ニューラルネットワーク使ったAIなんかめっちゃ簡単だから。俺天才ｗｗみたいなフリすんのやめろ - bonotakeの日記

スイマセン。クソ煽りタイトルですが、下記の記事のタイトル意訳しただけです。草生やして更にクソさを増してはいます。 Neural network AI is simple. So… Stop pretending you are a genius 個人的にはぜひ本文読んでこの記事のクソ煽りっぷりを満喫してほしいのですが、英語読むのもメンドクセという方に、何が書いてあるかをさらっとだけ説明すると。 要はニューラルネットワークって、↓のPythonで11行のコード分の処理やってるだけじゃね？ こんなの使いまわした程度で「うはｗｗｗ俺天才ｗｗｗ」みたいな顔すんのやめろ、ってことのようです。 まぁハッキリ言って、クソ記事ｗｗｗ煽り乙ｗｗｗなんですけど。 でもぶっちゃけ、真実なんですよ。ある面においては。 僕も今の会社に入るまでディープラーニングに関する知識ほぼゼロだったけど、今は少なくとも、自分の業

[rainbow_doll]

極論、天才レースドライバーは 他人が作ったすげー車を乗りこなすのが上手い人、天才プログラマは他人が作った言語をいじくり回すのが上手い人になっちゃう…

[shields-pikes]

構造とか概念はすごく原始的で単純なのに、今の高い処理能力を使って大量にデータ食わせて、しっかりチューニングすればそれなりにすごい結果が出るのがニューラルネットワークのAIの特徴だよな。

[pendamadura]

理論を勉強しても既に先人が作ったライブラリがあって数行で終わるから虚しい

[yoshi-na]

ツールにデータつっこんだ結果だけ出して「解析した」と、ドヤるなと

[thesecret3]

その割に簡単に作れるはずのアプリケーションがイマイチ出てきてないのが問題なんでないかな。一方で暗号通貨なんて理解だの天才だのすっとばして何百億円も動いてる。

[quick_past]

そこに行き着くまでが大変だったんだろう。

[UhoNiceGuy]

例えるなら「多変量解析なんてExcelでちょいちょい」みたいなものだと思う。だからこそディープラーニングは凄い。ただ学習データ集めるのが大変だから、(自分は)いまいちうまく適用できない。

[natu3kan]

仕事は仕事固有のミスしやすい場所をどれだけ知っているかの失敗学のノウハウ。失敗がハード起因もあるからソフトでも多少ハードに詳しくなる。今ハードもイチから作るのはメーカーのみ一般じゃ部品単位の購入や交換

[sho_yamane]

コード自体はほんと簡単でどうやってモデルの精度上げるかよね

[threethree]

すでに利用のハードルが下がったものに対して、新規で基礎理論から理解するのってモチベーション的に難しいよね。そういう意味では表面的に利用するだけでも扱える人間が増えるのは良いことだと思う。

[kabacsharp]

ぎくっ・・・。ノルムうまく作れるといいですね。max-min定理により数学的平均が最大の情報量を持っていますが（違

[nadanonadanotamenonadaniyoru]

今の業務には全然関係ないけど、この辺も理解しとかなあかんなと思ってるんだ、最近。線形代数か…。何回か読んだけどまた読んでみるか…（大まかには理解してるつもり）

[rin51]

ﾃﾝｿｰﾌ労

[zyzy]

よくわからんとパラいじるのも気持ち悪いので、じわじわ学習はしていく事になるだろうけど、今から追いかける人はなかなか大変だとも思う。

[shotazc]

大きな釣り針。

[north_korea]

ディープラーニングが流行ったのは実装が簡単で精度が出るから。一度ディープじゃない機械学習をフルスクラッチしてみると分かるが、相当な実装力を要求される。

[mustelidae]

アメフラシかわいい

[kent-where-the-light-is]

“ただ、ディープラーニングをメインでやってる人達がコンパイラやその下のハードウェア、いわゆる計算機科学の基礎みたいなところを学習するのは結構大変そうで、なんか学習曲線の非対称性みたいなものを感じていま

[otihateten3510]

そこでコモディティ化ってワード使うのは違う気がする

[hinbass]

このタイトル付けるだけでもセンス無いし罪が重い。仕組み自体の改善や、チューニングにどれだけ手間がかかってるのか分からないのか

[tofu-kun]

色んな役割とスキルがある

[t-cyrill]

求人

[yoiIT]

“ディープラーニングなんて、大雑把に理解するだけなら簡単”