【統計分析】機械学習・データマイニング19

2018/03/09(金) 18:09:45.75

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若人

※ワッチョイだよん

次スレ立ての際は、一行目冒頭に
!extend:on:vvvvv:1000:512つけてね

■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/
【統計分析】機械学習・データマイニング18
http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1507807291/

VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:----: EXT was configured

2018/06/18(月) 13:50:29.40

>>525
専スレ立ててそこでやれよ

2018/06/18(月) 15:08:02.72

これが、全てな気がする。
>>株価に影響を与える全てのパラメータがあればできる

株の予測に限らず、必要なデータの種類や指標が解らないと、AIは作れない。
対象ジャンルにAIエンジニアが、逐次精通していくのは無理ゲー。

2018/06/18(月) 15:13:26.33

アメリカのインフレとその後の崩壊に既に仕込んであるのだろうな大手は

2018/06/18(月) 17:28:18.09

データの性質をよく知ってるほど強い
どんな前処理したらいいかわからんし

2018/06/18(月) 17:43:33.58

上海市場なら儲かるかな

2018/06/18(月) 18:51:40.24

株価に影響を与える全てのパラメータがあればって
それあなたインサイダーですわ

2018/06/18(月) 19:17:39.94

確かに、原理的にあらゆる情報があれば予測できるとしても、現実的にはオープンにされたデータのみから予測できなければ合法に使えないな

2018/06/18(月) 20:41:34.22

株価予想、デイトレード的なものに機械学習を導入するだけなら
本当か嘘かまでは分からないけどアメリカの方で既に浸透しているらしいな
ネットニュースでちょくちょくそういう話が流れてくる
まだ無理なのは長期の予想の方だろう

2018/06/18(月) 21:14:47.28

「こういうデータがこう動いたら株価はこうなる」みたいに明示できるなら機械学習なんて不要だろ
そうじゃなくて、全部AIに任せて「理由は分からんけど色んなデータからこれが買いだ」みたいな
説明するとアホみたいな活用が本来の機械学習の強みだろ
「理解」は放棄して「活用」だけするのが正しい姿だ
「株価の上下」という出力を変えて、「株価の変動にどういった要素が組み合わさったか」という部分を
分析するのは可能かもしれんが、それは経済学に寄与することはあっても株取引には不要な要素

2018/06/18(月) 22:25:42.04

>>519だがwindows10でJDKをダウンロード、ダウンロード後保存されたJDKを
開こうとしても上記のような文が出てきて開けない
ちなみにウィルソフトは一旦OFFにしたり、オフラインでのダウンロードもしたし
Edge以外でfirefoxを使ったりしてもダメだった

2018/06/18(月) 22:29:14.34

パターン認識と機械学習（PRML）の輪読資料を公開
2018年06月18日 soneoka education, news, readings
C.M.ビショップ他著「パターン認識と機械学習」の輪読資料の一覧を当サイトで公開しました。
詳細はこちらから

http://deeplearning.jp/deep-learning-day18-2/

2018/06/18(月) 22:34:16.76

実データで学ぶ人工知能講座（AIデータフロンティアコース）
http://learn-ai.org/about

2018-06-18
平成30年度後期の募集につきましては講座について（応募方法）に掲載しました。
募集期間は7/1（日）～31（火）となっています。

2018/06/19(火) 05:43:37.34

宣伝乙

2018/06/19(火) 06:44:01.96

>>536
いいやん、これ

2018/06/19(火) 11:35:08.79

うむ

2018/06/19(火) 13:39:55.91

>>536
SUGEEEEEEEEEEEEEEEEEE!!!
2chなんてくだらないものを見ていて、本当によかった

2018/06/19(火) 16:40:26.36

PRMLで引っかかる人って文系なの？

2018/06/19(火) 16:53:40.38

マウンティング来たー

2018/06/19(火) 16:59:42.02

>>542
自分は数学専攻だけど雑で読みにくい
文系や工学系の人が雰囲気を味わうのに手頃なんだろ

2018/06/19(火) 17:37:00.91

雑ではないだろ、定理証明の形式でないと読めないｗ

2018/06/19(火) 17:43:39.12

微積しか使ってないので工学もへったくれもないｗ

2018/06/19(火) 18:25:11.47

>>546
数理工学は工学にあらずですか？

2018/06/19(火) 18:37:36.67

>>547
たぶん話の文脈を読めてない
工学レベルの数学で十分だろという意味だろ

2018/06/19(火) 19:10:14.07

かぐるたのしい

2018/06/20(水) 06:01:00.41

任意精度で最小二乗フィットをやろうとしてるのですけど、Mathematica以外の選択肢は
無いのでしょうか？

2018/06/20(水) 06:07:26.02

任意精度でフィットって反復解法って意味？

**550** (ﾜｯﾁｮｲ fd23-hhwW) · 2018/06/20(水) 06:30:05.30

>>551
leave-one-out 交差検証での(最小二乗フィットの)限界(何次元迄だいじょうぶか)を
調べたくて…。
でも、(元データの精度はどうなのって点は置いといて)最小二乗フィットの結果に疑義
が起きない様に、106ビット相当の精度の最小二乗フィットでleave-one-out 交差検証すると、
Wolfram Programming LabのFree planだと8次が限界ですた。

1個外したデータでFit[]して、外したやつで誤差を計算して2乗して和を取ってるのですけど、
何かズルする手段があったりするのでしょうか？

**550** (ﾜｯﾁｮｲ fd23-hhwW) · 2018/06/20(水) 06:50:00.12

「ここ迄やった」変数を用意して、中間結果を書き込んでやれば、
途中からでも計算を再開出来るのか…。←せこい

2018/06/20(水) 06:54:22.22

とりあえずＲ使えよ

**デフォルトの名無しさん** (JP 0H6d-Mt9d) · 2018/06/20(水) 12:05:32.30

専門鬘した素人な質問だな

2018/06/20(水) 13:30:53.08

numpyでもScipyでもsklearnでも。

2018/06/20(水) 20:47:03.78

機械学習に興味ある新参者ですがマスター教えてください。パーセプトロンの説明だと入力値と重みの計算値を1か0で出すと思うのですが、多層ニューラルネットワークの場合は計算値を活性化関数で近似してその値を次の層の入力値にする認識でokですか?

2018/06/20(水) 21:40:23.15

おう

2018/06/20(水) 22:47:15.48

何に最少事情でフィットさせるのか分からないことには何とも。

2018/06/20(水) 23:51:58.96

>>552
データ量はどれだけあるの？

2018/06/21(木) 00:12:00.10

あと厳密解法で求めてるの？

**550** (ﾜｯﾁｮｲ 9f23-V0uZ) · 2018/06/21(木) 06:41:28.56

>>555
偽術者を自任してますｗ

>>559>>560
500点位の(x,y)のデータ(単調増加)

>>561
Mathematicaで
xl = x^Range[0, 2] /* = {1, x, x^2} */
Fit[data, xl, x]
みたいな感じ(たぶん厳密解法)。
ttp://reference.wolfram.com/language/ref/Fit.html

2018/06/21(木) 11:09:14.26

>>562
2次多項式にフィッティングさせてるのね。
行列計算で一発で厳密解出るよ。
numpy.polyfit 使えばすぐ計算できる。

2018/06/21(木) 11:12:46.06

あと、leave one outが重い場合はk-fold cross validationする。

2018/06/21(木) 17:23:12.93

みんなは普段どの手法をメインに使ってるの？

ホントはガウシアンプロセスのほうが適切なのに
ディープラーニングが流行ってるから
クライアントからDL使えって要求とかされない？

2018/06/21(木) 17:37:51.71

c++で自作

2018/06/21(木) 19:06:38.32

c++でNN書いたことあるけど不毛だったわ

2018/06/21(木) 19:31:14.49

すまん。Cで書いていたわ
なお、カルマンニューロ本なんてN88BASICで書いてあって
流石に悶絶したわ

2018/06/21(木) 19:42:40.38

>>565
自分がコンサル的な立場でないならそのまま客の要求する手法使えばいい
それで精度が悪くなっても適切にプログラミングされているのならその責任は客にある
逆にコンサルとしての働きも求められる立場なら何が最適なのか説明して説得できなければ駄目

2018/06/22(金) 01:54:46.54

展示会で見たdatarobotってツールが忘れられない

2018/06/22(金) 09:52:08.37

最小二乗法
負荷気にするときは線形補間

2018/06/23(土) 06:10:10.69

>>568
マシン語で書こう。

2018/06/23(土) 06:37:13.07

>>572
アセンブラならともかくマシンコードはオフセット計算が
面倒でな

ef 00 00
c3

2018/06/23(土) 11:33:11.59

>>568
DL（方法論）の指定をしてくる時点で、目的は、結果ではなく、
流行りのAI技術に投資しましたというパフォーマンスでは？

2018/06/25(月) 01:29:33.26

法律的な相談になると思うのですが、
今RPGツクールのような、製作者が作ったものを消費者が遊ぶツール郡を作ってます
その制作の際の素材集めを支援するために、DNNによる画像生成機能を作ろうと思っています
そこで質問なのですが、既存の著作物をそっくりな画像が生成された場合、
権利者から民事的に損害賠償請求や公開差し止め請求をされ、それが通ることがあると思われますか？

１）制作時にキーワードから画像を生成して、その画像データを消費者へ届けるケース
これは製作者が注意を払う責任が出てくると思います
例えば「ネズミ」で「ミッキー」似の絵が出てきたら、それは使ってはいけないと思います

２）製作時にキーワードから画像を生成して、そのキーワードを消費者へ届けるケース
これも、製作時に確認した画像が消費時に現れることが分かっているのであれば、ケース１と同じだと思います
ですが、それが保証されないものだとしたらどうでしょうか？

例えばテスト時には何の変哲もないネズミのキャラクターだったのが、
公開直後のプレイヤーのバージョンでは「ミッキー」になり、
その一週間後のバージョンアップで「ミニー」になったらどうでしょうか？

製作時に消費時のことが分からないケースの延長として、制作と消費が完全に切り離されている場合
例えば制作者はただノベルのようなものを書いて、それを自由に適当なプレイヤーで見てくださいと公開した場合
「ネズミ」という文字で「ミッキー」を表示するプレイヤーがあった場合、プレイヤー側が訴えられるのでしょうか？

そうだとした場合、もし「abcネズミ123」、『ミッキーの具体的容姿説明』、「ミッキー」
というキーワードで「ミッキー」の絵を生成した場合は、どれがセーフでどれがアウトに当たるのでしょうか？

2018/06/25(月) 02:19:48.56

なんか学習データの権利とか色々あったな。なんだっけ

2018/06/25(月) 04:05:51.95

他人の著作物に似たら、ダメ！

ネズミなら、実際のネズミに似ていないと、ダメ

2018/06/25(月) 10:53:51.41

>>575
スレチ、知的所有権は難しい

2018/06/25(月) 22:07:13.51

難しい問題だねえ。国によって違ったりしそう。

2018/06/25(月) 22:07:28.04

大小の３つの○のスタンプを投げてたまたまミッキーになっても誰も罰せられないように
仮にそのスタンプを重ねて75度の角度で初速1m/sで投げると高確率でそうなると分かっていたとしても違法性はないだろうよ

2018/06/25(月) 22:10:07.87

て会社の同僚が言ってた

2018/06/26(火) 10:07:07.27

>>575は、著作権じゃなく、商標権で、結果的でも似たらアウト。

既存の商標シンボルと類似性が高いものが生成されたら、
自動削除するAIを併用すれば良い。
知的財産権違反の自動検閲は、Google Playでも、とっくの昔からやってるし

2018/06/26(火) 10:11:27.58

スレチだといってるだろ、馬鹿なの？

**550** (ﾜｯﾁｮｲ 9f23-Dg4D) · 2018/06/26(火) 21:02:39.82

元データが大体x∈[0,10]なので、xではなくてx-5の多項式で近似してみたら
どうなんだろうと思ってやってみたら、31次式でもleave-one-out 交差検証のMSEが
発散しないよ！(ﾟ∀｡)
原点付近に寄せてから近似するのって重要なのかも(あと、機械精度での計算前の
HornerForm[]化も)。

2018/06/27(水) 00:39:29.28

>>583
スレチと思ってるのは君だけ
ここはゆるい雑談スレ>>1
それが嫌なら黙って他所へ行ってどうぞ

2018/06/27(水) 02:48:10.55

自分もスレチだと思います

2018/06/27(水) 05:45:19.66

#metoo

2018/06/27(水) 11:01:49.72

賛成多数で本案はスレチと可決されました。

2018/06/28(木) 08:30:58.74

>>3
誤差逆伝播法と勾配降下法って役割いっしょなの？
初心者すぎてよくわからん

2018/06/28(木) 08:31:16.89

安価は無視で

2018/06/28(木) 08:50:27.96

次の方

2018/06/28(木) 10:07:28.95

皆さん機械学習やディープラーニングはどのように勉強を進められましたか？
自職場は製造現場なのですが、この手の分野にかなり遅れていましたが今更ですが着手する流れがあり良い機会だと思い勉強を始めようと考えています
pythonの基本的な知識はありますが機械学習やディープラーニングに関してはMNISTを用いた簡単なサンプルなど遊び程度で初歩的な事しかやった事がありません
今はCourseraの機械学習を受講してまずは基礎を学習しています
皆さんの勉強方法など参考に聞かせて頂けたら嬉しいです

2018/06/28(木) 10:49:32.26

読める本を読めば

2018/06/28(木) 10:57:34.80

このスレは世界の頂点に立つ研究者ばかりだから素人さんへのアドバイスは難しい

2018/06/28(木) 16:09:19.42

暇人と大学生くらいしかいない

2018/06/28(木) 23:58:54.60

↑それはない

2018/06/29(金) 10:02:31.78

>>592
https://github.com/arXivTimes/arXivTimes/blob/master/materials/README.md

2018/06/29(金) 10:09:56.63

PRML not recommended. Just kidding!!!

2018/06/29(金) 13:42:02.94

まぁ以前に比べれば過疎ったよね。月一で見れば十分だｗ

2018/06/29(金) 14:09:05.33

ﾆｸｸｴﾆｸﾆｸ

2018/06/29(金) 20:14:45.47

もう機械学習ブームは去った。
ていうか使えて当然の環境がもう整ってるから、どうやって使うの？何ができるの？とかではしゃぐフェーズじゃないんだよな。

2018/06/29(金) 20:46:55.50

AIブームは終わってるな、次は１０年後かな。

2018/06/29(金) 23:27:54.30

市場は広がってる

2018/06/30(土) 14:21:20.84

みんな今の給与水準落としたくないからライバルを支援したくない
でもこのまま行くと日本はAI後進国でオワタ感
というジレンマの中で黙してるんだよ

2018/06/30(土) 14:34:29.66

イミフ

2018/06/30(土) 14:52:39.30

>>604
いやもう、手遅れだからw

2018/06/30(土) 15:52:08.85

第四次AIブーム＝数学の復讐

2018/06/30(土) 17:20:16.10

>>604
別に日本のために生きているわけでも働いているわけでもないので日本オワタだろうが知ったことではない
そんなこと気にするより自分の能力高めて、仮に日本沈没しても別の場所でも生きていけるようにしておく方がよっぽど賢い

2018/07/01(日) 11:31:31.88

ディープラーニング学びたいのですが
数学が苦手で、数式がさっぱりわかりません。
お勧めの書籍はありますか？

2018/07/01(日) 11:34:20.53

数式が分かるようになってから来てください

2018/07/01(日) 12:49:09.66

猫でも分かるディープラーニング

2018/07/01(日) 12:50:47.41

そもそも機械学習に数学は必要ありません

2018/07/01(日) 13:24:34.33

ニュートラルネットワークについて
これ結局は一次関数になるのでこんな複雑に分けれないと思うんですけど?
https://i.imgur.com/9EqRKfx.jpg

2018/07/01(日) 15:04:17.41

会社でtensorflor使ってる所ってestimator使ってるの？

2018/07/01(日) 15:42:03.75

>>613
ノード数次第では

2018/07/01(日) 18:27:05.21

機械学習に向けて高校数学をやり直しています
とりあえず統計検定２級を目標にしようと思いますが、間違っていますでしょうか？

2018/07/01(日) 18:49:24.41

間違ってます

2018/07/01(日) 19:03:54.31

統計学に数学は必要だけど機械学習に数学は必要ありません
だから数学とか言っている時点でもう間違い

2018/07/01(日) 19:12:53.26

機械学習に統計学は不要ですか？

2018/07/01(日) 20:59:28.16

統計学と機械学習は、どういう関係性・違いがあるのでしょうか？
PRMLを読む前の入門本は、どれがお勧めですか？
いっぱい質問してすみません。

2018/07/01(日) 21:05:55.42

ggrks
ggrks

2018/07/01(日) 21:55:23.43

>>>620
統計学と機械学習の線引きはちょっとわかりません．
私は，須山敦志さんのベイズ推論による機械学習入門を読んでからPRMLを読んでいます．
ただ，PRMLは，必要になったときに必要な知識をかいつまむくらいの使い方がいいと思います．
また，２章のガウス分布の部分をしっかり読めば，ガウス分布の結合分布や条件付き分布などの計算になれることができると思います．

2018/07/01(日) 22:03:26.87

そもそも機械学習なんて名前の学習分野がない。

この分野の専門家が勝手に数学の技法持ち寄って纏めて使用してるだけ。
各々の技法を元ネタを辿れば統計学とかに限定されない

2018/07/01(日) 22:37:31.21

自説を披露（誰も聞いていない）

2018/07/01(日) 22:46:03.47

>>自説？？
いやいや普遍的に捉えてもいいぐらいの話だと思うけど