【統計分析】機械学習・データマイニング25
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tf2とpytorchやるならどっちがいいの？
tensorflowとpytorchをpix2pix動かした程度に触っただけ ドロップアウトのことかな？
名古屋大、睡眠中に記憶消す神経発見 起床直前の夢、忘却に関与か？
http://himasoku.com/archives/52090228.html 顔画像から人種のパーセント振分けするのはあるけど
顔画像から身体的特徴を推測するのはまだないと思う
例えば顔だけでこいつは胸が大きいとかチンコがでかいとか程度の特徴は
アダルトサイトから膨大な教師データ取り込んで機械学習させればできるんじゃないかと 顔の特徴と身体的特徴に相関があるならばできるけれど、これは自明ではない
無ければ幾らデータがあっても不可能 人相学は顔から身体的特徴を判断するものだったのか、知らなかった >>956
可能ですよ
世界中の全ての人の顔と身体の
データあれば。 >>960
これから生まれてくる人の顔から予測するのはできないんじゃね？ ヒトゲノム情報と成人した時の顔や身体的特徴との相関を取ればよいのでは？
このテーマが解ければ、ゲノム編集で生まれる前から整形できるし
遺伝もする そういえば最近、ディープラーニングの話題があまり出ない気がします。
もしかして、冬の時代に入った？ できることできないことがほぼ明らかになったからな
自動運転は世の中が100% を望むからもうこれ以上開発しても意味が
ないかと思う。遺伝子組み換え食品と同じ運命 目新しさが無くなって話題が減ったせいでは。投資が減ったようなデータは見かけてない もう完全に実用段階に入ってる
浮ついた話題はだいぶ消えた 真のAIならコミュニケーションしてても気付けないだろ GCPとか使えば知識なくても出きるらしいしね
ところでGCPってクレカ登録必須だけど、Vプリカでもできるか誰か試したことありますか？
クレカは出来ればやたら登録したくないです GCPってクレカ登録しても明示的に課金操作しなければ課金されることはない(＝課金開始ボタンのようなものがある？)という趣旨の記事と
無料と思っていたら知らない内に請求されてたという記事が混在していて何を信じればいいのか分からない >>974補足
GCPは無料枠をオーバーしてもインスタンスが自動で止まるからちょっと試したいだけの人も安心みたいな記事が多いけど
サマータイムで1日多い月に月間の上限を超過して課金されただのという記事もあり、
「いや、超過前に勝手に止めてくれるんじゃなかったの？」と困惑して興味はあったが使っていない 分類系の実際問題にはどんどんAIを適用すればいいのに できるところはやってる。みんなバカじゃない
導入が遅れているところは、データを集める労力の高さがネックでシステムが走るところまでいかない OpenAIがだしたMARLのかくれんぼ動画って結局なにをいいたいんだ・・・アメリカ語が分かる方教えてクレメンス エージェント同士が道具を使って協力する事を学習出来た
ついでに人間側の想定しなかった道具の使い方も学習した >>979 ありがとう！協調して目的を達成するまさにマルチエージェントと強化学習が合体したすばらちい研究ですね。 OpenAIのやつも、DeepMindのDQNと同じ深層強化学習なの？ 株価のローソク足グラフを深層学習したいって言ってた人がスレに大昔いたっけ
ローソクだけなら[始,終,高,安]のリストでもタプルでもjsonでもいいんだな
チャート画像丸ごと学習! って言ってたな それってわざわざチャートのローソク画像使わなくても数値でいいじゃん。
よほど楽で正確だと思うがな。 完全にプログラミング等ど素人です。
RとかPython、ベイズ統計、機械学習と勉強していきたいんですがどうやって勉強すればいいでしょうか。
やりたいことは、株とか競馬とかです。
データ取り込んで解析してグラフ化まで出来るようにしたいんです。
簡単な本で例題が豊富で手を動かしながら統計処理を習得できるような書籍ありましたらご教示願いたいです。
熱流体専攻してた理系ですので、数式とかは結構すきです。
会社の研修で統計かじってみたら存外面白くて勉強してみたくなりました。業務には全く使いませんが。
今持っている本は、
Excelでスッキリ分かるベイズ統計入門、すぐわかる確率統計、すぐ分かる統計処理
の3冊です。 独学なら言語名＋機械学習とか言語名＋ベイズとかでググって評判のいい書籍買ってみたら。 「ベイズ統計はベイズの定理を基礎として〜」といった趣旨の説明がある書籍は筆者自身がベイズ統計を理解できていないので買ってはならない 東大のデータサイエンティスト養成講座はpythonで手を動かす感じで向いてそう 銀行系の不正検知システムは、
特徴量ごとにモデルを作ってスタッキングするのが主流らしい
kaggleの世界じゃん 自分の知ってる狭い範囲の話をすると、
ベイズ統計は必要だけど普通の統計学の知識の方が百倍役にたつ
基礎統計学をそこそこやってからベイズ統計やった方がいいんじゃないかな 頻度統計:得られたデータが理想的な○○分布母集団に対してどれだけ近いか論じる。仮定した母集団から得られるデータとして妥当なのかありえないのか。検定。
ベイズ統計:得られたデータを発生させる母集団分布の形を推定する。母集団の分布の形を確率として表現する。
みたいな感じ？ >>985
言語はRでもPythonでもいいけどスクレイピング技術を勉強しておくと役に立つよ。 >>996
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