【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 ゼロから作るディープラーニング読んだばかりなんだが
最初はPython入門から初めて、コマンドを入力して覚えていくのか。楽しいな。
ただ、日本語文字も含む入力もあるみたいで
どこから、どこまで入力するのかわかりにくいわ。 仕事で遺伝的アルゴリズムで実装させられそうなんだが、このスレの話題からは外れそうですか…。？ このスレは宗教から今夜のおかずまで何でもありだからいいですよ 機械学習が流行る前からGAやってた俺から言わせてもらうが勝手に一緒のカテゴリーに入れるな そもそも機械学習とは何かという統一見解なんてあるのか？ 生まれつき人並みを遥かに下回るぐらい頭の悪い人が、猛烈に努力をしたとしても、
東京大学理学部数学科卒 → 東京大学大学院数理科学研究科数理科学専攻修士課程修了 →
東京大学大学院数理科学研究科数理科学専攻博士課程修了
というルートを辿ることは絶対に無理なのでしょうか？
自分はものすごく頭が悪いので、当然独学では無理なので、
予備校や塾的なところに頼んで、まずは東大合格に導いてもらいたいと思っているのですが、
やはり、一人で勉強して理解できない人間は、そのルートを辿ることは到底無理なのでしょうか？ 自殺したいという気持ちもあるけど、
自殺をしたら地獄に落ちて永遠に苦しむとか、
さらに悲惨な状態・環境に生まれ変わるなんてことを思うとなかなかできない。
ただ、それだけではなく、
いざ、よし、今から自殺しよう！と心に決めると、
もっともっと美味いラーメンを超いっぱい食べたいとか、
頭は悪いけど、自分にも読めそうな哲学書・神学書・宗教学書などを超いっぱい読みたいとか、
いろんな欲望が出てきてしまい、なかなか自殺できない。
特に俺はラーメンが超大好物だから、ラーメンのことを考えるとなかなか自殺できない。 あと、牛角の食べ放題で超美味い焼肉を超いっぱい食べたいなんて欲望も出てくる。 頭が悪いから独学が無理というロジックがよくわからない。 受精卵の時点でハゲ遺伝子をチェックして該当すれば受精卵破壊すればいい マキシム・コンツェビッチと東大理Ⅲでダントツの人はどっちの方が賢いですか？ >>711
今回、センター試験満点とったやつの方が
賢いんとちゃうか？ センター満点取るやつより、東大京大の二次試験で上10位以内に入るやつのほうが優秀だと思うけど。。 二次試験は多少ミスしても過程が合っていれば高得点取れるから やっとスレらしい話題なのに申し訳ないけどデマじゃんそれ kerasのevaluateが loss:0.5 acc:0.8 と出力するんだけどこれってどういう状態？
8割当たるけど5割間違う？ oh...その通りだわ。どうやら疲れてるようだ
レスありがとう >>727
国語ができなくてプロジェクト頓挫してたから違う
コンピュータにセマンティクスを理解させることに成功した人は世界で一人もいないはず 例えば東大数学の過去問にこんな問題がある。
sin(α＋β)=sinαcosβ＋cosαsinβを証明しなさい。
AIならばどういう証明を返してくるのかな？ いや、聞きたいのはAIは誰も思いつかなかった解法を返してくれるかどうかなんだが >>730
こんな簡単な問題が過去問にあるのかよw ？？機械学習の話じゃないんか
誰も思いつかない解答示す必要がどこに……？ すまんな。誰も思いつかないは言い過ぎた。
単純にどういう解を返すのかなとね
>>735にとっては簡単らしいが
http://examist.jp/legendexam/1999-tokyo/ いやまぁ機械にとってどうかは知らんけど一般解法自体は簡単でしょ
単位円書いてピタゴラスの定理と余弦定理だか正弦定理だかで行けたはず 結局それを知識として理解した上で受験に望むかどうかが正誤の分かれ目なのは人も同じなんだから、事前に学習させとくって言う733の考え方は至極まっとうだと思うよ て言うかそれでも一般角の証明できればそこから符号いじるだけで証明できるだろ >>740
じゃあ予め問題を食わせてなかったら解けないってことでOK？ 将来的には(もしかしたらすでに)公理系から導出できるだろうけど受験程度でわざわざそんな効率悪いことする意味ないわな
「予め問題を食わせる」ってのもどこまで定理として使っていいのかにもよるだろうしそれこそ問題次第 >>744
場合分けが何通りすると思う？
実際はsin(α-β)も同時に出たわけだが
まあ、730は問題の難易度ってより分かりやすい例として上げただけ。AIはどういう解を返すんですかね 失礼しました。
一緒に出たのはsin(α-β)でなくcos(α+β)でした じゃあ場合分けいらないじゃん……
学習って要は知識の蓄積なんだから受験相手くらいなら問題食わせるのは効率化の上で必須だと思うけど、まぁ公理系だけからすべて導出させるようなやつ組めば未知の証明も発見できるかもね ピタゴラスとか言っちゃったけどそも余弦定理使えれば必要ない説
うろ覚えだったからね仕方ないね AIがもっと進化したら、「お前らそんなくだらない質問するな」って怒られるだけで終わりそう >>745
結局機械学習って人間の思考回路をできるだけ忠実に再現するという従来の発想を諦めて、
マシンパワーに頼って大量のデータ食わせることに舵切った学問領域だから 最新の機械学習アルゴリズム使うまでもなくmathematicaとかで出来そう >>745
現在の機械学習としてはそうですよ。
言い換えればだからこそ、この10年で機械学習が使えるようになった。
そうでなければ、数式処理ソフトウエアの完成が必要となるのですが
そのアプローチは、かつてのAIが歩んだのと同じ道。そういう世界に限れば
可能かもしれないのですが。
様々なことに、対応するためには、これでは難しいことがわかったから
現在のアプローチがある。 >>755
Mathmaticaで日本語の問題文を読んでくれないでしょう 人間の強みって情報伝達能力によって積み重ねられた歴史からくる学習の効率化だろうに
知能情報処理工学に関してだけ過去の遺産使うの禁止したがる奴多いよな 禁止したがる、は言い過ぎか
あまりいい顔しないよねって
昨日言ってたAIに数学の証明できるか問題だって何故か途中で話題のタスクが新しい解法導出できるかにすり替わってたりするし
素人、というと語弊あるかもだけど、そういう人たちにはハイパーパラメータの重要さ知っただけでガッカリする人さえいる印象 人間は生まれた子が成長するまで10～20年面倒みないといけないけど
AIならコピペで終わりだからなー >>762
AI が人間を凌駕する、というのならその考えは正だけれども >>731
今はそうだろうな
いつか人間と同じように考えて回答を出すようになるとあっさり人間越え
新しい定理を量産するようになる >>768
ほんとうか？
AI に帰納的思考ができるのか？ >>767
以上が、機械学習によるファイナル・アンサーでございます。 >>768-769
人間が受け入れられる結論になるとは限らないけど
機械的な価値観で合理的にそれが正しいとか言い出しそう
人間要らないから絶滅させるべきとか 以前放送大学で書き込みしたものだけど、courseraで機械学習勉強して、論文書いて、JAIST社会人大学に行こうと思う
誰かアドバイスください
論文は一人でも書けるだろうか？ >>776
都合のいい話じゃなくて、本気で研究したいんだ
アドバイスお願いします
研究論文が認められれば、大学中退でも入れるんだ 本気で研究したいなら、こんな所で質問してないでちゃんとしたところに相談に行くくらいの行動力がないと無理じゃないか？ >>778
いや実際大学院に連絡はしたりしたよ
でも論文は自分で書けるのかそういう具体的なアドバイスが欲しいんだ
今は働いてるし相談出来るところが無い… 一般に、大学や大学院に入る(もしくは卒業するための)論文は担当教授の査読的なりお墨付きが必要だと思う
要はどこの馬の骨が書いたかわからないような物を親切な第三者が読んで検証するような仕組みはない
能力が極めて高ければ１人で実験して論文自体は書けるだろうがそれが、JAISTの要件を満たせるかわからない。JAISTの試験要項にはどう書いてあるの？
良い物が書けたらwebサイトに載っけてHNあたりに見てもらえばIT企業が拾ってくれるだろ >>780
これが条件
その他の教育施設の修了者等、大学を卒業していない（学士の学位を授与されていない）者
であっても、研究論文、特許広報、国際的活動経験又は実務経験を明らかにすることのでき
る文書その他の資料から、専門分野における一定の資質及び能力を有すると本学が認めたもの 前提条件はこれ
大学を卒業した者と同等以上の学力があると
認めた者（>>781） ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
