【統計分析】機械学習・データマイニング32

2022/08/01(月) 01:56:45.77

!extend:on:vvvvvv:1000:512
!extend:on:vvvvvv:1000:512
↑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/
【統計分析】機械学習・データマイニング31
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/

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

◆xETmWn3d3U (ﾜｯﾁｮｲ 63b1-sRsu [180.196.201.143]) · 2023/01/20(金) 02:34:36.07

>>840
＞「4×5の行列」と「5×5の行列」の積を求める際に、通常の計算方法で100回の乗算が必要なところを、76回

大学1～2年の線形代数の授業で習う通常の方法では、5*5*5*4回だね。
調べてみたら、既にStrassen’s algorithmという手法が有るらしく、その方法でって事かな？
でも、Strassen’s algorithmには、
Strassen’s algorithm has some numerical stability issues when used with floating-point...
だそうで、注意が必要だとか。Alpha Tensorのアルゴリズムでは、数値的安定性はどうなんだろう？
以前の職場で、誰か（多分派遣）がFEMの自動メッシュを信用してその結果を元に設計され、
CAEの計算方法が数値的安定性を欠いてたみたいで、
かなり下流の工程でプロパーのベテランが数値を見ておかしい事に気付いて設計段階からやり直しとなり、
「コンピュータの出力結果を信用するな！」という回覧が回ってきた事が有った。某大手自動車メーカーでの話。
https://fgiesen.wordpress.com/2022/10/06/on-alphatensors-new-matrix-multiplication-algorithms/

2023/01/20(金) 09:50:59.44

この式で計算で結果合ってるの？
近似？🤔

2023/01/20(金) 11:57:32.35

入力
ブロック崩しを実行できる簡単なプログラムをPython3で書いてくれ！
ゲームに必要な画像はCドライブに用意してあるから。

GPT3.5 出力
お任せください！ブロック崩しを実行できるコードがこちらです！

入力
おう。でもこれ、球が動かないぞ？
https://i.imgur.com/NaZzsAW.png

GPT3.5 出力
申し訳ありません.... 修正したコードを用意したいのですが、
どこが間違っているのか不明です。

2023/01/21(土) 06:32:34.44

スレチ

2023/01/22(日) 13:53:24.59

AIのVtuber「Neuro-sama」のマイクラ実況がびっくりするほど面白くて海外で流行る
https://togetter.com/li/2038624?page=2#index35

＞マイクラ配信は最初動き方を知らずにプルプルしてたけど、
30分経てば移動やブロックの設置＆破壊を学習。7時間もすれば鉄を作れるようになる超進化っぷりに
https://twitter.com/eight_2_leaves/status/1611068839416188929/video/1
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)

2023/01/22(日) 15:23:34.43

強化学習？

2023/01/23(月) 11:47:31.03

ゲームの部分は強化学習？と探索アルゴリズムのようだが
配信の会話の部分は、自然言語処理のようだ

ゲーム内容と会話内容は連携していない

2023/01/23(月) 13:44:16.22

aiがマイクラやってるのを実況してんのか😅

2023/01/23(月) 18:55:54.17

実況しているというより、配信のスパチャとか書き込みに応答している

2023/01/24(火) 01:39:25.58

30代Pythonクソチョン男は強姦魔の犯罪者！
あなたの近くにいます！
父母と祖父母の戸籍謄本を提出させましょう！

2023/01/25(水) 10:54:16.16

aiはブラックボックス言うけどさ
しつこく数字を追って試行錯誤したら多少はこのパラメータがこの現象に対応してるんだなくらいは分かるでしょ？なんでやんないの？😅

2023/01/25(水) 14:34:42.93

>>851
やってるぞ

2023/01/25(水) 23:26:26.36

そういう分野があるぐらいだが
分類木くらいでも複雑になると
わけわからなくなる

2023/01/26(木) 12:23:38.91

プログラム自体はVBA書く程度だけど馴染みはあるし
機械学習やってみたいから小規模なのを作ってみるかと思い立ったが
高校中退だからか誤差逆伝播法の逆伝播の部分をどうプログラムとして書けばいいのか分からなくて泣いてしまった

入力の配列(a)、重みの配列(b,a)、誤差の配列(b)は用意できたけど
それを使って更新された重みの配列(?,?)を作る方法がわけ分からん
数式しかないしシグマが何表してるのかもわからないし∂Xとか∂Yなんかどれに当てはめればいいのかさっぱりだ

2023/01/26(木) 12:32:43.32

理論的にはそういうので正しいしプログラムで記述もできるんだけど普通はPytorchみたいな機械学習用のライブラリ的なものを使って内部でやってもらうね
モデルの作成とか読み込みみたいなところもライブラリ側でやってくれる
基本的にプログラムで書く必要があるのはデータの前処理とか必要があればどういうアルゴリズムにするかとかやるけどその話ではなさそうだよね

2023/01/26(木) 12:48:21.29

>>854
手計算してみな
全部テンソルで

2023/01/26(木) 12:57:46.97

>>856
微分とか偏微分とか出てきたんだが
そこの説明でdz/dxとかが出てきたときに
x,z,dx,dz,dz/dxが
それぞれ入力とか誤差とかのどこにあたるかが全くイメージつかないから
プログラムとして書けないどころか手計算で作ってみることもできないんだ…

2023/01/26(木) 13:53:32.03

dz/dxは単なる記法だから一つのテンソルだよ
どこにあたるか？は数式で考えればわかる
まず数式で書いてみな？
例えばXを入力、Wを重み、Yを出力とする(次元は適当に)
Y=XWの逆伝播を考えるの
求めるものは２つ
dL/dXとdL/dWだ
Lは損失関数ね
dL/dXはチェーンルールの規則で逆伝播する時に必要だから求める必要がある
このdL/dXはテンソルだからまず成分ごとの偏微分をチェーンルールを使って書き下す
(数式の具体例を考えて手で書くと良い)
そうやって全体のテンソルの偏微分dL/dXを求める
dL/dWも同様
俺はこの地道な手順をやって理解した
あと本で良くあるニューラルネットワークの変な図で考えると理解できんよ
あれは全部忘れろ
数式で考えろ
あとゼロから作るディープラーニングはこの辺りの計算部分が全部省略されてるから注意

2023/01/26(木) 13:57:49.88

これでもイメージがわかないならそもそも偏微分とは？チェーンルールとは？が理解できてないから
微分を根本から勉強した方が良い
1番厄介な積分はディープラーニングではいらないからそこまで時間はかからんよ

2023/01/26(木) 16:57:14.77

30代Pythonクソチョン男は強姦魔の犯罪者！
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2023/01/26(木) 17:46:16.69

微積分もよくわかっていない奴にテンソルを押しのボケ爺

2023/01/26(木) 19:12:56.54

>>854
tutorials.chainer.org/ja/04_Basics_of_Differential.html
tutorials.chainer.org/ja/13_Basics_of_Neural_Networks.html

手計算だな、、、これ昔ネットで見ていた資料

これも
「いくつかのデータをまとめて入力し、それぞれの勾配を計算したあと、その勾配の平均値を用いてパラメータの更新を行う」
って書いてあるのに
3.Nb個の目的関数の値の平均をとる
4.この平均の値に対する各パラメータの勾配を求める
5.求めた勾配を使ってパラメータを更新する

とか訳のわからんこと書いてあったりするけど、、、、

2023/01/27(金) 06:04:59.51

素直に読めば
テンソルごとの勾配を出して
その平均値をを出して
各パラメータの平均の勾配を求めて
パラメータの勾配値とするとしか読めないが
あっているか問うか知らんが

2023/01/27(金) 09:45:20.64

機械学習／ディープラーニングの「数学」が学べるオススメ本
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2103/18/news023.html

2023/01/27(金) 09:47:16.44

>>864
ゴミみたいな本ばかり。

2023/01/27(金) 10:47:46.93

>>865
お前には勧めていないよ

**デフォルトの名無しさん** · 2023/01/27(金) 11:20:39.95

>>865
すごい。優秀なんですね。

**デフォルトの名無しさん** · 2023/01/27(金) 11:20:47.27

>>865
すごい。優秀なんですね。

2023/01/27(金) 11:26:19.18

>>867-868
いや優秀じゃないです。実際に役立つものを実装できません。

**デフォルトの名無しさん** · 2023/01/27(金) 11:58:01.51

>>869
おすすめはなんですか

2023/01/27(金) 13:44:15.64

>>863
言ってることが違うよねって話だけどね

いくつかのデータをまとめて入力し、それぞれの勾配を計算したあと、その勾配の平均値を用いてパラメータの更新を行う方法がよく行われます。
これをミニバッチ学習と呼びます。

ミニバッチ学習では、以下の手順で訓練を行います。
1.訓練データセットから一様ランダムに Nb (>0)個のデータを抽出する
2.その Nb個のデータをまとめてニューラルネットワークに入力し、それぞれのデータに対する目的関数の値を計算する
3.Nb個の目的関数の値の平均をとる
4.この平均の値に対する各パラメータの勾配を求める
5.求めた勾配を使ってパラメータを更新する

これ、そこのホームページが元なのか知らないがパラメータの更新方法について下の手順で書かれている本やサイトを何回か見たことあるけど
手計算で目的関数の値から勾配を算出しているのを見たことがない

2023/01/29(日) 11:45:59.52

30代Pythonクソチョン男は強姦魔の犯罪者！
あなたの近くにいます！
父母と祖父母の戸籍謄本を提出させましょう！

2023/01/30(月) 21:09:58.71

>>864
実際に箸にも棒にも引っかからない本ばかりで出版社がかわいそうになった
エンジニアは書籍を出すと泊が付くから本を出したがるけど
著者のレベルはピンキリ
特にAI関連なんて、いまさら情報がありふれてるから
質を問わなければ誰でも入門書の執筆ぐらいできるんだよ
これを真面目に売らなければいけない人、まじできつそう

2023/01/30(月) 21:57:56.76

>>873
お前をターゲットに出版社がしてるわけでもないだろ

2023/01/31(火) 08:38:48.44

>>874
？
論点そこじゃないよ
「基礎的な内容を謳うAIの入門書が粗製乱造されてる」ことを書いてるのであって「>>873の好みに合わない本が出版されてる」とはいってないよ

2023/01/31(火) 11:06:04.77

>>875
書店はある程度売れる見通しがあるから出版してるんだろう。論点がずれてるのはお前。

2023/01/31(火) 11:07:25.51

>>875
言い換えるとお前が素晴らしい本を上げればいい話

2023/01/31(火) 11:17:33.11

微分積分は杉浦で十分。

2023/01/31(火) 13:29:13.83

入門書じゃないと売上少ないから仕方ないのさ
はっきり言って日本語の本はろくなの無いし、書籍になるのはだいぶ遅いから
ある程度学んだら最新の論文で情報追うのが賢い

2023/01/31(火) 16:33:32.66

杉浦とか普通にわかりにくいから無駄
今ならいくらでもわかりやすい本がある

2023/01/31(火) 21:31:40.80

なんか機械学習を知ろうと思ったのに
タイタニック号で生死を分けた要因は何かとかアヤメの分類のキモとか
無駄に雑学ばかりが身について困っとる

2023/01/31(火) 21:37:38.47

等級が高い人の子供はほぼ生き残ってるのが凄い
心まで貴族だよ

2023/01/31(火) 22:20:04.74

なんとか症候群だよ

2023/02/01(水) 00:33:58.40

子供属性も貴族属性も優先救助の対象なんだから生存率高いのは当然かと

2023/02/01(水) 01:40:17.37

いや貴族の男は死んでるんよ
貴族は女子供を優先するという教育が徹底しているため
自分が死ぬの確定してるのにそれを貫き通したらしい
サンプルを動かしながら俺は涙が止まらなかった
最後の救命ボートを見送って最後に船内でピアノとか演奏してたとか言う逸話がある
知らんけど

2023/02/01(水) 02:30:26.96

サイトを教えてもらったはいいが
なんでどのサイトも出力層が1つの状態で解説するんだよ…
出力層が2つ以上あるときのそれぞれの誤差を
入力層-隠れ層間の重みの修正にどう使うのかが知りたいんだよ…

2023/02/01(水) 02:41:12.99

あとバッチ処理も書かれてはあっても中々に意味が分からん
複数の入力時の誤差を蓄積しておいて
学習のときにはそれらの平均を使うのは分かるとして
重みの更新用で傾き出すときに入力や隠れ層の出力×今の重みをしてると思うんだが
その入力はどこから来たものなのか
誤差蓄積に使った特定の1つなんて使ったらがっつり学習が偏るだろうし
全部1として入力によらず重みだけで更新されるようにしてるのか

2023/02/01(水) 03:12:57.12

だから数式で書けって
テンソルで書けばバッチの時と区別する必要がない

2023/02/01(水) 07:42:48.01

>>888
だからどんな式を使うのかは読めてもどんな値を持ち出すのかのとこで詰まるしそこで欲しい情報が微妙に足りなくなるから書けないんだって

2023/02/01(水) 09:25:59.17

それ単に数式が理解できていないだけでは

2023/02/01(水) 09:45:10.43

高校中退で数学が分かんないことを自覚してるくせに勉強しないとは

2023/02/01(水) 09:58:51.52

更新のための傾きを求めるときにさ
更新元の重み×誤差みたいなのするじゃん

で、隠れ層-出力層間の重みの更新が終わって
入力層-隠れ層の重みの更新をしますと

ここで出力層の誤差じゃなくそれに隠れ層-出力層間の重みをかけたもの(他のかけるものはなんとなく分かるから飛ばし)を
入力層-隠れ層間の誤差としますみたいに書いてあんのよ

隠れ層の重みって言ったら隠れ層のノード数×出力層のノード数分あるじゃん
それら全部にかけ算したら隠れ層×出力層の数分傾きが出てくるじゃん
でも入力層の更新元の重みにかけたいのは隠れ層のノードごとに1個の誤差なわけだから
出力層の数分は数が合わなくなるじゃん

そこを足すのか平均とるのかどう処理すればいいかみたいのに
出力層ノードを1個で解説してるとこばっかなわけよ
隠れ層ノードごとに重み1個しかないんだから複数重みがあるときの処理なんか書いてるわけ無いじゃん

2023/02/01(水) 16:36:20.44

Q おいチャットGPT、
Neuro Evolution of Augmenting Topologies(NEAT)ってなんやねん

A
「GA(遺伝的アルゴリズム)」は世代ごとに遺伝子を交叉、変異させ、適合率が高い個体を残していくことで徐々に良い個体へ近づけていくいく手法です。
この人工知能は、ニューラルネットに対してこのGAを使い、ニューラルネットを遺伝子配列で表現する手法を採っています。
＞Neuro Evolution of Augmenting Topologies(NEAT)＜
と呼ばれ、2002年の論文で初めて発表された強化学習の手法の一つです。

全体の設計としては、ニューラルネットワークの接続形態を交叉の原理に基づき、種の形成をして構造をより良いものとし、結果的に最小限の構造からノードの数やノード間を結ぶ接合部の数を増やしつつ成長させるというものになっています。
つまり「遺伝的アルゴリズムでニューラルネットワークの結合重みやトポロジ（各層間の接続関係）の自動最適化を行う手法」と言えます。

対象となる問題に合わせてネットワークの構造が変化するので、通常のニューラルネットワークより速く解の探索を行うことができるとされています。
ニューラルネットワークの結合重みはバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）という手法で更新されますが、それを遺伝的アルゴリズムで行います。

初期集団には隠れ層がない単純なニューラルネットを採用します。

この手法は、状態や行動の価値を設定してその価値が最大になるようにTD誤差に基づいて価値関数を最適化していく「Q学習」や、方策をあるパラメータで表される関数とし、そのパラメータを期待収益J(θ)を確率的勾配法などで最大化する「方策勾配法」とは違います。
「モンテカルロ法」は実際に試行を繰り返して得られた報酬から”価値を推定”するので、遺伝的アルゴリズムとは区別する必要があります。

TD学習は、報酬から方策関数や価値関数を改善しながらBellman最適方程式を解いていきます。
NEATは、環境目標に従ってネットワークを最適化するためニューロンと内部接続を追加することにより、ニューラルネットを動的に進化させます。

どちらも「環境から状態を受け取り、そこからより最適な行動を選択できる」よう変化していくことは共通しています。

2023/02/01(水) 16:37:52.95

ものすごい長文で返してきたからビックリした

2023/02/01(水) 16:38:02.66

まず個別のニューロンで考えてる時点で分かりにくいからやめとけと思うけど
それがやりたいなら
多変数関数の偏微分とチェーンルールを勉強しろと言ってるだろ

2023/02/01(水) 17:22:18.84

振られていないのに長文びっくり

2023/02/02(木) 13:19:35.07

東ロボのやつのあの女はなんであんなに上り詰められた？大した業績なかったよな？？

2023/02/02(木) 15:03:37.06

小保方さんを思い出せ

2023/02/02(木) 19:56:32.96

ノートなんて取ったことが無いから
O氏はかわそうだなと思いました。

2023/02/02(木) 20:14:23.93

つまりたら仕込んだのか😡

2023/02/02(木) 22:10:47.23

859 名前：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cd09-8jYs [150.91.3.238])[sage] 投稿日：2022/07/20(水) 20:31:37.56 ID:1J9/RHKW0
新井紀子て何様よ

2023/02/03(金) 10:21:58.34

ティムニットゲボて無能臭いな

2023/02/07(火) 17:26:20.00

ChatGPTでGoogleがコードレッド発動したり
ChatGPTはGoogleのコーディング職の試験を受けた場合、
レベル3エンジニアレベル(年収2420万円)とか
ChatGPT利用した言語学習プラットフォーム「Speak」が出たり
展開が早すぎる、、、

何かを教える立場の人もオワンコになっていく感じだろうな
知識を身に付けなくてもスマホで聞けばいい時代になるんだろうけども

2023/02/07(火) 17:34:14.08

田舎に居る若い奴等は畑で野菜作りでもしながら
やれる仕事を探すってのも大きく間違っていない気がしてきた

「ある日、森の中、熊さんに出会った」ぐらいの衝撃で
ある日、突然、その分野の未来が閉ざされる時代になりそう

2023/02/07(火) 20:07:07.98

>>898
ＳＴＡＰ細胞「確かに存在」米ハーバード大教授、京都で講演

2023/02/07(火) 20:49:45.36

>>903
本当にこの傾向になると
学習するための材料も極端に減っていって
AI同士がコピーし合うだけにならんかな
知性のストップ

2023/02/07(火) 22:45:21.36

30代Pythonクソチョン男は強姦魔の犯罪者！
あなたの近くにいます！
父母と祖父母の戸籍謄本を提出させましょう！

2023/02/08(水) 07:10:36.45

>>905
まだ信じてんの？

2023/02/08(水) 14:13:32.63

予想以上にはやく言語の壁がなくなりそう

2023/02/08(水) 16:53:08.18

馬鹿の壁はありまーす

2023/02/08(水) 19:50:18.78

msもgoogleも動き早すぎだろ😅

2023/02/11(土) 17:18:38.02

transfomerのpositional encodingについて調べてるけど、書いてる人も絶対雰囲気しか理解してないだろう的な説明しかない・・・・

2023/02/11(土) 21:37:57.14

以前ここで「微分分からないから計算をプログラムに起こす方法も分からない」みたいなこと書いた者です！
あの時は順伝播の部分しか作ってなかったのですが
あの後逆伝播での学習部分も実装できて
今では学習からテストの結果をLINE自動送信サイトにぶん投げてスマホから確認までの
やりたいこと全部作れました！
ありがとうございます！

2023/02/12(日) 17:32:26.45

位置エンコーディングの説明ならvision transformer本の説明が分かりやすかった

2023/02/12(日) 20:20:23.01

>>903
まだAIは実際にモノを作って改善できるところまでは行っていない(デバッグできない、実験できない)ので、
人間は実験役になるのではないのかな。
ビジネスチックな言い方でちょっと嫌だけど、PDCAのサイクルは回せないわけで。
回せるようになったら徐々にシンギュラリティに近づくだろうね。
既に、人間の知性の底上げには既に間違いなくなってるだろうし。

2023/02/13(月) 05:26:52.58

30代Pythonクソチョン男は強姦魔の犯罪者！
あなたの近くにいます！
父母と祖父母の戸籍謄本を提出させましょう！

2023/02/13(月) 16:40:36.20

in context learningてなんのこと？
few shot learningのこと？🤔

2023/02/14(火) 19:02:03.09

初歩的な質問ですみません

「時系列データ+一つの数字」を機械学習の入力変数とすることはできますでしょうか？

例えば「加速度の時系列データ+センサの周波数の値」を想定しているのですが…

2023/02/14(火) 19:37:30.16

>>918
できる。何やりたいかはわからないし、機械学習とは言わないかもしれないけど、
非同期の複数のセンサー用のカルマンフィルターなんかの設計でその手のは研究されまくってると思うよ。

2023/02/14(火) 19:54:20.29

>>919
ありがとうございます
大変参考になりました

2023/02/14(火) 22:20:05.12

取り合えずデータセット作って
CatboostなりXGboostなりにブチ込んどけばいいんじゃないの
当たらずとも遠からず的な予想が返ってきそうだけど
音声だろうが画像だろうが無理矢理ブチ込めば
それなりのが答えが返って来る
一番じゃないだけで

2023/02/17(金) 09:03:29.60

bingからりんなが用済みにされてて草😅

2023/02/17(金) 09:24:34.39

分類問題で出力層y1〜ynの内
正解層と同じ添字の出力層yxの誤差をyx-1
出力層の中で一番でかい層yzの誤差をyz
として
一番間違いが大きいところを削って正解にすべきところを伸ばす
その結果を1〜0の範囲に収めていく
みたいなことをやりたかったんだが
yzの値がどんどん削られて0に近づきはするのに
yxのほうは伸びるどころかyz以上に削られて-300とかになってしまう
何故なんだ…

2023/02/18(土) 10:04:09.78

2乗しろ

2023/02/18(土) 10:07:06.53

ワロタ

2023/02/19(日) 18:01:44.18

データ加工っぽい案件があるのでSQLの練習してるけど、初級レベルでも自分自身とjoinしたり不自然な技がおおくて、絶対Rのtidyverseのほうが優秀。普通にfor文書かせてほしいわ。。。

2023/02/22(水) 07:53:05.76

>>921
うちじゃ、とりあえず10種類ぐらい試すかな。
Pythonのライブラリですぐできるから。

2023/02/23(木) 22:33:15.14

考え方の違いだな
モデルに持って行く前段階で何かやらかしている可能性も考慮して
いきなりたくさん回さない

2023/03/03(金) 10:47:24.68

インデックスが datetime な pandas の dataframe を plot() すると plt.xlim() の値がおかしい

plt.show() すると描画されるグラフの横軸は 2021-1-1 から 2023-1-1 までで、これは意図した通りなんだが、print(plt.xlim()) すると (-620.9, 13838.9) という謎の範囲が表示される
num2date してみるとこれは 198何年から200何年で、どういう変換がされてるのかわからない
どなたかヒントください

2023/03/06(月) 16:05:03.62

gptでそんないいアーキテクチャかなあ？🤔

2023/03/06(月) 18:45:47.08

SAS、SPSSの下げ記事書いてるライター結構いるけど
そもそもデータ分析だけを必要とする層がビジネスや研究の分野でゴマンといるわけでしょ？
一時もそれ以外の事に時間を割きたくない層からしたらpython、Rの学習なんかやってられないよね
機能面でいくらマウント取れても素人が気軽に活用出来ないなら意味が無い
大企業が金かけてもいいから信頼性と操作性を重視してSASを導入するのは当然の事

2023/03/06(月) 19:15:43.59

データ前処理をPythonやRで自由自在にできないと使い物にならんかと
はじめから綺麗なテーブルデータが得られるなんて皆無なのに

2023/03/06(月) 21:42:27.11

そういうバカだけど地位とカネがあったりお薬みたいに公金チューペットできる層からボッタクる商売がSASとかSPSS

2023/03/07(火) 10:12:43.99

すみません、autogluonを使った古いスクリプトをもらったのですが、自分の環境で実行すると
module 'autogluon' has no attribute 'args' というエラーが出ます。
argsという属性は古く、現在サポートしてないということのようですが、新しいautogluon用に
これをどう書き換えたらいいかみたいなガイドってありますかね?
古いのだとこのargsで各種パラメータを指定するようですが

2023/03/07(火) 15:42:38.46

>>932
プログラミングが分からない素人ビジネスマンはExcelを使うのでは

2023/03/08(水) 16:34:09.98

Excel1本で前処理は苦行すぎる

しかし、SASの対象はユーザー企業だからDBからエクスポートしたような綺麗な構造化データしか触らないだろう

2023/03/08(水) 20:24:06.68

SASに関しては多少プログラミング齧った人材が必要だと思うけど
SPSSはExcel扱えるならプログラマー要らないですよね
どちらにせよPythonとRを統計実用レベルまでマスターできるなら、それもうプログラマーとして食っていった方がいいですよｗ

2023/03/09(木) 06:42:11.93

たし蟹

2023/03/09(木) 08:20:53.59

プログラマーってそんなに簡単なもんかいな？
まあ、分析できれば目的は達せられるので、プログラマーになろうとは思わんが。

2023/03/09(木) 12:41:08.33

ひく海老