ちるだ @ixsiid@friends.cafe

勝者がいないから敗北していない

クシャミに近いのがｶﾞ､､ｶﾞ､ｶﾞｸｼｭﾝ
頭がぼーっとしてるのに近いのが、ﾎｰﾄｹｰ

統計と学習の違いとは

急にまじれすすると、出力ルートを制限することじゃなくて、出力（次の状態）にそれぞれどの確率で進むかっていう解析という認識

かわいいは正義！

N次の状態遷移群をN重マルコフ連鎖解析することで結果的にDNNと同じになる（ｷﾘｯ

マルコフ予想も大方正しさが証明されそうだし、SEP2SEPが覆るのも時間の問題じゃね？

知ったかぶり会議開幕！

ディープラーニング雰囲気勢だから逆にわからん

ヒホは人格分割型AI

一応だせる機種というかプラグインはあるけど、高すぎるっす

リアルタイムスペクトログラム表示器はいろんな用途あって面白いかもしれない

温度が
26（状態-3）→27（状態-2）→27（状態-1）→26（状態0）
と、きて状態+1は何？ってものはできる

状態種A
雨→曇り→雨→雪→？
状態種B
12℃→14℃→6℃→2℃→？

を連立して予測できるかは調べたこともない

状態の遷移って意味だとできるけど、独立した状態を連動させるって応用は調べたこともない

具体的に数値化できるっていうところが活かせる事柄かどうか

よくある例が天気予報だけど、「雨の次は曇りになりやすい」とか、知っとるわそんなんみたいな結果になりがち

わりとよさそう

一回クラブパーティ行ったけど、迫力すごかった

課題でCで書いた覚えしかないけど、雑にいうと因果の強いものじゃないとマルコフ使うこと自体が間違い

マルコフ好きやなぁ