【統計分析】機械学習・データマイニング20

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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

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!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/
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952デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 511e-o1DS)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

953デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7323-7TBo)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)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?

955デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6fdc-pP8n)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

956デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMf3-82Zg)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

957デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 3b67-Wpa/)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

958デフォルトの名無しさん (ワッチョイ af8a-JHIh)2018/10/31(水) 15:05:10.91ID:AfZsWIp40
パブロフの犬w

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

960デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 838a-1s3F)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

961デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 3b67-Wpa/)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!

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)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

964デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1f8a-3mJb)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

>>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 (オッペケ Srb5-resC)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

967デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 3b67-Wpa/)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。

>>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 (オッペケ Srb5-resC)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

970デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8bb3-uZMJ)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

971デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 3667-JrKf)2018/11/01(木) 08:43:51.58ID:6C/JpYju0
なるほど

972デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a323-WkUi)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

973デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cadc-ZA70)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

974デフォルトの名無しさん (ワッチョイ df8a-zV7r)2018/11/01(木) 14:19:21.88ID:aGO292A70
猪が来たらどうする?

975デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 5a97-ErMb)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?

>>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

>>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

978デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 5a97-ErMb)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

979デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 4e08-ku0F)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・・・?

linuxはほとんど無料で手に入る

981デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 3667-JrKf)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)2018/11/02(金) 16:11:27.17ID:ggr9EF3w0
Fedraの方が糞

983デフォルトの名無しさん (スッップ Sdba-L/uh)2018/11/02(金) 17:00:09.45ID:kFSDuH24d
ど素人かよ…

984デフォルトの名無しさん (ワッチョイ dff7-zz8P)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。

985 ◆QZaw55cn4c (ワッチョイ ba60-uQtw)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)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

987デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 4e08-ku0F)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

988デフォルトの名無しさん (ワッチョイ d78a-Naq+)2018/11/03(土) 07:19:41.13ID:HkPHzurE0
xeon phi はいいぞう

989デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f68a-/iuE)2018/11/03(土) 14:53:35.78ID:Is/adptI0

990デフォルトの名無しさん (ワッチョイ df8a-zV7r)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)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。

992デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f31e-ZA70)2018/11/04(日) 00:12:52.08ID:GZek0SD/0
GPU稼働率高いと割高だよね

993デフォルトの名無しさん (スッップ Sdba-L/uh)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

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

995デフォルトの名無しさん (ワッチョイ df8a-zV7r)2018/11/04(日) 11:43:37.01ID:Wbg0dK2l0
アホかw

996デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 769f-zz8P)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)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



【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)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)2018/11/04(日) 14:41:29.39ID:5RY1Lh2I0
うめうめ

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