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↑すれたてる毎に1行ずつ減るので、減ってたら3回に増やしてたてること。
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28
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/
-EOF-
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【統計分析】機械学習・データマイニング29
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1デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7301-KCZZ [60.86.178.93])
2020/08/20(木) 09:16:43.41ID:Av1Lrhjm02デフォルトの名無しさん (ワントンキン MMa3-JC7u [153.250.91.255])
2020/08/20(木) 09:23:35.64ID:aXrQS81CM 乙
3デフォルトの名無しさん (ワントンキン MMa3-JC7u [153.250.91.255])
2020/08/20(木) 14:00:34.88ID:aXrQS81CM 文献調査してると
最近ほとんど日本人の名前を見かけないことに気づく
最近ほとんど日本人の名前を見かけないことに気づく
4デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 556e-1yu9 [124.219.198.89])
2020/08/20(木) 18:49:51.17ID:JxXPz/aq0 mnistで各画像のピクセルを特徴量にして学習するってのは理解しました
同様にして犬だの猫だのの画像を大量に突っ込めば判定できるってのもイメージできる
でも画像内部の物体検出して四角で囲ってラベルつけるってのはあれは一体どういう仕組みになるんです?
対象領域の検出方法とか、大きさがバラバラの範囲をどう判別するのかとか、さっぱりわからない
そもそもどういうモデルを作ってるのか、何を特徴量にして判定してるのか、haarlikeだのrcnnだのの解説読んでもイメージ全くつかめないんですが
分かりやすく解説してるところとかないですかね
同様にして犬だの猫だのの画像を大量に突っ込めば判定できるってのもイメージできる
でも画像内部の物体検出して四角で囲ってラベルつけるってのはあれは一体どういう仕組みになるんです?
対象領域の検出方法とか、大きさがバラバラの範囲をどう判別するのかとか、さっぱりわからない
そもそもどういうモデルを作ってるのか、何を特徴量にして判定してるのか、haarlikeだのrcnnだのの解説読んでもイメージ全くつかめないんですが
分かりやすく解説してるところとかないですかね
5デフォルトの名無しさん (ワントンキン MMa3-JC7u [153.250.91.255])
2020/08/20(木) 19:18:22.18ID:aXrQS81CM さあね
6デフォルトの名無しさん (ワッチョイ dbab-VwmU [39.111.85.105])
2020/08/20(木) 20:23:50.52ID:dfzAqWIK0 地道に矩形をずらしながら判定してるだけだったような
7デフォルトの名無しさん (テテンテンテン MM8b-Is5t [133.106.202.164])
2020/08/20(木) 22:39:23.92ID:7716vlC5M >>4
Googleの自動運転車かなんかのでは
人や車や自転車やバイクを本社の倉庫で8方向から撮影した画像でそれぞれ学習するんだってさ。
それを、エヌビディアのCUDAで並列化してパターン認識させるとよ。
Googleの自動運転車かなんかのでは
人や車や自転車やバイクを本社の倉庫で8方向から撮影した画像でそれぞれ学習するんだってさ。
それを、エヌビディアのCUDAで並列化してパターン認識させるとよ。
8デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c554-YieA [180.235.6.52])
2020/08/21(金) 08:19:06.99ID:oNtEjRzD09デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7502-RTUg [118.154.96.7])
2020/08/21(金) 09:14:56.27ID:uo/qvn+o010デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0ba7-NwtD [153.223.111.196])
2020/08/21(金) 10:22:29.78ID:c6T0sATv0 勉強し始めたけど最小二乗法がよくわかりません。
式を見ると残差二乗和が用いられててそれを最小にしてるのはわかります。
一方で平均二乗誤差を使って最小化もできると思うのですが、それは最小二乗法とは言わないのでしょうか。
式を見ると残差二乗和が用いられててそれを最小にしてるのはわかります。
一方で平均二乗誤差を使って最小化もできると思うのですが、それは最小二乗法とは言わないのでしょうか。
11デフォルトの名無しさん (アウウィフ FFd9-fHWV [106.171.86.66])
2020/08/21(金) 10:54:42.43ID:6zccVHNzF12デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sad9-6rfH [106.133.99.145])
2020/08/21(金) 11:06:27.67ID:Lsl/pHTIa 正規分布を仮定したら分散が最小になるから二乗誤差が用いられる
13デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sad9-hJUN [106.154.124.96])
2020/08/21(金) 15:10:02.58ID:qGc+dYEsa >>10
学習後の出力=予測と実際の値との差をどう測定するかによるんじゃないかな
目的によってその距離をどうしたら都合が良いか
文字列間の距離とかも考えることはできるだろう
ユークリッド距離とかマンハッタン距離とか
学習後の出力=予測と実際の値との差をどう測定するかによるんじゃないかな
目的によってその距離をどうしたら都合が良いか
文字列間の距離とかも考えることはできるだろう
ユークリッド距離とかマンハッタン距離とか
14デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8bda-n+O8 [121.114.134.232])
2020/08/21(金) 15:31:15.30ID:Pnrs7ewB0 >>10
統計の基本を勉強しなさい
統計の基本を勉強しなさい
15デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa93-YpYZ [111.239.175.17])
2020/08/21(金) 21:41:48.22ID:yq0UM+ADa >>14
Wikipediaにもそれなりにちゃんと書いてあるじゃないの
Wikipediaにもそれなりにちゃんと書いてあるじゃないの
16デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1501-i6pf [220.56.102.222])
2020/08/21(金) 22:25:54.46ID:1H0RHJzX0 >>3
文献だけじゃなく新興企業
ユニコーン企業もほとんど無いからな
古巣の企業がこれから落ちて行くのはわかっているが
有力な新興企業も出て来そうにない
政府が焦って日本にシリコンバレーのようなものを構築させようと試みていたけどおそらく盛り上がらない
スマホのシェアもダメでスマートウォッチもダメでAIの分野は周回遅れ
新しい分野は何も無いからな
昔ながらのモノ作りの部分で頑張っている日本企業は多いけども
全体的に政治家や経営者勢が、自分だけ良ければそれでいい
ってことで保身に走った感は否めない
文献だけじゃなく新興企業
ユニコーン企業もほとんど無いからな
古巣の企業がこれから落ちて行くのはわかっているが
有力な新興企業も出て来そうにない
政府が焦って日本にシリコンバレーのようなものを構築させようと試みていたけどおそらく盛り上がらない
スマホのシェアもダメでスマートウォッチもダメでAIの分野は周回遅れ
新しい分野は何も無いからな
昔ながらのモノ作りの部分で頑張っている日本企業は多いけども
全体的に政治家や経営者勢が、自分だけ良ければそれでいい
ってことで保身に走った感は否めない
17デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 8bda-n+O8 [121.114.134.232])
2020/08/21(金) 23:25:44.23ID:Pnrs7ewB0 >>15
笑いが欲しいのか?
笑いが欲しいのか?
18デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 3d02-RTUg [58.190.81.178])
2020/08/22(土) 22:40:51.66ID:PoL1d00p019デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 1501-i6pf [220.56.102.222])
2020/08/23(日) 20:01:15.60ID:BryS07nN0 ファナックは営業車の色がちょっとあれだよな
わざわざロボットに合わせなくていいのに
営業車から出てきた営業マンのジャケットが
ロボットと同じ色合だった時のガッカリ感は今でも記憶に残っている
同じ黄色でも違う感じの黄色でも良かったんじゃないかと
シンプルで美しく、使いやすくて直感的にわかりやすいっていう
見た目に拘った会社が米国で初めて時価総額2兆ドルを突破してるんで
結構そういうのは大事かもしれない
わざわざロボットに合わせなくていいのに
営業車から出てきた営業マンのジャケットが
ロボットと同じ色合だった時のガッカリ感は今でも記憶に残っている
同じ黄色でも違う感じの黄色でも良かったんじゃないかと
シンプルで美しく、使いやすくて直感的にわかりやすいっていう
見た目に拘った会社が米国で初めて時価総額2兆ドルを突破してるんで
結構そういうのは大事かもしれない
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