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（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。）
流体とか、物理の世界できちんと基礎理論があったとしても、それを実際の実験で見ようと思うと複雑に組み合わされるのでモンテカルロ使う。
で、モンテカルロ使ってバックグラウンドとの区別とか付けるときに単なるカットベースで区別するのを超えて
ニューラルネットワークとか使う事がある。
でも別にそれは基礎理論無視してるわけではなくて、それに則ったモンテカルロに対して適用してるだけ。
（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...
（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...
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...
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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