【統計分析】機械学習・データマイニング29

2020/08/20(木) 09:16:43.41

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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/
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2020/08/20(木) 09:23:35.64

乙

2020/08/20(木) 14:00:34.88

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

2020/08/20(木) 18:49:51.17

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

2020/08/20(木) 19:18:22.18

さあね

2020/08/20(木) 20:23:50.52

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

2020/08/20(木) 22:39:23.92

>>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。

2020/08/21(金) 08:19:06.99

https://youtu.be/qqHfbTCxRMI

まったく伝わってこなくて草

2020/08/21(金) 09:14:56.27

>>4
領域検出とかセグメンテーションっていう分野だね
いろいろやり方がある
ディープラーニングと組み合わせて検索すればいろいろ引っかかるよ

2020/08/21(金) 10:22:29.78

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。

2020/08/21(金) 10:54:42.43

https://blog.shikoan.com/deeplearning-is-not-ols/

2020/08/21(金) 11:06:27.67

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

2020/08/21(金) 15:10:02.58

>>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

2020/08/21(金) 15:31:15.30

>>10
統計の基本を勉強しなさい

2020/08/21(金) 21:41:48.22

>>14
Wikipediaにもそれなりにちゃんと書いてあるじゃないの

2020/08/21(金) 22:25:54.46

>>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

2020/08/21(金) 23:25:44.23

>>15
笑いが欲しいのか？

2020/08/22(土) 22:40:51.66

>>16
PFNもファナックと協力して頑張ってるみたいだけど、
成果がパッとしないのは人材に恵まれないせいか？

2020/08/23(日) 20:01:15.60

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

2020/08/23(日) 20:04:05.24

カリスマ指導者も昔
莫大な金を使って製品を開発しておいて
売れたら売れただけ赤になるという価格設定で
「行き届かないと意味が無いんだ！」と経営陣とやり合っていたけども
まさかここまで大きくなるとは思わなかっただろうな
戻って来た時に自分を追い込んだ旧経営陣、役員陣を片っ端から切って行ったらしいけど
でも倒産寸前の状態から会社を立て直したのはあれだからな

2020/08/24(月) 22:07:09.43

ニューラルネットワーク勉強してて画像処理でCNNとかの話題になった途端断絶があると思わん？
さっきまでのノードどこ行った？重みは？バックプロパゲーションは？って
うんうん唸って重みに当たるものがフィルターの行列の数値で、ノードが画素の数値のまとまりで、っていうのが本とかstackoverflowとかと格闘してようやく見えてきた
みんなここ簡単に乗り越えられたもんなの？この辺の解説をやってる本が全く無くてどうなってんのと思った

2020/08/25(火) 00:23:41.79

畳み込め

2020/08/25(火) 00:28:26.10

>>20 自分の給与が一ドルなんだから怖いもの無しだろ。
誰にも遠慮する事ないんだからな。

当時会社の時価総額以上の資産を持ってたんじゃないのかな、ディズニーの筆頭株主だったから。

2020/08/25(火) 01:49:15.15

>>21
CNNのサワリで重み共有って聞かなかった？
ニューラルネットワークの重みを制約すると畳込になるよ

2020/08/25(火) 10:15:18.86

>>21
そんなあなたに超おすすめ
https://www.youtube.com/watch?v=vU-JfZNBdYU
わりとまじで必見

2020/08/25(火) 10:23:40.49

>>25
声・・

2020/08/25(火) 10:50:06.93

気持ち悪いから低評価押してきた

2020/08/25(火) 11:33:17.94

めっちゃわかりやすいやん

2020/08/25(火) 13:22:18.28

ホップフィールドネットワークって一つの行列に複数の画像を埋め込む技術なの？

2020/08/25(火) 13:23:52.90

巡回サラリーマン問題を解くためのもの

2020/08/26(水) 21:40:51.73

カメラの顔検出して年齢予測するのを見たんだけど、あれは顔画像を検出するためのモデルと顔画像から年齢を推定するモデルの2つが必要になるの？
顔画像に対して年齢をラベル付けしたデータ食わせてもそれだけじゃ検出部分ができねぇよなと思ったんだけど合ってる？