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あやしげな機械学習や深層学習のハウツー本を読むより、こちらの入門書の方が圧倒的にカバー範囲が広い&実用性の高い知識が身につくと思います。より現代的な内容も盛り込まれた改訂第2版がおすすめ。 イラストで学ぶ 人工知能概論 改訂第2版 https://t.co/gNjdAZLMLo
機械学習は大量に計算資源を投入して誤った発見を量産しまくっていますね。残念ながらp値ハッキングと全く同じ構造。 BBC News - AAAS: Machine learning 'causing science crisis' https://t.co/iQlUUlLbeW
dropoutもSGDもそうなんですけど、わざわざベイズでモデルを構築し直さなくても、試行錯誤の歴史の流れで深層学習の多くのテクが(ほぼ)ベイズになっていたということですね。 https://t.co/v36qtEXZfO
機械学習エンジニアは基本的に結果を保証することができず、どんな課題に対しても「出来るかもしれないし、出来ないかも」といった感じになってしまいます。データ「サイエンス」という言葉の通り、すべての仕事は未知の領域への挑戦になります。その辺理解いただけるとありがたいです。
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