【統計分析】機械学習・データマイニング30

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2021/01/01(金) 09:10:55.46ID:a+OQlEaa0
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↑すれたてる毎に１つずつ減るので、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29
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/
-EOF-
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:: EXT was configured
2021/03/22(月) 00:40:38.65ID:TakJ5P2Ia
>>318
重要なのは論文か国際会議への投稿だと思うけど
2021/03/22(月) 21:23:39.28ID:jnDhv8jq0
E気持ち
323デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ de89-1i51 [39.111.228.181])
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2021/03/22(月) 21:52:03.66ID:go+deXIv0
7-11
324デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9de6-R4PM [14.3.161.87])
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2021/04/02(金) 14:21:15.67ID:KNqNW5Vy0
https://diamond.jp/articles/-/266872?page=4

ここで出てくる「2020年、前述した ebmt の手法が復活して nmt の上に追加された」というのはknnmt のこと？
325デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 75f3-6epr [220.211.225.116])
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2021/04/04(日) 12:30:25.33ID:rdKx+7Rr0
ebmtの概念は、深層学習モデル以前のSMT的ものなので、knnmtとは別物だと思う。
Google scholarで論文を探してみたが、Sumita+ebmtだと2004年くらいに
1件ヒットするだけで、恐らく、ebmt+nmtのテーマではまだ論文発表はしてない。
記事は、一般論的な書き方をしてるが、ebmtを取り込んだのはNICTの翻訳エンジン
であり、この流れが広がっていくかは別問題。
NICTのアプローチはどちらかというと、モデルパラダイムよりもデータ重視の傾向が
強い。ただし、NICのデータパラダイムは、最近Andrew Ngが提唱してるデータ
重視論とは異なり、MTの精度向上を専門辞書の整備や、分野別コーパスなど
人手をかけることで解決するというかなり泥臭いやり方となる。ebmtを持ち出したの
も多分、それと同じ。
2021/04/05(月) 07:33:24.02ID:+AQc/QviM
うむ、見事なまでに何も判らん。
修行が足りんのか、分野が違うんだろうなぁ(遠い目)
327デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2e89-8vo5 [39.111.228.181])
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2021/04/05(月) 11:22:07.65ID:H4wZ9f0a0
論語、念仏と同じと思えば
328デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9de6-R4PM [14.3.161.87])
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2021/04/06(火) 16:15:11.38ID:ZL8nOQTg0
ニューラルネットワークの訓練における正則化は汎化性能の向上を目的としている、であってる？
329デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MM0e-R4PM [133.106.33.185])
垢版 |
2021/04/07(水) 13:25:15.72ID:9UsmgW2CM
https://www.rd.ntt/cs/team_project/icl/lirg/innovative/research_innovative03.html
nttも成果を公表するようになってきた
ありがたい
2021/04/07(水) 14:11:05.37ID:aEOad5Sn0
グーグルのベンジオ（便所？）とかいう人が同僚二人の解雇に抗議して退職したとのことです。
2021/04/07(水) 14:42:06.86ID:h/XTHitC0
>>330
マジ？
2021/04/07(水) 16:15:21.42ID:4/RbgeKpM
googleさん闇落ち？
ちょっと前にも解雇騒動あったでしょ
333デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MM0e-R4PM [133.106.33.128])
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2021/04/07(水) 17:59:45.81ID:wk8IjE//M
reddit見る限り、ググルのことを陰謀を企む悪の組織と誤認してる電波が少しいて、
ググルを叩く風潮に嫌気が差してる人がほとんど

ｹﾞﾌﾞﾙの評判が悪い悪い(笑)
lecunと議論せずにひたすら上から目線で自分の論文を嫁としかツイらなかったせいで嫌われた
2021/04/07(水) 19:17:15.46ID:fhO6V2UYF
アメリカのテック系大企業は経営者に歯向かったら割と簡単にクビになるし特に珍しいことでもない
クビにしたところで世界中で優秀な人をいくらでも集められるから
日本企業は報酬もグローバルでの地位も魅力がないのでむしろ労働組合と関係良好なことをアピールする
2021/04/07(水) 19:21:43.78ID:kaudX4Ty0
優秀＝白人（プロテスタントまたはJewish）金髪碧眼将来は毛男性　ってか・・・？ｗ
2021/04/10(土) 18:13:18.66ID:92qP4Pw30
MS&GoogleのCEOインド出身だったりするけどな
337デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3689-/CMm [39.111.228.181])
垢版 |
2021/04/10(土) 21:39:10.15ID:fnNsjOwD0
ちょっとこれは、かなり難しく、力をお貸しいただきたいのですが、
自分でニューラルネットワークを作ろう
https://qiita.com/takahiro_itazuri/items/d2bea1c643d7cca11352#comment-a59cd26161ee56ea1220
の記事で質問があるのですが、
なんやかんやで大体ざっとは理解できたのですが、
重みの更新式
# 重みの更新
self.w_ho += self.lr * np.dot((e_o * self.daf(o_o)), o_h.T)
self.w_ih += self.lr * np.dot((e_h * self.daf(o_h)), o_i.T)
この式の意味が本当に分かりません。
※*は、成分同士を掛けて行列積を求めるもので、np.dotは普通の行列積になります。
一応
隠れ層から出力層への重みによる偏微分
入力層から隠れ層への重みによる偏微分
の部分は読んで、まぁそうなるんだろうなとざっと理解でき、
【深層学習】誤差逆伝播法｜バックプロパゲーション
ttps://youtu.be/X8hK4ovQoLg
この動画を見たりしたのですが、
まず１つ目の
self.w_ho += self.lr * np.dot((e_o * self.daf(o_o)), o_h.T)
からよく分かりません。
可能であれば、複数の式になって良いので、スカラーによる計算式で示して頂きたいのですが・・・なぜこのようになるのか、を。
たぶん、
隠れ層から出力層への重みによる偏微分
入力層から隠れ層への重みによる偏微分
にある「重みの式」に代入していくような感じだとは思うのですが・・・。
2021/04/11(日) 11:31:48.34ID:cX1p0N8YM
>>337
そのQiitaの記事のコードの上の方に数式は具体的に書かれている訳だけども、
まずそっちは理解しているのかな？
理解できてないのであればまずは線形代数をしっかり学ぶ必要があると思う
2021/04/11(日) 21:23:07.14ID:J8YGJLtEa
>>337
dWの微分を行列で表すとそうなる
ほとんどの本ではそこは省略されてることが多い
340デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3689-/CMm [39.111.228.181])
垢版 |
2021/04/11(日) 21:25:59.74ID:JF/oxO5S0
>>338-339
ありがとうございます
2021/04/11(日) 21:29:25.29ID:J8YGJLtEa
スカラーから行列に手計算で直すのが良い
あとミニバッチ対応だと行列以外では表現できないから
行列は必須
2021/04/13(火) 19:20:02.35ID:JY3IIMBR0
経営者に歯向かうって
日本の95%ぐらいが同族企業で新しい芽はすぐ摘まれるのに
そんな歯向かう程意気込んでいる奴が居るのか？
何か反論してお前がやってみろ的流れで上げ足を取られないよう我慢較べに耐え
マイナスポイントを作らないように頑張るぐらいが
日本のサラリーマンのやる気だろ
343デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3be6-5BrF [14.3.161.87])
垢版 |
2021/04/13(火) 19:40:11.07ID:h3BzXWVB0
>>342
突然どしたおい
344デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3689-/CMm [39.111.228.181])
垢版 |
2021/04/13(火) 20:34:14.37ID:TGVCGH2G0
春だから
2021/04/13(火) 21:02:28.07ID:Qr7OJO8/0
はるだなぁ　┌┤´д`├┘
2021/04/13(火) 21:14:34.02ID:JY3IIMBR0
おっと意気込んで勉強してる奴が居たっぽいな
2021/04/13(火) 21:24:43.15ID:JY3IIMBR0
そんな使い捨て分野の勉強もいいが
サラリーマンなら腰巾着として生きていく道も悪い選択肢ではないぞ
方向性を間違ってしまいそうな準社畜勢が多く集まっていそうだけども
2021/04/14(水) 00:22:17.60ID:SzuxgdzH0
年収 >= 20万円 x 年齢
を満たしつつ、楽しく平穏に働きたい
349デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3689-/CMm [39.111.228.181])
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2021/04/14(水) 10:53:40.16ID:GkDETHMT0
夢見る若者ｗ
2021/04/15(木) 09:06:10.49ID:/Y74/7RV0
https://ocw.tsukuba.ac.jp/data-science/
筑波大学では、平成31年度10月より、情報教育に関する共通科目として「データサイエンス」を開講しました。
「データサイエンス」の授業では、データサイエンスの基礎的概念を理解し、
コンピュータを利用した基礎的なデータ分析技術を学ぶことを目的としています。

筑波大ではデータサイエンスが必須になった
更にその内容もデータサイエンスに留まらず
流体力学もIoTも何でもあり

もちろん地道な検定とかもやるんだな
351デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MMb6-5BrF [133.106.44.168])
垢版 |
2021/04/15(木) 10:11:09.71ID:3ci3nRnzM
>>350
良く分かんないページだ
オープンコースの説明？
ラボの説明？
2021/04/15(木) 11:31:20.39ID:/Y74/7RV0
>>350は筑波大の学生全員共通科目だな

筑波大といえば学生が授業を見るためのデータベースを
学生が独自に作ってしまったとかで最近話題になった
もっと前には、構内でしたい放題しまくったスーパーハッカーがいて
いい所に就職できたんだっけ
2021/04/15(木) 13:54:53.25ID:YwaVn3VBa
>>350
流体力学なんて大手メーカーの開発職ぐらいしか使わないぞ
やるだけ無駄
354デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MMb6-5BrF [133.106.44.168])
垢版 |
2021/04/15(木) 14:11:56.12ID:3ci3nRnzM
>>350
これって導入のところの一項目が授業一回分になるのかな？
ラボの説明聞いて終わり？
2021/04/15(木) 14:28:15.51ID:ASAfbP0Sr
>>353
研究機関でも使う

そして研究機関でパラメータをひねりまわしてるのは派遣PGだったりする
356デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3689-/CMm [39.111.228.181])
垢版 |
2021/04/15(木) 14:30:23.81ID:WWq7Tu7t0
流行りだから、学生が呼べて就職がよければOKさ
2021/04/15(木) 16:27:52.28ID:Ek3DvuxM0
>>352
受賞はﾀｲｰﾎのライセンス！的なアレですな
2021/04/15(木) 16:37:07.53ID:Nt0NlrQG0
https://www.youtube.com/watch?v=JUU3CWnDya8

強化学習とDNN画像認識を組み合わせて、
マンデルブロ集合の図形を自動検知、自動拡大
359デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MMb6-5BrF [133.106.44.168])
垢版 |
2021/04/15(木) 17:19:45.29ID:3ci3nRnzM
>>358
アーモンド的な模様を探して拡大？
マンデルブロを計算せずにってこと？
2021/04/15(木) 17:22:02.46ID:Ek3DvuxM0
なんちゃらのなんちゃら休むににたりってやつだな・・・
2021/04/15(木) 21:36:04.06ID:/Y74/7RV0
>>358
自己相似の構造を見出すことに成功か

このスレは何でもかんでも深層学習にしなくても
統計学っぽいのも一応はいいのかな

k-means法とかクラスター分析とか位相的データ解析とか
2021/04/15(木) 21:57:49.86ID:FAu+tRVaa
深層学習は機械学習を実現する一手法に過ぎないからね
363デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9b89-1iXq [39.111.228.181])
垢版 |
2021/04/16(金) 10:59:52.75ID:3ahlvanY0
>>362
他の方法とは？
2021/04/16(金) 11:01:25.02ID:+ZqSb2qyM
コホーネンに手を出すかw
2021/04/16(金) 11:53:04.91ID:gNE3LwpI0
>>363
昔ながらのサポートベクトルマシンとか
マハラノビス距離に基づく分類とか
ランダムフォレストとか
2021/04/16(金) 12:12:24.30ID:+ZqSb2qyM
マハラノビスも最近は機械学習に
分類されるのか。orz
367デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MM8b-E5dH [133.106.35.130])
垢版 |
2021/04/16(金) 12:38:05.85ID:eQE8+yTmM
>>1
データ少ないときは深層学習じゃない方がいいの？
2021/04/16(金) 13:24:48.08ID:RDksD56A0
データが少ない時は決定木系でいいよ
特にテーブルデータ
2021/04/16(金) 14:17:37.95ID:qA3a8jioa
機械学習は機械的に学習できる手法の総称でしかないので何でもあり
2021/04/16(金) 20:19:06.10ID:5MUeIHD20
>>361
k-means はあらかじめクラスタの個数は指定しないといけないから、クラスタの個数がわからない状況では無力ですよ‥‥
371デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 095f-CoNo [106.73.78.34])
垢版 |
2021/04/16(金) 21:52:50.72ID:uMQoO2nS0
何を当たり前のことを…
2021/04/16(金) 22:11:22.27ID:+WADC0tD0
しっ、よしなよ
めちゃ早口で言ってるじゃん

rubyガイジ引き込む前兆だよ
2021/04/17(土) 00:53:32.90ID:r+Flv24K0
まあしかしk-meansとかのクラスター分析ってなんか意味あんのか？って思うことはよくある。
教師なしでもPCAなんかはまだ使い道わかるけど。
2021/04/17(土) 03:24:44.86ID:KQhVv37W0
SOM & GAN 　gaaan
375デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 11f3-+xwA [220.211.225.116])
垢版 |
2021/04/17(土) 04:06:51.97ID:9pKeriUl0
クラスター分析は深層学習以前の統計解析が主流だった頃のNLPでよく使った。
よく使ったのが、大量の学術論文をベイズ分類器でテーマ別に分類して、分類後の
集合をさらにクラスター分析で類似文書ごとにまとめるというもの。
クラスター分析は、BOW的なデータ構造であればなんでも自動分類してくれるので
例えば画像ファイルからカラーヒストグラムを生成して、色分類ごとの色強度のデータ
ファイルを作れば、画像分類とかもできたので面白かった。
あと、クラスター分析とは違うが、最近、 誰かがNLPにおける教師なし学習の
新潮流について触れて、例えば、よくあるワードベクターの2次元マップ(Word embedding)
を作り、英語とドイツ語のマップを重ねると英語とドイツ語の対訳辞書を自動生成
することも可能になるはずとか話していた。教師なし学習で対訳辞書みたいなものが
自動生成できるかもしれないという考え方は斬新だなと思った。
376デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 21e6-E5dH [14.3.161.87])
垢版 |
2021/04/17(土) 04:15:57.29ID:dljYNFer0
>>373
応用例を知りたいの？
2021/04/17(土) 11:10:35.27ID:7oBh743X0
>>373
類縁グループを定量的に調べられるのなら
分類とかだと非常に有効だね
378デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sad5-hmOq [106.154.0.128])
垢版 |
2021/04/17(土) 12:00:18.35ID:8ejS6mqaa
k-meansとかのクラスタリングで
正常クラスタ群と異常クラスタ群に分けられる？

過去に異常検出した時のデータと正常データを区別できるようにしておいて
クラスタリングを繰り返して上手く正常と異常に分かれるクラスタ数を見つける

新たになデータが各クラスタのどれに属するか判定して
異常クラスタに属したら異常の可能性があるから
調べるとか運用停止するとかの対処をする
2021/04/17(土) 13:21:11.85ID:ohP60UMxd
いや、分類ってそれなりの分類の尺度をユーザーが決めるから意味あるんじゃねーの？
機械学習的に分類しても、で？っていう気にしかならんのだが。
2021/04/17(土) 13:27:16.40ID:7oBh743X0
>>379
よく問題になるのは生物の分類だね
分類から主観を取り除くことが出来る

主観こそが大事と考える文系の為政者、経営者にとっては
邪魔な時がある
2021/04/17(土) 13:31:51.20ID:ohP60UMxd
ある種の外れ値を認識する方法としては意味ある時もあるか。
主観がどうとか言ってるのは全く的外れにしか思わん。
逆に主観とのある種の一致性を無駄に主張する道具には使われてる印象だが。
2021/04/17(土) 13:45:29.23ID:QU2IYZKl0
外れ値は外れ値だけ正常値は正常値だけ近くなるような距離関数選んで
dbscanにかけろよ
2021/04/17(土) 13:51:53.23ID:7oBh743X0
コンドルはワシタカ目(もく)なのかコウノトリ目なのか
とか
フラミンゴはコウノトリ目なのかガンカモ目なのか

とかを骨格とか卵白のアミノ酸配列などに注目したりとか
色々指標を変えて学者が二百年も言い争い続けて、

結局はDNAの塩基配列をクラスター分析したら、
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%B3%A5%E9%A1%9E#%E7%8F%BE%E7%94%9F%E9%B3%A5%E9%A1%9E%E3%81%AE%E7%9B%AE%E5%88%86%E9%A1%9E
コンドルはコウノトリに近いんだよ〜って20年前の自称鳥類物知りが語ってたのに
結局ワシとかに近い方に入れられてしまった
2021/04/17(土) 14:41:09.11ID:ohP60UMxd
>>383
で、その分類を誰がどう使うんだ？
そこで「正しい」とか主張することになんの意味があんの？
ってところを全く考えてなさそうな頭の悪さが見受けられる。
385デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 21e6-E5dH [14.3.161.87])
垢版 |
2021/04/17(土) 14:43:54.03ID:dljYNFer0
そう。。。
2021/04/17(土) 15:08:57.10ID:7oBh743X0
>>384
ある論争があった学問分野に
1つの解を与えた(これで解決したとは言っていない)
というだけでも恩恵はあるんじゃないかな
2021/04/17(土) 15:11:19.78ID:Qe2ZIyvF0
>>384
頭大丈夫か？
2021/04/17(土) 15:20:42.83ID:7oBh743X0
どのレベルで「客観的な分類なんて要るのか？」
と言いたいんだろうと思ってたが
古典的な哲学寄りの煽りだったのか
2021/04/17(土) 15:22:02.38ID:nv8Do3m/M
自分の頭が大丈夫かどうか
それは誰にも分からない
腹が減ったのは分かる
390デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eb10-hmOq [153.131.102.129])
垢版 |
2021/04/17(土) 20:52:47.18ID:v2WFWWWe0
人間の恣意的な分類より
体型的で規則的な分類の方が個人による分類の違いがでないから分類結果の共有に間違いが少ない
391デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2901-GJAZ [122.255.141.199])
垢版 |
2021/04/17(土) 22:10:48.61ID:4y7R77pu0
サイボウズ青野社長が目指す「100人100通り」の働き方実現
https://www.nikkan-gendai.com/articles/view/money/228305
初公開！　サイボウズの自由すぎる働き方はこんなやり方で管理されていた
https://cybozushiki.cybozu.co.jp/articles/m005338.html
どうしてサイボウズは、働き方を変えられた？
「時間」と「場所」の制約がない多様な働き方
https://toyokeizai.net/articles/-/17941
サイボウズの働き方改革事例（前編）
「働き方の多様化」へ、その歩みはトップの覚悟からはじまった
https://ws.zxy.work/case/171/
サイボウズの働き方改革 〜働き方の多様性がチームワークあふれる会社を創る〜
https://jinjibu.jp/article/detl/eventreport/2172/
サイボウズはなぜ自由な働き方ができる？　ーインターンが見た裏側には、ツールと情報共有があったー
https://www.wantedly.com/companies/cybozu/post_articles/311667
働き方先進企業が警告「パワハラ的な日本企業は在宅勤務で沈む」
https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00189/092800012/
「働き方を自分で選ぶ」時代へ。その多様性が責任になり、パフォーマンス向上につながる。
https://www.nice2meet.us/talk-cybozu-hr.html
2021/04/17(土) 23:03:07.99ID:7oBh743X0
>>370
https://qiita.com/deaikei/items/11a10fde5bb47a2cf2c2
エルボー法でも使ってみてくれ
2021/04/18(日) 01:15:06.95ID:oEMklD2xa
機械学習で分類するには分類基準をまず人間が与える必要がある訳でそれを客観的と言えるのか
2021/04/18(日) 03:01:48.20ID:/yrt+WGh0
客観的である必要はない。
人間にとって分類しやすいかどうかのがよっぽど意味があるというのに。。
分類をなんのために行うのかさえわかってないでk-meansで出ましたとか言ってるバカは
機械学習とかやめてほしいわ。印象を悪くする。
2021/04/18(日) 03:53:49.04ID:8N2uJcok0
>>392
全く手段がないというわけではないんですね‥ありがとうございます

>>392
ＵＲＬ内結論コメント
＞＞現実のデータを使ってエルボー図を書いてみると、上記のような「綺麗なヒジ」はなかなか現れない
＞＞言いたいことはエルボー図の時と同じだ！！！
2021/04/18(日) 09:08:11.82ID:lVaCsfaE0
https://qiita.com/futakuchi0117/items/6f444ea1596506fafe5d
x-means法が既にあるね
397デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eb10-hmOq [153.131.102.129])
垢版 |
2021/04/18(日) 09:46:42.30ID:m+SV1W/C0
>>394
自然科学は自然を理解するモノだから
人間の考えより自然の方が正解

対象によって何が正解かは違ってくる
人間の都合で良いものは人間に合わせたらいいけど
自然科学は自然が正解
実験結果とか実際と差があるなら人間の仮説の方が間違いだから修正する
398デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eb10-hmOq [153.131.102.129])
垢版 |
2021/04/18(日) 09:55:52.80ID:m+SV1W/C0
元のデータ空間のままでk-meansが上手くクラスタリングできない場合は
別の空間に移してからクラスタリングすると良いかもしれない
DNNも入力に近い層で空間を移していると解釈する人もいるし
どんな写像にするかをデータから学習していると考えられる

中間層の出力を使ってクラスタリングすると上手く分けられるようになっているかもしれない
399デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 095f-CoNo [106.73.78.34])
垢版 |
2021/04/18(日) 11:49:56.96ID:yp3ki8fH0
測定誤差や間違いを多く含むデータを利用し、人間の主観が入った機械学習を利用している時点で…
400デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b302-ashK [101.140.211.220])
垢版 |
2021/04/18(日) 13:36:27.79ID:QeEYhUGL0
その測定誤差を低減する上で必要な基礎知識って大学のデータサイエンス課では教えてなさそう
https://www.ds.shiga-u.ac.jp/about/ds/curriculum/

ジャンル的に工学部の履修内容だからか？
2021/04/18(日) 17:14:46.61ID:IRPicDM6a
どんな手法でどんなデータを計測するかということを設計する時点で設計者の主観が大いに入り込むことを理解できずに
データだけから判定を下すのだから客観的だろと言っている自称DSが多過ぎる
2021/04/18(日) 20:04:19.08ID:/yrt+WGh0
>>397
クソ馬鹿野郎は黙っててくれ。
物理においても人間の主観を蔑ろにするようなバカは話にならん。
量子力学も相対性理論も厳密には正しくないニュートン力学にどのような意味で帰着されるか
厳密に考えてる。
そういうことをまるっきり理解していない輩は消えてくれ。
403デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 21e6-E5dH [14.3.167.89])
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2021/04/18(日) 20:21:19.55ID:ysDt+vZr0
そう。。。
2021/04/18(日) 21:38:13.62ID:fLgnYf4l0
GeForceの新規生産をCUDA動かない新verに切り替えるらしい噂
マイナー相手に争奪戦で勝てる気が全くしないw
2021/04/18(日) 22:09:58.07ID:n32h2KsI0
>>404
CUDAが動かなければGeForceの意味がない。ディープラーニングでもゲームでも使い物にならない。CUDA性能を維持してマイニングに使えなくするのがマイニング対策済30x0では？
2021/04/18(日) 22:16:31.16ID:Qxa4OXG60
>>404
それはマイニング制限とは別の話？CUDA使いたければTesla買えとか？
2021/04/18(日) 22:17:55.90ID:lVaCsfaE0
Tensorコアだけじゃどうしようもないからなあ
408デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eb10-hmOq [153.131.102.129])
垢版 |
2021/04/18(日) 23:13:01.66ID:m+SV1W/C0
>>402
人間の主観じゃなくて観測する側の状態じゃね？
主観だと観測する状態は同じでも人によって違う結果になる
そうするとどんな値でも間違いではなくなる
409デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eb10-hmOq [153.131.102.129])
垢版 |
2021/04/18(日) 23:13:58.56ID:m+SV1W/C0
>>399
測定誤差は正規分布に順うとしたら誤差の平均値が判るからその値を調整したらいい
410デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eb10-hmOq [153.131.102.129])
垢版 |
2021/04/18(日) 23:14:17.97ID:m+SV1W/C0
フィッシャーの三原則とかある
411デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eb10-hmOq [153.131.102.129])
垢版 |
2021/04/18(日) 23:15:20.18ID:m+SV1W/C0
>>401
主観が出来るだけ入らないように実験計画するんじゃないの？
主観を出来るだけ入れるように実験計画する？
412デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eb10-hmOq [153.131.102.129])
垢版 |
2021/04/18(日) 23:21:52.89ID:m+SV1W/C0
量子論の不確定原理なら人間の主観とか関係なく不確定なんじゃね？
不確定だとしても確率的には値の差があるだろうから9割はこの範囲の値とか決まるだろうな
どんな外れ値でも確率ゼロではないから絶対に間違いとは言えないけど観測される頻度は稀になるはず
それよりも大きな頻度で観測されたら仮説の方が間違いなのは変わらない
413デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 095f-CoNo [106.73.78.34])
垢版 |
2021/04/18(日) 23:35:52.79ID:yp3ki8fH0
>>412
主観入りまくってますがなw
2021/04/19(月) 00:16:28.58ID:6sLSrXGT0
>>409
正規分布という名前が悪すぎます、ガウス分布でいいのです
ガウス分布は数ある誤差分布の one of them
415デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ eb10-Zgro [153.243.53.4])
垢版 |
2021/04/19(月) 00:49:42.58ID:Y2i4yGVV0
>>412
現象を説明する為にモデルを当てはめる時点で主観入ってる
2021/04/19(月) 09:16:49.17ID:I4CFpA8M0
All models are wrong, but some are useful.
417デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MM8b-E5dH [133.106.36.180])
垢版 |
2021/04/19(月) 09:31:02.90ID:QmRvPrb/M
>>416
誰の言葉？
2021/04/19(月) 09:32:33.96ID:xpugMHkq0
F=G*m1*m2/r^2
2021/04/19(月) 09:35:52.97ID:xpugMHkq0
George Edward Pelham Box
2021/04/19(月) 10:50:45.42ID:7a+3hK+O0
ニュートン力学は間違ってる(厳密には正しくない)から使えないとか言い出すやつは頭悪いだろ。
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