【統計分析】機械学習・データマイニング18
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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
人工知能考察は未来技術板の技術的特異点スレで語れ
※ワッチョイ
■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17
http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1502032926/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:----: EXT was configured >>141
そうなるとアフィン変換とかは大学なのか
技術立国が聞いて呆れる 高校でアフィン変換をやるのか、すご先端高だな（笑） アフィン変換は高校でやってなかったっけ？
行列の勉強でやった気がするけど 数3の授業で習ったな。教師の暴走かどうかは知らない。 行例は一次変換までが教科書に載っていた
受験では固有値問題が出ていたりした(固有値をという言葉は使わずに)
ちなみに今は微分方程式も高校の範囲外 時代によるんだろうな。固有値たしか教科書に載ってたぞ。
受験では不動直線が流行してたな。 調べて使える様にならないとどうしようもないんじゃ、、、
toolとして使うだけなら出来るかもきれないけどさ 複素数があれば問題ない。点の回転もできる。
理系に多いエンジニアは電気回路
で複素数平面の理解が必要。
一次変換なんて演算だけなら後追いで十分。
数学的なセンス磨くなら複素数平面のほうがよい。 wwwかなり不完全
“このマスクは上図のように人間の目から見るとかなり不完全だが、BkavはFace IDの仕組みを理解しているので効果的に“バイパス”できると説明” 人工知能学大事典が図書館に入ったから軽く目を通したけど勉強になるなこれ ブラウザから深層学習が出来ると謳っているのに
どうやってやるんだよ？
ソフトを起動するようなページもないし。
https://deepstation.jp/cslaier/ ディープステーションのGUIの方が
ソニーのやつよりわかりやすいけどね。 >>166
そっちは
＞使用可能時間 10H
だからWinAPP版しかないな。 写真を整理するのが面倒なので機械学習を使いたいんだけど、お前らならどうやる？
・やりたいこと
1. 大量にある画像に対してタグ付け
写っているものを抽出するのは割と簡単にできるけど、実際にタグ付けする時に、相応しいものにするにはどうすればいいのか。
例えば自動車の全体が写っている写真には"自動車"とタグ付けしてほしいが、"タイヤ"や"ナンバープレート"は別にタグ付けしてほしくない。
一つだけ代表的なタグを付けるのも手だが、例えば森林の風景写真には"森林"と"風景"をタグ付けしてほしい。こういうメインコンセプト？だけを抽出する手法が知りたい。
Google Photoはあれどうやってんだ・・
2. 良い画像と悪い画像をスコアリングしたい。
綺麗 <-> 汚い、美人 <-> 不細工など。単純なピクセル解像度だけではなく、ピンボケしていたらスコアが下がるとか、人間が見て綺麗だと思うかどうか。
画像の鮮明さと被写体の優劣は分離して評価するべきか？
1.はKerasでやれそうだけど、あらかじめ決めたタグのモデルを別々に運用するくらいしか思いつかない。("森林"のモデルと"風景"のモデルを別々に用意してスコアリング)
一発でできないんかね。。
2.は教師あり学習でひたすらサンプルデータ貯めていくしか無いか？ SONY のWinAPP版
Setupダイアログの I Agree を受け付けてくれない
テキストを下までスクロールしてもダメ
キャンセルも効かずにプログラムを終了することもできないまま。 そういや、NTTの量子ニューラルネットワークマシン
我々も使わせてくれるのかしら？ 人間のクリエイティブの部分だけは永久に不滅だから黙って芸術センス磨いた方がええと思うで >>150
東北大の長谷川浩司先生は複素数平面より線形をやれって言ってた。 >>175
高校じゃいらね。
>>140みたいな発想力のないやつが増える
話は変わるが複素ニューラルネットワークって手法の話が出ないね。
時系列波形の解析にはそこそこ役に立ったんだが。 ところで情報気化のしようや。
>>18のいうオカヤ？って誰か知らんし。
俺はただのサラリーマンだがやっぱ突っ込みどころ満載だわ 俺酔っぱらってんな。
情報幾何の話しようやと言いたい まあ、あんな不完全な理論
なんで表に出せるかわからん >>187
ねえねえ
なんで『どこが不完全か言ってみろ』とかなんで聞かないの？ じゃあどこが不完全なのかいってみろ
どうせ的外れなことしか言えないんだろうけど どういう意味で完備でないか言わないと何が言いたいかすら伝わらん
不完全なのはお前の方なんだよなぁ 以前ここで、カルマンフィルターのこと述べたときに、離散系のベイズ定理から導出できることを考慮して、評価関数の最小解から求まると述べたことがあった。
そんとき話が簡単になるように理論をボカした。実際は連続系のカルマンフィルターで考える必要があり、本当はちょっとややこしい話になる。
そのときにカルマンフィルターを評価関数でボカしたことに突っ込みいれず簡単だとぶったぎった奴がいたな
それあんたじゃない？ >>178で「(高校じゃ)線形代数いらね」と書いた時点で
きみはここで何かを語る前提ができてないと皆に判断されたから
もう相手にされないよ。
この板で「プログラムなんていらね、数学だけ知ってりゃいい」って書いたようなものだから
きみは“部外者のど素人が知ったかぶって迷い込んだだけ”だと判定された。
どっか別のとこでもっと素人相手にマウントしてな。 なるほどそりゃそうだ。
実際、不要だと思うんだけどな。 >>196
>定義している距離について妥当でないと言っている
正直この文章も何が言いたいのかわからんが、
距離空間の完備性（任意のコーシー列が収束列となる）が満たされていないと
いいたいわけ？ ダイバージェンス距離では三角不等式成り立ってないだろってとこ ナンバーズやロトの過去の当選番号をディープラーニングの
LSTMで学習させて、次回の当選番号を予測させることは可能ですか？ >>208
サンキューです、昔の特撮でしたか、親に聞いたら覚えてたので有名なんですね。 企画を見た記憶あるけど調べたら作られてないみたいだな 光速エスパーは確か東芝のマスコットキャラやってたな。時代の流れを感じるw
久々にスレに立ち寄ったけど、気持ち良いくらい過疎ってるなw
信者の書き込みも一切なくなってて驚いたわw 感情の原因はそれを感じる者自身の固定観念・価値観・判断基準
「言葉 風紀 世相の乱れ」はそう感じる人の心の乱れの自己投影
問題解決力の低い者ほど自己防衛の為に礼儀作法やマナーを要求する
憤怒は無知 無能の自己証明。中途半端な知識主ほど辛辣に批判する
全ては必然。偶然 奇跡 理不尽 不条理は思考停止 視野狭窄の産物
真実・事実・現実・史実はその主張者の主観。人の数だけある
「真実は一つ」に執着する者だけがその矛盾を体験（煩悩 争い）する
宗教民族差別貧困は戦争の「原因」ではなく「口実動機理由言訳切欠」
全ての社会問題の根本原因は低水準教育
情報分析力の低い者ほど宗教デマ似非科学オカルトに感化傾倒自己陶酔
史上最も売れているトンデモ本は聖書。神概念は人間の創造物
犯罪加害者に必要なのは懲罰ではなく治療。被害者のみ支援は偽善
虐めの原因は唯一「虐める者の適応障害」。真に救済すべきは加害者
体罰・怒号は指導力・統率力の乏しい教育素人の怠慢甘え責任転嫁
死刑は民度の低い国家による合法集団リンチ殺人
死刑(死ねば許され償え解決する)を是認する社会では自他殺は止まない
核武装論は人間不信と劣等感に苛まれた臆病な外交素人の精神安定剤
投票率低下は社会成熟の徴候。奇人変人当選は議員定数過多の徴候
感情自己責任論 〜学校では教えない合理主義哲学〜 m9｀･ω･) ほいネタ
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/346926/112701221/
> 具体的にはソースコードを画像化した上で、ディープラーニング（深層学習）で分析。
> ネスト構造が深い、コメントが少ないといった、可読性が悪いソースコードをAIが診断する。 コードをプリントして画像化すれば一目でわかる
ideone とか codepad とか開いた瞬間に閉じるパターン ディープラーニングのジェネラリスト検定の
受験申込み期間が来週の土曜日までだぞ！急げ！
http://www.jdla.org/business/certificate/ これ受かったところで意味あるんです？ただの金儲けでないの >>221
合格証が得られる。
どんな物かは知らないけど、俺スゲーという自己満も得られるw >>217
例題を見たけど死ぬほどしょうもなかった JDLA Deep Learning for GENRAL 2017
の試験の方は、
＞試験概要：120分、100問の知識問題（多肢選択式）
だけだな。
もう一つの、JDLA Deep Learning for ENGINEER 2018 の方では
知識問題（多肢選択式）と実技試験で構成ってあるけど コーディングできないと意味ないのに知識だけ問う資格になんの意味があるんだ 検定・資格概要の欄で
GENRAL
シラバスの欄で
GENERAL
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