【統計分析】機械学習・データマイニング24

2019/05/01(水) 10:39:45.57

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

2019/06/23(日) 09:45:10.15

>>858
放射線技師ロボット

2019/06/23(日) 09:48:47.03

心配しなくてもSIerは土下座役職あるから。
あのクソ連中はそうやって今までやってきたし、これからもそうだろう。

2019/06/23(日) 10:43:57.91

>>859
泣き叫ぶ子供をあやしながら撮影したり、立てない患者の腰を工夫して撮影したりとか、
ロボットができるようになるには相当の人工知能が必要だぞ

やっぱり人間相手の仕事はAIには無理よ

2019/06/23(日) 12:02:06.55

>>861 AI おいそこの看護師、子供をあやせ。
AI おいそこの看護師、爺さんの腰を少しを持ち上げろ。
AI おいそこの看護師、採血しとけ。

だが、動脈注射は医師免許がないとできないから無理だな。

AI おいそこのボケ医者、動脈注射でXX を入れとけ。

2019/06/23(日) 12:12:05.14

段階的に入れていこうって頭はないのかね

2019/06/23(日) 12:28:49.72

>>829
その認識で正しいが、実行環境の最低要件はケースバイケース。
Nvidiaが今年発表した新しい画像生成モデルのSPADEの場合、実行環境はNVIDIA DGX1/8 V100 GPUを指定している。
BigGANの場合も、まともに動かすためにはミドルレンジからハイエンドのGPUインスタンスが必要かもしれない。
BigGANで生成可能な画像は理論上は無限。
ただし、学習データは最低数千から万単位を集めないと生成結果の精度は悪くなる。

2019/06/23(日) 12:58:47.19

>>851
胸部内科のX線画像診断アプリケーションについてはまず、誰でも運用できるものではない。
実使用するためには、FDAの審査にパスしなければならない。
FDAの審査にまで持ち込む場合は、臨床試験を実施して臨床試験結果を提出する必要があり、
ここに至るまでには、相当な資金力の他、臨床試験を実施してくれる専門医療機関を見つけなければならない。
次にFDAの審査にパスしたとしてもそれを医療機関が使ってくれるかはまた別問題となる。
よく、この種のAIは医師に助言を与えるだけで、最終判断は医師が行う必要があるとかいれるがそれは違う。
まず、健康診断などの際に行われている胸部内科のX線画像診断は、２、３人の医師が数百枚くらいの画像を見ている。
そのため、胸部内科のX線画像診断を使ってダブルチェックをかけると医師の手間が2重にかかり、いくつかの研究結果では
AI画像診断ソフトを併用すると医師の診断結果の品質が却って低下するといった研究報告もでている。
そのため、100%の信頼性がない限り、胸部内科のX線画像診断は、忌避される傾向が強く、
そのため、医療分野へのAIの導入を進めたIBM Watsonの試みはことごとく失敗し、昨年末に部門のリストラに至っている。
AI画像診断ソフトの場合、どのようなケースでは認識を誤るのか、事前に具体的な例と数字データを医師に示す必要があり、
また、医療情報として提示された仕様条件に合致しない誤診をした場合には、FDA認証が取り消しとなる。
こうしたケースで医療事故が発生した場合、AIの提供元には、莫大な損害賠償請求がくることになる。

2019/06/23(日) 13:00:41.48

>>865 日本の法律では最終判断は医師下すと言うことになったんだよ。アメリカとは違う。

2019/06/23(日) 13:03:08.68

つまりAI 開発者の責任を逃れるためでもある。そうでもしないとAI は進まない。

2019/06/23(日) 13:21:11.61

>>856
ポッと出のAIベンチャー全部だろ
ディープラーニングでまともに精度高めるには大量のデータとGPUがいる
オンプレでシステム構築するなら数千万
AWSなどクラウド使うとしても月数百万程度のコストがかかる
これをやれるAIベンチャーなんて存在しない

2019/06/23(日) 14:26:04.75

？なんだが、いまの5chはコミュ障な奴が多いから
読み手はエスパー能力が高くないと駄目だからな。
スタートが>>865のような独り言・愚痴(本人はこれで質問しているつもりなのかもしれないが)
ではコミュ取るの大変な感じがする

2019/06/23(日) 14:30:11.20

>>861
100%全部をAIでやらなくても
70%くらいをAIや機械で自動化すれば
大分変わるんじゃね？
もちろん最初は10%くらいかもしれないけど
改善を重ねていくことはできる

今のスマホだって最初は平野ノラのネタみたいなショルダーホンだったんだし

2019/06/23(日) 16:03:00.11

ABEJAのサイトを改めて見てきたけど、確かに中身ないな
店舗分析も激安スーパーのトライアルの情シスの方がレベルが高そう

>>831
人売りSES企業と同じ輩がやってそうだな　＞AI企業で上場してイグジットしてガッポリ

投資は投資するやつの自己責任だから良いけど

2019/06/23(日) 16:34:26.62

openworkとか見ると色々やばげ。

2019/06/23(日) 16:58:30.08

AI詐欺企業リスト

ABEJA、LeapMind、BrainPad、テクノスデータサイエンス・エンジニアリング、??????クロスコンパス

2019/06/23(日) 17:01:42.19

2019/06/23(日) 18:04:04.14

人工意識を作り出す方法として進化的計算を用いるのはうまくいかないんでしょうか
どういったニューロンにするとかどういう問題が意識の有無や意味理解を示すのか
Googleのやっていた方法としてAutoMLを使うとかまったく未知数だと思いますが
作れたとしても理解できないものになってたりするかもしれないし
認識している人間は誰で何が最終的に認識しているのかが分かるようになると思う

2019/06/23(日) 20:00:21.20

>>866
医事薬の市場は米国が世界市場の半分を占めてる。
そのため医薬品や医療用機器などの場合、まず、米国特許を抑えて、FDAの認証を取るのが最優先となる。
したがって日本の医事法がどうなってるかは製品開発上はあまり重要性をもたない。

2019/06/24(月) 01:50:45.11

>>876 涙が出てるぞ。 AI 診断は、画像でも文献検索でも日本の診断がなんでFDAに関係すんだよ。勿論裏を取るために参考にはするが、関係ないぞ。

診断と言うのはアメリカに売る商品じゃないぞ。そりゃ、ソフトをアメリカに売るのなら関係あるが。

2019/06/24(月) 13:03:09.52

>>875
それはつまり汎用人工知能では？
今は特化人工知能、弱いAIしか実現出来ていないから
人工的な意識を作り出すのはまだ先だと思う

2019/06/24(月) 19:02:24.85

容易に試せないからウソ臭く思える

2019/06/24(月) 20:16:39.21

意識とは何か？という根源的な問いに答えられていないので今は作りようがない
意識があるかのように振舞うことはできるかもしれないが

2019/06/24(月) 20:19:54.79

人間も意識があるように振舞っているだけだぞ

2019/06/24(月) 20:20:51.03

もしそれが解明できたら日本のAI研究は一気に世界トップクラスになるな

2019/06/24(月) 20:31:32.37

意識なんて無いよ

2019/06/24(月) 21:17:48.19

>>883
あるよ

2019/06/24(月) 22:20:58.19

意識があるかないかの物理的、化学的、あるいは生物学的な明確な定義ができないと
チューリングテストと同じで、意識があるように振る舞うコンピュータは意識があると見なすのかな

2019/06/24(月) 22:24:43.42

>>885
意識があっても人間らしくない人間は現に多数います、私は人間にしかできないことはなにか、に興味があり、それができる者を人間とみなすことにしています
人間にしかできないこと、とは何か、についてはまだ答えは定まっていませんが…

2019/06/24(月) 22:32:03.08

地球や社会があるのと同じように、意識がある
そういうことじゃないでしょうか

2019/06/24(月) 22:44:38.40

意識の定義なんてどうでも良いい
会話してたら相手に意識があるかないかなんてすぐにわかるだろ
たとえその相手が機械だったとしてもね

2019/06/24(月) 22:51:18.38

おまえがわかってもしかたがない（笑）

2019/06/24(月) 23:03:12.73

機械学習を学ぼうと思うんですがchainer と kaggle と tensorflowどれを使って学ぼうか悩んでます
おすすめとかあったら教えて下さい

2019/06/24(月) 23:09:12.02

pytorchオススメ
あとkaggleはコンペ

2019/06/25(火) 00:37:52.16

そもそも意識のあるプログラムなんて求めてる人どれだけいるの？
俺は意識も何もなく文句言わず働く奴隷プログラムがあればそれでいい

2019/06/25(火) 00:44:12.93

tensorflowはkerasのバックエンドで動くライブラリ
ぐらいの認識でいい気がする昨今
chainerはないから、その中だとkerasかな

2019/06/25(火) 02:15:38.26

chainerどうなの
いまいち使われてる感じがないけど
kerasやpytorchと変わらん感じがしたが

2019/06/25(火) 08:08:20.67

トヨタとかPFNと組んでやってるところは使ってるだろうけど、それ以外ではどうなんだろうな

2019/06/25(火) 08:32:46.68

>>893
その他におすすめなフレームワークってあります？

2019/06/25(火) 08:55:03.10

>>894
実質PyTorchに美味しいところ持っていかれた
二つの違いは細かいところ抜かせば速度だからね
記法なんてほぼ同じ

今開発しているChainerXで速度は向上するだろけど
Chainerでなければならない「何か」がないと巻き返しは難しいと思われる

あとChainer使っててストレスなのが、モジュールにfunctionとfunctionsとあってタイポしやすい
畳み込みにdelatedパラメータがないので別の関数を用いることになるけどPyTorchは後発だからか標準Convにそれがある
等々、全体設計的な面でPyTorchに負けてしまっている感じがする

2019/06/25(火) 09:00:28.62

>>888
> 意識の定義なんてどうでも良いい

おめーのような馬鹿はくるなよ
吐き気がする

2019/06/25(火) 09:11:22.79

意識高い系のAI信者は宗教

2019/06/25(火) 09:12:22.58

実用できない妄想を書き散らかすことしかできない意識信者は消えろよ

2019/06/25(火) 09:15:13.47

意識とか汎用人工知能とか、実現不可能なテーマを論じてる俺カッケーって感じっすか。
失笑ものだな

2019/06/25(火) 10:06:43.06

>>897
chainer個人的には自由度高いから好きなんだけどな
マーケティングで負けた感じか

2019/06/25(火) 10:08:51.05

意識とは遺伝子の存続を目的としたある程度複雑な思考

2019/06/25(火) 10:15:37.84

>>903
消えろ

2019/06/25(火) 12:39:15.06

>>903
馬鹿はくるな

2019/06/25(火) 13:21:05.55

>>902
マーケティングだねぇ
今後の戦略としてどうするつもりだろうか

生きながらえるだけならcaffeのようにPre trained modelを充実させて、Redhatのようにサポートで食っていくというのはあるかな

あとはData Robotライクなオープンソースのウェブベースツール開発して、そのバックエンドがChainerとかなら生き残れるかも知れない

いずれにしてもGoogleとFacebookと戦うには、ビジネスモデルを変える必要があるだろうね

2019/06/25(火) 14:39:53.20

chainerは別にopensource界で広まらなくても困らない
そりゃ広まった方がいいけど
toyotaやfanucあたりと直に一緒にやっているし

2019/06/25(火) 18:41:54.71

>>881 >>892
+1

2019/06/25(火) 19:18:27.21

>>906
日本相手にするならソリューションで食うしかないだろうね
今のところ買収されるような成果はないし

2019/06/25(火) 19:47:21.22

買収される必要も無いんだけど
分かんないならすっこんでればいいのに

2019/06/25(火) 19:53:45.37

むしろ国内の大企業は目付けてるんじゃないか
自社内でここほど研究開発力あって人員も揃ってるとこあるのかね
どっちかというと国内にPFNレベルのベンチャーもっと出てほしいが

2019/06/25(火) 19:55:17.51

むしろ会社買収断ってると思うけど

2019/06/25(火) 19:58:31.25

>>898
いちいち言葉の定義しなきゃ前に進めないとかめんどくさいやつだな
多分お前この分野向いてないとおもうよ

2019/06/25(火) 20:00:56.22

>>913 みたいなのが雰囲気で見切り発車しまくって物事をグダグダにするんだろうな

2019/06/25(火) 20:02:55.17

意識やらAIやらはこのスレでは関係ないんで

2019/06/25(火) 20:30:01.35

>>914
ほぉ
お前はいちいち定義ありきでないと物事を思考できないんだな
じゃあ学習とはなんだ？機械とは？認識とは？
もし定義できないならこのスレにお前は来るべきじゃないな

2019/06/25(火) 21:13:32.20

意識が何かとか別に定義しなくていいけど、どうしても定義したいなら
何ができたら意識があるとみなせるかまで言わないとただの言葉遊びでまるで意味がない

2019/06/25(火) 21:32:33.19

>>917
頭悪そう

2019/06/25(火) 21:57:21.28

マーケティングではなく単純にマンパワー

2019/06/25(火) 22:00:04.19

人材派遣はマンパワー

2019/06/25(火) 22:15:32.90

>>917
仮に言葉の定義づけができたからってそれを実現できるわけじゃないんだろ？
じゃあなんのために定義すんだって話
こんなアホが多いから日本のAI研究は世界から大幅に遅れをとっちゃうんだよ

2019/06/25(火) 22:23:56.40

おまえもな

2019/06/25(火) 22:41:01.47

言葉の定義付けができてなかったら「実現できたかどうか」も定義できないだろ
「実現した！」って言ったもの勝ちになるんだから

2019/06/25(火) 22:56:09.28

>>923
言葉の定義づけしないと実現できたか判定できない（定義づけすることで目的範囲を狭めてできるだけハードルを低くしたい）

2019/06/25(火) 22:57:34.11

>>907
たしかにオープンソースで儲ける必要性はないね
Chainerを中心に人材があるというのは宣伝力としては抜群だと思うよ
この先どういう広がりを見せてくれるのかは興味があるね

2019/06/25(火) 23:22:26.18

T社との協業はマジで悪手
潰れないためにはそれしかなかったんだろうけど
日本最大の大企業のやり方に嫌気がさしてる頃だと思う
テスラと同じ道を辿るはず

2019/06/26(水) 00:06:48.33

>>921
だから、何ができたら実現できたことになるのかを示さないとただの言葉遊びにしかならないよっていう話です

2019/06/26(水) 00:33:22.53

>>927
意識を持ったAIなんて今の人類には技術的に実現不可能なのに言葉の定義を明確にすればなんとかなるとか思ってるやつって絶対頭悪いと思う

2019/06/26(水) 00:39:08.92

>>928
今の人類にとってどうかとかはどうでもよくて、何ができたら意識を持っているって言えるのかを明確にしないといけないよねっていうことですね
漠然と意識とか言ってる限り何を実現すればいいのかわからないし、意識を実現できたって主張した人が現れても反論できないですよね

2019/06/26(水) 00:40:59.69

AIぽいトピックなら意識ってより自我だろう

2019/06/26(水) 00:47:02.27

>>928
定義したら実現できるという話ではなくて、議論の俎上に上がらないという話なんだけどそういう意味で伝わらんかったのかなぁ

2019/06/26(水) 00:58:27.54

>>929
ひとまずさっきレスであったように学習や認識の言葉の定義を教えてくれよ
少なくともディープラーニングは学習や認識とよばれるプロセスは実現できてると思うけどお前の考えによると言葉の定義が曖昧だからディープラーニングは学習も認識も出来てないってことになるのかな？

2019/06/26(水) 01:02:40.50

>>932
学習は、データが与えられたときに与えられたタスクに対してより高い精度の出力ができるようになること
認識はその結果に相当すると思う

ここではディープラーニングは全然関係ないけどね

2019/06/26(水) 01:06:24.25

そもそも言葉の定義を気にしてるのは単純にその技術が実現不可能なんだと勝手に思い込んでるからなんだよな
このスレの住人は日本のAI研究のレベルの低さをよく表してる

>>933
そんな漠然とした表現でいいならそもそも定義しなくてもよくね？w

2019/06/26(水) 01:09:48.72

>>934
漠然とはしてないんだよなぁ
問題依存があるから幅を持った表現で書いてるけど、例えば分類でも回帰でもタスクや精度の定義もちゃんとできるし

2019/06/26(水) 01:19:49.77

じゃあ定義してやるよ
意識を持ったAIとは
「ドラえもんみたいに自律しながら自然な感じで人と会話できるAIの事」とする

問題依存があるから幅を持たせてやったぞ
これでいいか？

2019/06/26(水) 01:24:51.80

>>936
それで定義しても別にいいけど、どう判定するのかな？
ドラえもんみたいに話せないとAIではないの？自然な感じって何？検証可能なの？会話だけでいいの？
それも含めてちゃんと定義しないと意味ないよね

2019/06/26(水) 01:26:38.52

>>936
幅があるっていうよりもかなり具体的で限定された用途のみのAIだよね、それ

2019/06/26(水) 01:29:42.39

>>937
学習って何？タスクって何？高い精度ってどのくらいのことを言うの？そもそも精度ってなに？言葉の定義が曖昧すぎて検証できないよーー！

2019/06/26(水) 01:31:26.12

>>939
それは調べればわかるよ

2019/06/26(水) 01:32:50.44

どうやって調べるの？辞書とか？

2019/06/26(水) 01:35:03.08

>>941
とりあえず「パターン認識と機械学習」っていう本読むといいよ

2019/06/26(水) 01:45:33.26

>>942
その本には認識や学習の定義がしっかりと書かれてるの？
何ページの何行目？

2019/06/26(水) 01:46:13.02

>>942
実は持ってないから答えられないよね?

2019/06/26(水) 01:47:45.47

>>943
持ってるんだけど今手元にないんだ
買ったら教えてあげる

2019/06/26(水) 02:16:25.41

>>945
持ってないんだねw
ほんとにばかだねw

あと手元にないから答えられないってことはその本に明確な定義が書かれてなかったら完全にお前の論理は破綻するってことだなwあーおもろ

2019/06/26(水) 02:23:27.47

そもそも機械学習ってものが
回帰分析をちょいと複雑にした程度の
ものなのに、
なぜそこに意識などという回帰分析と
全く関係なさそうな意味不明で曖昧模糊としたものを
もってくるのか？
馬鹿じゃね？

なにも分かってない証拠じゃん
回帰分析ぐらいやってからこい馬鹿たれが！

2019/06/26(水) 02:49:28.10

>>946
職場においてるから自宅から参照できないだけで持ってるよ
買ったら教えてあげる

>>947
だから明確に定義しないと話にならなよっていうことですね

2019/06/26(水) 04:11:35.98

スレ違いの話延々としてるだけ
つまり荒らし

2019/06/26(水) 04:49:12.78

意識の話を延々続けてる奴はここがプログラム板の機械学習・データマイニングスレってこと気づいてる？
未来科学板にでも行け

2019/06/26(水) 05:33:36.63

意識が存在するとしても
誰からも観測されなければ
意識が存在しないのと等しい

意識が存在するなら誰かに観測されるはず

観測した人が意識だと認識すれば
意識があるのと等しいんじゃね？

2019/06/26(水) 05:48:38.78

>>916
厳密さの程度はバラツキがあるだろうけど
言葉によって表される概念はあって
その共通認識が無いと議論がうまくできないだろ

2019/06/26(水) 06:02:15.07

言葉の定義も抽象的なものもあるし具体的なものもあるんじゃね？
あと、当てはまる例や当てはまらない例を列挙する方法とか

学習は、観測したデータを既存の概念に分類する方法を獲得すること
認識は、学習した結果を使って観測データに対応する概念を答えること

具体的には
画像データからネコかネコ以外かに分類する方法を獲得して
新たな画像データを見てネコかネコ以外かを答える

画像データをみてネコかネコ以外かを95%以上の正答率で答えられないなら学習できていないとか
正答率は人間の結果とか過去のデータと比べてになるかな

2019/06/26(水) 06:23:54.62

automlがkaggleで２位だったそうで

2019/06/26(水) 06:44:04.08

>>926
PFNくらい技術あってもあれだもんな。。
この業界は厳しいわ。

2019/06/26(水) 07:56:25.92

>>953
認識、学習というプロセスが具体的だと思い込んでるのはディープラーニングという手法が確立されてるからだろ
逆に言うと未知の手法に関する概念はすべて抽象的ということになってしまう
言葉の定義が曖昧だから実現は可能というのは頭の悪い技術者・研究者の単なる言い訳でしかない

2019/06/26(水) 07:57:53.16

訂正
言葉の定義が曖昧だから実現不可能というのは

2019/06/26(水) 08:13:28.55

>>956
議論を円滑にするには言葉の共通認識が必要
言葉の解釈と定義はその共通認識を発信側と受信側で表現したもの
議論できた方が実現の可能性が高くなると思うけどな