【統計分析】機械学習・データマイニング28

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2020/05/01(金) 09:32:34.08ID:d7veCBiW0
!extend:on:vvvvvv:1000:512
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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

■前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング27
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1578892284/

スレ立ての際は、一行目冒頭に
!extend:on:vvvvvv:1000:512
をお願いします。
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:: EXT was configured
2020/07/06(月) 15:43:32.04ID:sEIgAATz0
>>452
だべなｗ
459デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222])
垢版 |
2020/07/06(月) 16:00:16.40ID:N7rq6SMF0
この分野って人工知能とか夢のある名前がついているけど、結局のところある特殊な関数の最適化を行う分野ということ？
2020/07/06(月) 16:16:51.06ID:h1z4qRFu0
なんだよ特殊な関数って？
2020/07/06(月) 16:19:24.26ID:sEIgAATz0
×特殊
◎正直ブラックボックス

だろやし　>>459
2020/07/06(月) 18:20:54.16ID:mELSjHoM0
ただ人工知能の研究分野と言えるだけで機械学習＝人工知能技術というわけではない
2020/07/06(月) 18:29:28.71ID:6kVEB13FM
>>457
じゃあ積乱雲がでそうなら
雨降るよ、でいいんじゃない？
2020/07/06(月) 18:36:48.82ID:y1e76VYX0
>>463
・どの場所で
・どういう強さで
・どのくらい降るのか

この三つを正確に予測しないと、空振りになったり、
間違った避難をしてしまう可能性がある
2020/07/06(月) 19:32:01.28ID:VHcM4Jdg0
滞在時間も災害になるかどうかに影響が大きい
短時間なら耐えられても
川が氾濫する閾値を超えたら大きな被害になる
2020/07/06(月) 22:56:00.95ID:g8xS89S1a
近未来を予測するタイプの研究はすぐに結果が出るから
自然淘汰されやすいよね。はずれが多いと相手にされなくなる
2020/07/06(月) 23:18:12.78ID:y1e76VYX0
俺の調べた限りでは、気象予測も頭打ちらしいな
予報精度はこの5年間でちっとも向上していない

気象庁は一昨年辺りにスパコンの処理能力を向上させるため、新型スパコン(Cray製)を導入したが、
予報時間を延長できたりしただけで、精度自体は上がっていない

雲の物理過程をモデル化した方程式や数式に改良をしたり、そういう質的な精度向上もうまくいっていないようだ

頭打ちの根本原因は、高信頼性のある初期値の作成方法に限界にあると見た

2025年までの間に、全球モデル(GSM)の高解像度化が予定されているが、
その高解像度化に伴って初期値（観測データ）も高解像度化する必要がある
それも地球全体で。

だが地球全土に隙間なく気温計や気圧計、降水計、気象レーダーを設置するわけにもいかない
莫大なコストがかかるから難しいのだ

これを解決するために、(レーダーが無くても)雲の衛星画像から降水強度を推定できる人工知能をウェザーニュースが開発中だが、
これも精度に限界がある
2020/07/06(月) 23:19:40.08ID:y1e76VYX0
長期的な予報の精度向上は見られないが、
比較的短期的で、ミクロな現象であるゲリラ雷雨の予測には精度向上が見られる
(ただし高密度な観測網がある日本に限る)

関東域の密なアメダス観測データと、新型MP-PAWRを組み合わせて、超高解像度の初期値を作れるようになっている。
この初期値を模擬実験(シミュレータ)に同化させて予測させるのが従来の手法。

しかし最近は、MP-PAWRで捉えた雲の発生、発達、衰退までの全過程を
「機械学習(AI)」に学習させて、次の雲の状態を予測できるようになった。

この次世代の手法を使えば、わざわざ手の作り込んだ数式を考えたり、模擬実験させなくても、
気象レーダーの観測値だけで気象予報ができるようになる。

しかしこれは気象レーダーの守備範囲でのみ適用できる手法で、
長期的で全地球的な予報には使えない。
2020/07/07(火) 12:37:12.69ID:L0rnNegH0
降雨というのは、単に湿度と気圧の関係だけじゃなく、空気中のホコリや僅かな風の動きで結果が大きく振れるカオス系。
予想はできても、結果は神のみぞ知る。
2020/07/07(火) 12:42:26.12ID:gHJLD7dX0
天気予想って
aiていうよりシミュレーションて感じがする
2020/07/07(火) 13:39:21.94ID:uMdmnxKU0
台風のタマゴ、つまり台風が何処にできるかってのを深層学習で見つける、って話もあったな
なんかレントゲン画像から肺がんを見つけるような話だが
2020/07/07(火) 15:55:55.31ID:bZFoCxD7a
数値計算からボトムアップしていくシミュレーション
と
結果画像の確率統計からトップダウンする機械学習
の両方をGANで対戦させれば良さそうですね
2020/07/07(火) 16:43:33.34ID:gHJLD7dX0
入力って画像だけ？
2020/07/07(火) 17:07:40.48ID:uexhphk9a
>>473
2次元のピクセルだけでなく3次元のボクセルでも同じ事
2020/07/07(火) 17:13:50.56ID:5rqxzNkJa
このスレ読むよりも面白かったよ

『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 1）
https://www.oreilly.co.jp/community/blog/2018/07/machine-learning-book-authors-talk-part1.html
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 2）
https://www.oreilly.co.jp/community/blog/2018/07/machine-learning-book-authors-talk-part2.html
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 3）
https://www.oreilly.co.jp/community/blog/2018/07/machine-learning-book-authors-talk-part3.html
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 4）
https://www.oreilly.co.jp/community/blog/2018/07/machine-learning-book-authors-talk-part4.html
476デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟﾍﾟ MM96-hFsE [133.106.78.87])
垢版 |
2020/07/07(火) 23:06:11.18ID:f8gc9BZ2M
lightgbmとkerasについてはここで良いのかな？

35とか60とかまとまり毎に意味をなすデータセットなんですが
バッチサイズをそのまとまり毎に指定することはどうやったらできるのでしょうか。

1エポック内で
35→60→45→50→…みたいに変化させていく感じです
477デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟﾍﾟ MM96-hFsE [133.106.78.87])
垢版 |
2020/07/07(火) 23:11:58.53ID:f8gc9BZ2M
>>476
すいません、kerasはfit_generatorで対応しようと考えてるの忘れてましたｗ
lightgbmも似たようなサンプルどこかに無いですか？
検索ワードだけでも…
2020/07/08(水) 04:31:00.11ID:DqItxZMn0
コード書けばいいんじゃない？
2020/07/08(水) 13:45:48.53ID:qq5HlQG40
いろいろこの分野を勉強しようと思っているのですが、パソコンのスペックが低いです。
ディープラーニングとかの実習は諦めたほうがいいですか？
2020/07/08(水) 14:18:29.79ID:f5VocIN50
>>479
あきらメロン
2020/07/08(水) 14:29:46.51ID:DqItxZMn0
どんだけヤル気無いんだよ(笑)
482デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sac1-pR5Q [106.154.130.220])
垢版 |
2020/07/08(水) 18:10:59.48ID:41dghGjma
MNISTくらいスペック無くても学習できるやろ
2020/07/08(水) 18:54:09.52ID:1/Rys1DZM
Jetson、ゲーミングノート、自作、クラウドの4択やな
2020/07/08(水) 20:10:33.66ID:U7Nu1poe0
>>479
colabというものがあってだな
2020/07/08(水) 20:25:46.27ID:DqItxZMn0
親切な人が多いインターネッツですね(笑)
2020/07/08(水) 21:32:46.76ID:6VQfvKVw0
google colabは超大変
チュートリアルぱっとやるだけならいいんだけど、googleドライブと連携させるだけでもかなり大変だった
GTX1060でもいいから買ってローカルで遊んだほうが良い
2020/07/09(木) 00:21:47.16ID:/w+C1tBi0
平成30年度　「思考を実現する神経回路機構の解明と人工知能への応用」※昆虫脳
成果報告書
http://www.rist.or.jp/sc/report/h30/h4-2_h30.pdf
https://i.imgur.com/Vt9oZar.png

計算性能上、ポスト京(富岳)は詳細モデルレベルで昆虫全脳規模での実時間シミュレーションが可能である。
本提案においては、定位行動を念頭に、昆虫脳の詳細な入力から出力までのリアルタイムシミュレーションと
データ同化を通して昆虫脳の物理的知能的な構造・機能を探る事を目指す。

昆虫脳は原始的ながらも、多種感覚統合、連合学習、顔認識、
空間学習、探索行動など、知能と呼ばれる様々な特性を網羅している。

驚異的な識別率を誇る画像認識を可能にしたCNN（深層学習）は哺乳類脳の視覚系の構造を反映しているが、
行動決定を担うためのRNNの設計にはこれまで決定的な指針が存在していない。

無限定環境で動作させることを要求される人工知能をすみやかに構築するには、
比較的小さな複雑さで構成される脳を参考にすることが有用である。

その際、非線形で複雑な階層性をもつ神経系の働きを深く理解するには、
過度に抽象化されたモデルでは十分ではなく、物理的な構造と現象を再現した詳細モデルから現れる性質をよく観察し、
現実の脳での実験結果と比較することが必要である。
2020/07/09(木) 00:22:11.61ID:/w+C1tBi0
小さくて単純な構造でも、複雑で高度な能力を実現している昆虫脳を調べることで、
”知能”の本質を理解することができる。

また、極めて原始的な意識が発生しているとされる昆虫脳を詳細にシミュレートすることで、
意識の発生条件、意識の神秘を調べることができる。
2020/07/09(木) 00:27:45.84ID:Ij/UNV0zH
>>488
昆虫類は、哺乳類とは別の方向に、哺乳類と同じく高度に進化した最終系だから、昆虫を調べても哺乳類のことは何一つわからないような気がします
2020/07/09(木) 00:38:19.35ID:Ij/UNV0zH
>>488
もうちょっと説明すると

個体発生時、ある程度細胞が増えた細胞塊はやがて二重の袋状になった胚となり、そして消化管の最初の口＝原口が出来る
原口が口となるのが前口動物…昆虫等
原口が肛門となるのが後口動物…哺乳類等

進化系統的にかなり早期に分化した特徴なので…昆虫を調べて哺乳類のことがわかるのか疑問です
2020/07/09(木) 00:42:04.74ID:/w+C1tBi0
昆虫でも、餌の匂いやメスのフェロモンを嗅いだ際、あるいは物体を認識したときに
主観体験(クオリア)が生じていると推測されている。

だが、知能が低くメタ認知が弱いため、意識を感じてることに気付いていない可能性もある。

更に、細かい行動選択をすることから、
内発的動機(自我)が発生してると考えられている。
2020/07/09(木) 00:42:33.11ID:/w+C1tBi0
>>490
あくまでも知能という機能の理解をするために、昆虫脳のシミュレートをします。
2020/07/09(木) 00:45:26.96ID:/w+C1tBi0
人間の脳の神経細胞は、1000億個の神経細胞から成っているといわれるが、
それにくらべると昆虫脳の構成する神経数は 10-100万程度であり非常に少ない。
しかしながら、基本的な分子メカニズム、電気生理メカニズムは昆虫と哺乳類ではほぼ同等である。
2020/07/09(木) 00:47:42.00ID:/w+C1tBi0
知覚・認知・運動・注意・感情・意思決定・思考といった脳の機能を全て説明できる統一理論っぽいものがある
それが「自由エネルギー原理」
https://i.imgur.com/l4tnc01.png

自由エネルギー原理では、
外界に関する生成モデルと現在の認識から計算される変分自由エネルギーを最小化するために
1) 脳状態を変えることによって正しい認識に至る過程 (perceptual inference)
2) 行動によって感覚入力を変えることによって曖昧さの低い認識に至る過程 (active inference)

の二つを組み合わせていると考える。
2020/07/09(木) 00:49:32.32ID:/w+C1tBi0
この理論において”意識”とは、
「自由エネルギー原理における推測と生成モデルとを照合するプロセス」そのものであり、
イマココでの外界についての推測と、非明示的な前提条件の集合である生成モデルとが一体になって意識を作り上げている。と考える。

自由エネルギー原理　とはつまり

→「脳内の生成モデルで感覚入力を予測し、実際(外界)との予測誤差を最小にする行為及び現象(意識)」
を説明する数式、および理論のことである
2020/07/09(木) 00:52:53.36ID:/w+C1tBi0
意識が実際に発生しているか、その意識レベルを確認する方法として、
脳内の「統合情報量」を計算する手法がある。
https://i.imgur.com/fXqXqxc.png

この理論は難しくてよくわからない
2020/07/09(木) 00:55:42.64ID:/w+C1tBi0
反実仮想情報生成理論というものもある
https://i.imgur.com/xkaBL1D.png
2020/07/09(木) 01:01:16.26ID:Ij/UNV0zH
>>492
「『昆虫の知能』という機能を理解するため」なら私も理解しますが…
2020/07/09(木) 02:27:43.96ID:5cHBDSLM0
予算とってくるには適当なことも言うでしょ
2020/07/09(木) 04:20:43.27ID:Igq+wx0J0
急にどうしたおい(笑)
2020/07/09(木) 07:55:48.73ID:B0hecpdh0
kerasを使ってみました
https://i.imgur.com/mG5YNKA.png

サンプル触るだけでも面白いのですが、何かもっと面白いものってありますか？
2020/07/09(木) 08:15:01.35ID:0UE7wqUea
colabは今は割と簡単にGoogleドライブ上のファイルにアクセスできるようになったはず
2020/07/09(木) 10:08:20.29ID:7HQ2ZZai0
>>479
tensorflowのチュートリアルとか簡単なものならCPUでも実行可能だった
データ量やモデルの複雑さによる
504デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ aa55-ucCN [59.147.205.222])
垢版 |
2020/07/09(木) 10:20:12.71ID:iz17K10A0
ReLU関数って原点で微分不可能だけど、こんなものが含まれる関数を偏微分できるの？
2020/07/09(木) 10:23:56.63ID:auj9DRM40
>>504
せっかくの偏微分なんだもの
原点を扱わなければよいだけでは。
2020/07/09(木) 10:24:28.75ID:7HQ2ZZai0
>>504
正なら1、それ以外は0とかそんな感じでいいんじゃね？
2020/07/09(木) 10:25:12.29ID:auj9DRM40
>>知能が意識がどうこういってるおまいら
1嫁
スレチ
（1は人間以外の意識がどーのこーのは想定せずもんごんを書いたのだろうが、
つまり、そういうことだ）
2020/07/09(木) 10:44:12.23ID:mzYh4i/L0
>>503
サンプルでも落ちた
2020/07/09(木) 10:46:03.06ID:mzYh4i/L0
>>507
神経回路を真似して作った、それで知能、意識が実現できるかどうかは別問題
2020/07/09(木) 11:03:37.89ID:auj9DRM40
>>508
いよいよあきらメロン

>>509
で、スレチ。
2020/07/09(木) 16:22:36.36ID:nvkXrAxhM
reluじゃない奴が出たよね
2020/07/09(木) 20:34:30.06ID:+B5FLuSlM
>>498
普通にスケールが、昆虫規模までしか扱えないだけじゃね?
ネズミクラスが可能ならそう言うでしょ
2020/07/09(木) 20:57:40.35ID:Igq+wx0J0
昆虫調べる意義はあるでしょ
2020/07/09(木) 21:03:21.12ID:mzYh4i/L0
なにー
2020/07/09(木) 21:27:44.68ID:Ij/UNV0zH
>>512
スケールの問題ではありませんね
昆虫は前口動物
哺乳類は後口動物
そもそも受精した後のわずか数時間で決定的な差が現れていますね、個体発生は系統発生を繰り返すのだから、昆虫の知能の実装方法は哺乳類とは別のものでしょうね
2020/07/09(木) 21:47:17.56ID:Igq+wx0J0
ちがいまーす(笑)
2020/07/09(木) 22:13:59.10ID:+B5FLuSlM
>>515
その後攻動物で、昆虫並のシナプス?数のやつおるの?
2020/07/09(木) 22:14:06.93ID:7HQ2ZZai0
昆虫と哺乳類が別物でも神経細胞の連携で情報処理しているという共通点があるなら情報処理の問題としてはその差はないとみなして良いのでは？
抽象化して共通点があればその観点ではそれを同一視して良い
トポロジーで観たら人間もドーナツも同じ
2020/07/09(木) 22:15:47.52ID:+B5FLuSlM
まあそもそも生物なら何でも良かったんじゃね?説
2020/07/09(木) 22:24:15.63ID:5cHBDSLM0
ナマコなんか後口動物で単純な方なんじゃね？
でも昆虫は育てやすいし神経の研究が進んでただろうからシミュレーションもやってみよう、ってことにもなるんでは？
あと、群知能とかの関係とかもわかったら夢も広がりそうだし
2020/07/10(金) 05:59:30.58ID:mHSW3Zry0
>>518
俺もそう思う
2020/07/10(金) 07:33:41.43ID:eXTFNIOn0
前処理大全［データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック

5つ星のうち1.0 「分かった気分」を味わうためだけの典型的な初心者向け詐欺本
2019年5月27日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
タイトル以外に書くべきことが無い。
これを「役に立つ」と思った人は、データ分析に致命的に向いていないので諦めた方がいい。
2020/07/10(金) 07:39:34.73ID:mHSW3Zry0
初心者向け本にマウントとって
自分の方がゆうしうと吠えて
何を得たのかなこの人
自己満足？
2020/07/10(金) 07:42:08.03ID:w88dUhJ+M
でもその本買ったけど確かに微妙だった
2020/07/10(金) 10:57:48.38ID:FG/pdyfSa
動植物の生態や構造を再現してみた系の研究や商品ってイマイチなものが多い
それは動植物の再現自体に必死になりすぎて本来あったはずの解決したい課題に対する解決策として
それが最適なのかという視点が抜け落ちていることが多いから
その点ニューラルネットなんかは昔は脳の再現自体を目的にしていたみたいだけど今は脳の働きに全く無関係でも課題解決に繋がるなら取り入れるという意味では健全
526デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FFc1-jFjK [106.171.73.59])
垢版 |
2020/07/10(金) 11:03:37.50ID:2/CcitmbF
そこまで言うなら
ニューラルネットワークωに
ニューラルネットワークが学習に最適かどうかを教えてもらえωωω
2020/07/10(金) 11:35:10.61ID:5Q6o1oXN0
でも本だとどんどん情報が更新されてるから時代遅れになっちゃうよね...
tensorflowとかversion1.を載せてる本とかももう今となっては...って感じ
2020/07/10(金) 12:46:53.88ID:c20Pw9J0M
そこでAutoML ですよ
2020/07/10(金) 12:47:50.08ID:juAHvZXOr
>>517
ホヤと同じげんさくどうぶつのナメクジうお
2020/07/10(金) 12:50:59.77ID:c20Pw9J0M
昆虫をナメクジウオと言い換えた所で研究の方向性に影響あるのかな
2020/07/10(金) 19:24:38.38ID:CXN7Eaxi0
あったりなかったり
2020/07/10(金) 23:38:05.22ID:xnCMfU0l0
>>522
どこが悪いか書けよw
2020/07/11(土) 14:09:56.34ID:AvoGGnxea
>>527
ライブラリを利用するためだけの知識のサイクルが早いのはどの分野でも同じ
web系なんてもっとサイクル早い
2020/07/11(土) 15:41:59.46ID:J0Nzxp4H0
tensorflowもkerasも1で書かれたものが2で実行しなくなり変換する必要が出て来たり
説明するのも鬱陶しんで
売ってる本は2が出た頃からPytorch使う本が増えてるんじゃないか
人気も急上昇してたけど
ブームの時に作られたものは基本全部1.0系なんでtensorflow使っている人は
1.0系と2.0系両方入れてるんじゃないの
2020/07/11(土) 15:55:46.44ID:7GJwnCIV0
ディープラーニングってたまたまうまくいっちゃいました。うまく行った理由は説明できませんって感じだよね？

理論なんてない。ただ役に立つだけ。
2020/07/11(土) 16:56:46.95ID:dQ/SxZGW0
>>535
理論だけあって役に立たないものもあるからな
役にたつならいいんじゃね？
突き詰めたら物理現象も説明できない事はあるだろうし
物質も素粒子レベルまで突き詰めたらまだ判らないことはあるだろう
2020/07/11(土) 16:58:24.82ID:DTP9O6tba
十分に汎化性能が高くてこれまで人力でやっていた作業がより高効率に行えるなら必ずしも根拠が説明できる必要はない
これまで人力でやっていた人も説明できていなかったのだから
2020/07/11(土) 17:47:19.02ID:hAPoO+Oi0
物理どころか
コンクリがどのようにして固まっていくのか　みたいな化学的なところも
まだまだわかってないぞ人類。

物理だと代表的なのは
飛行機の厳密な積載限界量がわかってない
（なにがどうなって飛んでいるのかまだまだ未解明の部分あり）
（クマンバチが飛べてる件とか、
宇宙ステーションでブーメランを投げても、手元に戻ってくる件　とか
けっこう、最近になって更新された知見あり）
2020/07/11(土) 18:08:05.44ID:vQbG8Vcn0
そうなんだよね
説明できたから信頼できるし正しいかと言うとそうでもないし

人がやることを神格化しすぎる人がいるね
所詮入力に対して出力するだけの関数でしかないのに
540デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sac1-pR5Q [106.154.138.5])
垢版 |
2020/07/11(土) 18:36:42.45ID:JndfyIC0a
>>535
理論研究も最近は進んでいる
2020/07/11(土) 18:49:10.92ID:bxj8R9lc0
tf2はまだbatchnormalization実装されてないの？
2020/07/11(土) 19:02:49.03ID:eZ6Yc/Xh0
人が経験で取得していることも説明が出来ないんだから
AIだからってハードル上げられてもな

良きAIとは汎化や再現性で在るべきであって、理屈うんぬんはシステムの稟議とかの問題
2020/07/11(土) 19:31:35.90ID:vQbG8Vcn0
>>542
同意
544デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ aa55-ucCN [59.147.205.222])
垢版 |
2020/07/11(土) 19:53:36.29ID:7GJwnCIV0
要するに分野としては工学に属するということですね。
2020/07/11(土) 20:01:14.37ID:hAPoO+Oi0
何をいまさら
2020/07/11(土) 20:04:14.93ID:2ScJjjnd0
>>538
飛行機は推進装置があるから飛ぶんだよ
2020/07/11(土) 21:32:11.78ID:T2hwfIghd
seq2seqで翻訳系をしているナチュラルなサピエンス、居ますか？
C/C++の逆コンパイラ作りたいんだけど、何とかなりませんか？
https://github.com/katahiromz/CodeReverse2
https://github.com/katahiromz/WondersXP
逆アセンブルとAPI関数の列挙まで出来てます。
アセンブリからソースが得られる方法を探してます。
2020/07/11(土) 21:52:23.88ID:1Zc+teej0
https://twitter.com/katahiromz/status/1281934148408537093

ほらPythonインストールしたよ。この次何すればいい？
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
2020/07/11(土) 21:53:54.11ID:Ppa5cbnC0
じゃあアンインストールしてみようか(´･ω･`)
2020/07/11(土) 21:58:20.59ID:4KYEIgdK0
マジョレスするとpythonのバージョンを落とす
2020/07/11(土) 21:58:50.90ID:1Zc+teej0
>>549
何で？ Python必須だって聞いたよ。
2020/07/11(土) 23:02:30.85ID:vQbG8Vcn0
どこにつまづいてるのか(笑)
2020/07/11(土) 23:25:40.55ID:T2hwfIghd
まず、C言語のソースコードを最適化なしでコンパイラに渡すと、素直なx86アセンブリを吐いてくれます。

簡単のために、一つの関数だけを対象とします。コンパイル可能な一つの関数のソースコードを次から次へと生成し、
そのアセンブリを関連付けてseq2seqで学習させると、逆コンパイラができるはずです。

ここまで間違っていませんか？ 足りない情報はありませんか？
2020/07/12(日) 00:21:54.69ID:wk+R5iVr0
ハッシュ関数は元の値と変換後の値とが一対一に対応しないのと同じ様に
コンパイルと逆コンパイルで一対一の写像になるかな？
一対一なら機械学習を使わなくて良さそう
一対一でないなら機械学習を使っても上手く行かなそうだけどな
あとリバースエンジニアリングが禁止されている事もあるけど法的にはどうなの？
2020/07/12(日) 00:29:16.39ID:bazuV89Ld
>>554
コンパイルのときに最適化という変換処理が入ると、関数が複雑になります。
最適化は別の学習が必要になると思います。
ソースコードはすべて自動生成するので、ライセンスの問題はありません。
2020/07/12(日) 00:39:10.00ID:bazuV89Ld
呼び出す関数の情報と、使用している構造体の情報が重要と思われますが、これをどうやって機械学習に取り込むのかが分かりません。
2020/07/12(日) 01:00:31.38ID:bazuV89Ld
API関数と構造体の情報は上記のWondersXPにあります。逆アセンブラはCodeReverse2で可能です。
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