【統計分析】機械学習・データマイニング24

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1デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b01-ZQWL [60.65.176.121])
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2019/05/01(水) 10:39:45.57ID:Wg+J+pQH0
機械学習とデータマイニングについて語れ若人

■関連サイト
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
http://ibisforest.org/
Machine Learningを用いた論文一覧2018
https://shiropen.com/seamless/machine-learning/2018
2017年のディープラーニング論文100選
https://qiita.com/sakaiakira/items/f225b670bea6d851c7ea
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23
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured
2019/06/12(水) 19:19:26.93ID:yRay9q0a0
計画はすべて尻つぼみ（笑）
2019/06/12(水) 19:24:11.00ID:yRay9q0a0
メガソーラーは1都道府県ごとに事業会社を設立して運営する考え。仮に20メガワット規模
の発電所が1年間稼働して売電すると、売上高は8億円規模になるという。国の規制で実現
していない発電した電力の全量買い取りや電力会社が持つ送電網との接続などが事業成立
の条件で課題は山積みだ。また発電事業とは別に埼玉県や神奈川県など地方自治体と
自然エネルギーの普及促進へ政策提言する団体「自然エネルギー協議会」も設立する。
2019/06/12(水) 22:40:31.71ID:BSq+d1KN0
機械学習って色んな手法あるけどみんなどれも覚えてるもんなの？
参考書やってて種類多すぎてどのケースでどれ使えばいいのかすら分からん
2019/06/12(水) 22:50:24.33ID:mQ+7g/y1d
手法を覚えるって、手法の何を覚えるんだ
2019/06/13(木) 09:44:39.89ID:g8amv0Zv0
>>732
手法を使えよ
2019/06/13(木) 11:41:27.81ID:qBC/YmXXM
名前と特徴、適正でしょ
2019/06/13(木) 12:04:23.81ID:bhCstcom0
Colaboratoryで巨大なデータセット扱うおすすめの方法を教えてください
自宅にwebサーバー建ててColaboratoryからwgetしてみたのですが、40Gあるのでアップだけで2時間、展開で1時間とか効率悪すぎて泣けてきます
Googleドライブ有料版をマウントして使ってみたのですが、何か1日の転送量最大値があるのかファイルが破損してしまいます
何かいいアイデアください！
737デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM8f-cDow [36.11.224.174])
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2019/06/13(木) 13:11:29.71ID:3Y+kP9XaM
回線が遅いって話？
速くすれば？
2019/06/13(木) 13:36:35.55ID:2T1UAjXOa
>>736
ファイルを分割して並列であげろ
2019/06/13(木) 14:39:13.04ID:bhCstcom0
>>737
まあ、回線も遅いですが他の方法でアップしなくてもいい方法とかないかなと
>>738
aria2てので並列ダウンロードしてみます！
2019/06/13(木) 18:38:00.31ID:bhCstcom0
うーん、Google側が細いのか最大で10MB/s位しかでないですね
741デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MMc3-h2kG [210.142.95.196])
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2019/06/14(金) 00:22:53.60ID:Gaxv7IADM
当たり前じゃん？
どんだけの人がアクセスしとると思ってる？
742デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 123e-27yU [149.54.201.210])
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2019/06/14(金) 00:57:35.96ID:7+4XKUlI0
>>736
webサーバ建てる必要性ある？
2019/06/14(金) 10:18:19.40ID:2Fe7zdUeH
有料の環境つかえよ…
2019/06/14(金) 15:52:36.68ID:rI3r/fFD0
https://hazm.at/mox/machine-learning/computer-vision/classification/keras-provided-cnn/index.html
これって
loss 順調に下がって下がり止まって,
acc 順調に上がって上がりきっても
val_loss val_acc 安定していないけど最終的に収束してて驚く

この不安定な val_loss val_acc だけど学習続けたのは,
loss acc が安定していたからなのかな？
いつ収束するかわからないまま学習続けるとか狂気の沙汰な気がする・・・
745デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM8f-cDow [36.11.224.178])
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2019/06/14(金) 17:23:40.19ID:Wi4bG/9MM
何が言いたいのか
感想？
2019/06/14(金) 17:32:41.95ID:rI3r/fFD0
いや loss acc が安定していれば val_loss val_acc が不安定でも収束に向かうのか知りたい
発散してるように見えても大丈夫なのかなと
2019/06/14(金) 19:31:51.91ID:M8ulC+VI0
　大丈夫
748デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ae66-cDow [183.77.216.198])
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2019/06/15(土) 12:43:28.02ID:XjE03gEa0
gpt-2もマスクがバックにいるから
大袈裟に盛ってるんだろうなと思う
2019/06/15(土) 17:54:48.11ID:3j3poNkN0
低い精度で収束しちゃった場合はどうすればいいの？
750デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FF6b-jEB4 [106.171.76.104])
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2019/06/15(土) 18:01:34.11ID:NPtNfhdjF
インポ
2019/06/15(土) 18:26:18.80ID:XjE03gEa0
何をもって低いと判断？
2019/06/15(土) 19:04:43.64ID:3j3poNkN0
valdation accuracyが0.3位で動かなくなっちゃった
753デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c7ad-h2kG [124.144.197.178])
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2019/06/15(土) 19:35:13.28ID:REOBTzcy0
他の方法を試す
データを増やす
2019/06/15(土) 20:09:59.21ID:3j3poNkN0
他の方法はモデルの変更とか、オプティマイザの変更とかでしょうか
データ量はもう増やせそうにないです
2019/06/15(土) 20:26:29.56ID:oNMgwv5d0
ノイズをのせる
2019/06/15(土) 21:19:32.93ID:XjE03gEa0
なんのタスクなの？
2019/06/15(土) 21:26:47.58ID:3j3poNkN0
画像分類です
650種類で、各200枚ほどの教師データです
2019/06/15(土) 21:52:22.51ID:U5fh38HZ0
指摘できる可能性が多過ぎて情報小出しにするのやめろ
2019/06/15(土) 22:10:12.02ID:3j3poNkN0
すみません
小出しにしているつもりはないのですが
初学すぎて何を出すべきなのかもわかりません

単純な各200画像分類を10クラスで学習して十分な精度が得られました
30クラスでも十分な精度が得られました
なので600まで増やしてみました
Keras で tf をラップし、
オプティマイザはAdam
modelはxceptionで108層までフリーズさせています
2019/06/15(土) 22:26:19.43ID:U5fh38HZ0
フリーズ以降のFC層は？
2019/06/15(土) 23:41:50.06ID:3j3poNkN0
触ってません
762デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp4f-sVqB [126.33.225.63])
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2019/06/16(日) 03:50:23.99ID:mrnjCxzMp
機械学習の教師データの意味が分からないのですが、入力データを教師データに近づけて行くのが学習ということであってますか？それとも教師データは学習時の正確性を図るためだけのものなのでしょうか？質問が拙くて申し訳ありません。
763デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ae66-bbbA [183.77.216.198])
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2019/06/16(日) 07:08:35.54ID:rp/1F5B10
AutoMLにぶっこめば簡単に高精度が出る
https://cloud.google.com/vision/automl/docs/beginners-guide?hl=ja
764デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c7ad-h2kG [124.144.197.178])
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2019/06/16(日) 16:36:11.78ID:zi6PIII50
>>757
650種で各200だと？
どういう物の判別か知らんけど
絶対に無理だと思う。

俺の経験から言うと
最低でもその10倍以上は必要と思う。
種類が多いからね。
765デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1682-ExGk [113.20.238.175])
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2019/06/16(日) 17:41:35.14ID:Fp97SQ0B0
この世界に存在しない人物の画像をワンタッチで簡単に生成できる「This person does not exist」
https://gigazine.net/news/20190217-this-person-does-not-exist/

これって、用意された画像をランダムに表示しているだけですか？
それとも、更新する度に一瞬で生成しているの？
2019/06/16(日) 18:18:13.85ID:rp/1F5B10
gigazineに聞け
2019/06/16(日) 22:32:14.35ID:0s8OobEM0
ビジネスで使うデータ分析って何？
ｔ検定、カイ2乗検定、主成分分析、、、？
2019/06/16(日) 22:53:42.26ID:sdZe9hov0
>>764
わざわざ返信ありがとうございます

https://www.flowername.sint.ai/
ここは花ですが、
257クラスで10000枚1クラスあたり約40枚でそれなりの精度が得られているみたいです
これは特殊な例なのでしょうか
2019/06/17(月) 01:35:30.06ID:ikfjEprK0
>>767
圧倒的に主成分分析
2019/06/17(月) 01:40:35.29ID:3nvSauNK0
>>767
どれもよく使うけど主成分分析が多いイメージがある
2019/06/17(月) 01:43:43.86ID:3nvSauNK0
>>768
使う手法によると思うなぁ
適当なニューラルネットワークで精度上げるならやはりデータ量が決め手だとおもう
データ量が少ない状態で精度あげるには、ネットワークの選定やパラメータの調整がしんどいと思う
2019/06/17(月) 09:00:26.51ID:+0WLzjC8a
ビジネスでは検定の出番は多分ないと思う
773デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f747-9/hx [150.249.206.28])
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2019/06/17(月) 11:17:33.99ID:k0TPj4160
ケースによる

ベイズ統計が大はやりの現状を見たらフィッシャー先生大激怒？
2019/06/17(月) 12:12:53.43ID:qGWgX2vna
有意水準5%の検定を行うとして5%ラインを僅かでも上回るならOK、僅かでも下回るならNGというような極端な使い方をせずにあくまで判断の目安にするだけならいいが、このような極端な使い方が割と蔓延している
2019/06/17(月) 12:35:15.40ID:X5xlHef/M
何に使えるのか考えるのも難しい
776デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MMc3-h2kG [210.142.95.238])
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2019/06/17(月) 18:52:45.48ID:bJSnmi3rM
>>767
分析方法じゃないけど
客に見せるのはヒストグラム、
散布図、折れ線グラフが多い。

簡単な図で一目で「なるほど！」
と客に思わせるようにしなければならない。
そこが腕の見せどころ。

DLやR―Forestやら、SEMやらの
難しい方法は、
客が？で次の仕事無くなるので、
どうしても必要なときしか使わないようにしてる。
2019/06/17(月) 20:11:39.74ID:793xWBfG0
semってなに？
2019/06/17(月) 20:18:10.68ID:fqYLifJKp
>>774
p値論争あったねぇ

これまでp値で論文を書いてきた人たちには、p値はそこまで信頼できない事実に薄々気づいてたけど、ハッキリと宣言されて受け入れられない人は多いんじゃなかろうか

H0: とりあえずp値を信頼することにする

p値が信頼できるかどうかを、帰無仮説にしてしまおう
2019/06/17(月) 20:37:35.91ID:G+aoI1Nz0
>>777
走査電子顕微鏡
2019/06/17(月) 21:39:43.78ID:ldY4JpVQ0
>>778
何にも知らないなら黙っておいた方がいいよ
2019/06/17(月) 21:50:26.06ID:ikfjEprK0
SEMつったら一般には>>779だな
2019/06/17(月) 22:02:54.11ID:3nvSauNK0
>>780
何かを知ってるなら情報を出しなよ
現代の使い方、というか現場におけるp値の使い方のヤバさは現場ほどよく知ってるだろ
統計的な有意差を出すための様々な悪しき風習があるのも知らない理論屋さんかな？
2019/06/17(月) 23:46:42.88ID:W17QvXl10
テクニカルタームとか三文字アルファベットを振り回すバカが多いのは
どうにかならないもんかね
784デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 02b0-bbbA [123.224.100.119])
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2019/06/18(火) 06:13:04.10ID:3nOE2mBA0
プログラム板にキチガイ降臨中！botに一晩も反応する異常さ
一般人(学校恩師)に殺害予告をしているのでスレ建て通報してください。
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1559872586/

142 名前：a4 ◆700L1Efzuv 投稿日：2019/06/18(火) 05:29:55 ID://qVkzO
>>141
名古屋の人な　俺ね、君の問題を大橋先生と混ぜないことにする。つまりね、
片桐孝洋のことをボコろうと思う。普通に顎の骨を折る。これくらいで警察来るか？
一般市民とかさ、普通にさ、俺らの秘密なんだけどさ、日本人なんて復活ねーから。
785デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MMc3-h2kG [210.142.95.238])
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2019/06/18(火) 08:51:37.10ID:00AvbiomM
>777
構造方程式モデル
2019/06/18(火) 09:40:18.39ID:hY1ZJsXw0
>>785
ｻﾝｸｽ

へー共分散構造解析か
人文系で頻出なの？
787デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b7c-jEB4 [122.215.159.99])
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2019/06/18(火) 14:11:15.67ID:1CtlGReK0
逮捕されたNHKのチーフプロデューサーって
AIってなんだのひとか
788デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1682-ExGk [113.20.238.175])
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2019/06/18(火) 18:18:31.06ID:fIJ9mZsI0
自然言語処理最大の課題、意味理解は感情を中心に整理すれば解決するは本当ですか？

教えて！いろはちゃん
〜ＡＩはどうやって言葉の意味を理解するの？〜
https://robomind.co.jp/irohachan2/
789デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM8f-cDow [36.11.224.108])
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2019/06/18(火) 18:47:09.89ID:M6rrByr6M
ワナビーの記事
790デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM8f-X4ug [36.11.225.195])
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2019/06/18(火) 22:01:07.57ID:Jy7JWv/oM
自然言語処理って、ビジネスになるのは感情分析と翻訳ぐらいかな
文書生成って実用まだ無理だろたぶん
2019/06/18(火) 22:04:12.35ID:Hlzbjf9w0
＞へー共分散構造解析か
↑よくわかってない
2019/06/18(火) 22:23:31.75ID:nSIkqKYMx
>>790
議事録自動起こしはビジネスベースに乗りそうなレベルまで来た
2019/06/18(火) 23:14:04.63ID:QRfE9Cbz0
大した内容じゃないのに
3〜4文字で略すやつ多すぎ
794デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FFa2-DNyp [49.106.192.82])
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2019/06/19(水) 14:54:58.71ID:Yoy0IPReF
AIが感情理解するようになってもロクなことなさそう
泳げたい焼きクンみたいに逃げ出したり
パヨクみたいに賃上げ要求したり
チョンみたいに賠償請求したりしそう
2019/06/19(水) 17:25:52.80ID:hka9PGUX0
岡野原の大ちゃんの顔をたぷんたぷんしたい
2019/06/19(水) 18:53:51.68ID:DQACirUv0
794みたいなバカだったらAIの賃金あげるほうがマシだな。
797デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MMc3-h2kG [210.142.95.36])
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2019/06/19(水) 23:06:50.11ID:XfBh72njM
夢はAIによる人類抹殺
俺が作り上げる！
2019/06/19(水) 23:12:49.66ID:U/2T24gw0
がんばれよ、オリジナルティはないけど（笑）
2019/06/20(木) 00:03:00.25ID:SB96DIpf0
>>794
2行目以降に書いてあることは感情が理解できることと直接関係ないじゃん
2019/06/20(木) 00:05:59.00ID:SB96DIpf0
>>792
あんまり知らなかったけど、文章要約もそこまでできるのって感じでちょっとびっくりした
2019/06/20(木) 02:31:04.12ID:KaE8/eZI0
>>159 まさか、そんな連中は真っ先にリストラされてるよ。 まだ生き残ってるのがいるのは否定しないが。
そんなこと言ったら、70すぎ現役の俺はどうなるんだ？ プログラム書いて年間 1000万円はもらってるぞ。 記憶力が衰えてきたのは自覚してるが、それはツールでカバーしてる。

>>160 松尾豊、Eテレでは見てたが、今日ソフトバンクGの取締役に選任されたな。
ソフトバンクG の、AI への思い入れがわかる。
2019/06/20(木) 04:07:54.03ID:tJ1cQWfE0
有名人を頭に据えるのはソフバンらしいｗ
2019/06/20(木) 08:02:24.36ID:yxW0yZbx0
有名人が言った事には従う日本人心理を活かしたSB流じゃね。
2019/06/20(木) 08:15:18.14ID:IHEtFhgmx
ソフトバンクは使えないと分かったらすぐに来られる外資的な要素が強いと思うのだが、その辺りどうなんだろ
2019/06/20(木) 08:15:59.71ID:IHEtFhgmx
>>804 すぐに切られる、の間違い
2019/06/20(木) 09:02:11.90ID:ei0pSxa5M
社内ニートになるには実績積んどかないと、切られるわな。
富士通みたいにダラダラと雇用しないでしょ
2019/06/20(木) 09:42:31.65ID:QUYzr9y00
脱税のSVｗ
2019/06/20(木) 10:20:36.54ID:xV9AvBGHd
>>5
誰かに雇われて仕事というか、こういうもん構築したら他に公開したくないだろ。

俺だって競馬のデータマイニングと予想プログラム自作してわざわざ外部に売り込もうなんて思わない。
2019/06/20(木) 11:25:00.12ID:ei0pSxa5M
２の仕事もGかAのクラウドの機能をどう使うか、こんな新機能来ました〜、みたいな仕事で技術の仕事なのか怪しくなって来たね。
エッジかロボティクスに行くかな
2019/06/20(木) 12:07:45.63ID:A49hqazea
>>797
強いAIを発明したら間違いなくノーベル賞もの
頑張れ！
811デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MM1a-JrQK [153.249.49.155])
垢版 |
2019/06/20(木) 12:31:39.73ID:v4c7i/8XM
>>807
SBのこと？
812デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM77-lF99 [210.142.95.14])
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2019/06/20(木) 12:44:30.38ID:+yAq7cCEM
>>810
応援ありがとう！
俺の作ったAIが人類の90%を
殺したのを見届けたぐらいで、
俺は死ぬことにするよ！
2019/06/20(木) 13:59:50.89ID:Kp6+v6A80
>>811
ハゲの会社
2019/06/20(木) 18:06:19.18ID:Gh9YFRfhp
>>724 昨日見たらみんな結構もらってた。
社外取締役の報酬は低いけど、2500万円位
正式なSBGの取締役は平均3億。
孫社長が一番低くて、1.4億。

グループ内の取締役としては、大体10億〜12億。

だが、一番もらってる人が株の分まで合わせると30億(うち現金は3億のみ) だが、これはSBGの取締役としてではなく、Softbank Inc の報酬。

SBG の取締役報酬の平均は3億円。
2019/06/20(木) 18:25:01.76ID:Gh9YFRfhp
>>723 その人は別の会社に移ったけどそこでもそれ以上もらってるらしいよ。 優秀な人間は引き抜き合戦だから高級になる。

>>804 社外取締役の報酬は安いから宣伝費と考えれば安い物では。
816デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa22-o3tL [111.239.42.222])
垢版 |
2019/06/21(金) 00:57:48.13ID:FirfeIPXa
内職公務員
817デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2666-f3ih [183.77.216.198])
垢版 |
2019/06/21(金) 05:50:01.19ID:mjnz1gnm0
買え
https://ryoyo-direct.jp/shopping/jetson-xv/jetson-xvn
818デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ aa3c-b+Kd [219.98.80.75])
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2019/06/21(金) 09:50:32.92ID:Z0ct5Dm70
>>765
画像生成だけなら普通の環境を使ってリアルタイムで可能。
これはStyleGANとかBigGANとか呼ばれているNvidiaの研究者が発表したモデルを使用してる。
StyleGANの最大の特徴は高解像度の画像を生成できること。
このためには学習用の画像データも高解像度のものが必要で機械学習の実行には最低TPUv3 x1024というとんでもない環境が必要となる。
ただし、3ヶ月くらい前に誰かが、最低8GPUでもStyleGANの学習の実行可能にした新しいアルゴリムを発表してた。
StyleGANの最大の問題は、1024とかそれよりももっと大きな画像データを使って機械学習をさせる必要があるため
通常の環境だとメモリが足りなくなり、実行できなくなること。
そのため、普通のGANではしないような複雑なメモリ管理を行うか、スパコン並みの資源を用意する必要があること。
2019/06/21(金) 20:39:04.62ID:yuhN55Vx0
>>818
高解像度っていうとprogressive GANが頭に浮かぶんだけどもう古いのかな
820デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fa3e-JrQK [149.54.201.210])
垢版 |
2019/06/21(金) 21:59:16.67ID:mcU3f/Qf0
心を持たないAIなんてAIとわ言わないよ
2019/06/21(金) 22:32:38.73ID:dYoKaS0t0
アノテーション代行会社が増えてるけど、ああいうトコって手作業でやってんの？
ABEJAが自動化に成功したとかの記事を見たような気がするけど
2019/06/21(金) 22:34:34.37ID:0JVOBbqs0
人を奴隷のように使う技術を確立したってのは本当
2019/06/21(金) 22:47:48.20ID:/mTENLtL0
皆さんこんばんは。

画像から特殊な現象の輪郭を描写したいのですが、比較的シンプルにするにはpix2pix以外にいいものありますでしょうか。
よろしくお願い致します。
2019/06/21(金) 23:28:15.68ID:JfUb1ykk0
>>823
ソーベルフィルタとかでいいんじゃない？
825デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ aa3c-b+Kd [219.98.80.75])
垢版 |
2019/06/22(土) 07:59:14.30ID:vg1wgqFi0
>>819
StyleGAN/BigGAN(LargeScaleGAN)/ProgressiveGANはほとんど同じ意味
論文発表があるごとに執筆者が別の呼び方をしてる。
BigGANは膨大なGPU資源を使用するためNvidiaやGoogleなどの資金が潤沢な一部の研究者しか手が出ない。
そのため、論文発表は多くはなく用語の統一は進まないことが複数の名称がでてくる要因になってるかも
826デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ aa3c-b+Kd [219.98.80.75])
垢版 |
2019/06/22(土) 08:25:41.93ID:vg1wgqFi0
>>821
ラベリングが自動的にできる位なら、そもそも機械学習は必要ない。
機械学習が必要な限り、手作業によるラベリングは必ず発生する。
その意味でアノテーションとかラベリングは機械学習の要で、最近になり中国やインドの業者が増えてきてる。
ただし、ラベリングは車載カメラの映像から自動車を選ぶとか誰でもできるものと、
胸部レントゲン写真から腫瘍部分を選ぶとか高度な専門教育を受けた者でしかできない仕事に分けられる。
現在、中国とかインドの業者に発注する場合、単価は下限で時給1ドルくらいとなっている。
一方、イスラエルの企業が開発した胸部レントゲン写真の自動診断システムのラベリングは時給80ドルで
専門医10名くらいを雇用し、数百万枚の写真を8年くらいかけて分類したとかその企業が発表してた。
また、Googleが運用を開始したGoogle Duplexの場合、AIが認識できないケースが全体の30%とかに
達しており、AIが対応できなかったケースは、個別に専任のオペレーターがマニュアル対応してそのデータを
元の機械学習データにフィードバックさせるような非常に手間と金をかけることをやってる。
同じケースはAlexaでも発生しており、Alexaの場合、AIが認識できなかった音声を個別に人間がテキスト化して元の学習データに戻している。
このパターンで最も複雑な処理を実装化しているのがTeslaで、Teslaは自動運転モードで走行している
にかかわりなく、全自動車の走行時に取得したセンサーデータを毎日、センターコンピューターに吸い上げて
AIの精度を向上させている。
2019/06/22(土) 08:33:24.96ID:tgiP3Stw0
>>824
通常のフィルタでは似たような形状が多くて誤認識が多いんです。
位置関係が変わると全然ダメですし。
2019/06/22(土) 09:17:01.16ID:fGqW3m8d0
アノテーション作業の機械に使われてる感はなんか半端ないぞ
829デフォルトの名無しさん (ｽﾌｯ Sdca-syto [49.106.202.26])
垢版 |
2019/06/22(土) 09:52:59.18ID:GxI1JA4Ld
>>818
つまり、学習は大変で時間がかかるが
学習が終わったら、簡単に生成できるのですよね。

生成される画像は何通りくらいあるのだろうか？
830デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM77-lF99 [210.142.95.82])
垢版 |
2019/06/22(土) 11:03:43.43ID:E14FG8XXM
>>821
ABEJAはどうみても
流行りのAI詐欺企業だよ。
AIを売りにして莫大な上場利益を
得ようとしてる。

俺の知人も機械学習で上場目指してるが
社員が集まらないので、
怪しいアジア系留学生を
多く社員として採用してる。
その人たち仕事ゼロ。

赤字でも上場すれば莫大な利益だと
知人が豪語してる。
おれもやろうかと思ってる。
100億円ほど儲かったら
会社を売ればいいだけ。

あといろんな法律があるけど
全て抜け道あるとのこと。
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