【統計分析】機械学習・データマイニング18
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
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 >>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
運営大丈夫かよ・・・ 試験要項の推薦図書も中身が薄っぺらそうなのだらけだな
背景にある数式とか理解しないで問題作ってそう >>238
数式理解出来てる香具師おるんか？
感性でええやろ。 >>242
おおきに、あんさん、えらいええ人でおますな。 今時香具師なんておじさんしか使わんから知らなくていいぞ まあこうなりますわ
http://buzzap.jp/news/20171205-google-brain-nasnet/
【IT】GoogleのAIが自力で「子AIの作成」に成功、しかも人間作より優秀
asahi.2ch.net
test
read.cgi
newsplus
1512448898 いよいよ、ディープラーニングのジェネラリスト検定の
受験料申込み期間が本日までだぞ！
みんなも、急いで払えよ！来週の土曜日の13時から15時までが試験時間だ。
俺の場合は、最悪土曜日が仕事とかで試験が受けられなかったとしても
受験料13000円は協会に寄付したと思えば良いわw >>202
試しにやってみたけどロト6で学習データと未学習データに分けて当選確率1/352くらいまでの精度が出せた azure machin learningで機械学習デビューしようとしたけど、分析ロジックは何を選択すればいいのか分からなくて詰んだw まだジェンラルのスペル直ってないぞ
どうしようもないな >>263
それ持ってるしディープラーニングの本じゃないじゃん ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
