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記事へのコメント24件
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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。
![tackman tackman](https://cdn.profile-image.st-hatena.com/users/tackman/profile.png)
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
![bakuhate bakuhate](https://cdn.profile-image.st-hatena.com/users/bakuhate/profile.png)
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。
![y_hirano y_hirano](https://cdn.profile-image.st-hatena.com/users/y_hirano/profile.png)
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
![circled circled](https://cdn.profile-image.st-hatena.com/users/circled/profile.png)
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。
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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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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
2022/03/21 リンク