【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/
-EOF-

VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:: EXT was configured

2020/09/11(金) 20:25:37.95

AIも衰退期に入ったということだから、そういう冗談みたいなプロジェクトも減るのかな

2020/09/11(金) 20:31:17.11

>>204
そういうのなら長続きしなくなるのは目に見えているね
データサイエンティストも失業することになる

2020/09/11(金) 21:41:22.43

ルールベース以上の成果が出るのってもうGAFA並みのデータと技術がないと無理だし
日本企業じゃ絶対に無理だと分かる

2020/09/11(金) 22:19:50.72

無理なら実務ではDL使う必要ない
研究して実運用に耐えられるようになったら使うとか
GAFAみたいな所と提携したり委託したりサービスを買ったりした方がビジネス的には良いかも

2020/09/11(金) 23:51:58.60

>>193
https://video.twimg.com/ext_tw_video/1302046042913873920/pu/vid/1280x720/N8oOVAS-fmlhoZDn.mp4

2020/09/12(土) 00:05:24.17

>>206
今どんどん失業してるみたいよ
まあバブル崩壊しただけなんだけど

2020/09/12(土) 06:08:48.37

>>202
利益出すには100億円くらい投資が必要ですとか平気で言い出すのが今のDLだぞ。

2020/09/12(土) 10:20:27.71

ビットコイン掘るみたいだな

2020/09/12(土) 11:00:26.61

>>212
なるほどなっとくｗ
たしかに山師だなｗｗｗｗｗ

2020/09/12(土) 20:39:29.09

ルールベースと比較してる奴は寝言いってのか？

2020/09/13(日) 09:32:18.66

ルールベース　論理演算
DL　抽象演算

画像認識のような人智ではルールを構造化出来ないタスク以外、ほとんど前者で間に合う
特にビジネスユーズはそっちの方が向いてるし

2020/09/13(日) 11:01:10.23

判断の前段階の状況認識でDLの出番はけっこうあるけどな

2020/09/13(日) 15:21:47.50

サイト参考に乗ってるネットワーク図参考にしようと思ったんだけど
seq2seqでembeddingの後にbatch normかませるのってなんでだ？
lstmにbatch normかませるのは一般的じゃないって聞いたんだけど

2020/09/13(日) 15:51:11.80

>>215
AIでルールベースというは・・・

2020/09/13(日) 16:50:10.43

pepperくんのことかああああｗ

2020/09/13(日) 17:58:56.29

お前の思考もルールベースだろ？

2020/09/13(日) 18:52:43.21

いわゆる普通の業務システムだって広義のルールベースシステムだろ
そう考えると殆ど全てのビジネス課題にはルールベースが適していると言える
まあ言葉遊びはともかく、DLをやるために適した課題を探すという状況が変わらない限りは一過性のブームで終わるのは確実

2020/09/13(日) 19:09:52.30

AIの素人の寝言でござったｗ

2020/09/13(日) 19:11:54.98

既存のプログラムとの比較と言えばよかったのに（笑）

2020/09/13(日) 19:16:26.15

DTreeのアンサンブル学習の方がDLよりいい結果をだすとかあるんじゃないか？

2020/09/13(日) 22:22:27.46

ルールベースになんか恨みでもあんのかこいつ？

2020/09/14(月) 02:48:57.73

>>224
是非立証してください

2020/09/14(月) 07:35:27.03

アンサンブル過大評価厨はデータセットの過学習を見逃してそう(笑)

2020/09/14(月) 07:53:05.16

>>226
kaggle？の上位に多いんじゃない？

2020/09/14(月) 08:04:21.22

>>228アンカーまちがってないか？

2020/09/14(月) 13:42:55.66

kaggleは過学習についてガン無視してるからねえ
そう言うゲームとして考えると面白い

2020/09/14(月) 14:34:11.81

kaggleはゲームだよね
あんなに綺麗にデータが揃うことなんてない
まあ役に立たなくはないけど

2020/09/14(月) 20:01:38.41

実際にデータを取ったからkaggleに出てきているわけで「あんな綺麗に揃うことなどない」ではなく綺麗に揃えるようなプロセスを各企業が組まなければならないというのが真理

2020/09/14(月) 20:32:01.21

そこまでのお膳立てができるような優秀なデータドカタがいるんだったらモデル作成もそいつにやらせたらいい
そこらへんの自称AIエンジニアよりよっぽど仕事できるよそいつ

2020/09/14(月) 20:44:04.31

テヘヘ

2020/09/14(月) 21:50:09.68

リアルドカタの下位互換であるITドカタに
どこまでやらせるつもりだ
消耗品にも限りがあるんだぞ

2020/09/14(月) 21:59:35.65

データ処理は楽でしょ
もっとシンドイ開発沢山あるぞ

2020/09/14(月) 22:07:09.48

とりあえず、このカード明日までに読ませておいてくれ

2020/09/14(月) 22:26:03.20

誰か機械学習を用いた製品の品質保証に詳しい方はおらぬか…
企業として初めての取り組みで前例がない

とにかく免責事項山ほど並べとけとかいう乱暴な意見が幅を利かせてる状況
かといってどうすべきか自分でも解がなくて胃が痛い

同じような悩み持ってる人いませんか

2020/09/15(火) 02:56:31.78

「汎用人工知能なんてできっこない」Yun LeCun教授 FAIR
https://community.exawizards.com/aishinbun/%E3%80%8C%E6%B1%8E%E7%94%A8%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD%E3%81%AA%E3%82%93%E3%81%A6%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%81%A3%E3%81%93%E3%81%AA%E3%81%84%E3%80%8Dlecun%E6%95%99%E6%8E%88/

＞「汎用人工知能（AGI)の開発が可能だと主張する人は、何か思い違いをしている」
＞「そもそもAGIという概念自体が間違っていると指摘」

＞私の考えでは、今日の学習方法でAGIに到達することはありえない。

＞それは人間に”汎用知能”などないからだ。
＞実は人間の脳は非常に特化されている。われわれの知能に汎用性があるように思うかもしれないが、われわれは多くのタスクの処理において、非常に下手だ。
＞コンピューターなら上手にできる多くのタスクにおいて、人間は非常に下手だ。

＞人間の特化型知能に似せて人工知能を作っても、それは特化型知能でしかなく、
本来の「汎用型」が意味するような「なんでもできる知能」を開発することなでできない

同教授によると、人間の知能も、”地球”という人間の置かれた特殊環境にのみ特化して進化してきた知能で、汎用知能ではないと主張する。

2020/09/15(火) 07:12:28.87

>>238
ケイタイ系銀行なんかが最近宣伝してる
AI投信！的な商品の
免責をみてみたらどうじゃろう

あるいは
顔認証アルゴリズムとか、自動運転の
保証規約とかどーなってるんざんしょ

2020/09/15(火) 10:02:46.77

手元にあるスマホでも品質保証はないわけで
不具合でよくアップデートとかしているし
時々爆発するのもあるし
何%以上の安全性とかなら数字はできるかもしれないが
絶対ということはない
世の中100%とか求めすぎ

2020/09/15(火) 13:51:33.66

実際には外的要因があるにしても、モデル上で厳密に論理的に100%は可能
モデルの時点で99.99なら1万人のうち1人は死ぬわけで、それをごっちゃにしたらダメ

2020/09/15(火) 14:41:53.58

>>236
いうて前処理はそれなりにキツいだろ

2020/09/15(火) 16:09:14.88

>>238
予算は？

2020/09/15(火) 17:13:31.60

前処理は営業の能力ないと無理
事業部を横断して調整して
データ分析で必要だからアクセス権くれとインフラや総務系に頼み込んで
プレゼンしてようやく許可得たと思ったら
現場のエンジニアに仕事の邪魔にならないレベルで
スキーマやそれぞれのカラムの使い方教えてもらって
ようやく必要なデータがわかり
その後負荷のかからないSQLを考えて作って
取得してデータ暗号化してクラウドに上げるバッチ作って
それを反感買わないように運用の中で仕込んでもらって
ようやく分析の準備ができる

2020/09/15(火) 17:31:35.43

それはキツイなｗ

2020/09/15(火) 17:50:59.21

100％正解出さなきゃ死人が出るような用途に機械学習モデルからの出力をそのまま使おうとするのが間違いなんだよ

2020/09/15(火) 19:12:54.75

そのまま使わなきゃいいだろ
最悪でも人が死なないようにルールを適用すりゃモデル上は100%死なない
人間にだって法律があるように、最終的にはルールベースの制御は必要

2020/09/15(火) 19:33:26.63

AIをAIで制御するんか

2020/09/15(火) 19:39:10.79

>>241
品質保証=100%だけじゃないでしょ
3σとかあるじゃん

2020/09/15(火) 19:40:51.20

結局法律とかルールとか超えなきゃいけない壁が多いからなあ
無難ところだけ実用化というか

2020/09/15(火) 19:40:55.07

>>248
ルールでも100%はないわ
当てはまらない例外は起こり得る

2020/09/15(火) 21:17:45.73

人の組織でも監視システムはある
国の三権分立もそう
立法、行政、司法
今のAIシステムは自分で判断して自分で実行してチェック無し

2020/09/15(火) 21:20:05.21

ルールに愛でもあるんかｗ

2020/09/15(火) 21:36:46.61

韓非子の霊でも降りてきとるとか

2020/09/15(火) 21:44:03.78

昨日品質保証について質問した者です。色々どうもありがとう。
製品は、人命に直接関わらないけど、間接的の間接的にくらいのレベルでは関わる笑

ソフトの品証に掛けれる予算は外注費基本的にゼロ、社内リソース３人月くらい。

皆さんの意見頂いて
製品で実現できるサービスを、誤検知があってはならない順にレベル分けして、上位のものに冗長性というか、フェイルセーフ機能・仕組みを追加する
→その安全性への取り組みを謳った上で、下位のもの含めてサービス全体機能はどしたって100%にはなり得ませんよと説明するくらいかなぁと思ってます

私は営業の立場なんで、「どしたって100%なんてならないんだから！そんくらいわかれよ！しょーがねーだろ！」
みたいな技術の投げやりな姿勢に腹が立って。そんなもんこっちもわかっとるっちゅーねん

2020/09/15(火) 21:56:29.57

品質保証は、予算次第

たいていは予算がないから、品質は悪い。
サービス残業してまで改善する人は、滅多にいない

2020/09/15(火) 22:18:18.65

>>256
誤りが起きたとして誤りを検出できるのかな？
AIで判定したものが誤りである事を検出するには正解がわからないと誤りであると検出できなそうだけど
正解は不明だけど誤りは分かる？
通信とかでのチェックサムみたいな誤り検出は送る側が正解を知っているから可能だし

2020/09/15(火) 22:19:18.20

>>257
そだよね、技術もコスト掛けられないジレンマから投げやりな感じで言ってるだけなのかもね

保証レベルが下がれば、お客様へのサービス紹介内容も変わるから沢山コスト掛けて欲しいとこなんだけど

ちなaiプロダクトの品質保証に金かけるってどういう感じなの？テスト用のサンプルデータ収集＆テスト時間？
ハードウェアならバラつきサンプル山ほど作るとか加速試験やりまくるとかイメージつくんだけども

2020/09/15(火) 22:30:10.15

>>258
あんま詳細に言えないから申し訳ないんだけども
誤りをトリガにするんではなくて
正誤関係なく作動するフェイルセーフ機能を入れるようなイメージ
ただそれを入れると明確にコストに跳ね返るから一部機能のみ＆入れたとしても100%安全性の担保はできない

というイメージ。イメージで申し訳ない

2020/09/16(水) 01:13:47.93

>>252
その指摘はズレてる
モデルに当てはまらない事象ならモデル自体の欠陥だろう
100%当てはまるモデルを作ることは不可能だが、モデル上で100%を実現することは普通に可能

2020/09/16(水) 07:10:52.63

>>254-255
ちょｗｗｗおまいらｗｗｗｗｗわろっしゅｗｗｗｗｗｗｗ

2020/09/16(水) 08:54:18.70

>>261
「モデル上で100%」とは「モデルが確実に判定可能なデータしか入力しない」ということか？
その判別モデルすら100%は不可能だから「モデル上で100%」も不可能だぞ

2020/09/16(水) 09:45:57.58

>>263
時速120kmに達した瞬間に自爆するルールをモデルに組み込んであれば、前段階のAIがどんなに馬鹿な判断をしようが時速120kmを超えることはない
モデル上はな

2020/09/16(水) 11:22:54.31

>>263は時速を100％正確に計測できる保証などなく誤計測は避けられないのだから120kmを超えることも完全には避けられないということを言っているわけで

2020/09/16(水) 11:24:32.85

で、時速計測器が正確だと保証するために新たな装置を用意してもその装置がまた不正確かもしれず無限ループになる

2020/09/16(水) 12:19:37.96

>>265
それはモデルが測定装置の誤差を考慮していないからで、その必要があるならモデルに組み込んだ上で適切な閾値を設定すればよい
モデル上既に重大事故を起こす可能性があることがわかっているのと、モデルに組み入れられていない要因により事故を起こす可能性があるのは別次元の話だ

2020/09/16(水) 12:41:36.92

現実世界で発生する誤差は有限の範囲に収まることが保証できないのでどれだけ余裕を持って閾値を設定しても漏れることは避けられないよ

2020/09/16(水) 14:23:42.73

法律でも予見可能性が問題になるからな
予見可能な問題には対応できるようにしないと

2020/09/16(水) 20:11:42.22

じゃあ何も作るな
問題が起きるのは必ず予見できるし

2020/09/16(水) 20:13:39.45

問題を必ず予見できるなんてわけがない
予見可能なのはあくまで予め想定している問題だけ
想定していない問題はそもそも予見しようとすらしないのだから

2020/09/16(水) 20:24:53.72

FAQ 想定外です

2020/09/16(水) 21:10:37.45

リスクを負わないとリターンは得られない
何かしようとするとリスクはある
それをどの程度減らしたり対策したり許容するかのバランスになると思う
下手すると事業継続できなくなる
また別の仕事してもいいんだけどね

2020/09/16(水) 21:12:22.35

>>271
その分野の多くの専門家が予見できるようなものは当然対応していないと能力を疑われることになるけどね

白黒つけるのは難しいと思う

2020/09/16(水) 23:22:49.22

多くの専門家がよそくできないものがやっかい
福島の堤防の高さとか。もう少し高くすればメルトダウンしなかった
これは誰の責任? 東京電力? 予測しないことを認めた国? あるいは
運が悪かっただけ?

2020/09/16(水) 23:28:01.20

>>275
個別に違うから詳しく事実を調べて判断する事になるんだろう
その高さに決めた経緯とかその時に知られていた科学的な知識とか
見直しで高くするべきと言われていて放置していたとかなら放置していた所に責任があるんだろうし
その決定過程などに問題がなければ責任を問えないんだろう

責任を負わせても元には戻らないから
次に同じ事が起きないように改善するしかない

2020/09/17(木) 11:02:41.49

不特定の人が使う製品で機械学習モデルの外的妥当性を保証するのは無理だろうね

2020/09/17(木) 11:09:47.93

だからあんまり影響ない無難なところしか使えなくなるんだよなあ
なかなか難しいね

2020/09/17(木) 11:38:47.31

害獣駆除で人間も駆除していいんやで

2020/09/17(木) 15:44:33.27

>>275
東電、他にも初期の発電機を廃止する、非常用電源車を高台に用意するとか
１０億ケチってあのざま

2020/09/17(木) 16:16:42.08

あれだけの人災を起こしおいて誰も逮捕されてない不思議

2020/09/17(木) 17:07:59.12

コロナより被害ないじゃろ

2020/09/17(木) 17:41:28.15

みんなで汚染されればこわくない！の発想なのでは
核実験しまくった連中もだれもつかまってないじゃろ

2020/09/17(木) 19:45:02.53

>>275
そんなことより非常電源設備を地下に設置したことの方が問題でしょう
電気設備を地下に設置するなんて普通に非常識
そっちを問題にするべきで、堤防の高さなんかどうでもいい…

2020/09/17(木) 20:51:23.21

福島の原発は予備電源は分散して保管する規則になっていたのに
一か所にまとめて保管してた運用上の問題

だいたい、あの辺って過去100年の間に3回も大津波にあってるのに、
とことんデータを活かせない国

2020/09/17(木) 22:02:34.99

東電は原子力のシロートなのだ

2020/09/17(木) 22:12:45.54

スパースモデリングって既存の技術に名前をつけてあたかも新技術のように言ってるよね
そういうのキライ

2020/09/17(木) 22:14:19.46

AIの悪口はそこまでよ

2020/09/18(金) 00:26:00.78

福島の原発か、、、、
京大反対派の連中が警告し続けているのに対し
東大推進派の教授なんかが
「君は馬鹿かね！原発は日本で一番安全な場所なんだよ！」
「ｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ」
って大笑いしてなかったか？

多数派のボスって怖いよね
金や人の絡みでそうなっているんだろうけど、、、
あれぐらいの勢いがAIにあればな、、、
野心的な人達が減って来てるんだろうな

2020/09/18(金) 02:46:27.15

医療だとパロチンという事件があってな
丸山ワクチンの認証がなかなかされなかったり、今回のコロナの話も。

まぁ儒教の悪影響が残っているなぁ

2020/09/18(金) 10:07:12.08

>>289
原発推進派を擁護するつもりは無いが
女川の住民で女川の原発のおかげで助かった人も多い
危険な原発と安全だった原発と両方の例を挙げないと不公平

福島が女川と正反対の結果になったのは
どこで間違えたのかを検証するのが大事

2020/09/18(金) 10:19:47.50

>>284
シナの覇権主義についてどう思う？南シナ海はすべてシナの領土？

2020/09/18(金) 10:21:09.32

なんでそんな話してんの？
関係ないのに

2020/09/18(金) 16:52:29.96

バブル崩壊して話題が無くなってもーたんや

2020/09/18(金) 17:46:58.40

せやな

2020/09/18(金) 18:01:54.74

言うほど崩壊してる？
新規参入が難しくなっただけじゃないの？

2020/09/18(金) 20:08:45.95

>>291
助かったって
「安全です！」って言わす為に周辺住民に金をばら撒いたり
いろいろ免除して優遇していた奴のことか？
そういう意味だと資金援助、天下り先とか推進派は全員助かったんだろうけどね
原発は国と会社と大学が結託してやっていたんで
どこぞの事情で福島に原発を立てることになり
そのフォローに東大教授が「安全です！」と言い張る展開になったんだろうけど
平気で嘘付いて大笑い出来るのがあのクラスだよなーと思ったけど

2020/09/18(金) 20:14:55.72

妄想じゃん。。。

2020/09/18(金) 22:03:48.42

>>292
チャイナの主張を武力で潰すことができなければ、チャイナの主張は正しいことになるでしょう
チャイナを叩くことができなければ、チャイナの覇権主義は黙認されたことになりますね

2020/09/19(土) 06:14:26.72

スパースコーディングって1996年に発表されたやつじゃん

2020/09/19(土) 07:24:42.73

>>288
節子、それAIじゃない、インチキや。

2020/09/19(土) 11:06:57.39

AIは何時だって仕方なく壊れいくけど
騙されて棄てられた訳じゃない

2020/09/19(土) 15:58:10.38

>>299
戦争が必要だってことね

2020/09/20(日) 01:12:41.22

どこの最年少退職特任准教授だよw