役に立つといえばたつかな。ちょっと内容が個別すぎて内容の当たり外れが大きいけど。
G検定は一般向けのクイズ大会だな。非エンジニアならエンジニアと話を合わせるのに役に立つかもしれない。
適当な答えを返せばいいだけのチャットボットなんか
作っていて恥ずかしくないの？
求人サイト見たけど、データサイエンティストは修士以上を募集しているね。
大学院の修士以上は必要なのね。2流大学の修士でも大丈夫ですか？
博士までは必要はないみたいね。
>G検定は一般向けのクイズ大会だな。
ITパスポートと同じ？
こういうジャンルが本来のAIエンジニアの活躍フィールドなのに、あまり結びついてない
テレビCMの最適投下時期を予測し、この夏7-8月の「チョコモナカジャンボ」の売上は、対前年比で107.8％の増加
https://www.morinaga.co.jp/company/newsrelease/detail.php?no=1941 内科医の代わりをするAIがいまだにできないというのはやっぱ医師会の猛反発のせいだろうな。
AIに最も向いてる分野だと思うんだが。
>>688 AI診断もちらほら出てきてるし、デジタルメディシンも国内で認可されているので、一般化するのも時間の問題だな
AIエンジニアの皆様は2045年にシンギュラリティが来ると思いますか？
自分は、正味なところ45年になるかは分からんとしても
シンギュラリティみたいな「AI>>人間」はあと五十年もしないうちに来ると思ってる
翻訳だってほんの3-4年前まで
あと10年20年は無理とか
Deep Learning以外のブレイクスルーが必要とか言われてたしな
>>692 それはどうだろう
今のはAIというより、データの蓄積と
計算機の進歩のほうが大きいと思う。
つか今だにAIなんてどこにも存在してないから。
所詮、ちょっと複雑な回帰分析やってるに過ぎないから。
いつか大天才が現れて
全く新しい方式を考えてくれないと
AIなんて実現不可能と思う。
よく言われるその"複雑な回帰分析"で十分万能近似できるからね...
1980年代終わりには、論理的な話としてはneural networkで十分というのは決着ついてる
あんまりdeep learningを持ち上げたくもないけど
なんで昨今になってまたneural networkが盛り返したかも分かってない時点で
この手の話に混じるには基礎知識がなさすぎる
おいおい
いくら近似できても、それはただ、
「人」がデータを集めて、「人」が何をするか決めて
「人」がどういう方法でやるか決めて・・・
全て人がやってる。
計算機は単純な「指示された」計算のみ行ってる。
AIとは「人」が指示した計算を行うことか？
少しは考えろ馬鹿ｗ
>>686 AIの予測でみんな勘違いしてるのは
AIの予測の精度がどれくらいあるかどうかしか見てないところなんだよ
重要なのはコスト
予測するだけなら人間でも予測は可能。
AIの予測を上げるのに、膨大なコスト＝データ投入が必要ならAIを使う意味がない
人間よりもAIの方が高い予測ができるとして
そのためのコストが膨大になれば、人間のほうがいいということになる
人間は柔軟なので、一人いるだけであらゆる予測ができる
stanユーザーだったけど、機械学習寄りの求人だとベイズをスクラッチからできるくらいじゃないと、有用性をアピールできなくて辛いですね・・・
囲碁の世界チャンピオンを倒すのは2030年くらいかと思っていた。
いまでは人間が囲碁の世界チャンピオンが4子必要とか。
>>692 となると10兆円以上持っている90歳のウォーレン・バフェットより、
73歳のカーツワイルより、52歳のシンクレアより
赤ちゃんの方が超絶勝ち組だな。
翻訳の精度が上がっても、囲碁で人間より強くなっても
人工知能と全く関係ないと思ってるんだけどな
だってコンピュータの計算速度が速くなっただけでしょ？
計算速度速くなった程度で勝てない状況だったからこそ
昔から「AIは囲碁で名人に百年は勝てない」とか言われてたワケで
翻訳に関して言えば、更に計算速度なんて元から関係ないしな
今でもリアルタイム通訳してるわけじゃないし
特にここ数年なんてほぼ速度上がってすらないぞ
>>702 速度だよ。ただし今までは計算だけでやろうとしていたのをやめて
多量のデータを集めて、そこから高速な計算速度で検索するようになっただけ
だからデータを集められない分野では通用しないし、
データを集められたとしても、その集めるコストがかかり過ぎたら
人工知能は役に立たなくなる
高速な計算速度で検索する
ってだけで何も分かってないの丸出し....
囲碁も翻訳も大量のデータを使うことで問題を解決できる
これが当てはまらない問題の一つがRPGゲーム
人間と同じ条件。ゲームの知識はゼロ。
それ以外の知識は全て入れても良い
ゲーム内時間の加速は禁止という公平なルールで
ゲームを開始するとAIは人間に全く太刀打ちできない
ニューラルネットワークは神経細胞をヒントにしているけど、神経細胞をシミュレーションしているわけではない
ガボール関数のように、結果的な生物学的な特性と近似したものもあるが、ディープラーニングで使われるアルゴリズムの殆どは、生物活動とは関係しないのだ
馬鹿晒してるのすら理解してないんだろうが
翻訳も囲碁も検索なんてやらんよ
囲碁は評価関数と探索(モンテカルロ木探索系), 翻訳はTransformer系
検索(retrieve)は引っかかりすらしない
どっちも論文もfree accessで出てるし日本語書籍すら出てるのに
この程度の情報すらフォローできないの残念な頭に生まれてきたんだね
>>708 実際に検索なんてしないけど意味的には検索だよ
transformerの元になってるattentionはkey-valueアクセスをディープラーニングでやるための仕組みだよ
そもそも確率を出力するということ自体が検索であると捉えることもできるし
自然言語処理では確率を出力する=検索
さすがに 自然言語処理では確率を出力する=検索 ならこの世の全てが検索だね
アホらし
>>711 完全にマッチするものを検索するとか今の世の中にあるの？
まさかソートとか正規表現みたいな古いアルゴリズムのイメージを検索って言ってるのか
流石にやばすぎる
統計的機械学習 で 自然言語処理では確率を出力する=検索 ？
脳味噌どこに捨ててきたんだ？
>>711 アルゴリズムのスレならわかるけど
AIのスレでこれは痛い
>>711 人工知能が検索使ってるからって、検索が全てって思ってるのはなんで？
人間は検索を使わないから知能なんだが
もう一回書くね
> これが当てはまらない問題の一つがRPGゲーム
>
> 人間と同じ条件。ゲームの知識はゼロ。
> それ以外の知識は全て入れても良い
> ゲーム内時間の加速は禁止という公平なルールで
> ゲームを開始するとAIは人間に全く太刀打ちできない
ゲームの知識がゼロであるため、検索は使えない
このような状況では人工知能は全く使い物にならないんだよ
>>713 普通にガッツリ今も検索は中心問題
facebook にしろ google にしろ microsoftにしろ
毎年何本か出してる
>>714 確率を出すために、検索を使ってる
確率を出すために、膨大なデータが必要
結局、膨大なデータから適切なデータを検索してるだけ
独自理論展開するのは自由だけど
そもそも検索じゃダメだは1960年代頃の最初のAIの冬の原因
統計的機械学習が正にその検索じゃない方法として再構築されたものだぞ
カステラ本ぐらい読みな
確率を出すために、検索を使ってる
すごいねー。誰もそんな事やってなのから、それ論文にしたら直ぐにアクセプトされるよ
>「AIは囲碁で名人に百年は勝てない」
誰がこんなこと言ったんだ？チェスで世界チャンピオンが負けたんだから
囲碁も当然近い将来負けるだろとは思わなかったの？
囲碁のトッププロがコンピュータに負けるのは2016年みたいに早いとは思わなかったけどな。
俺は2030年くらいかなと思っていた。
>>724 ヒカルの碁とか、そのもののコマあるし
そもそも場面の数の桁がチェスと囲碁じゃ
10^120と10^360ぐらい違うし、チェスほどゲーム終盤も収束しない
G検定って解ける問題は瞬殺して分からない
問題はグーグルでググったりwikiで調べているらしいぞ。
そんな資格ITパスポート以下の価値しかない。
アニメのヒカルの碁面白かったな。マンガ全巻持っています。
当時だから良かったかも。今じゃアルファ碁が神の一手を極めている。
Pythonでデータ分析ができるようになれば時給3000円貰えますか？
そんなのあるわけないやい
技術者の仕事は高額なものばかりなんだ
そこらで馬鹿にされているSESだって
時給換算して3000円未満って案件はないぞ
まぁ、君らがいくら受け取っているかは知らんが
>>734 俺新卒の時で120万くらいだったな
俺が貰ってたのは30万とかだがw
>>730-731 AI限らず、客が払ってるPGやNEの月単価は60万～300万
大手派遣やSESは間で全部ぼったくってるだけで、中抜きが少ないところを探せば良い
スキル上げるより賢い生き方
>>734 プログラマやシステムエンジニアでもパートやアルバイトだと時給1000円とかありますね。
>>734 俺が住んでいる県ではプログラマのバイトの平均時給は1340円だ。3000円も貰えるわけないでしょ。
>>741 そういうあんたは何県に住んでいるのよ？
最近データサイエンスの勉強を始めた計量経済学畑の俺氏なんだが感想を書いてもいい？
機械学習→ただの回帰じゃねーか！決定木は新鮮だけども
特徴量→説明変数じゃねーか！
ニューラルネットワーク→活性化関数とかいう非線形入ったただの回帰じゃねーか！多分
Q学習→普通に動的計画法やん！
なんとか勾配法→ニュートン法か？ただの数値解析じゃん
ベイズ→どうせmcmcだろ？
統計的有意性→基本ガン無視かよ…？
AIというから相当先端的な技術使ってるのかと思ったら、思ったより普通だった印象。
まぁもうちょっと勉強してみるわ。
>>743 色々と突っ込みどころあるけど、楽しそうで何より
>>743 そうだよ。結局マシンの性能が向上したから
今までと同じやり方でも結果が出せるようになっただけで
新しいものが生まれたわけじゃないんだよ
結局は人工無脳チャットボットを作ってるだけ
>>743 決定木も一般化加法モデルっていうやつの一つ
ほとんどのモデルは加法モデルとして解釈可能
ニューラルネットもね
ちなニューラルネットのブレイクスルーはドロップアウトや新しい活性化関数、最適化アルゴリズムのおかげ
>>743 君は根本的に間違ってる。
君の説明は「機械学習」の説明であって「AI」の説明じゃないんだよ。
機械学習のことを「AI」と言ってることが間違いなのよ。
他は正しいと思うし大賛成なんだけどね。
ＮＨＫの番組などで東大の松尾がＡＩ，ＡＩと言ってるのは間違い。
松尾は自分の書いた本の中では、「ＡＩなど存在しない」と書いているのに
ＮＨＫの番組ではＡＩ，ＡＩと連呼しているから、
まじ嘘つきの馬鹿であって、社会を混乱させていると思う。
馬鹿でウソつきでも、一応、東大の教授だから困る(笑)
エーアイは国際的な詐欺集団の力が働いたような気がするけど、
詐欺茶番が成立したメカニズムが気になる
何も考えてない電卓であっても人々の役に立っているように
知能なんてないただの高速な計算機であっても人々の役に立つ
人間は囲碁という問題を知能によって解決する
コンピュータは高速な計算と記憶能力によって解決する
全く異なるアプローチを使ってるわけで、コンピュータに知能がついたわけじゃない
囲碁は人間が知能を使って解決していたというだけで
知能がなくても解決可能な問題
本当に知能が必要な問題はコンピュータはまだ解決できていない
だから総当りと枝切りを駆使して対処するしか無い
世の中の大半の問題は
回帰と分類で片付くんだけどな
事例さえ集まれば
>>563 >>564 このスレで一番驚いたのがエリートの皆様がソープへ通うということです。
底辺がソープへ通うのだと思っていたので。
>>752 高級ソープって高いですから、
エリートじゃないといけないです。
底辺は無理です。
>>753 底辺で金なくてもたまにくらいならいけるだろ。
エリートが度々にソープに行くなんて信じられない。
金持っている医者とか弁護士でもソープには行かない人が圧倒的に多い。
成人男性の風俗に行ったことある人が50％、通っている人が30％くらいらしい。
俺はソープには行ったことはないです。
エリートは彼女でも作りなさいよ。
1200万くらい貯金あるけどね。ソープにはいかない。
高級ソープで一分間で弁当が買えるわ。あほくさ。
高級ソープへ通う人は金銭感覚が麻痺しているんじゃね？
金払ってセックスするなんて信じられん
日本の若くてカワイイ女を強姦すればいいだけだろ？
>>757 キモくてヲタで彼女で出来ない。でもセックスはしたいの？
強姦するくらいならソープへ行け。ソープは性犯罪抑止になっている。
強姦なら無料
日本の女の子はなぜか絶対に訴えない
だからやりたい放題
お前も強姦やってみろよ楽しいぞ
>>759がムショでオカマほられて善がり狂うのを記念してage！
>>51 AV女優で偏差値ラベル付けるとどうなりますか？
>>561 HIV、B型肝炎、梅毒、性器ヘルペスは怖くないのですか？
>>763 高級ソープは検査してますし
客層も金持ちしかいないので比較的安心安全です
あとそういう病気にかかるのは統計的な問題なので
月一レベルならまず大丈夫です
>>764 120分、何万のソープに通っているのですか？
>>765 値段なんて気にしないからわかんないな
10万ぐらいではなかったかな？
>>766 吉原の高級ソープですか。月収は60万くらいあるの？
>>766 俺にとって10万は三か月の食費代だ。
ソープランドのこと思い出してオナニーすればいいのでは？
金かからないし、病気のリスクもない。ノーリスクだろ？
普通はソープは半年に一回とかの人が多い。毎月通うなんて金持ちなんだね。
ソープは長時間1人の女とじっくり向き合うから
余程お気に入りが見つからないと通う気になれないね
オナクラあたりが手軽でいいんじゃないだろうか
そこそこやらせてくれる子もいる
>>771 あなたオナクラに行ったことあるのですか？女性が手コキしてくれるって聞いたけど。
>>772 はい
大体の風俗は全部行ってます
手コキは基本プレイですね
それ以外はオプションです
オナクラはオプションの豊富さでは群を抜いてます
>>773 あなたは今までに風俗に推定何百万くらい使っていますか？
>>774 わからんなあ
パパ活とかもしてたから本当にわからない
一時期給料全部突っ込んでた
>>775 パパ活で若い女性にモテましたか？金持っているんでしょ。
>>776 モテてたかはわからんよ
キモオタのデブとかでなければ誰でも問題ないと思うよ
パパ活は金で揉めて終わるパターンが多い
彼女らだんだんエスカレートしてくるのよ
>>777 パパ活は基本的に性行為はなしと聞いていたけど、セックスしたことあるの？
>>777 >彼女らだんだんエスカレートしてくるのよ
要するに要求する金額が大きくなるのね。
>>778 普通にあります
まあ追加料金の子が多いかな？
>>779 そんな感じ
最終的に月20万+ハイブランドのおねだりになったあたりで切った
割りに合わねえ
>>781 パパ活していたということは女の子に癒しを求めていたのですか？
セックスだけが目的じゃないですよね？
それなら風俗へ行けばいいし。
>>774 ＞ あなたは今までに風俗に推定何百万くらい使っていますか？
おれは773じゃないけど、
貧乏なときはたまにピンサロいくぐらいだったけど、
転職して給料UPしてからは
毎年100万ぐらい風俗に使ってる。
彼女がいるときには、彼女に貢いでたから、
それ以上に出費があった(´；ω；`)
>>782 癒しとかはないかな
性欲も数回やれば飽きちゃうからあえて言うなら人助けかな
某naoyaさんも風俗に通ってたし普通のことだよ
エンジニアは小金持ち多いからかなり行ってると思う
>>784 高級ソープへ行っているのですか？
彼女は生でヤラせてくれたの？
>>788 風俗に行く回数が多いんだよね
彼女とはもちろん生でやりまくっていたけど
まだ子供作りたくないから外出ししてた
>>789 コンドーム付けないと妊娠させるさせる可能性あったな。
ガマン汁にも精子含まれているらしいし。
>>790 ＞ ガマン汁にも精子含まれているらしいし。
おれは外出しで5年ぐらいやってたけど妊娠しなかったよ？
一応、ググってみたら、
＞ 自然妊娠は、精子濃度が3000万以上ないと難しいと考えられています。
ということだから我慢汁のように、わずかしか精子が入ってない汁だと
妊娠しないです。
我慢汁で妊娠したとか言ってるのは都市伝説でしょうね。
>>743 統計学的な分析と機械学習は全く同じものです。
異なる名前を付けて、ちょっと見方を変えているだけです。
それはもう科学の発展が末期症状に近づいていることを意味しています。
新しい分野を開拓できないので、今まであったことに別の名前をつけて、
新しいことを始めたように言い出す人の、なんと多いことか！
>>792 俺もパパ活の子は生で外出しだったけど
問題なかったね
カウパー妊娠は都市伝説だと思う
あなたおっさんらしいけど、パパ活していた女の子は何歳ですか？
>>792 同僚は我慢汁で妊娠させてたよ。それでデキ婚になったけど。
自分の経験だけで全てと錯覚して語るのは止めたいい。特にPGなら。
>>797 いやそれ多分我慢してるつもりで出てるんだと思う
ジジイになるとそうなるよ
>>797 同僚が我慢汁で妊娠させたなどと
いきなりウソをでっちあげる基地外w
そこまでして5chで優越感を得たいのか？
クズだな(笑)
>>799 そもそもカウパーで妊娠したといい事実を正確に知りようもないし
それをよくわからんやつに話すわけないしなw
あまりにも滑稽w
なんでそんな話に食いつくのかと思ったが
つまりほかの男の
>>796 パパ活のあなたは何歳くらいの女の子が好みなんですか？
>>797 他の男に中出しさせて妊娠したんじゃないの？
アメリカとかではAIエンジニアどのくらい給料貰っているんだろう。年収3000万くらい？
>>803 当然本人もそれも疑って医者に相談したら良くある話だと言われたとか。さらにDNA鑑定までやったそう。鑑定結果は自分の子供。
元の話の流れは別の同僚が女性に妊娠させたかもしれないと相談していて、その人が「俺は我慢汁で妊娠させてしまった。ただその流れで結婚までしたから結果として良かった。デキた勢いで結婚なら話がいろいろ早いよ」と。嘘や盛る話でもないので事実だろうとは思う。
>>804 Googleだと平社員でもそんなもんでしょ
AI特化で論文とか書いてたら億行くはず
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AF%E3%83%8A%E3%83%93%E3%83%BC > ワナビー (wannabe) は、want to be（…になりたい）を短縮した英語の俗語で、何かに憧れ、それになりたがっている者のこと。上辺だけ対象になりきり本質を捉えていない者として、しばしば嘲笑的あるいは侮蔑的なニュアンスで使われる。
なるほど！
昔、ワナビーだったころ必死で頑張ってたなあ（遠い目）
プログラマの仕事が大好きで、勉強するのも大好きだったから
ずっと続けられた
何度か死にそうになったけどね(笑)
プログラマになって本当に良い人生だったと今は言える
ワナビーが死語って、英語苦手すぎにも程があるぞ
知能障害か一応確認するために病院に行ったほうがいいぞ
怖いよ〜( ^ω^ )
英語出来損ないマンが怒ってるぅ〜(°▽°)
ワナビー天才科学者！
ワナビーもてもてのハンサム！
ワナビー大金持ち！
>>812 良い人生だった？過去形？もう年取っているのですか？
>>812 今まで推定何人の女性とセックスしたの？ソープやパパ活含めて。
>>808 ググったらディープラーニング関係で博士号を取得していたらグーグルとかフェイスブックでは1年目から年収5000万スタートらしいね。
能力が高くて有名な人だったら億行くだろうね。
>>806 就職したいなら情報工学の大学院の学歴が必要です。
まず日本女は貞操がない
産婦人科学科の調査結果
20人に一人の確率で父親が違う
女の腐り方がわかるよな
それ、産んじゃった数だから
浮気はもっと多いよね？
ドイツでは遺伝子検査が禁止された
なんでまだ滅んでないんだろうあの国
AIエンジニアはキモくて臭くてヲタだけど金持っているからモテるのね？
このスレにセックスの時に縛ったりする（SM風）プレイしたことある人いますか？
AI エンジニアってどの領域を扱う事を言ってるのかな。
他の人が構築した機械学習モデルを元にハイパラの自動更新と推定の仕組みを整えて運用フローに乗せるお仕事なのか。それとも試行錯誤で機械学習モデルの構築を行うところから、もしくはその前のデータパイプラインを整えるとこも含むのか。
それぞれの組織によって呼び方や業務範囲にかなりの違いがあるので話もまとまらないよなと。
>>828 おまえは学生か？もしくは働いたことがないだろ？
そもそもＡＩエンジニアという職業は存在しない。
個々の企業の募集を見てみろ。
例えば「画像解析AIエンジニア募集」というのならある。
だが単に「AIエンジニア募集」というものは実際には存在しない。
そんな募集を出しても誰も応募しないからだ。
わかるか？
なので
>>1は低能の馬鹿のウソつきの詐欺師ということになる。
AIというのは単なるバズワード。
うちの社内では誰も使わないよ。
>>829 お前面白いなw
>>1 の言ってる事の中身が不明だから実態は何なんだと聞いてるんだよ。日本語の読解に難ありなのか？
そもそも学生とか本読んだだけの素人とか Kaggler 程度だと理解してないだろうけど実務の大部分はデータ基盤の構築やモデル運用もしくはその前段階の分析や顧客との合意形成がメインなのでその辺をそれとなく確認したんだよ。学生や素人ならコンペが全てだと思い込んでる奴ばっかだからあんな質問にはならないよ。
一応お約束で煽り返したけど言ってる事には基本的に同意するよ。そもそも人工知能とか AI という単語が漫画とか映画の影響で汎用知能をイメージさせてしまうので営業が使う AI はまあ嘘。業界にいれば誰でも理解してるはず、基本的にはパターン認識に過ぎないしな。
データ分析やってるんだが給料高すぎて驚いてる。
こんなに貰っていいのかと悩むぐらいもらってる。
さすがに今以上の給料はいらない。
もう十分です。
アンドリュー・ングが数十億だっけ？
小規模だけど
>>828は全部やったけど金になってないAIがらみは
修士はないと厳しい
普通のJavaのバックエンドの方が全然金になっている1.4千万程度だが
誰かもういらないくらい金もらえる方法を教えてくれ
Pythonは今後使われなくなるけど、なぜかPythonのイメージが先行する
RとPython両方使うに決まってるじゃないか？
馬鹿なのか？
正直Rはアナリスト的な人がよく使ってるがエンジニア方面じゃ全然使ってないだろ
そもそもC++なりRustなりGoなりScalaなりで根幹作って
それをPythonとかでパイプラインする感じが主でRの利点が少ない
結局実用的なシステムで回し続ける時にはR使うぐらいなら幾らでも他がある
もちろんバッチ的な簡単な定期レポートを吐かせるのにRを組み込んでおくとかはあるかもしれないが
修士はある
２０年前ニューラルネットワークの勉強した
実習で履修したやつだから単一レイヤーなら扱いはばっちりだ
家にシラバスもある
AIやらせれ
Rはないわ
プログラミングに向いてない
グラフが小綺麗なのはいいけどさ
>>834 アホ客にあたるとデータ分析の性能の測定方法すら知らないから楽だよね
>>840 いいたいことは分かるが、
「AIエンジニア」ということは、
このスレではいろんな「AI関連の」仕事を含んでいると思われる。
よって分析系ならRを使ったりする。
だから仕事によって違うとしか言いようがない。
このスレ主が馬鹿なんだよ。
AIエンジニアなんていう仕事はないからね。
これは何度も書いてるんだから気を付けろよ馬鹿ｗ
＞ そもそもC++なりRustなりGoなりScalaなりで根幹作って
このうちC++ならうちでも使っているが、
Rust、Go、Scalaなんて絶対に使わないな。
AIエンジニア（笑）なら
そのぐらい理解できないといけない。
馬鹿には無理ｗ
おバカ機械学習のバブルのせいでRとpythonだったらRユーザーのほうが上な気がする
>>851 それはない
Rはいまさらtidy dataとか言語コアがぶっ壊れるような拡張したりめちゃくちゃ
もう新しい言語作った方がマシだと思う
>>853 なにバカなこと言ってんの？
Rユーザーだからといって、今の仕事にメインでRを
使ってるという意味じゃないんだよ。
適切に言語を選んで使ってるという意味だ。
おバカ機械学習エンジニアはPythonマンセーのクズばかりじゃん？
そういう意味だ
ちなみに
Python使ってる
おバカ機械学習エンジニアに
チョンが多いのは
誰でも知ってることだ(笑)
>>854 なんじゃそりゃ
知らないならでしゃばるな
お前は何も言ってないのと同じなんだよ
>>854 この人多分コード書けない人でしょ。
こうはなりたくないね。
同じ大学です
学歴に変なところはない普通に高学歴です
むしろ学歴しかないですがAIやりたいです
>>836 828 だけど自分が見聞きしてる範囲だと AI と付くような肩書きでもエンジニア枠はお安いのが多い感じある。
自分の経験だと地味だしキラキラジョブには見えないけだろうけどデータ解析が何だかんだで儲かる気がするよ。
個人事業主で150から200くらい、小規模ベンチャーでも月単価300で仕事とれる。大手の分析者よりは安い価格設定なので最初だけ言い値で受けて次回以降に更新したければ条件を飲む事を最初に言っておけば後は自分の力次第。
修士なくてもアホみたいに勉強すれば週3だけ仕事でも1.4千くらいにはなるよ！
>>846 ＞ アホ客にあたるとデータ分析の性能の測定方法すら知らないから楽だよね
データ分析系の仕事は、客が理論を理解してないのがほとんどなので、
「きれいで納得感のあるグラフ」をいかに見つけるか？が
メインになっていたような気がします。
そういう仕事は楽ですね。
俺も可視化の仕事だけ来るね
前にグラフをゼロから描画する処理をやっていたことがあって
それをJSに応用したらすぐできたのだけど
それ以来仕事が舞い込みまくってる
このジャンルはブルーオーシャンだと思う
先月は月当たりのサビ残が70時間超えたけど、今月も稼働高めだ
>>864 ＞ このジャンルはブルーオーシャンだと思う
そうですね。やりたい放題ですね笑
Excelでちゃちゃっとグラフ書くだけで大金がもらえるというバブル状態。
ちょっと目の肥えた客には可視化ソフトを使って
派手なグラフをお目にかけてます笑
データをいじりまわして、あとはアイデアですね
データを見てアイデア出てくる人なら、
理論なんて知らなくても当分稼げると思います。
解りやすく見栄えのするグラフを作るのは、センスゼロのSEにとってAIライブラリを一から作るより難解かも
今流行のエアフレンドって凄い技術なんですか？一般人でも頑張れば作れたりしますかね？
>>872 LINEの公式アカウントのエアフレンドは、
今までの膨大なLINEのやりとりから似ている応答を選んで
返しているだけ。
だから膨大なデータがなければ作るのは難しいと思うから
プログラマであってもデータがないから作れない。
技術の問題じゃなくてデータを持ってるかどうかの問題です。
>>872 データがあればおそらくほとんどの機械学習エンジニアなら作れる代物だと思う
もちろんやり方はわかるというだけで結果を伴うかは別
>>871 ディープラーニングができるなんてSESじゃなくてAIエンジニアじゃん。
そもそも広告クリックの予測とかは何年も前からやってたからな
下火もクソも既存分野に近い
>>872 簡単な技術。なぜかと言うと、正解を出さなくていい問題だから
正しい答えを出すのは難しいが、どんな答えでもOKならなんでもいい
例えば明日の天気を聞いて
元気モリモリ天気モリモリって言っても
許されるだろ？
>>876 ＞ ディープラーニングができるなんてSESじゃなくてAIエンジニアじゃん。
AIエンジニアじゃなくて機械学習エンジニアというべきでしょ？
AIは何もわかってない馬鹿がつかう単語って感じ。
Pythonのライブラリ使うときに個人情報を抜き取る詐欺のサービスあった
AIエンジニアになってから土日の大半はサービス残業時間に費やしている
>>882 『AIエンジニア』などという
実際にありえない名称を使うってことは、
Excelでデ－夕をコピペしてるだけの
馬鹿だからだ笑
このスレで風俗とか行く人がいて驚いたが、
このスレのエリートは統計を勉強しているはず。
嬢はいろんな男とヤリまくっている。
HIV、B型肝炎、梅毒、性器ヘルペス、・・・ヤバイ性病は怖くないのだろうか？
このスレの皆様は英語の論文はdeeplで翻訳しているんでしょ？
>>886 普通は英語で書いて
英語校正してもらうだけだろ？
わざわざ翻訳するってやつが
まともな論文書けるのか？
このスレは優秀な人が多いからコロナのワクチン打っていない人いないよね？
>>893 リアルに高卒だと思う
学歴コンプ拗らせてるやつは中卒とかいうんだよ
このスレの皆様は最低でも大卒だよ。当たり前でしょ。
大卒以上じゃないとＡＩエンジニアできないと
>>1が言っている。
1だよ
実はオレ、機械学習エンジニアなんだ
騙してごめん
AIエンジニアの方が釣れると思ったんだ
ちなみに学歴とは相関があるけど因果はないんだ
交絡因子があるんだね
>>900 お前も強姦楽しんでるんだろ？
日本の女は皆強姦してやればいいんだよ！
いっしょに日本の女を強姦しまくろう！
マンセー！
メンエスにも飽きてきた
オイルがシャワーで落ちないからマジで面倒だわ
潔癖症だからベタベタのベッドも嫌い
プログラマーのことをITエンジニアと勘違いしてるやつ多いよな。
ITエンジニアと名乗るのは自由だし、
プログラマと名乗るのも自由。
ほっとけよ
考え過ぎるとハゲるぞ？
>>900 ソープでNSなんかやっているとヤバい性病のHIV、B型肝炎、梅毒、性器ヘルペスになるぞ。
>>902 強姦が好きなところをみると、あなた在日コリアン？
>>906 Twitterにて売春してる女の子いて、ちょっと高かったけど、
写真がチョーかわいいしNSで2回戦もOKだというから、
新宿で待ち合わせてホテルに行ったのが4月です。
その後、チンチンの付け根のあたりが痛くなって泌尿科にいったら
見事に性病を２つもらってましたｗ
抗生物質は3種類を処方してもらって2週間飲んでたら治りましたけど、
治る性病でよかったですｗ
二度と売春腐とはやりたくないですｗ
>>908 ツイッターとかはやめとけ
ちゃんとした店でやれ
検査体制とか完璧だぞ
AI人材求めているところは現場のリーダーが資格所持を嫌う傾向が強いと感じられた
特に茅場町、東京駅付近
>>910 なんだかよく解らんが、資格は前科じゃないので所持してることを言わなきゃいいだけじゃん
どうせ欄に書ききれないし
>>909 ＞ ちゃんとした店でやれ
それがいいと思います。
今はカワイイ彼女ができたので
いかなくて済んでます
振られないように頑張ります！
>>912 クラりんだったらしょっぱなからロセフィンぶちこまれなくね？
その次にビブラマイシン出たけど
顕微鏡で淋病を診断できる先生はレアスキル持ちなんだと後日知った
>>908 売春婦とヤッた何日後にチンチンが痛くなりましたか？
AIの専門家に訊きたい。2050年までにAIに初歩的な人格が宿ると思いますか？
チャールズ・クラークというSF作家が言っていたんだけど。
>>917 チャールズ・クラークが2050年にAIが初歩的な人格を持つと言っていたんだけど。無理っすか。
2001年宇宙の旅のサー・アーサー・チャールズ・クラークって偉いSF作家が言っていた。
無から生命を作るのは神だけですか？
AIに人格を持たせるという発想がそもそも間違っている。
統計的にそれっぽいかどうかだけであって人格とか関係なくない
言い古された話だけど
人格を定義してくれないと話しが進まない
怒りっぽい、泣き虫などの性格なら今でも
というか数十年前から出来ている
このスレの皆様はエースコンバット3ってゲーム知っている人いる？
人格や記憶などをコンピュータ上にコピーする電脳化です。
人間の方からコンピュータになるという。
イギリスの未来学者が2050年に大真面目で出来ると考えていると言っていた。
ただしコストがかかるため一般人は2075-2080年まで待たないとダメだってさ。
ブラインドタッチできないプログラマって存在しますか？
プログラマなら美佳タイプで一分間で200文字打てますか？
皆様はAIの第三次ブームはあと10年で終わると思いますか？
今のAIは平均値と中央値を素早く出すのとそれほど変わらない。実用化されて真っ当な物は翻訳と単純画像識別くらいだからな。
うちでも、データ量は増えて、計算量も莫大になってますけど、
理論的には全く進展なしです。
DLやらBoostingをいろいろひねくりまわして改良してるぐらいですから、
理論的には回帰分析を少し改良したぐらいの成果しか上がっていません。
シンギュラリティを予想した科学者がいましたが、
機械学習の中身も知らないで、適当なこと言って注目を集めたかっただけでしょうね。
知ってたら言えないはずですから。
新しい分野だから休日もほとんどサービス残業で作業させられる
今週はジェンキンスというビルドのツールのことで80時間はサービスで働いたぜ
AIエンジニアって、SE兼業とデーターサイエンスやマーケティングの2タイプ居るけど、
後者の連中もコードとか書いたりDB触ったりすんの？
では皆様は2045年にシンギュラリティは来ないと思っているのですか？
>>932 マーケターがAIエンジニアかはともかく、SQLは普通に使うべ
BIつーるのみってわけにもいかない
>>932 データ形式によってデータ読み込ませる処理とか変えるんじゃない？
うちの会社にSQLしか出来ないデブAIエンジニアがいるで。周りから白い目で見られているけど。能力がバレるのは時間の問題なのに経歴を盛って入ってくる理由がわからん。
>>933 アルゴリズムの問題もあるが、現在の半導体ベースの計算機では計算の熱効率が圧倒的に不足してる
汎用AIを作る前に地球が燃え尽きるとかいう記事があったと思うので詳しくはそちら参照
せめて汎用量子コンピュータ(誤り訂正付きのゲート方式ね)が実用化してから始め視野に入るかも?
>>937 >>938 つまり現在73歳のカーツワイルがホラ吹いているだけですか？
>>939 商業用のセールストークを間に受けるのは何も知らない大衆と
それに乗っかって一儲けしようとする山師だけだ
>>936 SQLしか出来ないって、よく解らんスキルだな
コードが書けるなら、前処理の雑用をやらせとけばいい
大手ならＳＱＬしか仕事でやらない人もいるんじゃね？
>>939 シンギュラリティってのは、カーツワイルが言い出したわけじゃないぞ？
アメリカ人ってのはＩＴ見てればわかるだろうが、
今まであったものに新しい名前を付けて「おれさまが言い出しっぺ！」とか
いいふらして自慢する社会なんだよ。
白人なんてそんな奴ばかりだよ。
まるで在日朝鮮人のようだろ？(笑)
大手だからSQLすら触らせてもらえない
見積もり対応ばっか
>>944 仕事が終わってから自宅で分析するんだよ。
土日も勉強する！
当たり前だろ？
じゃないとスキル下がるぞ？
>>946 ＞ 在日朝鮮人より来日ベトナム人の犯罪が最近多い。
在日朝鮮人は通名で報道されるから分からないはず。
警察が出してる統計によると、外国人の犯罪は未だに朝鮮人や中国人が多い
ベトナム人ばかりクローズアップされるのはマスコミが親韓親中だからだろう
印象で判断せずにデータで裏取りする癖をつけた方が良い
警察の上の方が在日韓国人団体から
多額のワイロもらってるからな。
だからパチンコは合法だとか
言ってるのさ。
腐りきった日本の警察w
>>950 売春は違法ですが、
あなたソープも違法になったら困るだろ？
社会を生きているうえで多少は法律に外れたことも黙認されなければならないと思うよ。
それはまあ、おれは違法なことばかりやってるけど、
弱いものいじめはしたことがない！
それだけはやらない！
■ 結婚前は純潔を守るべきか？「全くそう思う」「まあそう思う」の割合
日本男 40.9% lllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll
日本女 29.2% lllllllllllllllllllllllllllll ←【世界最悪、男女で唯一逆転】 （コピペそのまま）
米国男 47.5% llllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll
米国女 55.9% llllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll
中国男 72.9% lllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll
中国女 76.5% lllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll
韓国男 71.2% lllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll
韓国女 76.6% lllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll
韓国、中国の女性はしっかりしている。それに比べて日本女はダメだな。 池袋の某ピンサロに昨年、短期間だが、
むっちゃカワイイ女の子がいた。
スタイルもいい！サービスも抜群で指名するのが大変だった。
で、その女の子がTVに出ていてびっくり！
やはりむちゃカワイイ！
TVの番組になんて出てないで
またピンサロで働いて欲しい！
皆様は今までに500万円くらい風俗に金使ったのですか？
javascript、html、cssができればwebプログラマになれるの？
javascriptが「できる」というのが
相当レベルが高くないとダメ
>>961 なれると思うけど、いろいろ広く深く勉強してね！
DBの知識も必須だと思う。
米国の自動車メーカーが、
2024年にドライバーのいない自動運転の
タクシーサービスを始めるだとか、
完全自動運転を2023年（2年後！）までに
実用化するとか発表してるけど、
本当に2，3年で完全な自動運転が実現できるのでしょうか？
自分で運転していて思うのですが、
運転の時の判断は、動画解析や機械学習では
まだ無理だと思うのですが？
究極に難しそうなのは
道路に落ちているものの判定だと思う
そのまま踏みつけるか
回避するか
停止するか
あまりにもバリエーションが多くて
学習不可能だと思う
>>967 停まるんだよ
で、乗ってる人が降りてって
目でみて確認して
判断するのさ笑
なんでもそう
怪しい時には停止する
それ以外の選択肢はない
>>965 てめーは自動運転の仕事したこと
ねーだろ馬鹿w
>>965 万に一つ程度の大事故でも許容すれば可能。今の時点でもそれぐらいなら完成してる。もしくは地域を限定。市街地で30km程度の速度なら大事故が起きないからいいでしょと。バスなどで既に実用化されてる。
万全な自動運転は10年先でも無理だろう。
>>968 カマキリ、かえる、ネズミ、猫、犬の死体は
踏んでいいのかどうか人間でも難しい
生きている昆虫とかミミズに突っ込むかどうかも難しい
>>973 暇つぶしに見るのはいいけど役には立たんよ
>>974 そりゃAIエンジニアのエリートの皆様からしたらでしょ？
素人には少しは価値ある？
>>975 だからさ、何度も何度も書いてるけど
AIエンジニアという仕事は存在しないのよ。
わかる？
>>1が馬鹿なわけだ。
「AIエンジニア」などと自己紹介する奴なんているわけがない。
エンジニアであれば、そういう奇妙な名称の仕事は存在しないことは
分かっているはず。
分かっていないということは、エンジニアでもないし、
機械学習も統計学も、全く知らないド素人の馬鹿ってことだ。
>>1 スレタイ変えろよ馬鹿ｗ
>>976 機械学習エンジニアやデータサイエンテイストの皆様からしたらに訂正。
>>977 次スレのタイトルは何がいい？
機械学習エンジニアだけど質問ある？
ですか？
データ分析の仕事では、IQ高いというより
いろんなこと知ってる必要があると思う。
豊富な知識を柔軟に応用して、
顧客のニーズを満足させる必要があるから。
ただ顧客の中には「知ったかぶり」の人も多くなってきて、
いろいろ突っ込みされるから、
かなりの理論武装が必要になってきたと感じてる。
滋賀大学のデータサイエンス学部を卒業ぐらいじゃ、
顧客の前にでるのは無理だと思う。
最低でも修士卒かな？
でも修士だとしても、滋賀大レベルのアホじゃもう
データサイエンティストの仕事は無理っぽい気がする。
採用する側が馬鹿だから気が付いてないけどね。
竹村先生の弟子ですとか何とか言っとけば
客なんか大丈夫だろw
所詮権威に弱いやつらよ
>>983 客の情報源はテレビだからね。馬鹿だから(笑)
テレビによく出てくる松尾豊教授のことはよく知ってるが、
竹村なんて誰も知らないよ。
松尾の馬鹿がテレビでAI,AIと連呼するから、
客からAIでやってくれと言われる。
ホントに松尾の馬鹿は迷惑だ。
松尾の自著に書いてる通り「AIなんて存在しない」と
ちゃんとテレビで発言して欲しい。
松尾の嘘つき！と毎日書き込みしてやるぞ松尾！
誹謗中傷だと思うなら裁判しようぜ！
受けてたってやる！
>>984 ＞ 皆様。次スレのタイトルは何にします？
「機械学習や統計学的な方法を使ってデータ分析やってるエンジニアだけど質問ある？」
としたいところだが、長すぎるので、
「データ分析エンジニアだけど質問ある？」
ぐらいかなあ？
>>989 つかAIってなんのこと言ってるのかわからんから使うなって
言ってんだろうが馬鹿の低脳のクズｗ
じゃあ頭良くて有能で価値のある
>>990は具体的にどんな機械学習の手法で
どんな統計学的（）な方法を使ってどんな業界のデータ分析やってんの？
本当に出来る人間はさらっと答える
困った奴は話をそらし始めるw
テンソルとか大仰な名前使うの恥ずかしくないのかな
物理屋からしたら失笑ものだよ
いやテンソルの定義って話なら双線型写像の条件を満たせばなんでも良いのでそれ自体は良いのだが
機械学習の文脈だと多次元配列の計算則に過ぎないのに
ライブラリの名前に使うのはどうなんかと
まぁ確かにただの数字の並び同士の計算を効率的に行うライブラリに過ぎんわな
>>999 そうそう
物理でのテンソル解析なんかと勘違いするよ普通
普通の人のテンソル=テンソル解析だと思う
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