【統計分析】機械学習・データマイニング20
: デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa5f-Mv1r) [sage] 2018/08/07(火) 18:56:37.59:sGPH9ejna 機械学習とデータマイニングについて何でもいいので語れ若人 ※ワッチョイだよん 次スレ立ての際は、一行目冒頭に !extend:on:vvvvv:1000:512つけてね ■関連サイト 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」 ttp://http://ibisforest.org/ DeepLearning研究 2016年のまとめ ttp://http://qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76 ■前スレ 【統計分析】機械学習・データマイニング19 ttp://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/ VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:----: EXT was configured : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-Mv1r) [sage] 2018/08/07(火) 18:57:06.02:sGPH9ejna 【統計分析】機械学習・データマイニング11 ttp://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482227795/ 【統計分析】機械学習・データマイニング12 ttp://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1485008808/ 【統計分析】機械学習・データマイニング13 ttp://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1487433222/ 【統計分析】機械学習・データマイニング14 ttp://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1489636623/ 【統計分析】機械学習・データマイニング15 ttp://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1492344216/ 【統計分析】機械学習・データマイニング16 ttp://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1498493352/ 【統計分析】機械学習・データマイニング17 ttp://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1502032926/ 【統計分析】機械学習・データマイニング18 ttp://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1507807291/ : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-Mv1r) [sage] 2018/08/07(火) 18:57:28.97:sGPH9ejna 【統計分析】機械学習・データマイニング【集合知】 ttp://toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1286200810/ [統計分析]機械学習・データマイニング[集合知] 2 ttp://toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1342812444/ 【統計分析】機械学習・データマイニング3 ttp://peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1350121405/ 【統計分析】機械学習・データマイニング4 ttp://peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1403603502/ 【統計分析】機械学習・データマイニング5 ttp://peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1439302488/ 【統計分析】機械学習・データマイニング6 ttp://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1455651930/ 【統計分析】機械学習・データマイニング7 ttp://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1460535528/ 【統計分析】機械学習・データマイニング8 ttp://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/ 【統計分析】機械学習・データマイニング9 ttp://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1470037752/ 【統計分析】機械学習・データマイニング10 ttp://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1479498503/ : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-Mv1r) [sage] 2018/08/07(火) 18:59:38.03:sGPH9ejna ■関連スレ パーセプトロン ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/informatics/1330911251/ 人工知能ディープラーニング機械学習のための数学 ttp://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482808144/ Deep learning ttp://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1387960741/ ディープラーニング(過去ログ) ttp://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1457792560/ 自然言語処理スレッド その4 ttp://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1401741600/ ■人工知能考察スレ (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ(知能増幅) 74 ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1498186101/ (AI)技術的特異点と政治・経済・社会等(BI) 10 ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1498288837/ (情報科学)技術的特異点と科学・技術等 2 ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/ 人工知能 ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1286353655/ 人工知能で自我・魂が作れるか ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476229483/ こころがあるロボットは作れるのか ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/robot/1287505889/ : デフォルトの名無しさん (アウウィフ FFa7-10BI) [] 2018/08/07(火) 19:15:16.08:pTM8y/NsF O2 : デフォルトの名無しさん (アウーイモ MMa7-HbjE) [sage] 2018/08/07(火) 19:50:22.13:8zVziv3vM 乙松 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Saa7-m06p) [sage] 2018/08/08(水) 08:55:49.42:HGwT+goka 年収が高いプログラミング言語は「Go」――「Scala」と「Python」が続く ttp://http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1808/08/news035.html : デフォルトの名無しさん (ワントンキン MM9f-Y7Vv) [sage] 2018/08/08(水) 16:43:32.70:8wlFoTsYM Rはもう結構昔からもう終わりじゃね、と言われていたけど、むしろ最近書籍増えてるよね。 機械学習でも統計でも。 Mathematicaは本が激減したなあ。 その手の用途はだいたいPythonに移ったってことか? : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMa7-EFdU) [sage] 2018/08/08(水) 16:52:18.69:gJ76Lpu7M intelのideepを試したいけど、これってインテルのCPU内のどのリソースを使っているの? GPU? VLIW命令? 教えてください。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a31e-QB3m) [sage] 2018/08/08(水) 18:46:19.79:cDhsKsre0 マセマティカからpythonはないだろ : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Saa7-m06p) [sage] 2018/08/08(水) 19:08:29.20:cfJlr7XQa sympyで大体mathematicaの代わりとしては十分かと : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa2f-BRNY) [] 2018/08/09(木) 08:26:32.93:9inRiYG9a 中学や高校でプログラムの授業やるみたいやけどpythonとsympyを数学の授業で教えといたら使えるようになるやろ。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ de61-+zB5) [sage] 2018/08/09(木) 10:11:14.58:RpjTpAg/0 学校で教えると全てのものが糞になる。 特に受験英語と受験数学。 : デフォルトの名無しさん (ワイーワ2 FF82-VDz4) [] 2018/08/09(木) 10:40:56.18:NXkdt6vrF うむ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 468a-Qb5F) [sage] 2018/08/09(木) 11:35:24.97:QXr9RiYT0 よくある寝言 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa2f-nKX0) [sage] 2018/08/09(木) 12:10:28.90:dmGenwPQa 読み書きに関しては日本の学校英語教育で十分だけどね 高校卒業まで真面目にやっていれば哲学書でもない限り読めない文章はそうそうないはず : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cab0-irNJ) [sage] 2018/08/09(木) 12:26:40.71:/BnwmUrB0 能力の低い学生ほどそういうこと言うよね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ de61-IeV5) [sage] 2018/08/09(木) 15:53:08.15:RpjTpAg/0 日本の教育は洗脳教育だからな。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ de8a-IeV5) [sage] 2018/08/09(木) 18:52:27.78:zr10dTEW0 機械学習なんて学校教育で教えるような分野でもないよ 寝言でもなんでもなく、基礎のある奴が本気で取り組めば一年で最先端に追いつく分野 実務で使おうと思えばやること増えるけど てか、機械学習って日本ではそんなに需要ないよね : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM27-o+Id) [sage] 2018/08/09(木) 18:59:44.84:dPMfUDyXM スポンサーがアホやからな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8a23-Qb5F) [sage] 2018/08/10(金) 11:53:21.49:mlndH2x/0 Pythonに急速に人が集まってるから、これからPHPとJavaを駆逐しそう : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0fc6-yN1c) [sage] 2018/08/10(金) 12:03:34.10:tHhIb8vz0 PythonはWebには広まってないから PHPとJavaには影響ないな : デフォルトの名無しさん (ワントンキン MM3a-Hn5+) [sage] 2018/08/10(金) 18:01:05.51:Ianm2pCwM Rubyにnumruby,pandas,matplotlib があれば歴史は違っていた : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sac2-VDz4) [] 2018/08/10(金) 18:16:56.60:4q34i5cva そうでもない : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM76-Rf1C) [sage] 2018/08/10(金) 19:25:59.91:ZeKsZHvVM ライブラリとコミュニティの違いを除いてrubyがpythonに明確に劣ってる感じはしないけどなあ。 まあバージョン1.8でrubyからpythonに乗り換えたんでそれ以降はあまり知らないんだけど。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ea60-Qb5F) [sage] 2018/08/10(金) 19:32:32.45:H9lF8aPc0 静的ruby に取り組もう、と決心しました : デフォルトの名無しさん (スップ Sdea-rWw3) [sage] 2018/08/10(金) 19:35:39.31:y/s1EyzFd 機能の優劣はともかく、海外じゃRoR 以外の用途ではRubyは殆ど使われてないし : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ b3b3-kOv4) [sage] 2018/08/10(金) 21:10:15.26:v63CZr9j0 鯖缶ツールみたいので Rubyで書かれてるのなかったっけ? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ca9f-LakT) [sage] 2018/08/10(金) 21:12:35.60:uo68Wn/H0 科学系とかラズパイとかもpythonだねえ。利用者の裾野広い : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ca9f-LakT) [sage] 2018/08/10(金) 21:13:25.97:uo68Wn/H0 serverspecとchefかな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ b3b3-kOv4) [sage] 2018/08/10(金) 21:13:53.92:v63CZr9j0 それそれ : デフォルトの名無しさん (スップ Sdea-rWw3) [sage] 2018/08/10(金) 21:35:55.97:6opY/YKPd 別にゼロと主張してるわけじゃないからw : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sac2-xOeU) [sage] 2018/08/10(金) 21:59:28.73:RU6smc5ya ruby にしろchainer にしろ、ユーザの多くが日本だけだときついわな。徐々に駆逐されてく : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8a23-2km2) [sage] 2018/08/10(金) 22:37:31.53:mlndH2x/0 やっぱり、人が多い所を学習しとかないとね 駆逐された時に学習した時間が無駄になる : デフォルトの名無しさん (スップ Sdea-rWw3) [sage] 2018/08/10(金) 23:41:03.26:Q4zISPxNd 同意。流行りものに飛び付いてるようで抵抗もあるけど、メインストリームは抑えておかないと後で泣くはめになる : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ db1e-IeV5) [sage] 2018/08/11(土) 00:08:20.68:u+woIPZK0 今まで数件AI使ったソフト納品したが、全部人がやってたものを置き換えただけだ。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ de61-IeV5) [sage] 2018/08/11(土) 05:52:02.72:dGCQYNDS0 全部使ってみて自分に合ったものを使うのがいい。 人が集まるのは初心者受けしてるだけかもしれないし。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cb8a-Qb5F) [sage] 2018/08/11(土) 07:20:37.99:lu9OC7qG0 入門書読んでAI始めたと喜んでいるのが8割 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8a23-Qb5F) [sage] 2018/08/11(土) 08:38:27.14:cEMgqD5k0 具体的にはどんなAI? : デフォルトの名無しさん (ワントンキン MM3a-Hn5+) [sage] 2018/08/11(土) 10:37:35.90:3iVckqArM >ライブラリとコミュニティの違いを除いてrubyがpythonに明確に劣ってる感じはしないけどなあ。 いやそれが決定的に重要だったてことじゃね? 宗教に例えればpythonはキリスト教 rubyはモルモン教 おんなじようなもんじゃんというかもしれんが輸血も剣道も禁止したりと迷惑カルトみたいなもの : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ db1e-IeV5) [sage] 2018/08/11(土) 13:15:19.23:u+woIPZK0 前スレでAIはコストセンターでしかないって書き込みあったが、結局そうなんだろうか : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa2f-BRNY) [] 2018/08/11(土) 13:15:36.99:ptTYphAna バージョン1.0が出たJuliaにも集まれ。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cb9b-0FQr) [] 2018/08/11(土) 13:41:33.80:KC+spD7B0 機械学習とその他の統計分析の手法の選択って 元データがほとんど定量的な数値だったら機械学習、 データに文字列とか定性的なカテゴリ型を多く含むのだと したら重回帰分析とかピボットテーブルみたいな切り分けでいいの? : デフォルトの名無しさん (ペラペラ SD13-xOeU) [sage] 2018/08/11(土) 13:43:56.66:8+xKh9YuD Juliaは期待してたんだけど、python が深層学習ブームに上手くのっちゃったからなぁ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ca9f-LakT) [sage] 2018/08/11(土) 13:51:10.10:ERc3omJJ0 rubyの御本尊の周りは日本語で議論を勝手に進めちゃうって不満なら聞いたことある。 : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sac2-xOeU) [sage] 2018/08/11(土) 19:30:18.54:UfI7tDpya | SHINJI KAGAWA / 香川真司 @S_Kagawa0317 3分前 | イニエスタ… 香川も見てるんだな : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sac2-xOeU) [sage] 2018/08/11(土) 19:30:51.53:UfI7tDpya あ〜、誤爆った すまん無視してくれ : デフォルトの名無しさん (スップ Sdea-rWw3) [sage] 2018/08/11(土) 23:10:30.37:3fhM1exid Juliaにも一応深層学習のライブラリあったけどな。流行ってるかは知らんが : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 679f-FZsK) [] 2018/08/13(月) 17:17:27.35:pQ0BapEF0 機械学習の説明変数にカテゴリー的なデータを 数値化したものがあってもうまく学習できますか? たとえば 「月」のカラムに「1~12」までの数値のどれかが格納され、 「曜日」のカラムに「0~6」まで 「日」のカラムに「1~31」のどれかを格納して学習させることは できますか? アルゴリズムはRBFのSVM ランダムフォレスト ニューラルネットなどを使うつもりです。 株価などを予測したくて、 ラベルには「急上昇」「上昇」「横ばい」「下落」「急下落」の 5クラスに分類したいです。 : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sac2-GcQY) [sage] 2018/08/13(月) 17:35:47.29:y8RgDL+Pa まあやってみいとしか 理想的な嘘のデータでやってみ? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ db1e-IeV5) [sage] 2018/08/13(月) 19:23:08.17:e4Fxb0+B0 株価は数値だからクラス分類してはいけない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0b9f-5RUY) [sage] 2018/08/13(月) 19:42:58.00:UjgLJbvH0 一律ではなく使う手法によるはず OneHotEncodingなどの処理が必要になる手法もあれば この特徴量はカテゴリデータであると指定すれば良い手法もある : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ aa74-N6Sv) [sage] 2018/08/13(月) 23:22:01.38:t5/kzH150 時系列データなのでそのアーキテクチャだと学習できない : デフォルトの名無しさん (ワントンキン MM3a-Hn5+) [sage] 2018/08/13(月) 23:24:39.35:Yo+rq3iZM まさにその種の話題が満載の良書を推薦しとく 実戦データマイニング: AIによる株と為替の予測 単行本 – 2018/6/20 ttp://https://www.amazon.co.jp/dp/4274222373/ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ de81-B3wE) [sage] 2018/08/13(月) 23:55:31.30:qrNeGZ1i0 ランダムフォレストならいけるかも : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ de81-B3wE) [sage] 2018/08/13(月) 23:56:55.40:qrNeGZ1i0 失敬。時系列に依存してるからランダムフォレストはない。RNNがいいかも。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cab0-irNJ) [sage] 2018/08/14(火) 05:40:58.83:ZxHufy7y0 コメント辛辣すぎワロタ ★☆☆☆☆「再現できない」 ★☆☆☆☆「まったく実戦ではない」 ★☆☆☆☆「返品しました」 ★☆☆☆☆「内容が薄い」 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9ed2-Hn5+) [sage] 2018/08/14(火) 19:43:58.53:o5he+gY00 何十年か昔のニューロン研究のブームのときもヒューリスティックに株価のパターンを発見して儲けるみたいな研究が紹介されてた記憶があるけど、その後下火になったような 株価はやはりランダムウォークで、テクニカルな分析なんて無効だと思うけど、完全に否定も出来ないから機械学習だなんだと新手のバズワードが出てくるんじゃないかな性懲りもなく といいつつ俺もツイッターの株に関する書き込みや日銀短観の文の感情分析との関係で予測出来ないか研究してるよ でも仮に儲かる仕組みを見つけても誰にも教えないでこっそり自分だけ儲けるけどね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9e8a-Qb5F) [sage] 2018/08/14(火) 20:12:48.53:/o4c3MCw0 よかったね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8661-sh2v) [sage] 2018/08/14(火) 21:52:45.73:WYqpuTVZ0 今の機会学習って人間にできることをやらせてるだけで、 株価予測とか人間にできないものは判別できないんじゃない。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ db1e-IeV5) [sage] 2018/08/14(火) 22:41:28.26:wMPAoB6l0 人間がやる昔ながらの投資手法はなぜかファンダメンタルとかいう呼び名になっている 値動きだけ見て売り買いするのは昭和の頃は相場師とか言った物だ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9ed2-Hn5+) [sage] 2018/08/15(水) 00:03:39.66:2wi8vkvV0 相場師=テクニカルなんて使い方する人いないだろ デタラメすぎる : ◆QZaw55cn4c (ワッチョイ ea60-Qb5F) [sage] 2018/08/15(水) 00:07:24.44:a3nr9Eye0 今は世界中で緩和しまくりだから、本当の価値なんてわからない、ファンダメンタルなんてあてにならないと考えます : デフォルトの名無しさん (ワイモマー MMbb-uI+c) [sage] 2018/08/15(水) 00:21:10.81:jwG8Ua4yM 経済学的に「価値」と「価格」は関係ない。 独立。混同すると嵌る。 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa2f-nKX0) [sage] 2018/08/15(水) 01:05:46.03:gfhnSfMpa 多種の銘柄の平均期待値は中心極限定理から正規分布に従うので気にすべきことはいかにその分散を減らすかのみ : デフォルトの名無しさん (ササクッテロル Sp03-kOv4) [sage] 2018/08/15(水) 06:46:53.06:3ANUg6dEp オレオレ語録 価値は自分が決める 価格は他人が決める : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cb8a-Qb5F) [sage] 2018/08/15(水) 09:24:37.87:DeYmOP6R0 小僧は俺がやりたいことをやる : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8a23-Qb5F) [sage] 2018/08/15(水) 11:17:23.49:Rh1wPTDz0 今夜のNHKスペシャルは、ノモンハン事件の発掘映像をAIにより自動カラー化 どうせナレーションは糞だから、映像だけみたい : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 5f23-VDz4) [] 2018/08/15(水) 12:59:17.34:Y4UT7naw0 小野田少尉のやつもひどかった : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8a23-2km2) [sage] 2018/08/15(水) 13:24:02.67:Rh1wPTDz0 NHKが作ったAI凄いね。これからどんどん戦前の映像がカラー化されそう 人間のように成長するAl(人工知能)! 80年前の白黒映像がカラーで蘇る! ttp://https://www.nhk.or.jp/ten5/articles/17/003065.html > この最新技術を活用する初めての番組が、8月に放送されます。 > NHKスペシャル「ノモンハン事件(仮)」ぜひご覧ください。 : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM76-Rf1C) [sage] 2018/08/15(水) 13:38:38.38:SGNbZPzyM 人間にできることしかできないわけじゃない。分かりやすいとこで将棋AIとかな。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8a23-2km2) [sage] 2018/08/15(水) 13:47:30.19:Rh1wPTDz0 将棋こそ人間が出来ることの代表じゃん : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0fc6-yN1c) [sage] 2018/08/15(水) 14:23:32.45:sp3AjTCJ0 できることのレベルが違う。 自動車や電車を、走ることなら人間でもできるといっても無理。 自動車や電車のようには人間は走れないし、 AIのように人間はゲームに強くない。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ db1e-IeV5) [sage] 2018/08/15(水) 15:23:52.00:RfMLsX630 元が白黒のものに着色しても資料としての価値はないのにさっそく誤解される言い方してるのが さすがNHKというか : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 5f23-VDz4) [] 2018/08/15(水) 15:52:29.71:Y4UT7naw0 価値がないどころか価値が下がる : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0fc6-yN1c) [sage] 2018/08/15(水) 16:02:21.39:TqDjOUBh0 TVはエンタメなので歴史なんて自由自在に改変しまくり : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1b8a-Qb5F) [sage] 2018/08/15(水) 16:09:30.39:0QvowbH20 歴史は勝者が書いたもの(笑) : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa2f-nKX0) [sage] 2018/08/15(水) 17:06:05.10:L1yVVjUFa 写真に関しての資料としての価値とは現実をより正確に表現することであり、それなら当然カラーの方が価値は高いだろう 白黒写真を白黒写真としてできる限り良い状態で保存できていることが価値の高さを示すものでは決してない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f8a-Qb5F) [sage] 2018/08/15(水) 17:36:14.40:+9Q4OCx50 原画は原画として残してあるだろう。番組としての映像の価値だろ : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa2f-nKX0) [sage] 2018/08/15(水) 17:50:33.01:RQ0m8IYPa 現実はカラーである以上、映像としての価値だって白黒よりカラーの方が上だろう : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sac2-GcQY) [sage] 2018/08/15(水) 17:53:51.37:ZwVzHWMHa 着色だって改変だ 見栄えだったりの価値は上がるとしても 歴史的価値はオリジナルの状態を保たなきゃらなんだろ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0fc6-yN1c) [sage] 2018/08/15(水) 18:23:59.54:TqDjOUBh0 TVはエンタメなので見た目のみだな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 679f-FZsK) [] 2018/08/15(水) 18:24:30.41:evuO2JQD0 異常検知と株式予測って同じ技術使えるのかね。 株式予測は「異常に変化する点」を予測できればいいんでしょ? しかし完全に物理要因の機械故障の予測と、 人間の思惑が絡み合う市場経済に違いがあるかってことが重要だな。 RNNやLSTMは一般向けの技術書はまだ少ないね? ちょっと論文から読む気にはならんわ。 やっぱり画像処理や自然言語なんかより、金そのもののほうがモチベーション全然 違うよな。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 5f23-VDz4) [] 2018/08/15(水) 18:41:00.14:Y4UT7naw0 金額だけ見るんじゃなくて 事件とかのニュースも見ればいいんじゃね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ de8a-IeV5) [sage] 2018/08/15(水) 18:53:35.96:hcpx9XaF0 たかがはじパタ本を読んだぐらいで 「もう理論の基本的なところは理解してるから、 識別機のコードを書くぐらい簡単に出来るだろう♪」 などと息巻いていたが最近になってやっと現実を思い知った 機械学習のプログラミング、マジむずい 写経を繰り返せば身につくのかなあ(遠い目) : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 679f-FZsK) [] 2018/08/15(水) 19:15:44.40:evuO2JQD0 それだと事件とかニュースをデータ化しないといけないじゃん。 そうすると自然言語処理をしないといけない。 ファンダメンタル情報も体系化されていれば分析もできなくもないが、 基本的に株価情報のみに基づく予測じゃないと、前処理が大変だ。 : デフォルトの名無しさん (スップ Sd8a-rWw3) [sage] 2018/08/15(水) 22:02:06.26:Molgtf9Od 向いてないだけだよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ffff-edN5) [sage] 2018/08/15(水) 22:05:19.21:TF9doA8B0 株価情報しか使わないんならモデルいじっても五十歩百歩なんかね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 679f-FZsK) [] 2018/08/15(水) 22:35:22.52:evuO2JQD0 ランダムフォレストって神だな スケールの正規化もダミー変数化も必要ないのかよ。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8a23-2km2) [sage] 2018/08/15(水) 22:41:50.89:Rh1wPTDz0 株価の異常検知なんて、わざわざ機械学習しないでも 出来高と値動きで簡単にスクリーニングできるよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ded3-Rf1C) [sage] 2018/08/15(水) 22:43:24.07:4ayKDE5p0 深層学習みたいにRandomForestを多層化したしたやつもあるよ。 : デフォルトの名無しさん (ワンミングク MMbf-GHR2) [sage] 2018/08/16(木) 08:26:06.49:U+tTv42oM ディープ フォレストだね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0b9f-gLMN) [sage] 2018/08/16(木) 08:35:39.93:I/85hfE80 株価情報だけに基づく予測とか転換点の見極めだと 結局のところ数多くあるテクニカル分析のどれかと 似たり寄ったりの結果にしかならなそうだ かと言って財務情報を加えればファンダメンタル分析と変わらず ツイッターやニュースなどの情報を加えればノイズが多すぎる : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa4f-ot+S) [] 2018/08/16(木) 08:43:11.46:olaq8Ifaa 大口機関投資家は相場を当てに行くんではなく相場を作りに行くんだからな。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ef8a-hE18) [sage] 2018/08/16(木) 10:40:16.90:dK6faLvu0 DL is the forest of the labyrinth. : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ db9f-f+/+) [] 2018/08/16(木) 17:39:09.28:G6TcbKDp0 だからなんだよ 相場を作れる奴なんてわずかしかいないんだから 当てるしかないんだよ。 ノイズは乗ることが前提じゃないか? 除去すればいい。 ところで既存のテクニカル分析がもともと精度いいなら それで十分かもな。 どうしても不安なら機械学習で裏をとればいいかも。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cb1e-QxOT) [sage] 2018/08/17(金) 07:25:52.71:iogKgGqm0 AIを使ってないものがAIという名前で売られている : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0f8a-hE18) [sage] 2018/08/17(金) 09:22:38.95:GoxDl3r90 それがブームというもの : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMcf-JZs+) [sage] 2018/08/17(金) 10:39:33.89:DRjuha9zM AIの定義も色々あるからな。 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa4f-YM2i) [sage] 2018/08/17(金) 12:20:16.25:sO++Wjmca AI=Artificial Intelligence=人工的に作られ知能を持つように見えるもの、 程度の曖昧な意味しかないので内部の仕組みに関わらず知能を持ってるっぽいものは全てAIと呼んで問題ない そもそも技術者はこんな定義の曖昧な言葉は使いたがらず、営業など技術の詳細を知らない人間が売り文句に使うだけなのであまり信用してはならない : デフォルトの名無しさん (ワイーワ2 FF3f-HyiG) [] 2018/08/17(金) 12:45:30.22:23Jvz4gXF 人工痴能アイちゃん : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-hE18) [sage] 2018/08/17(金) 15:08:19.34:pB0wfHJI0 三菱UFJ国際がAIで運用するAI投信右肩下がりなんだけど、これ誰が責任取るの? AI日本株式オープン(絶対収益追求型)(愛称:日本AI(あい)) ttp://http://www.morningstar.co.jp/FundData/SnapShot.do?fnc=2017020106 : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM7f-Nsu5) [sage] 2018/08/17(金) 15:30:26.61:IXADJa1JM 投信なんだから金出した人だわな。元本保証投信なんて聞いたことない。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0f8a-hE18) [sage] 2018/08/17(金) 16:07:39.19:eb+hmNQa0 自己責任、俺が言おうと思ったのに : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cb1e-QxOT) [sage] 2018/08/17(金) 17:24:45.21:iogKgGqm0 キズナアイ? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-ipLS) [sage] 2018/08/17(金) 17:41:14.27:pB0wfHJI0 AI作った人美味しすぎワロタ : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa4f-YM2i) [sage] 2018/08/17(金) 18:19:35.25:kTNZgpGBa 普通の機関投資家が投資する場合は損失出しまくればその部門の責任者が何らかの形で罰を受けるだろうけどAI投資なら誰も責任取らなくて済むんだろうな 開発会社が投資結果に責任負うような契約するわけないだろうし : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f9f-Nsu5) [sage] 2018/08/17(金) 19:22:06.49:0xyti3j20 社内的にはAI部門?担当の人がなんか被るんでないかい? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0f8a-QxOT) [sage] 2018/08/18(土) 19:11:08.68:Y3qX5jYN0 スクラッチで識別器を組む参考書ばかりやってきたから sklearnを使う参考書を読み始めてから楽勝ムードが漂いはじめてる 案外、こんなもんか てか、スクラッチでなにも見ないで識別器を組める奴なんて一部だけで みんなライブラリ使って楽してるのか? そんなわけないよな : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa3f-HyiG) [] 2018/08/18(土) 19:14:28.41:IyhzoKxXa 中身判らずにブラックボックスで楽しんでる人は多い 本人がそれでよければ周りがとやかく言うことじゃない : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa3f-im8x) [sage] 2018/08/18(土) 19:31:01.05:BeMZGa07a スクラッチにこだわる人は仕事で使ってないだけだろ : デフォルトの名無しさん (スップ Sdbf-O7l2) [sage] 2018/08/18(土) 19:40:45.28:7isjh9bnd コスト意識がないのはスレに学生さんが多いのだろう。 暇なうちにゼロから作るのは悪いことじゃないけど、スクラッチ自慢する人が cuda対応とかもちゃんとやってるかは怪しいもんだがw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-ipLS) [sage] 2018/08/18(土) 19:44:13.99:swOBckIH0 中で何をやってるのか全く分からないけど、 サンプルコードをいじって、適当にデータを与えて実験するのが主流です : デフォルトの名無しさん (ワントンキン MMbf-wqpS) [sage] 2018/08/18(土) 20:12:39.72:AkIbE7erM まあ勉強のためには車輪の再発明も大切である : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0b8a-hE18) [sage] 2018/08/18(土) 20:28:00.46:IVAog2Qo0 エンジン、ブレーキ、ハンドルも再発明しろよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0fe8-couo) [sage] 2018/08/18(土) 20:34:54.44:6ipuJ+BC0 再発明は必要ない 大切なのは再開発、再実装 : デフォルトの名無しさん (アウアウカー Sa0f-sl5h) [sage] 2018/08/18(土) 21:03:11.80:2IERUvwIa コストばかり考えて中味のわからないままプログラムが書けない人が組み立てる バグなどの修復ができずによけいにコストがかかるという : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8beb-QxOT) [] 2018/08/18(土) 22:06:31.67:c/WdprwC0 わからないままプログラムを書くのならまだいいけど、バカは調子に乗ってブログや本を書いちゃうんだな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7b8a-Bb0t) [sage] 2018/08/18(土) 22:09:36.92:Q0JvwYe10 作った人が動作判らない代物に金を出してくれる程世の中優しくないよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8beb-QxOT) [] 2018/08/18(土) 22:17:46.51:c/WdprwC0 ただ今はまだ、分かっても居ない胡散臭い奴らも仕事を取れてるみたいだぜ バカに金を払うぐらいならWekaあたりを自分で動かしても同じなのに : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-hE18) [sage] 2018/08/18(土) 23:11:46.58:swOBckIH0 AI日本株式オープン(絶対収益追求型) : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cb1e-QxOT) [sage] 2018/08/19(日) 00:23:40.80:fJG8ZjLF0 超簡単なことだけのAI融資審査 ライブラリの機能そのままのソフト そもそも機械学習使ってない自称AI こんなのが世の中にあふれてる : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa4f-YM2i) [sage] 2018/08/19(日) 00:41:04.65:aQs7Jxhqa 買う側が技術のこと分かってないんだから動作の説明など適当にごまかしても問題ない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cb1e-QxOT) [sage] 2018/08/19(日) 09:46:53.60:fJG8ZjLF0 ttp://livedoor.blogimg.jp/jin115/imgs/7/4/745d74ec.jpg : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa3f-HyiG) [] 2018/08/19(日) 13:02:07.73:plhuPGbSa AIちゃんおさるさん禁止 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-ipLS) [sage] 2018/08/19(日) 17:21:05.66:WomFY6++0 これな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7b23-V2Nx) [sage] 2018/08/19(日) 21:33:10.08:o5bI4Hdl0 非エンジニアはむしろスクラッチで一回やってみて原理を知るべき : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0f8a-hE18) [sage] 2018/08/19(日) 21:36:11.22:qw1n/yTc0 エンジニアは一回経営をやってみるべきw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8beb-Mwiu) [] 2018/08/19(日) 23:45:35.87:Nj9VAWsX0 まあ、経営(営業?)はハッタリと詐欺みたいなもんだからな だけどここはデータ解析のスレなんで詐欺師は他に行ってくれないかな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f8a-hE18) [sage] 2018/08/20(月) 09:06:07.58:XTgu8GDv0 儲けてから言えよ、無駄飯食いw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-ipLS) [sage] 2018/08/20(月) 09:15:46.90:9vgaTzFb0 知り合いの優秀なエンジニアは、独立してもみんな上手くいかないわ 正確性重視で、話にハッタリが足りない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f9f-Nsu5) [sage] 2018/08/20(月) 09:19:57.86:uVMqPqxR0 ふんわりした話で相手に多幸感を与える技術 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cb1e-QxOT) [sage] 2018/08/20(月) 09:34:25.91:Uv8UzzHb0 だから技術者が独立すんなって言ってんだろ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f8a-hE18) [sage] 2018/08/20(月) 09:36:59.93:e0Fi0xaw0 日本の技術は物まね、改善程度だろ : デフォルトの名無しさん (JP 0Hcf-RGzT) [] 2018/08/20(月) 11:08:35.48:Mb0KvSPWH パクリのくせに独自技術とか言っちゃう面の皮の厚さが必要(中国みたいな) : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f8a-hE18) [sage] 2018/08/20(月) 11:23:40.39:60A0Awql0 あの国はやったもん勝ちだから : デフォルトの名無しさん (ワントンキン MMbf-wqpS) [sage] 2018/08/20(月) 12:49:09.53:mchhtl5oM ウォズニアックは居ても、ジョブズは居ない国か ジョブズ的なパラノイアだか人を魅了する詐欺師がいないとな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0b8a-hE18) [sage] 2018/08/20(月) 13:45:29.62:FFhVJI7V0 ウォズニアック(笑)、買ってきて分解するかハッキングで秘密情報をゲットするかだろ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0f79-TrtP) [sage] 2018/08/21(火) 01:36:24.60:/yckThHF0 自称データサイエンティストwにはコスト意識欠如したバカが多い RMSE0.01の世界を仕事に持ち込むかどうかは 解こうとしてる業務課題によるってのを分かろうとしないんだよな kaggleみたいな趣味を仕事に持ち込むなっての : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cb1e-QxOT) [sage] 2018/08/21(火) 02:01:10.52:0i7+6f1S0 データサイエンティストは資格団体が儲けるために宣伝してたものだから : 139 (ワッチョイ 0f79-TrtP) [sage] 2018/08/21(火) 02:55:06.78:/yckThHF0 santanderだかhomecreditだか知らんが お前らはそのクズ脳使って現実世界で いかに結果を出すかが勝負だろうに・・・ こんなクズらを量産してるコンペサイトも責任あるわな : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa4f-YM2i) [sage] 2018/08/21(火) 07:38:48.25:QzaLOIOta データサイエンティストを活用できないような旧態依然の仕事の仕方しかできない企業だと自白してるようなものだな : デフォルトの名無しさん (JP 0H49-N245) [] 2018/08/23(木) 10:00:35.80:OjwP8SxPH トヨタも虜にする「天才が憧れる天才」AI企業 ttp://https://www.businessinsider.jp/post-173455 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2d1e-wF79) [sage] 2018/08/23(木) 10:20:54.57:CIjDH4qv0 こういう宣伝するから舐められるんだよ : デフォルトの名無しさん (スップ Sdea-Iibt) [sage] 2018/08/23(木) 17:38:39.42:HHKF7Z0Cd トヨタ傘下の宣伝乙 : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa52-YOiG) [sage] 2018/08/24(金) 04:04:32.75:9ULU2Heua 流行りの分野なのに過疎ってるなw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ead2-Gisg) [] 2018/08/24(金) 04:27:49.76:/HKmPBJZ0 バリバリやってるような若い人は来ないんじゃね 今やひろゆきプラマイ3歳くらいのロートルおっさんの吹き溜まりでしかないから : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 668a-wF79) [] 2018/08/24(金) 18:27:13.17:6/Hl2w7N0 kaggleを仕事の世界に持ち込むメリットそこそこあるけどな やっぱりkaggleで称号を持つぐらいの奴が会社にいれば 営業が社の強みとしてアピールできる材料に出来るだろうし なにより流れ作業で仕事をしないことで、知識が蓄積されるから人材が育つ 識別器のライブラリだけ暗記して、直感の力で仕事をしている奴なんて いずれは冷や飯を食うことになるから ブームが続いている今のうちに、早く新しい分野を開拓しないと : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1e8a-vl9i) [sage] 2018/08/24(金) 21:13:23.89:/I2dO3CP0 ブームは終わってる : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa52-YOiG) [sage] 2018/08/24(金) 22:08:26.47:HU5uwe68a 中小企業ならどうかしらんが、チームで仕事するのに邪魔なだけ : デフォルトの名無しさん (スップ Sdea-Iibt) [sage] 2018/08/24(金) 22:17:03.65:44W3Jl8Zd 普通に働いてたらkaggleとかやる時間ないってw : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM49-HQ8C) [sage] 2018/08/24(金) 22:18:42.76:NZdsQ/EYM 社畜には時間がない : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Saa1-EM0A) [sage] 2018/08/24(金) 23:45:08.95:4Fq5m83Sa まだkaggleのコンペって参加したことないけど個人で上位入るような人ってどれぐらい時間かけてるんだろう? : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Saa1-UkrI) [sage] 2018/08/25(土) 12:22:02.93:00w/RGH3a これから失敗作のメンテナンスの仕事が増えるのかな? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1e8a-EM0A) [sage] 2018/08/25(土) 13:29:16.58:DbpiyqTC0 大企業で機械学習のエンジニアやっても pandasでデータを読み込んで、sklearnで識別器を用意してデータに適合させて 予測を出して、識別精度を確認して、matplotlibでグラフに吐き出して、「ハイ、終わり!」 というイメージがある 実際はもっと大変なことしてるんだろうけど : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2a23-PcWx) [sage] 2018/08/25(土) 13:33:08.64:lUMKao1I0 if文の分類で済む案件でも機械学習でやるのが最近のトレンド : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a68a-vl9i) [sage] 2018/08/25(土) 15:27:10.18:EiC1ChZC0 if then elseのは255個までだったかw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 5e76-axIE) [sage] 2018/08/25(土) 16:07:18.11:rvalG9fC0 中国の一部のスタートアップは 機械学習とうたっていながら 後ろで人間が動いているそうだ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bd23-oIkv) [] 2018/08/25(土) 16:15:01.69:XJJEagRp0 ネット検閲を人力でやる国だからな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2d1e-vl9i) [sage] 2018/08/25(土) 20:39:30.67:x0dm8Qgo0 NRIもそうだと、NRIスレで読んだ。 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Saa1-RyQV) [sage] 2018/08/26(日) 00:54:53.86:ZXXU+XiBa 中国の人件費なら優秀なエンジニア雇うより人力の方が安上がりだろうなと思ったけど日本でもIT土方の人件費ならまあまあ安上がりか : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ead2-Gisg) [] 2018/08/26(日) 02:03:09.46:xGLfO5+N0 アルファ碁ってハードと電気代凄いんだっけ 古い話だがディズニー初CG映画のトロンのエンドロールで CG風手書きの中国人クレジットが大量に出てたの思い出した : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2a23-PcWx) [sage] 2018/08/26(日) 09:08:47.86:Y7gWViZy0 普通のPCだと計算に2万年掛かるらしいw 論文でこうやれば、とんでもなく強い将棋ソフトが出来るよ〜って発表されてるのに、 ハードのハードルが高すぎて、誰も再現できてない : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Saa1-EM0A) [sage] 2018/08/26(日) 14:19:30.69:YDdfe8KHa courseraのmachine learningの開講日が9/3って書いてるけどこれっていつでも好きな時に始められるんじゃなかったんだな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2d1e-wF79) [sage] 2018/08/26(日) 15:22:19.38:Vik0GRh80 深層強化学習は計算コスト高い : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa52-4dUf) [sage] 2018/08/26(日) 15:43:18.52:zKxHvctla 人気も高い : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM49-HQ8C) [sage] 2018/08/26(日) 23:37:53.15:EQMoXtKGM 気にしないで開始したけど問題ないみたい : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ de4b-wF79) [sage] 2018/08/27(月) 12:58:47.96:NrR+t5G40 この度、一度挫折した機械学習に再入門しようと思いこのスレに来たのですが、おすすめの書籍やサイトなどありますか? : デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr3d-90v3) [sage] 2018/08/27(月) 13:33:39.51:IaPqXo0qr Udemyで全講座1200円セールしてるから好きなの選んだら : デフォルトの名無しさん (アウアウカー Sad5-aBcF) [sage] 2018/08/27(月) 13:52:59.26:0RSt9/yYa 定番オライリーのゼロから : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 668a-wF79) [sage] 2018/08/27(月) 16:52:51.31:9Rk35fCU0 大学一年レベルの数学→最適化数学→はじパタ本→達人データサイエンティストによる理論と実践 これにプラスで、ゼロから作るdeep learningを読めば、ベースの知識は作れる : デフォルトの名無しさん (アウウィフ FFa1-DNis) [] 2018/08/27(月) 17:38:35.99:Q4eMB8PsF ただしF欄は除く : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ b65a-/8lv) [] 2018/08/27(月) 19:28:35.38:3tv7gyOX0 ・やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ・人工知能プログラミングのための数学がわかる本 ・ゼロから作るDeep Learning(2冊) : デフォルトの名無しさん (フリッテル MM2e-oIkv) [] 2018/08/27(月) 22:19:47.74:S8OKJlGuM kerasのLSTMって、まだpeepholeに対応してないの? : デフォルトの名無しさん (スップ Sdea-Iibt) [sage] 2018/08/27(月) 23:16:18.81:/KrSPkLld tf で見たから使いようはあるでしょ : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Saa1-m2uu) [sage] 2018/08/28(火) 02:12:53.08:mzHghCiAa わかパタ買ったんだけど、その前にはじパタ読んだほうがいいの? : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Saa1-Zm8m) [] 2018/08/28(火) 05:35:17.79:uOZLnoMMa 日本はAI・ロボット化の開発競争に敗れ国際競争力を失い下手をすると2025年あたりには一億総失業になる。 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Saa1-RyQV) [sage] 2018/08/28(火) 07:55:50.04:GU2LbP2xa 機械学習を支える大学数学を学び直す 中井悦司著『技術者のための線形代数学』発売 ttp://https://codezine.jp/article/detail/11006 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2a23-vl9i) [sage] 2018/08/28(火) 08:18:13.05:y25npp8k0 最近、技術系の書籍は壊滅的だったのに、 機械学習関連だけは大復活で色んな本が出てるね : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM8e-/8lv) [] 2018/08/28(火) 08:50:04.97:ESzSTJ18M 中身大して変わらないのにタイトルに「機械学習のための〜」とか付けると馬鹿が買ってくれる : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2d1e-wF79) [sage] 2018/08/28(火) 09:15:49.81:nucg3hcz0 初学者向けの本が乱発してるのは 宣伝としてやってるんだよ。 本自体で稼ごうとしているわけじゃない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2a23-PcWx) [sage] 2018/08/28(火) 09:19:27.01:y25npp8k0 「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」のことですか? : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Saa1-Zm8m) [] 2018/08/28(火) 10:12:48.93:AXaUJqBfa 石村夫妻が「よくわかる機械学習のための数学」とか長沼伸一郎氏がブルーバックス本を書かないのがおかしい。 : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM49-HQ8C) [sage] 2018/08/28(火) 10:15:43.37:3VNxsysUM 機械学習の直感的解釈なんて本だと被るね。いま本書いてるひと皆弟子みたい : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a5d2-wF79) [] 2018/08/28(火) 11:22:51.50:d5FF+Adu0 【癌センター、収益UP】 ×さくらももこ(53) △貴乃花(46) ×亜利弥((45) △神の子KID(41) ttp://rosie.5ch.net/test/read.cgi/liveplus/1535420186/l50 : デフォルトの名無しさん (ラクッペ MMed-NdIa) [] 2018/08/28(火) 15:15:25.81:DCHZu+I+M pythonとkerasによるディープラーニング買った これでkeras極めるけどkerasくらいならこの本いらんかったかな… : デフォルトの名無しさん (ラクッペ MMed-NdIa) [] 2018/08/28(火) 15:17:58.39:DCHZu+I+M ディープじゃない機械学習って学ぶ意味ある? 素人の素朴な疑問でごめん sklearnはデータ分割する時くらいしか使わないなあって思って : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Saa1-Zm8m) [] 2018/08/28(火) 15:19:13.14:+GOrwNtLa tensorflowも一緒に。 : デフォルトの名無しさん (ラクッペ MMed-NdIa) [] 2018/08/28(火) 15:25:32.48:DCHZu+I+M グローバルなんちゃらイニシライザーとか長すぎんねん名前 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2a23-PcWx) [sage] 2018/08/28(火) 16:37:58.23:y25npp8k0 ある なんでもかんでもディープでやればいいってもんじゃない : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Saa1-RyQV) [sage] 2018/08/28(火) 17:05:34.81:KK7wlqdUa そもそもディープラーニングは機械学習の中の1つの分野でしかない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f923-DNis) [] 2018/08/28(火) 17:24:23.27:6kEMX7h90 これな ttp://https://twitter.com/1123and0222/status/1034081360904773632 ttp://https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) : デフォルトの名無しさん (ワンミングク MM7a-ScIy) [sage] 2018/08/28(火) 19:39:00.69:wzkZgbuEM なぜコンペでXGBoostやランダムフォレストが主流で使われているのか? 適材適所というものがあるのだよ。 : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa52-YOiG) [sage] 2018/08/28(火) 21:37:45.20:nyQJ+koHa 仕事で深層学習を付け焼き刃で使ってるけど、特に困ってないよ : デフォルトの名無しさん (オイコラミネオ MM35-Dzpm) [sage] 2018/08/28(火) 22:52:10.12:nisRN7fPM ドット絵みたいな意味のある形を含む点群があったとして、その点群の中から学習させた意味のある形を検出したいです なにか良さげなアルゴリズムとかありませんか? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6681-ScIy) [sage] 2018/08/28(火) 23:48:29.13:/fs3ieZp0 CNN : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a54b-c68X) [] 2018/08/29(水) 00:12:46.00:PwHTZQO10 機械学習ブームに乗って、生まれ変わったら異世界のデータサイエンティストだったで電撃に応募する : デフォルトの名無しさん (ラクッペ MMed-7HHy) [sage] 2018/08/29(水) 00:18:06.21:Aqt94EbEM Kerasって便利なのにあんまし人気ないよね なんで : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa52-YOiG) [sage] 2018/08/29(水) 00:20:12.74:4x1+Uez8a ttp://https://trends.google.co.jp/trends/explore?cat=5&q=keras,chainer : デフォルトの名無しさん (スップ Sdea-Iibt) [sage] 2018/08/29(水) 00:25:13.71:iKxOrgLNd どこでの話だ、さすがにそれはない。 pytorch が猛追してるけど、tf + keras が圧倒的でしょ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6681-ScIy) [sage] 2018/08/29(水) 00:43:28.75:J5ZLnez10 ディープラーニングならKeras、他のアルゴはscikit-learn : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa52-YOiG) [sage] 2018/08/29(水) 01:03:14.99:4x1+Uez8a 情報量も多いし取っ付きやすいし、一番現実的な選択だと思う : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa52-F86p) [] 2018/08/29(水) 04:08:11.80:4LmLfDb3a 多数決システムにすれば良い : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Saa1-Zm8m) [] 2018/08/29(水) 06:26:09.02:UP9EO1Hha やはりgoogleのtensorflowだろ。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6681-ScIy) [sage] 2018/08/29(水) 07:42:15.00:J5ZLnez10 KerasのバックエンドはTensorFlow : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2a23-PcWx) [sage] 2018/08/29(水) 12:46:20.23:WJGhptOe0 kerasの作者の本読んだら、 「ディープラーニングで相場の予想は出来ない。やるだけ無駄なので時間を捨てるのは止めとけ」って全否定されてたわ わざわざ苦言を呈するくらい相場の予想させたいって奴ばっかりなんだろうね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2d1e-wF79) [sage] 2018/08/29(水) 14:12:36.60:slaughny0 相場予測系は詐欺商品多すぎでしょう : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 35b3-pRMN) [sage] 2018/08/29(水) 21:49:35.15:797j62Wx0 ドーパミンだって Google、TensorFlowベースの強化学習フレームワーク「Dopamine」を公開 ttp://https://mag.osdn.jp/18/08/29/163000 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ db4b-BaxO) [] 2018/08/30(木) 00:40:05.35:D8zsotkh0 まだTensorFlowでゴリゴリ書いてる奴おる? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0580-rkYf) [] 2018/08/30(木) 00:57:56.81:/0YXnEsV0 むしろTensorFlowはモデルが理解できてないヤツには使えない それ以外のは機械学習がよく分からなくても使えた気になれる : デフォルトの名無しさん (スップ Sd43-oLc3) [sage] 2018/08/30(木) 02:35:27.51:DH3FHNZNd というか、kerasがtensorflowに統合されたから両方のAPIを使ってる まぁそうかもしれない : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa19-4azP) [] 2018/08/30(木) 06:17:31.53:3sbg3Riaa chainerなんかわかりやすいのに人気ない。 : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa93-0TOv) [sage] 2018/08/30(木) 07:27:24.38:sbjDtq1ra もうchainer はいいよ。日本限定のフレームワークが流行るはずもない。 一時期、業者か何か知らんがくどいほどchainer の書き込みが続いてうんざりしたわ : デフォルトの名無しさん (スップ Sd43-oLc3) [sage] 2018/08/30(木) 07:45:55.05:TbxP/gqFd 今となってはpytorch使えばすむからな ある時からレスが完全にピタッと止まって驚いた記憶がある。 業者かはともかく、一人で頑張ってた人がいたんだろうな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ db76-ZtIo) [sage] 2018/08/30(木) 08:20:43.41:GsTONwDd0 chainerは日本限定じゃないよ ドキュメントも英語だし 海外の論文でも実装に使われていたりするし : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa93-0TOv) [sage] 2018/08/30(木) 08:25:09.80:sbjDtq1ra 全く同じレスを繰り返し見た記憶がある。まだスレ見てたんだな。 前にも書いたけど、例外があることは全く反論にならないからな。現状はトレンド見ろ つ ttp://https://trends.google.co.jp/trends/explore?cat=5&q=keras,chainer : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa93-0TOv) [sage] 2018/08/30(木) 08:28:14.13:sbjDtq1ra TensorFlow も含めると つ ttp://https://trends.google.co.jp/trends/explore?cat=5&q=tensorflow,keras,chainer : デフォルトの名無しさん (ササクッテロ Spf1-Mm8o) [sage] 2018/08/30(木) 11:29:20.12:Aa6QMEJ0p 参考書とか見ながら機械学習の勉強始めて、初めて仕事でデータ分析的なことをやってみたんだけど絶望的に何も結果を出せない データセットの理解も出来ないしどういうアプローチをしていけば良いのかも思いつかない そもそも分析と呼べる領域にすら達してない 理解する頭やセンスも必要だと思うし自分も能力が低い人間なのは十分理解してるけど、分析能力はどうやって身につければ良いんだろう やっぱり数こなすしかないかな? : デフォルトの名無しさん (ワイーワ2 FF13-jOsm) [] 2018/08/30(木) 11:38:50.75:S/vwwZyFF ここに書けば親切なみなさんが教えてくれるはず : デフォルトの名無しさん (ワントンキン MMa3-GSBA) [sage] 2018/08/30(木) 12:49:37.88:EJNleK6cM 考えるな、感じろ、ちブルースリーグもジェダイマスターも言ってた : デフォルトの名無しさん (ワンミングク MMa3-2Cin) [sage] 2018/08/30(木) 12:55:22.85:dpvLtCB6M 差し支えない範囲で具体的に書いてみ : デフォルトの名無しさん (ワイーワ2 FF13-jOsm) [] 2018/08/30(木) 13:25:06.37:S/vwwZyFF Don't use ThinkPad, FUJITSUUUUUUU!!! : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 65b3-j9mh) [sage] 2018/08/30(木) 13:41:21.70:NY8GEmPq0 オライリーの「仕事ではじめる機械学習」 って本はどう? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a323-tpL7) [sage] 2018/08/30(木) 14:23:58.40:7HgxnLgF0 機械学習で重要なのは結果よりも、凄いことやってる感 : デフォルトの名無しさん (ササクッテロ Spf1-Mm8o) [sage] 2018/08/30(木) 14:31:20.51:Aa6QMEJ0p ほんとはめっちゃ詳しく書きたいけど誰が見てるから分からないから凄く端折ってるけど今はある装置のトラブル要因を調べてる データは特徴量が200個あって1万レコードくらいある ただこの装置自体は見たことがなくて装置自体の知見も浅い分野だからデータセットは理解できてない 明らかに要らなそうなデータは消して特徴量を選択して決定木にかけて、重要な特徴量に対してペアプロットを出すところまでは来た プロットの結果は分類自体がほぼ出来ていなくて、唯一差が見れそうなところに見てみようと思ったんだけど、 結局そこはどこどこの数値が高くなると異常が出やすい、くらいの説明しか出来なくてその値がなぜ高くなるかを見つけ出すべきなんだろうけどデータや機構が分からなくて何から手をつけて良いか分からないってところで止まってる こんなのは多分現場の人は感覚的に分かってる話だから何の意味もないよね : デフォルトの名無しさん (ササクッテロ Spf1-Mm8o) [sage] 2018/08/30(木) 14:34:28.66:Aa6QMEJ0p ありがとう 帰り本屋寄ってみる ちなみに昨日pythonによるデータ分析入門って買ったんだよな 俺はまだ分析の領域にも行けてないのになw : デフォルトの名無しさん (アウウィフ FF19-jOsm) [] 2018/08/30(木) 15:21:00.65:RB/VojpjF 民間ロケットかω : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a323-tpL7) [sage] 2018/08/30(木) 15:56:28.71:7HgxnLgF0 機械学習の腕は特徴量を選択するセンス次第 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 65b3-j9mh) [sage] 2018/08/30(木) 16:44:08.77:NY8GEmPq0 ああそういう話だとさっきの本は関係ないや ビジネスの何に使えばいいかわからない 的な意味だと思ったんで : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 351e-J7KC) [sage] 2018/08/30(木) 17:17:26.23:lMDVbSRW0 >データは特徴量が200個あって1万レコードくらいある 直感的に、少なくない? >ただこの装置自体は見たことがなくて装置自体の知見も浅い分野だからデータセットは理解できてない それが問題じゃん。装置自体調べろよ。 ていうか物理現象を調べてるのか? なら機械学習を使う意味があるのかがそもそもわからんな しいていうなら相関の強いものを上から順に並べるとか ヒステリシスを持っている可能性を考慮するために、プロット上げる方向と下げる方向を別変数にしたほうがいいかも : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8da5-Mm8o) [sage] 2018/08/30(木) 18:48:13.32:zHnsz/ji0 特徴量200って少ないのか… 装置見れれば良いんだけど、身近にある物じゃないから見れなくてさ… 相関関係を見るなら重回帰かなと思って一応やってみたんだけど、言ってくれてる通り物理現象で動きには前回の動きとかも考慮して特徴量増やしたりしなくちゃいけないはずなんだけど結局データセットが分からないから行き詰まってしまった >>ヒステリシスを持っている可能性を考慮するために、プロット上げる方向と下げる方向を別変数にしたほうがいいかも これってどういう意味かな… 理解出来なくてごめん : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 351e-J7KC) [sage] 2018/08/30(木) 19:08:50.69:lMDVbSRW0 >特徴量200って少ないのか… いや、変数200に対してデータ数10000は、 データのほうが少ないのではないか、と >>ヒステリシスを持っている可能性を考慮するために、プロット上げる方向と下げる方向を別変数にしたほうがいいかも >これってどういう意味かな… ヒステリシスを持つ可能性があるため、パラメータは上げる方向と下げる方向、両方測定する っていう実験物理の基本は知ってるよな? パラメータ上がる方向と下がる方向は別の変数にしないと区別できないんじゃないか、と : デフォルトの名無しさん (アウーイモ MM19-S4xg) [sage] 2018/08/30(木) 19:15:05.96:QzSJYFXmM データをアップしてくれないと よくわからん : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ b52d-g5V3) [sage] 2018/08/30(木) 21:14:55.66:JFBhQmXO0 ID:Aa6QMEJ0p 特定した。 お前には期待してたのだが、5chでアドバイスを貰おうとは見損なったぞ。 今後の査定を真摯に受け止めるが良い。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 351e-zBrR) [sage] 2018/08/30(木) 21:35:27.97:NQz3sjtC0 >234 マジモンのチームメイトなら少しはサポートしてやれよ。 仮に上司だとして結果が出せない部下を放置って、今の時代ならパワハラ案件だろ。 まぁブラフだろうが。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8da5-Mm8o) [sage] 2018/08/30(木) 22:03:46.63:zHnsz/ji0 ぐ…よく分からん…ごめん 調べてみる…何かつかめるように頑張るよ 出来が悪い俺がダメだと思うよ 質問するにも何が分からないかすら分からない自分があまりにも無力…! 明日は何か少しでも前進出来るように頑張るよ : デフォルトの名無しさん (スップ Sd43-SU0A) [sage] 2018/08/31(金) 00:11:23.98:p6vKiofNd これで5%返せるとか脳死こいてるバカがまだまだ多いんだな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 65b3-j9mh) [sage] 2018/08/31(金) 01:40:33.97:/VjCJv9E0 説明変数(特徴量?)200と目的変数(トラブル)の 散布図行列を作るところからやってみては? ttp://bellcurve.jp/statistics/wp-body/wp-content/uploads/2016/06/scmatrix_g.png : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0bd3-yCPC) [sage] 2018/08/31(金) 01:58:16.50:NfYNCgTp0 変数多すぎて情報拾えないと思う。 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa19-lQkG) [sage] 2018/08/31(金) 11:58:13.87:8oqZjBEKa 効いてる特徴量見たいだけだったら、ランダムフォレスト かxgboostでモデル作ってFeature Importance見ればいいんでない? なぜ効いてるかについては別途考察が必要になるけど : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a3b3-zJks) [sage] 2018/08/31(金) 17:27:51.18:xOkTAq7n0 一万レコードは流石に少なすぎる… うちだと特徴量30前後レコード数50万ちょっとでランダムフォレストしてやっと実用に足るレベル : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a3b3-zJks) [sage] 2018/08/31(金) 17:32:55.30:xOkTAq7n0 特徴量200だと相関関係にある特徴量同士や結果にまったく影響しない特徴量が多そうだな そういうのを絞らないとメモリを食うだけで確実な結果が出ないと思う : デフォルトの名無しさん (マクド FFe1-J7KC) [] 2018/08/31(金) 20:20:22.26:1Ee7C22hF 装置の故障に関係のある特徴量を調べたいだけなら ランダムフォレストではなく、もっと別の識別器を使った方がいいんじゃないか : デフォルトの名無しさん (マクド FFe1-J7KC) [sage] 2018/08/31(金) 20:35:34.13:1Ee7C22hF ランダムフォレストは不純度の減少に関係ある特徴量を重要度でピックアップしてくれるだけだから 故障の原因を調べるなら、むしろ関係のない特徴量を削ったり、選択したりする方に 機械学習を使うべきだと思うんだ ロジスティック回帰とか、KNNにSBSを適用するとか いきなりランダムフォレストでがばっとやってるなら雑過ぎると思う あと装置について何も知らないなら 分析結果を提出して仕事完了以外に何も出来ない気がするんだけど : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8da5-Mm8o) [sage] 2018/09/02(日) 16:06:18.87:qpc9/9Oc0 です レスくれた人ほんとにありがとう 一応自分ではで出した結果から重要度が高いものに対してを出すところまではやってみた ただ特徴量の選択だったり、自分で特徴量を増やしたりする必要がある可能性があったけどその辺が不十分だから正常時と不良時の変化は捉えきれなかった 急ぎの案件ではないから装置に詳しい人にもっと詳細に聞いてから見直してみる : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8da5-Mm8o) [sage] 2018/09/02(日) 16:10:25.31:qpc9/9Oc0 自分なりに考えて削ったところ残ったのは半分くらいだった…選定が不十分だとは思うけど… そんな多いんだ… まだ素人だからその規模扱った事ないけど、データ数が少ないと使い物にならないのかな 特徴量の選択に機械学習を使うのか… やったことないし考えたこともなかった ロジスティック回帰は確率的に予測するモデルだっけ KNNにSBSとか全然知らないからもっと勉強しないと… 今更だけどレス遅くなってすいません やっぱ知識的な勉強もしなきゃだし、もっとkaggleみたいなので色々経験踏んだ方が良いのかな… : デフォルトの名無しさん (アウウィフ FF19-jOsm) [] 2018/09/02(日) 16:13:35.40:fTJM2v21F この図って下三角は無駄やね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e3a5-jo4B) [] 2018/09/02(日) 18:09:35.27:Gf+N3VgJ0 特徴200の例1万で正解ラベル付き、それでなんらかの故障の原因を 少数の特徴から説明をする必要性があるなら PCAかけてからSVMでいいんじゃね? ラベルないなら、明らかに異常時の正解ラベルを少数でも集めてから アノマリーディテクション それ以外になにかやりようがあるような案件に思えない : デフォルトの名無しさん (ファミワイ FF29-zJks) [] 2018/09/02(日) 22:15:22.45:aecTCx63F ランダムフォレストって入門書で機械学習の勉強をしたら一番最後に習うジャンルじゃないか 理論的にはかなり難しい分類に入るはずなんだけど、最初にやったんかい 入門的な範囲に関していえば、NNなんかよりよほど複雑だよな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0b81-2Cin) [sage] 2018/09/02(日) 23:37:09.90:N8NA3iwF0 そうか? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ db76-ZtIo) [sage] 2018/09/03(月) 06:46:02.23:U0kvs2wf0 決定木好き boostingも好き : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM43-HIeS) [sage] 2018/09/03(月) 08:17:31.91:EloH5MrPM 自分もの通り装置自体の理解が先だと思う つーかkaggleしかやったことのない新卒を現場に出すと 大抵 みたいになるので笑える 225は素直だしやる気もありそうだから大成すんじゃない? : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa19-920O) [sage] 2018/09/03(月) 08:23:54.20:6BBBjiRUa 新人なんだったら上司としては笑ってる前にとっとと装置持ってくるか設置場所に連れて行って触らせろよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0b8a-J7KC) [sage] 2018/09/03(月) 15:29:21.33:wK4QWbzI0 割り振られた仕事が酷いだけな気がするんだけど 不良品検知なら機械学習は有用だけど、トラブルの原因の特定とか厳し過ぎるだろ 俺が同じ仕事を課されても出来ない自信がある まだ今後の仕事に繋がるスキルなら学ぶ気にもなるけど 一回限りの仕事でこれだったら職場を変えたくなるなw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a323-zBrR) [sage] 2018/09/03(月) 16:17:20.76:rtNqvOTp0 確かにw トラブルの原因とか、装置メーカーの仕事だろw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 351e-J7KC) [sage] 2018/09/03(月) 16:19:13.14:9EJYXAO+0 作った人間呼ばないと分からないからね : デフォルトの名無しさん (ササクッテロレ Spf1-oMiI) [] 2018/09/03(月) 17:45:38.06:wkT01G1zp トラブルの原因特定が目的として 機械学習を手段として用いるのは何故? そう言う指示なのかな : デフォルトの名無しさん (オッペケ Srf1-NIU1) [sage] 2018/09/03(月) 21:12:36.40:dnewFDCcr 機械学習でなんかやってくれ Iotでなんかやってくれ AIでなんかやってくれ : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa19-zJks) [sage] 2018/09/04(火) 10:56:36.92:5dUU1YfQa 機械学習エンジニアとして数学を理解しておきたい!ベクトルや行列を扱う線形代数学を学び直すために ttp://https://codezine.jp/article/detail/11023 : デフォルトの名無しさん (ラクッペ MMd1-BaxO) [] 2018/09/05(水) 12:59:13.40:b1qw9eMxM 機械学習の勉強やめるわ 物体検出が目標だったけど難しそうだからやめる : デフォルトの名無しさん (ラクッペ MMd1-eZ+R) [sage] 2018/09/05(水) 14:05:00.69:QYJ58+nmM 素人がこの分野に来るな! 二度と戻ってくるな : デフォルトの名無しさん (ラクッペ MMd1-BaxO) [] 2018/09/05(水) 14:29:43.54:b1qw9eMxM お前は物体検出できんの? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 5dc6-Nyx8) [sage] 2018/09/05(水) 14:30:57.14:cIoMrnpd0 やめた人はバイバイ さようなら : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMab-y1il) [sage] 2018/09/05(水) 17:36:23.04:gDzPhGyvM 何気ない挨拶に隠れてるありがとう : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa19-920O) [sage] 2018/09/05(水) 19:44:56.33:5UFd+wbIa courseraやってたらいきなり「カクテルパーティーは行ったことありますよね?」とかいわれた : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMab-gs5c) [sage] 2018/09/05(水) 20:10:38.61
:zx26krSSM コーセラの機械学習コースムズいね。副読本が欲しい : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa93-8dGN) [sage] 2018/09/05(水) 21:19:39.48:LgMQqqcwa つ 2ch : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 558a-OH3g) [sage] 2018/09/05(水) 22:15:23.53:wwN3L3jw0 馬渡 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c78a-fTNn) [sage] 2018/09/06(木) 08:25:46.34:GEddJh7F0 ケーセラ、ケーセラ、なるようになるさ、ケーセラ、セラ♭ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7a23-fTNn) [sage] 2018/09/06(木) 09:37:35.55:x1lI3fWk0 なんとか3週目まで終わったわ! 英語だとなんとなく理解がぼやけて苦労してる : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa77-fYFo) [sage] 2018/09/06(木) 11:38:29.38:7zkKFy0ua courseraは動画は日本語字幕付いてるが問題やテキストは当然英語なので英語のリーディング能力によって速度が全然違ってくる : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM06-QmBv) [sage] 2018/09/06(木) 11:53:54.00:EvGxKfYgM octaveがムツカシイぞ : デフォルトの名無しさん (ラクッペ MM3b-b4n1) [] 2018/09/06(木) 12:48:10.39:ntAiYVJqM ここの奴ってministの延長しかできないんでしょ 物体検出できる奴いないの? : デフォルトの名無しさん (ラクッペ MM3b-b4n1) [] 2018/09/06(木) 12:48:43.28:ntAiYVJqM スペルミスったわwwwwwwwwwwwww : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM06-QmBv) [sage] 2018/09/06(木) 12:55:47.21:EvGxKfYgM 数カ月待てばワイがなるやで : デフォルトの名無しさん (ラクッペ MM3b-b4n1) [] 2018/09/06(木) 12:56:40.60:ntAiYVJqM 一ヶ月俺がやってmnist理解したから数ヶ月じゃ無理じゃね? : デフォルトの名無しさん (ラクッペ MM3b-b4n1) [] 2018/09/06(木) 12:57:02.77:ntAiYVJqM やっぱいけるかもな 効率よくやれば : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa77-Ok55) [sage] 2018/09/06(木) 13:23:00.99:hdmlXJ0Ba 高精度のモデル作るだけでお金もらえる仕事ないかな〜 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa77-fYFo) [sage] 2018/09/06(木) 13:47:17.51:aZ3qvCMza kaggle : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e36e-HcYj) [] 2018/09/06(木) 16:12:49.44:eIqRmgxb0 kaggleの一番の問題点は、計算資源は自前調達なこと : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMda-QmBv) [sage] 2018/09/06(木) 16:49:43.44:hpVTS5J7M 普通のPCでカグりたい。svmもこれから勉強(汗 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa77-fYFo) [sage] 2018/09/06(木) 17:46:24.65:n8sIsSj/a 個人で10万円台のPCでkaggleコンペの賞金圏内って狙えるものなの? : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMda-QmBv) [sage] 2018/09/06(木) 18:22:05.64:hpVTS5J7M 仮想通貨の採掘みたいになってくるんか。 : デフォルトの名無しさん (ガックシ 0656-QXdG) [sage] 2018/09/06(木) 18:33:14.28:oTJZiE1f6 初めまして失礼します 最近tensorflowにて機械学習を始めました。参考にしている下記サイトのソースコードを読んでいるのですが ttp://http://docs.fabo.io/tensorflow/model_sequence/rnn_basic.html このサンプルコード中のどの変数に最終的なテストデータの実行結果が格納されているのでしょうか? 親切に [0,1,2,0,・・・,0,1]のように格納されているのか、はたまた評価関数がsoftmaxなのでargmaxを使って取得するのか・・・分かる方ご教授いただけるとありがたいです。 : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Saf2-jlvl) [sage] 2018/09/06(木) 19:06:23.57:ft00C17ua loss_test_ と acc_test_ : デフォルトの名無しさん (ワンミングク MMaa-qEbW) [sage] 2018/09/06(木) 19:34:02.13:WZQ2BMHpM コホーネンこそ至高(嘘) : デフォルトの名無しさん (ガックシ 0656-QXdG) [sage] 2018/09/06(木) 19:52:27.22:oTJZiE1f6 追記です ソースコード中のtf.argmax(pred,1)に実行結果が格納されているのは分かったのですが、 これをどう取得すればいいのかがわかりません print(pred)やprint(tf.argmax(pred,1))等をsess.close()(ソースコード内の最後の行)の前後に入れてみたりしましたが Tensor("ArgMax_2:0", shape=(?,), dtype=int64)このような出力がされるだけでした : デフォルトの名無しさん (ガックシ 0656-QXdG) [] 2018/09/06(木) 19:53:40.60:oTJZiE1f6 書き込んでいるうちに返答が・・・argmaxの方じゃないのか・・・試してみます : デフォルトの名無しさん (ガックシ 0656-QXdG) [] 2018/09/06(木) 19:59:15.30:oTJZiE1f6 acc_test_は精度の%表示の方がでてきました。 取得したいのはモデル学習後にテストデータを通した際の出力結果で 文章が足りなかったみたいです、すみません お分かりになればご教授ください : デフォルトの名無しさん (スップ Sdda-1Dsd) [sage] 2018/09/06(木) 20:04:09.83:N8vSkMund 多分 tf の理解不足、テストデータを与えた出力は さんので合ってる : デフォルトの名無しさん (スップ Sd7a-T0RZ) [sage] 2018/09/06(木) 21:06:50.37:gGQNDXVXd 外出中につきID変わりまして失礼します acc_test_をそのままprintするのではなく何かを追記すると出力層の結果もでるのでしょうか? : デフォルトの名無しさん (スップ Sd7a-+7AT) [sage] 2018/09/06(木) 21:30:30.68:dF1C4l95d eval()使わないとテンソルの内部は見られないねえ print(pred.eval()) みたいに書くといいよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bbb3-bKDI) [sage] 2018/09/06(木) 21:30:42.99:8Gs/SO310 Google Colaboratoryだかって使えないの? : デフォルトの名無しさん (スップ Sd7a-T0RZ) [sage] 2018/09/06(木) 21:56:39.64:gGQNDXVXd ありがとうございます 帰宅したら試してみます : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 4fa5-pRHT) [sage] 2018/09/06(木) 23:13:24.87:42ButyNI0 教師なし学習の部分勉強し始めたけどこれまた難しい 主成分分析とかめっちゃややこしい… 詰まりすぎて参考書進まない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 17c3-HcYj) [sage] 2018/09/07(金) 02:43:59.86:i5TKiFX30 mfccを特徴量にして深層学習をしようと思ったけどあまり学習しない・・・ たぶんmfccをそのまま使うと値の差が大きすぎるからだろうけどこういう場合の正規化って何が一般的なんだろう? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a31e-O+me) [sage] 2018/09/07(金) 03:39:19.22:4D0gsWdJ0 音声処理は専門外だけど、 信号処理の一般論として多重に関数通すほど精度低下するからよくないぞ : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa77-hmcY) [sage] 2018/09/07(金) 22:28:06.25:xcgQ57X/a Courseraのカーネル法の説明、あれで分かる奴おるんか? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0b4b-ydPo) [] 2018/09/07(金) 23:54:38.38:AkwTHGBK0 コーセラ化粧品歌謡ベストテン : デフォルトの名無しさん (スプッッ Sdda-7Kzs) [sage] 2018/09/08(土) 12:29:52.26:zjq/iq32d カーネル法はカーネル法の項目で分けるべきだと思うんだけどな 応用先はサポートベクトルマシンだけでない。 主成分分析、巡回セールスマン問題など多種多様 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c78a-fTNn) [sage] 2018/09/08(土) 13:55:28.59:dJjhtWR30 カーネル三打数 : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM97-QmBv) [sage] 2018/09/08(土) 15:15:07.20:phMov0/0M 何週間かしたら追いつくからちょっと待っててね♡ : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMaf-qEbW) [sage] 2018/09/08(土) 22:11:42.69:Mc6Ny40VM そんなあなたにRANSAC : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7a23-fTNn) [sage] 2018/09/09(日) 08:25:27.74:Uy32x6ZT0 最初Octave覚えるのうぜえ、とか思ってたけど、 Octaveに慣れると、numpyの行列表現が面倒くさくてたまらなくなるね : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM97-QmBv) [sage] 2018/09/09(日) 09:02:42.81:eiptmUtyM ex2のcost関数はiでforループ回してsumしてくしかないのかなあ。octaveなら全データまとめてベクトル演算出来ないかと期待してたんだけど : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0b4b-ydPo) [] 2018/09/09(日) 10:04:24.64:13i/0Tbj0 numrubyとかまだですか? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7a23-fTNn) [sage] 2018/09/09(日) 11:24:58.51:Uy32x6ZT0 forループなしで行けるよ : デフォルトの名無しさん (スプッッ Sd7a-iA6g) [] 2018/09/09(日) 11:37:36.75:vA+7RJ4hd AIってなんで言語の意味が理解出来ないの? : デフォルトの名無しさん (ワイーワ2 FFb2-x/oF) [] 2018/09/09(日) 11:40:09.66:kzlGF2pOF 言語に意味が無いからかも知れないね : デフォルトの名無しさん (ラクッペ MM3b-QWFi) [sage] 2018/09/09(日) 11:40:19.63:l6rR/pccM プログラミング言語理解してるじゃん : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMaf-QmBv) [sage] 2018/09/09(日) 13:02:46.43:qrt/xXSoM どうしてもJの値が期待値の3倍になっちゃうので完全ベクトル化は諦めたよ : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa77-X0d4) [sage] 2018/09/09(日) 15:07:04.37:mmYNGw0Ja courseraの2週目まで来てやっとプログラミング課題始めたけどこれ英語ダメダメな人には結構無駄に時間かかりそうだな 自分はある程度読めるからいいけど英語アレルギーの人には15ページの英文テキストとかハードル高すぎだろう : デフォルトの名無しさん (ラクッペ MM3b-QWFi) [sage] 2018/09/09(日) 15:30:17.72:l6rR/pccM 突然の英語自慢 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa77-fYFo) [sage] 2018/09/09(日) 17:05:22.17:GZ1hf7rYa あの程度の英文が読めるというだけのことが自慢と感じてしまう人って・・・ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8723-x/oF) [] 2018/09/09(日) 17:10:44.73:5zyWb3dg0 チラシは日記の裏に : デフォルトの名無しさん (ラクッペ MM3b-QWFi) [sage] 2018/09/09(日) 17:11:54.64:l6rR/pccM いや、大学で論文書いてるし講座受けたことないから知らん : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 3aaf-2t+5) [sage] 2018/09/09(日) 17:20:40.89:UfwTkuaF0 会話が成立していない・・・ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8b80-f65Y) [] 2018/09/09(日) 17:44:28.00:V1LakR3i0 まず自身が学習する知能すらないヤツラが 機械学習とかいってるのがな : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Saf2-eMuy) [sage] 2018/09/09(日) 17:53:25.90:0fxeknbWa 機械を使って能力を補完するのは 誰にでもありそうな要求じゃないのか : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8b80-f65Y) [] 2018/09/09(日) 17:55:20.90:V1LakR3i0 機械学習という強化学習は体罰と同じだからな つまり体罰は科学的に正しい : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8b80-f65Y) [] 2018/09/09(日) 17:58:41.37:V1LakR3i0 マウスはサッカリンが大好き エサ箱にサッカリンおくと マウスはひたすらサッカリンをなめる そんなマウスに サッカリンなめると高圧電流を与える それを繰り返す するとな マウスはサッカリンなめなくなる しばっきんぐを伴う学習は ものすごく適切な科学的教育メソッドといえる : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa77-fYFo) [sage] 2018/09/09(日) 18:04:27.61:xD81Fsxha それは単純作業をひたすら行うだけのための教育には最適だろうが自分で考える高度な仕事をできるようになるための教育としては全く機能しない 餌食べると電流来るから餌食べない、ではなく電流を止めるかそんな実験してる者を殴りに行くことが本当は求められる : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ aee8-ydPo) [sage] 2018/09/09(日) 18:05:59.59:XkNFsZ520 本当に教育目的ならね でも実際は自分の言うことを聞かないなどの感情任せで叩いたり 現実の教師には幼稚な人間が多いから体罰を許可するのは難しい AIによる教育が普及したら体罰の導入もあるかもねw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8b80-f65Y) [] 2018/09/09(日) 18:19:48.08:V1LakR3i0 人間も刺激を受けて 微弱な電流の電気信号を脳に伝えて(コレが入力) NNにちかいものを脳みそで構成しながら(コレが処理) 反応してるだけなのは(コレが出力) ほぼ間違いないからな キミラはその中でもかなりできそこないの肉塊なワケ キミラはまずその自覚がないといけない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ae67-bLrU) [] 2018/09/10(月) 09:12:54.23:Wzurv1WZ0 何かに例える奴って本質の部分をずらして解釈させようとするから好きじゃない。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c78a-fTNn) [sage] 2018/09/10(月) 09:33:18.80:m4rWRRun0 DLは沈みかけた船である : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7a23-fTNn) [sage] 2018/09/10(月) 09:40:32.89:50R16uEf0 今勉強中なのに〜 : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdda-7Kzs) [sage] 2018/09/10(月) 10:12:27.17:eJoeF+lzd 同意ですね。 特にこの分野はそうゆう説明をする人が多すぎる気がします。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a31e-O+me) [sage] 2018/09/10(月) 11:29:39.10:E/R/CTAA0 ていうかわかってないんだよ ワイアードの機械学習関係の記事もめちゃくちゃだし。記者も理解してない。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8723-1KxL) [sage] 2018/09/10(月) 11:45:38.06:iZZh4uSH0 ただの多項式近似じゃだめなんですか : デフォルトの名無しさん (JP 0Haf-A9RE) [] 2018/09/10(月) 12:57:17.68:9PCR6mO1H いい場合もある : デフォルトの名無しさん (ササクッテロル Spab-r7Fj) [] 2018/09/10(月) 14:59:32.62:/bmRPvCfp 化学物質とか細胞とかも関係している どの程度の影響かは知らないけど : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 16e7-8LvS) [] 2018/09/10(月) 16:07:18.13:vhv/YhfM0 海外IT大手勤めかPFNか東大松尾研関連の人のTwitterやスライドは参考になる あとarxivで論文読んでレビューしてる人達(一次)も参考になる それに海外にさきがけて論文内容を実装してる人とそのgithub QiitaでCNN,RNN,LSTM,GANなどのモデルの基礎を詳細に解説してる記事は初心者〜中級者には参考になる でも日本の情報は大体ここまでだね 日本で画期的なモデル作り出してsota達成してる人なんていないし 業務応用の事例は基本的に社外秘だから表に出てこない : デフォルトの名無しさん (スプッッ Sdda-1Dsd) [sage] 2018/09/10(月) 19:24:21.95:ujR9/fQ2d そもそも日本人が書いたもんとか読むだけ時間の無駄。元ネタ読むほうがわかりやすい : デフォルトの名無しさん (スップ Sd7a-7Kzs) [sage] 2018/09/10(月) 19:28:41.58:C7NXl1Sfd 海外論文のほとんどは、既存の方法のマイナーチェンジですね。 論文の数で劣っても焦るべきはそこではない : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa77-fYFo) [sage] 2018/09/10(月) 19:42:40.10:7yBcyw9Aa マイナーチェンジでない新手法の開発数で比較した上でそれを言うならいいけどどうせそんなの調べてないんだろ : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Saf2-Y6TH) [sage] 2018/09/10(月) 19:52:04.55:6ZeiSgzaa 日本なんか遅れまくってるんだから 先進国のペーパー読んだほうがそりゃマシだろw : デフォルトの名無しさん (アウーイモ MM77-6X/Q) [sage] 2018/09/10(月) 20:20:02.48:EC/DTJGVM まつおけんてそんなにいい? 御用達なだけじゃん : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8b80-f65Y) [] 2018/09/10(月) 20:46:12.02:XzQQxj6r0 低学歴知恵遅れは NNモデルは半世紀以上前からあるモデルの焼き直しなのすらわかってないからな 低学歴知恵遅れに限って基礎も分からずにムダにいきってるワケ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8b80-f65Y) [] 2018/09/10(月) 20:48:45.69:XzQQxj6r0 NNモデルなんかウンコみたいなエキスパートシステムがはやってた頃からすでに存在する コレもきっとな同じ道を歩むことになる 予言するわ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c78a-fTNn) [sage] 2018/09/10(月) 20:57:12.65:MuwSsVH00 予言(笑) : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8b80-f65Y) [] 2018/09/10(月) 21:02:22.48:XzQQxj6r0 エキスパートシステムみたいな山盛りのウンコができると 予言してるワケ : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM97-QmBv) [sage] 2018/09/10(月) 21:08:06.77:PkSNOikBM 20年前エキスパートシステムやってた大学の先生がAIメチャメチャdisってたな。講義で学生相手に悲観的なことばっか言ってな。今どうしてんだろ。ヒャッハー? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c78a-fTNn) [sage] 2018/09/10(月) 21:18:31.46:MuwSsVH00 物体認識も人工知能(NNでない奴)だったね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 4f8a-7Kzs) [sage] 2018/09/10(月) 21:54:13.12:KNaZjqz80 比較した上で一点だそ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 4f8a-7Kzs) [sage] 2018/09/10(月) 21:59:29.51:KNaZjqz80 まあ、一人でよいから飛び抜けた天才がいればよい話 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 17c3-w21S) [sage] 2018/09/11(火) 00:27:02.76:NOGFJ9cK0 なんだ俺のことか… : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a31e-O+me) [sage] 2018/09/11(火) 01:13:57.47:CF7cPemC0 中級者向けの記事なんて書いても利益にならんからな 初心者向けなら宣伝になって仕事の依頼がくることも期待できるが : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ae67-bLrU) [] 2018/09/11(火) 08:52:46.82:iNoPJA0t0 もう少しきれいな言葉で語りませんか? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1667-QmBv) [sage] 2018/09/11(火) 10:11:02.09:fg41yUTF0 確かにお前ら中華スマホスレ以下 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c78a-fTNn) [sage] 2018/09/11(火) 12:14:16.02:4gQtUupo0 割れ鍋に綴じ蓋 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa77-fYFo) [sage] 2018/09/11(火) 12:30:05.64:6r2pdA4Ca 技術記事自体で利益出そうと考えること自体が技術者としての本来の在り方から乖離してるけどね : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM97-iA6g) [sage] 2018/09/11(火) 12:34:15.31:7J4Wi8hoM 技術がカネにならない日本はおかしい。シリコンバレーの後追いしかしてないフリーライダー。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c78a-fTNn) [sage] 2018/09/11(火) 13:25:38.94:QkogAA+k0 技術がないだけの話 : デフォルトの名無しさん (アウウィフ FF77-x/oF) [] 2018/09/11(火) 14:33:28.09:pwo3DQbpF この本おすすめですか? ttp://https://www.amazon.co.jp/dp/4862464181 : デフォルトの名無しさん (ワントンキン MMaa-mpdH) [sage] 2018/09/11(火) 15:52:06.10:RLpo6MncM いいえ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 13b3-rySY) [] 2018/09/11(火) 18:00:10.08:yZhXOY2F0 クラス分類できへんねやったら回帰分析しかないんですか? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8b80-f65Y) [] 2018/09/11(火) 23:32:24.35:i7axZbyN0 1層のNNは回帰分析と同じだからな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7a23-fTNn) [sage] 2018/09/12(水) 07:04:31.28:YcGHenXr0 人間の脳のように学習するって誇大広告じゃね? 中身はロジスティック回帰を何層もやってるだけじゃん : デフォルトの名無しさん (ササクッテロレ Spab-r7Fj) [] 2018/09/12(水) 08:09:25.15:ViqDYntmp そう思うなら一つのロジスティック回帰を再帰的に使って同じ結果を出せるか実験してみたらいいのでは? : デフォルトの名無しさん (ワントンキン MMaa-TilJ) [sage] 2018/09/12(水) 08:13:40.79:whXEmiXCM 一つのロジスティック回帰では無理だろ はそんな事言ってないし : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1667-QmBv) [sage] 2018/09/12(水) 12:09:21.11:O9T0GfKp0 人間の脳も所詮ロジスチック回帰ってこと。。。 : デフォルトの名無しさん (アウーイモ MM77-rIyb) [sage] 2018/09/12(水) 16:05:15.80:qQh33xQPM クラス外のデータの排除に効率的な方法は何ですか? 例えば、0〜9の数字10クラスのネットワークに「b」の文字を入力する場合を考えた時に 理想的には全クラス10%くらいの確率ラベルを持ってくれたらいいのですが 恐らく結果は6が高確率で帰ってくる気がします。 適当に数字以外の文字を詰め込んで11個目のunknownクラスを作ることは効果があるのですか? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ae8a-Y6TH) [sage] 2018/09/12(水) 19:36:37.61:YQnfCYrX0 こっちが専門じゃないだけかもしれないけど、おそろしく何を言ってるのか分からない deep learningのような分類器で、画像データを10のクラスに仕分けたいけど、 特定のクラスに偏りが生まれるからどうすれば良いかということか 一般論として、deep learningならば、ノイズを混ぜるのは場合によりけりだけど有効だろ 新しいクラスを作るのは、ちょっとわからんなあ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ae8a-Y6TH) [] 2018/09/12(水) 19:40:44.82:YQnfCYrX0 データを多く仕分けられるクラスに、データが仕分けられにくくなるように 損失関数に、データ量に比例して増えるペナルティーを追加すればいいんじゃないか : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ae8a-Y6TH) [] 2018/09/12(水) 19:47:03.20:YQnfCYrX0 一回限りの分析なら、手入力で特定のクラスの損失関数に 手入力でペナルティーを追加して、そのクラスに分類されにくくするのも手だと思うんですよ? そんなやり方でも、いちおう分析結果は平らにはなるよね。たぶん。わからんけど : デフォルトの名無しさん (アウーイモ MM77-rIyb) [sage] 2018/09/12(水) 19:54:51.80:qQh33xQPM (自分なりに)もう少し分かりやすく書き下しますと、 この世のありとあらゆる果物が成ってる木があるとして、 この木の画像の中から、リンゴとミカンとブドウを見つけて自動収穫したいタスクがあるとします。 リンゴとミカンとブドウの画像を学習させて分類器を作ったのですが、青リンゴやデコポンやマスカットが学習させた果物と誤認識されて収穫されてしまいます。 学習せた3つの果物以外は収穫したくないので、認識して欲しくないのですがどうすれば良いですか?ということです。 (分かりにくかったらすみません。) : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a31e-O+me) [sage] 2018/09/12(水) 20:00:27.22:VFbeL2mC0 わかりにくくなったよ : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa77-fYFo) [sage] 2018/09/12(水) 20:02:57.63:hCIGPJ5ma が言いたいのは数字画像を読み込んで数値を出力したい、ただし入力が数字でない画像だったら数字でないと出力させたいってことだろう : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ b3eb-fTNn) [sage] 2018/09/12(水) 20:36:27.66:WakPudgX0 数字以外の画像を適当に[0.1..0.1]のベクトルになる教師データとして流し込めば そういう分類器ができるんじゃないの : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa77-fYFo) [sage] 2018/09/12(水) 20:50:09.10:kc7HFSnfa 数字以外の想定し得るあらゆる文字のデータを学習させる必要があるから非現実的だろうね 数字にだけ共通する特徴があるなら最初に数字か数字でないかだけの分類をすればいいけどそんな特徴ないだろうし難しい : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8b80-f65Y) [] 2018/09/12(水) 21:07:10.31:yfKtIfo20 認知機能が低いこのスレいるような低学歴知恵遅れが写真をみると コレは心霊写真だという コレは俗に言うシミュラクラ現象になる ウンコAIに顔認識をさせると コレと同じような現象が発生してもなにもおかしくない コレは出力結果としてものすごいおかしいとはいえない 特徴どおりだからな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8b80-f65Y) [] 2018/09/12(水) 21:13:35.69:yfKtIfo20 文字だけの識別なら数量化I類で十分 数量化I類でもかなりの精度になる : デフォルトの名無しさん (マクド FF73-Y6TH) [sage] 2018/09/12(水) 23:04:27.74:agseH4x1F ひとつの分類器でふたつのことを同時にやらなければいいんじゃね? @一個の数字画像を、10個のクラスに仕分ける Aその画像が本当に仕分けられた数字と同じか否かを判定する このふたつの段階に分けれて、別々の分類器を用意すれば、そんなに難しいことしなくても簡単に組めそう。 @のためのニュートラルネットワークの分類値と、Aのためのクラスごとの分類器を10個用意する必要があるけど、 Aの分類器はたぶん同じようなアルゴリズムで動くから書くの簡単だろ ただの思いつきだけど、どうだ? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8b80-f65Y) [] 2018/09/12(水) 23:12:15.60:yfKtIfo20 ぜんぜんわかってないわ 特徴抽出をするのが先だからな 特徴抽出されたデータを学習させない限り いつまでたっても学習効果なんかない : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Saf2-r7Fj) [] 2018/09/12(水) 23:42:58.48:MXOsLPIga まず数字かそれ以外かを分類してみるとか で数字のものについて0-9のどのクラスに属するか判別する : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa1b-e7Hj) [sage] 2018/09/13(木) 00:17:45.77:pqzPAQ7ua 数字かそれ以外かで分類しようとしたら結局bは6と判定されるだろうけどね : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa1b-e7Hj) [sage] 2018/09/13(木) 00:18:27.43:pqzPAQ7ua 正確には、6と扱われることでbは数字に分類されるだろうけどね : 363 (アウーイモ MM1b-P3CU) [sage] 2018/09/13(木) 02:39:06.40:r4+4vjzBM これがほぼ正解に近いですが、にある通りやはり難しいのですかね。 数字は例えだったので・・ より実際に近い例えですと、一般物体を「犬、桜、車」の3クラスで認識し、 猫や梅や船のような他の物体なら、3クラスのどれでもないと返して欲しい、というような感じです。 未知の入力の中から、学習させた特定の対象だけを認識することは難しいのでしょうか・・ 未知の入力パターンをリジェクトしてくれるような仕組みがないものかなぁと思い質問しました。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff81-hTDA) [sage] 2018/09/13(木) 07:39:33.36:qr0N7AS90 確率で判断してみるとか : デフォルトの名無しさん (ササクッテロラ Sp8b-HwcP) [] 2018/09/13(木) 08:04:53.73:iq9KCUrTp それも対象となる幾つかとそれ以外に分類してみたらいいのでは? それか6とbを判別するような判別を後からかけるとか 人間の感覚だと6とbの判別は上側のコーナーの位置と左側の上の交点の位置関係を見ているように思う それを入力に追加するか学習で獲得させるか : デフォルトの名無しさん (ササクッテロラ Sp8b-HwcP) [] 2018/09/13(木) 08:07:38.47:iq9KCUrTp それは教師信号とか学習方法とかでも違う結果になるんじゃないの? 厳しすぎて6を検出しなくなるかもしれないけど それはそれで後から判別する用途に使えるかも知れない : デフォルトの名無しさん (ササクッテロラ Sp8b-HwcP) [] 2018/09/13(木) 08:10:20.78:iq9KCUrTp 一つとカウントするものの認識が違うようだ ロジスティック回帰を特徴づけるパラメータを引数とする関数を一つと表現している その関数を再起的に使うことを想定している : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9fe7-fFDB) [sage] 2018/09/13(木) 08:52:40.16:7kEehjxd0 犬とそれ以外の2値分類器、桜とそれ以外の2値分類器、車とそれ以外の2値分類器を作って、1番スコアが高いものを答えとする。もし3つのスコア全てが一定の閾値以下であれば該当なしとする。うまくやれば1つのNNでできるかな? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ d71e-cC+K) [sage] 2018/09/13(木) 10:22:19.93:sZRV+2UZ0 未知と言っても実際はデータに偏りがあるから その他クラスをつくって全部いれたら実用精度いくこともあるかも ていうかこの程度のこと聞く前にやってみ : デフォルトの名無しさん (アウーイモ MM1b-P3CU) [sage] 2018/09/13(木) 11:25:57.39:u4Gmb1plM 初めから6とbが似ているという情報があればそれでもいいのですが・・ どんなものが(特徴量レベルで)6に似ているか分からない時にどうしたらいいでしょうか。 上の例だと、例えばアマゾンの奥地に私達が名前も知らないような犬に似た動物(人が見たら似ているけど犬ではないときちんと判別はできる)がいたとして、それがたまたま入力された時にちゃんとリジェクト出来ればと思うのですが。 2値分類器にすれば学習データ以外に対するリジェクト率は高くなるのですか? 少し検討してみます。 はい、もちろんそのつもりではあります。 ただ、あわよくばその他クラスの入力として有効だと知られているデータセットとかないかなと思いまして。 もっと確立された方法があるかと思ったのですが、 意外とあまり一般的な話ではないのかも知れないですね。 : デフォルトの名無しさん (アウーイモ MM1b-P3CU) [sage] 2018/09/13(木) 11:28:11.38:u4Gmb1plM 訂正 ×その他クラスの入力 ○その他クラスの学習 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf67-pekm) [sage] 2018/09/13(木) 12:02:33.48:LzYf4Nh90 シグモイド関数以外で判定すればいいんじゃね?具体的には知らんけど : デフォルトの名無しさん (ササクッテロレ Sp8b-HwcP) [] 2018/09/13(木) 13:46:19.92:qufj2uAPp 犬に似た動物か犬かは人間も見た目だけでは判別できないのでは? DNAとかをみて分類するのであればそれを入力として判別するように学習するんだと思う あくまでも既知の物に近い物の中でどれに近いかを判別するのだと思う 人間も例えば人の名前を聞いた時に 自分が知っている人の中から思い浮かべるはず 名前の文字列から同姓同名の知らない人かどうかは判別できない : デフォルトの名無しさん (ササクッテロレ Sp8b-HwcP) [] 2018/09/13(木) 13:52:05.24:qufj2uAPp つまり似ているけど違うものを正しく判別出来ないときは 判別手法が適切でない可能性だけでなく 入力情報が不足している可能性も考える必要がある 当たり前のことだけど 逆に判別手法は同じでも入力情報を変える事で目的を達成できるかもしれない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ d7f8-xwwK) [] 2018/09/13(木) 13:52:25.76:xLrClwyc0 まず大前提として、バイアスが高いとかでなけりゃ データ数が機械学習のすべて DNNなら基本的にバイアスが高い状態は無視できるんだから 人が見て判別できる特徴を学習できるほどデータが足りないから誤判別するんだよ そのデータ数を補い学習を促進させるのがGAN アウーイモ MM1b-P3CUの問いに対する今最も適当な答えは、GANを組み込めって事だ もう組み込んでるなら、CNNの前にattentionをぶっ込んで attention順のtimestepやpositionを特徴に付加した上でCNNで畳み込むモデルを作ったりしろ ここは先端研究分野だから論文読んで勉強して自分で試せとしか言えない : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMbb-fFDB) [sage] 2018/09/13(木) 13:56:03.92:RXUDxgvEM もしかして、教師あり機械学習において、訓練データとして正例だけで(負例は与えずに)判定器を作れるか、という話なのかな? もしそうであるなら、教師あり学習では出来ないと思うけど。 : デフォルトの名無しさん (ササクッテロレ Sp8b-HwcP) [] 2018/09/13(木) 14:02:20.97:qufj2uAPp 6とbの例だと 数字を入力する欄に書かれている場合は6の可能性が高い 前後が数字だったらとか文脈情報を付加する事で 正解率を上げることはできると思う 人間も無意識に探索空間を限定していると思うよ 6はアラビア数字空間で見たら6だけど ローマ数字空間でみたら該当なしが正解 : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMbb-fFDB) [sage] 2018/09/13(木) 14:10:38.03:RXUDxgvEM で、もし負例を集めるのが大変だという事であれば、学習済みの重みを使って転移学習できるかどうかを検討してみたらどうかな?画像系や言語系なら色々あると思うけど。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 17b3-wojP) [sage] 2018/09/13(木) 15:36:31.62:D83GKx+w0 NVIDIA、AI学習モデルの推論処理に特化した「Tesla T4」 〜Pascal比で12倍の性能 ttp://https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1142896.html これって学習にも使えるの? 使えたとして個人で買える価格なのかな : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-UrR/) [sage] 2018/09/13(木) 15:51:01.39:JrlDULa9d inferenceに特化してるとしか書いてないな 学習に使えたとしても大した性能でないんじゃないかな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ b78a-+ow7) [sage] 2018/09/13(木) 15:56:28.84:TesJPJdy0 パスカル比w : デフォルトの名無しさん (ワントンキン MM7f-Aled) [sage] 2018/09/13(木) 18:28:06.03:6sxcIAQxM あらいぐまパスカル : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1fdc-cC+K) [sage] 2018/09/13(木) 18:46:20.90:7wY9Zpwe0 GANで300x300ピクセル以上の自然なフルカラーRGBを24時間以内に生成するには、 幾らぐらいのGPUを買えば良いですか? : デフォルトの名無しさん (アウアウアー Sa4f-65Zf) [sage] 2018/09/13(木) 19:00:02.47:27QXB+7Da 300万円 : デフォルトの名無しさん (ワイーワ2 FFdf-rUn3) [] 2018/09/13(木) 19:03:22.94:l9KSlvFSF 書こうと思って思い留まった : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa1b-wF5O) [sage] 2018/09/13(木) 19:26:37.35:NNMq2uMVa アライグマ12匹ぶんの性能! : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-+ow7) [sage] 2018/09/13(木) 19:58:05.51:TJ1+MKoj0 Teslaって時点で、個人で買うものじゃないだろ : デフォルトの名無しさん (スップ Sd3f-bCjf) [sage] 2018/09/13(木) 20:31:45.95:cCrIblsJd FP16が速いようだけど、FP16で学習を安定化させるためには少し工夫が必要 できればおそらく学習も速くできる : デフォルトの名無しさん (エムゾネ FFbf-bCjf) [sage] 2018/09/13(木) 20:41:17.04:mPOxglR5F 去年のGTC JAPAN の資料 ttps://www.nvidia.com/content/apac/gtc/ja/pdf/2017/1055.pdf 論文も出てる : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-UrR/) [sage] 2018/09/13(木) 22:00:22.48:NBEHkjwvd たぶんTITAN V買った方が幸せになれる 値段もそんなに変わらないだろうし : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf67-pekm) [sage] 2018/09/13(木) 22:05:14.73:LzYf4Nh90 くそ〜おまいらの会話が分からないぜ。プレモル読んでくるノシ : デフォルトの名無しさん (ササクッテロレ Sp8b-wojP) [sage] 2018/09/14(金) 04:17:16.85:QQtWXLxFp w そっちの方がわからんやんけ!w : デフォルトの名無しさん (ササクッテロレ Sp8b-47pW) [sage] 2018/09/14(金) 10:52:49.98:6Ydm1GfUp 参考書見ながら勉強してて、教師あり学習はなんとなくイメージ湧くんだけど教師なし学習の部分に入ってから急に難しくて理解しにくい… 主成分分析とか特にややこしいんだけどこういう技術はやっぱり頻繁に使われるのかな? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff81-WjPf) [] 2018/09/14(金) 10:59:03.56:36F6j8Uf0 やっぱり頻繁に使われる : デフォルトの名無しさん (スプッッ Sd3f-OlI4) [sage] 2018/09/14(金) 12:40:46.79:2A0ReTqdd めちゃ使う : デフォルトの名無しさん (スプッッ Sd3f-OlI4) [sage] 2018/09/14(金) 12:41:56.63:2A0ReTqdd 一般企業で : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ d7f8-xwwK) [] 2018/09/14(金) 14:37:37.68:tCA/H0VE0 PCAはできなきゃ可視化できねーから必須だろう : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff8a-+ow7) [sage] 2018/09/14(金) 17:30:08.67:fNmUvAUj0 PCA会計はお手頃な価格 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 77a5-47pW) [sage] 2018/09/14(金) 22:05:30.13:exBB8l6d0 低学歴超初心者のゴミの俺が機械学習の勉強して5ヶ月 今更だけど統計の知識って避けて通れない気がしてきた ここの人達はそういう知識も持ってるのかな… 機械学習でいっぱいいっぱいだけどやれるか俺… : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f74-hiXp) [sage] 2018/09/14(金) 22:36:41.30:qzMJcDz/0 無理だ、諦めろ。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f0e-okpm) [sage] 2018/09/14(金) 23:11:14.48:570jbDxz0 機械学習に統計学の知識なんて必要ないよ 統計学は応用数学として高度な数学を必要とするが 機械学習に数学はいらない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9780-9b2l) [] 2018/09/14(金) 23:16:28.78:fXySkelb0 機械学習でビッグデータを扱うなら 最低でも正方行列でない行列を扱う対応分析や 疎な行列を計算機で扱うための知識が必要 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 778a-OlI4) [sage] 2018/09/14(金) 23:25:54.63:Br25m2430 PCAは機械学習の基礎技術と考えてよい : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 778a-OlI4) [sage] 2018/09/14(金) 23:29:42.46:Br25m2430 10〜1000個ぐらいのパラメータを2〜3軸ぐらいで見るためには必須です。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ffd3-13bR) [sage] 2018/09/14(金) 23:33:40.19:Rk7AJQeX0 方法の一つとしてはそうだけど、基礎技術って言われると、んー?って思う。基礎的な技術だけど。 : デフォルトの名無しさん (ササクッテロレ Sp8b-47pW) [sage] 2018/09/15(土) 00:34:19.96:ls8ZnII1p です PCAを使うのはあくまで可視化がメインなの? 特徴量抽出とかも書いてあってこんがらがってる 例えば20個の特徴量がある100点のデータがあって、それを2次元にしたい場合20個の特徴量からなる各データ(100点)から分散が大きい線?保持する ってイメージなんだけど、2次元にした時点で色んなデータが削ぎ落とされて、20個の特徴量をぜんぶ引っくるめたデータの主成分だけが残って素の特徴量の概念は消えてると思うんだけどそこから特徴量を抽出って????ってなってる 日本語おかしくてごめん 自分の理解が完全に間違ってたり的外れな事言ってるのは十分理解してます… : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa1b-e7Hj) [sage] 2018/09/15(土) 00:47:14.50:i7Q4C164a 統計検定2級レベルぐらいは機械学習に限らず解析とかするのに使えるから勉強しておくといい : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 57eb-+ow7) [sage] 2018/09/15(土) 01:49:47.53:81XKWb5c0 情報系の学科でプログラムはそこそこ勉強してて 機械学習ライブラリを全く使ったことないんですがちょっと勉強したくて 機械学習入門ライブラリって何がおすすめですか うまくいくかどうかは別にして 株とかFSみたいな時系列グラフの予測したり 将棋や囲碁みたいなゲームAIを作ってみたいです : デフォルトの名無しさん (スップ Sd3f-f/fR) [sage] 2018/09/15(土) 01:59:22.37:yNUH5FEed このスレは素人しかいないのかよw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 778a-OlI4) [sage] 2018/09/15(土) 02:40:30.25:1BKmfL0E0 それはなぜそう思う? PCAの結果って、数学的にニューラルネットのオートエンコーダの結果と一致する。 機械学習の本にそう書いてあるだろ? : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-LcbQ) [sage] 2018/09/15(土) 03:55:20.45:jdmxJboBa ニューラルネットから入門すればPCA に言及してるとは限らんだろ。そんなことも分からんのかw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ d71e-TNGn) [sage] 2018/09/15(土) 06:24:54.03:lguT9cyy0 測定を概論として知ってるといいよ 測定知らないと数理工学の理解が浅くなると思う : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 57eb-+ow7) [sage] 2018/09/15(土) 10:30:45.02:81XKWb5c0 測定ってはじめてきいたかも 回帰分析とか線形代数は最低限はわかると思います : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9711-okpm) [sage] 2018/09/15(土) 12:29:12.79:oTIAmwpn0 測定ってmeasure(測度)のこと? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 57eb-+ow7) [sage] 2018/09/15(土) 12:42:28.61:81XKWb5c0 たとえば時系列データの配列があったとして なんてライブラリにどういう設定で実行すればいいかっていうのがわからない どういうことをやるかっていうアルゴリズムの概論説明ばかりで プログライミングの入門サイトみたいなのがあんまりなくて 何をインストールしてどうかけばいいかのプログラムサンプルを出してくれるサイトがあんまり見つからない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ d71e-TNGn) [sage] 2018/09/15(土) 12:43:32.90:lguT9cyy0 計測工学、誤差論とかだよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf67-pekm) [sage] 2018/09/15(土) 13:20:09.75:tpcXcC8D0 分類ならIrisとかベンチマークで使われるデータセットがあるので具体的な使い方も分かると思う。 君のやりたい事が何のアルゴリズムで実現できるかは、自分で概論一通り勉強しないと決まらないと思うのよね。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 57eb-+ow7) [sage] 2018/09/15(土) 14:02:42.28:81XKWb5c0 ありがとうございます irisていうの使ってみます 機械学習って行列から結果ベクトルを生成する関数をつくるもので 教師データとして入力出力ペアを与えたらそれに近い答えを出す関数が作られて 未知のデータを流し込んでもそれなりに答えが出るみたいなイメージだったから ライブラリでやることってたいした違いはないのかと思ってた : CRFs (ワッチョイ 9780-9b2l) [] 2018/09/15(土) 15:42:38.45:KIanXBkQ0 TensorFlow使ったほうがいい くさるほどサンプルがある : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9780-9b2l) [] 2018/09/15(土) 15:47:56.06:KIanXBkQ0 CRFもTensorFlow使えばきっと余裕でできるハズ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 57eb-+ow7) [sage] 2018/09/15(土) 16:08:00.97:81XKWb5c0 Iris 機械学習 で検索してブログ2,3よんでみたけど これってあやめの画像を認識するだけにしか使えないの? 画像認識はいまのとこ興味なくて 時系列データ予測(株とかよりはシーズン途中でのペナントレースの優勝予測とか) ゲームAIとか ツイッター上で知識獲得や自動応答 とかそのへんをやってみたいんだけど ,436 TensorFlowはきいたことあるかも 次はそれ調べてみます ありがとうございます : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9ffe-Crbm) [sage] 2018/09/15(土) 16:10:06.41:+gRFgMvM0 自由度、将来性、普及率考えればtensorflow一択 日本語資料多めで取っつきやすいのはchainer とりあえず動かしてみたいkeras 最近の論文の実装例多めでやや将来性ありpytorch : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9ffe-Crbm) [sage] 2018/09/15(土) 16:12:35.37:+gRFgMvM0 やりたいことが明確なのはいいけどそこからアーキテクチャを勉強せずに実装に移るのは無理がある : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 57eb-+ow7) [sage] 2018/09/15(土) 16:14:19.13:81XKWb5c0 そうなんですね まずはプログラムを動かしてから パラメータをかえていって使い方を覚えるみたいな感じで勉強してきたので… とりあえず動かしてみたかったんですけど : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf67-pekm) [sage] 2018/09/15(土) 16:54:50.74:tpcXcC8D0 決まったレスポンスが期待出来るWebやOSのAPI呼んで行く従来のプログラミングとは違いますな : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-HwcP) [] 2018/09/15(土) 16:57:36.10:VTJ0VoCAa 計算は確定的に同じ結果を得られるけど? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf67-pekm) [sage] 2018/09/15(土) 17:01:57.99:tpcXcC8D0 使うデータやモデル決めて実装するのも自分だもの。誰かが用意してくれた既存のAPI呼ぶプログラミングとは違うでしょ : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-HwcP) [] 2018/09/15(土) 17:10:33.80:VTJ0VoCAa 既存のクラスとかライブラリを一切使わないってこと? コレクションとか配列とかもいちいち自分で管理するの? もし仮にそうだとしたらそれを扱うような機能や関数を自分で作ってそれを利用するけどね そこら辺は既存のライブラリ使っても結果への影響はほとんど変わらない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9780-9b2l) [] 2018/09/15(土) 17:12:19.17:KIanXBkQ0 あいかわらず頭悪いは モデルというのはドカタが使うモデルの話じゃないからな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9780-9b2l) [] 2018/09/15(土) 17:13:35.25:KIanXBkQ0 ココが低学歴知恵遅れの限界 うんよくわかる : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-HwcP) [] 2018/09/15(土) 17:16:25.26:VTJ0VoCAa 既存のAPIってなんのことを言ってる? 従来のプログラムがその既存のAPIを使うだけで完成するっていう認識は正しいの? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf67-pekm) [sage] 2018/09/15(土) 17:16:46.36:tpcXcC8D0 ライブラリを使っても自分の実装範囲が広いから、簡単なチュートリアル中々ないよね。って言いたかったんだ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf67-pekm) [sage] 2018/09/15(土) 17:19:28.82:tpcXcC8D0 これでも何か行ってくるようなら446の人におまかせするわ : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-HwcP) [] 2018/09/15(土) 17:27:07.77:VTJ0VoCAa 試行錯誤が必要って意味なら そんなの当たり前の事じゃね テレビのシステムとか 携帯電話の通信システムとか作るのに 試行錯誤が必要なかったとでも? 自動車や飛行機でも同様 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9780-9b2l) [] 2018/09/15(土) 17:30:38.30:KIanXBkQ0 数理モデルの話だからな コーディングの話なんかココでは一切関係ない まずやりたいことを まずどういった数理モデルで実現するかという話になる 数理モデルでの実現方法をきめたら 次は、なにもわかってない低学歴底辺ドカタどもが作業するときに どういった実装モデルにすれば一番コストを抑えることができるか という話だからな ぜんぜんかみあってないワケ わかった? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9780-9b2l) [] 2018/09/15(土) 17:37:18.38:KIanXBkQ0 で、TensorFlowはその数理モデルを 組み立てるためのライブラリが充実している 当然、数理モデルがわかってないと そんなライブラリは使いこなすことはできない : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-HwcP) [] 2018/09/15(土) 17:45:46.95:VTJ0VoCAa 数理モデルの所が物理モデルだったりするけど やってることは同じようなものだ それは普通に行われて来たこと : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-HwcP) [] 2018/09/15(土) 17:52:05.55:VTJ0VoCAa で結局何を言いたいかって事だけど 期待した結果を得られなくて大変だ と言いたいの? まぁガンバレ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9780-9b2l) [] 2018/09/15(土) 17:53:12.18:KIanXBkQ0 物理はちゃんと現在もっとも有力な仮説があるからな その仮説にあてこむだけですむ 検証可能で検証可されてるサイエンスの成果をそのままテクノロジーに反映する土台ができあがってる そういった成果は、バカでもチョンでも利用することができる AIにはそういうもんがない 形而上学の世界だからな 低学歴知恵遅れにはこの意味がわかることはないと思うわ 車程度ならニュートン力学で十分だしな : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-HwcP) [] 2018/09/15(土) 18:01:04.76:RyZhDvOSa それが実現できないことに対する言分かな 他の組織で実現できたら その時はどんな言分を考えるのかな まぁ大変だろうけどガンバレ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf67-pekm) [sage] 2018/09/15(土) 18:03:52.60:tpcXcC8D0 tfってそういうものなのね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9780-9b2l) [] 2018/09/15(土) 18:04:21.99:KIanXBkQ0 このスレの低学歴知恵遅れたちは まず数学は文系であることを理解することが先 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 37c3-okpm) [] 2018/09/15(土) 18:28:11.11:aDVtzTM20 数学、プログラミングは論理学なのか? 少なくとも数学はそうかもね。プログラミングはハードの知識も必要だから工学の要素があるけど : デフォルトの名無しさん (ワイーワ2 FFdf-cC+K) [] 2018/09/15(土) 18:35:36.27:AVfR6YnTF スレチ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 57eb-+ow7) [sage] 2018/09/15(土) 18:56:43.43:81XKWb5c0 プログラム板なのにプログラムの話NGだったんですね 失礼しました : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-G9Ec) [sage] 2018/09/15(土) 20:49:01.87:/sR8KW2Oa 捨て台詞を吐いて、その程度で諦めるていどのモノなのか? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 57eb-+ow7) [sage] 2018/09/15(土) 21:41:23.44:81XKWb5c0 捨て台詞のつもりはないんですが… 自分のレスがきっかけでスレの流れがよくなかったのでやめたほうがいいのかなと思って なんかすごく感じ悪く受け取られちゃってますね ほんとに申し訳ないです TensorFlowを教えてもらったので使い方ぐらいは自分で調べてみます ほんとは使ってる人にききながらやったほうが絶対早いと思うんですが… : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1fdc-cC+K) [sage] 2018/09/15(土) 21:41:48.76:EPdHYaRJ0 あほでも使えるAIの学習済みライブラリが、すぐに出てくるかと思ってたけど、出ないな 実用に達していないレベルなら有るけど ttp://https://dev.smt.docomo.ne.jp/?p=docs.api.index : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff81-hTDA) [sage] 2018/09/15(土) 21:46:41.15:xey2DpHS0 TensorFlowのラッパーのKerasがやさしい。 サンプルは幾らでもある。 まずMNISTでもやってみなさい。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff8a-+ow7) [sage] 2018/09/16(日) 08:48:23.30:MIKVdUGB0 いい夢見ろよ(笑) : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-+ow7) [sage] 2018/09/16(日) 09:32:05.41:vTRQPpRB0 株の予想とかペナントレースの予想とか、AIの使いみちが全然わかってないなw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf67-pekm) [sage] 2018/09/16(日) 09:58:15.93:pVLTHjJp0 ユー、タイムマシン作っちゃいなよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 37c3-okpm) [sage] 2018/09/16(日) 10:08:57.97:DPDUfIAP0 じゃあAIの使い道って何? : デフォルトの名無しさん (ワントンキン MM7f-ahc+) [sage] 2018/09/16(日) 10:24:42.93:J7jkqE/NM クラスタリングとか : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 57f2-okpm) [sage] 2018/09/16(日) 10:31:26.53:yGlb1wug0 AIじゃなくて人間の知能だって未来の予測は難しいわw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf67-pekm) [sage] 2018/09/16(日) 11:27:04.34:pVLTHjJp0 夏休み終わったのに怒涛の教えて君爆誕 : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMbf-hiXp) [sage] 2018/09/16(日) 14:08:29.73:Xvs/hqWSM その教えて君を追い払う役目の自称高学歴有識者のお前らのコメントも、いかにもブラックボックスから出た答えを鵜呑みにしてそうな抽象的なものばかり。 類は友を呼ぶ。 : デフォルトの名無しさん (スップ Sdbf-f/fR) [sage] 2018/09/16(日) 14:27:29.53:EtoE+Y4id では正解サンプルとしてお手本を示してください。 : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-LcbQ) [sage] 2018/09/16(日) 18:04:12.36:xlirAkV8a 具体的なコメントまだぁ? : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMbb-ahc+) [sage] 2018/09/16(日) 21:36:06.16:h2MQFGAYM 具体的で独自解釈な論文まだぁ : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa1b-AvBu) [sage] 2018/09/17(月) 01:18:13.47:B9Ff9U8Oa スロベニア製のオレンジ使ってる人いる? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 77a5-47pW) [sage] 2018/09/17(月) 13:40:23.85:wcqhWGbh0 今日は統計解析の勉強する : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 578a-+ow7) [sage] 2018/09/17(月) 15:07:41.13:r0SMjS9V0 明日はどっちだ! : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff8a-mEkm) [] 2018/09/18(火) 20:40:14.73:k7v+ymOu0 ubuntuにjupyterをインストールしようとしたけど、これもう無理だな 英語コミュニティでも、ちゃんとは内容を理解できないけど、みんなで無理だのなんだの言ってる感じ pythonのパッケージを管理するためだけに linuxについてをここ二週間ずっと勉強してきたのに初手でつまずいてしまった : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff8a-mEkm) [] 2018/09/18(火) 20:42:18.85:k7v+ymOu0 あっ、condaを使ってしまえば話は別ね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 37c3-okpm) [] 2018/09/18(火) 20:49:20.88:S3XkALSh0 どういうこと?Jupyter Notebookがブラウザで立ち上がるだけじゃダメなの? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 579b-lJg0) [] 2018/09/18(火) 20:52:03.60:Jydth2ea0 時系列解析の自己回帰(AR)モデルについて教えてください 「AR(1) = Rt = μ + Φ1Rt-1 + εt」という式で 次数1の時「Rt: 今回の値」は「Rt-1: 1つ前の値」から推定される という式ですが、この「1つ前の値」は実測値ですか? それとも「Rt-2」を使って算出された予測値を説明変数と するのでしょうか? 前者が正しいなら1つ前の実測値がないと予測できない事になりますが、 後者が正しいなら何時点か前の初期値1つだけで何時点も後の 値を予測可能だと思うんですが、どちらでしょうか? : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM9b-e9IP) [] 2018/09/18(火) 21:40:22.66:5LJPbrObM 何を分析するかに依るけど 一般的には実測値だと思う : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 579b-lJg0) [] 2018/09/18(火) 21:54:26.20:Jydth2ea0 ありがとう。株価だよ。 すげえ悩んでたから助かったよ。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 579b-lJg0) [] 2018/09/18(火) 21:56:59.45:Jydth2ea0 ごめん、正確には収益率。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9776-/EHZ) [sage] 2018/09/18(火) 21:58:14.97:3M7OTvKW0 せっかくのLINUX環境なのに、CLIで起動できない実行環境なんて悲しすぎる なんて思ったけど、jupyterlabなら簡単にインストールできた コレ、次世代すぎて使いこなせる気がしないけど 今ぱっと動かした感じだとpycharmの更に上を行くほど更に凄いな てか今年の春にjupyter notebookの使用方法をマスターしたのに もう上位互換が出るのかよ。やってらんねーよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 57eb-+ow7) [sage] 2018/09/18(火) 22:20:56.79:yX9O6HZv0 株価って機械学習で予測できるの? こないだ質問したら人間ができないことはできないっていってなかった? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f20-xwwK) [] 2018/09/19(水) 00:03:09.71:qfGEDKPk0 単純なデイトレゲームと仮定した場合 株:できる、しかし実際には法律でアウトになるのでできない 見せ板を多用した相場誘導や短時間での注文&キャンセル処理でAPIに負荷かけた時点で 法律的にアウト 仮想通貨:できる 株ではできない見せ板を多用した相場誘導が基本的に無制限で法律で取り締まられてもいない 取引所に負荷かけすぎて怒られたりBANされることは多々あり 具体的には、板を出しているのが人間かそうでないかを見分けることで 肉入りから証拠金を巻き上げるような動きが可能になる 長期的嫌気判断として見た場合 株:できる 実際に行われているのは上場企業の役員のTwitterチェックなど マイナスやトラブルを引き起こすような発言があったとシステムが判断した場合 (要するに異常検知の一種で炎上を検知している) AIによって一斉に売られたりする よくマイナス異常検知のターゲットになってるのはイーロン・マスクと関連企業 マイナスの異常でなくプラスの異常検知でも同じ ニュースに対する反応なども見る 仮想通貨:できる しかも風説の流布の取り締まりなどが行われていない為やりたい放題できる 大手仮想通貨メディアを裏で操る人々は、この手の手法で荒稼ぎしているだろう 直近で言えば、ゴールドマン・サックスの仮想通貨トレードデスク開設中止報道etc... まぁちょっと勉強すれば誰でも思いつくよな 仮想通貨はこんな各国の法整備状況で、ビットコインETF承認なんてされたらある意味祭り : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff81-WjPf) [] 2018/09/19(水) 00:12:36.78:2H97zkt+0 取引方法がはじめからわかってたら、高速なシステムトレードやるだけだろ。 株価じたいではなく、ニュースからデータ仕入れて、何に反応するかの部分のAI化ってことか。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-+ow7) [sage] 2018/09/19(水) 07:51:57.58:Y3nn/dRn0 見せ板してる時点で、予想できてないじゃんw : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-HwcP) [] 2018/09/19(水) 08:01:29.20:K7UZA9LYa 予想の値を出すことは可能 だけどそれで目標の利益を得られるかは別じゃね? 一度上手く利益を得られたとしても トータルでは違う結果になるかもしれない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1fdc-cC+K) [sage] 2018/09/19(水) 11:10:21.21:412dQebS0 AI×株の話題は荒れるから、野菜の分類でもやってろ ttp://https://tech.nikkeibp.co.jp/it/atclact/active/17/070300314/070400002/?n_cid=nbpnxta_mled_act : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 578a-+ow7) [sage] 2018/09/19(水) 11:32:57.12:lkpniOf60 ステマ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-+ow7) [sage] 2018/09/19(水) 12:36:23.68:Y3nn/dRn0 判別難し過ぎワロタ ttps://tech.nikkeibp.co.jp/it/atclact/active/17/070300314/070400002/010.jpg : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f20-xwwK) [] 2018/09/19(水) 12:56:40.73:qfGEDKPk0 荒れるっていうか実際やってる人達が他のやつもみんなやりだすと稼げないからな 仮想通貨のデイトレゲーは大資本ないと厳しい(ただし、手数料フリーの取引所は例外) 深層異常検知の自動取引なんてすごいお手軽にリスクを最小化できる まぁこの程度はネタバレにすらならん 大手はみんなやってることだろ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-okpm) [sage] 2018/09/19(水) 13:07:48.03:Y3nn/dRn0 震災後は地震になると猛烈に先物を売る地震アルゴとかあったけど、 全戦全敗で撤退した : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ d71e-0k7s) [sage] 2018/09/19(水) 13:36:19.39:0YSgxbfH0 >深層異常検知の自動取引なんてすごいお手軽にリスクを最小化できる それってどうやって性能評価してんの? : デフォルトの名無しさん (ササクッテロ Sp8b-47pW) [sage] 2018/09/19(水) 14:27:41.75:cOJ83uNip 今日休みだから勉強してたけど5時間で参考書4ページくらいしか進んでない… 時間かけたからって理解したわけじゃないし… ビニングとか交互作用とか多項式とか概要はまだしもなんでこれをやる必要があるのか全然分からん : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7708-ViI+) [sage] 2018/09/19(水) 17:46:00.61:kf9wev3s0 俺はもう一冊読破したよ コツは実践しながら読むこと : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf1e-+ow7) [] 2018/09/19(水) 18:05:00.19:vTJ3S9KO0 でも野村證券とか大手はAPIに負荷かけまくりじゃん? おかしいよね? 見せ板も出しまくりだよね? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff8a-mEkm) [sage] 2018/09/19(水) 18:32:49.69:rc2jjf3P0 JUPYTERLAB、まじで統合開発環境になっていやがるな 機能が一気に増えたけど、余計なことまで出来るようになるのは吉か凶か DSモドキ、機械学習エンジニア(笑)たちの御用達ツールって感じじゃなくなったな 本当にIDEだ。pythonを使って、チームで本格的な開発を行う人たちの強力なプラットホームだわ : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa1b-e7Hj) [sage] 2018/09/19(水) 19:09:37.45:uTNvKAU6a jupyterlabはvim拡張がnotebookと比べて貧弱だったから使ってなかったけど今は進化したかな? : デフォルトの名無しさん (ササクッテロ Sp8b-47pW) [sage] 2018/09/19(水) 19:48:23.18:cOJ83uNip 一冊終えるのに何ヶ月もかかるわ だからって完全に理解してるわけじゃないし時間かかった分どんどん忘れていくし… 実際コード書きながらやるんだけど参考書の説明が分からないと先に進めず考えこむんだけど分からなくても先にとりあえず進んだ方が良いのかなぁ : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMbb-ck2F) [sage] 2018/09/19(水) 20:10:53.74:aiIpKBDGM よーし、裏山に生えてたニラでも食うかー : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7f5a-NMPr) [] 2018/09/19(水) 21:33:48.11:kwGXfZ/C0 実物見りゃすぐ分かるよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9776-mEkm) [sage] 2018/09/19(水) 21:40:24.46:GiAtsVA80 いちいち立ち止まって考えるのも、無理やり先に進むのも、どっちも正解だろ どういうやり方をしてもすぐに忘れるんだから ただ、表面的な知識を忘れても、なにか身についているような状態にするのが理想なんじゃないかなとは思う 数学、統計学、機械学習の理論、情報科学の基本的な考え方 プログラマー的な物作りの直感や、WEB系なら文系的な能力などなど そういうものが最も大切で、ライブラリやプログラムの文法、ツールの使い方なんかは 適当にそのつどそのつどで調べながら身につければOKなんじゃないか 最近、ツール関連は流行り廃りが激しいから、使い方をいっぱんに覚えるより 使い方がわからないツールを、英語ドキュメントを読みながら、なんとなく動かして 作業をちんたらちんたら進められる能力のほうが貴重な気がしてきた : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf9f-BPXD) [sage] 2018/09/19(水) 23:21:12.82:Ev5NTVKN0 細かく読み進める前に、学ぶ意義付けを見直した方がいいんじゃないか。 入門書であれば章の始めなどに「何のためにこの章を学習するか」という意義付けが示されるはずだし、 示されないのであればあまり入門者向けの本ではないからもっと簡単な本から学んだ方がいい : デフォルトの名無しさん (アウアウカー Sae9-Sybn) [] 2018/09/20(木) 10:23:59.56:gnTuzcyga TF2、高レベルに進化するんだな 数年後にkeras消えてそう ttp://https://www.hellocybernetics.tech/entry/2018/09/20/001259 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa25-V+nN) [] 2018/09/20(木) 11:30:12.09:M2lBgQHaa tensorflowとpytorchか?新しいの出てくるのか? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f11e-Y82R) [sage] 2018/09/20(木) 12:23:04.74:o2DcsKoW0 開発元同じだから : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8223-coYL) [sage] 2018/09/20(木) 12:23:46.76:zlEb4gGt0 覚えるの大変だから、これ以上新しいものは出さないでほしい : デフォルトの名無しさん (ワイーワ2 FF8a-wH+P) [] 2018/09/20(木) 12:30:15.73:7WHuQIEOF おまいの脳は退化してる : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 618a-tHrl) [sage] 2018/09/20(木) 14:26:41.94:X9J+trAU0 脳が学習を拒否してるだけだろ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 65a5-tCrn) [sage] 2018/09/20(木) 20:04:23.98:5NSt/ZF+0 その機械学習の勉強意味あるんですか? 何か後に繋がるの?って言われた そんなこと俺が聞きてぇよ! 何も知らない分からないとこから始めて勉強方法だって手探りだしやってる内容があってるか分からんし内容だって難しいしイメージ湧かないしで本人が一番不安だわ(;ω;) なんだよちくしょう…(;ω;) : デフォルトの名無しさん (スッップ Sd62-EYNp) [sage] 2018/09/20(木) 21:53:45.68:lp9E2ptbd 向いてない、無理してやることない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8667-SLjp) [sage] 2018/09/20(木) 23:50:09.61:sVm7S3su0 我々の代わりにニューロンが学習してくれるのさ : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-gH+x) [sage] 2018/09/21(金) 17:00:40.03:2t2lIB8da 消えるも何も TF に統合されて普通に使われてるんだが… : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8223-tHrl) [sage] 2018/09/21(金) 17:58:59.29:MMpIEkeV0 俺にも機械学習を学んだ後のゴールが見えない : デフォルトの名無しさん (アウアウカー Sae9-Bug1) [sage] 2018/09/21(金) 18:09:41.64:KMw7nMvLa 目的がないのに無理して学んでもしょうがないんじゃない? 受託分析の会社に就職したいとかこういうプロダクト作りたいとか、何かしらゴールを設定しないと学んだ事も役に立たないと思う。 : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-gH+x) [sage] 2018/09/21(金) 18:27:13.56:2t2lIB8da 同意。もう素人がちょっと勉強してどうにかなるレベルじゃないし : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8667-SLjp) [sage] 2018/09/21(金) 19:46:22.75:egkcJrwz0 仕事に付けばゴールが設定されるんでは : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ be5a-Zmv5) [sage] 2018/09/21(金) 20:31:40.71:y+ZygFeU0 何となく流行ってるからオライリーのディープラーニング本買ったけど、 私立文系非職業プログラマが趣味で手を出せる感じじゃない? : デフォルトの名無しさん (スッップ Sd62-EYNp) [sage] 2018/09/21(金) 20:34:15.20:Hsxyb3Kxd 趣味でやるならいいんじゃないの。ゆっくり基礎から楽しめばいい : デフォルトの名無しさん (ササクッテロ Sp71-/e2F) [] 2018/09/21(金) 20:36:04.02:LuvXm+Whp deepで回帰やってる人ほとんど殆ど見ないし明らかに回帰問題な物もクラス分類に置き換えてやってるの見る限り回帰よりも分類の方がハードル低いんですかね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f11e-Y82R) [sage] 2018/09/21(金) 20:36:50.09:81NIT4ig0 当たり前だろ 計算コストも高い : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8223-tHrl) [sage] 2018/09/21(金) 22:11:23.45:MMpIEkeV0 いや、理論が分からないんじゃなくて、 膨大なデータと強力な計算装置がないと、たいした物は作れない。 つまり、個人がチマチマと何かを作る用途には向かない : デフォルトの名無しさん (アウアウカー Sae9-Bug1) [sage] 2018/09/22(土) 00:13:45.94:ZacBjrxHa 個人でもアイデア次第で面白いもの作れると思うけどな。 計算資源は趣味でやるレベルならクラウドサービス借りればいいし、 画像分類系ならImageNetのファインチューニングである程度は精度上げられる。 ラーメン二郎識別の人も、ベースの画像は自作のクローラーで集めた3万枚くらいでデータ拡張やGANで増やして精度を上げたと聞く。 サービスとして提供するレベルを目指すなら企業の力がいるけど、それは機械学習に限ったことではないし、 個人で楽しむ環境は自力で十分に用意できると思う。 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa25-wHMa) [sage] 2018/09/22(土) 00:38:25.15:l1Z1a/8Ia AzureとかGCPとか使いたいけど無料でやりたくてもカード登録必須で無料枠越えたら勝手に課金されるのが怖い 勝手に課金せず無料枠越えたら問答無用でストップしてくれればいいのに : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-nL3Z) [] 2018/09/22(土) 00:40:04.67:K4iJB0qOa 教師なしでできる事やればいいのに 強化学習とかさ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f11e-Y82R) [sage] 2018/09/22(土) 00:50:07.29:uHslz/QL0 できるかよ どれだけ借りるつもりだ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 069f-Bug1) [sage] 2018/09/22(土) 00:51:12.19:7+L6lvEZ0 GCPは無課金枠使い切ったらクレカ開始するまでワンステップあるよ。 使い切った時点でサービスが一度止まるはず : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6db6-p9eM) [] 2018/09/22(土) 02:23:42.00:MAFBmZ+e0 ヒカキンの年収が10億超え!?明石家さんま・坂上忍も驚愕の総資産とは?? ttp://https://logtube.jp/variety/28439 HIKAKIN(ヒカキン)の年収が14億円!?トップYouTuberになるまでの道のりは? ttp://https://youtuberhyouron.com/hikakinnensyu/ なぜか観てしまう!!サバイバル系youtuberまとめ ttp://http://tokyohitori.hatenablog.com/entry/2016/10/01/102830 あのPewDiePieがついに、初心YouTuber向けに「視聴回数」「チャンネル登録者数」を増やすコツを公開! ttp://http://naototube.com/2017/08/14/for-new-youtubers/ 27歳で年収8億円 女性ユーチューバー「リリー・シン」の生き方 ttp://https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20170802-00017174-forbes-bus_all 1年で何十億円も稼ぐ高収入ユーチューバー世界ランキングトップ10 ttp://https://gigazine.net/news/20151016-highest-paid-youtuber-2015/ おもちゃのレビューで年間12億円! 今、話題のYouTuberは6歳の男の子 ttp://https://www.businessinsider.jp/post-108355 彼女はいかにして750万人のファンがいるYouTubeスターとなったのか? ttp://https://www.businessinsider.jp/post-242 1億円稼ぐ9歳のYouTuberがすごすぎる……アメリカで話題のEvanTubeHD ttp://https://weekly.ascii.jp/elem/000/000/305/305548/ 専業YouTuberがYouTubeでの稼ぎ方具体的に教えます。ネタ切れしない方法は〇〇するだけ。 ttp://https://www.youtube.com/watch?v=Co9a9fHfReo YouTubeで稼げるジャンルは〇〇動画です。YouTube講座 ttp://https://www.youtube.com/watch?v=_Nps8xb5czQ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8667-SLjp) [sage] 2018/09/22(土) 10:37:32.71:IfrUT1bl0 GTX1080 一枚くらいなら個人買うけど、何すべえ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c980-yqSl) [] 2018/09/22(土) 11:17:23.77:PGp2AKzL0 低学歴知恵遅れが独学で機械学習を学習しても 一向に学習効果があがらない このスレみてればよくわかるだろ それと同じだからな まずバカは勉強のしかたや努力のしかたが分かってない だからバカはバカのまま さらにバカはバカの自覚がない だからバカはバカのまま もうカンペキなレス : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-nL3Z) [] 2018/09/22(土) 11:25:37.78:K4iJB0qOa 流行りのディープラーニングやりたいのはわかるけどさ データ集めるのもチューニングするのも難しいから、初心者が自前のデータでやるのは難しいと思うよ まずはSVMとか決定木みたいな古典的な手法から入るべき データが少なくてもそこそこ上手くいくから : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-nL3Z) [] 2018/09/22(土) 11:26:26.13:K4iJB0qOa ディープラーニングだけが機械学習じゃないよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8667-SLjp) [sage] 2018/09/22(土) 11:28:18.51:IfrUT1bl0 自分はそのつもりっす。方式による計算量の多寡の検討もつかないのでまずは一通り遊んでみる : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-gH+x) [sage] 2018/09/22(土) 13:26:53.70:fcKY0ssXa このスレってnlp ネタ殆ど出ないよな。あんまやってる人いないのかな。 allennlp 使いたいけど評判どう? 知ってたら教えて : デフォルトの名無しさん (スッップ Sd62-EYNp) [sage] 2018/09/22(土) 13:47:27.41:+pucmWord このスレは超初心者救済スレだから。LSTMもattentionもまったく出てこないw AllenNLPは良くできてるけど少しハードル高いかも、仕様の把握が面倒 : デフォルトの名無しさん (ワイーワ2 FF8a-wH+P) [] 2018/09/22(土) 13:48:31.14:xOVRbYWfF nipless : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8667-SLjp) [sage] 2018/09/22(土) 13:51:54.80:IfrUT1bl0 ダジャレスレ : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-gH+x) [sage] 2018/09/22(土) 13:56:57.15:fcKY0ssXa サンクス、そう言えば rnn の話し見ませんね。 やっぱドキュメント読まないとダメか… pytorchもわからんとダメ? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6220-Mczu) [] 2018/09/22(土) 17:59:22.10:QjN0TaMB0 ここに書いても無駄だろうけど Attentionした時間順を特徴に埋め込んでから CNNでその時間を考慮しつつ、初期層含め各層の時間情報を参照しながら畳み込む ってモデルさっさとでないかなぁ sota必至だから早く論文出てほしい 脳はやってる ttp://https://www.eurekalert.org/pub_releases/2018-08/nuos-hyb082818.php でも既存の機械学習では、初期の特徴に時間を付与することはほとんどやってない RNNやLSTMが上手くいってないのは、初期から時間情報を連続的に把握して時間変化率を学習できないからだよ いくら微分しても変化率とっても、初期状態からの時間情報を連続的に把握できないから学習できてない 一方、音声を特徴とする場合、ほとんどシークタイムが特徴に自動的に含まれるから 処理はクソ重くなるけど、高品質な結果が得られる 人間に置き換えても一緒 感覚器官は注意と畳み込みを同時に行いながら、それらの順でシーケンスを伝えて 脳はこの順番を記憶している : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2e80-OXKd) [sage] 2018/09/22(土) 18:13:18.49:tW/Yy4gZ0 機械学習もいいが、センサーにはかなわん ブラックボックスの中のものを重さや振った時の音で予測する・・・なんて回りくどいぜ X線撮影で確認しろ 未来予測ならワームホール望遠鏡だ! : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-gH+x) [sage] 2018/09/22(土) 19:40:46.36:fcKY0ssXa 長崎は勝たないと脱落するぞ : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-gH+x) [sage] 2018/09/22(土) 19:41:06.05:fcKY0ssXa ごめん、誤爆 orz : デフォルトの名無しさん (スッップ Sd62-EYNp) [sage] 2018/09/22(土) 21:29:54.41:2qFIpkAdd ドキュメントをなぞるだけなら不要 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6976-uN3A) [] 2018/09/22(土) 22:34:55.25:z+m4dANi0 デフォルト設定は貧弱 カスタマイズありきで拡張性は高いんだけど、使いこなせないなら、旧版をずっと使い続けた方がよさそう こんなツールの設定コマンドを覚える暇があったら他にやらなければならないこと五万とあるだろ 俺は覚えるつもりだけど・・・ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 65a5-tCrn) [sage] 2018/09/23(日) 12:44:56.23:bLvK9Iso0 俺みたいな雑魚はまずnumpyとpandasとmatplotlibを使いこなせるように頑張るとこからだな : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-gH+x) [sage] 2018/09/23(日) 15:05:02.43:/sY9qa+Ta 的を得てるけど、深層学習が目的なら keras のサンプルでも動かすとモチベーションが保ちやすい 了解。ボチボチ覚えるつもりではいます : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f11e-Y82R) [sage] 2018/09/24(月) 02:46:29.51:igBDxXXr0 カプセルネットワークみたいにベクトルに拡張して空間情報とするのは? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 69c3-onpN) [] 2018/09/24(月) 04:22:26.78:6dcTB1Rg0 マルコフ連鎖をモデルの中に組み込めば良いんじゃ無い? でも微分で消えてしまうのかな. : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa25-V+nN) [] 2018/09/24(月) 09:09:25.13:ekT6BbXIa chainerのサンプルコードの方が楽。 : デフォルトの名無しさん (スッップ Sd62-EYNp) [sage] 2018/09/24(月) 12:16:47.58:lNNMZfDzd まだ使ってる人いるのか : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-gH+x) [sage] 2018/09/24(月) 12:26:29.26:VhNQr7Aka オワコンの名前をあげていちいち絡むな ttp://https://trends.google.co.jp/trends/explore?cat=5&q=tensorflow,chainer : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c252-Mczu) [] 2018/09/24(月) 16:12:04.69:6L+7kJR10 カプセルネットワークの手法だと 各層で獲得した特徴同士の空間的相対位置は正確になるけれど それでは汎用性がない 脳は空間的相対位置を崩す事もできる これは記憶している各時間情報を参照して相対位置すら入れ替え可能だからできる 注目した部分の特徴だけを切り取って、別物として貼り付けるのではなく 一定の連続的時間情報部分を切り取って、その部分の特徴を別の連続した時間情報の一部分をキーとして 完全に連結させることができる だから本当の汎用性を獲得するためには、時間情報の連続的把握が絶対に必要になる マルコフ性はこの場合適さない 何故ならば、脳と同様の構造を獲得するためには 過去、現在、未来すべての情報を参照する必要性があるから : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c68a-tHrl) [sage] 2018/09/24(月) 16:27:32.53:5edCpy4L0 過去・現在・未来の区別は単なる幻想にすぎない アインシュタイン : デフォルトの名無しさん (エムゾネ FF62-wH+P) [] 2018/09/24(月) 17:28:14.05:Kttr1loZF そうやね : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-nL3Z) [] 2018/09/24(月) 18:08:33.46:G1aPepRna マルコフ連鎖的なレスやな : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-Om/S) [sage] 2018/09/24(月) 18:51:54.57:FnEn+Nhsa 解き方知ってるんじゃないの? 自分で論文を書いた方が早いのでは。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c980-yqSl) [] 2018/09/24(月) 19:11:49.55:Kxio7RVg0 ttp://https://qph.fs.quoracdn.net/main-qimg-f5ea2024de1c0fc8c5b0830450deba7e : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c51d-p43F) [sage] 2018/09/24(月) 21:11:14.88:gWQCW5YD0 隠れマルコフモデルを覚える前にマルコフモデルを覚えましょう。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c51d-p43F) [sage] 2018/09/24(月) 21:12:22.33:gWQCW5YD0 ついでに言うとウィナー過程とマルチンゲールも知っとけ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c980-yqSl) [] 2018/09/24(月) 21:12:23.12:Kxio7RVg0 じゃあ待ち行列の勉強から : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c68a-tHrl) [sage] 2018/09/24(月) 21:42:12.44:lJZK7+QF0 連休に行楽地へ行って体験しよう : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-nL3Z) [] 2018/09/24(月) 22:10:45.88:G1aPepRna どっちも使った事なさそう : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 65a5-tCrn) [sage] 2018/09/24(月) 23:18:47.49:OwMqA+EG0 初歩的な質問なんだけど、tensorflowやkeras、pytorchの違いは文法的な作法だけ? 機械学習の本1冊目だけど実践しながら読み終えて完全に理解はしてないけど深層学習も興味あるしやってみたいなと思うんだけど、みんながフレームワーク選ぶ基準教えてほしい : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f981-XmAP) [sage] 2018/09/25(火) 00:45:33.33:G04XkrxS0 ・define and runとdefine by run、まあこの違いはなくなりつつある ・分野によって使われやすいのが違う気がする、arXivみてそんな気がしてるだけで統計とかはないけど : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c252-Mczu) [] 2018/09/25(火) 01:01:38.10:Rmy45yvb0 論文を書くためには結果が必要だけど この手法は脳の構造模倣だけに凄まじい量のデータが必要になるのは明白 つまり現実的には、この畳込みモデルを適用したGANも組み込む必要があって 作業量的にも計算量的にも個人ではまず無理 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2d8a-9DVt) [sage] 2018/09/25(火) 03:35:03.53:LXnmrKE+0 割込も体験するべき : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-Om/S) [sage] 2018/09/25(火) 04:07:52.14:IDRi2Kjza 仮に他人の論文があっても実現はできないと言ってるように聞こえる。 個人でできる範囲で成果を取った方が有益かもね。 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa25-wHMa) [sage] 2018/09/25(火) 14:23:16.83:NL395plNa 回帰における学習でデータ正規化を行った上で得られたモデルを使う場合は学習時の正規化で使った平均・標準偏差を使って入力値を変換しなければいけないと思うんだけど、 scikit-learnの使い方紹介記事とか読むとtrain_test_splitで訓練・テストデータ分離して各々別々にfit_transformで正規化している記事が大半で訓練・テストデータが異なる値で正規化されてしまうことになる これは訓練・テストデータが大量にあればどうせ平均・標準偏差は変わらないだろうというだけの認識でいいの? : 573 (アウアウウー Sa25-wHMa) [sage] 2018/09/25(火) 17:49:12.68:kAi0n2pKa ごめん、見た記事では多分最初だけfit_transformして次では単にtransformしてたっぽい それなら何の問題もないな : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-3cGd) [] 2018/09/25(火) 18:05:19.79:MY+XQBfWa 相対性理論とか実証は別の人がやることだってあり得る 論文を出すのはできるんじゃね それが認められるかどうかは内容次第だし 本当に有益ならリソースを持つ組織が実証するし 必要ならその組織に所属すればいいだけ : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-3cGd) [] 2018/09/25(火) 18:09:03.58:MY+XQBfWa 実際に応用として使用する時に上手く行くかどうかじゃね? 学習に使うサンプルが偏ってたらその値を使って正規化すると 実際に使うときに期待する結果にならないんじゃね? 期待する結果に有意差がなければどっちでも良いんじゃないの? : デフォルトの名無しさん (ササクッテロ Sp71-/e2F) [] 2018/09/25(火) 22:06:17.44:niBQlr5vp 最近回帰問題解くのがキツすぎて無理やり0〜1に正規化して分類みたいにやるのがいい気がしてきた : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8223-tHrl) [sage] 2018/09/25(火) 22:39:44.81:u+oxJT9H0 層を厚くすればなんとかなるんじゃないの? : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa4a-uN3A) [sage] 2018/09/26(水) 00:52:49.34:OKJKpWkba そろそろ PyTorch が無視できなくなってきたな つ ttp://https://www.kdnuggets.com/2018/09/deep-learning-framework-power-scores-2018.html : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM62-MxRe) [sage] 2018/09/26(水) 08:37:33.11:SJU9UbCQM 画像データを分類して教師データを作ろうとしてるんだけど、荒くでいいから自動で分類してくれるソフトないかな。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2d8a-9DVt) [sage] 2018/09/26(水) 10:44:59.92:3yW6iUgn0 SOM : デフォルトの名無しさん (ササクッテロル Sp71-/e2F) [] 2018/09/26(水) 11:01:18.29:UoU/Uwygp わからないです 画像の生成モデルで出てきた問題みたいに支配的な領域に適合して細かい構造を予測できないので、分類にしてダイス係数を使おうかと考えていました : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa25-wHMa) [sage] 2018/09/26(水) 12:18:49.20:5WxjrnKia 自動分類できないから機械学習使おうとしてるのにその前に自動分類してくれとは : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM62-MxRe) [sage] 2018/09/26(水) 13:07:40.99:SJU9UbCQM 最終的には自分で見なきゃいけないのは承知してるんだけど、荒く自動分類した後に人が修正って考えてます。 何とか教師データの作成を楽したい。 : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM62-MxRe) [sage] 2018/09/26(水) 13:09:08.33:SJU9UbCQM ちょっと調べてみます。 : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMb6-MiFZ) [sage] 2018/09/26(水) 14:20:02.13:iQ/1ta8NM qtクラスタリングとかどうよ? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8223-coYL) [sage] 2018/09/26(水) 14:48:10.49:nIEdWeYp0 画像にキャプション付けてくれるサービス探したらありそうだけど : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8667-SLjp) [sage] 2018/09/26(水) 17:42:13.90:/NSmYwyE0 googleが人間にゴリラってタグ付けてたの思い出した : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMed-7r02) [sage] 2018/09/26(水) 18:41:51.88:IVfMWxLtM 当欠だな : 589 (ブーイモ MMed-7r02) [sage] 2018/09/26(水) 18:42:16.88:IVfMWxLtM s/当欠/凍結/ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c923-Czqz) [] 2018/09/26(水) 23:13:11.78:Lv/+nPmY0 あの画像なら人間でも間違えるから仕方ない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 65a5-tCrn) [sage] 2018/09/26(水) 23:34:16.52:KPLU+0tA0 SVCのモデルを作る時にMinMaxscalerでスケール変換して、GridSearchCVでインスタンス作って、それに対してスケール変換した訓練データを使って学習させるって事をやったんだけど、これはダメらしいんだけど前処理の前に交差検証しろっていうのがよく分からない。 交差検証の過程では分割されたデータの一部が訓練用、残りがテスト用になって、訓練用となった部分を用いてモデルを学習させて、テスト用はモデルに対しての評価に使われる。 ここまでは大体分かる しかし実はスケール変換する際にテスト用となった部分に含まれてる情報を使ってしまってる。 このようなデータはモデルに対してまったく新しいデータとは本質的に異なる。 ???訓練用の一部がテスト用になるから?? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9fe7-sLUx) [sage] 2018/09/27(木) 09:27:07.99:sw1sA5ZZ0 スケール変換の際にテストデータの情報を使ってしまったら、そのテストデータは「まったく新しいデータ」とは言えない。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 971e-ZVm4) [sage] 2018/09/27(木) 11:10:18.48:TDX1lgSt0 qiitaは機械学習の良い記事があっても全然ランキング入らなくなったな ニワカが飽きたのか : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMbf-wjEJ) [] 2018/09/27(木) 11:20:21.49:je3kizhWM pythonはプログラム言語でtensorflowやkerasは効率よく機械学習するためのライブラリ。 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sadb-VGrh) [sage] 2018/09/27(木) 12:14:59.19:PZBFougTa それならいい記事見つけたらここにでもURL貼ってほしい qiitaはタイムラインから良記事探すのが難しい : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-QmoO) [sage] 2018/09/27(木) 22:08:27.94:wuMHpvCna 飽きたというよりも具体的な恩恵が得られないからモチベーションが続かないのでしょう 趣味でやっている人たちばかりじゃないから : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 5723-qD32) [] 2018/09/27(木) 22:17:45.69:JFP1gXlP0 英語で検索した方が有用な情報多いよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 971e-ZVm4) [sage] 2018/09/28(金) 00:38:02.48:ofrlpy9E0 いいね!稼ぎじゃはてな民くらいしか喜ばないしねぇ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 57c3-LqEF) [sage] 2018/09/28(金) 03:48:20.58:tygoHNB90 確かにQiitaは最近いいね減ったな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff81-wjEJ) [] 2018/09/28(金) 05:57:58.09:f7OuEx/00 aidemyとpyqどっちで勉強したらいいですか? : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM7b-4Fho) [sage] 2018/09/28(金) 08:06:29.54:tNPqQxrGM どっちもやる。 アイデミーから始めなよ。わかりやすいから。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 17eb-G60S) [] 2018/09/28(金) 11:08:53.98:Y0/Lv67w0 QiitaとHatenaは、インストール大先生の記事が多すぎて困るから検索結果から外してるわ : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sadb-VGrh) [sage] 2018/09/28(金) 13:48:47.12:2IAcjEkAa 交差検証について検索してみるとその説明として、ある1つのモデルを考えた場合に、 元データをN分割してその内(N-1)個で学習して、残り1個でテストするのをNパターン繰り返すようなものと理解した。 しかし、CourseraのWeek6で説明してる交差検証は複数のモデルを思いついた場合の最良モデルを選択する手段と説明されており、 データをA,B,Cに3分割して、各モデルをAで学習、Bで評価して比較(このBをcross validation setと呼んでいる)、Bの評価で決定された最良モデルをCで最終評価するという内容になっている。 両者は別物のような気がするんだけど自分が理解しきれていないだけなのか? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f52-aQox) [] 2018/09/28(金) 13:54:00.86:gzs2bud+0 俺ならaidemyの無料部分だけ流し見してからPyQやる : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-QmoO) [sage] 2018/09/28(金) 13:56:04.74:SiTAO34aa SQuAD とかやってる人いる? 流行りの先端モデルとかご存知なら教えてください どっちも間違ってない。前者は本来の定義。後者は実践的。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 971e-ZVm4) [sage] 2018/09/29(土) 02:24:39.57:yQMwJEzv0 キーエンスなんかは見込み客の連絡先を得るためにホワイトペーパー量産してるんだけどね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 778a-S4i9) [sage] 2018/09/29(土) 08:04:19.54:wDXsR2010 キーエンスw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 971e-ZVm4) [sage] 2018/09/29(土) 08:26:36.08:yQMwJEzv0 あそこ営業に投資全振りだぞ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf67-BiXC) [sage] 2018/09/29(土) 08:28:19.01:70xW0TAb0 誤爆? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 971e-ZVm4) [sage] 2018/09/29(土) 14:07:15.40:yQMwJEzv0 qiitaのいいね稼ぎじゃ具体的な恩恵にならんから続かないって話 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sadb-VGrh) [sage] 2018/09/29(土) 15:00:04.38:puJ5IR70a キーエンスのホワイトペーパーは捨てアド偽名でダウンロードしてるわ : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-yIO0) [sage] 2018/09/29(土) 15:24:38.05:7SQdA+7Xd tf 1.11 出たな、更新かけたわ。2.0 はまだなのか それな。勤め先の意向で、個人名でひたすらいいね集めたけど、ひと〜つも仕事に結び付かなかったw むしろ教えてちゃんからのメールが山ほどきて仕事にならなくなったんで撤退したわ 一時期やってたけど、もう少し具体的に。どういうアプローチかわからんとアドバイスしにくい。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 179f-G9Ql) [sage] 2018/09/29(土) 17:38:55.50:ynHzs1ix0 機械学習のコンペばかりやっているが いったい実務ではどのぐらいの精度ならOKにするのかとふと思った : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-S4i9) [sage] 2018/09/29(土) 20:16:28.30:e3HXgOr80 kaggleでメダル取れた? : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-QmoO) [606] 2018/09/29(土) 21:12:49.04:a1dybsKxa どもです。普通に DR とか使ってますがスコアが全然伸びません。 一般論としては仕事でやるならコストパフォーマンスが一番大事。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 971e-ZVm4) [sage] 2018/09/30(日) 03:30:54.29:vyqR8BGx0 仕事では客が要求精度決めるから それぞれだよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 57c3-e6iu) [] 2018/09/30(日) 04:27:12.57:vzbl47da0 協調フィルタリングって任意の精度に調整する事って出来るのかな 例えば,精度が高すぎると新しい商品に巡り会えないから,適度に偶奇性を取り入れたりすること またそのレベルを調整できるモデルって可能? : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-yIO0) [sage] 2018/09/30(日) 05:52:32.17:qu8/Df54d コスト度外視できんだろ、バカだな、なのか : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-yIO0) [sage] 2018/09/30(日) 05:53:02.84:qu8/Df54d 2はそれじゃ無理 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 971e-ZVm4) [sage] 2018/09/30(日) 05:55:15.11:vyqR8BGx0 できる見込み立たなかったら出来ないって言うよ : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-yIO0) [sage] 2018/09/30(日) 06:00:07.93:qu8/Df54d そういうことじゃないよ、金の話しだよ。精度上げるのに必要な金を気前良く払う客なんて滅多にいない。 : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-QmoO) [sage] 2018/09/30(日) 06:23:01.63:/+1iIgD2a 予算枠は先に決まってるからね。逆に決まってない場合はまずアポーンw 一般論として、とわざわざ書いたじゃんw なるほど… そういうことですか、別のモデルを調べてみます。 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sadb-VGrh) [sage] 2018/09/30(日) 09:48:36.88:ec4AtTFMa コスパって比率だからな いくら比率良くてもパフォーマンスの絶対値が小さければ意味ないぞ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7708-LSDD) [sage] 2018/10/01(月) 18:25:21.59:LX/fpUaV0 人工知能の本買ってきた これで二冊目 迷ったけど ディープラーニングとPython,Tensorflowの本にした それにしても人工知能の本たくさんあった 5種類ぐらい 最初に買った「ゼロからはじめる〜」の本は10万部いったって ttps://i.imgur.com/1QbZuPK.jpg : デフォルトの名無しさん (アウウィフ FFdb-+W5L) [] 2018/10/02(火) 10:08:44.43:+xKncks4F 本屋の棚は賑わってるが粗製乱造 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9fda-aQox) [] 2018/10/02(火) 14:00:24.78:2AKCrptK0 ネットに同等以上の記事はいくらでもあるけど 情報まとまってるし、時間ない初学者が買うのはあり でも電子版じゃないとjupyterやcolabで手動かしながらやるのだるいから 実本はあまり勧めないな つってもどんどん技術が陳腐化してくから、MLの基本とCNN,RNN,LSTM,GAN,Attentionの概要だけ身につけたら あとはdeepmindのサイトと論文全部読んで arxivでsota達成したのだけ数カ月分読むほうがトレンドを追いかけるには手っ取り早い 実装がメインなら論文追わずにKerasやっとけ すごいのでたらそのうちKerasにも実装されるから それ使えってのが俺の結論 : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-QmoO) [sage] 2018/10/02(火) 14:42:01.10:NniAR04ea NLP やるなら PyTorch がもう主流だけどな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 572d-tkFK) [] 2018/10/02(火) 15:23:49.58:vWOGvfhl0 みなさん、やっぱり、ハイスペックのゲーミングマシンで開発しているの? : デフォルトの名無しさん (エムゾネ FFbf-+W5L) [] 2018/10/02(火) 15:43:52.26:yDKwoLm6F うむ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf8a-S4i9) [sage] 2018/10/02(火) 17:16:03.25:87pQjPQD0 むう : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sadb-VGrh) [sage] 2018/10/02(火) 17:56:36.01:0PhHaGOIa クラウドでやるのと実機用意するのとどっちが安いか : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 5723-qD32) [] 2018/10/02(火) 18:13:26.05:cO79peqD0 データ量次第としか : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9fda-aQox) [] 2018/10/02(火) 18:41:23.89:2AKCrptK0 研究や学習用途ならもうcolabでいいんじゃねーの TPUまで無料で使えるようになったから最強すぎるわ ただ12時間超える学習なんかの場合は、途中で保存する処理を作るか 既にある処理を使う必要性がある、Kerasには既にある tensorflowの低レベルでやる場合は自分で書く必要性あるのかな Pytorchはまだ触り程度で詳しくないけど、kerasと同じようなライブラリあるならそれ使えばいい 業務やサービスの場合はどうせAWSかGCP,Azure借りるだろ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-S4i9) [sage] 2018/10/02(火) 19:43:42.88:+CsxoQN10 学習中に不明な原因で接続が切れてた時の絶望感 : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sadb-VGrh) [sage] 2018/10/02(火) 20:06:47.65:Fw3dw3lVa sotaという言葉を知らなかったので調べてみてstate of the artの略で直訳すると最先端とかそんな意味だから何となく言いたいことは分かったけど機械学習分野での定義に当たるものが全然見つからない sota達成とか誰がどうやって決めてるの? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9fda-aQox) [] 2018/10/02(火) 22:59:32.38:2AKCrptK0 sotaって論文で書いてる連中は arxivなどのオープンアクセスな論文サイトに投稿されてるコンピューターサイエンスの論文で有用なのはほとんど全部読んでる だからどれが最高水準かを知ってるから その分野におけるsota近辺のモデルの論文の結果と比較してsota達成としている っていうのが俺の認識 論文完璧に追ってる以外にもカンファレンスで情報収集してるってのもあるだろうけど 物理学なんかと違って、ML分野はオープンアクセスな論壇で発展してきたからこうなってるんだろうけど その辺の事情を追えてない日本人には全くわからん状態なのも仕方ない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9fda-aQox) [] 2018/10/03(水) 00:45:53.65:+7Euz2g60 あぁカンファで同時にsota報告が上がってたんだな そりゃカンファで採択されるかされないかと オープンアクセスサイトでの論文公開タイミングは、ものによってはちげーから いくら先端追ってる連中でも被るのは仕方ない ・GAN的な双方向マルチ学習(自然言語で言うなら敵対的逆翻訳のしあいっこ?) ・特徴に時間間隔とポジション付与 ・Attentionの構造改善 この3つが大体の今のトレンドだろ 全部組み合わせたのも半年以内に出てくるだろうけど 結局の所、事象における連続した時間情報の把握と その状態における時間変化率の学習が上手く出来てないから汎用AIにはなれんだろう ちゃんとした学者にも俺と似たような事言ってる人いて 脳構造の模倣による時間情報の学習を、哲学的な部分からやろうって言ってる人いるけどどうなるかな : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 01:19:02.14:jfGK+xYpd 脳構造だからうまくいくわけではない。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f65-i+ik) [sage] 2018/10/03(水) 01:29:53.26:dkrkSoVO0 神経構造なんかは既に解明されてるけど そうなるとしか分かっていない回路形成の発生学とか 関与しているらしいけど何してるのかいまいち分かっていないグリア細胞とか こっちの方がモデリングをする上で重要だと思うけどね 今のMLでは生物の機能の一部を模擬してるだけに過ぎない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 37a5-VkMC) [sage] 2018/10/03(水) 05:14:23.46:qbq9gQbU0 脳の機能(笑)哲学(笑) : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 971e-ZVm4) [sage] 2018/10/03(水) 07:10:02.33:1cI2REY30 哲学の成功は論理学と実証主義で完成したと思うよ : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 12:26:33.96:+58IDnbyd 脳モデルはあくまでNN、DL起案者が何をモデルとして数学モデル化したかであり、NN、DLは脳モデルそのものではない。 また、そもそも脳モデルが最適なモデルかどうかはまだ証明が存在しない。 たまたまDLがよい結果出たからそう言われてるだけ。 脳モデルが最適かどうかという前提を何も示さずに、研究者のなかに、『脳の伝達には〜があるから○○を追加したらこうなるはず』みたいな議論されているのを見ると、滑稽に思う。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 57c3-aemA) [sage] 2018/10/03(水) 12:28:55.71:sAnPmpeI0 なぜ最適を求める? : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 12:30:34.07:+58IDnbyd よりよい結果が出たらそっちを採用するだけ。 それが脳モデルになるとは限らない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-aemA) [sage] 2018/10/03(水) 12:31:35.36:in1HBOwn0 ほんこれなんだよね Andrew NgもDLを脳に結びつけて説明するのは、誤解が多いから止めたって言ってたわ : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 12:32:37.09:+58IDnbyd 世にこれだけディープラーニングが広まったのは、脳モデルの説明による功績が大きいけどな : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sadb-VGrh) [sage] 2018/10/03(水) 12:35:57.50:d+kLgL6ia 人間の脳が超省エネで高速に学習して予測結果の出力できているのと比較すると現行モデルは脳と呼ぶにはには程遠いんだけど非理系メディアでは人間の脳を模倣しているなどと喧伝される : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 12:37:46.63:+58IDnbyd 世に広めるにはイメージが大事です。 ただ研究者はイメージで研究してはダメです。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9fda-aQox) [] 2018/10/03(水) 13:20:41.80:+7Euz2g60 CSなんて結局は計算能力との兼ね合いだからな 仮に完全に脳構造を模倣したモデルを組み上げたとしても それがクソ重くて現行の計算資源で回らなけりゃクソだとしか評価されん かといって脳構造の模倣や考察を放棄するのは適切じゃない 世界モデルもこっちよりだし、強化学習をやるためには避けられないだろう 問題はRNN,LSTMでは事象における連続した時間情報をあまり学習できてないってことだな TransformerとUTは時間間隔をと位置情報を特徴に埋め込む事で マルチヘッドセルフattentionにそれらを処理させているが おそらくは完璧を求めると 階層的にAttentionによる時間情報とポジション付与をしつつ、それらを考慮したCNNで畳み込み なおかつそれらすべての層を参照しながら、動的に再帰的処理する必要性がある これにGAN的な世界モデルによる強化学習手法を取り入れれば汎用AIができるだろう 計算力はどうせなんとかなるだろうし 誰かが気づけば、あと10数年で汎用AI完成するんじゃね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9fda-aQox) [] 2018/10/03(水) 13:29:51.05:+7Euz2g60 そもそも脳構造の哲学的推測における模倣はイメージじゃなくて ただの論理的思考なんだけど 推測の過程において論理が飛躍しすぎてると 大抵の人は妄想だと判断して、考察を放棄する傾向があるからしょうがないわな それが当たり前だもの : デフォルトの名無しさん (アウウィフ FFdb-+W5L) [] 2018/10/03(水) 13:44:52.38:oOvr2XyQF 小脳とかをラッピングする形で大脳とかがあるように NN を別の何かでラッピングするようなモデルがあっても まだ全く脳のモデルですらない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f23-aemA) [sage] 2018/10/03(水) 14:55:39.60:in1HBOwn0 遺伝的アルゴリズムも名前が強そうだけど、中身はびっくりするレベルでしょぼいよね : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sadb-VGrh) [sage] 2018/10/03(水) 15:06:45.43:6o3Z2FT6a ニューラルネットワークなんて回帰を多層にしただけの超単純構造 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 178a-S4i9) [sage] 2018/10/03(水) 15:13:09.66:sMpk7EKP0 はったり、生物の進化淘汰なんかどこにもない : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 17:49:41.29:+58IDnbyd 大事なことなので復唱します。 世に広めるにはイメージが大事です。 ただ研究者はイメージで研究してはダメです。 研究者の中には、脳モデルが最適かどうかという前提を何も示さずに、 『脳の伝達には〜があるから○○を追加したらこうなるはず』 みたいな議論されている方々がおりますが、根拠が薄く滑稽に思います。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 17d2-ZVm4) [] 2018/10/03(水) 17:57:56.16:Oh5w9UQA0 AI関連の話題は、タイトルは大げさなんだけど内容はショボいよね。 俺は頑張りますよ! : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sadb-VGrh) [sage] 2018/10/03(水) 18:01:02.58:3Ieh8Fw3a 最適かどうかは完成物があれば評価できるんだからいいでしょ そもそも分からないから研究して新しいモデルを作るわけで 最初から何が最適か知っている人がいてそれを論理的に説明できるのならばとっくにそれがスタンダードになっているはずだがそうはなっていないんだから最適など誰も知らないと考えるのが自然 : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 18:05:20.45:+58IDnbyd つまりはまあ、最近の機械学習の論文なんて実績と経験則の積み上げ(帰納)によるものがほとんど。 より良きモデルからスタートしたモデルのアイデア(演繹)を求む : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 18:10:02.59:+58IDnbyd アイデアと結果はあるのだかどうやって世に広めたらよい? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9fda-aQox) [] 2018/10/03(水) 19:13:50.43:+7Euz2g60 結果あるなら論文書いてarxivに投稿すりゃいいじゃん 高校生ですらMLの論文書いて投稿してたの昨年話題になったろ : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 19:49:21.65:+58IDnbyd とんくす : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 778a-S4i9) [sage] 2018/10/03(水) 20:20:45.13:/V77wCG20 くず : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-jt0n) [] 2018/10/03(水) 20:46:41.49:YGFwuNMda 単純構造で目的を達成できるならそれでいいんじゃないの? 必要以上に複雑にして何かメリットあるの? : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-jt0n) [] 2018/10/03(水) 20:48:04.20:YGFwuNMda 既に実現されてるものを真似するのは方法の一つじゃない? バイオミメティクスとか : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-jt0n) [] 2018/10/03(水) 20:49:11.35:YGFwuNMda 最適かどうかは評価尺度によるところもある 経済的になのか学習コスト的になのか結果の精度的になのかとか : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-jt0n) [] 2018/10/03(水) 20:50:21.87:YGFwuNMda 結果が全てじゃね? モデルを頭で考えても実証しなければ役に立たない 数学とは違うんじゃね? : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sadf-jt0n) [] 2018/10/03(水) 20:52:26.70:YGFwuNMda それが何の役に立つのかとか どんな課題を解決できるのかとか あとは面白いかどうかとか ARの技術もスノーとかに応用することで一般の人は知らずに広まっている : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf8a-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 21:20:45.12:nJKVxi/i0 だからそれは問題に対する帰納的なアプローチだってば。 マイナーチェンジでしかパワーアップ出来ない。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf8a-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 21:23:50.17:nJKVxi/i0 また一概には言えないかもしれないが、結果がローカルなものになりがち : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9fda-aQox) [] 2018/10/03(水) 21:59:40.34:+7Euz2g60 そもそも、ある程度iter重ねるか、少数サンプルで訓練した結果をプロットしつつ 新しいモデルを模索してくのが、今のMLにおける超大多数の手法であって 最初から論理的組み立て部分で有効性を実証してから研究始めるなんて手法は 明らかにメジャーではない 取り敢えず予測モデルで雑なコーディングして、訓練結果をプロットしてみてから 数理モデルの有効性に論理的説明をつけるって手法がメインなのは 有用な結果を残してる論文の内容からも分かる話 ほとんどだーれも論理的説明を完璧に付けてから研究開始なんざしてない +58IDnbydの論理展開を適用すると、全員滑稽になっちまわないか? そういう意味で、既に有効性の確認されている脳っていうクソ速いモデルを模倣するっていうのは その時点である程度の論理的根拠を示しているとすら言える : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf8a-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 22:50:21.46:nJKVxi/i0 別にメジャーじゃなくてよい : デフォルトの名無しさん (スッップ Sdbf-yIO0) [sage] 2018/10/03(水) 23:45:59.60:23QaCALXd pytorchのdevcon見たけど、想像以上に大企業がサポートしてて驚いたわ : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-yUUL) [sage] 2018/10/04(木) 02:41:08.39:pZO9AOgra 見てみたけど、グローバルなAI 企業オールスターって感じか。 もっとも作ってるのが FBだから別に不思議でもないけど : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-VI3z) [] 2018/10/04(木) 08:08:02.24:WxW/ujNfa 帰納的なアプローチがなぜダメだと判断でしているのか判らない 帰納的に発見した原理を演繹的に適用すれば良いだけじゃね? : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-VI3z) [] 2018/10/04(木) 08:09:50.53:WxW/ujNfa 帰納的に探索する領域の問題でしかないだろ 演繹的に適用する原理に相当するものはどこから発見するのか : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ba23-vBoO) [sage] 2018/10/04(木) 09:59:48.56:s8ye5l4L0 chainerは消えゆく運命だな : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-TFgJ) [] 2018/10/04(木) 10:14:52.99:AR+RrRuFa 好きなんだがなあchainer : デフォルトの名無しさん (シャチーク 0Cde-XM+q) [] 2018/10/04(木) 12:34:16.99:zfP46g3nC Google Colaboratoryで !apt -y install libcusparse8.0 libnvrtc8.0 libnvtoolsext1 ができなくなったのだがどうしたらいいのか : デフォルトの名無しさん (JP 0H9a-2jv+) [] 2018/10/04(木) 16:03:33.77:ux982JKKH 演繹厨うぜえ : デフォルトの名無しさん (ペラペラ SD5a-DeRO) [sage] 2018/10/04(木) 16:06:35.89:U2kQDcc/D tensorflow vs pytorch の構図が完全できちゃったんで他のフレームワークはどれも厳しいけど、 tf の独占を阻止できたのは良かったと思う。 tf が pytorch を滅茶意識してて笑えるw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f41e-Qng4) [sage] 2018/10/04(木) 21:40:33.09:OD7dB/YO0 vs? : デフォルトの名無しさん (フリッテル MM5e-DXVT) [] 2018/10/04(木) 22:39:26.90:ktsy0FKAM visual studio : デフォルトの名無しさん (スッップ Sd70-qFZH) [sage] 2018/10/04(木) 22:49:09.65:Y2bv5t2ed 良くも悪くも学生の趣味の域をこえてないのが残念。こえる気もないのかもしれんが : デフォルトの名無しさん (スッップ Sd70-qFZH) [sage] 2018/10/04(木) 23:03:51.17:Y2bv5t2ed 2.0 はもろにそうだな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 01b3-hMf/) [sage] 2018/10/05(金) 08:18:57.73:cSK7i/nT0 NVIDIA RTX 2080 Ti vs 2080 vs 1080 Ti vs Titan V, TensorFlow Performance with CUDA 10.0 ttp://https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/NVIDIA-RTX-2080-Ti-vs-2080-vs-1080-Ti-vs-Titan-V-TensorFlow-Performance-with-CUDA-10-0-1247/ 1080Tiと2080Ti比べるとFP32は1.35倍くらいでゲームのベンチ(レイトレコア・テンサーコア使わない場合)と同じ傾向でガッカリ FP16ならさすがに速いね ttps://i.imgur.com/Dq30VnF.jpg ttps://i.imgur.com/2TIiMYA.jpg : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-TFgJ) [] 2018/10/05(金) 10:48:01.81:kmGDPqXya マルチGPUの分散学習はChainerが速いらしいから頑張ってほしい : デフォルトの名無しさん (スフッ Sd70-rfKm) [sage] 2018/10/05(金) 10:49:42.25:df1WW8w8d 頑張ります : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f18a-Qng4) [sage] 2018/10/05(金) 14:37:40.34:gTNPCIlY0 えいえいおー! : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-DeRO) [sage] 2018/10/06(土) 11:03:04.25:BbA86mG7a TPUも作れるといいね(棒) : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ d42c-3sDw) [] 2018/10/06(土) 11:16:45.87:KmIbUzui0 NHK教育を見て56088倍賢く三連休 ttp://nhk2.5ch.net/test/read.cgi/liveetv/1538780245/ : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-DeRO) [sage] 2018/10/06(土) 11:26:12.82:BbA86mG7a もう CUDA 10.0 かよ… : デフォルトの名無しさん (ササクッテロレ Sp10-DPST) [sage] 2018/10/06(土) 15:40:12.76:638PEvttp 会社の技術発表で機械学習をやってみたいんだけど、 例えば、複数ユーザーのツイートを元に学習したアカウントで人間っぽく自動ツイートする、みたいなことって可能ですかね? 使用したことある言語はjavaくらいで、Pythonとかは始めてなんですけど : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 5123-HYg0) [] 2018/10/06(土) 15:55:25.36:XsiX8sgh0 可能 : デフォルトの名無しさん (ササクッテロレ Sp10-DPST) [sage] 2018/10/06(土) 16:33:50.86:638PEvttp よっしゃ、ありがとうございます 1ヶ月あればなんとかなるかな、頑張ってみます : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-VI3z) [] 2018/10/06(土) 20:05:00.50:higGMxdEa ところで業務にはどう役に立つのかね? って言われそう : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6667-pE0U) [sage] 2018/10/06(土) 20:07:01.15:ID0TniNM0 日立なんかは一年目に技術発表会やると聞いた。上の人がどこの人か知らんけど : デフォルトの名無しさん (ササクッテロレ Sp10-DPST) [sage] 2018/10/06(土) 20:27:28.89:638PEvttp 自分が興味あることを発表する、みたいな場だから業務に役立つかどうかは大丈夫 ゲーム作ってきたやつもいたし : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 4e8a-hckX) [sage] 2018/10/06(土) 23:01:16.24:b45hR0RV0 著作権的にいいのかな?社内向けとはいえそれをツイートまでするのはアウトな気がする。 自分のアカウントを2つ作ってやるならいいだろうけど。 : デフォルトの名無しさん (スプッッ Sd70-qFZH) [sage] 2018/10/07(日) 00:40:28.21:ZjjgaVC7d 日本の会社はぬるくて羨ましいなw : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa83-fb/i) [sage] 2018/10/07(日) 00:41:29.35:frJT0RqLa Twitterはツイートした時点でその内容を誰がどう使ってもいいよ、っていう規約だったはずだから権利侵害とかの問題はないだろう : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1cd2-qZzK) [sage] 2018/10/07(日) 00:47:51.09:ocS+GJlU0 独学で機械学習やってるけど、おっさんの腐った脳味噌じゃもうダメだな 大学入り直すか : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM5a-HYg0) [] 2018/10/07(日) 00:53:53.77:o9Iuox3HM 2chの方が著作権移動が厳しい : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6667-pE0U) [sage] 2018/10/07(日) 01:05:46.09:pVH0KbtN0 CS系の大学の講座取ってみたい : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-VI3z) [] 2018/10/07(日) 05:08:20.65:xO6NYQqFa 著作権で言えば 著作者人格権とか著作権に関する権利の一部は 日本の法律ではなくならないはず : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 74dc-XM+q) [sage] 2018/10/07(日) 08:15:30.42:aHxIGRZV0 そもそも、機械学習で生成されたデータが 元にしたデータの著作権侵害になるという法律屋の指摘に違和感を感じる : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa83-fb/i) [sage] 2018/10/07(日) 10:47:04.83:uEzOl35Aa 日本は法律面で先進国としては非常に珍しい機械学習パラダイスなんだぞ 進化する機械学習パラダイス 〜改正著作権法が日本のAI開発をさらに加速する〜 ttp://https://storialaw.jp/blog/4936 : デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr10-TFgJ) [] 2018/10/07(日) 11:49:44.59:KWtYBJ31r 個人情報保護とかで医療関連はデータ集めるのが大変だそうな : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sab5-TgND) [sage] 2018/10/07(日) 13:26:13.70:cOS3eGIea その辺りは医療機関自体がデータサイエンティスト雇うか業務提携するしかないだろう : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6667-pE0U) [sage] 2018/10/07(日) 14:08:13.17:pVH0KbtN0 ワイのレントゲン写真使うなら肖像権高うつきまっせ : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sab5-TgND) [sage] 2018/10/07(日) 14:14:45.59:cOS3eGIea つまりこういうことだな 現在:「学習用データ収集→諸々の処理→学習モデル作成」を個人や自社だけで完結させる場合は商用・非商用問わず著作権者の許可を取る必要なし 2019/1/1以降:収集した学習用データを他人・他社に公開・販売するのも著作権者の許可を取る必要なし ※もちろんデータ解析という本来の目的外に使用されることが明らかなら違法なので、漫画データの学習のためと謳って漫画スキャン画像を公開するとかはNG ということで、明らかに悪用するような使い方でない限りデータ解析において著作権を気にする必要はない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1e9f-PkCJ) [sage] 2018/10/07(日) 14:39:39.25:oKeY0xEK0 日本の会社はそもそもデータが足りていないらしい 今まで何をやっていたのか ttp://https://www.nikkei.com/article/DGXMZO35932210Q8A930C1MM8000/ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f18a-Qng4) [sage] 2018/10/07(日) 14:57:55.33:pk8THtng0 著作権先進国(笑) : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 671e-XM+q) [sage] 2018/10/07(日) 17:38:31.02:QNVjJiYJ0 医療用プログラムは医療用機器つくってた会社しかつくれないように規制されてるから入れん 認可とるのも大金かかるし : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0e5d-bfG9) [sage] 2018/10/07(日) 20:31:31.21:JgS2v7in0 GANのdiscriminatorの次元減らしていくのに全結合無い方がいい理由ってなんで? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0e5d-bfG9) [sage] 2018/10/07(日) 20:35:00.63:JgS2v7in0 DCGANの話です : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-VI3z) [] 2018/10/07(日) 20:45:05.75:RqIyj36Sa 個人情報を収集するときに 利用目的や利用の範囲とかを示して 合意して貰えばいいだけじゃね? おと要求に応じて開示修正破棄できるようなシステムにしておく ほかの個人情報でも同じ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ d980-A6IM) [] 2018/10/07(日) 21:24:55.65:mIq+f5AO0 ttp://https://arxiv.org/pdf/1312.4400.pdf > 3.2 Global Average Pooling > ・・・ > However, the fully connected layers are prone to overfitting, thus hampering the generalization ability > of the overall network. Dropout is proposed by Hinton et al. [5] as a regularizer which randomly > sets half of the activations to the fully connected layers to zero during training. It has improved the > generalization ability and largely prevents overfitting [4]. > In this paper, we propose another strategy called global average pooling to replace the traditional > fully connected layers in CNN. : デフォルトの名無しさん (アウアウカー Sa0a-bfG9) [sage] 2018/10/07(日) 21:52:22.17:7A10mDJxa 全結合いれたら汎化性が落ちるから他の方法でってことか ありがとう : デフォルトの名無しさん (アウウィフ FF3a-HYg0) [] 2018/10/08(月) 11:31:11.61:+5qyKWRvF そろそろ大目玉か ttp://https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 671e-XM+q) [sage] 2018/10/08(月) 11:41:22.65:99LuQJTy0 なんと!あのアナコンダが! っていうほどのもんじゃないな : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-TFgJ) [] 2018/10/08(月) 11:44:43.55:tjiQ7o9Aa これから集める分ならそうだろうな でも今まで蓄積してきたデータは? 契約上使っても問題ないデータが十分集まる頃にはとっくに置いてかれている : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-VI3z) [] 2018/10/08(月) 13:07:36.75:DvqFh1SLa 再確認すれば良い 利用規約の改定とか普通によくあることじゃね? : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-TFgJ) [] 2018/10/08(月) 14:02:39.08:tjiQ7o9Aa その再確認を既に退院した人含めて一人一人にするのは結構大変なのでは : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMed-fU7r) [sage] 2018/10/08(月) 14:31:20.58:4tTMXMXFM arxivのML・DL論文読んでて、日本人の論文少ないよね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 048a-Qng4) [sage] 2018/10/08(月) 15:01:42.20:aB+juQlj0 意味不明な日本語を使う奴に言われてもw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 951d-CKq4) [sage] 2018/10/08(月) 21:08:44.54:ND0ntmkA0 英語でわざわざ論文書くのがめんどくさい : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 3aaf-2Yci) [sage] 2018/10/08(月) 22:37:44.37:6UIbz9ua0 外人嫌いだし : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-VI3z) [] 2018/10/09(火) 08:09:06.14:CcNKGFP6a 新たに同等のデータを取るのに比べたら手軽じゃね? 現状の法律でも個人情報の開示や削除要請には応じる必要があるからその準備はできているはず : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9e12-2/1q) [sage] 2018/10/09(火) 23:49:18.73:++HOLxfb0 分類するときにA,B,C,その他みたいに分類できるアルゴってないですか? 学習してない似たやつをどや顔で間違えて分類するのでなんとかしたい : デフォルトの名無しさん (スプッッ Sd9e-qFZH) [sage] 2018/10/10(水) 00:05:38.82:RHyHT8b9d 何回同じ話ししてるんだよw : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa83-fb/i) [sage] 2018/10/10(水) 00:28:20.33:egfM8dTJa one vs allかone vs restで検索 もしこれで分類できないならそもそも使っている特徴量的にA,B,Cとその他が区別できていないのだろうから特徴量の選定からやり直す : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa6a-DeRO) [sage] 2018/10/10(水) 00:36:06.65:FD95EKzWa このネタ同じ人? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 528a-CKq4) [sage] 2018/10/10(水) 22:38:14.62:3fNWNg5+0 ttp://http://www.atmarkit.co.jp/ait/spv/1810/10/news009.html : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 671e-XM+q) [sage] 2018/10/10(水) 23:37:18.54:CBzJzHEZ0 文系PG抱えてる会社を食い物にしてる商売多すぎぃ : デフォルトの名無しさん (スププ Sd70-rfKm) [sage] 2018/10/10(水) 23:58:52.97:Z3r4I6WRd 文系PGを抱えてる会社を食い物にする商売ってどんなの? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ df0e-4Hut) [sage] 2018/10/11(木) 00:28:18.10:DY6agtqn0 PGに文系もくそもねぇwww : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 278a-Zu1O) [sage] 2018/10/11(木) 12:18:02.31:vTh9hgF00 土方PGで大儲け(過去形) : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7f08-w7rM) [sage] 2018/10/11(木) 13:19:56.51:WWqvoXS50 AI(人工知能)で既存のホワイトカラーの仕事がなくなっていく一方、 孫正義が言うように「AIのエンジニア」の需要は増加する。 そこで画像生成について学習してるんだが、 DCGANは知ってたけどCycleGANというものがあることを知った。 CycleGANはかなり面白そうだったので、 自前で人工知能作ろうと思う。 GTX1080で3時間学習させたCycleGANがあったんだが、 男性のトーク動画を女性に変換しててすごいと思った。 これから購入するパソコンのスペックはGTX1080以上あればいいかな? : デフォルトの名無しさん (スップ Sd7f-m/yn) [sage] 2018/10/11(木) 14:28:42.63:jOTiaxUqd ttp://http://www.atmarkit.co.jp/ait/spv/1810/10/news039.html : デフォルトの名無しさん (スップ Sd7f-m/yn) [sage] 2018/10/11(木) 14:31:15.98:jOTiaxUqd アトラクター? ポアンカレ断面の不動点でも求めてんのかね : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c78a-Zu1O) [sage] 2018/10/11(木) 15:17:36.46:ZiWr81AM0 孫正義(笑)、Nスペ見るの止めた : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ df23-4Hut) [sage] 2018/10/11(木) 15:46:57.01:jc3fQN7m0 これからの時代、人とのコミュニケーションを鍛えた方が生き残れると思うよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a71e-JlWZ) [sage] 2018/10/11(木) 16:57:44.01:HpbFK8lR0 小学生並みの感想 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ df5d-nqL9) [sage] 2018/10/11(木) 20:26:53.34:CtLR6CRw0 メモリ8GBでやってたら訓練データメモリに載せるだけでPCカックカクでわろた 一応モデルとバッチはGPUのメモリが足りてるからいいけど訓練データ増えたらきついな : デフォルトの名無しさん (エムゾネ FFff-PH46) [sage] 2018/10/11(木) 21:10:29.30:1ID+fdJTF tensorflowなら訓練データをtfrecordにして非同期読み込みすることで解決できるけど : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa9f-M6rN) [sage] 2018/10/11(木) 22:57:22.95:4qCh5/Foa もちろんTFRecord にしてもいいけど、 クラウドでやれば最低でも50GB くらいはメモリついてるぞ : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa9f-0CBk) [] 2018/10/13(土) 01:09:59.51:I1iISO8ka 訓練データ全部メモリに乗せてやるなんてMNISTくらいでは : デフォルトの名無しさん (スップ Sd7f-CyC/) [sage] 2018/10/13(土) 02:24:00.24:jEm+mxu1d 前処理段階でメモリ食うことは良くある : デフォルトの名無しさん (バットンキン MMbf-FjYh) [sage] 2018/10/13(土) 07:45:13.94:43imppejM GANを勉強してるんだけど識別者の方は基本的に偽物だと判別し続けるってことで合ってる? : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa9f-0CBk) [] 2018/10/13(土) 10:31:45.96:I1iISO8ka 本物を本物と言えることも必要 : デフォルトの名無しさん (バットンキン MMbf-FjYh) [sage] 2018/10/13(土) 11:04:08.69:43imppejM じゃあどうやって識別者は学習していくの? 教師ありではないんだよね : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa9f-0CBk) [] 2018/10/13(土) 12:02:40.35:I1iISO8ka ジェネレータが生成したデータか本物のデータかってラベルはGANの枠組みとして付けられるよね GAN自体は教師なしだけど、識別者はこのラベルを使って教師あり学習する : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ df9f-FjYh) [sage] 2018/10/13(土) 12:44:21.13:Ttma0+8g0 識別側の学習には教師ラベルを使ってるってこと? 識別の学習では普通の分類NNのように本物の画像と正解ラベルを使ってそれらが本物であることを学習させていくってことか じゃあ生成側の学習はどういうしくみ? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ df9f-FjYh) [sage] 2018/10/13(土) 12:46:04.58:Ttma0+8g0 安価つけ忘れた ID変わったけどです : デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr9b-0CBk) [] 2018/10/13(土) 12:50:36.89:i0XDn4SOr 識別側はデータが本物なら1、偽物なら0を出力するように学習するので、生成側は自分が出力した画像に対して識別側に1を出力させるように学習する : デフォルトの名無しさん (ワンミングク MMbf-/tTF) [sage] 2018/10/13(土) 23:46:17.79:H2kFVs7yM 偽物だと判別し続けるモデルに何の価値がある?何にも判別してないではないか? 言ってておかしいと思わないのか? : デフォルトの名無しさん (オイコラミネオ MMfb-74BK) [sage] 2018/10/14(日) 00:18:48.06:/A1DvWgqM GCPのAutoMLを利用しようと思ったんですけど、プロジェクトを選んでSET UP NOW押すとCustomer bucket missingって出てセットアップ完了しないのですが、今ってAutoML使えないんですか? : デフォルトの名無しさん (オイコラミネオ MMfb-74BK) [sage] 2018/10/14(日) 00:27:21.52:Zxcto2qXM 自己解決 自分で "プロジェクト名-vcm"のバケット作ったら行けました 何故自動で作ってくれないのか… : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Sa9b-9ozk) [sage] 2018/10/15(月) 17:10:25.47:XOcEM3KAa CNNの分類による検出器の作り方ですが、 例えばドラレコの映像から人を検出したいとして、 例えば映像を適当な矩形でラスターして人か否かの2出力CNNにかける場合、 学習時にネガティブとして与える映像はどうすればよいですか? 人以外のあらゆる一般物体を集めてきてネガティブにすれば効果が高いのでしょうか? : デフォルトの名無しさん (JP 0Hab-4Hut) [sage] 2018/10/15(月) 17:26:36.70:pLFxHPPwH それだと分類じゃなくて YoloとかSSDとか検出器使ったほうがよくない? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e7c3-CQ5Q) [sage] 2018/10/15(月) 17:33:34.17:DA9AnZKj0 自動運転ってyoloとかでオブジェクトを単体で視認したあとってif文とかでやってるのそれとも論理プログラミングとか? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7f9f-PH46) [sage] 2018/10/15(月) 17:55:37.84:slolOmKf0 強化学習 : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Sa9b-9ozk) [sage] 2018/10/15(月) 17:58:33.61:XOcEM3KAa 検出器を使っていない理由は画像全体にラベリングしたいからです。 それだとsegnetとかをファインチューニングしろ、と言われそうですが ピクセル単位のラベル付けが困難なためです。 結局のところsegnetのようなものをCNN分類を矩形走査することで画像単位ラベルのデータセットのみで作ってみたいということです。 : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM0b-CQ5Q) [sage] 2018/10/15(月) 18:19:52.50:9QRJdq2GM >763 あーそうだよね。その存在が脳からドロップアウトしてたわ、ありがとう : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ df09-a1T9) [] 2018/10/15(月) 20:07:31.69:E7SbL8Og0 BERTの成功とその方向性から垣間見える 脳構造の模倣における連続的時間情報の把握の重要性 俺がで指摘している状態 >おそらくは完璧を求めると >階層的にAttentionによる時間情報とポジション付与をしつつ、それらを考慮したCNNで畳み込み >なおかつそれらすべての層を参照しながら、動的に再帰的処理する必要性がある >これにGAN的な世界モデルによる強化学習手法を取り入れれば汎用AIができるだろう これとBERTで使われている、transformerよりも更に多層化して各層の参照密度を増したAttentionとの間に 共通性を認識できる人がいれば、俺の言い分を理解してもらえるだろう : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7fd3-7IED) [sage] 2018/10/15(月) 20:39:32.75:hN5zazbp0 深層学習の話ばっかりだなあ。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 07e0-SmB1) [sage] 2018/10/15(月) 21:31:32.65:E6pr56BO0 私たち日本人の、日本国憲法を改正しましょう。 総ム省の、『憲法改正國民投票法』、でググって みてください。拡散も含め、お願い致します。 : デフォルトの名無しさん (スップ Sd7f-CyC/) [sage] 2018/10/15(月) 23:56:03.72:9aG3IWOmd じゃあ違うネタ出してみるとか 確率モデルのpythonライブラリは何使うのが良いかしら : デフォルトの名無しさん (JP 0Hab-4Hut) [sage] 2018/10/16(火) 10:26:37.31:EErsLIkGH 画像全体にラベリングってマルチラベリングしたいってこと? yoloもssdもラベル作成は矩形単位だよ : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Sa9b-9ozk) [sage] 2018/10/16(火) 11:20:41.82:LVmCdvc6a 例えば、 2cm四方の正方形の画像があった場合 その正方形を1cmの正方形で4分割して 分割した4枚それぞれの正方形の画像が人か人でないか分類したい、 ということです。 : デフォルトの名無しさん (JP 0Hab-4Hut) [sage] 2018/10/16(火) 11:48:54.78:EErsLIkGH その分割から分類までやってくれるのが まさにyoloとかssdなんだけど だめなの? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf8a-Zu1O) [sage] 2018/10/16(火) 15:38:43.59:QWtfESi60 そこんとこyoloしく : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Sa9b-9ozk) [sage] 2018/10/16(火) 18:17:43.89:LVmCdvc6a すいませんちょっと質問の仕方を変えさせていただきます。 入力画像に対して「犬」、「猫」、「それ以外」の3クラスで分類を行いたい場合、 「それ以外」のクラスとしてどのようなデータセットを与えるべきでしょうか? : デフォルトの名無しさん (アウウィフ FFeb-NsMu) [] 2018/10/16(火) 18:25:20.10:YLHbxnbGF one near threeee : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 5fdc-JlWZ) [sage] 2018/10/16(火) 18:49:53.13:UuSrgkCV0 与えないという手もあります : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa9f-Zhpk) [] 2018/10/16(火) 19:13:11.22:mtK6WYc4a cifar-10やimagenetの犬猫以外のクラスを与えたら? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf67-vW7c) [sage] 2018/10/16(火) 19:50:22.81:tz34EJAO0 この質問2ヶ月くらい続いてるやつではw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a71e-JlWZ) [sage] 2018/10/16(火) 19:51:50.12:Mw6GhB3d0 >「それ以外」のクラスとして 2クラス分類で 犬 1 0 猫 0 1 それ以外 0 0 とする。やったことないけど。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7f08-BBzf) [sage] 2018/10/16(火) 20:00:36.33:REwKrz4C0 データセットって訓練データとテストデータに分けるんだな : デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr9b-Zhpk) [] 2018/10/16(火) 20:00:36.96:BMUJGI05r 確率として解釈出来なくなるから 犬 100 猫 010 他 001 とすべき : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Sa9b-9ozk) [sage] 2018/10/16(火) 20:07:12.15:Yv68lSL8a 与えた結果よい成果を生んだ参考文献か何かはありますでしょうか? 直感ですと特徴を捉えきれないと思うのですが上手く作用したりするのですかね。 そんなラベルの付け方もあるのですか?? 出力層の正規化はどうやるのでしょうか? : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa9f-Zhpk) [] 2018/10/16(火) 22:36:45.28:mtK6WYc4a 文献は知らないけど スクラッチで学習するんじゃなくGoogLeNetとかをファインチューニングしたらどうかな : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa9f-CyC/) [sage] 2018/10/17(水) 00:11:27.64:iaDlPipOa 同じ話しを延々とやってるわな、根本的に向いてないわ : デフォルトの名無しさん (ペラペラ SD6b-M6rN) [sage] 2018/10/17(水) 01:24:59.40:7+LkzvLlD ゴチャゴチャ言ってるけど、実験結果とか全然書かないんだもんw : デフォルトの名無しさん (JP 0Hab-4Hut) [sage] 2018/10/17(水) 09:22:23.63:/KG9iA6xH yoloとかssdなら犬検出、猫検出 どちらも検出しないで3クラス分類できるよ それ以外のデータセットなんていらない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7f08-w7rM) [sage] 2018/10/17(水) 18:06:30.59:c6ApCslj0 実験結果 CPU使用 MNISTでソフトマックス関数使ってやってみた結果 100エポック 92% フィードフォワードネットワーク利用 300エポック 98% MNISTぐらいならCPUでもそこまで時間かからないな 人工知能用にPC買う予定だけど GPU使用が楽しみだ : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa9f-Zhpk) [] 2018/10/17(水) 20:25:47.05:aGL7TZ3Ma 分類やりたいだけなのにわざわざ検出アルゴリズム持ち出すのって大仰過ぎないか : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Saeb-x7fZ) [sage] 2018/10/17(水) 20:58:04.44:luoOlS94a 普通のニューラルネットで猫なら[1,0]、犬なら[0,1]と出力するように学習させれはどちらの特徴も持たないものは[0,0]と出力されるはずだろう : デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr9b-wiU/) [sage] 2018/10/17(水) 21:23:30.00:ef/wXGoVr 最小二乗確率的分類器ってどうなん? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e7c3-CQ5Q) [sage] 2018/10/17(水) 22:36:58.67:KdQY5VHb0 そうなるかな。どっちかを出力するんじゃない。。。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 67b3-3xFn) [sage] 2018/10/17(水) 23:52:28.66:bpF2/qnc0 適当に3~4階層で作ったので MNIST87%行ったから DLチョロいじゃんとか思って Karasの他のapplicationに手を出したら 学習終わるまで300時間とか言われて泣きが入って RTX2080Ti買おうと思ったら高過ぎワロタ : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM17-Dt8S) [sage] 2018/10/18(木) 18:22:42.59:10LrZVzjM どうも・・・。俺です AIを否定する記事見てムカついた 絶対に女を裸にするアプリ作ってやる クソが : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa9f-Gqty) [sage] 2018/10/18(木) 18:26:21.08:XeUf991ya 誰だよお前 : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/18(木) 18:29:04.82:WjJlstdVa yoloから検出機能を取ったようなネットワークがあれば良いのですが・・ 最悪全クラスに対して識別器を作ってもいいので、 犬の画像が入力された時だけ発火して1を返すようなネットワークでもいいのですがそんなのありませんかね? 多クラス分類のためソフトマックス正規化を使っているので0,0にはならないですね。 この例で言うと0.5,0.5になってくれると大万歳なのですが大体そうはなりません。 上の人が言ってるようにどっちか推して来やがります。 そこまで高いの買わなくても、 サブ機に1050Ti積んでますけど inceptionv3の199層〜のファインチューニングでも 32000枚を100エポック回して大体5時間で終わりますよ 低価格でいろいろ試すには悪くない性能だと思うので検討してみてはいかがでしょうか。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 4a74-dPwi) [sage] 2018/10/18(木) 19:39:03.34:0jTuf2pp0 1000クラス分類のImageNet使えば云いだろ… それこそkerasやpytorchならなんの苦労もなく呼び出せるわ : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa9f-Wo3P) [sage] 2018/10/18(木) 21:08:27.70:3WNLz9C3a ソフトマックスを使う限り、出力が[0.5, 0.5]というのは犬の確率と猫の確率が同程度であるという意味しか持たない 同程度に高いのかもしれないし同程度に低いのかもしれないわけだが、この両者は分離できなければならない ということで出力層にソフトマックスは使わずに例えば単にシグモイドを使えば出力される2つの数はそれぞれ犬・猫の確率を独立に算出したものとなる 適当な閾値を決めて一方のみが大きければ犬or猫と判定、共にゼロ近くならどちらでもないと判定すればいい それ以外の中途半端な出力が頻発するならそもそも犬猫の特徴を学習できていないので出力層を工夫したところで無駄であり、学習データを増やしたり出力層以前の層の構造を改良するしかない : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sae2-6bZA) [] 2018/10/18(木) 22:55:11.05:E8jILIgaa 犬猫だけで分類学習したネットワークにそれ以外のデータを入力することがナンセンス 学習した分布から外れたデータだから出力がどうなるかは分からない 犬でも猫でもない画像だとしても高い確度でどちらかに分類され得る : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53c3-+WKx) [] 2018/10/19(金) 01:42:27.71:heGbLBdq0 最近傍距離でやったらそうなるよね. 本当にナンセンスと言うことに同意. : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53c3-+WKx) [] 2018/10/19(金) 01:51:18.44:heGbLBdq0 元々の目的が人か否かを検出したいんだよね? yoloを使えば良いと思うけど,それを使いたくないなら の通りの方法でも汎化性能は悪くなるはずだけど行けなくもない(実運用はやめてね) 人のように見えるオブジェクトを誤検出するだろうし,人のポスターを人と判断するだろうし 多クラス分類にして,より確率の高い分類器xを選ぶじゃ駄目なの?2値分類は汎化性能という意味では極端に弱いから自動運転に関しては辞めた方が良いと思うよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53c3-+WKx) [] 2018/10/19(金) 01:55:24.05:heGbLBdq0 言い忘れたけど,人以外の物体が何を指すのかよく分からないけど 人が写って無い道路の画像で学習させるのが一般的だと思うよ. それ以外の画像だと潜在空間における人とotherの距離が不明になるし辞めた方がいいよ : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sae2-PTxd) [sage] 2018/10/19(金) 05:34:08.20:8J26xkWMa もう完全に教えてちゃんスレになったなw 立ち寄る必要なさそうだ : デフォルトの名無しさん (スップ Sd2a-qjfA) [sage] 2018/10/19(金) 05:50:40.44:rn6AXKJQd 課題をただで人に聞きまくって何とかしたいという日本人のテンプレ。わりと良くいる : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53c3-+WKx) [] 2018/10/19(金) 06:33:27.67:heGbLBdq0 研究を議論したいなあ,だれかスレ作って : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2a23-7PZ0) [sage] 2018/10/19(金) 07:35:08.81:/W+GDYNa0 AIっていかに論文をたくさん読んで、どれだけパクるかの勝負じゃん : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa9f-Wo3P) [sage] 2018/10/19(金) 07:37:52.55:568QDdW/a どんな分野でも基本は既存研究の発展で、ごく稀に全く新しい発明が登場するものだ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e667-8bGT) [sage] 2018/10/19(金) 09:32:23.71:TrVy4dze0 研究と応用の距離が近いのね : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/19(金) 13:50:41.29:R1ndva0Ba なるほど、凄く答えに近いこと聞いた気がします。 アクティベートをシグモイドにするだけでその挙動が得られるのですか? 条件反射でソフトマックス使ってたので盲点でした。 少し試してみます。 : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/19(金) 13:56:34.41:R1ndva0Ba なるほどそういうものなのですね。 しかし疑問なのが、どうして犬を検出する検出器は学習させることが出来るのに 犬の画像が入力された時だけ1を返すネットワークを学習させることができないかです。 明らかに後者の方が簡単なように思うのですが。。 お詳しそうなのでよければ教えていただけませんか? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8b8a-7PZ0) [sage] 2018/10/19(金) 14:13:06.61:LAG8930r0 パラメーター変えてみました、別のに応用して見ましたということかw : デフォルトの名無しさん (スップ Sd2a-uXI1) [sage] 2018/10/19(金) 14:15:57.11:gl4kTOSHd 機械学習の一般論として、なにかを判定するには教師データとして正例と負例をおなじ数だけ与えるのが基本でしょう 「googleが猫を検出するDNNを作った」事例がよく取り上げられるけど、あれだって大量の猫画像とそうでない画像を与えている : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e667-lBGZ) [sage] 2018/10/19(金) 14:38:27.78:TrVy4dze0 そこまでは言ってない。 ダークマターの質量が判りました。ってのより基礎研究の利用が応用に近いなあと : デフォルトの名無しさん (オッペケ Srb3-6bZA) [] 2018/10/19(金) 15:33:05.18:pogP5zPXr 前者は1000クラスの分類器がベースになってる 日常的に身の回りにある物は大体この1000クラスに含まれるので犬を(も)検出できる 当然その1000クラス以外が入力された時にどうなるか保証はない 後者は犬以外のどんな画像が入力されても0を返すのが難しい これは犬以外に対応する潜在空間が圧倒的に広いから でもまあ実用的には1000クラス分類器の流用で十分な気もするな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7bd2-Pr2h) [] 2018/10/19(金) 15:55:18.03:7FKkwhq/0 > AIっていかに論文をたくさん読んで、どれだけパクるかの勝負じゃん ということは、AIが何か知っているんか? じゃ、AIとは何か言ってみ? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8b8a-7PZ0) [sage] 2018/10/19(金) 16:05:15.03:x0p9L0oV0 難しいことご存知でw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6a23-yU1x) [sage] 2018/10/19(金) 16:20:57.94:JhfkDMcM0 絵描き 「性的対象判定機にこの白黒の線画を判定させたらすごいスコアでた!」 : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/19(金) 16:54:39.13:R1ndva0Ba なるほど。。 それなら素人考えですと、 imagenetの画像を犬とそれ以外の2クラスに分けて 2クラス分類で学習させたネットワークは その検出器と比べて認識力ではほぼ等価と見なせますか? : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/19(金) 16:59:37.79:R1ndva0Ba なるほど。 ではそのように猫だけを検出するネットワークを作りたいとしたら、 ネガティブとしてどんな画像を与えるのですか? 上の方も言ってる通り潜在空間が広すぎると思うのですが、 例えばimagenetの猫以外の画像を全てネガティブとして1クラスに押し込んで特徴って捉えれるのですか? : デフォルトの名無しさん (オッペケ Srb3-6bZA) [] 2018/10/19(金) 17:18:26.23:pogP5zPXr 普通にそれをやると犬以外のデータが圧倒的に多いので多分上手くいかない 何も考えず全て犬以外に分類するだけで正解率99.9%を達成できるので、単純に分類誤差最小化で学習するとそうなる 学習済みネットワークの出力を加工するかファインチューニングするのがいいと思う : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/19(金) 17:38:40.69:R1ndva0Ba なるほど、、ためになります。 そういう実用的な事が書いてある書籍か何かありませんか? ディープラーニングの本いろいろみて回ったのですが、 理論(数式)責めでドヤってる本か、 ネット見れば分かる程度の初歩的な実装方法書いたような本しかなくて困ってるのですが・・ 欲しいのは数式でもチュートリアルでもなく実用性のあるものなのですが。 これ1冊あれば数式読まなくてもモデル選定からチューニングのコツまで分かるみたいな本ないですか? : デフォルトの名無しさん (オッペケ Srb3-6bZA) [] 2018/10/19(金) 17:55:39.31:pogP5zPXr そんなうまい話ないぞ 学習したいデータや問題毎に色々な試行錯誤がある 仮に望むような本があって表面だけなぞったとしても同じ悩みにぶつかるよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ be08-Vzs6) [sage] 2018/10/19(金) 18:30:36.19:aSQ6R7eH0 今CycleGANの学習をCPUでやってる 何時間かかるんだろう・・・。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 4afe-xNCo) [sage] 2018/10/19(金) 18:39:27.03:NZMDXKZv0 cycleganは夢が広がるほど万能感あるけど実際はなかなか上手く学習しない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ be08-Vzs6) [sage] 2018/10/19(金) 20:03:10.47:aSQ6R7eH0 形状を変化させるのは苦手みたいだね テクスチャ系なら上手くできる それにしてもCPUで1時間半やったけど1エポックも進まないわ・・・ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2a23-ZrT7) [sage] 2018/10/19(金) 21:18:55.91:TlirwEgq0 そういうこと(猫画像とそれ以外画像とに分ける)で学習してる例が多いと思うけどね。ただ指摘があるように正例と負例の数は揃えないと。 あなたが実際にその分類器を使う段階になって、猫以外の画像としてどういうものが入力されるのか? それに近い分布のものを負例としなきゃ 「仕事ではじめる機械学習」あたり読んでみては(自分は読んでないけどw) : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/19(金) 22:14:56.20:R1ndva0Ba まあそうですよね。 でもいかんせん素人だと何をどう試行錯誤していいかすら分からないので 行き詰まった時に試してみるチェックリストみたいな感覚で使いたいのですが・・ : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/19(金) 22:16:47.09:R1ndva0Ba ありがとうございます。 入力に近い分布のものなら1クラスにまとめて放り込んでも大丈夫なんですね。勉強になりました 本もチェックしてみます。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e667-lBGZ) [sage] 2018/10/19(金) 22:17:32.42:TrVy4dze0 誰かコンサルしてあげなきゃ。素人が機械学習使えないだけなのに機械学習自体が評価されなくなる未来が見える : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a3b3-0m99) [sage] 2018/10/19(金) 23:05:52.00:dup5d98D0 ttp://https://towardsdatascience.com/build-your-first-deep-learning-classifier-using-tensorflow-dog-breed-example-964ed0689430 上記のリポジトリ ttp://https://github.com/udacity/dog-project : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53c3-/t9M) [sage] 2018/10/19(金) 23:52:54.51:heGbLBdq0 数式から逃げるな。 機械学習の数学程度でうろたえてるようじゃ人生きついぞ : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa9f-S/Dd) [sage] 2018/10/20(土) 00:58:23.13:2DsZDK0Sa 正例と負例の訓練データ数が全く桁違いの場合って割と多いと思うんだけど 例えば機械の故障判定とか製品の不良判定とか、正常データが大量にあって異常データは僅かになるのが典型的 その場合全て正常と判定するモデルの正解率は高くなるが、混同行列見たりF1値を評価指標にすればそんなのは非常に悪い学習結果と判断できるから排除できる : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ be08-Dt8S) [sage] 2018/10/20(土) 13:39:51.48:MvoUANTC0 Macbook ProのCore i7 CPUで半日やったが、 1エポックしか学習できなかったわ Geoforce GTX 1080 Ti買うことにした 27万ぐらいするけどもっと安く買えねーかな : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/20(土) 16:25:47.62:d68y9Vxsa MacBookProなら一応グラフィックカード付いてるはずだけど呼び出せてなくない? 2016年モデルだけどついてるよ、スペックはお情け程度かもしれないけど : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/20(土) 16:36:17.04:d68y9Vxsa 理解出来ない訳では無いですけど無駄手間じゃないですか? ただツールとして使いたいだけで理論を開発しようって訳ではないので(そもそも数式には興味ない)、 数式見るのは研究者がやればいいと思うのですが。 ガウシアンぼかしの式すら知らない素人でもリファレンス見て試行錯誤で華麗にフォトショップ使いこなしますよね? あんな感じに早くなればいいと思うこの頃です : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM17-U0v0) [sage] 2018/10/20(土) 16:48:12.80:n6bj2eyUM proでもディスクリートGPUが載ってるかどうかはモデルによる。 : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM8a-khf9) [sage] 2018/10/20(土) 16:55:13.15:jHhEz0TNM それはない。数式読まずに避けてたら本質は理解できない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1adc-+WKx) [sage] 2018/10/20(土) 16:58:22.99:yNArAPz00 特定のものを認識させて物理空間上の位置(座標)を出力値とする場合って SSDやYoloのような物体認識を使った方が早いかな? 882が何のライブラリを使ってるか知らんけど、tensorflowのMac版はCPUしか対応してない : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa9f-yEbU) [sage] 2018/10/20(土) 17:04:33.60:V8iNamHla 最先端の研究結果の数式が必ずしも理解できる必要はないが 機械学習の基礎になる線形回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワークの全結合層の原理程度は分かっていなければ厳しい これが理解できていなければ自分の手持ちデータで何かやろうにもどんな手法を使うべきか見当も付けられず、 名前を知ってるものを適当に使ってみて精度が良かった・悪かった、と錬金術的にやるしかなくなる : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f380-tM5n) [] 2018/10/20(土) 17:09:48.35:gp/trlhl0 機械学習ではな 自分よりお利口なもんはできない まず自分がなんでバカで頭悪いかを考えたほうが有意義だからな バカのくせになんで自分よりお利口なもんができると思うのか そこが不思議でならない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f380-tM5n) [] 2018/10/20(土) 17:17:07.08:gp/trlhl0 バカでなければ どうやったら自分が効果的に学習できるか考えるからな 自分が効果的な学習ができないのに 計算機で効果的な学習とかまずムリ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8b8a-7PZ0) [sage] 2018/10/20(土) 17:42:16.87:aRbeGa2e0 以上、バカの主張でした : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sae2-6bZA) [] 2018/10/20(土) 18:39:36.65:AUqXYm6Fa フォトショップを知識がなくても使いこなせるのはアルゴリズムが成熟していて大半の処理は裏方で自動でこなしてくれてるから 機械学習では自動で問題毎に自動で最適な処理をできる技術がまだ確立されていないから、ツール的に軽く触っただけで良い結果を得るのは難しいよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f380-tM5n) [] 2018/10/20(土) 18:49:17.27:gp/trlhl0 知識って。。。 画像処理ソフトとか画像データのピクセル加工やってるだけやんけ で、見た目がそうなってる とりあえず見た目こんな感でいいや コレを機械学習と同じと思ってる時点でもうね : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/20(土) 20:39:27.85:k0LrzqP2a 本質を理解しようとはあまり思っていませんね。 とりあえずツールとしてラクチンに使えたらそれだけでよいので・・ そうだったんですね、自分winでブートしてるのでそれは知りませんでした。 そうなんですよ、そこなのです。 だから手持ちデータとやりたいこと等から使うべき手法やモデルを教えてくれる本とかがあればいいんですけどねえ : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/20(土) 20:44:45.92:k0LrzqP2a そうですよね。 だから最適な処理を見つけるためのバイブル的なものがあればなあと思っています。 本質的にはあまり変わらないと思うのですが。 上の人が言っている通り自動化する技術が確立されていないだけで、 学習自体はデータに対して同じ処理を繰り返してるだけですし、 フォトショップでいう見た目=テストaccなりlos、という感じで使えても悪くないと思いますし 最近でいうならそれこそGANなんて見た目だけの話なのでとりあえずこんな見た目でいいや、で解決すると思います。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff23-yU1x) [sage] 2018/10/20(土) 21:05:27.07:xvv7H8Vz0 それはそうかもしれないがそうだとするとプログラム板の話題ではなくなるな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6ad2-CW5R) [] 2018/10/21(日) 03:09:43.34:yA/rLZti0 まあ発展途上よな 実用も含めて : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53c3-+WKx) [] 2018/10/21(日) 05:50:34.84:MsXt9/J70 >だから最適な処理を見つけるためのバイブル的なものがあればなあと思っています。 これは最先端の研究なので論文を読んでパラメータの設定はどうするとか学ぶ必要がある. いくら機械学習の出版が早いとはいえ待ってたら2,3年は遅れた知識になる. 後結局手法はAutoMLとかで大体今でも自動化できてるんだけど,データから推定した結果の解釈とかの問題もあるし, 全部が全部バイブル通り行くとは行かないのが現実.「全てのモデルは間違ってる.完全なる解釈はない」というのが統計学の鉄則だよ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53c3-+WKx) [] 2018/10/21(日) 05:53:12.18:MsXt9/J70 赤池先生の経歴をと尊敬を持って機械学をやるべきだと僕は思ってる. 汎化誤差の最小化だけじゃあまりにもつまらないし.最近のAmazonの差別AIみたいなのができるのが落ち. 未来はどうなるか分からないけど数式から逃げることはできないと覚悟した方が良いと思う. : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 4a74-J5Ba) [sage] 2018/10/21(日) 08:11:33.22:UfdBUaGe0 lossの定義の仕方さえ分かれば良いだけの話だろ 昔なんか自動微分を手前で実装してたんだぞ : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMbf-Vzs6) [sage] 2018/10/21(日) 08:40:17.71:Cf36qMnJM 俺のは2018モデルだけどNVIDIAだったかな? あと 2080 Tiの方がコスパ高い ttps://i.imgur.com/SfoNEyI.png : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMbf-Vzs6) [sage] 2018/10/21(日) 08:54:49.06:Cf36qMnJM あー最新版TensorflowではmacのGPUサポートしてないわ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 978a-7PZ0) [sage] 2018/10/21(日) 09:46:27.36:IzQUIvSq0 AICはねw : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53c3-khf9) [sage] 2018/10/21(日) 10:11:18.91:MsXt9/J70 最近edX初めてめっちゃいいよな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2a23-nBLa) [sage] 2018/10/21(日) 10:24:19.90:Pb7O8TaX0 courseraの"How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers"っての始めたけど、 これはムズいわ まず、ロシア人が何を言ってるのか聞き取れない : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53c3-khf9) [sage] 2018/10/21(日) 10:38:57.18:MsXt9/J70 ロシア語はきついわ : デフォルトの名無しさん (ワイーワ2 FFa2-T/6m) [] 2018/10/21(日) 11:29:45.72:sjXodBVwF >全部が全部バイブル通り行くとは行かないのが現実.「全てのモデルは間違ってる.完全なる解釈はない」 ほんそれ : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/21(日) 13:35:30.75:Ya81v9Q1a 最先端のネットワークはモチロンそうでいいと思うのですが、 DropoutやらReLUとか組み込んだCNNならもう流行りだして2,3年は経ってると思うので それくらいの構造のCNNでimagenetのような分類タスクしようと思った時にモデル選定とかどうチューニングしたらいいとかある程度まとめてくれてるような書物があったらいいなと思いました。 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53c3-+WKx) [] 2018/10/21(日) 14:04:50.88:MsXt9/J70 あるのでは : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53c3-+WKx) [] 2018/10/21(日) 14:07:48.83:MsXt9/J70 最近の書籍だと直感ディープラーニングとか : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa9f-yEbU) [sage] 2018/10/21(日) 16:57:03.15:SdRIg5RYa あれこれ楽すること考える前にCourseraの有名な機械学習コースのシラバスの各項目をざっくりとでも他人に説明できないレベルならCourseraやるのが一番手っ取り早い : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 978a-7PZ0) [sage] 2018/10/21(日) 17:34:54.29:fxS7+DP10 Coursera教に入信すれば救われます : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53c3-khf9) [sage] 2018/10/22(月) 13:50:58.13:DttoQmKL0 なんかスレ面白くなくなったな : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bfa0-wazy) [sage] 2018/10/22(月) 14:08:49.04:hF2/Is9u0 じゃ、chainerの話でもするか! 日本の会社なのに公式に日本語ドキュメントがないやん、とか : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53c3-khf9) [sage] 2018/10/22(月) 14:26:31.01:DttoQmKL0 世界を狙っとるんやない? : デフォルトの名無しさん (オッペケ Srb3-6bZA) [] 2018/10/22(月) 14:37:01.74:zvg+yeJrr CEATECでPFNが出してた片付けロボットすごいよな : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa9f-J5Ba) [sage] 2018/10/22(月) 14:48:12.27:go7C76bPa いい感じのクロスモーダルモデル考えたけど適用事例が思い付かない : デフォルトの名無しさん (ササクッテロ Spb3-Mv/o) [] 2018/10/22(月) 19:35:15.84:M3H01wI/p 物体検出、物体判別、位置特定は他の所でも出来るんじゃね? その正確さとかが実用になるかどうかだろうけど : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sae2-6bZA) [] 2018/10/22(月) 19:59:52.03:8nbAtIu2a それらを現実世界のロボットの動作に結びつけるのは難しい あと口頭で指示も出せるらしい : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa9f-BwMv) [sage] 2018/10/22(月) 22:45:23.68:IVZcl8cFa PFNロボのアピールポイント: ・衣類の画像認識ができる(衣類、布は置き方によって形状が大きく変わるため難度が高かった) ・対象によって掴む位置、掴み方を変える(けん玉は棒の部分を掴むなど) ・日本語の命令に従い行動できる ・ラフな言い方、ジェスチャーを認識できる(指差しながら「あそこに片付けて」で認識できる) ・展示会の騒音、変化する照明環境で1日連続稼働できる : デフォルトの名無しさん (ササクッテロ Spb3-SqDF) [] 2018/10/23(火) 09:47:19.57:ruDoWt35p どこもかしこも画像データを扱う事を前提として文章書いてるから嫌になってくる : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1adc-Pr2h) [sage] 2018/10/23(火) 10:02:16.82:2OPbXDwm0 二ーズは疑問だけど、頭の固い機械制御の業界には良い刺激 : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a68a-7PZ0) [sage] 2018/10/23(火) 10:19:26.64:bd7/TlGt0 緩い機械制御(LOL) : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f323-UnLy) [] 2018/10/23(火) 10:59:29.01:2b6Tbph30 メリットが分かりやすい分野で教科書書いたら、参入者が増えるから先行者は嫌がるもの : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa9f-yEbU) [sage] 2018/10/23(火) 12:17:00.88:MT32asC/a 先行者が新規参入嫌うって、オープンソース化で新規参入増やすことで急速に技術の新陳代謝促すことで発展しているIT業界を逆行しているようだ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 4b1e-Pr2h) [sage] 2018/10/23(火) 14:24:49.91:pUmb/2Nb0 今んとこわかってるAIのメリットってなによ : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 978a-7PZ0) [sage] 2018/10/23(火) 14:36:44.37:xBougz0l0 マスゴミが商品の宣伝してくれる : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMd6-9TKK) [] 2018/10/23(火) 14:47:39.15:cio3imcuM 人の作った定石を覆す一手が生まれる可能性がある : デフォルトの名無しさん (オッペケ Srb3-6bZA) [] 2018/10/23(火) 14:51:30.72:gBK/KF1nr 人にしか出来ないと思われていた高度な処理が可能になった : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7b23-T/6m) [] 2018/10/23(火) 14:53:00.00:yFsvvFWj0 ゲームで定石以外の手を打つAIはいるけど 脳外科手術とかで定石以外の手をAIに指示されて 実際その通りに手術出来る医者っているのかな : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa9f-yEbU) [sage] 2018/10/23(火) 15:04:50.59:bagxQGHJa 手術の機械学習って学習データどうするんだ? 医療では当面は診断用途だろう 怪しい所を自動ピックアップしてくれるから楽になる : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/23(火) 19:11:15.08:BDP8ufz9a 全く同じ条件の学習が上手くいかなくなったんだけど原因は何が考えられますか 1回目やったときは70epochでvalのaccが.95くらいだったのに 2回目やったら1epochからずっとvalのaccが.65前後のままtrainのaccだけが上がり続けるから過学習してると思うんですけど 実行毎に過学習起きたり起きなかったりとかあり得ますか? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f323-UnLy) [] 2018/10/23(火) 21:06:52.05:2b6Tbph30 重みの初期化はどうしてるの? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 97a5-V5Rj) [sage] 2018/10/23(火) 21:48:04.91:nb50ik1P0 みんなすげぇなぁ 機械学習の本まずは1冊やり終えたけどここで話されてる内容ほとんど分からん : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/23(火) 22:19:45.80:BDP8ufz9a inceptionv3のimagenetです : デフォルトの名無しさん (ササクッテロラ Spb3-V5Rj) [sage] 2018/10/23(火) 23:35:10.13:7LErHcLzp データ分析の基礎的な部分をちゃんと身につけないとと思って統計の勉強始めた 学のある人なら当たり前に知ってる事なんだろうけど自分には知らない事ばかりで結構面白いって感じた 多分最初だからこう思うだけかもしれないけど : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sae2-6bZA) [] 2018/10/23(火) 23:44:40.12:EZC/vVVWa 特にディープラーニング関連は本になる頃には陳腐化してるからなぁ ある程度基礎を勉強したらネットで解説記事とかトップカンファレンスの速報まとめとか有名な論文(の解説)とかを読むと良いかも : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 53c3-khf9) [sage] 2018/10/24(水) 05:47:43.50:kJsLSWt60 脳から就活生の傾向を調べるって怪しすぎてワロタ。 : デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sae2-RgIs) [sage] 2018/10/24(水) 08:56:06.97:ljKXe/5ha ここで話されてる内容はもうかなり古くて、だからレスする人も減ってる : デフォルトの名無しさん (ワイーワ2 FFa2-T/6m) [] 2018/10/24(水) 14:10:20.50:wUNs4a59F 統計は高校で習ったから高卒「でも」充分理解できるもんだと思ってたが 最近の高卒は統計習ってないのもいるんだね : デフォルトの名無しさん (オッペケ Srb3-6bZA) [] 2018/10/24(水) 14:28:42.96:+JXZmafPr 統計っても機械学習だとロジスティック回帰とか主成分分析とかカーネル法あたりだろう 高校じゃまずやらない : デフォルトの名無しさん (アウアウイー Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/24(水) 16:06:02.78:anPZCCeda kerasでGPUを使う時に 最初のプロパティみたいなので totalが4GBあるのにfreeが3.2GBしかありません 4GB全部をkerasで使うためにはどうすればいいですか : デフォルトの名無しさん (ササクッテロ Spb3-nhr+) [sage] 2018/10/24(水) 20:34:04.80:GjsFXG0cp >最初のプロパティみたいなの これって何? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ dbdd-q6MQ) [sage] 2018/10/24(水) 21:13:03.43:scNJP40R0 三宅陽一郎は日本のゲームAIの権威と言われてるそうですが本当なのでしょうか? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 511e-pP8n) [sage] 2018/10/25(木) 09:15:39.86:Kapp8Prd0 AIと相性の良い技術ってなに? : デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 698a-JHIh) [sage] 2018/10/25(木) 09:55:47.79:0TmPhp2B0 プログラム : デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa6d-LdhF) [sage] 2018/10/25(木) 10:44:00.40:bw1V0BXua うんこ : デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMf3-dYvX) [] 2018/10/25(木) 15:07:49.79:qGEaBy7DM 画像診断。下手な医者より優秀だろう : ◆QZaw55cn4c (ワッチョイ 9360-278X) [sage] 2018/10/25(木) 20:36:36.38:yGYVJ0zR0 超解像
凡例:
レス番
100 (赤) → 2つ以上レスが付いている
100 (紫) → 1つ以上レスが付いている
名前
名無しさん (青) → sage のレス
名無しさん (緑) → age のレス
ID
ID:xxxxxxx (赤) → 発言が3つ以上のID
ID:xxxxxxx (青) → 発言が2つ以上のID
このページは2ch勢いランキング が作成したアーカイブです。削除についてはこちら 。