【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

2019/07/13(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。

2019/07/14(日) 18:28:16.31

一つまたずれました。

まずは>>257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。

2019/07/14(日) 18:34:30.49

理解する、というのは人間側の主観ですから
「因果関係」自体が人間の主観の産物ですし

2019/07/14(日) 18:38:17.93

私がずっと聞いているのは>>257です。
いらん横やりは不要です。

2019/07/14(日) 19:00:48.34

>>257
自分は知らない

2019/07/15(月) 00:11:20.62

野球盤みたいな環境で強化学習を使ってバットの振るタイミングを平均的に広角に打てるよう学習させるってのは可能なの？

グラウンドを3つのコースに分けて状態を
[左に打った回数，真ん中に打った回数，右に打った回数]
として
行動はバットを振るタイミングでボールが出てから
[○秒後，○秒後，○秒後]
みたいにして設定すればいけないかな

報酬は全方向の回数が一致すればプラスで差が離れ過ぎたらマイナスって感じで
誰か強化学習詳しい人教えて

2019/07/15(月) 03:12:36.22

二年ぶりくらいにwikipedia見たら日本語版記事もぼちぼち増えてるんだな。
それでも低投稿数だが

2019/07/15(月) 03:41:58.16

いまPythonで機械学習のお勉強中なんだけど
数学がさっぱりで辛いンゴ

2019/07/15(月) 06:53:30.86

>>265
これでも勉強したら。
https://tutorials.chainer.org/ja/

2019/07/15(月) 08:35:27.33

機械学習に必要な数学は
頻度論統計
ベイズ統計
検定全般
最尤法
線形代数
回帰分析
こんなところでいいのでは？

機械学習っても結局は統計で最適解見つけるだけのことだし

2019/07/15(月) 09:12:26.55

もう少し言うと線形代数における微積分かな。
まともに計算してる部分て多変数ガウス分布に対する計算くらいのもんよ。

2019/07/15(月) 09:14:13.52

非線形問題を線形代数で解くのは普通だけど
線形代数における微積分ってなんだ？初耳だわ

2019/07/15(月) 09:24:22.35

あーヘッセ、ヤコビアンのこと言ってるのかｗ
線形代数における微積分っていうよりベクトル解析とか言った方が良いかも

2019/07/15(月) 09:58:57.72

いやただの連鎖律の計算だよ。
この辺まともに計算できりゃそんなに問題ない。

2019/07/15(月) 10:20:55.82

自動微分のはなし？

2019/07/15(月) 10:33:54.03

勉強する必要性はあまり感じないが、二重数(複素数のようにε^2=0, ε!=0なる数を導入する)を使うと自動微分ができる話が面白かった

2019/07/15(月) 10:44:11.59

量子力学とは無関係なのに量子化とか
CSの用語が紛らわしい

2019/07/15(月) 11:26:37.85

えっ

2019/07/15(月) 11:48:11.26

>>267
機械学習に数学は必要ない

2019/07/15(月) 12:12:12.25

>>254
＞　お前は炊飯器かｗ

鍋の焦げ付きを落としましたｗ
自動の炊飯器は持ってなくて、鉄製の鍋にてガスコンロで炊いてる
だいたい１６分から１８分ぐらいで炊きあがるんだけど
その間にデータ分析にとりかかると火にかけてるの忘れてしまうんだよね

データ分析のほうは、時系列の分析でLSTMがうまくいかなくて
RNNでやってみようと取り組んでるところ。
こういう試行錯誤って、数学は役に立たないね
体力のほうが役に立つかもしれないｗｗｗ

2019/07/15(月) 12:39:06.41

話を無駄に複雑にするバカが大勢いますね。

2019/07/15(月) 12:43:06.34

- 基本を身に着けていない者が物事を無駄に複雑にする -

昔の哲学者はいいことを言ったものだ。

2019/07/15(月) 13:07:14.74

じゃ、機械学習の基本は統計学であって、その基本は確率論だから
確率論がわかってない奴が複雑にするということ？

じゃ、お前も含めてこのスレの住人全員じゃん！

2019/07/15(月) 13:10:38.84

オッカムの剃刀

2019/07/15(月) 13:12:49.88

ここはプログラム板
いわゆるプログラマなんてこんなものですよ

基本の意味も理解出来ていないで
人をバカ呼ばわりする
これがこの業界の状況

2019/07/15(月) 15:01:41.84

至るところで機械学習・データサイエンスの講義開催するとこ増えてるけどどれくらい効力あんじゃろ
京大のは受けてみたい

2019/07/15(月) 16:23:10.06

実際測度論だの多様体論だのは機械学習にどれくらい関わってくるんだろう
少しは勉強した方がいいのかな

2019/07/15(月) 16:23:43.83

関西人乙

2019/07/15(月) 16:31:36.74

学生ならばやれるだけやってたほうが良い。社会人になるとやれることが少なくなる。

2019/07/15(月) 16:41:48.67

～の分野だけで十分と言わず、他のエンジニアとの差別化のためと考えたら良い

2019/07/15(月) 16:59:06.68

>>284
論文書かないんであれば必要なさそう

2019/07/15(月) 17:03:37.53

でも測度論は若いうちにやっておいた方が良い

2019/07/15(月) 17:06:01.14

よいこは惑わされないようにね

2019/07/15(月) 17:56:32.57

SVMの時に出てきたマージンというワードが
DNNでも出てきた

2019/07/15(月) 20:20:56.92

機械学習に数学なんていらないよ
測度論も多様体もいらない

2019/07/15(月) 20:38:47.86

使うだけならな

2019/07/15(月) 21:31:14.71

真面目に確率過程なんかを勉強すると加法族とかフィルトレーションとかの測度論用語が出てきて
これが分からないとストレスが溜まる

理論を正しく理解するのであればやっておくに越したことはない

どのレベルを目指すかによって学ぶレベルも変わってくるんじゃなかろうか

2019/07/15(月) 23:49:32.54

伊藤のレンマぐらいは

2019/07/16(火) 00:02:25.45

数学はいる(いらない)と主張する時、自分が機械学習でしていることも併記してほしいな

2019/07/16(火) 01:56:56.04

そういった意味では
確率輪より関数解析が重要度が上ですね。
CNNによりスペクトルの分解ができていること、ハイパーパラメータを連続に変えて分解したときにどのような結果になるかなど、実際に面白い結果が得られてます。

2019/07/16(火) 02:01:49.26

いずれも測度論により、空間の完備化の話が容易になる、ということを理解していれば、測度論ははしょりぎみで問題ありません。

2019/07/16(火) 02:28:08.20

機械学習は統計数学、情報幾何に分類されがちだか、関数の最適化という視点で考えたとき、関数解析のほうに重点を置くべきかなとよく感じる。

2019/07/16(火) 07:35:37.26

>>296
数学はいらない
機械学習のwebアプリリリース

2019/07/16(火) 08:50:55.17

>>297
それは確率論のモデルの範囲の中で
上手くいくパラメータを見つけていることじゃね

2019/07/16(火) 08:53:50.04

こんな感じだと思う

戦略→確率論とかニューラルネットワークとかの方式選択
戦術→最適パラメータや重みを見つける
実現するには両方必要

2019/07/16(火) 12:15:17.53

>>283
こういう開催情報ってひとまとめになってるところある？

2019/07/16(火) 12:50:31.40

数学は測度論まで必要

仕事は他企業から依頼されたデ―タ分析やってるので
詳しい説明を求めらることあるので
数学は必要

自社のデータ分析だけで、かつ上司が馬鹿なら
数学は要らないと思う

2019/07/16(火) 13:19:12.26

ルベーグ積分わからないのに統計やってる人が信じられない
基礎中の基礎だよ？
経済学部の人でも理解してる可能性が高いのに

2019/07/16(火) 13:23:57.76

大概の確率・統計の問題は暗黙の了解事項でなんとかなっちゃうからね

2019/07/16(火) 14:47:40.11

数学いらないって、機械学習のアルゴリズムひとつも分からんのとちゃうの(・ω・)

2019/07/16(火) 15:06:14.99

>>301
違いますね。
近似する関数が唯一なものに成りうるかを議論するには基底にとる関数の空間で考えたほうがよい、ということです。
何故かこの部分はしょられぎみで残念ですね。
カーネル法などはこの考え方があるからカーネルトリックなんてものが流行ったのに。

2019/07/16(火) 15:14:13.44

>>305
ルベーグ積分やらなくても工学部卒業できるじゃないですかー

2019/07/16(火) 15:18:28.33

工学部でルベーグはやらなかったが、大学院で微分幾何と多様体の授業はあったよ。
誰一人としてそれが相対性理論などに応用されてるなんて気づかなかったが…

2019/07/16(火) 16:18:46.03

>>308
基底ベクトルが見つかったとして
それで目的のパターン認識などが可能かどうかは判らないのでは？

2019/07/16(火) 16:25:37.70

基底を使ってフーリエ展開できることがわかっていればいいだけ、収束なんかきにしない、馬鹿乙

2019/07/16(火) 16:26:28.66

理学と工学の違いが分からない馬鹿

2019/07/16(火) 17:36:49.18

scikit-learnに実装されてるそれらしいアルゴリズムとハイパラを片っ端から全部試して一番目的に合ってる奴を選べば数学など不要w
どうせ論文のアルゴリズムを自分で実装できる奴は限られる

2019/07/16(火) 18:10:21.88

最低限の数学や統計の知識は無いと打ち合わせで恥をかく

PGみたいに土方だけって仕事は少ないし

2019/07/16(火) 19:24:20.52

>>314
悲しいけど実務だとこれなんだよなあ
むしろデータの前処理どうするかとか
巨大なデータセットをどうパイプラインに乗せて
並列で扱うかとかそっちの方が面白かったりする罠

2019/07/16(火) 20:05:14.46

測度論知らないが、データサイエンティスト名乗って給料貰ってる

2019/07/16(火) 20:27:44.05

面積は本当に面積なのだろうか？
みたいな禅問答するやつでしょ？測度論ってｗ

2019/07/16(火) 20:43:03.98

面積は三角定規と分度器で履かれようなものだよｗ