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** · 2019/06/22(土) 14:45:07.80

>>88 知らんがな、簡単に説明してくれると助かる。

ちな、ボウリングとボーリングは同じだろ。勿論言いたい事はわかるが。
どっちも検索するとボーリング場が出てくるぞ。スペルなんてどうでも良い事。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/22(土) 14:49:28.80

もしかして、アニーニングとか言ってた人？アニーリングだよ。

アニーリングとは金属の焼きなまし。
https://ja.m.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%8B%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0

だから断熱処理なんて言葉も出てくる。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 14:03:33.27

量子コンピュータの特徴を活かして高速な演算を行わせるためのプログラムを作成する手法を量子プログラミングと呼び、
従来式のコンピュータ上でもエミュレートできるけど演算の高速化などのメリットは量子コンピュータでしか享受できないので
量子コンピュータを使える環境がない人には実際のところ無意味、という認識で合ってる？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 14:44:55.77

>>91 そんなことはないだろう。量子プログラミングは、量子コンピューターの動き(波動)をシミュレートしてプログラミングしてるわけだから、似たような結果を出せる。勿論スピードは遅いが。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 14:50:58.39

ASICとかFPGA使わずにCUDAしてるようなもん？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 15:04:20.35

従来式コンピュータで量子プログラミングを使うことで新たに実現可能になることがあるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 15:07:15.75

SLCのSSDがMLCのSSDになるくらいの性能アップ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 15:10:38.50

いろんな形態のプログラミングがありそうだが、むしろASIC やFPGAの中の回路まで書いて、電気顔路を動かしたのと同じ結果を得るような感じでは？
ゲートをつないだりしてるから。

非ノイマン型のプログラミングと言えるのかもしれないけど。
自分の予想では量子コンピューターが普及する前に多値メモリのコンピュータが出てくるんじゃないかな。或いはFPGAまで踏み込むかもしれないけど。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 15:23:53.03

https://i.imgur.com/ElAdCpl.jpg

**デフォルトの名無しさん** · 2019/06/23(日) 17:30:26.54

>>90
>>78

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/18(木) 22:31:20.79

初心者です。バカっぽい質問で恐縮ですが、深層系で新しい構成のモデル考える時って、その構成の中の各レイヤーで一体何がなされてて、だからこういう構成なんだ、ってわかって組み立てるものなの？

四苦八苦しながら調べてはいるんだけど、どうもその辺をスパッと解説したものは無いというか、経験則から探し当ててるような印象を持ってしまうのだけど、研究者とかはちゃんとセオリーわかってて目的が実現できるモデルの構成考えてるんだよね？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 09:00:30.85

>>99
わかってるレベルの人は5chなんて
みないから答えられる人はいないと思う。

大学にて専門の先生に聞いたほうがいい。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 09:17:14.23

勉強しろよ、馬鹿

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 11:00:05.03

>>99
そういうの提案した論文読めば考えた人の気持ちがわかるよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 11:32:24.76

つまり明確な根拠はなく
うまくいった事例を挙げている
基礎研究なんだよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 12:38:30.44

どんな研究でも失敗事例はその研究室内か交流のある研究室間でしか共有されないものだ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 12:58:11.32

うまくいくならいいじゃん（工学）

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 13:13:13.11

論文読んでも、今回はこのようなモデルを用意した、くらいにしか書いてないことがほとんどだし、みんな先行事例を見習いながら、気分でモデル作ってるんじゃね？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 15:38:54.14

何となく選んでみた
後悔はしていない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 16:14:12.27

補足
キリィ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/19(金) 18:57:07.53

ほとんどの論文は既存の論文うまく行ったアーキテクチャを流用している
最近のはResNetが多い

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/20(土) 07:49:27.56

>>106
モデル選択は主観的なもの
論理的にはできないんだ

これ基本中の基本だから
覚えておくとよい

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/21(日) 13:24:06.74

主観が入ること＝不完全なもの、と考える人がなぜか一定数いるよね

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 01:25:05.88

当然でしょ
実績と経験則だけじゃ偶々良い結果が出ただけ可能性を否定できない。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 01:26:22.96

第一原理から演繹的に導かれた理論には勝てない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 08:39:23.50

>>111
あのさ、確率論勉強してないって
バレバレだすよ？
ま、ほとんどのデ―タサイエンティストと
名のってる人は、単にエクセル使えますとか、
そういう詐欺レべルってことは知ってるけどね

それで通用してるんだからいいと思う
中卒のバカでも仕事にありつけてメシが食える
いいことだと思える

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 08:52:19.28

主観確率ってのがあるんだよｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 10:29:09.39

自称AI出来ます。は、単にtensorflow使えますが多い印象
Excelが下手な分析ツールより使えることはあまり知られていない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 12:48:28.94

そうそう
エクセル使いこなすだけで
けっこういけるよね

ディープラーニングなにそれ知らない！
と言ってても仕事になるし
高い給料貰える！

エクセルさまさまだぜ！

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 13:10:16.34

エクセルで回帰分析だけしてるおじさんが年収1000万以上か
バブル崩壊に備えた方がよさそう

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 14:43:03.08

ネタに決まってるだろう

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 15:09:47.10

>>118みたいなこと言ってる人って「高度な知識を活用してるんだから収入が高くて当然」と思ってそう
客がやりたいことはあくまで課題の解決であり高度な知識を使った難解な理論を見せつけてほしいわけではないのだから
EXCELで解決できるならそれはそれで何の問題もない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 16:19:59.64

説明や再現出来るのも大事だしな
Excelは遅いけど、数字を追いかけられるし

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 16:42:09.35

人工知能とexcelに何の関係あんの？
マクロもAI？
二次関数もAI？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 17:08:12.21

2進数かな
お前は何がAIと関係あると思う？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 19:56:49.88

>>122
当たり前じゃん
AIは今のところ機械学習であり
機械学習の基本は統計学だから
エクセルで回帰分析したら
もうAIと言えるんだよね

AIには定義がないんだから
なんでもOKなんよ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 20:49:53.95

賢いと思えればAI
たとえ中身がif分の羅列でも

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 20:50:09.24

エクセルの回帰分析は誤差が大きい（鼻糞ホジホジ）

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 06:52:09.41

はぁー必要十分条件も理解してないガイジばっかりでうんこでますわー

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 09:12:12.23

>>126
＞エクセルの回帰分析は誤差が大きい

どのくらい誤差あんの？（鼻糞ホジホジ）
何と比べて大きいの？（鼻糞ホジホジ）

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 09:40:47.62

>>126
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** · 2019/07/24(水) 10:15:50.64

回帰分析なんて枯れた手法なのにソフトが違うだけで結果が変わるわけないんだよな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 10:58:01.97

何使おうと同じアルゴリズムなら同じような結果になる

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 11:17:31.38

そもそも回帰分析なんてどんな直線やどんな曲線に回帰するのかすら判らんものを
たまたま誤差が少ないってだけでどれかを選んでるだけで真実を表してる裏付けはどこにもない
それを勘違いしてるから >>130 みたいな話が出て来る

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 11:19:39.72

検定ってご存知？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 12:10:03.26

回帰分析って言ってる時点で1次式なのか2次式なのかといったモデルは決まってる前提でその式の各係数を決める話をしてるのだと思ってたけど
データだけ突っ込んでモデル自体をソフトウェアが自動で決めるようなことを想定してたのか

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 12:11:57.50

90年代ぐらいまで、
エクセルの分散がn―1で
割ってなかったとか
おじいさん先生が言ってた
ような気がする

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 12:57:41.74

分布を見てみないと回帰できるのかどうかわからないからなあ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 13:04:55.38

分布をみて回帰とは
何の分布がどういうふうになってたら
回帰分析できないの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 13:14:40.01

>>132
そこまで話し広げて
後出しじゃんけんのような
卑怯な書き込みしてまで
マウントとりたいとは
まるでFラン馬鹿大卒か高卒の在日のような
奴だなと思った

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 13:20:43.07

在日とか ID:38R9RHzh は人格が破綻していて社会では使い物になりそうにないな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 13:22:05.07

だからニートのネタだって

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 13:24:56.34

回帰分析の話で勝てないと見るや人格攻撃に走るの草
謙虚になろうや

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 14:17:05.17

>>135
NumpyやPandasもデフォルトはn法で、
オプションでn-1になるぞ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 15:05:38.35

分散の定義はあくまでnで割るものだからな
n-1は標本分散の場合なのである意味特例

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 15:08:02.20

×標本分散
○標本の不偏分散

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 15:12:20.30

ID変えて複数レスして、その内容が私は素人です（笑）

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 15:18:12.61

エクセルで回帰分析しました、以上の情報がまったくない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 15:20:55.66

エクセルとTensorFlowの回帰分析は同じ結果になります、教科書の演習問題で違ったら問題だろ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 15:23:17.37

数学できることが唯一の自慢の爺であった、終了

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 16:02:02.91

そもそも回帰分析しましたはスレチ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 18:04:33.84

何この必死な独り言連投
>>126が間違いを指摘されたから流したいのか？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 18:26:18.79

いつもクソチョンが
マウントとりにくるな

ママゴトやってても
今は稼げるから

半島へ帰れクソチョン

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 19:24:08.56

自分のレス>>142で一つミス
Numpyの分散デフォルト：n
Pandasの分散デフォルト：n-1

基本的に使うのがNumpyで毎回ddof=0とddof=1を付けて使い分けてたから、
デフォルト値を忘れてた

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 19:35:02.78

>>137
渋谷でランダムに捕まえた40代男性の
乳首の色相を縦軸に、名前の画数を横軸にプロットしたものとかかな。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 19:41:24.01

>>137
最小二乗法を使う回帰の場合は誤差分布が正規分布であることを前提としている

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/24(水) 19:49:44.89

>>154
それはない

◆QZaw55cn4c · 2019/07/24(水) 20:12:29.82

>>155
最小二乗法がガウス分布前提なのは周知の事実だと思っていましたが？

**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