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

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 12:09:04.01

人工知能ディープラーニング機械学習のための数学

**デフォルトの名無しさん** · 2018/12/24(月) 11:14:29.35

>>838
無料？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/12/24(月) 11:18:32.15

>>839
無料がいいならGoogle Colaboratory行っとけ
速度はイマイチだがCPUだけよりはかなりマシ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/12/24(月) 11:18:38.69

PCだって無料じゃないんやで

**デフォルトの名無しさん** · 2018/12/30(日) 18:20:09.19

アルファ碁ゼロってどっかで対戦できる？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/12/30(日) 20:45:03.59

>>838
どのクラウドがいいの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/04(金) 00:56:54.65

>>843
用途による
一般用途はAmazon、サクラ、google、Azure等

あとはサービス連携
ワトソンとか使いたいならIBM Bluemix
TPUで爆速機械学習とかならGoogle Cloud Platform

個人的な意見で申し訳ないが
使いやすいのはamazon aws
価格が安いのはGoogle、IBM
サクラは官公庁とかで従量課金NGとかでも相談に乗ってくれる

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/04(金) 11:37:58.62

>>844
ありがとうございます。
取引先は機械学習するのにAzuzeにしたのですが
利用料金が予想以上に高いと言ってました。
いろいろ検討してみます。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/04(金) 11:49:22.59

値段はAwsでもそう変わらんちゃう
Googleはちょい安そう

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/04(金) 17:09:49.70

本業の問題解決にディープラーニングを利用するかディープラーニング自体を本業とするかでクラウド使うべきかは変わる
GPUぶん回すのは学習時ぐらいなので前者なら実際は学習以外の仕事が大半を占めるのでクラウドの方が安く、後者なら学習させまくるのだろうからハード買った方が安い

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/04(金) 20:33:58.41

>>847
何気に無視できないのはデータ量
訓練データや最終出力に大量のデータを保存する必要があるときはクラウドが高くつく
GPUのランニングコストはさほどでもない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/05(土) 20:59:49.07

さくらの高火力コンピューティングとかめちゃ高いよな。
あれ誰が使うんだろ？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/06(日) 08:27:02.11

>>848
大量のデータって数量的には何TB？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/06(日) 19:18:45.26

>>845
利用料金、これからの課題やで

機械学習はこれからビジネスの世界になる
機械学習で精度はあがっても、その精度を出すためのコストが問題されるようになる
大半の用途ではコストがかさんで機械学習をする意味がない
（コストにはデータを集めるためのコストも含含まれる）

もう少ししたら、これが問題視されるようになる

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/06(日) 19:56:09.20

>>850
1TBのディスクはAmazon EBSの場合、帯域幅にもよるけど月当たり数千円から数万円。どのくらいを大容量というかは学習とのバランスによる。

GPUはEC2 P3でV100を使って一番安いオプションで24時間使い続けたとして月額25万くらい。実際にはこの1/3くらいだから月8万円としよう。

そうするとランニングコストのうち10%前後はストレージの容量に払うことになる。これを計算機コストに置き換えるとクラウドのストレージが如何に高いか分かる。

V100搭載の計算機は200万円くらい、かつ24時間回しっ放しだと電気代が月々数万円かかる。かりに1/3だとしても1～2万円くらいだろうか。

※このクラスだと納期に最低2週間、必要なら電源工事、さらには固定資産税が掛かるが今は置いておこう。

大雑把な計算だと、GPU計算機の購入費用はクラウド換算では2.5年間くらいに相当する。2.5年もすると計算機の大幅な性能向上も見込まれるので、クラウドの有用性が分かるだろう。

一方1TBのSSDが2万円切る中、同じ容量のストレージをクラウド上で保持しようと思うと、1～3ヶ月程度しか持たない。もちろんサービス用の高いストレージを使うのもありだが学習用途なのであまり意味がない。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/06(日) 19:56:29.21

だからGANｓが流行ってるんだろ？？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/06(日) 21:06:59.54

>>852
コストは掛かるのはわかるが、それによって
なにが得られるかだよな

コストを掛けた以上の利益が得られなければやる意味がない

まあ今はまだ検証段階でそこまで考えられる所まで来てないんだろうけど
いいよな。結果が出なくても良い段階っていうのはｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/06(日) 21:07:13.61

>>852
ストレージは利用者に提供した分は必ず確保して使えるようにするから占有だけど
GPUは隙間時間を別の人が使ったりできる点は違うんじゃね

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/26(土) 14:56:07.98

不正統計ω

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/26(土) 15:04:17.59

不正統計δ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/27(日) 16:49:33.49

仕事で国の統計データ使うこと多いのに
マジで勘弁して欲しいぞ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/27(日) 17:23:27.82

計算し直せばいいだけだろ。他責なんだから

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/27(日) 17:55:29.03

計算できるようにデータを
纏めるのが大変なんじゃ！

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/27(日) 17:57:03.48

この地域にはこういう属性の人が多いからこういう戦略で行こうとビジネスの意思決定に使ってた国のデータが嘘だった場合、
これからのことは正しいデータで計算し直せば済むが過去の莫大な機会損失も補償してくれなければ意味がない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/27(日) 18:26:06.36

以後、気をつけるように

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/27(日) 18:48:58.10

国相手に損害賠償訴訟を起こす手もあるぞ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/28(月) 01:34:18.93

ディープラーニング×暗号通貨
http://masagutti.hatenablog.com/entry/bitcoin_raspberrypi

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/28(月) 12:43:29.94

ほんとにまともなAIなら
学習の結果として
不正な統計データが入力されたら
受け付けずに突っ返す動作にするのが理想だな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/28(月) 15:04:36.07

>>865
それは不正統計を判定するために学習させた場合であって普通は誰もそんなもの作らないから

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/28(月) 15:12:52.73

危機管理だろ、データが不正の場合当社は責任をもちませんと契約書に入れておくとか

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/02(土) 19:33:24.61

V100搭載の計算マシンが2〜3ドル/hてのがクラウドの相場

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/18(月) 22:53:58.26

安そうに見えて結構高いよね実は？
２４時間回したら俺は生活できないorz

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/20(水) 17:51:51.87

クラウド企業は大儲け！

クラウド使う意味が分からん？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/21(木) 02:07:39.79

ディープラーニングは最小二乗法」で物議
慶應義塾大学経済学部の小林慶一郎教授がAI技術について解説
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1902/20/news141.html

さすがにこれはあかん、引退推奨レベル

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 13:14:44.17

だれを相手に書いてるかが問題で

「日経の経済教室」

なら
あっそう
でおわり

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 13:27:59.38

でも出力と教師信号の差を小さくするっていう点では
最小二乗法と同じじゃね？

多層にする事でより精度よく
複雑な問題に対応可能になっているけど
もっとシンプルな構造で
同様の出力をできれば
学習の計算力も少なくて済む

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 13:46:43.30

別に、理解している人からすれば
どうでもいい話しだよね。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 15:06:08.21

別に最小二乗法である必要性はないし教師と予測の差を測る何かしらがあればいいだけなので全く本質的ではない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 15:13:01.54

>>875
短い言葉で判りやすく伝えるにはどういう表現がいい？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 15:15:14.63

お前には無理

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 15:18:26.65

深く考えてくれるAIなんです
だからディープなんです
な、なるほど！

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 16:49:59.36

ディープってのは単に中間層が複数あるということを言ってるだけだぞ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 17:46:31.58

>>873
ディープラーニングを一言で説明しろって言われて
A. 最小二乗法みたいなもの
B. ニューラルネットワークを沢山繋げたもの
のどっちの説明が適切かだな

実際はAの最適化の要素とBの深いネットワークの要素のどちらも重要だから、片方だけ説明すると片手落ちになって突っ込まれる

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 17:54:08.28

小学生に説明するときと猿に説明するときで説明の仕方変えるだろ
臨機応変に出来ない方が馬鹿

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 18:02:57.51

猿に教えてるところを録音されて晒し者にされたのが今回の事案。
「猿が相手だったので猿向けに説明してたんです」とは相手もいる以上言えんわなｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 18:18:14.42

「片手落ち」は使ってはいけない表現じゃなかったか？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 19:05:45.63

>>880
ニューロンを沢山繋げたもの
って言われてそれで何ができるの？って思うけどな

炭素を沢山繋げたもの
って言われても価値があるものなのかわからない
炭なのかダイヤモンドなのか

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 19:08:13.79

>>884
結局は聞く側が何を知りたいのかによる
それによってどんな観点で説明するか変わる

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 19:09:07.81

あしたはJDLA/Eか

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 19:58:44.79

ディープラーニングが何者か一言で説明しろと言われて一言で説明したらそれじゃ分からんと言われ、厳密に説明しようとしたらそんな難しい話理解できないと言われ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 21:05:11.06

聞く馬鹿に答える馬鹿

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/22(金) 21:07:54.35

これは辞任しかないｗｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 12:37:31.13

単純労働はもう人間がやる時代じゃなくなった
DLが判らない人は職を失います
DLが判る人は信用を失います

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 12:43:45.09

データによって関数近似するだけですと答えりゃ良いんだよ。
deepが今までの機械学習と違うのは関数を表すパラメータが多いだけ。
(まあ多いからそれなりの学習法が必要になるってことではあるのだが。)

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 12:47:45.21

確かに「関数って何？」ってレベルの相手に「最小二乗法」とか言っても伝わらんよな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 13:05:49.57

そもそも最小二乗法知らないレベルの人がディープラーニングの意味を知ったところでその知識に使い道などない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 14:02:48.73

>>891
パラメーターの多さは本質的じゃない
他のモデルでも増やすだけならいくらでも増やせるし

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 14:27:17.84

>>894
本質か本質でないかはわからんといったところだろ。
例えば混合ガウス分布のパラメータをdeep learning並にしてSGDで学習みたいなことを
実験した結果とかみたことないし、どれくらい差が出るのかは誰にもわからん。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 16:02:59.35

幅が効いてるのか深さが効いてるのか判らんぬ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 16:11:49.78

入力データ入れたら、出力データを返す装置を作ってるだけ

それだけの話

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 16:13:33.97

AIとか言ってるからこじれてる

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 16:19:13.67

>>883
そうやな
ちゃんと片端って言わないとな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 16:19:56.88

AIという名称を使ったおかげで
大きな予算が降りやすくなった

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 16:26:26.19

>>896
深さが効いている
NNの深さは表現力に対して指数的に効くが、幅は多項式的
だから「ディープ」ラーニングがここまで流行った

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 16:29:50.37

>>901
なるほど
まつおっさんはそこを説明し忘れたと

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 17:13:34.69

わざわざ"ディープ"ラーニングだと言ってるのに今更「深さが重要だよ」程度の説明までしてやらなきゃならないのか
無知というのは本当に面倒だな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 17:48:49.92

>>901
深さはなぜ聞いてるんですか？
何に聞いてるんでしょうか？

まさか、非線形だからなんて答えないですよね？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 18:09:54.05

自分で調べて理解する方が早いのをなぜわざわざ他人に聞くんだろう
自力でやるほどのことではないと言うならそんなことを知ったところで君の人生において使い道などないだろうに

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 18:42:59.52

>>904
それはね、ふか～い意味がある
でいいんじゃないか？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 18:53:50.90

>>904
同じ関数を同じ精度で近似したい時、幅を増やすよりも深くする方がニューロンが少なくて済む
理論的な所は論文がいくつもあるがフォロー出来てない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 19:02:21.42

>>903
理論上は古典的な三層のMLPで関数の任意精度近似が出来るのになぜ"ディープ"にする必要があるのか？とか少しNN齧れば誰でも思い至る疑問を感じず、「"ディープ"ラーニングと言う名前だから深さが重要」で思考停止している人間よりマシだな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 19:08:30.62

ゆうてもこのスレでディープラーニングのコード書いたことあるやつってほとんどいないよね？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 19:39:07.90

>>909
流石にいっぱいいるだろw

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 19:55:58.24

>>906
理論的な箇所？
わらわら‥
ほとんど結果論でしか語ってないような‥

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 19:59:15.04

間違えた
>>907>>906
ほとんど結果論でしか語ってない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 20:03:30.10

>>907
いくつもあるか？本当に？
公理系からスタートしてる理論はほぼ皆無だよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 20:30:39.92

>>913
理由として公理系から出発するレベルで厳密な証明を求めるならこんな所で聞かないで論文を読むべき
単にマウント取りたいだけならその限りではないが

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 20:57:11.51

>>913
公理系の意味理解してるか？
標準的な数学の公理系に基づいているならわざわざそこから出発する意味はないよ
1＋1の証明から始めてたらいつまで経っても目的の議論にたどり着けんやん

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 21:37:01.90

>>913
NNの公理って何？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 22:03:16.80

ZFC

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 22:04:39.07

公理とかw
数学と工学の区別ついてない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/23(土) 23:37:24.82

鬼束ちひろを理解できるAI。
人間には無理。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 00:36:01.42

始めの仮定の部分を示せばよいと言っている
その仮定が確からしいかどうか怪しいと言っている

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 01:02:08.29

怪しいと思うなら自分で正しいのか間違いなのか示せばいいのに

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 01:03:05.00

不十分です

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 03:00:13.95

>>920
正しいか正しくないかは実験して確認するしかない
ヒッグス粒子にしろ相対論にしろ実験で確認できるまでは仮設

正しいかどうかに関係なく論理展開は可能
相対論で言えば光の速さが最速で一定というのは
実証されていない段階で論旨展開されて
時空間の相対性が導かれたと思う

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 03:16:20.34

結局>>911-912に落ち着いた(笑)

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 05:10:43.25

「全」が最強ですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 09:54:45.28

>>908
少しNN齧れば誰でも思い至るようなありふれた疑問なら少し調べればいくらでも答えは見つかるだろうになぜ自ら調べないのか

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 10:56:47.83

調べても深さと幅の関係はそんな単純ではないという結論だがな。
深さをあげれば掛け算で表現ノードが増えるという理屈はあるがあれはあれで怪しいし。
とりあえず実験的には深さを増してった方が有効というのは正しそうだが。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 11:46:14.25

JDLA/E受けた人いる？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 16:41:44.01

>>906
不快な解答です

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 16:55:23.56

>>923
>光の速さが最速で一定というのは

これどうやって実証されたの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 17:04:26.90

>>930
不快な質問です

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 17:09:07.22

>>930
それが実証されたとは書いていない
導かれた予言が実証された

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 18:46:29.69

相対論の前から実際に検証されてたわけだが。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%82%B1%E3%83%AB%E3%82%BD%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%83%A2%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%81%AE%E5%AE%9F%E9%A8%93
こういう蓋然性を元にして相対論は整備された訳で、机上の空論に基づいて論理展開している訳ではない。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 18:59:25.12

証明はないよ
実証とも言えない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 19:38:54.50

そっか、光の速度は量れたが
測定手段としては一定という量り方はないんだな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 21:13:32.58

不快な回答です

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/24(日) 22:03:25.88

そいつがルパンです

**デフォルトの名無しさん** · 2019/02/25(月) 10:57:08.92

>>933
当時その実験やってる最中に偶然重力波が観測(というか観測じゃなくて到達と言うべきか)されてたら
歴史は変わっていただろうね