!extend:on:vvvvvv:1000:512
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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-
【統計分析】機械学習・データマイニング30
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1609459855/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:: EXT was configured
探検
【統計分析】機械学習・データマイニング31
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1デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7b10-4VFp [114.163.141.1])
2021/09/26(日) 01:32:46.82ID:fnXwjiVa022デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr77-c8Z6 [126.161.99.23])
2021/10/02(土) 11:08:59.79ID:uacjIgMDr >>18 は「こういう論文がある」と言っただけで正しさには言及してないが
23デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ef89-2jfQ [39.111.228.181])
2021/10/02(土) 11:56:06.35ID:iTHBuWkj0 NNは人工ニューラルネット、工学モデル
24デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM7f-PTyk [163.49.202.110])
2021/10/02(土) 13:21:22.44ID:y2EY2XxLM 在日朝鮮人
25デフォルトの名無しさん (エムゾネ FF5f-jOtc [49.106.187.122])
2021/10/02(土) 14:16:19.44ID:yFRwYWliF26デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a36e-ye6e [138.64.70.222])
2021/10/02(土) 17:25:35.47ID:wvwHlHyL0 完全に妄想だけど睡眠はパラメータの蒸留に相当してるのでは?
27デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cf10-J7Q7 [153.131.102.129])
2021/10/02(土) 20:05:16.72ID:UdlqgpCg0 >>25
それでも、これまでに解決できなかった事ができるようになれば投資する価値はある
それでも、これまでに解決できなかった事ができるようになれば投資する価値はある
28デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9310-2jfQ [118.1.13.140])
2021/10/02(土) 20:07:30.07ID:gCkVb6Wm0 脳のシステムをコピーして、ソフトウェアに出来たらそれだけでも結構すごいけどな
今はそれすらできない
今はそれすらできない
29デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cf10-J7Q7 [153.131.102.129])
2021/10/02(土) 20:07:43.97ID:UdlqgpCg0 睡眠中に短期記憶の領域から長期記憶の領域に移されるとか
アルツハイマーの原因タンパク質を排出するとか
言われている
睡眠中は無防備になるのにそれでも必要なんだから何らかの機能や役割があるんだろうな
アルツハイマーの原因タンパク質を排出するとか
言われている
睡眠中は無防備になるのにそれでも必要なんだから何らかの機能や役割があるんだろうな
30デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM7f-PTyk [163.49.202.189])
2021/10/02(土) 23:19:18.80ID:zWqv5K6jM クソチョンw
31デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a36e-ye6e [138.64.70.222])
2021/10/03(日) 12:38:37.08ID:apv2HwoX0 人間の視聴覚に介入することすら未だままならないもんな
32デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9310-2jfQ [118.1.13.140])
2021/10/03(日) 12:56:18.91ID:5gxQKpTk0 Googleがやっとショウジョウバエの半脳規模のコネクトーム解析に成功したところ
最高解像度のショウジョウバエの脳接続マップ、Googleが公開
https://www.gizmodo.jp/2020/01/fruit-fly-brain-map.html
ハエの脳神経回路の高解像度マップ、グーグル、HHMI研究者らが発表
https://www.technologyreview.jp/nl/this-map-of-a-flys-brain-connectivity-is-the-best-weve-ever-seen/
最高解像度のショウジョウバエの脳接続マップ、Googleが公開
https://www.gizmodo.jp/2020/01/fruit-fly-brain-map.html
ハエの脳神経回路の高解像度マップ、グーグル、HHMI研究者らが発表
https://www.technologyreview.jp/nl/this-map-of-a-flys-brain-connectivity-is-the-best-weve-ever-seen/
33デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9310-2jfQ [118.1.13.140])
2021/10/03(日) 12:57:43.81ID:5gxQKpTk0 >ショウジョウバエの脳のニューロン数は約10万であるのに対し、ヒトの脳には約860億個のニューロンがある
ショウジョウバエでも未だにこの程度なのに、ヒト脳の完全解析なんて無理よ
富岳も、全脳シミュレーションにはまだ計算能力が足りない
ショウジョウバエでも未だにこの程度なのに、ヒト脳の完全解析なんて無理よ
富岳も、全脳シミュレーションにはまだ計算能力が足りない
34デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ef89-2jfQ [39.111.228.181])
2021/10/03(日) 13:47:46.78ID:A/xg16NE0 よくわからが神経の接続は繋がったり消えたり強化されたりすrんだろ静的解析だけではわからないじゃね
35デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cfda-7MHR [121.116.26.113])
2021/10/03(日) 14:51:30.08ID:BwHL/qdj036デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9310-Ig7M [118.1.13.140])
2021/10/03(日) 14:57:09.26ID:5gxQKpTk0 神経の成長は、19歳を超えるとほぼ固定される
37デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ef89-2jfQ [39.111.228.181])
2021/10/03(日) 15:50:11.96ID:A/xg16NE0 >>35
すまn、もうスカスカ
すまn、もうスカスカ
38デフォルトの名無しさん (ワッチョイ d390-2jfQ [220.216.26.186])
2021/10/03(日) 15:59:54.62ID:fd2z9Q2P0 アインシュタインの脳は世界中に散らばってたな
39デフォルトの名無しさん (テテンテンテン MMff-ye6e [133.106.36.167])
2021/10/04(月) 11:18:18.37ID:4SMJvp7PM 転移学習とファインチューニングって何が違うの?
40デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cf10-eQG6 [153.243.53.4])
2021/10/04(月) 12:00:10.56ID:uwgJa6dm0 ファインチューニング⊂転移学習
41デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 3fe4-puhv [61.114.68.38])
2021/10/04(月) 12:24:33.93ID:NQkhcE1O0 >>39
俺もそこはイマイチだったけど、目的が違うんだと理解してる
ファインチューニングは、その名の通り微調整
公開された学習済みモデルの、出力層付近の重みを自分の(または新たな)データセットで学習させて適応させるとかで、ファインチューニングの前後でモデル全体の目的は変わらない
転移学習は、モデルをそのまま別の目的へ使用すること
例えばよくある例だと画像認識モデルを特徴抽出器としてSVMに流し込んで、分類させるのに使うとか
転移学習の前後では全体の目的は変わる(例では画像認識→画像分類)
俺もそこはイマイチだったけど、目的が違うんだと理解してる
ファインチューニングは、その名の通り微調整
公開された学習済みモデルの、出力層付近の重みを自分の(または新たな)データセットで学習させて適応させるとかで、ファインチューニングの前後でモデル全体の目的は変わらない
転移学習は、モデルをそのまま別の目的へ使用すること
例えばよくある例だと画像認識モデルを特徴抽出器としてSVMに流し込んで、分類させるのに使うとか
転移学習の前後では全体の目的は変わる(例では画像認識→画像分類)
42デフォルトの名無しさん (ワッチョイ cf10-J7Q7 [153.131.102.129])
2021/10/04(月) 13:05:31.91ID:IrVwgMEy0 特定の層だけ学習済みの層を使うのも転移学習なんじゃね?
オートエンコーダ層だけ他のをそのまま使うとか
オートエンコーダ層だけ他のをそのまま使うとか
43デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr77-dkea [126.236.143.1])
2021/10/04(月) 14:59:44.37ID:pDc4fD3+r ファインチューニングだと層の数や各テンソルの成分数までいじる、って見たような
転移学習だと既にあるモデルに別の画像モデルを載せて学習させてた
転移学習だと既にあるモデルに別の画像モデルを載せて学習させてた
44デフォルトの名無しさん (ワッチョイ a36e-ye6e [138.64.70.222])
2021/10/05(火) 14:43:18.00ID:qxXQzr/v0 >>41
プリトレインのパラメータはフリーズしてffを新たに訓練すること?
プリトレインのパラメータはフリーズしてffを新たに訓練すること?
45デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 73fb-uTfP [92.203.11.83])
2021/10/09(土) 16:11:35.50ID:R9jtZdzp0 機械学習において概念の獲得というのは可能なのでしょうか?
例えば犬種を見分けるモデルを作成する中で大きさという概念を獲得させ、その結果を転用して大きさから車種を判別するといったことは可能でしょうか?
例えば犬種を見分けるモデルを作成する中で大きさという概念を獲得させ、その結果を転用して大きさから車種を判別するといったことは可能でしょうか?
46デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 376e-Vwtj [138.64.70.222])
2021/10/09(土) 16:38:50.81ID:imDr+lCx0 できない
47デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sab7-8nkb [106.128.116.15])
2021/10/09(土) 17:12:37.82ID:AqE3enYfa どこかのパラメータが大きさを認識するかもしれないけどそれを全く別の種類のものに適用したければ
どのパラメータが大きさを認識するか調べて抽出して新たなモデルを人間が作成するしかない
大きさという概念をプログラムが知らない前提なんだから人間が調べて取り出す必要がある
どのパラメータが大きさを認識するか調べて抽出して新たなモデルを人間が作成するしかない
大きさという概念をプログラムが知らない前提なんだから人間が調べて取り出す必要がある
48デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 73fb-uTfP [92.203.11.83])
2021/10/09(土) 17:55:12.92ID:R9jtZdzp0 >>47
やはり現状では人間の手が必要ですよね。
特定の概念に特化したモデルを予め作成し転用することは可能でしょうか?
例えば画像情報から大きさを判別するモデルを作成し、この大きさ判別モデルをモジュールとして別のモデルに組み込んで使うという形です。
やはり現状では人間の手が必要ですよね。
特定の概念に特化したモデルを予め作成し転用することは可能でしょうか?
例えば画像情報から大きさを判別するモデルを作成し、この大きさ判別モデルをモジュールとして別のモデルに組み込んで使うという形です。
49デフォルトの名無しさん (スップ Sd5a-NFwx [49.97.25.215])
2021/10/11(月) 02:41:21.29ID:W1oEq6hAd 概念って何?
50デフォルトの名無しさん (スップ Sd5a-NFwx [49.97.25.215])
2021/10/11(月) 02:42:37.37ID:W1oEq6hAd 定義を述べてください
51デフォルトの名無しさん (ワンミングク MM26-Vwtj [221.184.126.169])
2021/10/11(月) 11:48:03.15ID:5HHAjiD3M 人間の定義なんてものは主観的で
規則ベースの方式は所詮おれがかんがえたさいきょうのモデル、でしかなく
汎用性は無く例外に弱く使い物にならないのは散々見せられてきた
規則ベースの方式は所詮おれがかんがえたさいきょうのモデル、でしかなく
汎用性は無く例外に弱く使い物にならないのは散々見せられてきた
52デフォルトの名無しさん (オッペケ Sreb-kg6J [126.253.219.141])
2021/10/11(月) 12:29:27.13ID:DIodBuTLr その辺は言語モデルと画像認識と分類クラス名がリンクされたモデルというのを
作らないと難しいか
作らないと難しいか
53デフォルトの名無しさん (ワンミングク MM26-Vwtj [221.184.126.169])
2021/10/11(月) 17:21:06.15ID:5HHAjiD3M そのあたりをグチャッとやってるのがdall-e
54デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 73fb-uTfP [92.203.11.83])
2021/10/11(月) 23:03:29.37ID:iNvGL8qd0 >>53
記事を見つけて読んでみましたが面白いですね。
ttps://ainow.ai/2021/04/26/253364/
時間や場所の概念を獲得した(テキストに正しく反応できた)だとか、当初の目的以外の用途に使えたというのは実に興味深いです。
120億パラメータというのがこれまた凄まじいですが、特定の概念に関する部分だけ抽出出来たら宝探しみたいで楽しいでしょうね。
記事を見つけて読んでみましたが面白いですね。
ttps://ainow.ai/2021/04/26/253364/
時間や場所の概念を獲得した(テキストに正しく反応できた)だとか、当初の目的以外の用途に使えたというのは実に興味深いです。
120億パラメータというのがこれまた凄まじいですが、特定の概念に関する部分だけ抽出出来たら宝探しみたいで楽しいでしょうね。
55デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2ffd-36a8 [210.236.126.224])
2021/10/12(火) 21:36:26.65ID:llg6th+00 入門書読んでる途中で練習がてらUCIからEnergy efficiencyってデータセットひっぱてきたんだけど
すごく素直なデータセットだな。欠損値ないし、ただ単に重回帰分析しただけで決定係数が0.9越えてた
ここまで素直だとなにか罠があるんじゃないかと不安になる。諸先輩方はどう思います?
すごく素直なデータセットだな。欠損値ないし、ただ単に重回帰分析しただけで決定係数が0.9越えてた
ここまで素直だとなにか罠があるんじゃないかと不安になる。諸先輩方はどう思います?
56デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c7dd-xjoE [122.249.112.164])
2021/10/12(火) 21:55:01.31ID:G8QNgj6p0 >>55
過学習してるだけ
過学習してるだけ
57デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2ffd-36a8 [210.236.126.224])
2021/10/13(水) 00:10:46.35ID:JsCrEKeM0 >>56
その可能性を考えて、訓練データとテストデータ両方の
決定係数を見てるんですけどそんな差がないんですよね。
データ分ける時にシード固定せずに40回ほど試したんですけど
決定係数の差は、大きくても0.043、もとのデータも768件あるんで
過学習なんでしょうか?
その可能性を考えて、訓練データとテストデータ両方の
決定係数を見てるんですけどそんな差がないんですよね。
データ分ける時にシード固定せずに40回ほど試したんですけど
決定係数の差は、大きくても0.043、もとのデータも768件あるんで
過学習なんでしょうか?
58デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sab7-Awko [106.161.246.212])
2021/10/13(水) 05:53:18.70ID:5xUxuv4Ba >>57
ちゃんとクロスバリデーションすべきだなとか思ったけど
ちゃんとクロスバリデーションすべきだなとか思ったけど
59デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sab7-Awko [106.161.246.212])
2021/10/13(水) 06:07:06.10ID:5xUxuv4Ba ごめん途中で書き込んじゃった
自明な予測との比較はどうなんだろとか思ったけどよく読むと予測精度じゃなくて決定係数の話ですね。
決定係数って学習データへの当てはまりの指標じゃなかったかな。学習データの分散のどの程度を説明できてるかですね確か。
訓練とテストに分割する意味がよく分からないなと思いました。
自明な予測との比較はどうなんだろとか思ったけどよく読むと予測精度じゃなくて決定係数の話ですね。
決定係数って学習データへの当てはまりの指標じゃなかったかな。学習データの分散のどの程度を説明できてるかですね確か。
訓練とテストに分割する意味がよく分からないなと思いました。
60デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c7dd-xjoE [122.249.112.164])
2021/10/13(水) 21:21:29.85ID:NE9hYB7Y0 >>57
とりあえずテスト誤差と訓練誤差調べてみたら?
とりあえずテスト誤差と訓練誤差調べてみたら?
6157 (ワッチョイ 2ffd-36a8 [210.236.126.224])
2021/10/13(水) 21:58:48.95ID:JsCrEKeM0 先輩方ありがとうございます。次にやることが見えてきました。
追伸、IP出るスレは苦手なのでこれにて失礼します。スレ汚し失礼しました。
追伸、IP出るスレは苦手なのでこれにて失礼します。スレ汚し失礼しました。
62デフォルトの名無しさん (ワッチョイ c7dd-xjoE [122.249.112.164])
2021/10/14(木) 01:06:13.63ID:YnY723dO0 >>61
IP出たらまずいことでもあるんか?
IP出たらまずいことでもあるんか?
63デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sab7-Awko [106.161.248.235])
2021/10/14(木) 01:34:54.45ID:oiazgOwIa64デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f55-twAR [59.147.205.222])
2021/10/15(金) 11:35:14.97ID:n9WPu0Ca0 新しい資本主義会議メンバーに松尾豊さんが選ばれましたね。
65デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f55-twAR [59.147.205.222])
2021/10/15(金) 11:41:30.88ID:n9WPu0Ca0 松尾豊さんのことをAIの第1人者と紹介していましたが、本当ですか?
66デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 97fb-/6z9 [92.203.11.83])
2021/10/15(金) 12:41:50.92ID:RXO4bJUV0 最も〇〇なものの一つの表現と同程度に捉えておくと良いかと思います。
現在のAIブームの初期から積極的に活動されてたことは確かですし、語れる研究者は貴重な存在ですよね。
現在のAIブームの初期から積極的に活動されてたことは確かですし、語れる研究者は貴重な存在ですよね。
67デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f7dd-20uR [122.249.112.164])
2021/10/15(金) 13:11:36.46ID:6tKAdTHp0 >>65
判断基準は論文を書いてるかどうか
判断基準は論文を書いてるかどうか
68デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9f55-twAR [59.147.205.222])
2021/10/15(金) 14:44:03.12ID:n9WPu0Ca0 松尾豊さんは、論文を書いていますか?
69デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 776e-fpni [138.64.70.222])
2021/10/15(金) 15:26:26.65ID:3/epFyTw0 研究者として第一線で発表してるかといわれたら違う
ai研究の顔、広報としての役割が強い
ai研究の顔、広報としての役割が強い
70デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf89-ZO17 [39.111.228.181])
2021/10/15(金) 16:16:51.08ID:/Buyr3BY0 書いてます
71デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff10-T3Zk [153.243.53.4])
2021/10/15(金) 21:08:40.11ID:WRM45+d50 大学教授は学生に書かせて添削するのが仕事でしょ
72デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff10-t/lv [153.131.102.129])
2021/10/15(金) 21:11:12.81ID:3JPgOKCi0 どのくらいの頻度で書いているかとかその内容とかも考慮した方が良いような
73デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff10-t/lv [153.131.102.129])
2021/10/15(金) 21:12:21.67ID:3JPgOKCi0 物理学とか医学でノーベル賞取ってる人はいるけど
この分野でノーベル賞的なものを取れる人はいるのか?
この分野でノーベル賞的なものを取れる人はいるのか?
74デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bff7-ZO17 [119.243.41.67])
2021/10/15(金) 21:20:11.26ID:cEFPPhAj0 は?
75デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 775f-Kp2r [106.73.78.34])
2021/10/15(金) 21:28:31.52ID:NWwEDSp30 >>73
日本語で書いてくれ
日本語で書いてくれ
76デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff10-t/lv [153.131.102.129])
2021/10/15(金) 21:57:46.92ID:3JPgOKCi0 >>75
具体的にどこの意味が理解できない?
具体的にどこの意味が理解できない?
77デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff10-t/lv [153.131.102.129])
2021/10/15(金) 22:00:03.52ID:3JPgOKCi0 ノーベル賞を知らないとか?
78デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f7dd-20uR [122.249.112.164])
2021/10/15(金) 22:01:26.83ID:6tKAdTHp0 最初に多層ニューラルネットワークを考えた人は正直ノーベル賞レベルだと思う
ようやく花ひらいたけど基本は当初と何も変わってないし
ようやく花ひらいたけど基本は当初と何も変わってないし
79デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bff7-ZO17 [119.243.41.67])
2021/10/15(金) 22:08:34.90ID:cEFPPhAj0 ノーベル何賞になるんだよ
新設しないと該当する賞がねーだろ
新設しないと該当する賞がねーだろ
80デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff10-t/lv [153.131.102.129])
2021/10/15(金) 22:10:54.30ID:3JPgOKCi081デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff46-5kqq [153.161.191.103])
2021/10/15(金) 22:13:46.30ID:LGAK96770 チューリング賞
82デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f7dd-20uR [122.249.112.164])
2021/10/15(金) 22:17:19.03ID:6tKAdTHp0 ニューラルネットワークって物理の文脈で捉えることも可能だからゴリ押せば問題ない
83デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff10-t/lv [153.131.102.129])
2021/10/15(金) 22:20:07.48ID:3JPgOKCi084デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 776e-fpni [138.64.70.222])
2021/10/15(金) 22:25:50.03ID:3/epFyTw0 >>73
甘利センセあたり?
甘利センセあたり?
85デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 97fb-/6z9 [92.203.11.83])
2021/10/15(金) 22:25:58.98ID:RXO4bJUV0 ノーベル賞の認知度の高さが一般人の科学への認識を歪めてる感はありますね。
86デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf89-ZO17 [39.111.228.181])
2021/10/16(土) 10:54:08.18ID:eoOYY+/F0 >>85
科学とは何?
科学とは何?
87デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 5761-tt7j [222.8.113.152])
2021/10/16(土) 21:09:36.43ID:vis5a6TM0 数学以外の何か。
88デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf89-ZO17 [39.111.228.181])
2021/10/16(土) 21:10:57.83ID:eoOYY+/F0 なんじゃい、そりゃw
89デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 977c-Uiwq [124.33.30.70])
2021/10/17(日) 02:04:54.29ID:dwWNcKeu0 Alpfafold2を話題にしないのはなぜ
90デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 776e-fpni [138.64.70.222])
2021/10/17(日) 13:38:23.60ID:MVxO4NJf0 良くわかんない
91デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf89-ZO17 [39.111.228.181])
2021/10/17(日) 16:01:57.87ID:6H8VCRJG0 知らないから
92デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMfb-GVjw [210.138.179.7])
2021/10/17(日) 17:37:38.26ID:kbVq19blM > お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ^^
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw
93デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 775f-Kp2r [106.73.78.34])
2021/10/18(月) 15:52:55.77ID:EmDGqAJL0 情報系じゃなくて実験系の出身だから論文読むのも大変だわ
機械学習が必要になってPytorchやTensorFlow使ってるんだけど、
自分がやってることと言えば論文軽く読んでGitHubからコード落として、ネットワークを目的に応じて修正し自分のデータに適用してるだけ
詳細なアルゴリズムはよく理解できてないことも多い
全く新しいモデルを提案する人達はすごいなと感じます
機械学習が必要になってPytorchやTensorFlow使ってるんだけど、
自分がやってることと言えば論文軽く読んでGitHubからコード落として、ネットワークを目的に応じて修正し自分のデータに適用してるだけ
詳細なアルゴリズムはよく理解できてないことも多い
全く新しいモデルを提案する人達はすごいなと感じます
94デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 97fb-/6z9 [92.203.11.83])
2021/10/18(月) 16:00:54.53ID:nRAR4WNG0 >>93
同分野でも原理か応用かでやってることは全く違いますからね。
原理を知っておいて損はありませんが、応用で一番大事なのは対象となる事象の理解なんて言われるくらいですし。
パソコンを使って何かを創る人とパソコンの仕組みを研究してる人って感じですね。
特定分野の一技術がこれだけ広く利用されている現状はなにげにすごいことです。
同分野でも原理か応用かでやってることは全く違いますからね。
原理を知っておいて損はありませんが、応用で一番大事なのは対象となる事象の理解なんて言われるくらいですし。
パソコンを使って何かを創る人とパソコンの仕組みを研究してる人って感じですね。
特定分野の一技術がこれだけ広く利用されている現状はなにげにすごいことです。
95デフォルトの名無しさん (テテンテンテン MM8f-fpni [133.106.47.113])
2021/10/18(月) 16:34:14.02ID:iaabsSMNM K-meansするとき、標準化や正規化って必須なの?
特徴によってスケールが違うんだけど。。。
特徴によってスケールが違うんだけど。。。
96デフォルトの名無しさん (エムゾネ FFbf-mxW8 [49.106.193.217])
2021/10/18(月) 17:04:01.15ID:r9t2S6+pF 特徴によってスケールが違うから正規化するんだろ
97デフォルトの名無しさん (ワッチョイ bf89-ZO17 [39.111.228.181])
2021/10/18(月) 17:08:36.65ID:gFAoZccR0 偏差5σにあうようにデータを修正するのかw
98デフォルトの名無しさん (テテンテンテン MM8f-fpni [133.106.47.113])
2021/10/18(月) 18:01:46.73ID:iaabsSMNM データを歪めてるわけで良くないのかなって
99デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 97fb-/6z9 [92.203.11.83])
2021/10/18(月) 18:32:58.29ID:nRAR4WNG0 >>98
データを歪めてるというよりも、異る値を公平に比較するために揃えてる感じですね。
正規化は単体のデータではなくデータの集合に対して行いますので、単体の値が変化しても集合内のデータ間の関係(例えば距離の比)は保たれます。
手法が見ているのがこの生の値なのか関係なのかが問題で、生の値をそのまま使う場面はかなり稀だと思います。
データを歪めてるというよりも、異る値を公平に比較するために揃えてる感じですね。
正規化は単体のデータではなくデータの集合に対して行いますので、単体の値が変化しても集合内のデータ間の関係(例えば距離の比)は保たれます。
手法が見ているのがこの生の値なのか関係なのかが問題で、生の値をそのまま使う場面はかなり稀だと思います。
100デフォルトの名無しさん (テテンテンテン MM8f-fpni [133.106.45.192])
2021/10/18(月) 19:13:34.77ID:6OwI1/lnM101デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ff10-T3Zk [153.243.53.4])
2021/10/18(月) 20:49:50.55ID:+g2qbZCh0 >>95
例えば身体測定のデータが身長km体重gで入ってたらどうなると思う?
例えば身体測定のデータが身長km体重gで入ってたらどうなると思う?
102デフォルトの名無しさん (ワッチョイ b7b0-diS6 [114.177.191.88])
2021/10/18(月) 21:09:15.04ID:q3S383yy0 どうなるの?
103デフォルトの名無しさん (ワッチョイ f701-Avck [122.255.141.199])
2021/10/18(月) 21:19:05.98ID:kGOStHwx0 NFTゲーム、ブロックチェーンゲームに今すぐ参入しなさい
これからこの市場は100倍になる
2年もしたら先行者利益が失われてブルーオーシャンからレッドオーシャンになるだろう
これからこの市場は100倍になる
2年もしたら先行者利益が失われてブルーオーシャンからレッドオーシャンになるだろう
104デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 776e-fpni [138.64.70.222])
2021/10/19(火) 10:33:12.65ID:QjVXcNsI0 こんなとこで宣伝しなきゃならんほどアブナイのか...
105デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 972c-HlaU [220.98.149.194])
2021/10/21(木) 19:37:27.13ID:tf/8/Cq00 機械学習やDeepLearningにおいて、線形代数ってどのレベルまで勉強したらいい?
行列の計算方法がわかるくらいじゃ不十分?
行列の計算方法がわかるくらいじゃ不十分?
106デフォルトの名無しさん (ブーイモ MMcf-XO5g [163.49.208.146])
2021/10/21(木) 20:17:54.37ID:6kBcoHDzM >>105
ベクトル値関数のベクトル、行列でのフレェシェ微分を計算できるぐらいは必要。
ベクトル値関数のベクトル、行列でのフレェシェ微分を計算できるぐらいは必要。
107デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 776e-fpni [138.64.70.222])
2021/10/21(木) 20:19:17.89ID:9Fk3uDYd0 >>105
要らない
要らない
108デフォルトの名無しさん (ワッチョイ d7ad-ZO17 [116.220.181.205])
2021/10/21(木) 21:07:59.43ID:glQ/3PQO0 ケイリー・ハミルトンくらいは理解しとけ
109デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa11-pm4H [106.181.205.98])
2021/10/22(金) 00:39:22.28ID:bIdSm1HRa 固有値固有ベクトル基底変換
110デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 55dd-EulZ [122.249.112.164])
2021/10/22(金) 00:52:21.99ID:nvi3nf2X0 テンソルの演算と多変数関数の連鎖率とミニバッチ勾配降下法だけで全て対応可能だよね
ややこしい微分方程式の解を求めるための重積分の計算とかとか
ラグランジュの未定乗数法もいらないから数学的には相当楽勝
おそらく機械学習の分野の中でも1番シンプル
この分野を難しく解説してる本もあるけど
想像以上にめちゃくちゃシンプルだよ
大学で物理や数学やってた人からするとめちゃ簡単に感じる
この簡単な仕組みで世界を変えたのは本当に凄いとしか言いようがない
ややこしい微分方程式の解を求めるための重積分の計算とかとか
ラグランジュの未定乗数法もいらないから数学的には相当楽勝
おそらく機械学習の分野の中でも1番シンプル
この分野を難しく解説してる本もあるけど
想像以上にめちゃくちゃシンプルだよ
大学で物理や数学やってた人からするとめちゃ簡単に感じる
この簡単な仕組みで世界を変えたのは本当に凄いとしか言いようがない
111デフォルトの名無しさん (ワッチョイ b56e-z8BK [138.64.70.222])
2021/10/22(金) 05:42:14.16ID:oRncHvvV0 日本人のai本は必ず数式展開がある印象
112デフォルトの名無しさん (スップ Sd03-ryzn [49.96.232.118])
2021/10/25(月) 09:59:55.92ID:Es9Xs3ydd 数学の行列もいじれない人は既存のソフトウェアで十分。
113デフォルトの名無しさん (テテンテンテン MMeb-z8BK [133.106.47.88])
2021/10/25(月) 10:21:03.07ID:JcYDEjCXM 要らないよね
114デフォルトの名無しさん (スップ Sd03-ryzn [49.96.232.118])
2021/10/25(月) 11:31:53.12ID:Es9Xs3ydd 人材としてね
115デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e302-TSw9 [59.138.123.33])
2021/10/25(月) 16:40:33.32ID:r9nr43fs0 ツール化が進んだので結果的に数式はいらなくなっている
新しい分野に適応するのはほぼ不可能だろうな
先行事例があるものだけがうまく行く可能性がある
それでも条件が違うとうまく行かないだろうが
新しい分野に適応するのはほぼ不可能だろうな
先行事例があるものだけがうまく行く可能性がある
それでも条件が違うとうまく行かないだろうが
116デフォルトの名無しさん (ワントンキン MMe3-z8BK [153.147.190.171])
2021/10/25(月) 17:57:52.78ID:v1dvy9kxM 今のAIってかなり雑な処理してるように思えるんだけど
生体もそんな感じだから良いのだろうか
こんな雑にやってたらじきに頭打ち来るよね?
gpt3やらtransformerベースのcv見てるとそう思う
生体もそんな感じだから良いのだろうか
こんな雑にやってたらじきに頭打ち来るよね?
gpt3やらtransformerベースのcv見てるとそう思う
117デフォルトの名無しさん (ブーイモ MM8b-En1y [163.49.213.88])
2021/10/25(月) 21:44:10.30ID:i1JdqDPjM > お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ^^
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw
あー、ホンッとに思い出すなあ(笑)
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い!」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君!
クソチョンw
118デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e355-8Piu [59.147.205.222])
2021/10/26(火) 18:45:50.36ID:CwYCZWUI0 クジラ飛行机の『PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方』という本を読んでいるのですが、はがきの郵便番号の枠の抽出処理が
原始的すぎるので驚いています。
抽出領域のサイズを大きすぎたり小さすぎたりしないようにしていたり、抽出した輪郭同士が近すぎるのは駄目とか細かなルールを
コーディングしています。
機械学習って、あまり楽しいもんじゃないですね。
原始的すぎるので驚いています。
抽出領域のサイズを大きすぎたり小さすぎたりしないようにしていたり、抽出した輪郭同士が近すぎるのは駄目とか細かなルールを
コーディングしています。
機械学習って、あまり楽しいもんじゃないですね。
119デフォルトの名無しさん (ワッチョイ b56e-z8BK [138.64.70.222])
2021/10/26(火) 18:47:04.79ID:VLpeRxZh0 >>118
それは例だろ。。。
それは例だろ。。。
120デフォルトの名無しさん (ワッチョイ e355-8Piu [59.147.205.222])
2021/10/26(火) 18:47:18.21ID:CwYCZWUI0 本当に必要に迫られている人とか仕事でやっている人なら、一生懸命やるかもしれませんが、そうでない人のモチベーションってなんですか?
苦行でしかないような気がします。
苦行でしかないような気がします。
121デフォルトの名無しさん (ワッチョイ b56e-z8BK [138.64.70.222])
2021/10/26(火) 18:59:31.24ID:VLpeRxZh0 >>120
そうなんだ。。。
そうなんだ。。。
122デフォルトの名無しさん (テテンテンテン MMeb-SHdQ [133.106.34.225])
2021/10/26(火) 19:03:21.27ID:am0io4VuM それは機械学習ではなくて前処理だ
前処理は苦行であるが必要なのだ
ちなみ、本を読んでないからなんとも言えないところがあるけど、おそらくもっとスマートに抽出する方法はある。
機械学習のエキスパートだからといって
画像処理のエキスパートとは限らない
あとソフト屋さんはソフトでなんとか
しようとするけど、照明とかカメラとか
ハードを工夫することも大事
前処理は苦行であるが必要なのだ
ちなみ、本を読んでないからなんとも言えないところがあるけど、おそらくもっとスマートに抽出する方法はある。
機械学習のエキスパートだからといって
画像処理のエキスパートとは限らない
あとソフト屋さんはソフトでなんとか
しようとするけど、照明とかカメラとか
ハードを工夫することも大事
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