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はてなキーワード: 学習とは
中国のOEMに電動パワートレインのユニットを納めている中国で生産しているティア1メーカーの技術者
中国と日本だけでなく日本と他の国というところだけど、日本はNG品を作らない製造方法
中国や欧州含めてその他の国は不良品を出荷しなければ良いという判断
不良品が出たら捨てた方がトータルで安いんじゃないの？というのが彼らの考え方
日本は効率を非常に重視、サイクルタイムを短縮し、工程を分け、早く生産しようとする
日本はラインを作る、工程ごとに専用マシンが付いて工程集約しない1つの装置に対して1つの加工
中国は少数試作の作り方、5軸のマシニングセンタ2台で加工したり5軸4軸のマシニングセンタ1台ずつで加工したり
加工精度は工程が少ないためかなり高い
サプライヤーのリスク管理。中国は台数保証しない、1台でも100台でも同じ値段
月1万台作るのでラインを作ると5億の投資がいるならばマシニングセンタ並べた方が安くなると考えてる
工程集約するためには設計段階で考慮が必要だが中国は設計の考え方も違うの？
そんなことはない日本の方が生産性を考えて設計している、中国は生産性を無視した設計やマニアックな加工をしてる
それって儲かるの？
謎。プライスは決まってるけどコストが見えてこない、だから「ものが作れない大変です！」ってなっちゃう
ものづくりを考えてない設計で何度かサプライヤーの支援に行ったこともある
工程集約にはメリットもある、また設備は日本よりも新しい日本の量産メーカーにはないような設備が並んでいて加工精度はよく出る
「やり切り仕舞い」という考え方、5軸4軸マシニングセンタを並べて何でも作れるようにする
モデルチェンジのスピードがめちゃくちゃ早いので、ラインを作っちゃうと間に合わない
業界で働く人たちは？
バブル時代の日本のように「24時間働けますか」なノリでエンジニアもオペレータも若い、マンパワーはすさまじい
日本の大手メーカーは標準化作業を進めているので標準化された作業しか知らなくて、生産技術のエンジニアは「標準以外のことは分かりません」と言うことになりかねない
中国は「失敗した、こうした、それでも失敗した、そしてうまくいった」と失敗をして学習することを繰り返しているのでかなりスキルが高かった、一般的な日本のTier1、OEMの生産技術の担当者と同等かそれ以上
オペレーターも？
オペレーターだったら「ここをこう変えてくれ」と言うとその場でCAMを叩いて、治具を修正して即対応する
CAD前提の運営なのでCAMの使用が当たり前、日本みたいに2D図面を使わない
最初は中国の2D図面の質が低くて疑問に思っていたが実際やってみると2D図面いらなかった
上流の設計からBOMが出てきてそれが調達から営業まで連携出来てる、日本は2D図面に変換するのでBOM連携出来てない
ラインを作って工程分けると精度が出にくいので、製品の精度でガチンコ勝負して「どっちが良いもの作りますか？」と言えば間違いなく中国
精度要求がどんどん上がっているので工程集約しなければ精度保証できない、ラインをつくっていては無理
中国のメーカはマシニングセンタを裸で買ってきて、生産技術担当の人間がロボットインテグレート含めた治具や工具の設計をやる
そういうところのキャリアの差が出てきている
中国はものづくりを分かっていない、素材基準や加工基準がない、面もある
なので「この状態だと精度出せないよ」となることもある、そう指導したときもう夜だったけど「分かりました！明日の朝までに変えます！」と言って対応した
SOLIDWORKS立ち上げて治工具の設計して作り変えたり、マシニングセンタでプログラム作ったり全部自分でやる
ポテンシャルはすごく高い
はい、Kaggleのようなブラックボックスのリーダーボードで評価する現場は存在します。
機械学習モデルの評価には、一般的に以下の2つの方法があります。
1. **ホールドアウト評価**: 学習データを訓練データとテストデータに分割し、テストデータでモデルを評価する方法。[1]
2. **ブラックボックス評価**: 評価用のデータセットが公開されず、サーバーにモデルを提出して評価される方法。Kaggleのコンペティションがこの方式。[1][2]
つまり、Kaggleのようなブラックボックス評価は、機械学習の様々な現場で採用されている評価方式の1つであり、特に実運用に近い評価が求められる場合に有効な手段となっています。[1][2][3]
Citations:
[1] https://qiita.com/Shun_PI/items/896d05ed9689f4b24347
[2] https://www.kikagaku.co.jp/kikagaku-blog/kaggle-competition/
[3] https://www.kikagaku.co.jp/kikagaku-blog/signate-competition/
[4] https://www.topgate.co.jp/blog/google-service/8707
[5] https://www.jst.go.jp/crds/pdf/2023/RR/CRDS-FY2023-RR-02.pdf
訓練データの分布が、99%がTrueで1%がFalseってタイプのやつだとするだろ？
それでそのまま評価するにしろ、F1を使うにしろ、実用の精度の評価は難しいんよ
F1で評価するにしても、それは「ランダム分類機よりは汎化性能が高い」ということならわかるが、実用判断だと「Falseの見逃しは減らせ！」ってことが結構ある
生物系専攻してたけど、化学はそれなりに出てくるが物理はゼロに等しかった。でも、これも何を専攻したかによると思うわ。例えば、生態系や環境系専攻してたら地学にも詳しくなれるだろうけど、ワクチンとかそっち方面はさっぱりだろうしね。あらゆる学問を網羅的に学習するのは不可能だからこそ、専門家は自分の仕事に責任を持てって思う。
元増田じゃないけど、自分は起きてるときは日本語で思考してるのに、夢ではあんまり言語そのものを運用してないような気がする 。
夢の中で話すという状況になったら日本語とか英語が出てくるが、夢の中の思考に、言語を用いているという意識が薄い。
適当な仮説だけど、脳が覚醒時に視覚野や言語野を活用した結果が学習されていて、
何年も前の話なんだけど、
削除逃亡増田っぽい奴がいたんだ
当時はまだ削除逃亡はしてなくて、
いつまでもウザ絡みするかわいそうな奴だったんだ
で、うざいのでレスしてすぐ削除するっていう
逃亡以前にまともに会話してやらないという戦略をとったんだよな
その時に削除が煽りになるって変な学習しちゃったんじゃないかなーと
うっすら思っているんだ
単細胞生物や単純な多細胞生物に見られるような、基本的な感覚能力を持つ。
刺激に対する反応、光や温度の変化の検知など、限られた情報処理能力を持つ。
過去の記憶や将来の計画を立てることができ、感情や感覚を経験することができる。
意識レベルに加え、複雑な社会構造を形成し、他個体と協力したり競争したりする能力を持つ。
社会的知性レベルに加え、宇宙や生命の起源について理解し、他の惑星や文明と交流する能力を持つ。
意識を構成する条件がなく、意識が意識のみで成り立ち、電磁相互作用、重力相互作用、強い相互作用と弱い相互作用の制限から解放されている。
