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https://twitter.com/ML_deep/status/1685972375316361216
HELLO CYBERNETICS on Twitter: "叩かれるかもしれないけど確率変数というコミットをする場合/しない場合、その後の手続きとして何が具体的に変わるのか、僕は分からない…。 目的に沿う便利なアルゴリズムが作れたらそれで良いという統計の使い方をしてて、知らずの内に確率変… https://t.co/rwHdrFGzhE"
HELLO CYBERNETICS on Twitter: "なんだかんだ言ってPythonが一番慣れているし、パフォーマンス上必要とあらばC++を使うというのが現状、自分の中では最適になってる。 これがいずれJuliaとRustのコンビになるだろうと勝手に踏んでるけど、すぐ来る感じでは無いなぁ。"
HELLO CYBERNETICS on Twitter: "天然ニューラルネットワークの表現学習の結果を使うのが特徴量エンジニアリングとかオーダーメイドのモデル設計だと思っている。 だから深層学習は、アンサンブル天然ニューラルネットの積み上げ（学問）が少ないor究極の解に程遠い場合に、強烈な力を発揮する という思想を持ってる。"
HELLO CYBERNETICS on Twitter: "基本は地道に分析していって、ドメイン知識フル活用のルールベースに落ちるならそれでも良いのだけど、 とかいいつつ、仮にゼロからルンバ君の掃除を強化学習でやらせたら何が起こるのかは楽しそうとか思ってしまう。 ボロボロになったルンバ君… https://t.co/y2RmhqTgDm"
HELLO CYBERNETICS on Twitter: "確率的グラフィカルモデルでマルコフブランケットがどうのこうのとか、メッセージパッシングがどうのこうのとか難しいこと言わずに、観測変数と潜在変数の関係や何がローカルに効いて何がグローバルに効いてるのかを可視化するツールとして、機械学習の最初に導入すべきな気がする。"
HELLO CYBERNETICS on Twitter: "ネットワークの設計は損失関数の設計に含まれると思う（Chainer登場当初も、NNは損失関数の設計であるとスライドに載ってたのが印象的）。何でも良いから深くして、交差エントロピーか二乗誤差を使う、みたいなのが駄目という印象。"