【統計分析】機械学習・データマイニング20

2018/08/07(火) 18:56:37.59

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19
http://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/

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

2018/09/06(木) 13:47:17.51

>>278
kaggle

2018/09/06(木) 16:12:49.44

kaggleの一番の問題点は、計算資源は自前調達なこと

2018/09/06(木) 16:49:43.44

普通のPCでカグりたい。svmもこれから勉強（汗

2018/09/06(木) 17:46:24.65

個人で10万円台のPCでkaggleコンペの賞金圏内って狙えるものなの？

2018/09/06(木) 18:22:05.64

仮想通貨の採掘みたいになってくるんか。

2018/09/06(木) 18:33:14.28

初めまして失礼します
最近tensorflowにて機械学習を始めました。参考にしている下記サイトのソースコードを読んでいるのですが
http://docs.fabo.io/tensorflow/model_sequence/rnn_basic.html

このサンプルコード中のどの変数に最終的なテストデータの実行結果が格納されているのでしょうか？
親切に [0,1,2,0,・・・,0,1]のように格納されているのか、はたまた評価関数がsoftmaxなのでargmaxを使って取得するのか・・・分かる方ご教授いただけるとありがたいです。

2018/09/06(木) 19:06:23.57

>>284
loss_test_ と acc_test_

2018/09/06(木) 19:34:02.13

>>281
コホーネンこそ至高(嘘)

2018/09/06(木) 19:52:27.22

>>284 追記です
ソースコード中のtf.argmax(pred,1)に実行結果が格納されているのは分かったのですが、
これをどう取得すればいいのかがわかりません
print(pred)やprint(tf.argmax(pred,1))等をsess.close()(ソースコード内の最後の行)の前後に入れてみたりしましたが
Tensor("ArgMax_2:0", shape=(?,), dtype=int64)このような出力がされるだけでした

2018/09/06(木) 19:53:40.60

>>285
書き込んでいるうちに返答が・・・argmaxの方じゃないのか・・・試してみます

2018/09/06(木) 19:59:15.30

acc_test_は精度の％表示の方がでてきました。
取得したいのはモデル学習後にテストデータを通した際の出力結果で
文章が足りなかったみたいです、すみません
お分かりになればご教授ください

2018/09/06(木) 20:04:09.83

>>289
多分 tf の理解不足、テストデータを与えた出力は >>285 さんので合ってる

2018/09/06(木) 21:06:50.37

>>290
外出中につきID変わりまして失礼します
acc_test_をそのままprintするのではなく何かを追記すると出力層の結果もでるのでしょうか？

2018/09/06(木) 21:30:30.68

eval()使わないとテンソルの内部は見られないねえ
print(pred.eval())
みたいに書くといいよ

2018/09/06(木) 21:30:42.99

>>280
Google Colaboratoryだかって使えないの？

2018/09/06(木) 21:56:39.64

>>292
ありがとうございます
帰宅したら試してみます

2018/09/06(木) 23:13:24.87

教師なし学習の部分勉強し始めたけどこれまた難しい
主成分分析とかめっちゃややこしい…
詰まりすぎて参考書進まない

2018/09/07(金) 02:43:59.86

mfccを特徴量にして深層学習をしようと思ったけどあまり学習しない・・・
たぶんmfccをそのまま使うと値の差が大きすぎるからだろうけどこういう場合の正規化って何が一般的なんだろう？

2018/09/07(金) 03:39:19.22

音声処理は専門外だけど、
信号処理の一般論として多重に関数通すほど精度低下するからよくないぞ

2018/09/07(金) 22:28:06.25

Courseraのカーネル法の説明、あれで分かる奴おるんか？

2018/09/07(金) 23:54:38.38

コーセラ化粧品歌謡ベストテン

2018/09/08(土) 12:29:52.26

カーネル法はカーネル法の項目で分けるべきだと思うんだけどな
応用先はサポートベクトルマシンだけでない。
主成分分析、巡回セールスマン問題など多種多様

2018/09/08(土) 13:55:28.59

カーネル三打数

2018/09/08(土) 15:15:07.20

何週間かしたら追いつくからちょっと待っててね♡

2018/09/08(土) 22:11:42.69

そんなあなたにRANSAC

2018/09/09(日) 08:25:27.74

最初Octave覚えるのうぜえ、とか思ってたけど、
Octaveに慣れると、numpyの行列表現が面倒くさくてたまらなくなるね

2018/09/09(日) 09:02:42.81

ex2のcost関数はiでforループ回してsumしてくしかないのかなあ。octaveなら全データまとめてベクトル演算出来ないかと期待してたんだけど

2018/09/09(日) 10:04:24.64

numrubyとかまだですか？

2018/09/09(日) 11:24:58.51

>>305
forループなしで行けるよ

2018/09/09(日) 11:37:36.75

AIってなんで言語の意味が理解出来ないの？

2018/09/09(日) 11:40:09.66

言語に意味が無いからかも知れないね

2018/09/09(日) 11:40:19.63

>>308
プログラミング言語理解してるじゃん

2018/09/09(日) 13:02:46.43

>>307
どうしてもJの値が期待値の3倍になっちゃうので完全ベクトル化は諦めたよ

2018/09/09(日) 15:07:04.37

courseraの2週目まで来てやっとプログラミング課題始めたけどこれ英語ダメダメな人には結構無駄に時間かかりそうだな
自分はある程度読めるからいいけど英語アレルギーの人には15ページの英文テキストとかハードル高すぎだろう

2018/09/09(日) 15:30:17.72

突然の英語自慢

2018/09/09(日) 17:05:22.17

あの程度の英文が読めるというだけのことが自慢と感じてしまう人って・・・

2018/09/09(日) 17:10:44.73

チラシは日記の裏に

2018/09/09(日) 17:11:54.64

いや、大学で論文書いてるし講座受けたことないから知らん

2018/09/09(日) 17:20:40.89

会話が成立していない・・・

2018/09/09(日) 17:44:28.00

まず自身が学習する知能すらないﾔﾂﾗが
機械学習とかいってるのがな

2018/09/09(日) 17:53:25.90

機械を使って能力を補完するのは
誰にでもありそうな要求じゃないのか

2018/09/09(日) 17:55:20.90

機械学習という強化学習は体罰と同じだからな
つまり体罰は科学的に正しい

2018/09/09(日) 17:58:41.37

ﾏｳｽはｻｯｶﾘﾝが大好き

ｴｻ箱にｻｯｶﾘﾝおくと
ﾏｳｽはひたすらｻｯｶﾘﾝをなめる

そんなﾏｳｽに
ｻｯｶﾘﾝなめると高圧電流を与える
それを繰り返す

するとな
ﾏｳｽはｻｯｶﾘﾝなめなくなる

しばっきんぐを伴う学習は
ものすごく適切な科学的教育ﾒｿｯﾄﾞといえる

2018/09/09(日) 18:04:27.61

それは単純作業をひたすら行うだけのための教育には最適だろうが自分で考える高度な仕事をできるようになるための教育としては全く機能しない
餌食べると電流来るから餌食べない、ではなく電流を止めるかそんな実験してる者を殴りに行くことが本当は求められる

2018/09/09(日) 18:05:59.59

>>320
本当に教育目的ならね
でも実際は自分の言うことを聞かないなどの感情任せで叩いたり
現実の教師には幼稚な人間が多いから体罰を許可するのは難しい
AIによる教育が普及したら体罰の導入もあるかもねw

2018/09/09(日) 18:19:48.08

人間も刺激を受けて
微弱な電流の電気信号を脳に伝えて（ｺﾚが入力）
NNにちかいものを脳みそで構成しながら（ｺﾚが処理）
反応してるだけなのは（ｺﾚが出力）
ほぼ間違いないからな

ｷﾐﾗはその中でもかなりできそこないの肉塊なﾜｹ
ｷﾐﾗはまずその自覚がないといけない

2018/09/10(月) 09:12:54.23

何かに例える奴って本質の部分をずらして解釈させようとするから好きじゃない。

2018/09/10(月) 09:33:18.80

DLは沈みかけた船である

2018/09/10(月) 09:40:32.89

>>326
今勉強中なのに～

2018/09/10(月) 10:12:27.17

>>325
同意ですね。
特にこの分野はそうゆう説明をする人が多すぎる気がします。

2018/09/10(月) 11:29:39.10

ていうかわかってないんだよ
ワイアードの機械学習関係の記事もめちゃくちゃだし。記者も理解してない。

2018/09/10(月) 11:45:38.06

ただの多項式近似じゃだめなんですか

**デフォルトの名無しさん** (JP 0Haf-A9RE) · 2018/09/10(月) 12:57:17.68

いい場合もある

2018/09/10(月) 14:59:32.62

>>324
化学物質とか細胞とかも関係している
どの程度の影響かは知らないけど

2018/09/10(月) 16:07:18.13

海外IT大手勤めかPFNか東大松尾研関連の人のTwitterやスライドは参考になる
あとarxivで論文読んでレビューしてる人達(一次)も参考になる
それに海外にさきがけて論文内容を実装してる人とそのgithub
QiitaでCNN,RNN,LSTM,GANなどのモデルの基礎を詳細に解説してる記事は初心者～中級者には参考になる

でも日本の情報は大体ここまでだね
日本で画期的なモデル作り出してsota達成してる人なんていないし
業務応用の事例は基本的に社外秘だから表に出てこない

2018/09/10(月) 19:24:21.95

>>333
そもそも日本人が書いたもんとか読むだけ時間の無駄。元ネタ読むほうがわかりやすい

2018/09/10(月) 19:28:41.58

海外論文のほとんどは、既存の方法のマイナーチェンジですね。

論文の数で劣っても焦るべきはそこではない

2018/09/10(月) 19:42:40.10

マイナーチェンジでない新手法の開発数で比較した上でそれを言うならいいけどどうせそんなの調べてないんだろ

2018/09/10(月) 19:52:04.55

日本なんか遅れまくってるんだから
先進国のペーパー読んだほうがそりゃマシだろw

2018/09/10(月) 20:20:02.48

まつおけんてそんなにいい？
御用達なだけじゃん

2018/09/10(月) 20:46:12.02

低学歴知恵遅れは
NNﾓﾃﾞﾙは半世紀以上前からあるﾓﾃﾞﾙの焼き直しなのすらわかってないからな

低学歴知恵遅れに限って基礎も分からずにﾑﾀﾞにいきってるﾜｹ

2018/09/10(月) 20:48:45.69

NNﾓﾃﾞﾙなんかｳﾝｺみたいなｴｷｽﾊﾟｰﾄｼｽﾃﾑがはやってた頃からすでに存在する
ｺﾚもきっとな同じ道を歩むことになる
予言するわ

2018/09/10(月) 20:57:12.65

予言（笑）

2018/09/10(月) 21:02:22.48

ｴｷｽﾊﾟｰﾄｼｽﾃﾑみたいな山盛りのｳﾝｺができると
予言してるﾜｹ

2018/09/10(月) 21:08:06.77

20年前エキスパートシステムやってた大学の先生がAIメチャメチャdisってたな。講義で学生相手に悲観的なことばっか言ってな。今どうしてんだろ。ヒャッハー?

2018/09/10(月) 21:18:31.46

物体認識も人工知能（NNでない奴）だったね

2018/09/10(月) 21:54:13.12

>>336
比較した上で一点だそ

2018/09/10(月) 21:59:29.51

まあ、一人でよいから飛び抜けた天才がいればよい話

2018/09/11(火) 00:27:02.76

なんだ俺のことか…

2018/09/11(火) 01:13:57.47

中級者向けの記事なんて書いても利益にならんからな
初心者向けなら宣伝になって仕事の依頼がくることも期待できるが

2018/09/11(火) 08:52:46.82

もう少しきれいな言葉で語りませんか？

2018/09/11(火) 10:11:02.09

確かにお前ら中華スマホスレ以下

2018/09/11(火) 12:14:16.02

割れ鍋に綴じ蓋

2018/09/11(火) 12:30:05.64

技術記事自体で利益出そうと考えること自体が技術者としての本来の在り方から乖離してるけどね

2018/09/11(火) 12:34:15.31

技術がカネにならない日本はおかしい。シリコンバレーの後追いしかしてないフリーライダー。

2018/09/11(火) 13:25:38.94

技術がないだけの話

2018/09/11(火) 14:33:28.09

この本おすすめですか？
https://www.amazon.co.jp/dp/4862464181

2018/09/11(火) 15:52:06.10

いいえ

2018/09/11(火) 18:00:10.08

クラス分類できへんねやったら回帰分析しかないんですか？

2018/09/11(火) 23:32:24.35

1層のNNは回帰分析と同じだからな

2018/09/12(水) 07:04:31.28

人間の脳のように学習するって誇大広告じゃね？

中身はロジスティック回帰を何層もやってるだけじゃん

2018/09/12(水) 08:09:25.15

>>359
そう思うなら一つのロジスティック回帰を再帰的に使って同じ結果を出せるか実験してみたらいいのでは？

2018/09/12(水) 08:13:40.79

一つのロジスティック回帰では無理だろ
>>359 はそんな事言ってないし

2018/09/12(水) 12:09:21.11

人間の脳も所詮ロジスチック回帰ってこと。。。

2018/09/12(水) 16:05:15.80

クラス外のデータの排除に効率的な方法は何ですか？
例えば、0～9の数字10クラスのネットワークに「b」の文字を入力する場合を考えた時に
理想的には全クラス10%くらいの確率ラベルを持ってくれたらいいのですが
恐らく結果は6が高確率で帰ってくる気がします。
適当に数字以外の文字を詰め込んで11個目のunknownクラスを作ることは効果があるのですか？

2018/09/12(水) 19:36:37.61

>>363
こっちが専門じゃないだけかもしれないけど、おそろしく何を言ってるのか分からない
deep learningのような分類器で、画像データを10のクラスに仕分けたいけど、
特定のクラスに偏りが生まれるからどうすれば良いかということか

一般論として、deep learningならば、ノイズを混ぜるのは場合によりけりだけど有効だろ
新しいクラスを作るのは、ちょっとわからんなあ

2018/09/12(水) 19:40:44.82

データを多く仕分けられるクラスに、データが仕分けられにくくなるように
損失関数に、データ量に比例して増えるペナルティーを追加すればいいんじゃないか

2018/09/12(水) 19:47:03.20

一回限りの分析なら、手入力で特定のクラスの損失関数に
手入力でペナルティーを追加して、そのクラスに分類されにくくするのも手だと思うんですよ？
そんなやり方でも、いちおう分析結果は平らにはなるよね。たぶん。わからんけど

2018/09/12(水) 19:54:51.80

>>364
(自分なりに)もう少し分かりやすく書き下しますと、

この世のありとあらゆる果物が成ってる木があるとして、
この木の画像の中から、リンゴとミカンとブドウを見つけて自動収穫したいタスクがあるとします。
リンゴとミカンとブドウの画像を学習させて分類器を作ったのですが、青リンゴやデコポンやマスカットが学習させた果物と誤認識されて収穫されてしまいます。
学習せた3つの果物以外は収穫したくないので、認識して欲しくないのですがどうすれば良いですか？ということです。
(分かりにくかったらすみません。)

2018/09/12(水) 20:00:27.22

わかりにくくなったよ

2018/09/12(水) 20:02:57.63

>>363が言いたいのは数字画像を読み込んで数値を出力したい、ただし入力が数字でない画像だったら数字でないと出力させたいってことだろう

2018/09/12(水) 20:36:27.66

数字以外の画像を適当に[0.1..0.1]のベクトルになる教師データとして流し込めば
そういう分類器ができるんじゃないの

2018/09/12(水) 20:50:09.10

数字以外の想定し得るあらゆる文字のデータを学習させる必要があるから非現実的だろうね
数字にだけ共通する特徴があるなら最初に数字か数字でないかだけの分類をすればいいけどそんな特徴ないだろうし難しい

2018/09/12(水) 21:07:10.31

認知機能が低いこのｽﾚいるような低学歴知恵遅れが写真をみると
ｺﾚは心霊写真だという

ｺﾚは俗に言うｼﾐｭﾗｸﾗ現象になる

ｳﾝｺAIに顔認識をさせると
ｺﾚと同じような現象が発生してもなにもおかしくない

ｺﾚは出力結果としてものすごいおかしいとはいえない
特徴どおりだからな

2018/09/12(水) 21:13:35.69

文字だけの識別なら数量化I類で十分
数量化I類でもかなりの精度になる

2018/09/12(水) 23:04:27.74

ひとつの分類器でふたつのことを同時にやらなければいいんじゃね？

①一個の数字画像を、10個のクラスに仕分ける
②その画像が本当に仕分けられた数字と同じか否かを判定する

このふたつの段階に分けれて、別々の分類器を用意すれば、そんなに難しいことしなくても簡単に組めそう。
①のためのニュートラルネットワークの分類値と、②のためのクラスごとの分類器を10個用意する必要があるけど、
②の分類器はたぶん同じようなアルゴリズムで動くから書くの簡単だろ

ただの思いつきだけど、どうだ？

2018/09/12(水) 23:12:15.60

ぜんぜんわかってないわ
特徴抽出をするのが先だからな

特徴抽出されたﾃﾞｰﾀを学習させない限り
いつまでたっても学習効果なんかない

2018/09/12(水) 23:42:58.48

>>363
まず数字かそれ以外かを分類してみるとか
で数字のものについて0-9のどのクラスに属するか判別する

2018/09/13(木) 00:17:45.77

数字かそれ以外かで分類しようとしたら結局bは6と判定されるだろうけどね

2018/09/13(木) 00:18:27.43

正確には、6と扱われることでbは数字に分類されるだろうけどね