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薬作ったりだとか、フィールドワークしたりだとか
元々現象論的な要素が強い分野は特に機械学習に侵食されやすいと感じる。
（ヤバいのは実際上はガッチリした基礎理論が存在する分野でもそれいらねーって感じになってきてるところなんだけど。流体力学とか。）
ちょうどさっき話をしたNIPSにこんなのが出ている。
http://www.bioinf.jku.at/publications/2014/NIPS2014c.pdf
学会に出てくるのは企業的にはもう通り過ぎた地点だから、実際はかなり進んでいると考えるべきと感じてる。
特にディープラーニングの流行のパワーは本当に凄くて、現在世界で一番金持ってるクラスの会社がアホみたいに投資して優秀な人間を大量に囲い込んで辺りを焦土にしながら突き進んでいくパワーがある。
ディープラーニングが流行ってるのは機械学習が適用できる分野だけなのに対し 「研究では自分の世界を作りなさい」という言説は研究一般を対象にしているから まあ無理がある主張だ...
（流行ってるというのは）「機械学習が適用できない分野」が急速に小さくなってきているという意味でもある
増田君は自分の観測範囲を世間一般に適用できると信じすぎるきらいがあるね
俺を否定したいという気持ちはもう十分伝わったので、 具体的にどう間違っているかという反例を少しでも挙げてもらえると助かる。
無いことの証明みたいなのは難しいけど 実際手を動かしてる人が使ってるのは機械学習より統計だよ 薬作ったりだとか、フィールドワークしたりだとか 「機械学習が適用できない分...
薬作ったりだとか、フィールドワークしたりだとか 製薬はもうかなり機械学習に侵食されてきているのではないか。 元々現象論的な要素が強い分野は特に機械学習に侵食されやすいと...
ん？なんか話ずれてるけど、 「機械学習」と「ディープラーニング」は別レベルのものだよね？ 「ディープラーニング」って機械学習の中の１つの手法というか、そういう方法論みたい...
（ヤバいのは実際上はガッチリした基礎理論が存在する分野でもそれいらねーって感じになってきてるところなんだけど。流体力学とか。） 多分、あなた何か勘違いしてる。 流体とか...
いや、モンテカルロは単なるサンプリングなので基礎理論そのもの。単に数値計算してるだけ。 基礎理論ガン無視はこういう系。http://www-ui.is.s.u-tokyo.ac.jp/~ume/GliderDesign/2014_siggraph_GliderDesig...
製薬はもうかなり機械学習に侵食されてきているのではないか。 実際研究者に会ってみると驚くほど浸透してないよ。 ツール使ってても、それが占めるウェイトは物凄～～～～～～～...
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