【統計分析】機械学習・データマイニング19
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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 >>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。 あと、leave one outが重い場合はk-fold cross validationする。 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？ 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 >>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 展示会で見たdatarobotってツールが忘れられない >>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 >>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？ 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？ なんか学習データの権利とか色々あったな。なんだっけ 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 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 >>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 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)。 >>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 >>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 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 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 PRML not recommended. Just kidding!!! 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 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。 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 >>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 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？ 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 会社でtensorflor使ってる所ってestimator使ってるの？ 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？ 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 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。 >>>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． 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 >>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 後進国をみんなで認めて
活発に有意義な議論しようぜ 機械学習なんて統計数理の一つの応用というか枝葉に過ぎないからな 機械学習すっぞ！！と意気込んで構築手順調べたら、ゲーミングPCクラスのスペックが必要ってことに気付かされて泣きそう。
ワイのmacbookじゃどうしようもない。
俺みたいな人おる？ tensorflowのサンプルを二時間動かして落ちる？？？メモリ不足でござった{END} ワイの貧弱PCじゃNIC学習で3日掛かる
GANなんてやろうとしたら何日掛かるやら 政府は、「AI人材の育成」をとか言って、予算を割いているけど、ばら撒き先は、学校。
奴らが育つのを待っていれば、日本は手遅れになるから、
>>637のような奴を救済してやれば良いのに そもそも機械学習の仕組み自体が人間の脳を理論的に再現することを放棄してマシンパワーで無理矢理解決してやれ、というものなので
それなりの資金使える組織に属さず個人で最新トレンドに追従するのは無理がある >>638
高校生までに大学院修士課程までの数学を終わらせろ。 >>646
いくら上がる下がる50%で当てると儲かるんじゃない。 50％で正解+イクラかの情報があれば俺でも儲けられる。 >>646に書いてある日経平均騰落予想AI「F-Trader」っていうもののことなら53.8%と書いてるぞ
50%オーバーってことは放置するだけで自動的に儲かるってことだからな ある程度のオーバーフィッティングは免れ得ないだろうから
差し引けば完全にランダム ディープラーニングに必要な線形代数って行列計算のみ？ >>650
騰落幅が当たらないと99%騰落が当たっても儲からないことはある。逆も真だが。 当んなくて儲からないから
当たるという宣伝で手法を売って儲けている
損だけ まあ本当に的中するなら他人が同じことしたら自分の取り分減るだけだしね AI開発者で一番の高給取りはヘッジファンドで株の売買や投資をやっているわけだから、
予測は可能なんだろう。
毎日、数十億動かしているから、0.1％でも予測精度が上昇すれば、十分儲かるし AIファンドが他のファンドに対して有意に差をつけてるかっていうとそうでもないでしょ
と書いて、調べてみたら実はAIヘッジファンドの平均リターンがヘッジファンド全体の平均回ってた
https://i.imgur.com/jkklRVq.png ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
