【統計分析】機械学習・データマイニング20

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2018/08/07(火) 18:56:37.59ID:sGPH9ejna
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
2018/10/30(火) 17:24:22.04ID:6RcW7/vQ0
Cとはw
2018/10/30(火) 17:27:41.62ID:MWqKC0Xe0
>>943
正則化パラメータです
2018/10/30(火) 17:48:49.55ID:6RcW7/vQ0
>>942
プログラムがどうなってるか分からないけど（毎回乱数で変わる値をしようしてるとかあったら）、普通は何度実行しても同じ結果正則化パラメータCを出力しなければいけないと思うよ。
プログラムを見て乱数で設定してるところがないかを確認してみては
2018/10/30(火) 18:06:39.94ID:MWqKC0Xe0
>>945
乱数シードは固定してないです
固定してなくても同じ値が出るってことですか？
2018/10/30(火) 18:18:52.14ID:6RcW7/vQ0
>>946
固定してなければ違う値が出ると思う。固定してればもちろん同じ値が出ないとおかしな話だとは思うけど。。。

（そういう乱数の次元の話じゃないかなと思ったので）
2018/10/30(火) 18:30:56.53ID:MWqKC0Xe0
>>947
研究で、もらったデータセットでやってるのでなんかおかしいのかなと思ってました。
irisのデータでも同じような挙動だったので関係なかったです。毎回違う値(振れ幅もバラバラ)なのは普通ということなのですね。
2018/10/30(火) 19:26:16.58ID:9tuKGKcX0
random_state=42で解決やな
2018/10/30(火) 22:43:15.66ID:GavdUYiJp
みんな普段勉強してる？
仕事外は一切やらない？
951デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2385-UzDQ)
垢版 |
2018/10/31(水) 01:39:51.29ID:sES2GFEm0
機械学習知らん人に説明する度にAIって便利な言葉だと実感する
最適化じゃなくて学習とかクッソ曖昧な言葉で納得してくれて本当助かる
2018/10/31(水) 01:41:22.42ID:t08oq/or0
学習って用語廃止したほうがいいわ
kerasみたいにfitって言えよ
2018/10/31(水) 04:49:39.73ID:JXVBQ0WM0
>>951
「餌を与えると勝手に学習してくれる」っていうと素人にも分かりやすい
954デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-QYDm)
垢版 |
2018/10/31(水) 06:41:10.96ID:pccA+Jbua
>>951
本当に「最」適かどうかは判らないんじゃね？
2018/10/31(水) 10:06:16.97ID:TAKFrudE0
「AIが考える」って、使っていて違和感を感じる表現だけど
そう形容するのが適切なんだな
2018/10/31(水) 11:33:47.84ID:9AveOwUAM
適当な説明すると勝手に妄想を暴走させてしてしまう人もいる
2018/10/31(水) 11:35:46.20ID:DM2hlzCN0
椅子を学習したら切り株に座れる機能がある事も分かるAIはよはよ
2018/10/31(水) 15:05:10.91ID:AfZsWIp40
パブロフの犬ｗ
2018/10/31(水) 16:12:18.23ID:9rURn1wWa
そんなの椅子の認識のさせ方次第でどうにでもなるだろ
背もたれのある普通の椅子しか学習させなければ切り株を椅子と認識できるわけないが座れそうなものを片っ端から学習させれば何とかなる
2018/10/31(水) 17:37:08.95ID:DIO1Zi0x0
ラベリングは誤魔化すために重要。
トヨタのTNGAとか便利便利
2018/10/31(水) 18:27:00.41ID:DM2hlzCN0
>>959
これはただの例で汎用的にやりたいんです。
シンギュラリティ!
2018/10/31(水) 18:38:23.95ID:PS6I4Eoja
切り株画像に「イス」ってラベル付けなくても
切り株に人が座ってるラベルなし画像から推測できるぐらいにはなって欲しいね
963デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-resC)
垢版 |
2018/10/31(水) 21:01:56.61ID:HmfWxI/4a
生まれて初めて切り株を見た人間でも、切り株に椅子としての機能を見出せるだろうけど、これは「座れそう」→「座れた！」という環境とのインタラクションがあるからなんだろうか
前にNHKの番組で東大の松尾先生が「体を持たない知能は存在するか？」的な事を言っていたな
2018/10/31(水) 21:15:33.30ID:N9TdgOC+0
兎が転げるかどうかを判定して下さい
2018/10/31(水) 22:09:58.39ID:2LY4gCsVM
>>961
だからほんなら汎用的なデータ食わせろって話ですわ
まさか学習データが画像しかないとか思ってるわけでもあるまい
966デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Srb5-resC)
垢版 |
2018/10/31(水) 22:18:31.69ID:P5/vr7Wfr
>>965
データがない未知の場面に出くわしても人間みたく持てる経験と知識を応用出来るかって話だろ
データさえあればって身も蓋もない話
2018/10/31(水) 22:21:11.84ID:DM2hlzCN0
>>965
そうなのね。
昨日辺りの日経新聞に書いてあったのよ。
2018/10/31(水) 22:41:28.97ID:XzHEjZDYM
>>966
切り株に座れるか判定の可否を議論してる時にドラえもん作りたい話されても知らんがな
969デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Srb5-resC)
垢版 |
2018/10/31(水) 23:07:24.47ID:P5/vr7Wfr
>>968
切り株はあくまでも一例だって>>961が言ってるやん
2018/11/01(木) 05:25:09.80ID:KHSnGnhJ0
>>961
そしたら身体持たせて学習(実体験)積んで
痛い目に合わせないとダメやろ
2018/11/01(木) 08:43:51.58ID:6C/JpYju0
なるほど
2018/11/01(木) 10:47:02.18ID:z733lC2q0
産まれてすぐからちんちんあったけど生殖に使うものだって気付いたのは十年以上経ってからだしな
2018/11/01(木) 11:00:15.65ID:HdmsTef60
>>969
意味を把握した思考もどきがやりたいなら
多分、言語処理のKingとQueenの話の方が例題として適切

切り株と椅子だと形状の特徴で学習してるだけぽい
2018/11/01(木) 14:19:21.88ID:aGO292A70
猪が来たらどうする？
2018/11/01(木) 15:02:24.07ID:TL6Ac/Cx0
質問です
評価基準をaccuracyでやってるんですが、交差検証するたびに60%〜80％の幅で出ちゃうんですが、こういうときは例えば10回プログラム走らせて平均取るみたいな評価をすればいいですか？他に評価方法がありますか？
2018/11/01(木) 15:04:59.66ID:K++eZGijM
>>969
別に例なら切り株でもベンチでも何でも同じやがな
欲しいと想定される機能を実現するため相応のデータ(センサ)と学習は必要やろが
生まれつき視覚以外の感覚がない人間が椅子ばっかり教えられて果たして切り株に座れると思うかどうかや
椅子の画像データ学習させるだけでドラえもん作りたいくらい頭クルクルパーなこと言ってるの理解してるんか
2018/11/01(木) 15:14:35.11ID:K++eZGijM
>>975
学習終了後の評価でそんだけバラつきあるならちゃんと収束してるかとかデータ数大丈夫かとかいろいろ見直してみたらどうじゃろか
2018/11/01(木) 15:42:41.91ID:TL6Ac/Cx0
>>977
データ数はどうにもならないんですよね。自分でも少ないってのは分かってるのですが。
収束してるかどうかってのは、線形svmでやってたので怪しいかもしれないです
2018/11/02(金) 07:26:51.97ID:R64W7CuQ0
質問です
人工知能用のPCを買おうと思っているんですが、
Linuxがベストとして
クソOSと言われているUbuntuでいいんでしょうか？
Fedoraのほうが評判良いですが・・・？
2018/11/02(金) 09:23:48.57ID:lRUrxC7ia
linuxはほとんど無料で手に入る
2018/11/02(金) 09:42:29.33ID:7B/VUhwC0
両方試してみたらいいのでは
LTS版があって情報も多いUbuntuが無難な気はする。
982デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9723-VEUj)
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2018/11/02(金) 16:11:27.17ID:ggr9EF3w0
Fedraの方が糞
2018/11/02(金) 17:00:09.45ID:kFSDuH24d
ど素人かよ…
2018/11/02(金) 19:31:48.96ID:EV14OdoL0
んなもん買うよりawsかgcpで試してみたらいい。
2018/11/02(金) 19:36:26.30ID:o5NYXwZJ0
>>979
どのディストリでも大して違いはないと思いますが
986デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa52-VrcX)
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2018/11/03(土) 00:10:53.31ID:mBAfemi8a
>>979
無難なの選んどけばいいんでない
むしろ悩みどころはスペックとかどのライブラリ使うかとかでは
2018/11/03(土) 01:59:27.38ID:sOGll4gf0
>>979です
皆さんご回答ありがとうございます
わかりました
とりあえずUbuntu使おうと思います
PCのスペックはだいたい決まっています
ライブラリは主にTensorFlowを使います
2018/11/03(土) 07:19:41.13ID:HkPHzurE0
xeon phi はいいぞう
2018/11/03(土) 14:53:35.78ID:Is/adptI0
https://blog.tinect.jp/?p=35489
2018/11/03(土) 19:11:44.45ID:fz7zsIZd0
安ｗ
Xeon Phi? 7210 (64コア)　\3,585,600
991デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a3d2-OMPP)
垢版 |
2018/11/04(日) 00:03:11.36ID:EyE9WGn+0
>>984
＞　んなもん買うよりawsかgcpで試してみたらいい。

横からスマンけど、研究費が無尽蔵にあるならaws、gcp、またはazure
でもいいけどさ、俺のように金がなくなってすぐ頓挫となるぞ？
データ入れて回してたらすぐ100万使っちゃうから。
PC買ったほうが絶対にいい。
2018/11/04(日) 00:12:52.08ID:GZek0SD/0
ＧＰＵ稼働率高いと割高だよね
2018/11/04(日) 00:32:48.74ID:DgRqIkT0d
すぐ100万てどういう使い方してるんだよ、16gpu でも使ってるのか
2018/11/04(日) 09:52:52.56ID:vHuLXd67a
素人がGPU大量にぶん回している場合、機械学習の理論面をしっかり学習すればかなり無駄なデータ・処理を削れることが多い
2018/11/04(日) 11:43:37.01ID:Wbg0dK2l0
アホかｗ
2018/11/04(日) 12:19:53.02ID:yioi4JUk0
てかgcpなら1日毎でいくらかかってるか見れるわけだし、とりあえず3万円分でやってみたらいい。
費用感を把握してからgpuハード買うってのでも別に遅くはないだろ。
997デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a323-VEUj)
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2018/11/04(日) 13:37:21.91ID:5RY1Lh2I0
実際デプロイしたときに
実行前にプログラムスキャンして
あなたのアルゴリズムは最適化が足りません
提出しなおせとか
このまま実行すると少なくとも100万円以上になりますが
よろしいですかとか逝って欲しい
2018/11/04(日) 14:36:58.44ID:W830XVm1a
次

【統計分析】機械学習・データマイニング21
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1541309676/l50
999デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a323-VEUj)
垢版 |
2018/11/04(日) 14:40:43.49ID:5RY1Lh2I0
ねむねむ
1000デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a323-VEUj)
垢版 |
2018/11/04(日) 14:41:29.39ID:5RY1Lh2I0
うめうめ
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垢版 |
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