AIエンジニアだけど質問ある?
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>>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 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています