【統計分析】機械学習・データマイニング21

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2018/11/04(日) 14:34:36.02ID:W830XVm1a
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20
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:----: EXT was configured
2018/11/04(日) 14:35:35.71ID:W830XVm1a
【統計分析】機械学習・データマイニング11
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482227795/
【統計分析】機械学習・データマイニング12
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1485008808/
【統計分析】機械学習・データマイニング13
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1487433222/
【統計分析】機械学習・データマイニング14
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1489636623/
【統計分析】機械学習・データマイニング15
http://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1492344216/
【統計分析】機械学習・データマイニング16
http://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1498493352/
【統計分析】機械学習・データマイニング17
http://mevius.2ch.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.2ch.net/test/read.cgi/tech/1507807291/
【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/
2018/11/04(日) 14:35:52.38ID:W830XVm1a
【統計分析】機械学習・データマイニング【集合知】
http://toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1286200810/
[統計分析]機械学習・データマイニング[集合知] 2
http://toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1342812444/
【統計分析】機械学習・データマイニング3
http://peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1350121405/
【統計分析】機械学習・データマイニング4
http://peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1403603502/
【統計分析】機械学習・データマイニング5
http://peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1439302488/
【統計分析】機械学習・データマイニング6
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1455651930/
【統計分析】機械学習・データマイニング7
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1460535528/
【統計分析】機械学習・データマイニング8
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/
【統計分析】機械学習・データマイニング9
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1470037752/
【統計分析】機械学習・データマイニング10
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1479498503/
2018/11/04(日) 14:36:21.23ID:W830XVm1a
■関連スレ
パーセプトロン
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/informatics/1330911251/
人工知能ディープラーニング機械学習のための数学
http://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482808144/
Deep learning
http://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1387960741/
ディープラーニング（過去ログ）
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1457792560/
自然言語処理スレッド　その４
http://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1401741600/

■人工知能考察スレ
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ(知能増幅) 74
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1498186101/
(AI)技術的特異点と政治・経済・社会等(BI) 10
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1498288837/
(情報科学)技術的特異点と科学･技術等 2
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/
人工知能
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1286353655/
人工知能で自我・魂が作れるか
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476229483/
こころがあるロボットは作れるのか
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/robot/1287505889/
5デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a323-VEUj)
垢版 |
2018/11/04(日) 14:39:33.78ID:5RY1Lh2I0
O2
2018/11/04(日) 15:15:04.35ID:qI5xe5HWa
>>1 ありがとう
7デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Srbb-VrcX)
垢版 |
2018/11/04(日) 16:47:20.04ID:14NiYLD2r
おつ
2018/11/04(日) 17:47:07.18ID:mYr0YQrU0
>>1
乙パイソン
2018/11/04(日) 20:21:02.36ID:oGWw0xMqd
>>1
だよんがキモい

まあ、最初に書いたのは俺だが
2018/11/04(日) 20:43:59.58ID:Se5iYgLP0
堕魂
2018/11/04(日) 21:21:37.81ID:cbL6d5d80
そんなことよりテンプレ長すぎて毎回大変だろ
2018/11/04(日) 21:42:47.21ID:wl9MmRr4M
どうせ入れ子なのに過去スレ全部貼るのは流石に意味分からん頭悪すぎだよね
2018/11/05(月) 00:27:34.33ID:JARCRkpNa
前スレしか貼らなかったらアクセスするのにO(n)かかる
2018/11/05(月) 04:58:46.59ID:W2LINBRO0
>>13
タイムアウトの場合って
計算量どうなるの？
2018/11/05(月) 07:47:24.64ID:vjM8nFDD0
今更で過去議論しつくされてるのかもしれないけど、TensorflowをWindows10で使用しているけれどほとんど支障がありません
ArXivの実装も見様見真似でできるしたまにGitにあがっているのもLinax用であろうがべつに使えないModuleもそうないし
それでもやｐっぱUbuntuがいいの？いまから環境変えたくないんだけど変えたほうがいい理由ってあるのかな？
2018/11/05(月) 08:57:13.74ID:7J7Z18gf0
入れちゃって不自由なくて、他の人が困らないならいいんじゃね
2018/11/05(月) 09:59:18.10ID:+9X/iLeq0
>>15
ベストではないけど、10なら問題なし

OSはMacだけが間違い。いらん手間が増える
2018/11/05(月) 10:42:51.85ID:2Km/8vrvd
>>15
linux のスペルさえ間違う人はwindowsがいいだろ
2018/11/05(月) 10:58:50.75ID:K1BnfIeBa
>>15
そもそもわざわざ有料のOS に固執する理由がわからない。
1 台ならともかく、例えば部署丸ごとならそれなりのコストがかかるしね。
けど、Linux が苦手な人に替えるべきなんて誰も言ってないと思うよ
2018/11/05(月) 11:16:34.52ID:DzW9woVH0
>>15
gpu使ってる？
2018/11/05(月) 11:40:44.08ID:h+0GmuinM
GPU複数台タワーグラッドで計算させてたけど、転移学習主体になてシングルで事足りてます。OSが無料かどうかが論点なのかな？
2018/11/05(月) 12:20:46.98ID:tG7uKlwpa
Linux搭載PCが量販店で普通に新品で売ってるなら選択肢に入るけど新品だとwinかmacしか選択肢がない
で、わざわざ買った有料OSを抜いてLinux入れるかと言われるとwinでやりたいことできるならwinでいいじゃないか、となる
2018/11/05(月) 15:11:38.27ID:7J7Z18gf0
個人端末で計算できるなんていい時代になったねえ
2018/11/05(月) 17:08:47.04ID:KffOzDTFM
それな、わざわざ入れるのは意味不明
自作PC組むようなオタクならリナックス
市販のPC買う一般人はwin使えばいい
2018/11/05(月) 17:17:04.02ID:vjM8nFDD0
PCと携帯でID同じになってくれればいいなと思ったけどだめでした
自作でWin10Proをわざわざいれてやってるんだけど
>17さんの言うみたいにベストでない理由はなにかあるんですかね？
個人的にはhorovodの分散学習がLinux対応だけどWinでKerasでもできるし
GPUパフォーマンスあがってきてBatch_size増やす必要もなくなってきたので不満がないのですけど

ぶっちゃけbusinessとacademicとpersonalを全部両立した環境って結局Winが使いやすくて
TensorflowではこのmoduleがWinだと使えないぜってのがあれば先に押しててほしいなと

最近Tensor-hubを使うようになり、その機会にtf.estimatorも使うようになると、
いままでちまちま書いてたのが馬鹿らしくなりました
もうKerasもいらないくらい
2018/11/05(月) 17:21:30.22ID:7J7Z18gf0
自分でいいならいいんじゃね。エスパー探してるんか
2018/11/05(月) 17:22:20.20ID:vjM8nFDD0
そうですエスパーさん探してます
2018/11/05(月) 18:06:42.84ID:vjM8nFDD0
追記
academicだとやたらMAX_OSが多い
昔DTMでMAC使ったことあるけど逆にdirectoryのruleが曖昧で悩んだ記憶があるlevel
MACがやばいとあったけどWSでもあいつらMACでやるし
逆にWin; Linuxは見たことないな

結局なんでもいいんじゃないの？
platformがTensorflowなら
2018/11/05(月) 19:38:34.38ID:kl1FuT5bM
だから言ってんじゃん
オタクはリナックス一般人はwinパリピはmac
30デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4e08-uQr5)
垢版 |
2018/11/05(月) 19:49:23.92ID:sJV801RU0
>>28
おいおい
TensorflowGPUの最新版はmacOSサポートしてないんだぞ
2018/11/05(月) 20:56:42.33ID:vjM8nFDD0
今日もDNNのWSでMacでDemoされたけど
なんか良くわからなくなってきたよ
2018/11/05(月) 21:23:09.46ID:nNFRhzydp
今月はnumpyとpandasとmatplotlibの勉強するから応援してくれよな
そんなのわざわざ勉強するのアホじゃねっていうのは心折れるからやめてくれよな
2018/11/05(月) 21:24:43.96ID:7J7Z18gf0
ワシもやらねば〜。最近コーセラ進んでないんだわ
2018/11/05(月) 21:36:33.69ID:nNFRhzydp
>>33
コーセラ2周目で止まってる…
たかだか10分くらいの動画見終わるのに巻き戻したりしてて1時間くらいかかる
2018/11/05(月) 21:59:10.37ID:7J7Z18gf0
誤差伝播法むずい
2018/11/05(月) 22:06:12.73ID:27AFJFGR0
逆伝播じゃなくて伝播させるからでしょ :-p
2018/11/05(月) 22:55:57.26ID:Q2FAw9Coa
>>32
いくら勉強しても十分ってことはないからいいと思う
2018/11/05(月) 22:59:24.08ID:vjM8nFDD0
お前らがエスパーじゃなかったらどこ探せばいいんだってんだよ
なんかさみしいね
2018/11/06(火) 00:30:46.47ID:T+tZrd2fa
誤差逆伝播はcourseraの例の機械学習コースでは詳細スルーしてるから、詳細気になる場合は同じくAndrew先生のやってるディープラーニングコースを見ると分かりやすい
こっちは有料だけど動画見るだけなら無料でいける
2018/11/06(火) 01:21:44.10ID:EYAd6L7c0
>>39
そういうの見てどうのこうのよりGitのcodeをtraceしたほうがぜったいいいとおもうんだけど
2018/11/06(火) 03:13:57.92ID:3t3c17pL0
コードだけ見ても理論は理解できないだろ
2018/11/06(火) 05:59:57.71ID:EYAd6L7c0
codeのreferr先を都追っかけるだろ普通
2018/11/06(火) 10:33:41.88ID:nozIUEYPa
https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
この講座の2週目の誤差逆伝搬法では、
計算グラフを図示
→簡単な数値を入れてざっくり説明
→数式の説明
→Pythonコードを書いて説明
→コードをベクトル化して高速化
の順に説明してくれるから分かりやすかった
2018/11/06(火) 10:44:05.76ID:P3uIrLP90
よかったね
2018/11/06(火) 11:07:57.58ID:R53CFTK0a
うんこ
2018/11/07(水) 07:25:39.74ID:pqis0bzs0
このいたレベルひくいな
2018/11/07(水) 09:11:08.20ID:ETZWJyop0
>>43
ありがとう
勉強してきます
2018/11/07(水) 09:36:29.93ID:E35FEQYo0
スレじゃなくて板かｗ
2018/11/07(水) 09:59:17.20ID:TPFHtsj20
他のスレより初心者の層が厚いよな
2018/11/07(水) 10:03:41.49ID:ETZWJyop0
難しい話する場所は他にあるじゃん
51デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF12-VEUj)
垢版 |
2018/11/07(水) 11:09:54.95ID:mp+PvDUlF
>>46
気付くの遅すぎ
2018/11/07(水) 11:59:32.41ID:CxCunaCa0
日立のAIって、この程度しかやってないの？
http://www.nhk.or.jp/ohayou/digest/2018/04/0405.html

Fがベンチャー以下なのは知ってるけど、日立は接点ないからレベルが解らん
2018/11/07(水) 12:15:38.99ID:/q/fZr4ka
>>52
個人で勉強してqiitaに書いてる人と大してレベル変わらんな
これで商売になるのなら自分も十分やっていけそうで自信ついた
2018/11/07(水) 13:23:25.74ID:PyIchVyKd
>>49
初心者救済スレだと思ってる
2018/11/07(水) 13:28:33.77ID:85pUfoQr0
>>52
料理1品あたり1000枚だけで足りるのかね？ 過学習してそう
というか自社で写真取らなくてもネットから拾ってくればいいと思うが
データ利用だから知財的にも問題ないだろうし
56デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Srbb-VrcX)
垢版 |
2018/11/07(水) 13:35:14.30ID:yYgCxC/pr
>>53
https://i.imgur.com/UQ5HfXX.jpg
2018/11/07(水) 14:04:18.61ID:mv43PN/+0
>>56
あるあるｗ
2018/11/07(水) 14:12:27.27ID:pqis0bzs0
楽せずにjournalよめ
59デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sac7-OUjX)
垢版 |
2018/11/07(水) 14:15:04.76ID:KeNdDv6Sa
>>32
ついでにsympyとscipyも勉強しろ。
60デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a323-VEUj)
垢版 |
2018/11/07(水) 15:02:15.50ID:IyZ6SaMg0
Pandocもやれ
2018/11/07(水) 20:27:28.70ID:DVmXY0Zpa
seabornも忘れずに
2018/11/07(水) 22:41:56.63ID:0tdAF5CmM
はーマジでopencvの画像bgrなのクソ
普段DL関連では全く使わんしクリップで一瞬使っただけだから盲点だったわ
通りで検証でもテストでも高スコアなのに実用でゴミみたいな予測叩き出してた訳だ
お陰で過学習疑ってデータ数3割も増やして拡張も工夫した2週間が無駄骨だった5%くらいスコア上がったけどよお
こんなクソみたいに初歩的なことやらかす奴おらんやろけど一応気を付けなはれや
2018/11/08(木) 00:38:01.23ID:T42vu+pla
なぜそれでテストのスコアは問題なかったんだ？
2018/11/08(木) 02:16:26.40ID:b7OkBepE0
libSVMの質問はどこですればいいでしょうか
2018/11/08(木) 03:56:08.77ID:hQ/B77D+0
コンテストに研究者送り込むより何に使うか考えるほうが難しいよ
2018/11/08(木) 08:35:44.29ID:PMXNr64O0
>>65
その通り

技術力の高さよりも、上手く活用した人間が長期的には勝つ
2018/11/08(木) 08:55:35.43ID:cWHpJIBwa
日本企業は技術力の高さもその活用も他国に負けてるからこのザマなわけだ
2018/11/08(木) 09:45:20.79ID:r3Nv72Tq0
上から目線で語るニート
69デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FFa3-nQo6)
垢版 |
2018/11/08(木) 11:52:56.20ID:2uuB+50RF
>>62
ikiro
2018/11/08(木) 13:38:31.60ID:o189kGQ6p
ライブラリとか充実してて誰でも出来るのは良いけど分析するのに当たってとりあえずモデル作って結果出しました！みたいなのが多くて統計だったり数学的知識がないまま使ってる人が増えてる感じするね
それが良いか悪いかは分からんけど
71デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 818a-2DJt)
垢版 |
2018/11/08(木) 13:43:58.28ID:+JvSilEi0
>>70
ほとんどのAI専門家自体が、統計知識や周辺知識に欠けていながら
「利用者が統計知識もしらずに・・・」とか言っているのが現実
72デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FFa3-nQo6)
垢版 |
2018/11/08(木) 13:59:26.61ID:2uuB+50RF
DRAMのデータバスのbit順間違って結線してても一応そのまま動くからな
2018/11/08(木) 14:38:17.05ID:o189kGQ6p
>>71
俺もそのうちの1人なんだけどさ
これでは何の意味もないし説得力もないなと思って統計だったり色々勉強し始めて、自分もそうだったけどとりあえずデータ投げてモデル作って結果だしてって雑だし乱暴だよね
2018/11/08(木) 16:04:27.11ID:cbRquK1Y0
顧客もわかってないから大丈夫
2018/11/08(木) 16:10:16.11ID:ad3mAi6zd
統計学の知識って東大赤本程度でいいの？
76デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9123-maPn)
垢版 |
2018/11/08(木) 16:12:37.43ID:zFTwTExl0
目標がどこかによる
2018/11/08(木) 16:42:53.67ID:t+ny6V8X0
リアルはKaggleと違って、何が入力値になるか探すところから始まる。

データへアプローチする為には統計の知識は必須だから、
ライブラリ使いが増えてもAI普及の助けにはならないな
2018/11/08(木) 17:20:49.64ID:Pov5kC23M
>>63
テストも含め学習検証時はkeras内蔵のioライブラリ一本でやってたからね
実用時に一部処理をopencvに任せたらkonozama
テストスコア高い時点で過学習じゃないって気付けよって話だわマジで
79デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｲｰ Sa4d-XkOm)
垢版 |
2018/11/08(木) 17:48:59.03ID:BOCzE0W9a
>>75
だめでしょ

でも、AIの利用者はそれを知らなくても使えるところに一つのメリットがある
ともいえるので、なんか微妙なところもある。

数理的には統計の方が難しいし、自動化できない問題がある。
なぜ数理的に難しい部分が出現するかといえば単純なことで、
少ないデータを対象に考えられているため。
2018/11/08(木) 17:58:58.30ID:X0Z+x7SD0
機械学習に数学はいらない
2018/11/08(木) 18:06:12.16ID:QFvA6n6Ua
最近は勝手に分析して特徴量を自動的に作るソフトとかも出てるけど実際使ったことないからどんなものかは分からない
でもその手のソフトが宣伝文句通りに動作するなら片っ端からデータ突っ込むだけでいいんだよね？
82デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｲｰ Sa4d-XkOm)
垢版 |
2018/11/08(木) 18:14:44.36ID:BOCzE0W9a
>>81

そう。
まずい飯を入れれば
たくさん残飯が出てくる。
2018/11/08(木) 20:54:11.37ID:+qO5qSu80
AUC高い！って今日同僚がキャッキャ騒いでたけどいつのまにか良いモデルを作る事が目的になってる人結構いるよね
84デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0123-nQo6)
垢版 |
2018/11/09(金) 11:55:37.96ID:p9aTnaT/0
モデル作っちゃったらもう機械学習じゃなくなる
2018/11/09(金) 14:51:34.93ID:axsxYZkQ0
これって応用できればGPUで必死に学習とかいらなくなるの？

「エネルギー関数」を用いてコンピューターに概念を機械学習させる
https://gigazine.net/news/20181108-learning-concepts-with-energy-functions/
>このモデルを使うと、わずか5回のデモンストレーションを行うだけで機械学習が行われ、その成果は2次元だけでなく3次元にも応用が可能であるとされています。
https://i.gzn.jp/img/2018/11/08/learning-concepts-with-energy-functions/00_m.png
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