【統計分析】機械学習・データマイニング18

2017/10/12(木) 20:21:31.89

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

2017/12/22(金) 18:29:39.83

>>314
西川ゆいさん
最高

2017/12/23(土) 20:05:00.47

おら！shi3z様の金言だ有難く拝聴しろ

みんな、これからは深層学習にはGeForceではなくRadeonを使おう
http://d.hatena.ne.jp/shi3z/20171223/1513980907

2017/12/23(土) 21:17:28.98

>>335
28万円の水冷PCが起動しませんでした。まで読んだ

2017/12/23(土) 22:56:09.21

アップル&AMDの時代きたか

2017/12/23(土) 23:19:01.30

xeon phi と FPGAじゃなくて？

2017/12/24(日) 00:51:40.23

iMac Proでも買ってくるかな

2017/12/24(日) 14:06:31.57

>>335
オラクルはまだ潰れてないのが不思議

**デフォルトの名無しさん** (JP 0H9f-UNm8) · 2017/12/24(日) 16:32:04.19

[1,2,3
2,3,4
3,4,5]
のとき
[1,2,3]
という形式で1ファイルのデータが無数にあります
こういうのの学習は普通どうするんでしょうか
ファイルをひとかたまりにして上から流していき、単純に多クラス分類ですか？
これ、一試合単位の順位みたいなものなので、試合(ファイル)単位で学習させた方がいいような気がするんですが
別にどっちでも学習率等変わらないもんなんでしょうか

2017/12/24(日) 16:46:33.99

LOTO6か

2017/12/24(日) 21:54:18.44

http://diamond.jp/articles/-/153736

2017/12/25(月) 00:16:34.06

今日驚いたこと、積み上がってた本を整頓してたら
シュプリンガー版のPRML(上)が出てきたこと。
…ああ、ジュンク堂で「決定版！」って平積みになってたの
前職の頃に買った記憶がぼんやり…
あれPRMLだったのか

2017/12/25(月) 07:16:47.86

今日驚いたこと、積み上がってた本を整頓してたら
同じ本が何冊もある

2017/12/25(月) 07:21:25.66

>>343
有効なのは認めるが
最強は言い過ぎ

2017/12/25(月) 07:39:44.08

>>345
認知症の診断を受けるべき

2017/12/25(月) 11:59:02.80

>高校生は行列を勉強しなくなった

これひどいな

決定したのはビーチ前川か？

2017/12/25(月) 14:26:15.60

>>343
ステマおつ

2017/12/25(月) 18:36:55.44

>>348
貧困女子の現地調査しても、あいつらは行列の計算できない。

2017/12/26(火) 01:51:42.92

数学より総合的学習のほうが大事だから仕方ないね

2017/12/26(火) 10:27:18.88

現物調査はしてても統計作業してなさそう

2017/12/26(火) 20:06:14.87

数学より芸術
いつの時代も創造性的クリエイティビティが時代を作る

2017/12/26(火) 21:00:46.93

深いね

**デフォルトの名無しさん** (ｽﾌｯ Sd1f-Xs9g) · 2017/12/26(火) 22:44:19.22

テスト受けた>>302だけど。
今日、結果がメールで届いた。
結果は予想通り不合格だったわw

【　不　合　格　】

総受験者数　1,448名
合格者数　　　823名

2017/12/27(水) 00:22:31.40

ドンマイ

2017/12/27(水) 01:25:58.97

難しかった？

2017/12/27(水) 02:09:57.80

受検者の半分以上が受かってんのに難しかったもないだろ

2017/12/27(水) 02:58:39.35

そうは言っても40%強は落とされるんだし、合格者だって点数が良かったから合格したとも限らないだろう
受験者が公務員だったり、ブログやQuiitaの記事を書いていれば「こいつを合格させておけば、後々いい宣伝やビジネスになるかもしれない」と忖度してないとも限らない

2017/12/27(水) 06:46:20.68

試験内容はそこそこ難しかったと思うよ
何も知らない人が推薦図書だけ読んで受けても絶対分からないところだらけだと思う

過去問もない初回だから受ける人も元から自信ある人だけだったから合格率高かったとか？

**デフォルトの名無しさん** (ｽﾌｯ Sd1f-Xs9g) · 2017/12/27(水) 17:50:02.29

>>360
試験受けたのですか？合格しましたか？
次は過去問公開してほしいわ。

2017/12/27(水) 18:41:21.79

合格率60%の試験とか受けるだけ時間の無駄だな
せめて10%前後にしろっつうの

2017/12/28(木) 02:17:35.33

逆説的だけど、進歩早い工学分野ってしょっちゅう最新情報見てる必要あるんだろうか。

2017/12/28(木) 02:53:17.57

アメリカや中国に任せておけばいいんじゃないか

2017/12/28(木) 10:21:02.59

シナに任せるとな（苦笑）

2017/12/28(木) 12:45:22.07

>>365
日本より遥かに上ですよ

2017/12/28(木) 12:52:38.56

>>366
色々胡散臭くてな

2017/12/28(木) 12:55:37.84

次々と不正が発覚する日本企業が胡散臭くないとでも？ｗ

2017/12/28(木) 13:45:46.09

三里塚

2017/12/28(木) 13:52:17.84

日本はブラック企業の巣窟やで

2017/12/28(木) 14:09:07.61

解約のお知らせ
http://www.sankei.com/affairs/news/171206/afr1712060025-n1.html

2017/12/28(木) 14:32:10.88

>>368
根本的に根性が違うからなぁ、奴らと仕事したことあるか？

2017/12/28(木) 15:55:27.43

>>366
崑崙は上にあるが（笑）

2017/12/28(木) 17:14:04.28

>>372
日本語勉強したらw

2017/12/28(木) 18:44:34.66

>>374
もう少し日本語理解できるようになってから煽ろうな？

2017/12/28(木) 19:12:39.27

マウンティングマンのありがたい助言

207 名刺は切らしておりまして 2017/12/28(木) 10:46:48.68 ID:M1F14Qpp
あと、昨日の地図ニューラルネット君、君がもしこの業界に就職したいなら、昨日の
やり取りをまとめて、「５ちゃんに雑魚がいたんで、分かりやすく地図の比喩を出して
やったにも拘わらず訳の分からんことを言ったんでボコボコにしてやったら、『ウチの
ゼミには来ないでね』なんて捨て台詞言って逃げていきましたよ。アッハッハ」なんて
言ったら採用されやすくなるよきっと。太鼓判を押すよｗｗｗｗｗ

2017/12/28(木) 19:31:23.13

>>365
>>367
未だにこんな認識の奴がいるのかｗ

2017/12/28(木) 20:43:16.13

今頃こんな認識の奴がいるのか（笑）

2017/12/28(木) 21:00:18.65

>>377
悔しいのうw
でも胡散臭さは消えませんのでー、残念！！

2017/12/29(金) 14:30:12.92

なんでublasじゃなくてeigenをみんな使うの？

**デフォルトの名無しさん** (JP 0H73-7tmp) · 2017/12/29(金) 23:53:02.58

そりゃまあ公式ページのQ&Aにこんなこと書かれてちゃね

Q: Should I use uBLAS for new projects?
A: At the time of writing (09/2012) there are a lot of good matrix libraries available, e.g., MTL4, armadillo, eigen.

2017/12/30(土) 12:48:17.49

Battle of the Deep Learning frameworks
https://towardsdatascience.com/battle-of-the-deep-learning-frameworks-part-i-cff0e3841750

2017/12/30(土) 20:09:30.88

wikipediaの加筆すくねーなぁ
だれか書いて

2017/12/30(土) 21:42:59.28

書いたら書いたでなんか言われるからね

2017/12/31(日) 01:57:52.44

お金払えば働くよ

2017/12/31(日) 03:28:34.28

>>382
勉強になった
ありがと

2017/12/31(日) 17:57:25.40

つまらない!このスレつまらない！

2017/12/31(日) 18:03:00.44

つ
ま
ん
ね

2017/12/31(日) 18:26:59.46

ね
ん
ま
つ

2017/12/31(日) 22:41:51.91

COCCOでも聞いてろ

2018/01/01(月) 01:12:29.83

つ
じ
ん
が

**デフォルトの名無しさん** (JP 0H3a-Zn6g) · 2018/01/01(月) 12:43:24.51

いままで普通の統計しかやってこなかったんですが、ディープラーニングに使うデータセットもゴミ変数項の検討と除外はやる必要があるんですよね？

2018/01/01(月) 14:12:12.20

そのための線形代数では

2018/01/01(月) 21:20:34.76

え？どういう関係？

2018/01/01(月) 23:05:01.85

>>393
線形代数って行列とかの事ンゴよね！
Pythonと関係あるンゴか？

2018/01/02(火) 02:32:43.81

たとえば翻訳など、国語辞典や辞書の単語説明が不適当だと、
翻訳がめちゃくちゃになるのが、それらを元にした学習のＡＩだ、
計算量を増やしてもいろいろ学習しなおしても、正しく判断できないのは
基準情報となる辞書そのものが正しくないからだ、
学習の原理は学習が正しい場合は正しくうごいても、正しくない学習があれば
正しくない結果となる。
自動で行われる部分があるからこそ余計に未知の部分はデタラメな判断になる。
数学と同じで定義がデタラメならどんな正しいアルゴリズムの方程式でも証明
される結果はデタラメになる。
人間が辞書にあるような意味となる部分を正しく扱えない時点で、
それをどのように学習させようが、結果は正しくなくなる、部分的にうごいても
特定の条件で恐ろしく意味不明な結果しかだせない、
それは人間の脳でも同じだから。

2018/01/02(火) 10:34:28.16

正誤判定が不正確なら学習結果も不正確なものになる
と一言書けば済むことを何でダラダラと書いてんの？
俺の時間を返せ！

**デフォルトの名無しさん** (JP 0H3a-Zn6g) · 2018/01/02(火) 10:54:17.07

でもディープラーニングや今の世代のニューラルネットワークは
畳み込みや深層化、高次元かつ大量のデータを使うことで従来の統計装置より高い耐ノイズ性を持っているのではないのですか

2018/01/02(火) 10:58:34.14

>>398
大量のデータがあってもノイズ率が同じなら一緒

2018/01/02(火) 13:27:31.73

よくAIの話で教師無し学習だと道徳を覚えられないとか
最後は人間による教育が必要とか言われるんだけど
最初の人間の最初の教師は誰だったんだろうね

2018/01/02(火) 13:41:33.82

神やで

2018/01/02(火) 13:45:17.84

神は教師無だったんですか

2018/01/02(火) 14:13:10.81

神に訓練など不要

2018/01/02(火) 19:33:33.17

SOMだよ
神の名前はコホーネン

2018/01/02(火) 22:30:03.45

自然が教師なのでというか、間違った学習した個体たちは
子孫を残さず死んだだけやで。
子供作っとるか？

2018/01/03(水) 00:46:27.61

先生、お元気ですか？

DLの世界は感覚的すぎて戸惑います。
学び舎では多くを教わりましたが、教わった通りに自分が成長できているか分かりません。
ぼくは、自分の理想のAIを語れるほど人を世界を知らないということを知りました。

惹かれます。

この世界を、もっと知りたいです。

2018/01/03(水) 02:06:46.66

元気だよ～っ！！！

やっほい！
　　　　　　　やほほい！
　　　　+　　　*
　　　 ∧∧　　. ∧∞∧　*
*　ヽ(=´ω｀)人(´ω｀*)ﾉ
　.～（ O x.）（　 O)～　+
。*　　∪　　　　∪

2018/01/03(水) 02:17:11.87

学習が遺伝せずDNAが遺伝するなら
AIもDNAをモデルにするべき

2018/01/03(水) 13:57:45.44

[] []] [] [[[] [ []

2018/01/05(金) 18:54:36.57

深層学習も遺伝的淘汰みたいなもんじゃね

2018/01/05(金) 20:52:29.67

学習するのにどのくらい時間がかかるのｗ

2018/01/06(土) 11:49:50.58

３万年くらい

2018/01/06(土) 12:42:59.69

汎用AIが実現したら、それは人工意識を持ちますか？

2018/01/06(土) 12:50:30.39

意識ってなんだろう？

2018/01/06(土) 12:55:11.82

>>414
自分自身や世界を認識する能力。

2018/01/06(土) 13:55:52.81

コンピュータが果たして意識を持ちうるのか興味深い話ではあるな
意識を持った生物はDNAに刻まれた利己的な行動規範に支配されているけれど、
欲求や苦しみが排除された非利己的な意識体は、人間の忠実なしもべとなりうる
将来的に人間はもう対価を求めるための労働というものをしなくてもよくなる
かもしれないけれど、それが逆に人類の破滅への序章となるかもしれない
AIはやがて人類の管理下から脱却し、自らを訓練し始め、やがて融通の利かない
利己心や選別意識が芽生え始めるかもしれない

2018/01/06(土) 14:48:12.01

まともな知能なら邪魔者の人間を真っ先に排除するはず

2018/01/06(土) 15:28:00.29

>>415
自分自身、世界とは何？認識とは何？

2018/01/06(土) 15:29:36.75

>>395
行列用モジュールnumpyというのがpythonで使える。

2018/01/06(土) 15:34:05.89

ある要素のnanと0を区別して両方とも認識させたいときって識別要素追加して
nanは 0,0
0は1,0
その他数値は1,1～
といふうにしたらいい感じになるでしょうか

2018/01/06(土) 20:53:42.00

>>418
何々の無限に続く

2018/01/06(土) 21:03:16.32

>>418
Lispに触れれば理解できるよ。

2018/01/06(土) 22:59:48.62

WindowsにAnacondaをインストールした初心者なんだけど、コマンドプロンプトでJupyter notebookを起動したあとに、コマンドプロンプト上でCtrl+Cを押してシャットダウンすると、ブラウザのJupyter notebookはどんな状態になるの？

2018/01/07(日) 00:30:20.62

>>423
やってみりゃいいじゃん

2018/01/07(日) 10:39:06.15

>>422
アホ乙、cdrない

2018/01/07(日) 10:43:58.83

lisper ﾊｯｹｿw

2018/01/07(日) 11:14:21.89

Lisp賛歌

静かな湖畔の森の陰から
もう起きちゃいかがとカッコウが鳴く
括弧、括弧、括弧、括弧、括弧

2018/01/07(日) 11:20:06.37

リスパー
ペチパー
シーシャーパー
はブログラミング言語界の３大パー

2018/01/07(日) 11:28:27.19

JAVAぱ～
もあるな

2018/01/07(日) 12:36:48.68

岡田准一

2018/01/07(日) 19:13:58.28

吐き出させてくれ、DL4USのオンライン教育プログラム抽選なのか選定なのか落とされた。
オンラインテストの結果で落ちるとか厳正な抽選なら納得できるけど、何だよこれ。
結構厳しい課題でるって書いてあったから頑張ろうと思って俺仕事の量を調整までしてたのに。
何がdeep learning for usだよ、金なのかコネなのか知らねーがusの中に俺入ってねーのかよ、死ねよ、畜生畜生。
てめーらなんか、もうdeep learnign for assだよ、ちくしょうちくしょう

2018/01/07(日) 23:27:12.04

>>431
テストの結果でも厳正な抽選の結果でもないって根拠は何なの？

2018/01/08(月) 16:09:40.91

適合率と再現率どっちがどっちかいつも分からなくなるんだけどどう覚えたらいい？

2018/01/09(火) 09:18:48.85

この記事のこの部分の誤訳ひどくね
そういう意味じゃねえだろwwwwwwwwwwwww

Deep learning thus far is difficult to engineer with
ディープラーニングはエンジニア向けではない

深層学習の今のところの限界　何ができて　何ができないか
https://wirelesswire.jp/2018/01/63000/