【統計分析】機械学習・データマイニング25

2019/06/27(木) 01:53:38.17

機械学習とデータマイニングについて語れ若人

＊機械学習に意識・知能は存在しません。
人の意識に触れたい方はスレ違いです

■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/
-

【統計分析】機械学習・データマイニング24
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/

VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvvv:1000:512:----: EXT was configured

2019/07/11(木) 11:03:44.53

乗り遅れるだけならまだ救いがあるが
7payみたいに害悪まき散らして
新規登録するジジババを恐れさせて減らして
普及を妨げてるからな

2019/07/11(木) 12:47:41.07

セブンペイとAIとは
全くなんの関係もないのだが
関係あるように見えるのか？

2019/07/11(木) 13:02:42.23

一般人にとっては

コンピュータ = AI

なんじゃないの? AI と言えば深層学習とイコールらしいし

2019/07/11(木) 13:51:00.57

>>158
他のビジネスにも乗り遅れてるから
AIだけ限った話ではない

2019/07/11(木) 18:40:00.58

ピンハネビジネスでは世界最先鋒
副作用もデカいけどw

2019/07/11(木) 18:47:39.33

邦人企業は中抜きが大き過ぎるんだよな

2019/07/11(木) 18:54:42.92

海外は中抜きしないの？

2019/07/11(木) 20:21:30.36

>>162
間抜け、そういう観点ではない

2019/07/11(木) 21:47:07.11

日本の大企業はSIerべったりだし
自分たちで何かできる体制はないよ

2019/07/12(金) 06:10:24.20

>>137
松坂和夫

2019/07/12(金) 06:19:03.94

東大数学科出て
入門書執筆だけ？

数学的業績無し？

そりゃ紀子もダメだわ

2019/07/12(金) 10:40:42.56

数学科出身って理系のくせに業績ゴミな人結構いるよ。

2019/07/12(金) 13:50:46.06

数学科で業績を出すって大変なことだぞ
実験とかシミュレーションとか設計とかでごまかせないから大変

2019/07/12(金) 14:53:06.33

でも読解力があるから

2019/07/12(金) 20:58:15.86

>>171
でも実験系と同じくらい研究に時間とエネルギー投入してるかというと、
そうとうも言えないｗ
結構怠惰な日常にうだうだ流されて無為な月日をおくってる人ゴロゴロいるｗ

2019/07/13(土) 01:13:41.03

成果出さないにも関わらず特に純粋数学の人は物理や統計等で使う数学より優れたことやってると思い込んで上から目線になりがちなのが困る

2019/07/13(土) 05:53:40.04

>>170
森毅

2019/07/13(土) 06:02:21.09

ていうか小規模な村社会の住人しか理解できないことやってるからな
サークル状態

2019/07/13(土) 06:39:50.86

>>175
そんなひどいこと言うたんなや！

2019/07/13(土) 07:47:59.15

大量の会話文をディープラーニングで学習させたら
人間のように自由に会話できるAIが作れそうに思えるのに
実際はそうはなっていないのはなぜですか？

2019/07/13(土) 08:03:36.51

>>178
人間とAIが違うから

2019/07/13(土) 08:12:38.11

>>178
・言葉が現実と結びついていないから言葉どうしの関連性だけ精度を上げても限界がある。
・そもそも学習機能が未熟だから。
・そういう試みが実際にはどの程度行われているのだろうか？

2019/07/13(土) 09:18:51.15

Keras の Xception で画像分類を学習させて、
意図的に過学習の状態を作ろうとしているのですがうまくいきません。

過学習が起きる条件としては
・教師データが少なすぎ
・パラメータが大きすぎ
・エポック回しすぎ
・学習率低すぎ

あたりだと思うのですが、
データの数を減らしても、
全層Trainableにしてパラメータ増やしても
エポック回しまくっても
学習率下げまくっても
val_acc が減らずに増えた状態から動きません

Xception にはなにか過学習防止機能でもあるのでしょうか？
学習率下げまくっても
過学習してくれません・・・

2019/07/13(土) 09:21:57.07

>>178
入力があってモデルがあって出力がある場合において
入力が違う可能性、モデルが違う可能性、あるいはその両方のどちらか

例えばモデルが完全だったとして、その場合は入力が足りていない
狼に育てられた人間が言葉を話せないのが良い例

モデルが不完全な場合、入力が完全であっても再現できない
ペットを生まれた時から育てても、人間と同じように話せない

2019/07/13(土) 09:29:36.13

まだまだハードウエアの能力が低すぎるんじゃないかな
逆に言うと足りないのはそれだけかもしれない
ハードウエアの能力が足りない間はどういうアルゴリズムを
組んでも人間のようにはいかないのかもしれない

2019/07/13(土) 09:51:07.16

>>181
10枚の画像で学習したものが10000枚の画像に適用して高いval_accを維持できるはずはないので、初期値にどっかの重みを読み込んでからスタートしているとかないかな

2019/07/13(土) 10:12:50.19

>>181
過学習の状態になったら
入力の中の本質的な特徴以外の特徴に反応して適切な出力をしなくなる
と思う

モデルが対象のデータ集合に対して
大き過ぎる
とかそんな感じじゃね？

結合を無くすような処理があると
過学習が起きにくくなる説ってある？

2019/07/13(土) 10:33:03.29

>>184
ソースは
https://harigami.jp/cd?hsh=57b55f0d-5c8b-4658-acff-71d2b3485c71
こんな感じで、すごくベーシックな転移学習です
重みがあるとすればImageNetですかね

>>185
なるほど・・・
classが5個だけなので過学習状態でも
テストデータが正解してしまっているということですかね

ちなみにデータセットはkaggleから拾ってきた5種類くらいの花の分類です

2019/07/13(土) 10:51:19.44

>>186
中間層のニューロン数は1024かな
これを2倍とかにして
学習回数を増やしてみるとか？

2019/07/13(土) 11:29:13.15

>>178
りんなを試せば分かるでしょ

2019/07/13(土) 11:31:06.63

遂に機械は文脈を理解し始めました(1/2)
https://webbigdata.jp/ai/post-2233

2019/07/13(土) 14:22:21.81

>>189
そういう
「機械が理解する」という表現が
大嫌いなんだ。
ウソだから。

「人が構文解析のうまい方法を
見つけてプログラミングしました」、
というのが本当のことでしょ？

マジで人工知能の記事って
大げさなウソばっか。
いやになる。

松尾や新井も馬鹿な詐欺師に
しか見えない。

2019/07/13(土) 14:52:17.50

>>190
この2人は本が売れればいいだけだしな
次回作も執筆中だろうしブームに乗って一儲けしたいだけ
学術的な成果はゼロってのはみんな理解してる

2019/07/13(土) 15:41:26.26

いんちきではない
真の成果を出して
発表しましょう

2019/07/13(土) 15:48:51.34

胡散臭い事でも大マジで言ってると金出してくれるバカが世の中にはたくさんいるんやで

2019/07/13(土) 15:53:01.92

BERTを超えたXLNetの紹介
http://medium.com/@akichan_f/bert%E3%82%92%E8%B6%85%E3%81%88%E3%81%9Fxlnet%E3%81%AE%E7%B4%B9%E4%BB%8B-dd243481f70a

2019/07/13(土) 16:08:46.22

人間の意識を機械へ移す
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO42868710V20C19A3000000/
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO44778940U9A510C1BC8000/
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/mag/ne/18/00017/00007/

2019/07/13(土) 17:04:55.31

量子もつれが数学的に解明できない複雑な回路だと発生するのかも

2019/07/13(土) 17:56:24.74

>>190
松尾はともかく新井はまさに(ディープラーニングによって)「機械が理解する」という表現を嫌ってる先鋒だろ

2019/07/13(土) 18:03:08.57

>>196
統合情報理論で意識が生まれるということと
量子脳理論を合わせるとそうなる

2019/07/13(土) 18:04:51.42

>>178
Twitterからツイートとリプライの組を取ってきてディープラーニング(seq2seqとか)で対話するシステムを作ったらちゃんと会話できるかどうか考えてみたらわかるよ

2019/07/13(土) 18:30:37.50

>>195
「コピーロボット作れます」が「意識が生き続ける」になるのは語弊があると思うの。
自分は結局死んでなくなるよねそれ。

2019/07/13(土) 18:45:38.18

人間が理解しているかどうかを他者がちゃんと判断するのも難しい
結局理解度テストみたいなやつのスコアで評価するしかないよね
「AIがテストで高得点を取れたら理解していますね」がおかしいというなら
理解しているかどうかを判断するのに何をすればいいのか

2019/07/13(土) 19:07:42.79

文章認識は入力に対して、出力出してるだけ。つまり只の関数。

『理解する』という表現は正しくない

2019/07/13(土) 19:18:05.48

>>202
人間も突き詰めたらそうだよね

2019/07/13(土) 19:21:58.63

AIが「理解する」という表現を嫌うのは、理解が人間にしかできない崇高な営みであってほしい願望からくる防御反応なのかな

2019/07/13(土) 19:30:46.20

>>196
出力はあるけれど
内部が少し変化したら
出てくるかわからない
といった具合
それは計算してみないとわからない
という感じ

人間には主観があるし

2019/07/13(土) 19:37:58.86

ただのカオスのように思えてくるが

2019/07/13(土) 19:49:27.91

>>203
モノに対して記述されたものなら、人間もAI も似たようなものですが、
心を持つもの、人間とか、に対して記述されたものについては、AI の解釈は頓珍漢です

2019/07/13(土) 20:03:22.09

>>204
脳医学の人の方が人間の脳をモノとして捉えてそうだよね

手のひらに乗せた1500グラムに満たないモノがなぜこれほどまでに理解が出来るのか、という神秘さは普通の人間の感覚であって
脳医学の人はちっちゃいパソコンと思ってそうだ

2019/07/13(土) 20:39:46.70

>>208
脳科学を勉強してみたら

2019/07/13(土) 21:31:45.94

人間の活動なんて単なる化学反応の固まり
虫と基本的におんなじ
勝手に高尚なものと思ってる

2019/07/13(土) 21:45:01.02

化学反応で2chに書き込んでるのか、すごいな

2019/07/13(土) 21:51:43.24

>>195
すげー胡散臭いw

よくわからんのだが、人間の左脳半球と右脳半球に
半導体を取り付けるという意味ですか？

テセウスの船問題で、本当に元の人間だと言えるのか？
移植が完了しても、元の人間も存在しているはずでしょ？
記憶を機械に徐々にコピーしただけで、機械の私はコピーでしょ？

2019/07/13(土) 21:51:48.32

>>203
突き詰めたらとは？
何か論拠を示してください。

2019/07/13(土) 21:54:18.19

>>204
意味嫌う感情はないが、勝手に解釈されるのは不愉快ですね。

上でも述べてますが、何か根拠を示してください。個人的な私見に興味はないですね。

2019/07/13(土) 22:33:19.52

>>213
人間の感覚器官で捉えた物理や化学的な事象は
人間というシステムへの入力とみなせる
人間の体内では神経や脳内を電気信号や化学物質で伝わる
出力として行動をしたり会話つまり通信したりする
それが他の人の入力となって、、、
同時並行で入力と出力が複雑に関連しつつ繰り返される

全宇宙の物理、化学のシステムを記述できれば
過去から未来まで全て記述できるはず

2019/07/13(土) 23:14:22.75

>>215
214ではあなたの言葉ではなく、何か文献を出せと言っているだが

2019/07/13(土) 23:16:29.58

ちなみに私の個人的な私見だが
>>215の理屈はまともだとは思えない

2019/07/13(土) 23:35:09.62

個人的な私見

2019/07/13(土) 23:35:17.94

>>213
脳の仕組みとか電気信号とかはさておき、文章を読んで考え、出力するという振る舞いだけに着目することを突き詰めると表現した。
あなたの言う理解がどういった状態を指すのか分からないから話が噛み合ってないと思う

2019/07/13(土) 23:42:44.61

>>219
>>202にて『人間も同じく関数だ』という主張が貴方だけの主張なのか、一般的なものかどうかを問うているだけなのですが…。

イエスかノーで答えを求めているだけ。また、イエスならば何か文献を示してください。

2019/07/14(日) 00:00:51.34

人間イコール関数ではなく、特定の振る舞いに着目してブラックボックス化すると関数とみなせるってだけ
文献も何もなく、科学の俎上に乗せるための一般的な手続き
チューリングテストだって入出力だけに注目する事で人間とAIを同列に比較できるようにしてるでしょ？

2019/07/14(日) 00:04:38.27

文献ないなら只の私見ですね

2019/07/14(日) 00:08:32.24

>>221はサラリーマンでないことはわかった。

2019/07/14(日) 00:49:45.15

只の関数だと「理解する」という表現が正しくないっていう主張に同意できないんだけど
理解するという言葉の意味を共有出来ていない状況で議論しても無駄な議論にしかならないだろうね

2019/07/14(日) 02:20:34.50

哲学は他でやれ

2019/07/14(日) 04:04:59.10

https://youtu.be/LuFN0X0pfAY

グーグル、日本でAI戦略説明会を初開催

2019/07/14(日) 04:11:08.98

>>198
統合情報理論はその物体に意識があるかどうかを確認する時に使う数理だぞ？
勘違いしないように。

意識を作る理論は自由エネルギー原理だ。

2019/07/14(日) 07:35:32.01

>>217
この考えはAIの研究者がテレビで言っていた考えだ
あなたがどう判断するかは自由だ
考え方は多様であるほうがいい

2019/07/14(日) 07:38:30.50

>>220
一般的というのはどういう意味？
多数派かってこと？

入力を受けて出力するシステムだとみなすことは可能でしょう

2019/07/14(日) 07:44:21.35

入力→出力をするシステムを関数と呼ぶとしても
その関数が単純なものとは限らないよ

どんな仕組みで入力→出力をしているのか
それを突き止める活動をいろんなアプローチで
実現しようとしているんじゃね？

2019/07/14(日) 09:00:40.42

その話、ツマンナイからやめてくれる？

2019/07/14(日) 09:01:04.55

ただの電気回路に量子もつれはあり得ないか
勘違い

2019/07/14(日) 09:15:11.69

>>232
半導体の中で生成と検出という記事なら見たことある

2019/07/14(日) 09:22:34.91

>>212
どちらかというと移植に近い感じがするなぁ
心臓移植みたいに全部取り替えるわけには行かないから
部分的に少しづつ慣らすのは医師の発想だね

ベンチャーの方は普通の機械学習で安定的な収入源って感じだね

2019/07/14(日) 09:38:30.59

>>223
まさに「理解」できてないAIでもできそうなレスやな

2019/07/14(日) 11:18:55.35

「理解」なんてものは勝手にそうだと「認識」しているだけの状態
高尚なものでもなんでもない

2019/07/14(日) 14:52:14.92

>>215
それはラプラスの悪魔といって、以前にすべて考えられていたこと
ラプラスについては wiki よりもここを見ろ
https://ja.wikibooks.org/wiki/%E5%88%B6%E5%BE%A1%E3%81%A8%E6%8C%AF%E5%8B%95%E3%81%AE%E6%95%B0%E5%AD%A6/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E9%A1%9E/Laplace_%E5%A4%89%E6%8F%9B/

2019/07/14(日) 14:53:02.03

>>236
そのとおり
因果関係とは人間側が設定した主観にすぎない

2019/07/14(日) 15:01:40.25

アリババ「DAMO」のAIプログラム、言語理解で新記録を達成
http://www.technologyreview.jp/nl/alibaba-has-claimed-a-new-record-in-ai-language-understanding/
アリババが開発した人工知能（AI）プログラムが、読解力のテストで史上最高点を記録した。この結果から、機械による文章や話し言葉の処理能力が、着実に向上していることが伺える。

2019/07/14(日) 15:06:23.98

AIは入力に対して、出力出してるだけ。つまり只の関数。

『理解する』という表現は正しくない

2019/07/14(日) 15:08:44.80

>>229
生物学的に認められていることかどうか？

2019/07/14(日) 15:10:16.58

>>235
あなたの回答形式がサラリーマンからみたらNGという話

2019/07/14(日) 15:11:12.40

お前らみたいなクズのせいで負けるんだよ。日本は

2019/07/14(日) 15:14:35.82

クズでごめんよ！

2019/07/14(日) 15:16:28.57

>>228
一般的なものになってない、一部の人間が勝手に述べているのであれば、『理解する』は正しいとすることに対して、突っ込みをいれる根拠になってない。

あくまで私見として述べるべきですね。

2019/07/14(日) 15:20:47.41

245を訂正

>>228
一般的なものになってない、一部の人間が勝手に述べているのであれば、『理解する』は正しくないとすることに対して、突っ込みをいれる根拠になってない。

あくまで私見として述べるべきですね。

2019/07/14(日) 15:57:09.87

>>242
職業なんかどうでもいいじゃん
AIの理解についての議論をしようよ

2019/07/14(日) 16:02:54.50

>>246
理解するという表現が正しいことは実験とかで確認できるまでは仮設ですね
アインシュタインの相対論にしろ量子論の説にしろ
実際に実証されるまでは仮設に過ぎない

〇〇ではないと言ったところで
沢山ある可能性の一つを否定しただけで
情報量としては比較的少ないですね

そもそも理解とは何かが明確になっていないから
正しいとか正しくないとか議論しても答えにたどり着かないと思います

2019/07/14(日) 16:12:49.63

>>248
そもそも多数の文献にて関数として表現されているAIの動作について、『理解する』は正しくないとの主張はそんなにロジックとしてずれてないように思います。

意義を唱えることがそもそも突拍子な話。なんであなたの主観に合わせないといけない？

2019/07/14(日) 16:42:40.96

クソ哲学者は哲学板にお帰りください

2019/07/14(日) 16:45:12.25

屑哲と呼んで差し上げなさい

2019/07/14(日) 17:45:09.31

強化学習で野球盤とかできるかな

2019/07/14(日) 17:53:12.55

夢中になってデータ分析してたら、
ご飯を焦がしてしまった。
たまにやってしまうんだよなあ

2019/07/14(日) 18:05:40.01

お前は炊飯器かｗ

2019/07/14(日) 18:13:57.33

>>249
関数→理解するは正しくない
このロジックには飛躍があって真か偽か判りません
なぜ関数ならば理解するが正しくないのか？

あと、多数だから正しいとも言えないですね
有名なのはガリレオの地動説

2019/07/14(日) 18:22:02.91

>>255
関数で出力すると理解する
なんの関係性もない。
だから正しくないと言った。

多数だからではなく、文献としてなにもないから、只のあなたの主観と言わざるを得ない。

2019/07/14(日) 18:24:13.98

>>255
学術的な根拠は何かありますか？

2019/07/14(日) 18:27:09.78

まずは>>256にイエスかノーかで答えてください。
もうそれで解決です。