人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2

**デフォルトの名無しさん** · 2019/03/05(火) 09:36:28.29

※前スレ
人工知能ディープラーニング機械学習のための数学
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1482808144/

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 21:07:40.52

エクセルで解ける問題のデータ数、問題の複雑さはどうなってんの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 21:14:42.44

それこそ統計を勉強したことあるのかだなｗｗｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 00:58:08.24

>>156
最小二乗法自体は、誤差分布なぞ関係なく計算できる。
誤差分布がガウス分布である場合には、そのデータに最尤度法を適用した結果と最小二乗法の結果が一致する、というだけ。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 01:38:23.98

クソチョン♪
クソチョン♪

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 07:41:43.82

計算できるから結果がナンセンスでないとは限らない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 08:33:08.19

Excelでも何でもいいけど、精度をわかった上でツールを選定すべきかと。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 08:45:59.51

>>159
で、誤差分布が正規分布でない場合にどれくらい使い物になるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 11:14:48.47

>>162
精度が変わるツールって何があるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 11:20:55.96

お笑いを一席

エクセルで回帰分析したらもうAIと言えるんだよね
ExcelでもTensorFlowでも同じ回帰分析をやらせりゃ同じ結果になるよ
誤差があったら、お前が何かを間違えている

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 12:03:35.90

アホにいちいち突っかからんでも

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 12:55:02.75

>>163
だからそれが「分布次第」だっていうのが、 >>136 (≠俺) が言ってることだろ。

[[1,0.95],[1,1.05],[2,1.95],[2,2.05],[3,2.95],[3,3.05]] みたいなデータ列を考えてみ。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 12:58:59.60

>>163
使いものになるかどうか
目的によって異なる
そんな基本もわかってない？
やはり在日はだめだな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 15:04:24.64

同じデータを同じ式に当てはめようとするだけなのに君の頭の中にしかない目的とやらを変えるだけで最小二乗法の精度がコロコロ変わったら怖いだろ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 15:48:56.77

マウンティングで飽き足らず、今度はレッテル貼り

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 15:50:01.51

統計も勉強したことがない厨房

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 16:50:38.36

今朝のワイドショーで中国の顔認証の紹介してた
20年くらい前の誘拐事件で行方不明になった子供の
3～4歳頃の写真を20年歳取らせた加工というか推測画像を生成して
今年の1月から実験初めてもう9人の行方不明者が親と再会したらしい
そもそも誘拐が年間7万人とかどんな國やねんって思うが

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 17:44:10.56

>>168が自分で「正規分布でない場合の結果は目的によって異なる」と言ってるんだけど

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/25(木) 20:30:18.40

>>164
精度が変わるとは書いてないけど。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/17(土) 22:20:24.96

分類と回帰の違いを２０文字以内で説明すると？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/17(土) 22:38:20.26

激レアさんを連れてきた。★2 ガリガリロボット博士

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/18(日) 13:09:00.59

>>175
分類は山、回帰は谷

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/18(日) 14:35:32.45

川は？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/19(月) 18:52:15.23

川は相関係数

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/20(火) 20:42:52.75

ディープラーニングって何？
たとえば、迷惑メールの判定処理を人工知能に任せる場合、
形態素に区切って、迷惑メールのみに含まれる用語、普通のメールのみ含まれる用語をリストで
作ってそれを辞書に判定をするのが機械学習でいいんだよね？
じゃあディープラーニングはこれでいうところの何に該当するの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/20(火) 20:59:14.10

機械学習では迷惑メール判定に用語リストなんて作らない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/20(火) 21:07:54.98

釣り針に餌くらいつけろや

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/20(火) 21:12:53.88

>>181
じゃあどうやって判定するの？特定の用語が含まれるときに点数をつけていって
一定の点数が付いた時点で迷惑か普通かのチェックをするんじゃないの？
クソ素人に分かるように説明してほしいです

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/20(火) 21:34:12.34

まず迷惑メールを2兆通ぐらい用意し学習させます

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/20(火) 21:40:17.69

メールを細かく切ってベクトルにして内積を計算するとか？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/20(火) 21:41:44.02

>>184
迷惑メールじゃないメールも用意しないと

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/20(火) 21:46:03.15

>>186
迷惑メールと迷惑じゃないメールを人間が予め判定して用意する必要があるのはディープラーニングでも同じなの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/20(火) 22:39:34.24

馬鹿のくせに複雑なことを聞きたがる

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/21(水) 00:46:07.58

教師無し学習のことか？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/21(水) 09:13:45.82

ディープラーニングが何なのか、たとえば迷惑メール判定ならどういう処理がディープラーニングなのかが知りたいです
それが分かるサイトとかあったら教えてください　クソバカにも分かる優しいサイトを

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/21(水) 10:00:08.97

あらかじめ迷惑メールと分類された結果に含まれる特徴を抽出して指標とします。

>迷惑メールのみに含まれる用語、普通のメールのみ含まれる用語
を人が作ったら、変な先入観は入るし、条件分岐が複雑すぎて疲れだけなので、
良いこと無しです

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/21(水) 10:40:43.19

>>191
ありがとう。膨大なデータから何か希望のものを識別するための
特徴を抽出してフィルタリングするのは太古昔からやってたことだとおもうんだけど
ディープラーニングは何が画期的で新しいの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/21(水) 11:33:13.94

識別のための特徴抽出ルール自体をを自動で作ってくれるのが機械学習

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/21(水) 13:54:07.74

迷惑メール判定をディープラーニングで処理するということは、こういうことですか？

入力　迷惑メールと非迷惑メール２兆通のテキストデータ
処理　テキストデータの特徴抽出モデル
出力　識別ルール

ここでモデルに渡して得られた識別ルールを使って迷惑メール判定処理をしたら
それはディープラーニングを使ってるということになるんですか？
テキストデータの特徴抽出モデルの実装方法はブラックボックスで一般には分からないということですか？
テレビに映像が映る原理を知らなくてもテレビが見れるように。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/21(水) 15:07:05.65

他のDLは知らんけど
SPAMフィルタはベイズ推定でしょ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/21(水) 19:31:58.92

>>194
ＤＬはネットワークは人が設定。
重みが学習により更新される。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/22(木) 00:28:34.61

DLじゃなくても…

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/22(木) 07:44:19.22

>>194
特徴抽出をNNモデル、特に隠れ層(中間層)と呼ばれる層の数を2以上としたものがディープ(深層)と呼ばれる。
持て囃されてるのは、計算機の能力が上がって層数増やしたら色んな所でうまくいき始めたので。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/22(木) 10:42:44.05

皆さんどうもありがとう。
少しずつわかってきた気がしますね　ディープラーニング
色んな所でうまくいき始めたという言葉がなんか刺さりました

「これは○○です」というデータを何万何億と用意して、
学習させれば、特徴量を計算できるようになるんですね　どれくらい似ているかの類似度のようなもの
これが機械学習。
コンピューターがどうやって学習するのかが不思議だったんだけど、
入力データが音声テキスト画像映像、どんなあらゆるデータにおいてもデータを分割して、
分割したデータのあらゆるの組み合わせについて見ていくことに変わりはないということなんですね
そのラベル付けされたデータだけが持つ組み合わせを探し出して、それをそのラベルが持つ特徴として記憶していくんですね
その中の学習のさせ方の1種のフレームワークみたいなものがディープラーニング。
正確にはそういう学習の仕方をしてるかもしれないし、してないかもしれない。

そしてディープラーニングは、機械学習でいうところのデータ分割をして組み合わせのパターンをそれぞれ
比較して演算して、などという指定をしないで、勝手に特徴を見出す。
自動的に特徴を見出す。これがなかなか分からなかったんだけど、ようやく少しわかった気がする。
ディープラーニングは学習という部分では機械学習と同じく特徴量を計算する点で同じなんだけど、
実装方法の視点が全く違うんですね
人があれこれ処理方法をロジックを指定して計算させるのではなく、
もうめんどくさいから人間の脳の仕組みをつくろうよと。
中身がどうなってるかは分からないけどすべての材料は揃っていてその構造も分かってるし、
それでデータを入力してみたらいい感じに結果が出るんじゃない？という考えのもとで
脳の神経細胞のネットワーク構造を表現したモデルがいろいろ出回ってるということですかね

つまり、脳の仕組みをプログラミングしてそこにデータを流してたまたまいい結果が得られてるということ、
なので結果に対してどういうプロセスを経てその結果が出てるのかは誰も分からないという状況が生まれる
つまり人工的に知能をつくったらGPU演算性能の向上で結果が出始めたのがディープラーニングと理解しました

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/22(木) 10:46:39.08

>正確にはそういう学習の仕方をしてるかもしれないし、してないかもしれない

人間はどういう仕方なんだろうね
DL以下の能力の人も多いが

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/22(木) 10:49:17.57

>つまり、脳の仕組みをプログラミングしてそこにデータを流してたまたまいい結果が得られてるということ、

いや、ここは全然間違ってる。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/22(木) 11:31:12.13

＞人があれこれ処理方法をロジックを指定して計算させるのではなく、

人があれこれ処理方法を指定する必要があるぞ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/22(木) 12:08:37.28

入力されたデータに対して、学習した正解データとの統計学的な距離を出せる
任意の数字に近ければ似てる
遠ければ似てない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/22(木) 13:24:59.74

ど素人の相手をする暇人

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/23(金) 10:25:23.24

>>199
分かった気がするって書いてけど、多分分かってないです
ちゃんと理解するなら勉強しないと

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/26(月) 18:49:37.52

ディープラーニングは、超大雑把に言うと「ディープ」に多層化したレイヤーを用いたマシンラーニングの一種。
199はマシンラーニング自体わかってるような口ぶりだが、たぶんそのいくつかのモデルを知ってるだけかな。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/26(月) 19:38:30.47

おまえもな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/26(月) 19:51:23.13

>>206
ディープラーニングとは「ディープ」な「ラーニング」です、くらいの事しか言ってなくて草生える

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/26(月) 20:22:47.93

実際のところ「ディープ」には「多層の」という程度の意味しかないから仕方がない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/26(月) 22:43:13.16

？？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/26(月) 22:44:43.32

「ディープ」に多層化したレイヤーｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/26(月) 22:52:30.21

>>211 のディープラーニングの定義は?

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/26(月) 22:59:22.17

スレタイに機械学習って書いてあるのにマシンラーニングって書くのもわけわからんよなｗｗｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/26(月) 23:20:28.44

お前らな―んにもわかってない！

おれは本読んで勉強した

わかるぞ
だが教えてやんない！

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/27(火) 02:24:03.54

実際多層化したニューラルネッワークだからっていう以上の意味はないよね
で、なんでそれがうまくいくのかっていうとこまでいくと難しいんだけど

**199** · 2019/08/27(火) 14:28:38.23

>>215
それは難しいというか分かってないってのが正直なところじゃないですか？
脳の神経細胞組織の仕組みをコンピューターで組んでみたら、たまたまうまくいった。
いわゆる人工的に知能を作ってみたら結果としてうまくいった。
で、ニューラル（神経）ネットワークのモデル（型）の仕組みを理解するには脳科学の知識が必要になってくる。
学習の精度は高いことは分かっているが、そこに至るプロセス、つまり、
人間は脳細胞の世界でどういうプロセスで学習して認識しているのか、までは分かってない。
それを調べるために、我々は医学や化学、生物、物理、さまざまな学問や検証を繰り返して英知を結集して挑んでいるわけだけど、
そして情報システムの観点からも、仮想的にコンピューターで構築してある程度の結果が得られるにいたってるのが
今の流行のＡＩであり、ディープラーニングであるということ。
そんなＡＩも学習を重ねていくことで、2045年、人類の知能を越えるんだよね
地球上には核兵器は15000発あってそれらが同時しようしても地球はクレーター1つで済むとされる。
そんな中で、知能は人間を越えるまであと25年。そう考えると恐ろしいなあと思いますね。
2000年問題も怖かったですが、それ以上に何が起きるか予測不可能な世界がもうすぐそこまで近づいていることはなんとなくわかります。
なのでディープラーニングとは何なのか？人間の知能はどういうプロセスで学び、区別し、思考するのか早く解明したい
わたしも微力ながらそれに貢献したいと思いますので、ディープラーニングとは何か、教えてください

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/27(火) 14:53:24.30

>いわゆる人工的に知能を作ってみたら結果としてうまくいった。

嘘はいかんよキミ

**199** · 2019/08/27(火) 15:05:17.23

>>217
なんでウソだと言い切れるの？根拠になるソースを出してよ
赤ちゃんがどうして言葉を認識して発するようになるのか、科学的にわかってないけど、
いろいろ話かけてあげることで勝手に認識してるのが現状でしょ
それと同じことが人工知能の世界でも起きているとおもってるんだけど。
じゃあ迷惑メールと非迷惑メールの違いはどういう手順で学習してるの？
機械学習では形態素にデータ分割してパターン認識で区別するけどディープラーニングの世界では
どういうプロセスでそれを学習してるのか、それはやっぱり結果論ありきの話でしょ？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/27(火) 15:29:46.82

わからない物をどうやって作るんだｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/27(火) 16:17:19.84

そんなものは世の中にはごまんとある
たとえば、セックスして子ども産んでるやん
どうやって命が宿り成長して世に出生するかその仕組みなんて誰も分かってないでしょ
でも子供の作り方は知ってる。ただそれのこと。ディープラーニングもそうじゃないの
データを沢山あつめて入力したら学ぶようになることは分かってるけど
細胞レベルでどういうプロセスで学習に至るのかは難しいのではなく分かってないんだよ
学問や実験からロジックを組んで追究しつつ、ゴール地点からも穴を掘り進めてどこかでつながれば、
道は開く、こういうことじゃないの
なので、人工的に知能を作ってみたら結果としてうまくいった、
そこに明確な根拠はまだ分かってないのが実情という認識です

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/27(火) 16:22:33.91

わたしがいろいろ調べる中でピンと来たのは、
ディープラーニングを計算機としてみては駄目というようなことを書いてあるのを見つけたときだった
プログラムだからといってプロシージャルにロジックを追究しがちだけど、
そうじゃなくて相手は生き物だと思って、脳細胞の構造をした生き物だと思うことが
ディープラーニングが何かを理解する最初のハードル。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/27(火) 17:09:50.55

まず落ち着いてディープラーニングで何ができるか調べてみるといいと思う

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/27(火) 18:20:18.07

その考えがピンと来るなら、続きは宗教板かムー板でやってくれ
ロジックを証明出来ない物は数学や科学では無い

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/27(火) 18:48:53.51

ディープラーニングとは
線形のいわゆる普通の回帰分析を
ちょっと複雑にして非線形にしただけのもの。

回帰分析よりだいたい10%ぐらい
性能がいいだけ。
ただ、その10%がでかいんだよな。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/27(火) 20:54:34.97

>>223
最終的に目指すのはそこなんだけど、初期のモノの捉え方としての思考を言ってるだけ
そんなことを言うのならロジック解明の手掛かり、取っ掛かりに最適な体系化されたソースを紹介してよ
他人に簡単に説明できないものはそれは理解してるとは言えない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/27(火) 21:16:40.26

>>225
https://www.slideshare.net/mobile/trinmu/ss-161240890

何故「ディープ」にするといいのか、何故SGDのようなシンプルな方法でうまく学習できるのか、とか
最新の理論研究がまとまっている

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/27(火) 21:29:12.78

>>225
ベイズ推定くらいググればいくらでも出て来るだろ
Google検索も迷惑メールの推定もこれでやってる

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/27(火) 21:55:07.73

>>226
ありがとう。難しそうで理解はできないだろうけど求めている資料はこれです

>>227
それは結局データを切って出現回数の統計から推測してるに過ぎないよね
それって知能を使っていると言えるのかな
たとえば比喩にセックスを用いたコメントは迷惑コメントになるの？
そこをクリアして初めて知能による迷惑メールの評価になるとおもうんだけど
まあ、細かいことは抜きにして迷惑メールはただ自分がディープラーニングが何かを
想像するために考えやすかったから掲げただけで、迷惑メールの分類に差して意味はないです
でもまあありがとう、ベイズ推定、おもしろそうだね

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/28(水) 07:33:49.27

>>224
10%性能がいいっていってるときの評価指標は？
ものによるとは思うけどそんなもんじゃないぞ。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/28(水) 14:07:44.10

>>219
集合知
https://www.youtube.com/watch?v=W9uamR7zDsw

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/28(水) 20:17:07.26

>>229
自分でいろいろやってそのぐらいだった

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/28(水) 21:36:53.76

>>231
問題が簡単なほど差が出にくいってのはあるかもね。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/29(木) 08:54:14.42

>>232
人工知能学会でも性能比は
平均8%UPぐらいと発表してた。
だが分析にて8%UPというのは
時代が変わるほどすごいことらしい。

その程度か？っていうのは
本当にいろいろやったの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/29(木) 12:20:43.11

そもそも性能って何なんだよ
そこが明確でなければ10%とか言われても意味をなさない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/29(木) 14:01:09.98

精度? 再現率? F値?

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/29(木) 18:39:59.30

AUC？適合率？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/29(木) 23:04:53.29

どの評価数値も評価データベースによって全然違う

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/30(金) 08:50:38.08

お前ら人工知能学会の
論文読まないのか？
8%から10%識別精度が
良いというのは、

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/30(金) 08:52:42.67

ここの人らは
ネットでPythonの使い方ググッて
データ突っ込んで
入門書ちょっと読んで、
能書きこいてるアホばっかなんだな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/30(金) 08:53:27.94

数学とは無縁のFランくんw

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/30(金) 09:20:01.89

また学歴コンプレックスのバカ出現ｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/30(金) 10:00:42.99

>>238
そんな遅れた島国のじゃなくNeurIPSやICML読めよｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/30(金) 10:19:43.53

>>239
そういうのは作業員にやらせろ
それこそそのうちAIに奪われる職種だ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/30(金) 14:16:54.27

何で数行で改行して、
連投してるの？ｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/30(金) 15:16:57.07

>>238
精度だけなの? 再現率は? F値は?

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/31(土) 09:36:29.27

勉強したことない人が想像でコメするとすぐぼろが出て分かっちゃう

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/31(土) 09:53:38.81

このスレに勉強してる人は
いないでしょ？

先端技術あたりが地方から
連れてきた自信満々の馬鹿ども

Excelが使えると
データサイエンティスト(笑)

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/31(土) 10:15:45.31

松尾っさんの東大本の電子版が半額セール中

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/31(土) 19:11:27.31

適当に設定して適当にデータ与えて、回して適当に結果を得る。
結果の説明を求められると、話を作り上げる。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/09/01(日) 00:40:54.55

データアーティスト

**デフォルトの名無しさん** · 2019/09/01(日) 02:50:21.13

猿なみの

**デフォルトの名無しさん** · 2019/09/01(日) 10:12:36.22

データアレンジメントだろ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/09/01(日) 10:14:19.64

>>250-251
既に会社あってわろすωωω
https://www.data-artist.com/

**デフォルトの名無しさん** · 2019/09/01(日) 10:48:16.84

芸術も情報だからね。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/09/01(日) 15:34:45.45

>>249
今の人工知能ってそんな感じで、
適当にでっちあげてるものが大半と感じる。

まともな発表ってのは
画像認識と自然言語系しかないと思う。

意識がどうのこうのとかっていう
発表は全てウソくせー

**デフォルトの名無しさん** · 2019/09/01(日) 16:39:35.15

定量化できないものは全部宗教