【統計分析】機械学習・データマイニング15 [無断転載禁止]©2ch.net
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>>896
いまいち噛み合ってないのかわかんないが、
予め元になる対象が合って、それに合うようにパラメータを変更する。
あるいはその対象がないなら、パラメータ変更後の結果を評価する基準設ける。 人工知能なんて簡単だな
なんてったって、人間の意識は全て無意識的自然発生的に起こったものを
受動的に受け取ってるだけだからな
で、あとは「自分の意思でやったことにするだめに」後付けでエピソード記憶
として残す部分を実装すればできあがりだ ？？
またろくに理解してないへんなやつがあらわれた >>904
？？？
まさか人間の意識が能動的な存在だとでも？
自分の行動は全て自分の意思で決めていると本気で思ってる？
残念ながらそれは幻想なんだよ ん？人間？
何言ってんの？文系の人？
そもそも一般人が人口知能って呼んでイメージするものは現状ないよ。
バリバリ数学の手法使って問題解いてるだけ。 >>906
そうだね
機械学習で実現できてるのはニューラルネットワーク部分
でそれができれば実は人間の脳がやってる「意識」も実は実現できる
ってことを端的に言ってる
要はいわゆる「魂」のようなものはこの世に存在しないということ あのね？
『NNが、上手くいってるのはニューロン/シナプスを模擬してるから』
とよく言われてるけど、そのモデルだから上手くいく理由は根拠が示されて無いよ。
あと、脳=NNと考えるのは議論が飛びすぎ
『魂』とかの発言ができるって頭がおかしいと思われるからやめたほうがよいぞ 特に他人から変な奴だと思われないようにすることに興味はないので
人間の「意識」は、
入力に対して無意識的に機械的なネットワーク(NN)を通じて出力された結果を
受動的に受け取ってそれをあたかも「自分が自分の意思でやったこと」である
という記憶に残してることで実現されている
ってことを言いたかっただけです
端的に言って人間も単なる周囲から入力を受けてそれに応じた機械的な出力を
してる機械に過ぎないので、今盛り上がってる機械学習もそのうち人間と区別が
つかないAIになるんだろうなと
量子コンピューターでNNを組めればほぼ脳と同じ処理能力を得るだろう 感想？
前半は実験事実です
後半は私の（脳内で勝手に発生したものを私自身が予想したと思っている）予測結果です >>909
人の脳は量子計算はやってないようだけど、どうして
＞量子コンピューターでNNを組めればほぼ脳と同じ処理能力を得るだろう
といえるの？ >>912
ある条件を与えて（入力）、その系のエネルギーが最も低くなる安定状態が解（出力）
となる仕組みが実際の脳のニューラルネットワークの実装に近い
クロック同期回路で構成される現行の逐次実行ベースのCPUではとてもじゃないけど
同じ処理速度は実現できない
量子コンピューター以外でNNを組むとしたら、代案として考えられるのは、
OPAMPをベースとした「アナログ」的に重み付けが可能なアナログ回路で
ニューラルネットワークの機能を模擬した実装であればあるいは脳みそに近い
実装が可能かもしれない
しかし問題は、人の脳のようにその回路(NN)を「高密度」に構成し、
かつそれを「動的に変更」できる仕組みを確保するのが現在のテクノロジーでは
難しい点である
以上のことより、量子コンピューター（量子ビット）でそれを実現する方法が、
現在の人類のテクノロジーレベルでは最も現実的な解だと思うから >>912
補足
>ある条件を与えて（入力）、その系のエネルギーが最も低くなる安定状態が解（出力）
>となる仕組み
は量子コンピューターの原理 現状で人間の脳に一番近くて現実的な方法は何か、という問題は
ある手法が人間の脳と同じかきわめて近い処理内容・同程度の処理能力を実現しているか、という問題とは別物
このスレで話すことじゃないと思うが >>915
人間の脳の機能の本質は何か？がわかっていれば別の問題として切り離せるだろうね ここはプログラムスレなので、今、プログラムで実現可能な話題に絞って欲しい。 なんかもう酷いことになってる‥
議論点もなく、ただ一個人の掃き溜めになってる
繰り返しになるけど人間の脳=NNではない
NNはニューロンシナプスの数学のモデル化の一つとして提案された恣意的なものを使い続けてるにすぎないのに >>923
脳みそもただの分類器だと認めると人間の価値が下がったように見えるからやなの？ でも弱いなんたらって結構あるよな
収束性とかもそんなんないっけ >>931 >>932 >>933
このハゲェーーーーーーー！！
ちーがーうーだーろぉおおーーーーーー！！！ そのネタでスレ消費してないで
もう人工脳と称して売っている会社があるから
もうそこで買ってこい。 ／＼_彡⌒ ミ＿_ これよりハゲに対する
＼／（｀･ω･´) ／＼ 誹謗中傷の監視を人工知能で行う
＿| ￣￣￣￣|＼／＿
／ |＿＿＿＿_|／￣／
￣￣ ￣￣ >>941
それな。深層学習が本当に凄いなら、ハゲを何とかして欲しいわな。
できないなら偉そうにするな、と >>948
そんなにハゲであってほしいの？
ハゲを愛してるの？？ ハゲでスレが伸びるのかw
まぁchainer使おうがtensorflow使おうが、ハゲ問題は解決しないからなw はたして、ほんとうにそうだろうか
げんいんきゅうめいにはやくだつのではないだろうか TFにkerasかぶせるみたいに
頭皮にヅラかぶせればいい STAP細胞はハゲの光りだったが
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http://matsuri.2ch.net//test/read.cgi/%68%6F%74%65%6C/1427977761/ 少し聞きたいことがあるんだけど
回帰分析の応用？で例えばだけど
4変数の入力で2変数の出力を予測したいタスクは何分析になるの？ >>961
何をしたいのか上の文だけじゃわからないけど、4パラメータを2バラメータに変換したいならPCA(主成分分析)やって固有値大きい2つの固有ベクトルを選んで変換するだけ 線形性みたいなら普通のPCA
非線形ならカーネル法使えばいいだけ。 そもそも何をしたいの？
『何分析になるの？』に回答しただけ 「総計分析・機械学習は検索して見つけたサンプルコードを参考にしてライブラリを呼び出すだけ」
とか言ってくれよ 検索しなくても大学一年の線形台数で学ぶ
どういうときに有効で、逆にどういうときにﾀﾞﾒなのかも含めてな…
それを知っていれば
>>961に
「…だけ」とか言うはずが無いと思うんだが じゃあ「…はげ」でいいよ
なにがしたいのか俺もよくわからん >>969 おっと誤字ｽﾏｿ
×線形台数
○線形代数
いや別に
「〜法は…だけ」とか思っていてもらっても、
ｵﾚは全然かまわないよ >>962
めっちゃ適当だけど例えば
年齢、性別、国籍、宗教の4パラを入力として
身長と体重を予測したいとする時
身長と体重をそれぞれ別に重回帰分析してもいいんだけど
恐らく身長と体重に何らかの相関がありそうなので分離したくないなあ、と
そもそもこういう場合って普通に入力ノード4出力ノード2のNNに突っ込んで学習してもいい結果は得られないものなの？ この分野進歩が早すぎて三年前の情報とか無価値になってたりする ソニーのPython2.7のみ対応でワロタ
クソゴミじゃねーか これで3.6対応で日本語ドキュメントあれば日本人は使ったと思うよ
2.7のみ英語のみだから誰も使わなそう chainer も pytorch に瞬殺されててワロタ
https://trends.google.co.jp/trends/explore?cat=5&;date=today%2012-m&q=chainer,pytorch グーグルや facebookの実績が桁違いだから仕方がない
>>981
pytorchってまだベータなのにw 顔写真と似てる有名人を探すって言う
MSのcelebslike.me試してみたけど
サンプル画像すらあんまり似てない人ばかり選ばれるんだけど何で？ >>984
過去一年間の勾配だと惨敗してるじゃん。今後明らかに差をつけられるんじゃね？ >>984
読めないのはあんただろ
トレンド予測だと抜き去られてるし、30日間で見ても負けている 現実見れないなら、tensorflow とも比較してやるよ w
https://trends.google.co.jp/trends/explore?cat=5&;date=today%2012-m&q=chainer,tensorflow chainerは純国産の技術なんだから少しは応援してやれよ… >>990
たぶんNNにいれても過学習になるだけかと >>996-997
俺の優秀な頭脳に寄付してくれよって意味なのになんで俺が禿げてる前提になってんの証拠あんのか
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