【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
2019/06/26(水) 01:02:40.50ID:caiWikm20
>>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
934デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fa3e-JrQK [149.54.201.210])
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2019/06/26(水) 01:06:24.25ID:U7ZPphTg0
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) 01:09:48.72ID:caiWikm20
>>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
936デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fa3e-JrQK [149.54.201.210])
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2019/06/26(水) 01:19:49.77ID:U7ZPphTg0
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) 01:24:51.80ID:caiWikm20
>>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) 01:26:38.52ID:caiWikm20
>>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
939デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fa3e-JrQK [149.54.201.210])
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2019/06/26(水) 01:29:42.39ID:U7ZPphTg0
>>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) 01:31:26.12ID:caiWikm20
>>939
それは調べればわかるよ
941デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fa3e-JrQK [149.54.201.210])
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2019/06/26(水) 01:32:50.44ID:U7ZPphTg0
どうやって調べるの？辞書とか？
2019/06/26(水) 01:35:03.08ID:caiWikm20
>>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
943デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fa3e-JrQK [149.54.201.210])
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2019/06/26(水) 01:45:33.26ID:U7ZPphTg0
>>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？
944デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fa3e-JrQK [149.54.201.210])
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2019/06/26(水) 01:46:13.02ID:U7ZPphTg0
>>942
実は持ってないから答えられないよね?
2019/06/26(水) 01:47:45.47ID:caiWikm20
>>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
946デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fa3e-JrQK [149.54.201.210])
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2019/06/26(水) 02:16:25.41ID:U7ZPphTg0
>>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
947デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ dbad-lF99 [124.144.197.178])
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2019/06/26(水) 02:23:27.47ID:eg2jR0Fq0
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) 02:49:28.10ID:caiWikm20
>>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) 04:11:35.98ID:0IaBlrsN0
スレ違いの話延々としてるだけ
つまり荒らし
2019/06/26(水) 04:49:12.78ID:Pyrc+Eau0
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
951デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7e10-jTOb [153.131.102.129])
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2019/06/26(水) 05:33:36.63ID:mOmPD2ma0
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？
952デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7e10-jTOb [153.131.102.129])
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2019/06/26(水) 05:48:38.78ID:mOmPD2ma0
>>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
953デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7e10-jTOb [153.131.102.129])
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2019/06/26(水) 06:02:15.07ID:mOmPD2ma0
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
954デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2666-f3ih [183.77.219.7])
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2019/06/26(水) 06:23:54.62ID:5BUqrBs00
automlがkaggleで２位だったそうで
2019/06/26(水) 06:44:04.08ID:LU29nklf0
>>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。
956デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fa3e-JrQK [149.54.201.210])
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2019/06/26(水) 07:56:25.92ID:U7ZPphTg0
>>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
957デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fa3e-JrQK [149.54.201.210])
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2019/06/26(水) 07:57:53.16ID:U7ZPphTg0
訂正
言葉の定義が曖昧だから実現不可能というのは
958デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp93-jTOb [126.233.215.30])
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2019/06/26(水) 08:13:28.55ID:G1U3R67Bp
>>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
959デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp93-jTOb [126.233.215.30])
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2019/06/26(水) 08:14:22.23ID:G1U3R67Bp
>>958
解釈→受信側
定義→発信側
順序が逆になってしまった
960デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp93-jTOb [126.233.215.30])
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2019/06/26(水) 08:20:14.37ID:G1U3R67Bp
機械学習の用語に既存の用語を使うことで理解しやすくなっている
学習とか認識とかは以前からある用語で
類推して解釈しているはず

学習を、ぱにゅ
認識を、ぽにゃ
という用語にしても良かったんだろうけど
無駄なコストがかかるよな
2019/06/26(水) 08:22:13.50ID:INBWlkPM0
>>951
デカルトの「我思う、故に我在り」から全く進歩してないな
「私は神の存在を確実に感じている」という敬虔なクリスチャンが１人いれば神の存在が証明されたことになるのかな？
962デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MM57-JrQK [114.149.213.193])
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2019/06/26(水) 08:24:16.98ID:LhV4Z2ECM
ディープラーニングという手法が生まれなかったら今だに認識するという概念すらも具体的に定義することができなかったんだろうな
それで定義できないから議論もすすまず、その間に海外の研究者に追い抜かれると
963デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp93-jTOb [126.233.215.30])
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2019/06/26(水) 08:26:27.27ID:G1U3R67Bp
>>961
そう言う敬虔なクリスチャンと同じ考えの人が人類の100%になれば人類の認識として神は存在するんじゃね？

1人だったら神の存在可能性は1/60億人程度なんじゃね？
964デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp93-jTOb [126.233.215.30])
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2019/06/26(水) 08:27:10.58ID:G1U3R67Bp
>>962
認識という言葉はもっと前からあるんじゃね？
965デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MM57-JrQK [114.149.213.193])
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2019/06/26(水) 08:28:53.23ID:LhV4Z2ECM
>>964
意識という言葉も昔からあるよ
2019/06/26(水) 08:37:18.13ID:Nv3XN8tFa
また鉄屑湧いてるのか
2019/06/26(水) 08:50:59.40ID:akVRcrp40
脳科学の方が意識の解明には近そうだ

これだけ科学が発展し多くの研究者がいる中で
ほぼ全ての人類が生まれながらにして意識があり
毎日睡眠という意識がなくなる行為をし
毎日起床という意識回復の儀式を行っているにもかかわらず
その謎が解明されていないのは何故なんだろうね
2019/06/26(水) 09:02:26.67ID:fhfivptN0
>>962 認識なんて大昔からあるよ。 別にAI に限った話じゃない。

AI は、曖昧な認識をまとめて学習して認識率が上がることに特徴がある。 学習したデーターから推論により高い認識率となるのがAI の特徴となっている。
2019/06/26(水) 09:04:29.83ID:fhfivptN0
>>967 我思う故に我あり。 ただそれだけの事。
970デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMd3-ohyG [36.11.224.253])
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2019/06/26(水) 09:43:42.41ID:nuoXJ4wYM
次スレは？
2019/06/26(水) 12:51:49.01ID:1lX0KYJ10
>>875
>>967
自由エネルギー原理と統合情報理論で検索だ

FEP
https://i.imgur.com/l4tnc01.png

IIT
https://i.imgur.com/fXqXqxc.png
972デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMd3-ohyG [36.11.224.253])
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2019/06/26(水) 17:07:47.51ID:nuoXJ4wYM
意識厨うぜえ
2019/06/27(木) 01:54:06.67ID:WayvZS+f0
【統計分析】機械学習・データマイニング25
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1561568018/
974デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM07-L5e7 [210.142.95.242])
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2019/06/27(木) 08:04:06.70ID:IbKMjjoUM
意識厨は中学生でしょ。
たまにいるのよ、自分のこと神レベルの天才だと
勘違いしてるバカ中学生が。

まじ信じてるから何言っても無駄なの。
過ぎ去るのを待つしかないの。

迷惑なキチガイ中学生。
975デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MM1f-hd/a [153.235.71.139])
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2019/06/27(木) 09:16:45.71ID:hATJE/feM
>>974
論破されすぎてファビょってんな
パターン認識と機械学習はもう買った？
2019/06/27(木) 09:28:13.05ID:YU6DA9tR0
「論破」は思春期にありがちなへりくつ病にかかった男子中学生がよく使う言葉。
977デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4352-QRBW [118.243.198.224])
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2019/06/27(木) 09:54:27.27ID:bw41bzb40
悲しい気持ちになってくる
2019/06/27(木) 10:22:08.87ID:L2GlDEAx0
虫を判別するAIってある？入力は虫の写真
979デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MMe7-Dq7D [36.11.225.177])
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2019/06/27(木) 11:52:30.56ID:0y1J8mH9M
ある
2019/06/27(木) 13:44:19.46ID:CuVP091Q0
昆虫判定機ですね(androidアプリ)
2019/06/27(木) 14:34:39.70ID:zW7TuaF20
>>978
虫専用の判定アプリはGoogle Playにある
なんでもかんでも認識するのはGoogle Lens
2019/06/27(木) 14:53:39.12ID:ZZ4yQS+50
>>981
サンクス
983デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
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2019/06/28(金) 16:25:53.30ID:BWz5SbEt0
多次元尺度構成法ってデータ間のユークリッド距離を見てユークリッド距離をほぼ再現できる別次元のデータ構成をつくりなおすってことで合ってる？
984デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 537c-a57L [122.215.159.99])
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2019/06/28(金) 16:30:09.80ID:L7hsi0hP0
まるちんこ
985デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM07-L5e7 [210.142.95.11])
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2019/06/28(金) 18:49:48.28ID:HvoUsiIUM
>>983
合ってると思うけど
理論の詳しいことはわからない。
ただデータ分析ではウルトラむちゃくちゃ役に立つ！
図で結果を表示できるから
客が納得してくれる。
MDSはいいよ！
2019/06/28(金) 19:27:51.30ID:3mLnUJ2u0
>>983
「ほぼ再現できる」は言い過ぎで「できるだけ再現できる」程度だな

本来遠くにあるべきやつが近くに表示されてたりとかする
仕方ないことだけど
987デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM07-L5e7 [210.142.95.11])
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2019/06/28(金) 19:45:42.33ID:HvoUsiIUM
次元縮約してんだから
んなこたあ馬鹿でもわかる
2019/06/28(金) 19:51:50.53ID:3mLnUJ2u0
>>987
ほぼ再現っていうから分かってないかと思うじゃん
989デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
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2019/06/28(金) 20:12:35.62ID:BWz5SbEt0
>>986
回答ありがとう
ちなみに多次元尺度構成法の数学的なアルゴリズムの概要がわかる人っていますか？
2019/06/28(金) 20:26:42.97ID:3mLnUJ2u0
>>989
たしか元の距離と変換後の距離の差の二乗和を最小化する線形変換を求めるとかいうのだったと思う
991デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
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2019/06/28(金) 21:56:21.11ID:BWz5SbEt0
>>990
そんな簡単な話なんですか？
992デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
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2019/06/28(金) 22:00:37.83ID:BWz5SbEt0
>>192
統計学が大学一年レベルでこの業界って無茶すぎるしそもそも下のアルゴリズムがすでに大学3ー4年レベルの統計学じゃん
2019/06/28(金) 22:09:57.11ID:3mLnUJ2u0
>>991
MDSに関してはそんなレベルだと思うよ
線形変換がよくないっていうならisomap、tSNE、umapとかいろいろ手法があると思うけどパラメータのチューニングどうするんだっていうのは分からんです
994デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
垢版 |
2019/06/28(金) 22:18:41.44ID:BWz5SbEt0
>>993
ありがとう
995デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
垢版 |
2019/06/28(金) 22:19:57.41ID:BWz5SbEt0
いわゆる最小二乗法っていうのは正規線形モデル(つまり誤差項が正規分布に従う仮定の線形モデル)でほかの確率分布を想定するために一般化線形モデル(正規分布以外の分布にも従うことを想定するモデル)があるっていうことでいいんでしょうか？だれかおしえてください
私の認識では正規分布に従う仮定ならばパラメータの推定は最小二乗法という簡単な行列計算で行うことができるけど他の分布の仮定であれば一般化線形モデルのもと最適化アルゴリズムを利用した最尤法を行わなければいけないという理解なんだけどあってるのかな？
996デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM07-L5e7 [210.142.95.11])
垢版 |
2019/06/28(金) 23:40:15.64ID:HvoUsiIUM
>>995
入門書ぐらい読んでから質問しなよ？
997デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0301-SgbD [60.128.172.180])
垢版 |
2019/06/29(土) 00:25:52.88ID:pC5pXrtS0
>>996
合ってるかどうかだけでも教えてくれないか？
2019/06/29(土) 00:57:33.82ID:sli9M1dN0
>>995
Rでlmとglmの引数の違いを見つめてれば何かが分かるはず
2019/06/29(土) 01:19:10.70ID:3pgMwDvE0
>>995
あってるよ
データ解析のための統計モデリング入門が良書でオススメ
>>707が著者の本に沿ったプレゼン
2019/06/29(土) 01:27:35.71ID:sli9M1dN0
1000!

線形モデルで最尤推定してもいいんだよ？
その場合、確率分布が正規分布だから
最小二乗と結果同じになるけど
10011001
垢版 |
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