【統計分析】機械学習・データマイニング20

レス数が1000を超えています。これ以上書き込みはできません。
2018/08/07(火) 18:56:37.59ID: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」
http://ibisforest.org/
DeepLearning研究 2016年のまとめ
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
http://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:----: EXT was configured
2018/08/07(火) 18:57:06.02ID:sGPH9ejna
【統計分析】機械学習・データマイニング11
http://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
http://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
http://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
http://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
http://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
http://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
http://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
http://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1507807291/
2018/08/07(火) 18:57:28.97ID:sGPH9ejna
【統計分析】機械学習・データマイニング【集合知】
http://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
http://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
http://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
http://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
http://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
http://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
http://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
http://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
http://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
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1479498503/
2018/08/07(火) 18:59:38.03ID:sGPH9ejna
■関連スレ
パーセプトロン
http://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
http://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482808144/
Deep learning
http://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1387960741/
ディープラーニング（過去ログ）
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1457792560/
自然言語処理スレッド　その４
http://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
http://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
http://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
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/
人工知能
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1286353655/
人工知能で自我・魂が作れるか
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476229483/
こころがあるロボットは作れるのか
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/robot/1287505889/
5デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FFa7-10BI)
垢版 |
2018/08/07(火) 19:15:16.08ID:pTM8y/NsF
O2
2018/08/07(火) 19:50:22.13ID:8zVziv3vM
乙松
2018/08/08(水) 08:55:49.42ID:HGwT+goka
年収が高いプログラミング言語は「Go」――「Scala」と「Python」が続く
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1808/08/news035.html
2018/08/08(水) 16:43:32.70ID: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？
2018/08/08(水) 16:52:18.69ID: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。
2018/08/08(水) 18:46:19.79ID:cDhsKsre0
マセマティカからpythonはないだろ
2018/08/08(水) 19:08:29.20ID:cfJlr7XQa
sympyで大体mathematicaの代わりとしては十分かと
12デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa2f-BRNY)
垢版 |
2018/08/09(木) 08:26:32.93ID:9inRiYG9a
>>11
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。
2018/08/09(木) 10:11:14.58ID: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。
14デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF82-VDz4)
垢版 |
2018/08/09(木) 10:40:56.18ID:NXkdt6vrF
うむ
2018/08/09(木) 11:35:24.97ID:QXr9RiYT0
よくある寝言
2018/08/09(木) 12:10:28.90ID: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
2018/08/09(木) 12:26:40.71ID:/BnwmUrB0
>>13
能力の低い学生ほどそういうこと言うよね
2018/08/09(木) 15:53:08.15ID:RpjTpAg/0
日本の教育は洗脳教育だからな。
2018/08/09(木) 18:52:27.78ID: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
2018/08/09(木) 18:59:44.84ID:dPMfUDyXM
スポンサーがアホやからな
2018/08/10(金) 11:53:21.49ID: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
2018/08/10(金) 12:03:34.10ID:tHhIb8vz0
PythonはＷｅｂには広まってないから
PHPとJavaには影響ないな
2018/08/10(金) 18:01:05.51ID:Ianm2pCwM
Rubyにnumruby,pandas,matplotlib
があれば歴史は違っていた
24デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sac2-VDz4)
垢版 |
2018/08/10(金) 18:16:56.60ID:4q34i5cva
そうでもない
2018/08/10(金) 19:25:59.91ID: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。
2018/08/10(金) 19:32:32.45ID:H9lF8aPc0
>>23
静的ruby に取り組もう、と決心しました
2018/08/10(金) 19:35:39.31ID:y/s1EyzFd
>>25
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
2018/08/10(金) 21:10:15.26ID:v63CZr9j0
>>27
鯖缶ツールみたいので
Rubyで書かれてるのなかったっけ？
2018/08/10(金) 21:12:35.60ID: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
2018/08/10(金) 21:13:25.97ID:uo68Wn/H0
>>28
serverspecとchefかな
2018/08/10(金) 21:13:53.92ID:v63CZr9j0
>>30
それそれ
2018/08/10(金) 21:35:55.97ID:6opY/YKPd
>>28
別にゼロと主張してるわけじゃないからw
2018/08/10(金) 21:59:28.73ID: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
2018/08/10(金) 22:37:31.53ID:mlndH2x/0
>>33
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
2018/08/10(金) 23:41:03.26ID:Q4zISPxNd
>>33 >>34
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
2018/08/11(土) 00:08:20.68ID: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。
2018/08/11(土) 05:52:02.72ID: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。
2018/08/11(土) 07:20:37.99ID:lu9OC7qG0
入門書読んでAI始めたと喜んでいるのが8割
2018/08/11(土) 08:38:27.14ID:cEMgqD5k0
>>36
具体的にはどんなAI？
2018/08/11(土) 10:37:35.90ID:3iVckqArM
>>25
＞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
2018/08/11(土) 13:15:19.23ID: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
42デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa2f-BRNY)
垢版 |
2018/08/11(土) 13:15:36.99ID:ptTYphAna
>>21
バージョン1.0が出たJuliaにも集まれ。
43デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb9b-0FQr)
垢版 |
2018/08/11(土) 13:41:33.80ID: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？
2018/08/11(土) 13:43:56.66ID: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
2018/08/11(土) 13:51:10.10ID: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。
2018/08/11(土) 19:30:18.54ID: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
2018/08/11(土) 19:30:51.53ID:UfI7tDpya
あ〜、誤爆った すまん無視してくれ
2018/08/11(土) 23:10:30.37ID:3fhM1exid
>>44
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
49デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 679f-FZsK)
垢版 |
2018/08/13(月) 17:17:27.35ID: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。
2018/08/13(月) 17:35:47.29ID: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？
2018/08/13(月) 19:23:08.17ID:e4Fxb0+B0
株価は数値だからクラス分類してはいけない
2018/08/13(月) 19:42:58.00ID: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
2018/08/13(月) 23:22:01.38ID: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
2018/08/13(月) 23:24:39.35ID: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
https://www.amazon.co.jp/dp/4274222373/
2018/08/13(月) 23:55:31.30ID:qrNeGZ1i0
ランダムフォレストならいけるかも
2018/08/13(月) 23:56:55.40ID: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。
2018/08/14(火) 05:40:58.83ID:ZxHufy7y0
>>54
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」
2018/08/14(火) 19:43:58.53ID: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
2018/08/14(火) 20:12:48.53ID:/o4c3MCw0
よかったね
2018/08/14(火) 21:52:45.73ID: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。
2018/08/14(火) 22:41:28.26ID: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
2018/08/15(水) 00:03:39.66ID: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
2018/08/15(水) 00:07:24.44ID:a3nr9Eye0
>>61
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
2018/08/15(水) 00:21:10.81ID: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。
2018/08/15(水) 01:05:46.03ID: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
2018/08/15(水) 06:46:53.06ID:3ANUg6dEp
>>64
オレオレ語録
価値は自分が決める
価格は他人が決める
2018/08/15(水) 09:24:37.87ID:DeYmOP6R0
小僧は俺がやりたいことをやる
2018/08/15(水) 11:17:23.49ID: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
69デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5f23-VDz4)
垢版 |
2018/08/15(水) 12:59:17.34ID:Y4UT7naw0
小野田少尉のやつもひどかった
2018/08/15(水) 13:24:02.67ID: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!
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。
2018/08/15(水) 13:38:38.38ID:SGNbZPzyM
>>60
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。
2018/08/15(水) 13:47:30.19ID:Rh1wPTDz0
>>71
将棋こそ人間が出来ることの代表じゃん
2018/08/15(水) 14:23:32.45ID: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。
2018/08/15(水) 15:23:52.00ID: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
75デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5f23-VDz4)
垢版 |
2018/08/15(水) 15:52:29.71ID:Y4UT7naw0
>>74
価値がないどころか価値が下がる
2018/08/15(水) 16:02:21.39ID: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
2018/08/15(水) 16:09:30.39ID:0QvowbH20
歴史は勝者が書いたもの（笑）
2018/08/15(水) 17:06:05.10ID: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
2018/08/15(水) 17:36:14.40ID:+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
2018/08/15(水) 17:50:33.01ID: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
2018/08/15(水) 17:53:51.37ID: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
2018/08/15(水) 18:23:59.54ID:TqDjOUBh0
ＴＶはエンタメなので見た目のみだな
83デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 679f-FZsK)
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2018/08/15(水) 18:24:30.41ID: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。
84デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5f23-VDz4)
垢版 |
2018/08/15(水) 18:41:00.14ID: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
2018/08/15(水) 18:53:35.96ID: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)
86デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 679f-FZsK)
垢版 |
2018/08/15(水) 19:15:44.40ID:evuO2JQD0
>>84
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。
2018/08/15(水) 22:02:06.26ID:Molgtf9Od
>>85
向いてないだけだよ
2018/08/15(水) 22:05:19.21ID: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
89デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 679f-FZsK)
垢版 |
2018/08/15(水) 22:35:22.52ID: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。
2018/08/15(水) 22:41:50.89ID:Rh1wPTDz0
>>83
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
2018/08/15(水) 22:43:24.07ID:4ayKDE5p0
深層学習みたいにRandomForestを多層化したしたやつもあるよ。
2018/08/16(木) 08:26:06.49ID:U+tTv42oM
ディープ フォレストだね
2018/08/16(木) 08:35:39.93ID: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
94デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa4f-ot+S)
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2018/08/16(木) 08:43:11.46ID: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。
2018/08/16(木) 10:40:16.90ID:dK6faLvu0
DL is the forest of the labyrinth.
96デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ db9f-f+/+)
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2018/08/16(木) 17:39:09.28ID:G6TcbKDp0
>>94
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。
2018/08/17(金) 07:25:52.71ID:iogKgGqm0
AIを使ってないものがAIという名前で売られている
2018/08/17(金) 09:22:38.95ID:GoxDl3r90
それがブームというもの
2018/08/17(金) 10:39:33.89ID:DRjuha9zM
>>97
AIの定義も色々あるからな。
2018/08/17(金) 12:20:16.25ID: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
101デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF3f-HyiG)
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2018/08/17(金) 12:45:30.22ID:23Jvz4gXF
人工痴能アイちゃん
2018/08/17(金) 15:08:19.34ID: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））
http://www.morningstar.co.jp/FundData/SnapShot.do?fnc=2017020106
2018/08/17(金) 15:30:26.61ID: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。
2018/08/17(金) 16:07:39.19ID:eb+hmNQa0
自己責任、俺が言おうと思ったのに
2018/08/17(金) 17:24:45.21ID:iogKgGqm0
キズナアイ？
2018/08/17(金) 17:41:14.27ID:pB0wfHJI0
>>102
AI作った人美味しすぎワロタ
2018/08/17(金) 18:19:35.25ID: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
2018/08/17(金) 19:22:06.49ID: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?
2018/08/18(土) 19:11:08.68ID: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
110デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa3f-HyiG)
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2018/08/18(土) 19:14:28.41ID: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
2018/08/18(土) 19:31:01.05ID: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
2018/08/18(土) 19:40:45.28ID: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
2018/08/18(土) 19:44:13.99ID: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
2018/08/18(土) 20:12:39.72ID:AkIbE7erM
まあ勉強のためには車輪の再発明も大切である
2018/08/18(土) 20:28:00.46ID:IVAog2Qo0
エンジン、ブレーキ、ハンドルも再発明しろよ
2018/08/18(土) 20:34:54.44ID:6ipuJ+BC0
>>114
再発明は必要ない
大切なのは再開発、再実装
2018/08/18(土) 21:03:11.80ID: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
118デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8beb-QxOT)
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2018/08/18(土) 22:06:31.67ID: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
2018/08/18(土) 22:09:36.92ID: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
120デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8beb-QxOT)
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2018/08/18(土) 22:17:46.51ID: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
2018/08/18(土) 23:11:46.58ID:swOBckIH0
>>119
ＡＩ日本株式オープン（絶対収益追求型）
2018/08/19(日) 00:23:40.80ID: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
2018/08/19(日) 00:41:04.65ID:aQs7Jxhqa
>>119
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
2018/08/19(日) 09:46:53.60ID:fJG8ZjLF0
http://livedoor.blogimg.jp/jin115/imgs/7/4/745d74ec.jpg
125デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa3f-HyiG)
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2018/08/19(日) 13:02:07.73ID:plhuPGbSa
AIちゃんおさるさん禁止
2018/08/19(日) 17:21:05.66ID:WomFY6++0
>>123
これな
2018/08/19(日) 21:33:10.08ID: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
2018/08/19(日) 21:36:11.22ID:qw1n/yTc0
エンジニアは一回経営をやってみるべきｗ
129デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8beb-Mwiu)
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2018/08/19(日) 23:45:35.87ID: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
2018/08/20(月) 09:06:07.58ID:XTgu8GDv0
儲けてから言えよ、無駄飯食いｗ
2018/08/20(月) 09:15:46.90ID:9vgaTzFb0
>>128
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
2018/08/20(月) 09:19:57.86ID:uVMqPqxR0
ふんわりした話で相手に多幸感を与える技術
2018/08/20(月) 09:34:25.91ID:Uv8UzzHb0
だから技術者が独立すんなって言ってんだろ
2018/08/20(月) 09:36:59.93ID:e0Fi0xaw0
日本の技術は物まね、改善程度だろ
135デフォルトの名無しさん (JP 0Hcf-RGzT)
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2018/08/20(月) 11:08:35.48ID: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）
2018/08/20(月) 11:23:40.39ID:60A0Awql0
あの国はやったもん勝ちだから
2018/08/20(月) 12:49:09.53ID: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
2018/08/20(月) 13:45:29.62ID: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
2018/08/21(火) 01:36:24.60ID:/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
2018/08/21(火) 02:01:10.52ID: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
2018/08/21(火) 02:55:06.78ID:/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
2018/08/21(火) 07:38:48.25ID: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
143デフォルトの名無しさん (JP 0H49-N245)
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2018/08/23(木) 10:00:35.80ID:OjwP8SxPH
トヨタも虜にする｢天才が憧れる天才｣AI企業
https://www.businessinsider.jp/post-173455
2018/08/23(木) 10:20:54.57ID:CIjDH4qv0
こういう宣伝するから舐められるんだよ
2018/08/23(木) 17:38:39.42ID:HHKF7Z0Cd
トヨタ傘下の宣伝乙
2018/08/24(金) 04:04:32.75ID:9ULU2Heua
流行りの分野なのに過疎ってるなｗ
147デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ead2-Gisg)
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2018/08/24(金) 04:27:49.76ID:/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
148デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 668a-wF79)
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2018/08/24(金) 18:27:13.17ID: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
2018/08/24(金) 21:13:23.89ID:/I2dO3CP0
ブームは終わってる
2018/08/24(金) 22:08:26.47ID:HU5uwe68a
>>148
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
2018/08/24(金) 22:17:03.65ID:44W3Jl8Zd
普通に働いてたらkaggleとかやる時間ないってw
2018/08/24(金) 22:18:42.76ID:NZdsQ/EYM
社畜には時間がない
2018/08/24(金) 23:45:08.95ID: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？
2018/08/25(土) 12:22:02.93ID: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？
2018/08/25(土) 13:29:16.58ID: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
2018/08/25(土) 13:33:08.64ID: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
2018/08/25(土) 15:27:10.18ID:EiC1ChZC0
if then elseのは255個までだったかｗ
2018/08/25(土) 16:07:18.11ID: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
159デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ bd23-oIkv)
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2018/08/25(土) 16:15:01.69ID:XJJEagRp0
ネット検閲を人力でやる国だからな
2018/08/25(土) 20:39:30.67ID:x0dm8Qgo0
NRIもそうだと、NRIスレで読んだ。
2018/08/26(日) 00:54:53.86ID: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
162デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ead2-Gisg)
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2018/08/26(日) 02:03:09.46ID: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
2018/08/26(日) 09:08:47.86ID:Y7gWViZy0
>>162
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
2018/08/26(日) 14:19:30.69ID: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
2018/08/26(日) 15:22:19.38ID:Vik0GRh80
深層強化学習は計算コスト高い
2018/08/26(日) 15:43:18.52ID:zKxHvctla
人気も高い
2018/08/26(日) 23:37:53.15ID:EQMoXtKGM
>>164
気にしないで開始したけど問題ないみたい
2018/08/27(月) 12:58:47.96ID: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？
2018/08/27(月) 13:33:39.51ID:IaPqXo0qr
Udemyで全講座1200円セールしてるから好きなの選んだら
2018/08/27(月) 13:52:59.26ID:0RSt9/yYa
定番オライリーのゼロから
2018/08/27(月) 16:52:51.31ID: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
172デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FFa1-DNis)
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2018/08/27(月) 17:38:35.99ID:Q4eMB8PsF
ただしF欄は除く
173デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b65a-/8lv)
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2018/08/27(月) 19:28:35.38ID:3tv7gyOX0
>>168
・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）
174デフォルトの名無しさん (ﾌﾘｯﾃﾙ MM2e-oIkv)
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2018/08/27(月) 22:19:47.74ID:S8OKJlGuM
kerasのLSTMって、まだpeepholeに対応してないの？
2018/08/27(月) 23:16:18.81ID:/KrSPkLld
tf で見たから使いようはあるでしょ
2018/08/28(火) 02:12:53.08ID: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？
177デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Saa1-Zm8m)
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2018/08/28(火) 05:35:17.79ID: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。
2018/08/28(火) 07:55:50.04ID: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
https://codezine.jp/article/detail/11006
2018/08/28(火) 08:18:13.05ID: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
180デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM8e-/8lv)
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2018/08/28(火) 08:50:04.97ID: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
2018/08/28(火) 09:15:49.81ID: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
2018/08/28(火) 09:19:27.01ID:y25npp8k0
>>181
「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？
183デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Saa1-Zm8m)
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2018/08/28(火) 10:12:48.93ID:AXaUJqBfa
>>181
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。
2018/08/28(火) 10:15:43.37ID: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
185デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a5d2-wF79)
垢版 |
2018/08/28(火) 11:22:51.50ID: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）
http://rosie.5ch.net/test/read.cgi/liveplus/1535420186/l50
186デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟ MMed-NdIa)
垢版 |
2018/08/28(火) 15:15:25.81ID: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…
187デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟ MMed-NdIa)
垢版 |
2018/08/28(火) 15:17:58.39ID: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
188デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Saa1-Zm8m)
垢版 |
2018/08/28(火) 15:19:13.14ID:+GOrwNtLa
>>186
tensorflowも一緒に。
189デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟ MMed-NdIa)
垢版 |
2018/08/28(火) 15:25:32.48ID:DCHZu+I+M
>>188
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
2018/08/28(火) 16:37:58.23ID:y25npp8k0
>>187
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
2018/08/28(火) 17:05:34.81ID: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
192デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f923-DNis)
垢版 |
2018/08/28(火) 17:24:23.27ID:6kEMX7h90
>>185
これな
https://twitter.com/1123and0222/status/1034081360904773632
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
2018/08/28(火) 19:39:00.69ID:wzkZgbuEM
>>187
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。
2018/08/28(火) 21:37:45.20ID:nyQJ+koHa
>>187
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
2018/08/28(火) 22:52:10.12ID: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？
2018/08/28(火) 23:48:29.13ID:/fs3ieZp0
>>195
CNN
197デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a54b-c68X)
垢版 |
2018/08/29(水) 00:12:46.00ID: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
2018/08/29(水) 00:18:06.21ID:Aqt94EbEM
Kerasって便利なのにあんまし人気ないよね
なんで
2018/08/29(水) 00:20:12.74ID:4x1+Uez8a
>>198
https://trends.google.co.jp/trends/explore?cat=5&;q=keras,chainer
2018/08/29(水) 00:25:13.71ID:iKxOrgLNd
>>198
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
2018/08/29(水) 00:43:28.75ID:J5ZLnez10
ディープラーニングならKeras、他のアルゴはscikit-learn
2018/08/29(水) 01:03:14.99ID:4x1+Uez8a
>>201
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
203デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa52-F86p)
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2018/08/29(水) 04:08:11.80ID:4LmLfDb3a
>>96
多数決システムにすれば良い
204デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Saa1-Zm8m)
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2018/08/29(水) 06:26:09.02ID:UP9EO1Hha
>>201
やはりgoogleのtensorflowだろ。
2018/08/29(水) 07:42:15.00ID:J5ZLnez10
KerasのバックエンドはTensorFlow
2018/08/29(水) 12:46:20.23ID: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
2018/08/29(水) 14:12:36.60ID:slaughny0
相場予測系は詐欺商品多すぎでしょう
2018/08/29(水) 21:49:35.15ID: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
https://mag.osdn.jp/18/08/29/163000
209デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ db4b-BaxO)
垢版 |
2018/08/30(木) 00:40:05.35ID:D8zsotkh0
まだTensorFlowでゴリゴリ書いてる奴おる？
210デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0580-rkYf)
垢版 |
2018/08/30(木) 00:57:56.81ID:/0YXnEsV0
むしろTensorFlowはﾓﾃﾞ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
2018/08/30(木) 02:35:27.51ID:DH3FHNZNd
>>209
というか、kerasがtensorflowに統合されたから両方のAPIを使ってる

>>210
まぁそうかもしれない
212デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa19-4azP)
垢版 |
2018/08/30(木) 06:17:31.53ID:3sbg3Riaa
>>210
chainerなんかわかりやすいのに人気ない。
2018/08/30(木) 07:27:24.38ID: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
2018/08/30(木) 07:45:55.05ID:TbxP/gqFd
>>212
今となってはpytorch使えばすむからな

>>213
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
2018/08/30(木) 08:20:43.41ID: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
2018/08/30(木) 08:25:09.80ID:sbjDtq1ra
>>215
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

https://trends.google.co.jp/trends/explore?cat=5&;q=keras,chainer
2018/08/30(木) 08:28:14.13ID:sbjDtq1ra
TensorFlow も含めると つ

https://trends.google.co.jp/trends/explore?cat=5&;q=tensorflow,keras,chainer
2018/08/30(木) 11:29:20.12ID: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？
219デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF13-jOsm)
垢版 |
2018/08/30(木) 11:38:50.75ID:S/vwwZyFF
ここに書けば親切なみなさんが教えてくれるはず
2018/08/30(木) 12:49:37.88ID: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
2018/08/30(木) 12:55:22.85ID:dpvLtCB6M
>>218
差し支えない範囲で具体的に書いてみ
222デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF13-jOsm)
垢版 |
2018/08/30(木) 13:25:06.37ID:S/vwwZyFF
Don't use ThinkPad, FUJITSUUUUUUU!!!
2018/08/30(木) 13:41:21.70ID:NY8GEmPq0
>>218
オライリーの「仕事ではじめる機械学習」
って本はどう？
2018/08/30(木) 14:23:58.40ID: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
2018/08/30(木) 14:31:20.51ID:Aa6QMEJ0p
>>221
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
2018/08/30(木) 14:34:28.66ID:Aa6QMEJ0p
>>223
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
227デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FF19-jOsm)
垢版 |
2018/08/30(木) 15:21:00.65ID:RB/VojpjF
民間ロケットかω
2018/08/30(木) 15:56:28.71ID:7HgxnLgF0
機械学習の腕は特徴量を選択するセンス次第
2018/08/30(木) 16:44:08.77ID:NY8GEmPq0
>>225
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
2018/08/30(木) 17:17:26.23ID:lMDVbSRW0
>>225
>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
2018/08/30(木) 18:48:13.32ID:zHnsz/ji0
>>230
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
2018/08/30(木) 19:08:50.69ID:lMDVbSRW0
>>231
>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
2018/08/30(木) 19:15:05.96ID:QzSJYFXmM
データをアップしてくれないと
よくわからん
2018/08/30(木) 21:14:55.66ID: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。
2018/08/30(木) 21:35:27.97ID: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。
2018/08/30(木) 22:03:46.63ID:zHnsz/ji0
>>232
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

>>235
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
2018/08/31(金) 00:11:23.98ID: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
2018/08/31(金) 01:40:33.97ID:/VjCJv9E0
>>236
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？
http://bellcurve.jp/statistics/wp-body/wp-content/uploads/2016/06/scmatrix_g.png
2018/08/31(金) 01:58:16.50ID:NfYNCgTp0
>>238
変数多すぎて情報拾えないと思う。
2018/08/31(金) 11:58:13.87ID: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
2018/08/31(金) 17:27:51.18ID: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
2018/08/31(金) 17:32:55.30ID: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
243デフォルトの名無しさん (ﾏｸﾄﾞ FFe1-J7KC)
垢版 |
2018/08/31(金) 20:20:22.26ID:1Ee7C22hF
>>225
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
2018/08/31(金) 20:35:34.13ID: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
2018/09/02(日) 16:06:18.87ID:qpc9/9Oc0
>>225 です
レスくれた人ほんとにありがとう

一応自分では>>240で出した結果から重要度が高いものに対して>>238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
2018/09/02(日) 16:10:25.31ID:qpc9/9Oc0
>>242
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…

>>241
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

>>244
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…
247デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FF19-jOsm)
垢版 |
2018/09/02(日) 16:13:35.40ID:fTJM2v21F
>>238
この図って下三角は無駄やね
248デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ e3a5-jo4B)
垢版 |
2018/09/02(日) 18:09:35.27ID: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
249デフォルトの名無しさん (ﾌｧﾐﾜｲ FF29-zJks)
垢版 |
2018/09/02(日) 22:15:22.45ID: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
2018/09/02(日) 23:37:09.90ID:N8NA3iwF0
そうか？
2018/09/03(月) 06:46:02.23ID:U0kvs2wf0
決定木好き
boostingも好き
2018/09/03(月) 08:17:31.91ID:EloH5MrPM
自分も>>230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 >>225 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？
2018/09/03(月) 08:23:54.20ID: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
2018/09/03(月) 15:29:21.33ID: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
2018/09/03(月) 16:17:20.76ID:rtNqvOTp0
>>254
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
2018/09/03(月) 16:19:13.14ID:9EJYXAO+0
作った人間呼ばないと分からないからね
257デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Spf1-oMiI)
垢版 |
2018/09/03(月) 17:45:38.06ID:wkT01G1zp
>>254
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
2018/09/03(月) 21:12:36.40ID: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
2018/09/04(火) 10:56:36.92ID: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
https://codezine.jp/article/detail/11023
260デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟ MMd1-BaxO)
垢版 |
2018/09/05(水) 12:59:13.40ID: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
2018/09/05(水) 14:05:00.69ID:QYJ58+nmM
素人がこの分野に来るな！
二度と戻ってくるな
262デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟ MMd1-BaxO)
垢版 |
2018/09/05(水) 14:29:43.54ID:b1qw9eMxM
>>261
お前は物体検出できんの？
2018/09/05(水) 14:30:57.14ID:cIoMrnpd0
やめた人はバイバイ
さようなら
2018/09/05(水) 17:36:23.04ID:gDzPhGyvM
何気ない挨拶に隠れてるありがとう
2018/09/05(水) 19:44:56.33ID: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
2018/09/05(水) 20:10:38.61ID:zx26krSSM
コーセラの機械学習コースムズいね。副読本が欲しい
2018/09/05(水) 21:19:39.48ID:LgMQqqcwa
つ 2ch
2018/09/05(水) 22:15:23.53ID:wwN3L3jw0
>>264
馬渡
2018/09/06(木) 08:25:46.34ID:GEddJh7F0
ケーセラ、ケーセラ、なるようになるさ、ケーセラ、セラ♭
2018/09/06(木) 09:37:35.55ID:x1lI3fWk0
>>266
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
2018/09/06(木) 11:38:29.38ID: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
2018/09/06(木) 11:53:54.00ID:EvGxKfYgM
octaveがムツカシイぞ
273デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟ MM3b-b4n1)
垢版 |
2018/09/06(木) 12:48:10.39ID: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？
274デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟ MM3b-b4n1)
垢版 |
2018/09/06(木) 12:48:43.28ID:ntAiYVJqM
スペルミスったわｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
2018/09/06(木) 12:55:47.21ID:EvGxKfYgM
数カ月待てばワイがなるやで
276デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟ MM3b-b4n1)
垢版 |
2018/09/06(木) 12:56:40.60ID:ntAiYVJqM
>>275
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？
277デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟ MM3b-b4n1)
垢版 |
2018/09/06(木) 12:57:02.77ID:ntAiYVJqM
やっぱいけるかもな
効率よくやれば
2018/09/06(木) 13:23:00.99ID: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～
2018/09/06(木) 13:47:17.51ID:aZ3qvCMza
>>278
kaggle
280デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ e36e-HcYj)
垢版 |
2018/09/06(木) 16:12:49.44ID:eIqRmgxb0
kaggleの一番の問題点は、計算資源は自前調達なこと
2018/09/06(木) 16:49:43.44ID:hpVTS5J7M
普通のPCでカグりたい。svmもこれから勉強（汗
2018/09/06(木) 17:46:24.65ID: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？
2018/09/06(木) 18:22:05.64ID:hpVTS5J7M
仮想通貨の採掘みたいになってくるんか。
2018/09/06(木) 18:33:14.28ID: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
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。
2018/09/06(木) 19:06:23.57ID:ft00C17ua
>>284
loss_test_ と acc_test_
2018/09/06(木) 19:34:02.13ID:WZQ2BMHpM
>>281
コホーネンこそ至高(嘘)
2018/09/06(木) 19:52:27.22ID:oTJZiE1f6
>>284 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
288デフォルトの名無しさん (ｶﾞｯｸｼ 0656-QXdG)
垢版 |
2018/09/06(木) 19:53:40.60ID:oTJZiE1f6
>>285
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
289デフォルトの名無しさん (ｶﾞｯｸｼ 0656-QXdG)
垢版 |
2018/09/06(木) 19:59:15.30ID: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
2018/09/06(木) 20:04:09.83ID:N8vSkMund
>>289
多分 tf の理解不足、テストデータを与えた出力は >>285 さんので合ってる
2018/09/06(木) 21:06:50.37ID:gGQNDXVXd
>>290
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？
2018/09/06(木) 21:30:30.68ID: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
2018/09/06(木) 21:30:42.99ID:8Gs/SO310
>>280
Google Colaboratoryだかって使えないの？
2018/09/06(木) 21:56:39.64ID:gGQNDXVXd
>>292
ありがとうございます
帰宅したら試してみます
2018/09/06(木) 23:13:24.87ID: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
2018/09/07(金) 02:43:59.86ID: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？
2018/09/07(金) 03:39:19.22ID: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
2018/09/07(金) 22:28:06.25ID:xcgQ57X/a
Courseraのカーネル法の説明、あれで分かる奴おるんか？
299デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0b4b-ydPo)
垢版 |
2018/09/07(金) 23:54:38.38ID:AkwTHGBK0
コーセラ化粧品歌謡ベストテン
2018/09/08(土) 12:29:52.26ID: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
2018/09/08(土) 13:55:28.59ID:dJjhtWR30
カーネル三打数
2018/09/08(土) 15:15:07.20ID:phMov0/0M
何週間かしたら追いつくからちょっと待っててね♡
2018/09/08(土) 22:11:42.69ID:Mc6Ny40VM
そんなあなたにRANSAC
2018/09/09(日) 08:25:27.74ID: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
2018/09/09(日) 09:02:42.81ID: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
306デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0b4b-ydPo)
垢版 |
2018/09/09(日) 10:04:24.64ID:13i/0Tbj0
numrubyとかまだですか？
2018/09/09(日) 11:24:58.51ID:Uy32x6ZT0
>>305
forループなしで行けるよ
308デフォルトの名無しさん (ｽﾌﾟｯｯ Sd7a-iA6g)
垢版 |
2018/09/09(日) 11:37:36.75ID:vA+7RJ4hd
AIってなんで言語の意味が理解出来ないの？
309デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FFb2-x/oF)
垢版 |
2018/09/09(日) 11:40:09.66ID:kzlGF2pOF
言語に意味が無いからかも知れないね
2018/09/09(日) 11:40:19.63ID:l6rR/pccM
>>308
プログラミング言語理解してるじゃん
2018/09/09(日) 13:02:46.43ID:qrt/xXSoM
>>307
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
2018/09/09(日) 15:07:04.37ID: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
2018/09/09(日) 15:30:17.72ID:l6rR/pccM
突然の英語自慢
2018/09/09(日) 17:05:22.17ID: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・・・
315デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8723-x/oF)
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2018/09/09(日) 17:10:44.73ID:5zyWb3dg0
チラシは日記の裏に
2018/09/09(日) 17:11:54.64ID: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
2018/09/09(日) 17:20:40.89ID:UfwTkuaF0
会話が成立していない・・・
318デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y)
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2018/09/09(日) 17:44:28.00ID: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
2018/09/09(日) 17:53:25.90ID: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
320デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y)
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2018/09/09(日) 17:55:20.90ID: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
321デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y)
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2018/09/09(日) 17:58:41.37ID: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ﾄﾞといえる
2018/09/09(日) 18:04:27.61ID: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
2018/09/09(日) 18:05:59.59ID:XkNFsZ520
>>320
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
324デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y)
垢版 |
2018/09/09(日) 18:19:48.08ID: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
325デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ae67-bLrU)
垢版 |
2018/09/10(月) 09:12:54.23ID: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。
2018/09/10(月) 09:33:18.80ID:m4rWRRun0
DLは沈みかけた船である
2018/09/10(月) 09:40:32.89ID:50R16uEf0
>>326
今勉強中なのに～
2018/09/10(月) 10:12:27.17ID:eJoeF+lzd
>>325
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。
2018/09/10(月) 11:29:39.10ID: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。
2018/09/10(月) 11:45:38.06ID:iZZh4uSH0
ただの多項式近似じゃだめなんですか
331デフォルトの名無しさん (JP 0Haf-A9RE)
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2018/09/10(月) 12:57:17.68ID:9PCR6mO1H
いい場合もある
332デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spab-r7Fj)
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2018/09/10(月) 14:59:32.62ID:/bmRPvCfp
>>324
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
333デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 16e7-8LvS)
垢版 |
2018/09/10(月) 16:07:18.13ID: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
2018/09/10(月) 19:24:21.95ID:ujR9/fQ2d
>>333
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
2018/09/10(月) 19:28:41.58ID: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
2018/09/10(月) 19:42:40.10ID: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
2018/09/10(月) 19:52:04.55ID: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
2018/09/10(月) 20:20:02.48ID:EC/DTJGVM
まつおけんてそんなにいい？
御用達なだけじゃん
339デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y)
垢版 |
2018/09/10(月) 20:46:12.02ID:XzQQxj6r0
低学歴知恵遅れは
NNﾓﾃﾞﾙは半世紀以上前からあるﾓﾃﾞ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ﾀﾞにいきってるﾜｹ
340デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y)
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2018/09/10(月) 20:48:45.69ID:XzQQxj6r0
NNﾓﾃﾞﾙなんかｳﾝｺみたいなｴｷｽﾊﾟ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
2018/09/10(月) 20:57:12.65ID:MuwSsVH00
予言（笑）
342デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y)
垢版 |
2018/09/10(月) 21:02:22.48ID:XzQQxj6r0
ｴｷｽﾊﾟ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
2018/09/10(月) 21:08:06.77ID: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?
2018/09/10(月) 21:18:31.46ID:MuwSsVH00
物体認識も人工知能（NNでない奴）だったね
2018/09/10(月) 21:54:13.12ID:KNaZjqz80
>>336
比較した上で一点だそ
2018/09/10(月) 21:59:29.51ID:KNaZjqz80
まあ、一人でよいから飛び抜けた天才がいればよい話
2018/09/11(火) 00:27:02.76ID:NOGFJ9cK0
なんだ俺のことか…
2018/09/11(火) 01:13:57.47ID: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
349デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ae67-bLrU)
垢版 |
2018/09/11(火) 08:52:46.82ID:iNoPJA0t0
もう少しきれいな言葉で語りませんか？
2018/09/11(火) 10:11:02.09ID:fg41yUTF0
確かにお前ら中華スマホスレ以下
2018/09/11(火) 12:14:16.02ID:4gQtUupo0
割れ鍋に綴じ蓋
2018/09/11(火) 12:30:05.64ID: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
2018/09/11(火) 12:34:15.31ID: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。
2018/09/11(火) 13:25:38.94ID:QkogAA+k0
技術がないだけの話
355デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FF77-x/oF)
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2018/09/11(火) 14:33:28.09ID:pwo3DQbpF
この本おすすめですか？
https://www.amazon.co.jp/dp/4862464181
2018/09/11(火) 15:52:06.10ID:RLpo6MncM
いいえ
357デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 13b3-rySY)
垢版 |
2018/09/11(火) 18:00:10.08ID: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？
358デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y)
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2018/09/11(火) 23:32:24.35ID:i7axZbyN0
1層のNNは回帰分析と同じだからな
2018/09/12(水) 07:04:31.28ID: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
360デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Spab-r7Fj)
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2018/09/12(水) 08:09:25.15ID:ViqDYntmp
>>359
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？
2018/09/12(水) 08:13:40.79ID:whXEmiXCM
一つのロジスティック回帰では無理だろ
>>359 はそんな事言ってないし
2018/09/12(水) 12:09:21.11ID:O9T0GfKp0
人間の脳も所詮ロジスチック回帰ってこと。。。
2018/09/12(水) 16:05:15.80ID: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？
2018/09/12(水) 19:36:37.61ID:YQnfCYrX0
>>363
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
365デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ae8a-Y6TH)
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2018/09/12(水) 19:40:44.82ID: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
366デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ae8a-Y6TH)
垢版 |
2018/09/12(水) 19:47:03.20ID: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
2018/09/12(水) 19:54:51.80ID:qQh33xQPM
>>364
(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。)
2018/09/12(水) 20:00:27.22ID:VFbeL2mC0
わかりにくくなったよ
2018/09/12(水) 20:02:57.63ID:hCIGPJ5ma
>>363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
2018/09/12(水) 20:36:27.66ID: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
2018/09/12(水) 20:50:09.10ID: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
372デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y)
垢版 |
2018/09/12(水) 21:07:10.31ID: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
373デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y)
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2018/09/12(水) 21:13:35.69ID: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
2018/09/12(水) 23:04:27.74ID: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？

①一個の数字画像を、10個のクラスに仕分ける
②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。
①のためのニュートラルネットワークの分類値と、②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、
②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？
375デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y)
垢版 |
2018/09/12(水) 23:12:15.60ID: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

特徴抽出されたﾃﾞ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
376デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Saf2-r7Fj)
垢版 |
2018/09/12(水) 23:42:58.48ID:MXOsLPIga
>>363
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
2018/09/13(木) 00:17:45.77ID: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
2018/09/13(木) 00:18:27.43ID: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
2018/09/13(木) 02:39:06.40ID:r4+4vjzBM
>>369
これがほぼ正解に近いですが、>>371にある通りやはり難しいのですかね。

>>376
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。
2018/09/13(木) 07:39:33.36ID:qr0N7AS90
確率で判断してみるとか
381デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Sp8b-HwcP)
垢版 |
2018/09/13(木) 08:04:53.73ID:iq9KCUrTp
>>379
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
382デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Sp8b-HwcP)
垢版 |
2018/09/13(木) 08:07:38.47ID:iq9KCUrTp
>>377
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
383デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Sp8b-HwcP)
垢版 |
2018/09/13(木) 08:10:20.78ID:iq9KCUrTp
>>361
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
2018/09/13(木) 08:52:40.16ID:7kEehjxd0
>>379
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?
2018/09/13(木) 10:22:19.93ID:sZRV+2UZ0
>>379
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
2018/09/13(木) 11:25:57.39ID:u4Gmb1plM
>>381
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。

>>384
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。

>>385
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。
2018/09/13(木) 11:28:11.38ID:u4Gmb1plM
>>386
訂正
×その他クラスの入力
○その他クラスの学習
2018/09/13(木) 12:02:33.48ID: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
389デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Sp8b-HwcP)
垢版 |
2018/09/13(木) 13:46:19.92ID:qufj2uAPp
>>386
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
390デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Sp8b-HwcP)
垢版 |
2018/09/13(木) 13:52:05.24ID: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
391デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ d7f8-xwwK)
垢版 |
2018/09/13(木) 13:52:25.76ID: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
2018/09/13(木) 13:56:03.92ID:RXUDxgvEM
>>386
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。
393デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Sp8b-HwcP)
垢版 |
2018/09/13(木) 14:02:20.97ID: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
2018/09/13(木) 14:10:38.03ID:RXUDxgvEM
>>386
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。
2018/09/13(木) 15:36:31.62ID: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
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
2018/09/13(木) 15:51:01.39ID: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
2018/09/13(木) 15:56:28.84ID:TesJPJdy0
パスカル比ｗ
2018/09/13(木) 18:28:06.03ID:6sxcIAQxM
あらいぐまパスカル
2018/09/13(木) 18:46:20.90ID: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？
2018/09/13(木) 19:00:02.47ID:27QXB+7Da
300万円
401デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FFdf-rUn3)
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2018/09/13(木) 19:03:22.94ID:l9KSlvFSF
>>398
書こうと思って思い留まった
2018/09/13(木) 19:26:37.35ID:NNMq2uMVa
アライグマ12匹ぶんの性能！
2018/09/13(木) 19:58:05.51ID:TJ1+MKoj0
>>395
Teslaって時点で、個人で買うものじゃないだろ
2018/09/13(木) 20:31:45.95ID:cCrIblsJd
>>395
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
2018/09/13(木) 20:41:17.04ID:mPOxglR5F
>>404
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
2018/09/13(木) 22:00:22.48ID: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
2018/09/13(木) 22:05:14.73ID: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
2018/09/14(金) 04:17:16.85ID:QQtWXLxFp
w>>407
そっちの方がわからんやんけ！w
2018/09/14(金) 10:52:49.98ID: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？
410デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff81-WjPf)
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2018/09/14(金) 10:59:03.56ID:36F6j8Uf0
やっぱり頻繁に使われる
2018/09/14(金) 12:40:46.79ID:2A0ReTqdd
めちゃ使う
2018/09/14(金) 12:41:56.63ID:2A0ReTqdd
一般企業で
413デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ d7f8-xwwK)
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2018/09/14(金) 14:37:37.68ID:tCA/H0VE0
PCAはできなきゃ可視化できねーから必須だろう
2018/09/14(金) 17:30:08.67ID:fNmUvAUj0
PCA会計はお手頃な価格
2018/09/14(金) 22:05:30.13ID: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…
2018/09/14(金) 22:36:41.30ID:qzMJcDz/0
>>415
無理だ、諦めろ。
2018/09/14(金) 23:11:14.48ID: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
418デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l)
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2018/09/14(金) 23:16:28.78ID:fXySkelb0
機械学習でﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀを扱うなら
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
2018/09/14(金) 23:25:54.63ID:Br25m2430
PCAは機械学習の基礎技術と考えてよい
2018/09/14(金) 23:29:42.46ID: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。
2018/09/14(金) 23:33:40.19ID: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。
2018/09/15(土) 00:34:19.96ID:ls8ZnII1p
>>409 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…
2018/09/15(土) 00:47:14.50ID: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
2018/09/15(土) 01:49:47.53ID: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
2018/09/15(土) 01:59:22.37ID:yNUH5FEed
このスレは素人しかいないのかよw
2018/09/15(土) 02:40:30.25ID:1BKmfL0E0
>>421
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？
2018/09/15(土) 03:55:20.45ID: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
2018/09/15(土) 06:24:54.03ID: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
2018/09/15(土) 10:30:45.02ID: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
2018/09/15(土) 12:29:12.79ID:oTIAmwpn0
>>428
測定ってmeasure(測度)のこと？
2018/09/15(土) 12:42:28.61ID: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
2018/09/15(土) 12:43:32.90ID:lguT9cyy0
計測工学、誤差論とかだよ
2018/09/15(土) 13:20:09.75ID:tpcXcC8D0
>>431
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。
2018/09/15(土) 14:02:42.28ID:81XKWb5c0
>>433
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
435CRFs (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l)
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2018/09/15(土) 15:42:38.45ID:KIanXBkQ0
TensorFlow使ったほうがいい
くさるほどｻﾝﾌﾟﾙがある
436デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l)
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2018/09/15(土) 15:47:56.06ID:KIanXBkQ0
CRFもTensorFlow使えばきっと余裕でできるﾊｽﾞ
2018/09/15(土) 16:08:00.97ID:81XKWb5c0
>>433
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

>>435,436
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
2018/09/15(土) 16:10:06.41ID:+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
2018/09/15(土) 16:12:35.37ID:+gRFgMvM0
>>437
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
2018/09/15(土) 16:14:19.13ID:81XKWb5c0
>>439
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
2018/09/15(土) 16:54:50.74ID: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
442デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP)
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2018/09/15(土) 16:57:36.10ID:VTJ0VoCAa
>>441
計算は確定的に同じ結果を得られるけど？
2018/09/15(土) 17:01:57.99ID: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
444デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP)
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2018/09/15(土) 17:10:33.80ID:VTJ0VoCAa
>>443
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
445デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l)
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2018/09/15(土) 17:12:19.17ID:KIanXBkQ0
あいかわらず頭悪いは
ﾓﾃﾞﾙというのはﾄﾞｶﾀが使うﾓﾃﾞﾙの話じゃないからな
446デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l)
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2018/09/15(土) 17:13:35.25ID:KIanXBkQ0
ｺｺが低学歴知恵遅れの限界
うんよくわかる
447デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP)
垢版 |
2018/09/15(土) 17:16:25.26ID:VTJ0VoCAa
>>445
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？
2018/09/15(土) 17:16:46.36ID:tpcXcC8D0
>>444
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
2018/09/15(土) 17:19:28.82ID: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
450デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP)
垢版 |
2018/09/15(土) 17:27:07.77ID: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
451デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l)
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2018/09/15(土) 17:30:38.30ID:KIanXBkQ0
数理ﾓﾃﾞﾙの話だからな

ｺｰﾃﾞｨﾝｸﾞ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ﾃﾞﾙで実現するかという話になる

数理ﾓﾃﾞ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ﾄﾞｶﾀどもが作業するときに
どういった実装ﾓﾃﾞ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？
452デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l)
垢版 |
2018/09/15(土) 17:37:18.38ID:KIanXBkQ0
で、TensorFlowはその数理ﾓﾃﾞﾙを
組み立てるためのﾗｲﾌﾞﾗﾘが充実している

当然、数理ﾓﾃﾞﾙがわかってないと
そんなﾗｲﾌﾞﾗﾘは使いこなすことはできない
453デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP)
垢版 |
2018/09/15(土) 17:45:46.95ID:VTJ0VoCAa
>>451

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
454デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP)
垢版 |
2018/09/15(土) 17:52:05.55ID:VTJ0VoCAa
>>451
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
455デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l)
垢版 |
2018/09/15(土) 17:53:12.18ID: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ｼﾞｰに反映する土台ができあがってる
そういった成果は、ﾊﾞ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
456デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP)
垢版 |
2018/09/15(土) 18:01:04.76ID:RyZhDvOSa
>>455
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
2018/09/15(土) 18:03:52.60ID:tpcXcC8D0
tfってそういうものなのね
458デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l)
垢版 |
2018/09/15(土) 18:04:21.99ID: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
459デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 37c3-okpm)
垢版 |
2018/09/15(土) 18:28:11.11ID: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
460デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FFdf-cC+K)
垢版 |
2018/09/15(土) 18:35:36.27ID:AVfR6YnTF
スレチ
2018/09/15(土) 18:56:43.43ID: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
2018/09/15(土) 20:49:01.87ID:/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?
2018/09/15(土) 21:41:23.44ID: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…
2018/09/15(土) 21:41:48.76ID: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
https://dev.smt.docomo.ne.jp/?p=docs.api.index
2018/09/15(土) 21:46:41.15ID:xey2DpHS0
>>463
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。
2018/09/16(日) 08:48:23.30ID:MIKVdUGB0
いい夢見ろよ（笑）
2018/09/16(日) 09:32:05.41ID: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
2018/09/16(日) 09:58:15.93ID:pVLTHjJp0
ユー、タイムマシン作っちゃいなよ
2018/09/16(日) 10:08:57.97ID:DPDUfIAP0
>>467
じゃあAIの使い道って何？
2018/09/16(日) 10:24:42.93ID:J7jkqE/NM
クラスタリングとか
2018/09/16(日) 10:31:26.53ID: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
2018/09/16(日) 11:27:04.34ID:pVLTHjJp0
夏休み終わったのに怒涛の教えて君爆誕
2018/09/16(日) 14:08:29.73ID: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。
2018/09/16(日) 14:27:29.53ID:EtoE+Y4id
>>473
では正解サンプルとしてお手本を示してください。
2018/09/16(日) 18:04:12.36ID:xlirAkV8a
>>473
具体的なコメントまだぁ？
2018/09/16(日) 21:36:06.16ID:h2MQFGAYM
>>473
具体的で独自解釈な論文まだぁ
2018/09/17(月) 01:18:13.47ID:B9Ff9U8Oa
スロベニア製のオレンジ使ってる人いる？
2018/09/17(月) 13:40:23.85ID:wcqhWGbh0
今日は統計解析の勉強する
2018/09/17(月) 15:07:41.13ID:r0SMjS9V0
明日はどっちだ！
480デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff8a-mEkm)
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2018/09/18(火) 20:40:14.73ID: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
481デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff8a-mEkm)
垢版 |
2018/09/18(火) 20:42:18.85ID:k7v+ymOu0
あっ、condaを使ってしまえば話は別ね
482デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 37c3-okpm)
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2018/09/18(火) 20:49:20.88ID: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？
483デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 579b-lJg0)
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2018/09/18(火) 20:52:03.60ID: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？
484デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM9b-e9IP)
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2018/09/18(火) 21:40:22.66ID:5LJPbrObM
>>487
何を分析するかに依るけど
一般的には実測値だと思う
485デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 579b-lJg0)
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2018/09/18(火) 21:54:26.20ID:Jydth2ea0
>>484
ありがとう。株価だよ。
すげえ悩んでたから助かったよ。
486デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 579b-lJg0)
垢版 |
2018/09/18(火) 21:56:59.45ID:Jydth2ea0
>>484
ごめん、正確には収益率。
2018/09/18(火) 21:58:14.97ID:3M7OTvKW0
>>482
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
2018/09/18(火) 22:20:56.79ID: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？
489デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f20-xwwK)
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2018/09/19(水) 00:03:09.71ID: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
490デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff81-WjPf)
垢版 |
2018/09/19(水) 00:12:36.78ID: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。
2018/09/19(水) 07:51:57.58ID:Y3nn/dRn0
見せ板してる時点で、予想できてないじゃんｗ
492デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP)
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2018/09/19(水) 08:01:29.20ID: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
2018/09/19(水) 11:10:21.21ID:412dQebS0
AI×株の話題は荒れるから、野菜の分類でもやってろ
https://tech.nikkeibp.co.jp/it/atclact/active/17/070300314/070400002/?n_cid=nbpnxta_mled_act
2018/09/19(水) 11:32:57.12ID:lkpniOf60
ステマ
2018/09/19(水) 12:36:23.68ID:Y3nn/dRn0
判別難し過ぎワロタ
https://tech.nikkeibp.co.jp/it/atclact/active/17/070300314/070400002/010.jpg
496デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f20-xwwK)
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2018/09/19(水) 12:56:40.73ID: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
2018/09/19(水) 13:07:48.03ID: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
2018/09/19(水) 13:36:19.39ID: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？
2018/09/19(水) 14:27:41.75ID: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
2018/09/19(水) 17:46:00.61ID: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
501デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ bf1e-+ow7)
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2018/09/19(水) 18:05:00.19ID:vTJ3S9KO0
>>489
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？
2018/09/19(水) 18:32:49.69ID: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
2018/09/19(水) 19:09:37.45ID: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？
2018/09/19(水) 19:48:23.18ID:cOJ83uNip
>>500
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
2018/09/19(水) 20:10:53.74ID:aiIpKBDGM
>>495
よーし、裏山に生えてたニラでも食うかー
506デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f5a-NMPr)
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2018/09/19(水) 21:33:48.11ID:kwGXfZ/C0
>>495
実物見りゃすぐ分かるよ
2018/09/19(水) 21:40:24.46ID:GiAtsVA80
>>504
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
2018/09/19(水) 23:21:12.82ID:Ev5NTVKN0
>>499
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
509デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sae9-Sybn)
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2018/09/20(木) 10:23:59.56ID:gnTuzcyga
ＴＦ２、高レベルに進化するんだな
数年後にｋｅｒａｓ消えてそう

https://www.hellocybernetics.tech/entry/2018/09/20/001259
510デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa25-V+nN)
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2018/09/20(木) 11:30:12.09ID:M2lBgQHaa
>>509
tensorflowとpytorchか？新しいの出てくるのか？
2018/09/20(木) 12:23:04.74ID:o2DcsKoW0
開発元同じだから
2018/09/20(木) 12:23:46.76ID: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
513デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF8a-wH+P)
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2018/09/20(木) 12:30:15.73ID:7WHuQIEOF
おまいの脳は退化してる
2018/09/20(木) 14:26:41.94ID:X9J+trAU0
脳が学習を拒否してるだけだろ
2018/09/20(木) 20:04:23.98ID: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；)
2018/09/20(木) 21:53:45.68ID:lp9E2ptbd
>>515
向いてない、無理してやることない
2018/09/20(木) 23:50:09.61ID:sVm7S3su0
我々の代わりにニューロンが学習してくれるのさ
2018/09/21(金) 17:00:40.03ID:2t2lIB8da
>>509
消えるも何も TF に統合されて普通に使われてるんだが…
2018/09/21(金) 17:58:59.29ID:MMpIEkeV0
俺にも機械学習を学んだ後のゴールが見えない
2018/09/21(金) 18:09:41.64ID: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。
2018/09/21(金) 18:27:13.56ID: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
2018/09/21(金) 19:46:22.75ID:egkcJrwz0
仕事に付けばゴールが設定されるんでは
2018/09/21(金) 20:31:40.71ID: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？
2018/09/21(金) 20:34:15.20ID: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
525デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp71-/e2F)
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2018/09/21(金) 20:36:04.02ID: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
2018/09/21(金) 20:36:50.09ID:81NIT4ig0
当たり前だろ
計算コストも高い
2018/09/21(金) 22:11:23.45ID:MMpIEkeV0
>>523
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
2018/09/22(土) 00:13:45.94ID: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。
2018/09/22(土) 00:38:25.15ID: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
530デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z)
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2018/09/22(土) 00:40:04.67ID:K4iJB0qOa
教師なしでできる事やればいいのに
強化学習とかさ
2018/09/22(土) 00:50:07.29ID:uHslz/QL0
できるかよ
どれだけ借りるつもりだ
2018/09/22(土) 00:51:12.19ID:7+L6lvEZ0
>>529
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
533デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6db6-p9eM)
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2018/09/22(土) 02:23:42.00ID: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??
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？
https://youtuberhyouron.com/hikakinnensyu/
なぜか観てしまう！！サバイバル系youtuberまとめ
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！
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
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
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
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？
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
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。
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
https://www.youtube.com/watch?v=_Nps8xb5czQ
2018/09/22(土) 10:37:32.71ID:IfrUT1bl0
GTX1080　一枚くらいなら個人買うけど、何すべえ
535デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c980-yqSl)
垢版 |
2018/09/22(土) 11:17:23.77ID: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

まずﾊﾞｶは勉強のしかたや努力のしかたが分かってない
だからﾊﾞｶはﾊﾞｶのまま

さらにﾊﾞｶはﾊﾞｶの自覚がない
だからﾊﾞｶはﾊﾞｶのまま

もうｶﾝﾍﾟｷなﾚｽ
536デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z)
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2018/09/22(土) 11:25:37.78ID: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
537デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z)
垢版 |
2018/09/22(土) 11:26:26.13ID:K4iJB0qOa
ディープラーニングだけが機械学習じゃないよ
2018/09/22(土) 11:28:18.51ID: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
2018/09/22(土) 13:26:53.70ID: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
2018/09/22(土) 13:47:27.41ID:+pucmWord
>>539
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
541デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF8a-wH+P)
垢版 |
2018/09/22(土) 13:48:31.14ID:xOVRbYWfF
nipless
2018/09/22(土) 13:51:54.80ID:IfrUT1bl0
ダジャレスレ
2018/09/22(土) 13:56:57.15ID:fcKY0ssXa
>>540
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？
544デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6220-Mczu)
垢版 |
2018/09/22(土) 17:59:22.10ID: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
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
2018/09/22(土) 18:13:18.49ID: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！
2018/09/22(土) 19:40:46.36ID:fcKY0ssXa
長崎は勝たないと脱落するぞ
2018/09/22(土) 19:41:06.05ID:fcKY0ssXa
ごめん、誤爆 orz
2018/09/22(土) 21:29:54.41ID:2qFIpkAdd
>>543
ドキュメントをなぞるだけなら不要
549デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6976-uN3A)
垢版 |
2018/09/22(土) 22:34:55.25ID:z+m4dANi0
>>503
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・・・
2018/09/23(日) 12:44:56.23ID: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
2018/09/23(日) 15:05:02.43ID:/sY9qa+Ta
>>550
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

>>548
了解。ボチボチ覚えるつもりではいます
2018/09/24(月) 02:46:29.51ID:igBDxXXr0
>>544
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？
553デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 69c3-onpN)
垢版 |
2018/09/24(月) 04:22:26.78ID:6dcTB1Rg0
>>544
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．
554デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa25-V+nN)
垢版 |
2018/09/24(月) 09:09:25.13ID:ekT6BbXIa
>>551
chainerのサンプルコードの方が楽。
2018/09/24(月) 12:16:47.58ID:lNNMZfDzd
>>554
まだ使ってる人いるのか
2018/09/24(月) 12:26:29.26ID:VhNQr7Aka
>>554
オワコンの名前をあげていちいち絡むな
https://trends.google.co.jp/trends/explore?cat=5&;q=tensorflow,chainer
557デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c252-Mczu)
垢版 |
2018/09/24(月) 16:12:04.69ID:6L+7kJR10
>>552
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

>>553
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
2018/09/24(月) 16:27:32.53ID: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
559デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FF62-wH+P)
垢版 |
2018/09/24(月) 17:28:14.05ID:Kttr1loZF
そうやね
560デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z)
垢版 |
2018/09/24(月) 18:08:33.46ID:G1aPepRna
>>558
マルコフ連鎖的なレスやな
2018/09/24(月) 18:51:54.57ID:FnEn+Nhsa
>>557
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。
562デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c980-yqSl)
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2018/09/24(月) 19:11:49.55ID:Kxio7RVg0
https://qph.fs.quoracdn.net/main-qimg-f5ea2024de1c0fc8c5b0830450deba7e
2018/09/24(月) 21:11:14.88ID: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。
2018/09/24(月) 21:12:22.33ID: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
565デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c980-yqSl)
垢版 |
2018/09/24(月) 21:12:23.12ID:Kxio7RVg0
じゃあ待ち行列の勉強から
2018/09/24(月) 21:42:12.44ID:lJZK7+QF0
連休に行楽地へ行って体験しよう
567デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z)
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2018/09/24(月) 22:10:45.88ID:G1aPepRna
>>556
どっちも使った事なさそう
2018/09/24(月) 23:18:47.49ID: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
2018/09/25(火) 00:45:33.33ID: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
570デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c252-Mczu)
垢版 |
2018/09/25(火) 01:01:38.10ID:Rmy45yvb0
>>561
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
2018/09/25(火) 03:35:03.53ID:LXnmrKE+0
割込も体験するべき
2018/09/25(火) 04:07:52.14ID:IDRi2Kjza
>>570
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。
2018/09/25(火) 14:23:16.83ID: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？
2018/09/25(火) 17:49:12.68ID: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
575デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-3cGd)
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2018/09/25(火) 18:05:19.79ID:MY+XQBfWa
>>570
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
576デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-3cGd)
垢版 |
2018/09/25(火) 18:09:03.58ID:MY+XQBfWa
>>573
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？
577デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp71-/e2F)
垢版 |
2018/09/25(火) 22:06:17.44ID: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
2018/09/25(火) 22:39:44.81ID:u+oxJT9H0
>>577
層を厚くすればなんとかなるんじゃないの？
2018/09/26(水) 00:52:49.34ID:OKJKpWkba
そろそろ PyTorch が無視できなくなってきたな つ
https://www.kdnuggets.com/2018/09/deep-learning-framework-power-scores-2018.html
2018/09/26(水) 08:37:33.11ID: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。
2018/09/26(水) 10:44:59.92ID:3yW6iUgn0
SOM
582デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp71-/e2F)
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2018/09/26(水) 11:01:18.29ID:UoU/Uwygp
>>578
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
2018/09/26(水) 12:18:49.20ID:5WxjrnKia
>>580
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
2018/09/26(水) 13:07:40.99ID:SJU9UbCQM
>>583
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。
2018/09/26(水) 13:09:08.33ID:SJU9UbCQM
>>581
ちょっと調べてみます。
2018/09/26(水) 14:20:02.13ID:iQ/1ta8NM
>>584
qtクラスタリングとかどうよ？
2018/09/26(水) 14:48:10.49ID: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
2018/09/26(水) 17:42:13.90ID:/NSmYwyE0
googleが人間にゴリラってタグ付けてたの思い出した
2018/09/26(水) 18:41:51.88ID:IVfMWxLtM
>>588
当欠だな
2018/09/26(水) 18:42:16.88ID:IVfMWxLtM
s/当欠/凍結/
591デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c923-Czqz)
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2018/09/26(水) 23:13:11.78ID:Lv/+nPmY0
あの画像なら人間でも間違えるから仕方ない
2018/09/26(水) 23:34:16.52ID: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？？
2018/09/27(木) 09:27:07.99ID:sw1sA5ZZ0
>>592
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。
2018/09/27(木) 11:10:18.48ID: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
595デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MMbf-wjEJ)
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2018/09/27(木) 11:20:21.49ID:je3kizhWM
>>568
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。
2018/09/27(木) 12:14:59.19ID:PZBFougTa
>>594
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
2018/09/27(木) 22:08:27.94ID:wuMHpvCna
>>594
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
598デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5723-qD32)
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2018/09/27(木) 22:17:45.69ID:JFP1gXlP0
英語で検索した方が有用な情報多いよ
2018/09/28(金) 00:38:02.48ID:ofrlpy9E0
いいね！稼ぎじゃはてな民くらいしか喜ばないしねぇ
2018/09/28(金) 03:48:20.58ID:tygoHNB90
確かにQiitaは最近いいね減ったな
601デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff81-wjEJ)
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2018/09/28(金) 05:57:58.09ID:f7OuEx/00
aidemyとpyqどっちで勉強したらいいですか？
2018/09/28(金) 08:06:29.54ID:tNPqQxrGM
>>601
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。
603デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 17eb-G60S)
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2018/09/28(金) 11:08:53.98ID: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
2018/09/28(金) 13:48:47.12ID: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？
605デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f52-aQox)
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2018/09/28(金) 13:54:00.86ID:gzs2bud+0
>>601
俺ならaidemyの無料部分だけ流し見してからPyQやる
2018/09/28(金) 13:56:04.74ID: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

>>604
どっちも間違ってない。前者は本来の定義。後者は実践的。
2018/09/29(土) 02:24:39.57ID: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
2018/09/29(土) 08:04:19.54ID:wDXsR2010
キーエンスｗ
2018/09/29(土) 08:26:36.08ID:yQMwJEzv0
あそこ営業に投資全振りだぞ
2018/09/29(土) 08:28:19.01ID:70xW0TAb0
誤爆?
2018/09/29(土) 14:07:15.40ID: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
2018/09/29(土) 15:00:04.38ID: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
2018/09/29(土) 15:24:38.05ID:7SQdA+7Xd
tf 1.11 出たな、更新かけたわ。2.0 はまだなのか

>>611
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

>>606
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。
2018/09/29(土) 17:38:55.50ID: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
2018/09/29(土) 20:16:28.30ID:e3HXgOr80
>>614
kaggleでメダル取れた？
2018/09/29(土) 21:12:49.04ID:a1dybsKxa
>>613
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。

>>614
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。
2018/09/30(日) 03:30:54.29ID:vyqR8BGx0
仕事では客が要求精度決めるから
それぞれだよ
618デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 57c3-e6iu)
垢版 |
2018/09/30(日) 04:27:12.57ID: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？
2018/09/30(日) 05:52:32.17ID:qu8/Df54d
>>617
コスト度外視できんだろ、バカだな、なのか
2018/09/30(日) 05:53:02.84ID:qu8/Df54d
>>616
2はそれじゃ無理
2018/09/30(日) 05:55:15.11ID:vyqR8BGx0
>>619
できる見込み立たなかったら出来ないって言うよ
2018/09/30(日) 06:00:07.93ID:qu8/Df54d
>>621
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。
2018/09/30(日) 06:23:01.63ID:/+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

>>617
一般論として、とわざわざ書いたじゃんw

>>620
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。
2018/09/30(日) 09:48:36.88ID: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
2018/10/01(月) 18:25:21.59ID: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
https://i.imgur.com/1QbZuPK.jpg
626デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FFdb-+W5L)
垢版 |
2018/10/02(火) 10:08:44.43ID:+xKncks4F
本屋の棚は賑わってるが粗製乱造
627デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox)
垢版 |
2018/10/02(火) 14:00:24.78ID: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
2018/10/02(火) 14:42:01.10ID:NniAR04ea
NLP やるなら PyTorch がもう主流だけどな
629デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 572d-tkFK)
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2018/10/02(火) 15:23:49.58ID: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？
630デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FFbf-+W5L)
垢版 |
2018/10/02(火) 15:43:52.26ID:yDKwoLm6F
うむ
2018/10/02(火) 17:16:03.25ID:87pQjPQD0
むう
2018/10/02(火) 17:56:36.01ID: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
633デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5723-qD32)
垢版 |
2018/10/02(火) 18:13:26.05ID:cO79peqD0
データ量次第としか
634デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox)
垢版 |
2018/10/02(火) 18:41:23.89ID: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
2018/10/02(火) 19:43:42.88ID:+CsxoQN10
学習中に不明な原因で接続が切れてた時の絶望感
2018/10/02(火) 20:06:47.65ID: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？
637デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox)
垢版 |
2018/10/02(火) 22:59:32.38ID:2AKCrptK0
>>636
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
638デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox)
垢版 |
2018/10/03(水) 00:45:53.65ID:+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
2018/10/03(水) 01:19:02.14ID:jfGK+xYpd
脳構造だからうまくいくわけではない。
2018/10/03(水) 01:29:53.26ID: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
2018/10/03(水) 05:14:23.46ID:qbq9gQbU0
脳の機能（笑）哲学（笑）
2018/10/03(水) 07:10:02.33ID:1cI2REY30
哲学の成功は論理学と実証主義で完成したと思うよ
2018/10/03(水) 12:26:33.96ID:+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。
2018/10/03(水) 12:28:55.71ID:sAnPmpeI0
なぜ最適を求める？
2018/10/03(水) 12:30:34.07ID:+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
2018/10/03(水) 12:31:35.36ID:in1HBOwn0
>>643
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
2018/10/03(水) 12:32:37.09ID:+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
2018/10/03(水) 12:35:57.50ID: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
2018/10/03(水) 12:37:46.63ID:+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。
650デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox)
垢版 |
2018/10/03(水) 13:20:41.80ID:+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
651デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox)
垢版 |
2018/10/03(水) 13:29:51.05ID:+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
652デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FFdb-+W5L)
垢版 |
2018/10/03(水) 13:44:52.38ID:oOvr2XyQF
>>646 >>643
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
2018/10/03(水) 14:55:39.60ID: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
2018/10/03(水) 15:06:45.43ID: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
2018/10/03(水) 15:13:09.66ID:sMpk7EKP0
>>653
はったり、生物の進化淘汰なんかどこにもない
2018/10/03(水) 17:49:41.29ID:+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。
657デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 17d2-ZVm4)
垢版 |
2018/10/03(水) 17:57:56.16ID:Oh5w9UQA0
>>653
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！
2018/10/03(水) 18:01:02.58ID: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
2018/10/03(水) 18:05:20.45ID:+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
2018/10/03(水) 18:10:02.59ID:+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？
661デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox)
垢版 |
2018/10/03(水) 19:13:50.43ID:+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
2018/10/03(水) 19:49:21.65ID:+58IDnbyd
とんくす
2018/10/03(水) 20:20:45.13ID:/V77wCG20
くず
664デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-jt0n)
垢版 |
2018/10/03(水) 20:46:41.49ID:YGFwuNMda
>>654
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？
665デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-jt0n)
垢版 |
2018/10/03(水) 20:48:04.20ID:YGFwuNMda
>>656
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
666デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-jt0n)
垢版 |
2018/10/03(水) 20:49:11.35ID:YGFwuNMda
>>656
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
667デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-jt0n)
垢版 |
2018/10/03(水) 20:50:21.87ID:YGFwuNMda
>>659
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？
668デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-jt0n)
垢版 |
2018/10/03(水) 20:52:26.70ID:YGFwuNMda
>>660
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
2018/10/03(水) 21:20:45.12ID:nJKVxi/i0
>>665-668
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。
2018/10/03(水) 21:23:50.17ID: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
671デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox)
垢版 |
2018/10/03(水) 21:59:40.34ID:+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
2018/10/03(水) 22:50:21.46ID:nJKVxi/i0
>>671
別にメジャーじゃなくてよい
2018/10/03(水) 23:45:59.60ID: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
2018/10/04(木) 02:41:08.39ID: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
675デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-VI3z)
垢版 |
2018/10/04(木) 08:08:02.24ID:WxW/ujNfa
>>669
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？
676デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-VI3z)
垢版 |
2018/10/04(木) 08:09:50.53ID:WxW/ujNfa
>>671
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
2018/10/04(木) 09:59:48.56ID:s8ye5l4L0
>>674
chainerは消えゆく運命だな
678デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-TFgJ)
垢版 |
2018/10/04(木) 10:14:52.99ID:AR+RrRuFa
好きなんだがなあchainer
679デフォルトの名無しさん (ｼｬﾁｰｸ 0Cde-XM+q)
垢版 |
2018/10/04(木) 12:34:16.99ID: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
680デフォルトの名無しさん (JP 0H9a-2jv+)
垢版 |
2018/10/04(木) 16:03:33.77ID:ux982JKKH
演繹厨うぜえ
2018/10/04(木) 16:06:35.89ID:U2kQDcc/D
>>677-678
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
2018/10/04(木) 21:40:33.09ID:OD7dB/YO0
vs？
683デフォルトの名無しさん (ﾌﾘｯﾃﾙ MM5e-DXVT)
垢版 |
2018/10/04(木) 22:39:26.90ID:ktsy0FKAM
visual studio
2018/10/04(木) 22:49:09.65ID:Y2bv5t2ed
>>678
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
2018/10/04(木) 23:03:51.17ID:Y2bv5t2ed
>>681
2.0 はもろにそうだな
2018/10/05(金) 08:18:57.73ID:cSK7i/nT0
NVIDIA RTX 2080 Ti vs 2080 vs 1080 Ti vs Titan V, TensorFlow Performance with CUDA 10.0

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
https://i.imgur.com/Dq30VnF.jpg
https://i.imgur.com/2TIiMYA.jpg
687デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-TFgJ)
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2018/10/05(金) 10:48:01.81ID:kmGDPqXya
>>684
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
2018/10/05(金) 10:49:42.25ID:df1WW8w8d
頑張ります
2018/10/05(金) 14:37:40.34ID:gTNPCIlY0
えいえいおー！
2018/10/06(土) 11:03:04.25ID:BbA86mG7a
>>687
TPUも作れるといいね(棒)
691デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ d42c-3sDw)
垢版 |
2018/10/06(土) 11:16:45.87ID:KmIbUzui0
NHK教育を見て56088倍賢く三連休
http://nhk2.5ch.net/test/read.cgi/liveetv/1538780245/
2018/10/06(土) 11:26:12.82ID:BbA86mG7a
>>686
もう CUDA 10.0 かよ…
2018/10/06(土) 15:40:12.76ID: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
694デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5123-HYg0)
垢版 |
2018/10/06(土) 15:55:25.36ID:XsiX8sgh0
可能
2018/10/06(土) 16:33:50.86ID:638PEvttp
>>694
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
696デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-VI3z)
垢版 |
2018/10/06(土) 20:05:00.50ID:higGMxdEa
>>695
ところで業務にはどう役に立つのかね？
って言われそう
2018/10/06(土) 20:07:01.15ID: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
2018/10/06(土) 20:27:28.89ID:638PEvttp
>>696
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
2018/10/06(土) 23:01:16.24ID:b45hR0RV0
>>698
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。
2018/10/07(日) 00:40:28.21ID:ZjjgaVC7d
日本の会社はぬるくて羨ましいなw
2018/10/07(日) 00:41:29.35ID: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
2018/10/07(日) 00:47:51.09ID: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
703デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM5a-HYg0)
垢版 |
2018/10/07(日) 00:53:53.77ID:o9Iuox3HM
2chの方が著作権移動が厳しい
2018/10/07(日) 01:05:46.09ID:pVH0KbtN0
CS系の大学の講座取ってみたい
705デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-VI3z)
垢版 |
2018/10/07(日) 05:08:20.65ID:xO6NYQqFa
>>701
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
2018/10/07(日) 08:15:30.42ID: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
2018/10/07(日) 10:47:04.83ID: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～
https://storialaw.jp/blog/4936
708デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr10-TFgJ)
垢版 |
2018/10/07(日) 11:49:44.59ID: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
2018/10/07(日) 13:26:13.70ID: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
2018/10/07(日) 14:08:13.17ID: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
2018/10/07(日) 14:14:45.59ID:cOS3eGIea
>>707
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
2018/10/07(日) 14:39:39.25ID: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

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO35932210Q8A930C1MM8000/
2018/10/07(日) 14:57:55.33ID:pk8THtng0
著作権先進国（笑）
2018/10/07(日) 17:38:31.02ID: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
2018/10/07(日) 20:31:31.21ID: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？
2018/10/07(日) 20:35:00.63ID:JgS2v7in0
DCGANの話です
717デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-VI3z)
垢版 |
2018/10/07(日) 20:45:05.75ID:RqIyj36Sa
>>708
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
718デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ d980-A6IM)
垢版 |
2018/10/07(日) 21:24:55.65ID:mIq+f5AO0
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.
2018/10/07(日) 21:52:22.17ID:7A10mDJxa
>>718
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
720デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FF3a-HYg0)
垢版 |
2018/10/08(月) 11:31:11.61ID:+5qyKWRvF
そろそろ大目玉か
https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/
2018/10/08(月) 11:41:22.65ID: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
722デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-TFgJ)
垢版 |
2018/10/08(月) 11:44:43.55ID:tjiQ7o9Aa
>>717
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
723デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-VI3z)
垢版 |
2018/10/08(月) 13:07:36.75ID:DvqFh1SLa
>>722
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？
724デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-TFgJ)
垢版 |
2018/10/08(月) 14:02:39.08ID:tjiQ7o9Aa
>>723
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
2018/10/08(月) 14:31:20.58ID:4tTMXMXFM
arxivのML・DL論文読んでて、日本人の論文少ないよね
2018/10/08(月) 15:01:42.20ID:aB+juQlj0
意味不明な日本語を使う奴に言われてもｗ
2018/10/08(月) 21:08:44.54ID:ND0ntmkA0
英語でわざわざ論文書くのがめんどくさい
2018/10/08(月) 22:37:44.37ID:6UIbz9ua0
外人嫌いだし
729デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-VI3z)
垢版 |
2018/10/09(火) 08:09:06.14ID:CcNKGFP6a
>>724
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
2018/10/09(火) 23:49:18.73ID:++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
2018/10/10(水) 00:05:38.82ID:RHyHT8b9d
何回同じ話ししてるんだよw
2018/10/10(水) 00:28:20.33ID: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
2018/10/10(水) 00:36:06.65ID:FD95EKzWa
このネタ同じ人？
2018/10/10(水) 22:38:14.62ID:3fNWNg5+0
http://www.atmarkit.co.jp/ait/spv/1810/10/news009.html
2018/10/10(水) 23:37:18.54ID:CBzJzHEZ0
文系ＰＧ抱えてる会社を食い物にしてる商売多すぎぃ
2018/10/10(水) 23:58:52.97ID:Z3r4I6WRd
>>735
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？
2018/10/11(木) 00:28:18.10ID:DY6agtqn0
PGに文系もくそもねぇｗｗｗ
2018/10/11(木) 12:18:02.31ID:vTh9hgF00
土方PGで大儲け（過去形）
2018/10/11(木) 13:19:56.51ID: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？
2018/10/11(木) 14:28:42.63ID:jOTiaxUqd
http://www.atmarkit.co.jp/ait/spv/1810/10/news039.html
2018/10/11(木) 14:31:15.98ID: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
2018/10/11(木) 15:17:36.46ID:ZiWr81AM0
孫正義（笑）、Nスペ見るの止めた
2018/10/11(木) 15:46:57.01ID: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
2018/10/11(木) 16:57:44.01ID:HpbFK8lR0
小学生並みの感想
2018/10/11(木) 20:26:53.34ID: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
2018/10/11(木) 21:10:29.30ID: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
2018/10/11(木) 22:57:22.95ID: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
748デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa9f-0CBk)
垢版 |
2018/10/13(土) 01:09:59.51ID: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
2018/10/13(土) 02:24:00.24ID:jEm+mxu1d
前処理段階でメモリ食うことは良くある
2018/10/13(土) 07:45:13.94ID: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？
751デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa9f-0CBk)
垢版 |
2018/10/13(土) 10:31:45.96ID:I1iISO8ka
>>750
本物を本物と言えることも必要
2018/10/13(土) 11:04:08.69ID:43imppejM
>>751
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
753デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa9f-0CBk)
垢版 |
2018/10/13(土) 12:02:40.35ID:I1iISO8ka
>>752
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
2018/10/13(土) 12:44:21.13ID: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？
2018/10/13(土) 12:46:04.58ID:Ttma0+8g0
>>753
安価つけ忘れた
ID変わったけど>>752です
756デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr9b-0CBk)
垢版 |
2018/10/13(土) 12:50:36.89ID:i0XDn4SOr
>>754
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
2018/10/13(土) 23:46:17.79ID:H2kFVs7yM
>>750
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？
2018/10/14(日) 00:18:48.06ID:/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？
2018/10/14(日) 00:27:21.52ID: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…
2018/10/15(月) 17:10:25.47ID: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？
2018/10/15(月) 17:26:36.70ID:pLFxHPPwH
>>760
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？
2018/10/15(月) 17:33:34.17ID: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？
2018/10/15(月) 17:55:37.84ID:slolOmKf0
強化学習
2018/10/15(月) 17:58:33.61ID:XOcEM3KAa
>>761
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。
2018/10/15(月) 18:19:52.50ID: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
766デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ df09-a1T9)
垢版 |
2018/10/15(月) 20:07:31.69ID: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>>650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
2018/10/15(月) 20:39:32.75ID:hN5zazbp0
深層学習の話ばっかりだなあ。
2018/10/15(月) 21:31:32.65ID: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。
2018/10/15(月) 23:56:03.72ID:9aG3IWOmd
>>767
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
2018/10/16(火) 10:26:37.31ID:EErsLIkGH
>>764
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
2018/10/16(火) 11:20:41.82ID:LVmCdvc6a
>>770
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。
2018/10/16(火) 11:48:54.78ID:EErsLIkGH
>>771
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？
2018/10/16(火) 15:38:43.59ID:QWtfESi60
そこんとこyoloしく
2018/10/16(火) 18:17:43.89ID:LVmCdvc6a
>>772
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？
775デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FFeb-NsMu)
垢版 |
2018/10/16(火) 18:25:20.10ID:YLHbxnbGF
one
near
threeee
2018/10/16(火) 18:49:53.13ID:UuSrgkCV0
与えないという手もあります
777デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa9f-Zhpk)
垢版 |
2018/10/16(火) 19:13:11.22ID:mtK6WYc4a
cifar-10やimagenetの犬猫以外のクラスを与えたら？
2018/10/16(火) 19:50:22.81ID:tz34EJAO0
この質問２ヶ月くらい続いてるやつではｗ
2018/10/16(火) 19:51:50.12ID:Mw6GhB3d0
>>774
>「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。
2018/10/16(火) 20:00:36.33ID: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
781デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr9b-Zhpk)
垢版 |
2018/10/16(火) 20:00:36.96ID:BMUJGI05r
>>779
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
2018/10/16(火) 20:07:12.15ID:Yv68lSL8a
>>777
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。

>>779
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？
783デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa9f-Zhpk)
垢版 |
2018/10/16(火) 22:36:45.28ID:mtK6WYc4a
>>782
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
2018/10/17(水) 00:11:27.64ID:iaDlPipOa
>>778
同じ話しを延々とやってるわな、根本的に向いてないわ
2018/10/17(水) 01:24:59.40ID: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
2018/10/17(水) 09:22:23.63ID:/KG9iA6xH
>>774
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
2018/10/17(水) 18:06:30.59ID: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
788デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa9f-Zhpk)
垢版 |
2018/10/17(水) 20:25:47.05ID:aGL7TZ3Ma
>>786
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
2018/10/17(水) 20:58:04.44ID: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
2018/10/17(水) 21:23:30.00ID:ef/wXGoVr
最小二乗確率的分類器ってどうなん？
2018/10/17(水) 22:36:58.67ID:KdQY5VHb0
>>789
そうなるかな。どっちかを出力するんじゃない。。。
2018/10/17(水) 23:52:28.66ID:bpF2/qnc0
>>787
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
2018/10/18(木) 18:22:42.59ID: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
2018/10/18(木) 18:26:21.08ID:XeUf991ya
誰だよお前
2018/10/18(木) 18:29:04.82ID:WjJlstdVa
>>786
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？

>>789
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。

>>792
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。
2018/10/18(木) 19:39:03.34ID: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
2018/10/18(木) 21:08:27.70ID:3WNLz9C3a
>>795
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
798デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sae2-6bZA)
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2018/10/18(木) 22:55:11.05ID:E8jILIgaa
>>789
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
799デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx)
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2018/10/19(金) 01:42:27.71ID:heGbLBdq0
>>798
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．
800デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx)
垢版 |
2018/10/19(金) 01:51:18.44ID:heGbLBdq0
>>795
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
>>760 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
801デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx)
垢版 |
2018/10/19(金) 01:55:24.05ID:heGbLBdq0
>>760
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
2018/10/19(金) 05:34:08.20ID: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
2018/10/19(金) 05:50:40.44ID: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
804デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx)
垢版 |
2018/10/19(金) 06:33:27.67ID:heGbLBdq0
研究を議論したいなあ，だれかスレ作って
2018/10/19(金) 07:35:08.81ID:/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
2018/10/19(金) 07:37:52.55ID: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
2018/10/19(金) 09:32:23.71ID:TrVy4dze0
研究と応用の距離が近いのね
2018/10/19(金) 13:50:41.29ID:R1ndva0Ba
>>797
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。
2018/10/19(金) 13:56:34.41ID:R1ndva0Ba
>>798
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？
2018/10/19(金) 14:13:06.61ID:LAG8930r0
>>807
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
2018/10/19(金) 14:15:57.11ID:gl4kTOSHd
>>809
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
2018/10/19(金) 14:38:27.78ID:TrVy4dze0
>>810
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
813デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Srb3-6bZA)
垢版 |
2018/10/19(金) 15:33:05.18ID:pogP5zPXr
>>809
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
814デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7bd2-Pr2h)
垢版 |
2018/10/19(金) 15:55:18.03ID:7FKkwhq/0
>>805

＞　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？
2018/10/19(金) 16:05:15.03ID:x0p9L0oV0
>>812
難しいことご存知でｗ
2018/10/19(金) 16:20:57.94ID: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！」
2018/10/19(金) 16:54:39.13ID:R1ndva0Ba
>>813
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？
2018/10/19(金) 16:59:37.79ID:R1ndva0Ba
>>811
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？
819デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Srb3-6bZA)
垢版 |
2018/10/19(金) 17:18:26.23ID:pogP5zPXr
>>817
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
2018/10/19(金) 17:38:40.69ID:R1ndva0Ba
>>819
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？
821デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Srb3-6bZA)
垢版 |
2018/10/19(金) 17:55:39.31ID:pogP5zPXr
>>820
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
2018/10/19(金) 18:30:36.19ID:aSQ6R7eH0
今CycleGANの学習をCPUでやってる
何時間かかるんだろう・・・。
2018/10/19(金) 18:39:27.03ID: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
2018/10/19(金) 20:03:10.47ID:aSQ6R7eH0
>>823
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・・・
2018/10/19(金) 21:18:55.91ID:TlirwEgq0
>>818
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)
2018/10/19(金) 22:14:56.20ID:R1ndva0Ba
>>821
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・・
2018/10/19(金) 22:16:47.09ID:R1ndva0Ba
>>825
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。
2018/10/19(金) 22:17:32.42ID: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
2018/10/19(金) 23:05:52.00ID:dup5d98D0
https://towardsdatascience.com/build-your-first-deep-learning-classifier-using-tensorflow-dog-breed-example-964ed0689430

上記のリポジトリ
https://github.com/udacity/dog-project
2018/10/19(金) 23:52:54.51ID:heGbLBdq0
>>820
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
2018/10/20(土) 00:58:23.13ID: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
2018/10/20(土) 13:39:51.48ID: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
2018/10/20(土) 16:25:47.62ID: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
2018/10/20(土) 16:36:17.04ID:d68y9Vxsa
>>830
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
2018/10/20(土) 16:48:12.80ID: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。
2018/10/20(土) 16:55:13.15ID:jHhEz0TNM
>>834
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
2018/10/20(土) 16:58:22.99ID: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？

>>883
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
2018/10/20(土) 17:04:33.60ID: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
839デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f380-tM5n)
垢版 |
2018/10/20(土) 17:09:48.35ID:gp/trlhl0
機械学習ではな
自分よりお利口なもんはできない

まず自分がなんでﾊﾞｶで頭悪いかを考えたほうが有意義だからな

ﾊﾞ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
840デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f380-tM5n)
垢版 |
2018/10/20(土) 17:17:07.08ID:gp/trlhl0
ﾊﾞｶでなければ
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
2018/10/20(土) 17:42:16.87ID:aRbeGa2e0
以上、ﾊﾞｶの主張でした
842デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sae2-6bZA)
垢版 |
2018/10/20(土) 18:39:36.65ID:AUqXYm6Fa
>>834
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
843デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f380-tM5n)
垢版 |
2018/10/20(土) 18:49:17.27ID:gp/trlhl0
知識って。。。
画像処理ｿﾌﾄとか画像ﾃﾞｰﾀのﾋﾟ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
2018/10/20(土) 20:39:27.85ID:k0LrzqP2a
>>836
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・・
>>837
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。
>>838
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
2018/10/20(土) 20:44:45.92ID:k0LrzqP2a
>>842
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。

>>843
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。
2018/10/20(土) 21:05:27.07ID: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
847デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6ad2-CW5R)
垢版 |
2018/10/21(日) 03:09:43.34ID:yA/rLZti0
まあ発展途上よな
実用も含めて
848デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx)
垢版 |
2018/10/21(日) 05:50:34.84ID:MsXt9/J70
>>845
>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
849デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx)
垢版 |
2018/10/21(日) 05:53:12.18ID: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．
2018/10/21(日) 08:11:33.22ID: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
2018/10/21(日) 08:40:17.71ID:Cf36qMnJM
>>833
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
https://i.imgur.com/SfoNEyI.png
2018/10/21(日) 08:54:49.06ID:Cf36qMnJM
あー最新版TensorflowではmacのGPUサポートしてないわ
2018/10/21(日) 09:46:27.36ID:IzQUIvSq0
>>849
AICはねｗ
2018/10/21(日) 10:11:18.91ID:MsXt9/J70
最近edX初めてめっちゃいいよな
2018/10/21(日) 10:24:19.90ID: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
2018/10/21(日) 10:38:57.18ID:MsXt9/J70
ロシア語はきついわ
857デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FFa2-T/6m)
垢版 |
2018/10/21(日) 11:29:45.72ID: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
2018/10/21(日) 13:35:30.75ID:Ya81v9Q1a
>>848
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。
859デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx)
垢版 |
2018/10/21(日) 14:04:50.88ID:MsXt9/J70
>>858
あるのでは
860デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx)
垢版 |
2018/10/21(日) 14:07:48.83ID:MsXt9/J70
最近の書籍だと直感ディープラーニングとか
2018/10/21(日) 16:57:03.15ID: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
2018/10/21(日) 17:34:54.29ID:fxS7+DP10
Coursera教に入信すれば救われます
2018/10/22(月) 13:50:58.13ID:DttoQmKL0
なんかスレ面白くなくなったな
2018/10/22(月) 14:08:49.04ID: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
2018/10/22(月) 14:26:31.01ID:DttoQmKL0
>>864
世界を狙っとるんやない？
866デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Srb3-6bZA)
垢版 |
2018/10/22(月) 14:37:01.74ID:zvg+yeJrr
CEATECでPFNが出してた片付けロボットすごいよな
2018/10/22(月) 14:48:12.27ID: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
868デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Spb3-Mv/o)
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2018/10/22(月) 19:35:15.84ID:M3H01wI/p
>>866
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
869デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sae2-6bZA)
垢版 |
2018/10/22(月) 19:59:52.03ID:8nbAtIu2a
>>868
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
2018/10/22(月) 22:45:23.68ID: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
871デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Spb3-SqDF)
垢版 |
2018/10/23(火) 09:47:19.57ID: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
2018/10/23(火) 10:02:16.82ID: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
2018/10/23(火) 10:19:26.64ID:bd7/TlGt0
緩い機械制御（LOL）
874デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f323-UnLy)
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2018/10/23(火) 10:59:29.01ID: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
2018/10/23(火) 12:17:00.88ID: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
2018/10/23(火) 14:24:49.91ID:pUmb/2Nb0
今んとこわかってるAIのメリットってなによ
2018/10/23(火) 14:36:44.37ID:xBougz0l0
マスゴミが商品の宣伝してくれる
878デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MMd6-9TKK)
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2018/10/23(火) 14:47:39.15ID:cio3imcuM
>>876
人の作った定石を覆す一手が生まれる可能性がある
879デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Srb3-6bZA)
垢版 |
2018/10/23(火) 14:51:30.72ID:gBK/KF1nr
>>876
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
880デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7b23-T/6m)
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2018/10/23(火) 14:53:00.00ID: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
2018/10/23(火) 15:04:50.59ID: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
2018/10/23(火) 19:11:15.08ID: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？
883デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f323-UnLy)
垢版 |
2018/10/23(火) 21:06:52.05ID:2b6Tbph30
重みの初期化はどうしてるの？
2018/10/23(火) 21:48:04.91ID: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
2018/10/23(火) 22:19:45.80ID:BDP8ufz9a
>>883
inceptionv3のimagenetです
2018/10/23(火) 23:35:10.13ID: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
887デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sae2-6bZA)
垢版 |
2018/10/23(火) 23:44:40.12ID:EZC/vVVWa
>>884
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
2018/10/24(水) 05:47:43.50ID:kJsLSWt60
脳から就活生の傾向を調べるって怪しすぎてワロタ。
2018/10/24(水) 08:56:06.97ID:ljKXe/5ha
>>884
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
890デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FFa2-T/6m)
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2018/10/24(水) 14:10:20.50ID: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
891デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Srb3-6bZA)
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2018/10/24(水) 14:28:42.96ID:+JXZmafPr
>>890
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
2018/10/24(水) 16:06:02.78ID: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
2018/10/24(水) 20:34:04.80ID:GjsFXG0cp
>>892
＞最初のプロパティみたいなの

これって何？
2018/10/24(水) 21:13:03.43ID: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？
2018/10/25(木) 09:15:39.86ID:Kapp8Prd0
AIと相性の良い技術ってなに？
2018/10/25(木) 09:55:47.79ID:0TmPhp2B0
プログラム
2018/10/25(木) 10:44:00.40ID:bw1V0BXua
うんこ
898デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MMf3-dYvX)
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2018/10/25(木) 15:07:49.79ID:qGEaBy7DM
>>895
画像診断。下手な医者より優秀だろう
2018/10/25(木) 20:36:36.38ID:yGYVJ0zR0
>>895
超解像
2018/10/26(金) 00:03:05.76ID:HAARiEj70
クラスタリングって教師ラベルがあるデータに対しても行うことってあるの？
職場の人が教師ラベルあるデータに対してクラスタリングするって言ってたんだけどそれは分類とは違うのかな？と思って聞いてたんだけど自分は知識がないから知らないだけで主成分分析みたいに探索的に何か見つけるために使う事も出来るのかな？
901デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1d80-SUE8)
垢版 |
2018/10/26(金) 00:03:51.15ID:7cGNdWT70
ｱﾎたちは
いまのいんちきNNﾓﾃﾞﾙをAIと呼称してんのか
2018/10/26(金) 05:54:37.59ID:xXrtI3FC0
>>900
その場合クラスタリングとは呼ばないような
2018/10/26(金) 05:58:52.27ID:xXrtI3FC0
ラベルが既知なのにクラスタリングっていうのは、聞いたことないしやる意味もないのでは。だってデータの距離空間が定義されてるのにわざわざ別の部分集合に割り当てる意味が分からんな。
次元削減なら分かるけど、クラスタリングなんでしょ？
2018/10/26(金) 06:57:09.46ID:GCXjdrQrd
>>901
それな
2018/10/26(金) 08:07:55.75ID:eyOTXDKja
クラスタリングではなく分類の手法として教師あり学習ではk近傍法ならあるけど
2018/10/26(金) 10:06:27.81ID:8ANUhE7EM
NNの一番の問題点って計算量？理論的な保証？
907デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-resC)
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2018/10/26(金) 10:38:04.98ID:XMhrCttAa
>>906
学習の時は計算量かかるけど使うときは大した事ない
理論保証とブラックボックスさだと思う
2018/10/26(金) 15:22:53.19ID:6HAQawqDM
>>905
すべてのラベルが既知ならそれはしなくない？
上の質問者の意図が全くわからん
2018/10/26(金) 15:26:11.38ID:6HAQawqDM
>>900
上の人が言うように、基本的にその場合クラスタリングとは呼ばない。クラスタリングは教師なしだから。

それで質問に答えるとしたらあるデータX（Xはベクトル）にラベルがあるとして、X以外のデータが入力されたときに例えばaとする。そのaとXとのユークリッド距離を測り（k近傍法）、どのx_iと近いのかを判定したりはする。
2018/10/26(金) 16:56:27.75ID:65losNFXM
https://teratail.com/questions/152987

今CNNの学習をしていて、
このページの1つめの結果画像のような状態なのですが、
原因は何だと思いますか？
2018/10/26(金) 17:22:17.83ID:gM4hGWhWM
>>907
個性っぽくて面白いよな。
2018/10/27(土) 15:09:34.95ID:v0X4VL4w0
これって何か斬新なのか？
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1810/26/news077.html

GANとしては出来が悪いし、レンブラントのAI画のようなテーマも無いし
2018/10/27(土) 15:36:19.64ID:y1YlZFrSa
Jupyterってジュパイターと発音するんだな
pythonのpyなのは分かってたけどなぜかジュピターって読んでた
914デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7d23-qsqE)
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2018/10/27(土) 18:17:25.38ID:Rhmyt2K70
こういうのに最初に大金を出した人が美術史を作っていくのや
2018/10/27(土) 18:22:26.40ID:YLSwYbPjd
>>912
著作権とかどうなるんだろうな
2018/10/27(土) 20:53:05.83ID:+ZkL2hzfF
まあ、AIはお金になるという実績を作ってしまったな
2018/10/27(土) 21:33:01.74ID:uuDSt7d3M
>>910
わかる人おねがいします
2018/10/27(土) 21:41:30.48ID:0HglwheTa
>>917
一目瞭然じゃん、教えて欲しいのか、試してるつもりなのか。
2018/10/28(日) 10:52:14.40ID:ZEyjWc9P0
どうみても過学習だろ
920デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-resC)
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2018/10/28(日) 11:39:15.80ID:EoM4jV8ha
>>913
わかる
921デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-resC)
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2018/10/28(日) 11:41:19.59ID:EoM4jV8ha
>>910
そのページ内で結論出てるやん
2018/10/28(日) 21:57:26.97ID:U2zUowxY0
train か少ないとか、val と train の性質が違うとかもあり得るが
2018/10/28(日) 23:48:27.52ID:Got3VCGwM
>>919
これも過学習なのですか？
ページの人が答えてるように下にあるresnet34の結果が明らかに過学習なのは分かるのですが
こんなに振動する過学習もあるのですか？
2018/10/28(日) 23:50:29.50ID:Got3VCGwM
あと、accがほぼ100%近いのにlossが10もあるのが理解出来ないのですが
こんな状態あり得るのですか？
2018/10/29(月) 00:14:41.57ID:MQrExvvX0
https://bit.ly/2ELs5Zp
2018/10/29(月) 06:28:46.79ID:kXYWj2tR0
>>795
＞>>792
＞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。

ありがとうごさいます
そこそこのグラボ買ってみます
927デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1bd2-e7ji)
垢版 |
2018/10/29(月) 08:06:16.95ID:62KNlyE40
↓これって日本版Kaggleみたいなもの？

https://signate.jp/competitions
2018/10/29(月) 10:26:37.08ID:8gX7Io6i0
>>924

https://stackoverflow.com/questions/46561531/why-does-the-validation-performance-have-large-fluctuations-during-deep-cnn-trai

上記以外にも似たような話がいくつかあったけど明確な回答はないみたい
データセットの側の問題ということのようだけど

単純にデータ数が少ないだけのような気もする
2018/10/29(月) 10:55:56.04ID:8gX7Io6i0
NNは最小限の構成から始めて
学習曲線を確認しながらレイヤー数を増やして複雑にしていくのが常道だから
まず3層ぐらいの単純な構成だとどうなるのか見るべきじゃないのかな
teratailの例を見れば少ないレイヤー数なら普通に過学習で見られる学習曲線なわけだし

いずれにせよどんなデータを使って何を分析しようとしているかもわからない
ネットワークの構成もわからないで学習曲線だけ出して的確な回答を期待する
というのも無理があるかと
930デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ abe7-gZJR)
垢版 |
2018/10/29(月) 11:31:50.05ID:VxCr7qKV0
あらかじめ結論を決めておくのは意味が無くね
931デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-resC)
垢版 |
2018/10/29(月) 11:38:09.69ID:tXMYusEla
でかいネットワークで学習するとむしろ汎化性能が上がるって説もあるよね
932デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1d80-SUE8)
垢版 |
2018/10/29(月) 21:39:26.10ID:JGxixszg0
むしろ期待通りの結論に到達するように
学習させてるのがいまのｳﾝｺAIだからな
2018/10/29(月) 21:58:32.07ID:zEESrYYqa
むしろ期待通りになるように学習させないでどうするんだよw
間違った教科書で勉強したら間違った答えを出すだけ
934デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1d80-SUE8)
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2018/10/29(月) 22:12:20.15ID:JGxixszg0
つまりｵﾏｴが作ったAIは
ｵﾏｴより賢くなることはない
ｱﾎのまま
2018/10/29(月) 22:18:10.77ID:FSHl5k4M0
教師あり学習なんだからそんなの当たり前やん何言ってんのこの人
2018/10/30(火) 00:39:20.03ID:NTdM/MUxa
作り手の想像を超えた知性が得られたとしてそのことを数値で評価することなど不可能なんだから、そもそも作成に成功したかどうかすら誰にも分からないわけで
937デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-resC)
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2018/10/30(火) 02:23:18.40ID:82wxAJF9a
>>936
強化学習なんかだと、例えばゲームで人間の思いもよらない戦略を学習する事もあるし、スコアとかの客観的な評価軸もあるぞ
2018/10/30(火) 08:59:49.24ID:R0rHQSFYa
強化学習は報酬を与えるルールさえ決めれば後は膨大な計算コストがかかるだけで結果は決まっているわけだから作り手を超える賢さを得たと言って良いかどうかは微妙なところ
939デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-resC)
垢版 |
2018/10/30(火) 11:21:40.67ID:82wxAJF9a
賢さとは
2018/10/30(火) 12:07:17.38ID:BPezb0mna
賢さの定義などないけど>>934が賢さについて言ってたから使ってみただけ
2018/10/30(火) 13:55:45.69ID:jHKI7OLI0
この分野、売り逃げがしにくい。
それが良さでもあり悪さでもある
2018/10/30(火) 16:34:11.40ID:MWqKC0Xe0
本当に初心者ですけど質問です。
他クラス分類してて線形モデルを考えてるんだけどグリッドサーチしてCを出すプログラムを書いた。
そのプログラムを数回走らせると毎回違うCが出てくるんですがそう言うものですか？
ちなみにaccuracyはおんなじ値が何回も出てたまに低かったり高かったりします。
2018/10/30(火) 17:24:22.04ID:6RcW7/vQ0
Cとはw
2018/10/30(火) 17:27:41.62ID:MWqKC0Xe0
>>943
正則化パラメータです
2018/10/30(火) 17:48:49.55ID:6RcW7/vQ0
>>942
プログラムがどうなってるか分からないけど（毎回乱数で変わる値をしようしてるとかあったら）、普通は何度実行しても同じ結果正則化パラメータCを出力しなければいけないと思うよ。
プログラムを見て乱数で設定してるところがないかを確認してみては
2018/10/30(火) 18:06:39.94ID:MWqKC0Xe0
>>945
乱数シードは固定してないです
固定してなくても同じ値が出るってことですか？
2018/10/30(火) 18:18:52.14ID:6RcW7/vQ0
>>946
固定してなければ違う値が出ると思う。固定してればもちろん同じ値が出ないとおかしな話だとは思うけど。。。

（そういう乱数の次元の話じゃないかなと思ったので）
2018/10/30(火) 18:30:56.53ID:MWqKC0Xe0
>>947
研究で、もらったデータセットでやってるのでなんかおかしいのかなと思ってました。
irisのデータでも同じような挙動だったので関係なかったです。毎回違う値(振れ幅もバラバラ)なのは普通ということなのですね。
2018/10/30(火) 19:26:16.58ID:9tuKGKcX0
random_state=42で解決やな
2018/10/30(火) 22:43:15.66ID:GavdUYiJp
みんな普段勉強してる？
仕事外は一切やらない？
951デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2385-UzDQ)
垢版 |
2018/10/31(水) 01:39:51.29ID:sES2GFEm0
機械学習知らん人に説明する度にAIって便利な言葉だと実感する
最適化じゃなくて学習とかクッソ曖昧な言葉で納得してくれて本当助かる
2018/10/31(水) 01:41:22.42ID:t08oq/or0
学習って用語廃止したほうがいいわ
kerasみたいにfitって言えよ
2018/10/31(水) 04:49:39.73ID:JXVBQ0WM0
>>951
「餌を与えると勝手に学習してくれる」っていうと素人にも分かりやすい
954デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-QYDm)
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2018/10/31(水) 06:41:10.96ID:pccA+Jbua
>>951
本当に「最」適かどうかは判らないんじゃね？
2018/10/31(水) 10:06:16.97ID:TAKFrudE0
「AIが考える」って、使っていて違和感を感じる表現だけど
そう形容するのが適切なんだな
2018/10/31(水) 11:33:47.84ID:9AveOwUAM
適当な説明すると勝手に妄想を暴走させてしてしまう人もいる
2018/10/31(水) 11:35:46.20ID:DM2hlzCN0
椅子を学習したら切り株に座れる機能がある事も分かるAIはよはよ
2018/10/31(水) 15:05:10.91ID:AfZsWIp40
パブロフの犬ｗ
2018/10/31(水) 16:12:18.23ID:9rURn1wWa
そんなの椅子の認識のさせ方次第でどうにでもなるだろ
背もたれのある普通の椅子しか学習させなければ切り株を椅子と認識できるわけないが座れそうなものを片っ端から学習させれば何とかなる
2018/10/31(水) 17:37:08.95ID:DIO1Zi0x0
ラベリングは誤魔化すために重要。
トヨタのTNGAとか便利便利
2018/10/31(水) 18:27:00.41ID:DM2hlzCN0
>>959
これはただの例で汎用的にやりたいんです。
シンギュラリティ!
2018/10/31(水) 18:38:23.95ID:PS6I4Eoja
切り株画像に「イス」ってラベル付けなくても
切り株に人が座ってるラベルなし画像から推測できるぐらいにはなって欲しいね
963デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-resC)
垢版 |
2018/10/31(水) 21:01:56.61ID:HmfWxI/4a
生まれて初めて切り株を見た人間でも、切り株に椅子としての機能を見出せるだろうけど、これは「座れそう」→「座れた！」という環境とのインタラクションがあるからなんだろうか
前にNHKの番組で東大の松尾先生が「体を持たない知能は存在するか？」的な事を言っていたな
2018/10/31(水) 21:15:33.30ID:N9TdgOC+0
兎が転げるかどうかを判定して下さい
2018/10/31(水) 22:09:58.39ID:2LY4gCsVM
>>961
だからほんなら汎用的なデータ食わせろって話ですわ
まさか学習データが画像しかないとか思ってるわけでもあるまい
966デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Srb5-resC)
垢版 |
2018/10/31(水) 22:18:31.69ID:P5/vr7Wfr
>>965
データがない未知の場面に出くわしても人間みたく持てる経験と知識を応用出来るかって話だろ
データさえあればって身も蓋もない話
2018/10/31(水) 22:21:11.84ID:DM2hlzCN0
>>965
そうなのね。
昨日辺りの日経新聞に書いてあったのよ。
2018/10/31(水) 22:41:28.97ID:XzHEjZDYM
>>966
切り株に座れるか判定の可否を議論してる時にドラえもん作りたい話されても知らんがな
969デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Srb5-resC)
垢版 |
2018/10/31(水) 23:07:24.47ID:P5/vr7Wfr
>>968
切り株はあくまでも一例だって>>961が言ってるやん
2018/11/01(木) 05:25:09.80ID:KHSnGnhJ0
>>961
そしたら身体持たせて学習(実体験)積んで
痛い目に合わせないとダメやろ
2018/11/01(木) 08:43:51.58ID:6C/JpYju0
なるほど
2018/11/01(木) 10:47:02.18ID:z733lC2q0
産まれてすぐからちんちんあったけど生殖に使うものだって気付いたのは十年以上経ってからだしな
2018/11/01(木) 11:00:15.65ID:HdmsTef60
>>969
意味を把握した思考もどきがやりたいなら
多分、言語処理のKingとQueenの話の方が例題として適切

切り株と椅子だと形状の特徴で学習してるだけぽい
2018/11/01(木) 14:19:21.88ID:aGO292A70
猪が来たらどうする？
2018/11/01(木) 15:02:24.07ID:TL6Ac/Cx0
質問です
評価基準をaccuracyでやってるんですが、交差検証するたびに60%～80％の幅で出ちゃうんですが、こういうときは例えば10回プログラム走らせて平均取るみたいな評価をすればいいですか？他に評価方法がありますか？
2018/11/01(木) 15:04:59.66ID:K++eZGijM
>>969
別に例なら切り株でもベンチでも何でも同じやがな
欲しいと想定される機能を実現するため相応のデータ(センサ)と学習は必要やろが
生まれつき視覚以外の感覚がない人間が椅子ばっかり教えられて果たして切り株に座れると思うかどうかや
椅子の画像データ学習させるだけでドラえもん作りたいくらい頭クルクルパーなこと言ってるの理解してるんか
2018/11/01(木) 15:14:35.11ID:K++eZGijM
>>975
学習終了後の評価でそんだけバラつきあるならちゃんと収束してるかとかデータ数大丈夫かとかいろいろ見直してみたらどうじゃろか
2018/11/01(木) 15:42:41.91ID:TL6Ac/Cx0
>>977
データ数はどうにもならないんですよね。自分でも少ないってのは分かってるのですが。
収束してるかどうかってのは、線形svmでやってたので怪しいかもしれないです
2018/11/02(金) 07:26:51.97ID:R64W7CuQ0
質問です
人工知能用のPCを買おうと思っているんですが、
Linuxがベストとして
クソOSと言われているUbuntuでいいんでしょうか？
Fedoraのほうが評判良いですが・・・？
2018/11/02(金) 09:23:48.57ID:lRUrxC7ia
linuxはほとんど無料で手に入る
2018/11/02(金) 09:42:29.33ID:7B/VUhwC0
両方試してみたらいいのでは
LTS版があって情報も多いUbuntuが無難な気はする。
982デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9723-VEUj)
垢版 |
2018/11/02(金) 16:11:27.17ID:ggr9EF3w0
Fedraの方が糞
2018/11/02(金) 17:00:09.45ID:kFSDuH24d
ど素人かよ…
2018/11/02(金) 19:31:48.96ID:EV14OdoL0
んなもん買うよりawsかgcpで試してみたらいい。
2018/11/02(金) 19:36:26.30ID:o5NYXwZJ0
>>979
どのディストリでも大して違いはないと思いますが
986デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa52-VrcX)
垢版 |
2018/11/03(土) 00:10:53.31ID:mBAfemi8a
>>979
無難なの選んどけばいいんでない
むしろ悩みどころはスペックとかどのライブラリ使うかとかでは
2018/11/03(土) 01:59:27.38ID:sOGll4gf0
>>979です
皆さんご回答ありがとうございます
わかりました
とりあえずUbuntu使おうと思います
PCのスペックはだいたい決まっています
ライブラリは主にTensorFlowを使います
2018/11/03(土) 07:19:41.13ID:HkPHzurE0
xeon phi はいいぞう
2018/11/03(土) 14:53:35.78ID:Is/adptI0
https://blog.tinect.jp/?p=35489
2018/11/03(土) 19:11:44.45ID:fz7zsIZd0
安ｗ
Xeon Phi? 7210 (64コア)　\3,585,600
991デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a3d2-OMPP)
垢版 |
2018/11/04(日) 00:03:11.36ID:EyE9WGn+0
>>984
＞　んなもん買うよりawsかgcpで試してみたらいい。

横からスマンけど、研究費が無尽蔵にあるならaws、gcp、またはazure
でもいいけどさ、俺のように金がなくなってすぐ頓挫となるぞ？
データ入れて回してたらすぐ100万使っちゃうから。
PC買ったほうが絶対にいい。
2018/11/04(日) 00:12:52.08ID:GZek0SD/0
ＧＰＵ稼働率高いと割高だよね
2018/11/04(日) 00:32:48.74ID:DgRqIkT0d
すぐ100万てどういう使い方してるんだよ、16gpu でも使ってるのか
2018/11/04(日) 09:52:52.56ID:vHuLXd67a
素人がGPU大量にぶん回している場合、機械学習の理論面をしっかり学習すればかなり無駄なデータ・処理を削れることが多い
2018/11/04(日) 11:43:37.01ID:Wbg0dK2l0
アホかｗ
2018/11/04(日) 12:19:53.02ID:yioi4JUk0
てかgcpなら1日毎でいくらかかってるか見れるわけだし、とりあえず3万円分でやってみたらいい。
費用感を把握してからgpuハード買うってのでも別に遅くはないだろ。
997デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a323-VEUj)
垢版 |
2018/11/04(日) 13:37:21.91ID:5RY1Lh2I0
実際デプロイしたときに
実行前にプログラムスキャンして
あなたのアルゴリズムは最適化が足りません
提出しなおせとか
このまま実行すると少なくとも100万円以上になりますが
よろしいですかとか逝って欲しい
2018/11/04(日) 14:36:58.44ID:W830XVm1a
次

【統計分析】機械学習・データマイニング21
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1541309676/l50
999デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a323-VEUj)
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2018/11/04(日) 14:40:43.49ID:5RY1Lh2I0
ねむねむ
1000デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a323-VEUj)
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2018/11/04(日) 14:41:29.39ID:5RY1Lh2I0
うめうめ
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