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qwerty86
"たいていのソフトウェアは「正しいコード」と「間違ったコード」が 明確に区別できる状況で作られている"これは流石に想定されている範囲が狭すぎる気がする。

その他
endo_5501
今は色々過渡期よな。正直、自分的には化学前夜の錬金術を連想してしまう

その他
otakumesi
内容は概ねその通りだなぁって思うけど、ドロップアウトはまだまだ普通に現役じゃない???

その他
peperon_brain
フレームワークの不安定さはマジで苦しんでいる最中。互換性が公式で確認出来ず、StackOverflowとかGitHubのissue漁ってようやくわかるのが多い。

その他
bakuhate
実際、データ投入して動かすとある程度結果が出る。大きなモデルになってくるとそこそこの結果は出るし、学習のタイミングによって結果のブレが激しいので定量的な結果を出すのが難しいのが悩ましいところ。

その他
rck10
まさに。"うさん臭い"は言葉が強いが、一般的な開発の契約形態=仕様があって、テストがあって、バグと瑕疵がある、を前提にした工数=値段、というのが適用できないから、商売しにくいんだよね。

その他
samu_i
"ソフトウェア開発において" 面白い。

その他
dlive1
ニューラルネットワークの世界では、研究者にとっても 「なぜこれで精度が上がるのかよくわからない」方法や、 「どちらが本当にいい方法なのかよくわからない」テクニックが数多く存在

その他
omega314
私は(当然と言えば当然だが)できる限り制御可能なアルゴリズム・実装を選択する。コントロールし切れない部分はリスクとしてハッキリ認識しておく。ベイズはいいぞ。

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tmatsuu
機械学習における「正しさ」とは、 せいぜい「実行してみて精度が高いもの」という程度の定義しかない。なるほどですね。

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yamada_k
いやそういうものだから、としか。

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tackman
「普通のソフトウェア開発」でも非機能要件やパフォーマンスチューニング等はここ言われてるのと五十歩百歩の「正解のなさ」と格闘するわけで、真面目なプログラマの仕事の範囲を狭く取りすぎなのでは

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kaz_hiramatsu
バグっててもそれがいい感じにペナルティになって、うまくいくケースとかもあるし。。

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rryu
胡散臭いというか、機械学習専門の人は機械学習の特性から仕様も何もないスパゲティなプログラムを置いていなくなってしまう可能性が高いので、後に残された方としてはちょっとみたいな感じだと思う。

その他
love0hate
胡散臭くは......ないかな。胡散臭いのはバズワードの "AI" とそれを取り巻く商売。

その他
peperon_brain
peperon_brain フレームワークの不安定さはマジで苦しんでいる最中。互換性が公式で確認出来ず、StackOverflowとかGitHubのissue漁ってようやくわかるのが多い。

2022年03月22日 リンク

その他
dlive1
dlive1 ニューラルネットワークの世界では、研究者にとっても 「なぜこれで精度が上がるのかよくわからない」方法や、 「どちらが本当にいい方法なのかよくわからない」テクニックが数多く存在

2022年03月22日 リンク

その他
bakuhate
bakuhate 実際、データ投入して動かすとある程度結果が出る。大きなモデルになってくるとそこそこの結果は出るし、学習のタイミングによって結果のブレが激しいので定量的な結果を出すのが難しいのが悩ましいところ。

2022年03月22日 リンク

その他
rck10
rck10 まさに。"うさん臭い"は言葉が強いが、一般的な開発の契約形態=仕様があって、テストがあって、バグと瑕疵がある、を前提にした工数=値段、というのが適用できないから、商売しにくいんだよね。

2022年03月22日 リンク

その他
zkq
途中が間違ってても最適化によって結局正解が出てくるというのは、脳みそみたいで面白いな。

その他
eagleyama
"なぜなら、機械学習における「正しさ」とは、 せいぜい「実行してみて精度が高いもの」という程度の定義しかないからだ。 "

その他
y_hirano
正しさがコードだけで確定しないことや、「結果が出たから大丈夫」みたいな検証しかできないこと、フレームワークの不安定さなど、一般的なソフトウェア開発と違いすぎて私にはあわないなと思って入り口で挫折した

その他
omega314
omega314 私は(当然と言えば当然だが)できる限り制御可能なアルゴリズム・実装を選択する。コントロールし切れない部分はリスクとしてハッキリ認識しておく。ベイズはいいぞ。

2022年03月22日 リンク

その他
circled
機械学習に限らずフレームワークの大半は10年近く経たないと、バージョンアップの都度、結構苦労する修正を平気で詰め込んでる感ある。出来たて数年は、分かってる奴しか使わないみたいな雰囲気あるし。

その他
ite
「ニューラルネットワークは上記のように不確定な要素が多く、 できれば使わないに越したことはない」これに尽きる。通常のアルゴリズムで処理が可能なら、機械学習を使うべきではない。必要な所で最小限使う物。

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shoh8
ここが肝

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hirorinya
学び

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cartman0
結局ブラックボックスモデルだからかな

その他
otakumesi
otakumesi 内容は概ねその通りだなぁって思うけど、ドロップアウトはまだまだ普通に現役じゃない???

2022年03月21日 リンク

その他
samu_i
samu_i "ソフトウェア開発において" 面白い。

2022年03月21日 リンク

その他
qwerty86
qwerty86 "たいていのソフトウェアは「正しいコード」と「間違ったコード」が 明確に区別できる状況で作られている"これは流石に想定されている範囲が狭すぎる気がする。

2022年03月21日 リンク

その他
endo_5501
endo_5501 今は色々過渡期よな。正直、自分的には化学前夜の錬金術を連想してしまう

2022年03月21日 リンク

その他

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おわりに - なぜ機械学習はうさん臭く感じられるのか? / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門

本講座では計8回にわたり、ディープニューラルネットワークの原理と実装について 説明してきた。ニュー... 本講座では計8回にわたり、ディープニューラルネットワークの原理と実装について 説明してきた。ニューラルネットワークの原理は基本的には 勾配降下法であり、その基盤となっているのが関数の微分可能性である。 ニューラルネットワークにはさまざまな形態が存在するが、 画像処理・画像認識の場合は畳み込みニューラルネットワークが非常に 有効であることがわかっている。また、ニューラルネットワークの 出力形式や損失関数を変えることにより、ニューラルネットワークが 物体検出や奥行き推定など、さまざまなタスクに利用可能であることを紹介した。 さて、本講座は「真面目なプログラマのための」ディープラーニング入門、 と銘打っている。真面目なプログラマとは何か? 諸説いろいろあるだろうが、 多くのプログラマは、ソフトウェア開発において 仕様の明確さや、 システムの効率・堅牢性、そして 保守のしやすさといったものを 追求

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  • techtech05212024年05月11日 techtech0521
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