【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

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/

2018/01/09(火) 09:41:24.82

バッチ正規化するときも
先にデータの要素単位で標準化しとく必要はあるんでしたっけ？

2018/01/09(火) 16:21:23.81

>>434
ですが、たぶんこの論文でマーカス教授が一番指摘したいところはここでしょう。原文を引用します。

2018/01/09(火) 17:24:20.36

>>429
マシン語で書こう。

2018/01/09(火) 18:34:13.97

>>428
リスパーの異常さは、ちょっと他が追従できないほど、だね

2018/01/09(火) 23:16:12.74

>>434
engineerが動詞なのを知らないんだろう彼は

2018/01/09(火) 23:32:14.24

エンジニア向けじゃないって
だったら機械学習使ったプログラム、
エンジニアが作らなかったら誰が作るの？
この人自分で書いてておかしいと思わないの？

2018/01/10(水) 14:36:03.64

データサイエンティストという奇怪な語を作った人間が遠因

2018/01/10(水) 16:02:01.99

機械学習は作ってる側は儲からねえ
使う側が一番儲かる

2018/01/10(水) 16:21:00.54

自分で作って自分で使えばええやんけ

2018/01/10(水) 16:23:03.55

作った上で使う側にも回らないとだめか

2018/01/10(水) 16:24:09.76

使わせる側かつ使う側か

2018/01/10(水) 16:32:20.93

計算機科学者と地理学者ってどっちの方が総合的に見て頭いい？

2018/01/10(水) 16:32:44.27

>>440
AIが書く

2018/01/10(水) 16:40:59.88

>>446
IQ　　分野　　　　（学んでる分野と平均IQの関係）
130.0　物理学
129.0　数学
128.5　コンピュータ科学
128.0　経済学
127.5　化学工学
127.0　物質科学
126.0　電気工学
125.5　機械工学
125.0　哲学
124.0　化学
123.0　地学
122.0　生産工学
122.0　土木工学
121.5　生物学
120.1　英語文学
120.0　宗教学/神学
119.8　政治学
119.7　歴史学
118.0　美術史
117.7　人間学/考古学
116.5　建築学
116.0　商学
115.0　社会学
114.0　心理学
114.0　医学
112.0　対人学
109.0　教育学
106.0　行政学
http://motls.blogspot.com/2006/03/iq-in-different-fields.html

2018/01/10(水) 17:57:00.74

上位の結果の原因は、むしろIQテストが立体を脳内でぐるぐる回したりの
論理問題解答速度重視だからじゃねーかな…

2018/01/10(水) 18:14:56.39

確かこれはアメリカの院試のGMATの結果から算出したものだよ

2018/01/10(水) 18:30:12.26

アメリカは医学のレベル低いとは思えないけどなあ

2018/01/10(水) 19:40:43.95

>>448
これサンプルを恣意的に選んでいてとてもじゃないがあてにならない結果だよ
統計でうそをつく方法だな

2018/01/10(水) 20:47:03.72

中卒ニートおっさんへレスだからあってんじゃんｗ

2018/01/11(木) 04:43:26.62

>恣意的

根拠ださないで攻撃するのが文系あほの特徴

2018/01/11(木) 07:28:46.33

ここは自己紹介するスレじゃないよ

2018/01/11(木) 07:55:18.78

>>454
「恣意的」の誤用だろうしね。
本来は「作為的」。

2018/01/11(木) 09:22:06.07

>>452の「恣意的」の用法は正しいよ。誤用じゃない
http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1611/21/news113.html

ほんと最近こういうのふえたよね

2018/01/11(木) 09:45:53.47

志位的ならわかる

そんなことより「無い」の御用の方が気になる

2018/01/11(木) 09:50:08.32

>>448
法学はないのか？

**デフォルトの名無しさん** (ｱﾒ MMc9-+zlr) · 2018/01/11(木) 09:56:07.89

すまん、GMATはMBAだったからGREか何かだったわ

2018/01/11(木) 12:38:34.57

大日如来とエウクレイデスはどっちの方が凄いですか？

2018/01/11(木) 13:47:44.98

ケースバイケース

2018/01/11(木) 15:09:19.53

胎蔵界曼荼羅

2018/01/11(木) 18:36:58.24

大日如来
胎蔵界ノウマク・サンマンダ・ボタナン・アビラウンケン
金剛界オン・バサラ・ダト・バン

2018/01/11(木) 23:22:12.49

方座第四の「妙」の一字を捨てるか、捨てざるか？

2018/01/12(金) 04:02:31.08

おっさんに機械学習とディープラーニングは同じようなものと言ったら
「機械学習は統計的でAIではない」「ディープラーニングはバックプロパゲーションを使っていて～」と言われました。
この時このAI以下の知能を持つ人間を抹殺するためにはなんと返答するべきか答えなさい

2018/01/12(金) 06:29:20.53

大文字の五山送り火の時の
妙の字と法の字のフォントのクオリティが違い過ぎるのがいつも気になる

これは人工知能でも解けない？
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1100/569/

2018/01/12(金) 06:32:01.13

あとそもそもなんで左から右に妙法なんだよっていう謎だらけ

2018/01/12(金) 23:46:54.50

東大松尾研のDL4US(無料のDLエンジニア講座)に1900人以上応募だってさ

選抜試験前の抽選段階で落ちた奴が大勢ツイートしてたわ

2018/01/13(土) 10:28:47.72

>>469
これ内容は公開してくれるのかな？
テキストみたいのや講義とかコードとか

2018/01/13(土) 14:07:11.51

機械学習をFXに応用できますか？
参考ななりそうな情報とかないでしょうか？

2018/01/13(土) 17:48:29.09

>>469
競争率は190倍くらいか？

2018/01/13(土) 18:51:38.40

>>471
ぐぐればいっぱい

2018/01/14(日) 12:41:31.40

>>466

>機械学習とディープラーニングは同じようなもの
概ね同意

数学的にやってることはどっちも同じじゃないかと思ってる
違いは

機械学習は統計的でAIではない→
→コンパイラとか関数型言語みたいな事前決定されてるやつ

ディープラーニングはバックプロパゲーション→
→インタプリタとか自己書き換え黒魔術言語みたいな動的に変更可能なやつ

かなー

2018/01/14(日) 12:59:45.67

【IT】統計学と機械学習を支える数学が、「全く一緒」と言えるわけ
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1514029014/

2018/01/14(日) 14:00:25.79

統計学に数学は必要だが機械学習に数学はいらない

2018/01/14(日) 14:03:07.28

>>474
コンパイラでもディープラーニングとかバックプロパゲーションを実現できるからその認識は適切ではない

2018/01/14(日) 14:47:31.03

>>466
機械的に学習していれば機械学習なんだからディープラーニングは機械学習の一種に含まれる
AIはその名の通り人工的に作られていて知能を持っているように見えるものなら何でもありのざっくりした概念にすぎないから何がAIかなどと分類すること自体ナンセンス

2018/01/14(日) 14:52:35.21

>>475
その本立ち読みしてきたけど９割いらないページで厚くしてるイメージだった
もちろん買ってないし今後もたぶん買わない

2018/01/14(日) 14:54:02.77

>>477
そうだね
機械学習だってパラメータ変える手段用意すれば良いだけだし
ざっくり書きすぎた
今は反省している

2018/01/14(日) 14:57:13.02

>>478
それはかなり的外れな指摘に見える

2018/01/14(日) 19:53:41.76

>>479
そうなの？
中井さんの本難しそうだから
その前に読もうと思ってた

2018/01/14(日) 22:24:10.42

>>482
あれはあちこちつまみ食いしているコラム本。
こぼれ話は得られるが実用に使えない。
大学初学年向けのページが少なくamazonで好評な本とか
トレンドプロとか絵のある本の方が遙かにマシ

2018/01/14(日) 22:41:07.97

>>482
ビジネス書だから。

2018/01/15(月) 00:46:47.16

ビジネス書ですらない

2018/01/15(月) 01:50:25.75

>>483-485
そういう評価なのかw

2018/01/15(月) 07:28:09.44

>>476
統計学も別に数学はいらない。

2018/01/15(月) 11:03:05.16

ツールを使えればいい（笑）

2018/01/15(月) 14:27:53.45

数学で一番難しい分野って何？
数論幾何？

2018/01/15(月) 14:33:58.98

>>486
おまいは2ちゃんの評価うのみにするのか？
気になるなら立ち読みしてこい

2018/01/15(月) 14:35:51.80

>>489
素数