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人工知能ディープラーニング機械学習のための数学 [無断転載禁止]©2ch.net
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0001デフォルトの名無しさん
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2016/12/27(火) 12:09:04.01ID:MgmqZKtO
人工知能ディープラーニング機械学習のための数学
0264デフォルトの名無しさん
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2018/01/09(火) 01:46:16.35ID:7TNqNH1F
>>263
本当か？信じてええんやな？
独学で学部レベルの情報工学やるか、三浪で工学部入るか迷うけどとにかくどっちにしろ数学必要だろうから数学勉強し治すわ
ありがと
0265デフォルトの名無しさん
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2018/01/09(火) 02:26:21.51ID:ZPpGgC8r
どのツールを使うのかの選定から入れるレベルって、
それなりに偉くなってからじゃないの？
SEレベルなら自社で売ってるパッケージを勧めるだけだしｗ

高卒で働くか三浪しても大学行くかだったら、断然後者だが。
0266デフォルトの名無しさん
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2018/01/09(火) 03:08:10.53ID:WWjszbaw
>>265
ツールってのはソフトウェアのパッケージのことじゃなくてアルゴリズムのことな
訓練データ食わせて抽出したパラメータが今ひとつだった時にどうすればいいの？もっと訓練データが必要？重みパラメータにペナルティ加えるだけでいい？モデルの見直しが必要？そもそもこの分析手法で合ってるの？
みたいな
逆にそういうことは他の人が考えてくれて、自分は擬似コードをPythonで書き直すだけなら派遣会社へ電話すれば良い
0267デフォルトの名無しさん
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2018/01/09(火) 07:22:16.05ID:4jYqaTLN
自分が何をやってるのか背景にある技術や理論が理解できてない
↓
どのツールを選ぶのか判断できない
↓
問題があった時にも対処できない

このパターンはまってるひとたまに見かけるけど本人は気付いてないんだよな
0268デフォルトの名無しさん
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2018/01/09(火) 12:45:33.01ID:hZWQBtrg
>>259
そうか？
車輪の再発明かな？
空中浮遊術の発明じゃないのか？
0270デフォルトの名無しさん
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2018/01/11(木) 15:24:22.61ID:me2wI2cP
throat
0272デフォルトの名無しさん
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2018/01/11(木) 16:06:47.25ID:58kXm3AF
でももの凄い監視社会がやってきそうだな。こんなもん開発していいんだかな。
0273デフォルトの名無しさん
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2018/01/11(木) 18:26:20.48ID:FpVggVB+
>>269
いやカプセルネットワークだ。
0274デフォルトの名無しさん
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2018/01/11(木) 18:54:52.11ID:pXQSKlgS
数学とかどの分野でも必須だろ
線形代数すらまともにできないゴミプログラマーとかってこれから先マジでどこに需要あんの
0277デフォルトの名無しさん
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2018/01/13(土) 15:26:28.30ID:B/poJ650
あと機械学習やりたいだけで学部まで変えるな
独学で十分と思う。なりより下火だし
0284デフォルトの名無しさん
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2018/01/25(木) 01:55:25.82ID:WgYpUAx2
>>283
飯能というかもしれんぞ
0285デフォルトの名無しさん
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2018/01/25(木) 02:19:19.24ID:KWt8t+zY
なるほど
0286デフォルトの名無しさん
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2018/01/27(土) 23:58:26.12ID:HyMRCy/+
機械学習なんて古い技術的だろ、なんで今脚光を浴びてるのかわけわからんわ。
0287デフォルトの名無しさん
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2018/01/28(日) 00:14:09.52ID:gYcOo6Zz
古いっていつ頃の話？
0289デフォルトの名無しさん
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2018/01/28(日) 11:19:51.81ID:7JwYicqf
>>286
その通り、それ自体は以前からある技術。
ところが、扱い方に大きな変革が出てきたという話。
そこが理解できていないとちょいまずい。
0291デフォルトの名無しさん
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2018/01/28(日) 13:35:46.15ID:mt8e0HgH
詳しいことは分からんが、将棋ソフトが俺でも勝てるレベルからプロ以上になったんだからハードスペック以上の進化は間違いなくしてるな
0292デフォルトの名無しさん
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2018/01/28(日) 13:43:51.33ID:jpmSjP1r
>>290
ほんとに簡単に説明すれば
データから学習するというのは80年代から行われていて
90年あたりから実務で利用されている90年半ばからのデータマイニングに於いての
利用がまさにそれ。ところが自動化と言う面ではアルゴリズム的な問題から
自動的な学習はまだまだで人の介在が多かった。その部分独学できるような
アルゴリズムが出てきた（その代表がディープラーニング）おかげで、それが
現実のものになってきたという流れ。

要はソフトが独学できるようになたったイメージでとらえるといいかも。
0293デフォルトの名無しさん
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2018/01/29(月) 14:22:37.70ID:sib9FzU+
ディープラーニングをGPUにさせてるっていう書き込みを最近見るんだが
目的は何だろうか？
金が儲かるのか？
0294デフォルトの名無しさん
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2018/01/29(月) 14:38:39.41ID:uUDgbK5x
>>293
速い、性能が高いだけだろ。
スパコンもおもにGPUを組合せて作る。
グーグルはGPUを超えるディープラーニング用のGPUみたいなやつ独自開発もした。
0295デフォルトの名無しさん
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2018/01/29(月) 15:21:49.51ID:+ZlS5R0i
儲かるで
ちな金融系
0297デフォルトの名無しさん
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2018/01/29(月) 16:16:03.09ID:063XEXGj
GPUは分岐処理は苦手だけど、並列計算はクソ速い
ディープラーニングだとそれがめちゃくちゃ有用
0302デフォルトの名無しさん
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2018/01/30(火) 10:04:15.36ID:FubJ/EeL
>>301
そういうことやってるやつそんなおらへんやろと思うんだよね
その割にディープラーニングやってるやつ多すぎやろ
0303デフォルトの名無しさん
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2018/01/30(火) 10:24:02.88ID:2Eamtv1n
現段階では使えるか微妙だけど、なんかバズってるし将来必要かもわからんから
くらいの感じじゃないかね。
本当に有効に使えてるところが多いとは思わん。
0304デフォルトの名無しさん
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2018/01/30(火) 10:47:09.80ID:pzi2nqaf
画像認識とかが一番多い
セキュリティ、医療、農業、工業その他諸々応用性は高い
金はめっちゃ掛かる
0306デフォルトの名無しさん
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2018/01/30(火) 20:05:01.95ID:wCmJ+fCC
話題性でかつ人が今のところ少ないから
金が高いそれだけだろね。
いつまで続くか、結構長く続くかもしれないし
短いかもしれない。

なにしろ、独自のアルゴリズムでなんてのを追い求めて
金になりなんて人は一握りのそのまた一握り。
あとは、パッケージ化された手法を使いまわす応用アプリケーションに
なるので。そこまで金にならなくなるだろね。

でも今は金になってるのは事実でしょう。
0307デフォルトの名無しさん
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2018/01/30(火) 20:30:46.22ID:pzi2nqaf
人件費、計算資源、教師データの収集
この辺り

特に、普通の写真や動画に含まれる文字認識とかになると、
・文字列の範囲の認識
・文字の分割
・文字の認識
と沢山の工程があって、実質的に複数の学習が必要になって非常にコストがかかる
0308デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 00:08:15.30ID:oAAhEcaI
人工知能って結局バブルなん？
なんか医療用の画像診断と翻訳以外だといまいち結果残せてない気がする
EVはともかく、たぶん自動運転はぽしゃるかんじがするし
0309デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 00:45:04.11ID:MNNYUsFZ
誰もわからんってのが答えだろ。
とりあえず言えることは人工知能は20~30年周期で盛り上がったり盛り下がったりはしてる。
300年後とか逆に遠い未来ならともかく、10年、20年くらいじゃどうなるなんて正確には誰もわからんよ。
0310デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 00:59:48.42ID:PcGnChqy
自動運転は要求される精度が厳しいからまだ難しそうだな
LIDARとかハードウェア的なコストの問題もあるし
0311デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 01:16:50.72ID:PcGnChqy
後から人間の目でチェックできる用途だとアプリケーションに合わせてprecisionかrecallのどちらかが高いのを選択すればいいけど、
自動運転は両方が高くないと危険だからな
0312デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 11:13:43.86ID:oxm7RlGy
自動運転で動きが無いものの判別が難しいらしいね
米国で駐車していた消防車に激突
0313デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 11:56:20.88ID:gUa95v+e
岡谷貴之著『深層学習』のpp.17-18に

「事後確率 p(d=1 | x) は、条件付き確率の定義から

p(d=1 | x) = p(x, d=1) / (p(x, d=0) + p(x, d=1))

と書けます。」

と書いてあります。

例えば、 p(x, d=0) は 入力が x で正解が d=0 である確率のことでしょうか？
0314デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 12:10:32.19ID:It7rcjsU
確率の勉強やり直したほうがよさそう
0316デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 12:18:15.26ID:It7rcjsU
p(x, d=0)＝p(x∩ d=0)　のこと
0317デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 12:19:25.45ID:It7rcjsU
条件付確率もわからないとベイズは理解できないよ
0318デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 12:26:59.86ID:gUa95v+e
>>316

ありがとうございます。

ということは、

>>313
の

「例えば、 p(x, d=0) は 入力が x で正解が d=0 である確率のことでしょうか？」

は間違っていないということですか？
0320デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 12:37:55.76ID:It7rcjsU
>>319
その本持ってないけどdは1か0しか取れないんでしょ？
であれば、そう書ける
つーかそれが条件付確率の式で (p(x, d=0) + p(x, d=1）)の形式はベイズでよくやる表記
0321デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 12:47:16.19ID:gUa95v+e
>>320

ありがとうございます。

はい、 d = 0 か d = 1 です。

x は、人物の画像で、その人物が男性の場合 d = 1、
女性の場合 d = 0 という例が書いてあります。

p(x) というのが分かりません。入力となる人物の画像の集合 X の要素 x に対して

p(x) を計算するということですが、 X を定義することなどできるのでしょうか？
0323デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 12:59:48.48ID:gUa95v+e
岡谷貴之著『深層学習』のpp.17-18の辺りが何を言いたいのか分かりません。
この本を持っている方に解説をお願いしたいです。
0324デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 13:04:16.24ID:gUa95v+e
ロジスティック関数 y = 1 / (1 + exp(-u))
の y は確率と解釈した。

では、 u は何であるか？

それは、

log(p(x, d = 1) / p(x, d = 0))

と解釈できるということが言いたいのでしょうか？
0325デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 13:50:49.67ID:W90doUhw
めんどくせー
お前には無理
0328デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 18:55:02.60ID:It7rcjsU
多分、「xという観測結果から、dが0なのか1なのかを判断しようとしている」　ことを理解できていないね
0330デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 21:46:18.24ID:0n2k8sAt
そだね
0331デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 22:04:49.14ID:It7rcjsU
>>329
じゃーP(x)はなにかわかるよね？
0333デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 22:10:40.35ID:gUa95v+e
人物の画像ではなくランダムな画素値をもつノイズのような画像を与えても、
それが男性(d=1)である確率はいくらだとか女性(d=0)である確率がいくらであるとか
ナンセンスではないんですか？

というかそもそも出力をなぜ確率だと解釈するんですか？
0334デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 22:12:49.22ID:It7rcjsU
で、ロジスティック関数 は1か0かの判別に有効な関数ね
これで大体わかると思うけどどうかな
0335デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 22:14:49.16ID:gUa95v+e
活性化関数についても疑問があります。

始めは生物をモデルとしてシグモイド関数を使っていたそうですが、
正規化線形関数のほうが性能がいいとか、間抜けすぎませんか？

なぜ生物を真似るというような馬鹿なことをするのですか？
0336デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 22:17:12.48ID:gUa95v+e
それとある手法がなぜうまくいくのかの説明が本に書いてないです。
「この手法ではこうする。そうするとうまくいくことが論文で報告されている」
みたいなパターンばかりです。
0337デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 22:18:03.89ID:It7rcjsU
君は向いていないよｗ
0338デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 22:21:21.56ID:gUa95v+e
この分野の特徴を一言で言うと「考えない」。

起源は生物の真似（真似できているかどうかも疑問）。

その後はそれを単純化してみたらもっとうまくいった。

色々試してみてうまくいく手法がみつかる。

でも理由については一切説明しない。
0339デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 22:24:30.47ID:gUa95v+e
やっていることは関数のパラメータ W と b の最適値を見つけるという単純は話。
ただ、規模が大きいから難しいというだけの話。
別に夢のある分野でもなんでもない。

神経細胞もなにも関係のない話なのに、なぜかニューラルネットワークとか
言い出していかにも人工知能を研究しているんだという雰囲気を醸し出す。
0342デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 22:52:39.47ID:e6QdiEQo
courseraのmachine learningのコースでもやると良いよ
無料だし多分君でも分かる
0343デフォルトの名無しさん
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2018/01/31(水) 23:12:57.30ID:GGb9w4FL
>>341
ものすごく考えているんだけど、頭が悪いと実質考えていないになる
で、掲示板で教えてクレクレ
0344デフォルトの名無しさん
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2018/02/01(木) 03:23:33.52ID:QJNC8dyR
>>340
嘘じゃない情報を与えて結果が受け入れられれば合意の成立
詐欺じゃない
0345デフォルトの名無しさん
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2018/02/01(木) 08:40:36.60ID:ILDamh0w
ディープランニングという言葉はもう陳腐化してます
これからはディープスロートと表現するようにgoogleを説得してきます
0346デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/01(木) 11:21:47.14ID:Yrwm5MHZ
>>340
ブームってそういうもんだよ
技術の本質をわかってなかったり、意図的に隠してたりする大衆向けに捻じ曲げられた広告が出され、
勘違いした一般人が増加していく

機械学習は成果物があるしやれることやれるからまだまだ全然マシなほう
ブロックチェーンなんか…おっと誰か来たようだ
0347デフォルトの名無しさん
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2018/02/01(木) 13:15:37.40ID:Bj9uVLC2
ブロックチェーンに比べると「アカデミックで価値ある」とかそういう誤魔化し方をする輩が多い印象
0348デフォルトの名無しさん
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2018/02/01(木) 14:42:03.51ID:5IrwnDcQ
逆ですよね、特に日本では、学会論文として認められづらい。
だから研究者（特に大学関係）も力がないらなかったというか
やらなかったといった方が正しいですね。そんで遅れが出た。
0350デフォルトの名無しさん
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2018/02/01(木) 16:15:46.44ID:lIBenUUQ
>>348
いやそういう被害者ぶった奴が多いってことだよ。
外国の学会でも提出すればいいだけの話では？
日本の大学関連で残りづらくなってるのは別にこの分野に限らんでしょ。
0351デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/01(木) 16:25:16.01ID:5IrwnDcQ
>>350
そうね、海外で発表は有だしそうすればいいと思うし
実際にそうやってきた人たちはいる。
実業界の人が多いけどね。そういう方はいまは大学に戻って
教えている方も多い。
0352デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/01(木) 18:03:40.31ID:75yrHmNp
>>348
研究してる先生がダニ次ブームが終わった後に減ったから専攻する学生も減っただけじゃね
優秀な論文ならIEEEとかに出せばいいだけ
0353デフォルトの名無しさん
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2018/02/01(木) 18:28:44.20ID:5IrwnDcQ
＞優秀な論文なら
優秀ならそうするだろね
その前にこの分野をやる人が減っちゃていたほうの問題
0354デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/01(木) 18:30:34.23ID:5IrwnDcQ
>>352
世界的に減ったわけでなく
日本が特に減ってしまったというところがねー
0355デフォルトの名無しさん
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2018/02/02(金) 07:43:18.21ID:sggyuymU
ダニ？
0356デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/02(金) 13:52:04.67ID:8pEJWY7k
物理や純粋数学に比べればまだいい方だろ。。
まあそういうの抜きに学術全般で日本が衰退してるってのはあるが。
0357デフォルトの名無しさん
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2018/02/02(金) 16:13:16.57ID:GrsZMAfJ
>>301
投資関連はすごいよ、巨額マネーを投入
投資ファンド、ヘッドファンドは収益に直結、他のAIに負けると廃業
学生を大量採用、インドや中国からも
0358デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/03(土) 08:55:04.07ID:pdupy6BS
深層学習
Ian Goodfellow
固定リンク: http://amzn.asia/gIgFNu5

翻訳されるんですね。
0361デフォルトの名無しさん
垢版 |
2018/02/03(土) 09:46:29.78ID:qWVkS+Es
>原山優子，井上智洋，久木田水生，古田貴之，山川宏，山田誠二

おいしいの？
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