【統計分析】機械学習・データマイニング20

【統計分析】機械学習・データマイニング20 at TECH

[前50を表示]
300:デフォルトの名無しさん
18/09/06 20:04:09.83 N8vSkMund.net
>>289
多分 tf の理解不足、テストデータを与えた出力は >>285 さんので合ってる

301:デフォルトの名無しさん
18/09/06 21:06:50.37 gGQNDXVXd.net
>>290
外出中につきID変わりまして失礼します
acc_test_をそのままprintするのではなく何かを追記すると出力層の結果もでるのでしょうか？

302:デフォルトの名無しさん
18/09/06 21:30:30.68 dF1C4l95d.net
eval()使わないとテンソルの内部は見られないねえ
print(pred.eval())
みたいに書くといいよ

303:デフォルトの名無しさん
18/09/06 21:30:42.99 8Gs/SO310.net
>>280
Google Colaboratoryだかって使えないの？

304:デフォルトの名無しさん
18/09/06 21:56:39.64 gGQNDXVXd.net
>>292
ありがとうございます
帰宅したら試してみます

305:デフォルトの名無しさん
18/09/06 23:13:24.87 42ButyNI0.net
教師なし学習の部分勉強し始めたけどこれまた難しい
主成分分析とかめっちゃややこしい…
詰まりすぎて参考書進まない

306:デフォルトの名無しさん
18/09/07 02:43:59.86 i5TKiFX30.net
mfccを特徴量にして深層学習をしようと思ったけどあまり学習しない・・・
たぶんmfccをそのまま使うと値の差が大きすぎるからだろうけどこういう場合の正規化って何が一般的なんだろう？

307:デフォルトの名無しさん
18/09/07 03:39:19.22 4D0gsWdJ0.net
音声処理は専門外だけど、
信号処理の一般論として多重に関数通すほど精度低下するからよくないぞ

308:デフォルトの名無しさん
18/09/07 22:28:06.25 xcgQ57X/a.net
Courseraのカーネル法の説明、あれで分かる奴おるんか？

309:デフォルトの名無しさん
18/09/07 23:54:38.38 AkwTHGBK0.net
コーセラ化粧品歌謡ベストテン

310:デフォルトの名無しさん
18/09/08 12:29:52.26 zjq/iq32d.net
カーネル法はカーネル法の項目で分けるべきだと思うんだけどな
応用先はサポートベクトルマシンだけでない。
主成分分析、巡回セールスマン問題など多種多様

311:デフォルトの名無しさん
18/09/08 13:55:28.59 dJjhtWR30.net
カーネル三打数

312:デフォルトの名無しさん
18/09/08 15:15:07.20 phMov0/0M.net
何週間かしたら追いつくからちょっと待っててね♡

313:デフォルトの名無しさん
18/09/08 22:11:42.69 Mc6Ny40VM.net
そんなあなたにRANSAC

314:デフォルトの名無しさん
18/09/09 08:25:27.74 Uy32x6ZT0.net
最初Octave覚えるのうぜえ、とか思ってたけど、
Octaveに慣れると、numpyの行列表現が面倒くさくてたまらなくなるね

315:デフォルトの名無しさん
18/09/09 09:02:42.81 eiptmUtyM.net
ex2のcost関数はiでforループ回してsumしてくしかないのかなあ。octaveなら全データまとめてベクトル演算出来ないかと期待してたんだけど

316:デフォルトの名無しさん
18/09/09 10:04:24.64 13i/0Tbj0.net
numrubyとかまだですか？

317:デフォルトの名無しさん
18/09/09 11:24:58.51 Uy32x6ZT0.net
>>305
forループなしで行けるよ

318:デフォルトの名無しさん
18/09/09 11:37:36.75 vA+7RJ4hd.net
AIってなんで言語の意味が理解出来ないの？

319:デフォルトの名無しさん
18/09/09 11:40:09.66 kzlGF2pOF.net
言語に意味が無いからかも知れないね

320:デフォルトの名無しさん
18/09/09 11:40:19.63 l6rR/pccM.net
>>308
プログラミング言語理解してるじゃん

321:デフォルトの名無しさん
18/09/09 13:02:46.43 qrt/xXSoM.net
>>307
どうしてもJの値が期待値の3倍になっちゃうので完全ベクトル化は諦めたよ

322:デフォルトの名無しさん
18/09/09 15:07:04.37 mmYNGw0Ja.net
courseraの2週目まで来てやっとプログラミング課題始めたけどこれ英語ダメダメな人には結構無駄に時間かかりそうだな
自分はある程度読めるからいいけど英語アレルギーの人には15ページの英文テキストとかハードル高すぎだろう

323:デフォルトの名無しさん
18/09/09 15:30:17.72 l6rR/pccM.net
突然の英語自慢

324:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:05:22.17 GZ1hf7rYa.net
あの程度の英文が読めるというだけのことが自慢と感じてしまう人って・・・

325:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:10:44.73 5zyWb3dg0.net
チラシは日記の裏に

326:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:11:54.64 l6rR/pccM.net
いや、大学で論文書いてるし講座受けたことないから知らん

327:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:20:40.89 UfwTkuaF0.net
会話が成立していない・・・

328:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:44:28.00 V1LakR3i0.net
まず自身が学習する知能すらないﾔﾂﾗが
機械学習とかいってるのがな

329:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:53:25.90 0fxeknbWa.net
機械を使って能力を補完するのは
誰にでもありそうな要求じゃないのか

330:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:55:20.90 V1LakR3i0.net
機械学習という強化学習は体罰と同じだからな
つまり体罰は科学的に正しい

331:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:58:41.37 V1LakR3i0.net
ﾏｳｽはｻｯｶﾘﾝが大好き
ｴｻ箱にｻｯｶﾘﾝおくと
ﾏｳｽはひたすらｻｯｶﾘﾝをなめる
そんなﾏｳｽに
ｻｯｶﾘﾝなめると高圧電流を与える
それを繰り返す
するとな
ﾏｳｽはｻｯｶﾘﾝなめなくなる
しばっきんぐを伴う学習は
ものすごく適切な科学的教育ﾒｿｯﾄﾞといえる

332:デフォルトの名無しさん
18/09/09 18:04:27.61 xD81Fsxha.net
それは単純作業をひたすら行うだけのための教育には最適だろうが自分で考える高度な仕事をできるようになるための教育としては全く機能しない
餌食べると電流来るから餌食べない、ではなく電流を止めるかそんな実験してる者を殴りに行くことが本当は求められる

333:デフォルトの名無しさん
18/09/09 18:05:59.59 XkNFsZ520.net
>>320
本当に教育目的ならね
でも実際は自分の言うことを聞かないなどの感情任せで叩いたり
現実の教師には幼稚な人間が多いから体罰を許可するのは難しい
AIによる教育が普及したら体罰の導入もあるかもねw

334:デフォルトの名無しさん
18/09/09 18:19:48.08 V1LakR3i0.net
人間も刺激を受けて
微弱な電流の電気信号を脳に伝えて（ｺﾚが入力）
NNにちかいものを脳みそで構成しながら（ｺﾚが処理）
反応してるだけなのは（ｺﾚが出力）
ほぼ間違いないからな
ｷﾐﾗはその中でもかなりできそこないの肉塊なﾜｹ
ｷﾐﾗはまずその自覚がないといけない

335:デフォルトの名無しさん
18/09/10 09:12:54.23 Wzurv1WZ0.net
何かに例える奴って本質の部分をずらして解釈させようとするから好きじゃない。

336:デフォルトの名無しさん
18/09/10 09:33:18.80 m4rWRRun0.net
DLは沈みかけた船である

337:デフォルトの名無しさん
18/09/10 09:40:32.89 50R16uEf0.net
>>326

338: 今勉強中なのに～

339:デフォルトの名無しさん
18/09/10 10:12:27.17 eJoeF+lzd.net
>>325
同意ですね。
特にこの分野はそうゆう説明をする人が多すぎる気がします。

340:デフォルトの名無しさん
18/09/10 11:29:39.10 E/R/CTAA0.net
ていうかわかってないんだよ
ワイアードの機械学習関係の記事もめちゃくちゃだし。記者も理解してない。

341:デフォルトの名無しさん
18/09/10 11:45:38.06 iZZh4uSH0.net
ただの多項式近似じゃだめなんですか

342:デフォルトの名無しさん
18/09/10 12:57:17.68 9PCR6mO1H.net
いい場合もある

343:デフォルトの名無しさん
18/09/10 14:59:32.62 /bmRPvCfp.net
>>324
化学物質とか細胞とかも関係している
どの程度の影響かは知らないけど

344:デフォルトの名無しさん
18/09/10 16:07:18.13 vhv/YhfM0.net
海外IT大手勤めかPFNか東大松尾研関連の人のTwitterやスライドは参考になる
あとarxivで論文読んでレビューしてる人達(一次)も参考になる
それに海外にさきがけて論文内容を実装してる人とそのgithub
QiitaでCNN,RNN,LSTM,GANなどのモデルの基礎を詳細に解説してる記事は初心者～中級者には参考になる
でも日本の情報は大体ここまでだね
日本で画期的なモデル作り出してsota達成してる人なんていないし
業務応用の事例は基本的に社外秘だから表に出てこない

345:デフォルトの名無しさん
18/09/10 19:24:21.95 ujR9/fQ2d.net
>>333
そもそも日本人が書いたもんとか読むだけ時間の無駄。元ネタ読むほうがわかりやすい

346:デフォルトの名無しさん
18/09/10 19:28:41.58 C7NXl1Sfd.net
海外論文のほとんどは、既存の方法のマイナーチェンジですね。
論文の数で劣っても焦るべきはそこではない

347:デフォルトの名無しさん
18/09/10 19:42:40.10 7yBcyw9Aa.net
マイナーチェンジでない新手法の開発数で比較した上でそれを言うならいいけどどうせそんなの調べてないんだろ

348:デフォルトの名無しさん
18/09/10 19:52:04.55 6ZeiSgzaa.net
日本なんか遅れまくってるんだから
先進国のペーパー読んだほうがそりゃマシだろw

349:デフォルトの名無しさん
18/09/10 20:20:02.48 EC/DTJGVM.net
まつおけんてそんなにいい？
御用達なだけじゃん

350:デフォルトの名無しさん
18/09/10 20:46:12.02 XzQQxj6r0.net
低学歴知恵遅れは
NNﾓﾃﾞﾙは半世紀以上前からあるﾓﾃﾞﾙの焼き直しなのすらわかってないからな
低学歴知恵遅れに限って基礎も分からずにﾑﾀﾞにいきってるﾜｹ

351:デフォルトの名無しさん
18/09/10 20:48:45.69 XzQQxj6r0.net
NNﾓﾃﾞﾙなんかｳﾝｺみたいなｴｷｽﾊﾟｰﾄｼｽﾃﾑがはやってた頃からすでに存在する
ｺﾚもきっとな同じ道を歩むことになる
予言するわ

352:デフォルトの名無しさん
18/09/10 20:57:12.65 MuwSsVH00.net
予言（笑）

353:デフォルトの名無しさん
18/09/10 21:02:22.48 XzQQxj6r0.net
ｴｷｽﾊﾟｰﾄｼｽﾃﾑみたいな山盛りのｳﾝｺができると
予言してるﾜｹ

354:デフォルトの名無しさん
18/09/10 21:08:06.77 PkSNOikBM.net
20年前エキスパートシステムやってた大学の先生がAIメチャメチャdisってたな。講義で学生相手に悲観的なことばっか言ってな。今どうしてんだろ。ヒャッハー?

355:デフォルトの名無しさん
18/09/10 21:18:31.46 MuwSsVH00.net
物体認識も人工知能（NNでない奴）だったね

356:デフォルトの名無しさん
18/09/10 21:54:13.12 KNaZjqz80.net
>>336
比較した上で一点だそ

357:デフォルトの名無しさん
18/09/10 21:59:29.51 KNaZjqz80.net
まあ、一人でよいから飛び抜けた天才がいればよい話

358:デフォルトの名無しさん
18/09/11 00:27:02.76 NOGFJ9cK0.net
なんだ俺のことか…

359:デフォルトの名無しさん
18/09/11 01:13:57.47 CF7cPe

360:mC0.net

361:デフォルトの名無しさん
18/09/11 08:52:46.82 iNoPJA0t0.net
もう少しきれいな言葉で語りませんか？

362:デフォルトの名無しさん
18/09/11 10:11:02.09 fg41yUTF0.net
確かにお前ら中華スマホスレ以下

363:デフォルトの名無しさん
18/09/11 12:14:16.02 4gQtUupo0.net
割れ鍋に綴じ蓋

364:デフォルトの名無しさん
18/09/11 12:30:05.64 6r2pdA4Ca.net
技術記事自体で利益出そうと考えること自体が技術者としての本来の在り方から乖離してるけどね

365:デフォルトの名無しさん
18/09/11 12:34:15.31 7J4Wi8hoM.net
技術がカネにならない日本はおかしい。シリコンバレーの後追いしかしてないフリーライダー。

366:デフォルトの名無しさん
18/09/11 13:25:38.94 QkogAA+k0.net
技術がないだけの話

367:デフォルトの名無しさん
18/09/11 14:33:28.09 pwo3DQbpF.net
この本おすすめですか？
URLﾘﾝｸ(www.amazon.co.jp)

368:デフォルトの名無しさん
18/09/11 15:52:06.10 RLpo6MncM.net
いいえ

369:デフォルトの名無しさん
18/09/11 18:00:10.08 yZhXOY2F0.net
クラス分類できへんねやったら回帰分析しかないんですか？

370:デフォルトの名無しさん
18/09/11 23:32:24.35 i7axZbyN0.net
1層のNNは回帰分析と同じだからな

371:デフォルトの名無しさん
18/09/12 07:04:31.28 YcGHenXr0.net
人間の脳のように学習するって誇大広告じゃね？
中身はロジスティック回帰を何層もやってるだけじゃん

372:デフォルトの名無しさん
18/09/12 08:09:25.15 ViqDYntmp.net
>>359
そう思うなら一つのロジスティック回帰を再帰的に使って同じ結果を出せるか実験してみたらいいのでは？

373:デフォルトの名無しさん
18/09/12 08:13:40.79 whXEmiXCM.net
一つのロジスティック回帰では無理だろ
 >>359 はそんな事言ってないし

374:デフォルトの名無しさん
18/09/12 12:09:21.11 O9T0GfKp0.net
人間の脳も所詮ロジスチック回帰ってこと。。。

375:デフォルトの名無しさん
18/09/12 16:05:15.80 qQh33xQPM.net
クラス外のデータの排除に効率的な方法は何ですか？
例えば、0～9の数字10クラスのネットワークに「b」の文字を入力する場合を考えた時に
理想的には全クラス10%くらいの確率ラベルを持ってくれたらいいのですが
恐らく結果は6が高確率で帰ってくる気がします。
適当に数字以外の文字を詰め込んで11個目のunknownクラスを作ることは効果があるのですか？

376:デフォルトの名無しさん
18/09/12 19:36:37.61 YQnfCYrX0.net
>>363
こっちが専門じゃないだけかもしれないけど、おそろしく何を言ってるのか分からない
deep learningのような分類器で、画像データを10のクラスに仕分けたいけど、
特定のクラスに偏りが生まれるからどうすれば良いかということか
一般論として、deep learningならば、ノイズを混ぜるのは場合によりけりだけど有効だろ
新しいクラスを作るのは、ちょっとわからんなあ

377:デフォルトの名無しさん
18/09/12 19:40:44.82 YQnfCYrX0.net
データを多く仕分けられるクラスに、データが仕分けられにくくなるように
損失関数に、データ量に比例して増えるペナルティーを追加すればいいんじゃないか

378:デフォルトの名無しさん
18/09/12 19:47:03.20 YQnfCYrX0.net
一回限りの分析なら、手入力で特定のクラスの損失関数に
手入力でペナルティーを追加して、そのクラスに分類されにくくするのも手だと思うんですよ？
そんなやり方でも、いちおう分析結果は平らにはなるよね。たぶん。わからんけど

379:デフォルトの名無しさん
18/09/12 19:54:51.80 qQh33xQPM.net
>>364
(自分なりに)もう少し分かりやすく書き下しますと、
この世のありとあらゆる果物が成ってる木があるとして、
この木の画像の中から、リンゴとミカンとブドウを見つけて自動収穫

380:したいタスクがあるとします。リンゴとミカンとブドウの画像を学習させて分類器を作ったのですが、青リンゴやデコポンやマスカットが学習させた果物と誤認識されて収穫されてしまいます。学習せた3つの果物以外は収穫したくないので、認識して欲しくないのですがどうすれば良いですか？ということです。 (分かりにくかったらすみません。)

381:デフォルトの名無しさん
18/09/12 20:00:27.22 VFbeL2mC0.net
わかりにくくなったよ

382:デフォルトの名無しさん
18/09/12 20:02:57.63 hCIGPJ5ma.net
>>363が言いたいのは数字画像を読み込んで数値を出力したい、ただし入力が数字でない画像だったら数字でないと出力させたいってことだろう

383:デフォルトの名無しさん
18/09/12 20:36:27.66 WakPudgX0.net
数字以外の画像を適当に[0.1..0.1]のベクトルになる教師データとして流し込めば
そういう分類器ができるんじゃないの

384:デフォルトの名無しさん
18/09/12 20:50:09.10 kc7HFSnfa.net
数字以外の想定し得るあらゆる文字のデータを学習させる必要があるから非現実的だろうね
数字にだけ共通する特徴があるなら最初に数字か数字でないかだけの分類をすればいいけどそんな特徴ないだろうし難しい

385:デフォルトの名無しさん
18/09/12 21:07:10.31 yfKtIfo20.net
認知機能が低いこのｽﾚいるような低学歴知恵遅れが写真をみると
ｺﾚは心霊写真だという
ｺﾚは俗に言うｼﾐｭﾗｸﾗ現象になる
ｳﾝｺAIに顔認識をさせると
ｺﾚと同じような現象が発生してもなにもおかしくない
ｺﾚは出力結果としてものすごいおかしいとはいえない
特徴どおりだからな

386:デフォルトの名無しさん
18/09/12 21:13:35.69 yfKtIfo20.net
文字だけの識別なら数量化I類で十分
数量化I類でもかなりの精度になる

387:デフォルトの名無しさん
18/09/12 23:04:27.74 agseH4x1F.net
ひとつの分類器でふたつのことを同時にやらなければいいんじゃね？
①一個の数字画像を、10個のクラスに仕分ける
②その画像が本当に仕分けられた数字と同じか否かを判定する
このふたつの段階に分けれて、別々の分類器を用意すれば、そんなに難しいことしなくても簡単に組めそう。
①のためのニュートラルネットワークの分類値と、②のためのクラスごとの分類器を10個用意する必要があるけど、
②の分類器はたぶん同じようなアルゴリズムで動くから書くの簡単だろ
ただの思いつきだけど、どうだ？

388:デフォルトの名無しさん
18/09/12 23:12:15.60 yfKtIfo20.net
ぜんぜんわかってないわ
特徴抽出をするのが先だからな
特徴抽出されたﾃﾞｰﾀを学習させない限り
いつまでたっても学習効果なんかない

389:デフォルトの名無しさん
18/09/12 23:42:58.48 MXOsLPIga.net
>>363
まず数字かそれ以外かを分類してみるとか
で数字のものについて0-9のどのクラスに属するか判別する

390:デフォルトの名無しさん
18/09/13 00:17:45.77 pqzPAQ7ua.net
数字かそれ以外かで分類しようとしたら結局bは6と判定されるだろうけどね

391:デフォルトの名無しさん
18/09/13 00:18:27.43 pqzPAQ7ua.net
正確には、6と扱われることでbは数字に分類されるだろうけどね

392:363
18/09/13 02:39:06.40 r4+4vjzBM.net
>>369
これがほぼ正解に近いですが、>>371にある通りやはり難しいのですかね。
>>376
数字は例えだったので・・
より実際に近い例えですと、一般物体を「犬、桜、車」の3クラスで認識し、
猫や梅や船のような他の物体なら、3クラスのどれでもないと返して欲しい、というような感じです。
未知の入力の中から、学習させた特定の対象だけを認識することは難しいのでしょうか・・
未知の入力パターンをリジェクトしてくれるような仕組みがないものかなぁと思い質問しました。

393:デフォルトの名無しさん
18/09/13 07:39:33.36 qr0N7AS90.net
確率で判断してみるとか

394:デフォルトの名無しさん
18/09/13 08:04:53.73 iq9KCUrTp.net
>>379
それも対象となる幾つかとそれ以外に分類してみたらいいのでは？
それか6とbを判

395:別するような判別を後からかけるとか人間の感覚だと6とbの判別は上側のコーナーの位置と左側の上の交点の位置関係を見ているように思うそれを入力に追加するか学習で獲得させるか

396:デフォルトの名無しさん
18/09/13 08:07:38.47 iq9KCUrTp.net
>>377
それは教師信号とか学習方法とかでも違う結果になるんじゃないの？
厳しすぎて6を検出しなくなるかもしれないけど
それはそれで後から判別する用途に使えるかも知れない

397:デフォルトの名無しさん
18/09/13 08:10:20.78 iq9KCUrTp.net
>>361
一つとカウントするものの認識が違うようだ
ロジスティック回帰を特徴づけるパラメータを引数とする関数を一つと表現している
その関数を再起的に使うことを想定している

398:デフォルトの名無しさん
18/09/13 08:52:40.16 7kEehjxd0.net
>>379
犬とそれ以外の2値分類器、桜とそれ以外の2値分類器、車とそれ以外の2値分類器を作って、1番スコアが高いものを答えとする。もし3つのスコア全てが一定の閾値以下であれば該当なしとする。うまくやれば1つのNNでできるかな?

399:デフォルトの名無しさん
18/09/13 10:22:19.93 sZRV+2UZ0.net
>>379
未知と言っても実際はデータに偏りがあるから
その他クラスをつくって全部いれたら実用精度いくこともあるかも
ていうかこの程度のこと聞く前にやってみ

400:デフォルトの名無しさん
18/09/13 11:25:57.39 u4Gmb1plM.net
>>381
初めから6とbが似ているという情報があればそれでもいいのですが・・
どんなものが(特徴量レベルで)6に似ているか分からない時にどうしたらいいでしょうか。
上の例だと、例えばアマゾンの奥地に私達が名前も知らないような犬に似た動物(人が見たら似ているけど犬ではないときちんと判別はできる)がいたとして、それがたまたま入力された時にちゃんとリジェクト出来ればと思うのですが。
>>384
2値分類器にすれば学習データ以外に対するリジェクト率は高くなるのですか？
少し検討してみます。
>>385
はい、もちろんそのつもりではあります。
ただ、あわよくばその他クラスの入力として有効だと知られているデータセットとかないかなと思いまして。
もっと確立された方法があるかと思ったのですが、
意外とあまり一般的な話ではないのかも知れないですね。

401:デフォルトの名無しさん
18/09/13 11:28:11.38 u4Gmb1plM.net
>>386
訂正
×その他クラスの入力
○その他クラスの学習

402:デフォルトの名無しさん
18/09/13 12:02:33.48 LzYf4Nh90.net
シグモイド関数以外で判定すればいいんじゃね?具体的には知らんけど

403:デフォルトの名無しさん
18/09/13 13:46:19.92 qufj2uAPp.net
>>386
犬に似た動物か犬かは人間も見た目だけでは判別できないのでは？
DNAとかをみて分類するのであればそれを入力として判別するように学習するんだと思う
あくまでも既知の物に近い物の中でどれに近いかを判別するのだと思う
人間も例えば人の名前を聞いた時に
自分が知っている人の中から思い浮かべるはず
名前の文字列から同姓同名の知らない人かどうかは判別できない

404:デフォルトの名無しさん
18/09/13 13:52:05.24 qufj2uAPp.net
つまり似ているけど違うものを正しく判別出来ないときは
判別手法が適切でない可能性だけでなく
入力情報が不足している可能性も考える必要がある
当たり前のことだけど
逆に判別手法は同じでも入力情報を変える事で目的を達成できるかもしれない

405:デフォルトの名無しさん
18/09/13 13:52:25.76 xLrClwyc0.net
まず大前提として、バイアスが高いとかでなけりゃ
データ数が機械学習のすべて
DNNなら基本的にバイアスが高い状態は無視できるんだから
人が見て判別できる特徴を学習できるほどデータが足りないから誤判別するんだよ
そのデータ数を補い学習を促進させるのがGAN
ｱｳｰｲﾓ MM1b-P3CUの問いに対する今最も適当な答えは、GANを組み込めって事だ
もう組み込んでるなら、CNNの前にatten

406:tionをぶっ込んで attention順のtimestepやpositionを特徴に付加した上でCNNで畳み込むモデルを作ったりしろここは先端研究分野だから論文読んで勉強して自分で試せとしか言えない

407:デフォルトの名無しさん
18/09/13 13:56:03.92 RXUDxgvEM.net
>>386
もしかして、教師あり機械学習において、訓練データとして正例だけで(負例は与えずに)判定器を作れるか、という話なのかな？
もしそうであるなら、教師あり学習では出来ないと思うけど。

408:デフォルトの名無しさん
18/09/13 14:02:20.97 qufj2uAPp.net
6とbの例だと
数字を入力する欄に書かれている場合は6の可能性が高い
前後が数字だったらとか文脈情報を付加する事で
正解率を上げることはできると思う
人間も無意識に探索空間を限定していると思うよ
6はアラビア数字空間で見たら6だけど
ローマ数字空間でみたら該当なしが正解

409:デフォルトの名無しさん
18/09/13 14:10:38.03 RXUDxgvEM.net
>>386
で、もし負例を集めるのが大変だという事であれば、学習済みの重みを使って転移学習できるかどうかを検討してみたらどうかな？画像系や言語系なら色々あると思うけど。

410:デフォルトの名無しさん
18/09/13 15:36:31.62 D83GKx+w0.net
NVIDIA、AI学習モデルの推論処理に特化した「Tesla T4」
～Pascal比で12倍の性能
URLﾘﾝｸ(pc.watch.impress.co.jp)
これって学習にも使えるの？
使えたとして個人で買える価格なのかな

411:デフォルトの名無しさん
18/09/13 15:51:01.39 JrlDULa9d.net
inferenceに特化してるとしか書いてないな
学習に使えたとしても大した性能でないんじゃないかな

412:デフォルトの名無しさん
18/09/13 15:56:28.84 TesJPJdy0.net
パスカル比ｗ

413:デフォルトの名無しさん
18/09/13 18:28:06.03 6sxcIAQxM.net
あらいぐまパスカル

414:デフォルトの名無しさん
18/09/13 18:46:20.90 7wY9Zpwe0.net
GANで300x300ピクセル以上の自然なフルカラーRGBを24時間以内に生成するには、
幾らぐらいのGPUを買えば良いですか？

415:デフォルトの名無しさん
18/09/13 19:00:02.47 27QXB+7Da.net
300万円

416:デフォルトの名無しさん
18/09/13 19:03:22.94 l9KSlvFSF.net
>>398
書こうと思って思い留まった

417:デフォルトの名無しさん
18/09/13 19:26:37.35 NNMq2uMVa.net
アライグマ12匹ぶんの性能！

418:デフォルトの名無しさん
18/09/13 19:58:05.51 TJ1+MKoj0.net
>>395
Teslaって時点で、個人で買うものじゃないだろ

419:デフォルトの名無しさん
18/09/13 20:31:45.95 cCrIblsJd.net
>>395
FP16が速いようだけど、FP16で学習を安定化させるためには少し工夫が必要
できればおそらく学習も速くできる

420:デフォルトの名無しさん
18/09/13 20:41:17.04 mPOxglR5F.net
>>404
去年のGTC JAPAN の資料
URLﾘﾝｸ(www.nvidia.com)
論文も出てる

421:デフォルトの名無しさん
18/09/13 22:00:22.48 NBEHkjwvd.net
たぶんTITAN V買った方が幸せになれる
値段もそんなに変わらないだろうし

422:デフォルトの名無しさん
18/09/13 22:05:14.73 LzYf4Nh90.net
くそ～おまいらの会話が分からないぜ。プレモル読んでくるﾉｼ

423:デフォルトの名無しさん
18/09/14 04:17:16.85 QQtWXLxFp.net
w >>407
そっちの方がわからんやんけ！w

424:デフォルトの名無しさん
18/09/14 10:52:49.98 6Ydm1GfUp.net
参考書見ながら勉強してて、教師あり学習はなんとなくイメージ湧くんだけど教師なし学習の部分に入ってから急に難しくて理解しにくい…
主成分分析とか特にややこしいんだけどこういう技術はやっぱり頻繁に使われるのかな？

425:デフォルトの名無しさん
18/09/14 10:59:03.56 36F6j8Uf0.net
やっぱり頻繁に使われる

426:デフォルトの名無しさん
18/09/14 12:40:46.79 2A0ReTqdd.net
めちゃ使う

427:デフォルトの名無しさん
18/09/14 12:41:56.63 2A0ReTqdd.net
一般企業で

428:デフォルトの名無しさん
18/09/14 14:37:37.68 tCA/H0VE0.net
PCAはできなきゃ可視化できねーから必須だろう

429:デフォルトの名無しさん
18/09/14 17:30:08.67 fNmUvAUj0.net
PCA会計はお手頃な価格

430:デフォルトの名無しさん
18/09/14 22:05:30.13 exBB8l6d0.net
低学歴超初心者のゴミの俺が機械学習の勉強して5ヶ月
今更だけど統計の知識って避けて通れない気がしてきた
ここの人達はそういう知識も持ってるのかな…
機械学習でいっぱいいっぱいだけどやれるか俺…

431:デフォルトの名無しさん
18/09/14 22:36:41.30 qzMJcDz/0.net
>>415
無理だ、諦めろ。

432:デフォルトの名無しさん
18/09/14 23:11:14.48 570jbDxz0.net
機械学習に統計学の知識なんて必要ないよ
統計学は応用数学として高度な数学を必要とするが
機械学習に数学はいらない

433:デフォルトの名無しさん
18/09/14 23:16:28.78 fXySkelb0.net
機械学習でﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀを扱うなら
最低でも正方行列でない行列を扱う対応分析や
疎な行列を計算機で扱うための知識が必要

434:デフォルトの名無しさん
18/09/14 23:25:54.63 Br25m2430.net
PCAは機械学習の基礎技術と考えてよい

435:デフォルトの名無しさん
18/09/14 23:29:42.46 Br25m2430.net
10～1000個ぐらいのパラメータを2～3軸ぐらいで見るためには必須です。

436:デフォルトの名無しさん
18/09/14 23:33:40.19 Rk7AJQeX0.net
方法の一つとしてはそうだけど、基礎技術って言われると、んー？って思う。基礎的な技術だけど。

437:デフォルトの名無しさん
18/09/15 00:34:19.96 ls8ZnII1p.net
>>409 です
PCAを使うのはあくまで可視化がメインなの？
特徴量抽出とかも書いてあってこんがらがってる
例えば20個の特徴量がある100点のデータがあって、それを2次元にしたい場合20個の特徴量からなる各データ(100点)から分散が大きい線？保持する
ってイメージなんだけど、2次元にした時点で色んなデータが削ぎ落とされて、20個の特徴量をぜんぶ引っくるめたデータの主成分だけが残って素の特徴量の概念は消えてると思うんだけどそこから特徴量を抽出って？？？？ってなってる
日本語おかしくてごめん
自分の理解が完全に間違ってたり的外れな事言ってるのは十分理解してます…

438:デフォルトの名無しさん
18/09/15 00:47:14.50 i7Q4C164a.net
統計検定2級レベルぐらいは機械学習に限らず解析とかするのに使えるから勉強しておくといい

439:デフォルトの名無しさん
18/09/15 01:49:47.53 81XKWb5c0.net
情報系の学科でプログラムはそこそこ勉強してて
機械学習ライブラリを全く使ったことないんですがちょっと勉強したくて
機械学習入門ライブラリって何がおすすめですか
うまくいくかどうかは別にして
株とかFSみたいな時系列グラフの予測したり
将棋や囲碁みたいなゲームAIを作ってみたいです

440:デフォルトの名無しさん
18/09/15 01:59:22.37 yNUH5FEed.net
このスレは素人しかいないのかよw

441:デフォルトの名無しさん
18/09/15 02:40:30.25 1BKmfL0E0.net
>>421
それはなぜそう思う？
PCAの結果って、数学的にニューラルネットのオートエンコーダの結果と一致する。
機械学習の本にそう書いてあるだろ？

442:デフォルトの名無しさん
18/09/15 03:55:20.45 jdmxJboBa.net
ニューラルネットから入門すればPCA に言及してるとは限らんだろ。そんなことも分からんのかｗ

443:デフォルトの名無しさん
18/09/15 06:24:54.03 lguT9cyy0.net
測定を概論として知ってるといいよ
測定知らないと数理工学の理解が浅くなると思う

444:デフォルトの名無しさん
18/09/15 10:30:45.02 81XKWb5c0.net
測定ってはじめてきいたかも
回帰分析とか線形代数は最低限はわかると思います

445:デフォルトの名無しさん
18/09/15 12:29:12.79 oTIAmwpn0.net
>>428
測定ってmeasure(測度)のこと？

446:デフォルトの名無しさん
18/09/15 12:42:28.61 81XKWb5c0.net
たとえば時系列データの配列があったとして
なんてライブラリにどういう設定で実行すればいいかっていうのがわからない
どういうことをやるかっていうアルゴリズムの概論説明ばかりで
プログライミングの入門サイトみたいなのがあんまりなくて
何をインストールしてどうかけばいいかのプログラムサンプルを出してくれるサイトがあんまり見つからない

447:デフォルトの名無しさん
18/09/15 12:43:32.90 lguT9cyy0.net
計測工学、誤差論とかだよ

448:デフォルトの名無しさん
18/09/15 13:20:09.75 tpcXcC8D0.net
>>431
分類ならIrisとかベンチマークで使われるデータセットがあるので具体的な使い方も分かると思う。
君のやりたい事が何のアルゴリズムで実現できるかは、自分で概論一通り勉強しないと決まらないと思うのよね。

449:デフォルトの名無しさん
18/09/15 14:02:42.28 81XKWb5c0.net
>>433
ありがとうございます
irisていうの使ってみます
機械学習って行列から結果ベクトルを生成する関数をつくるもので
教師データとして入力出力ペアを与えたらそれに近い答えを出す関数が作られて
未知のデータを流し込んでもそれなりに答えが出るみたいなイメージだったから
ライブラリでやることってたいした違いはないのかと思ってた

450:CRFs
18/09/15 15:42:38.45 KIanXBkQ0.net
TensorFlow使ったほうがいい
くさるほどｻﾝﾌﾟﾙがある

451:デフォルトの名無しさん
18/09/15 15:47:56.06 KIanXBkQ0.net
CRFもTensorFlow使えばきっと余裕でできるﾊｽﾞ

452:デフォルトの名無しさん
18/09/15 16:08:00.97 81XKWb5c0.net
>>433
Iris　機械学習　で検索してブログ２，３よんでみたけど
これってあやめの画像を認識するだけにしか使えないの？
画像認識はいまのとこ興味なくて
時系列データ予測（株とかよりはシーズン途中でのペナントレースの優勝予測とか）
ゲームAIとか
ツイッター上で知識獲得や自動応答
とかそのへんをやってみたいんだけど
 >>435,436
TensorFlowはきいたことあるかも
次はそれ調べてみます
ありがとうございます

453:デフォルトの名無しさん
18/09/15 16:10:06.41 +gRFgMvM0.net
自由度、将来性、普及率考えればtensorflow一択
日本語資料多めで取っつきやすいのはchainer
とりあえず動かしてみたいkeras
最近の論文の実装例多めでやや将来性ありpytorch

454:デフォルトの名無しさん
18/09/15 16:12:35.37 +gRFgMvM0.net
>>437
やりたいことが明確なのはいいけどそこからアーキテクチャを勉強せずに実装に移るのは無理がある

455:デフォルトの名無しさん
18/09/15 16:14:19.13 81XKWb5c0.net
>>439
そうなんですね
まずはプログラムを動かしてから
パラメータをかえていって使い方を覚えるみたいな感じで勉強してきたので…
とりあえず動かしてみたかったんですけど

456:デフォルトの名無しさん
18/09/15 16:54:50.74 tpcXcC8D0.net
決まったレスポンスが期待出来るWebやOSのAPI呼んで行く従来のプログラミングとは違いますな

457:デフォルトの名無しさん
18/09/15 16:57:36.10 VTJ0VoCAa.net
>>441
計算は確定的に同じ結果を得られるけど？

458:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:01:57.99 tpcXcC8D0.net
使うデータやモデル決めて実装するのも自分だもの。誰かが用意してくれた既存のAPI呼ぶプログラミングとは違うでしょ

459:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:10:33.80 VTJ0VoCAa.net
>>443
既存のクラスとかライブラリを一切使わないってこと？
コレクションとか配列とかもいちいち自分で管理するの？
もし仮にそうだとしたらそれを扱うような機能や関数を自分で作ってそれを利用するけどね
そこら辺は既存のライブラリ使っても結果への影響はほとんど変わらない

460:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:12:19.17 KIanXBkQ0.net
あいかわらず頭悪いは
ﾓﾃﾞﾙというのはﾄﾞｶﾀが使うﾓﾃﾞﾙの話じゃないからな

461:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:13:35.25 KIanXBkQ0.net
ｺｺが低学歴知恵遅れの限界
うんよくわかる

462:

463:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:16:25.26 VTJ0VoCAa.net
>>445
既存のAPIってなんのことを言ってる？
従来のプログラムがその既存のAPIを使うだけで完成するっていう認識は正しいの？

464:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:16:46.36 tpcXcC8D0.net
>>444
ライブラリを使っても自分の実装範囲が広いから、簡単なチュートリアル中々ないよね。って言いたかったんだ

465:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:19:28.82 tpcXcC8D0.net
これでも何か行ってくるようなら４４６の人におまかせするわ

466:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:27:07.77 VTJ0VoCAa.net
試行錯誤が必要って意味なら
そんなの当たり前の事じゃね
テレビのシステムとか
携帯電話の通信システムとか作るのに
試行錯誤が必要なかったとでも？
自動車や飛行機でも同様

467:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:30:38.30 KIanXBkQ0.net
数理ﾓﾃﾞﾙの話だからな
ｺｰﾃﾞｨﾝｸﾞの話なんかｺｺでは一切関係ない
まずやりたいことを
まずどういった数理ﾓﾃﾞﾙで実現するかという話になる
数理ﾓﾃﾞﾙでの実現方法をきめたら
次は、なにもわかってない低学歴底辺ﾄﾞｶﾀどもが作業するときに
どういった実装ﾓﾃﾞﾙにすれば一番ｺｽﾄを抑えることができるか
という話だからな
ぜんぜんかみあってないﾜｹ
わかった？

468:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:37:18.38 KIanXBkQ0.net
で、TensorFlowはその数理ﾓﾃﾞﾙを
組み立てるためのﾗｲﾌﾞﾗﾘが充実している
当然、数理ﾓﾃﾞﾙがわかってないと
そんなﾗｲﾌﾞﾗﾘは使いこなすことはできない

469:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:45:46.95 VTJ0VoCAa.net
>>451
数理モデルの所が物理モデルだったりするけど
やってることは同じようなものだ
それは普通に行われて来たこと

470:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:52:05.55 VTJ0VoCAa.net
>>451
で結局何を言いたいかって事だけど
期待した結果を得られなくて大変だ
と言いたいの？
まぁガンバレ

471:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:53:12.18 KIanXBkQ0.net
物理はちゃんと現在もっとも有力な仮説があるからな
その仮説にあてこむだけですむ
検証可能で検証可されてるｻｲｴﾝｽの成果をそのままﾃｸﾉﾛｼﾞｰに反映する土台ができあがってる
そういった成果は、ﾊﾞｶでもﾁｮﾝでも利用することができる
AIにはそういうもんがない
形而上学の世界だからな
低学歴知恵遅れにはこの意味がわかることはないと思うわ
車程度ならﾆｭｰﾄﾝ力学で十分だしな

472:デフォルトの名無しさん
18/09/15 18:01:04.76 RyZhDvOSa.net
>>455
それが実現できないことに対する言分かな
他の組織で実現できたら
その時はどんな言分を考えるのかな
まぁ大変だろうけどガンバレ

473:デフォルトの名無しさん
18/09/15 18:03:52.60 tpcXcC8D0.net
tfってそういうものなのね

474:デフォルトの名無しさん
18/09/15 18:04:21.99 KIanXBkQ0.net
このｽﾚの低学歴知恵遅れたちは
まず数学は文系であることを理解することが先

475:デフォルトの名無しさん
18/09/15 18:28:11.11 aDVtzTM20.net
数学、プログラミングは論理学なのか？
少なくとも数学はそうかもね。プログラミングはハードの知識も必要だから工学の要素があるけど

476:デフォルトの名無しさん
18/09/15 18:35:36.27 AVfR6YnTF.net
スレチ

477:デフォルトの名無しさん
18/09/15 18:56:43.43 81XKWb5c0.net
プログラム板なのにプログラムの話NGだったんですね
失礼しました

478:デフォルトの名無しさん
18/09/15 20:49:01.87 /sR8KW2Oa.net
捨て台詞を吐いて、その程度で諦めるていどのモノなのか?

479:デフォルトの名無しさん
18/09/15 21:41:23.44 81XKWb5c0.net
捨て台詞のつもりはないんですが…
自分のレスがきっかけでスレの流れがよくなかったのでやめたほうがいいのかなと思って
なんかすごく感じ悪く受け取られちゃってますね
ほんとに申し訳ないです
TensorFlowを教えてもらったので使い方ぐらいは自分で調べてみます
ほんとは使ってる人にききながらやったほうが絶対早いと思うんですが…

480:デフォルトの名無しさん
18/09/15 21:41:48.76 EPdHYaRJ0.net
あほでも使えるAIの学習済みライブラリが、すぐに出てくるかと思ってたけど、出ないな
実用に達していないレベルなら有るけど
URLﾘﾝｸ(dev.smt.do)

481:como.ne.jp/?p=docs.api.index

482:デフォルトの名無しさん
18/09/15 21:46:41.15 xey2DpHS0.net
>>463
TensorFlowのラッパーのKerasがやさしい。
サンプルは幾らでもある。
まずMNISTでもやってみなさい。

483:デフォルトの名無しさん
18/09/16 08:48:23.30 MIKVdUGB0.net
いい夢見ろよ（笑）

484:デフォルトの名無しさん
18/09/16 09:32:05.41 vTRQPpRB0.net
株の予想とかペナントレースの予想とか、AIの使いみちが全然わかってないなｗ

485:デフォルトの名無しさん
18/09/16 09:58:15.93 pVLTHjJp0.net
ユー、タイムマシン作っちゃいなよ

486:デフォルトの名無しさん
18/09/16 10:08:57.97 DPDUfIAP0.net
>>467
じゃあAIの使い道って何？

487:デフォルトの名無しさん
18/09/16 10:24:42.93 J7jkqE/NM.net
クラスタリングとか

488:デフォルトの名無しさん
18/09/16 10:31:26.53 yGlb1wug0.net
AIじゃなくて人間の知能だって未来の予測は難しいわw

489:デフォルトの名無しさん
18/09/16 11:27:04.34 pVLTHjJp0.net
夏休み終わったのに怒涛の教えて君爆誕

490:デフォルトの名無しさん
18/09/16 14:08:29.73 Xvs/hqWSM.net
その教えて君を追い払う役目の自称高学歴有識者のお前らのコメントも、いかにもブラックボックスから出た答えを鵜呑みにしてそうな抽象的なものばかり。
類は友を呼ぶ。

491:デフォルトの名無しさん
18/09/16 14:27:29.53 EtoE+Y4id.net
>>473
では正解サンプルとしてお手本を示してください。

492:デフォルトの名無しさん
18/09/16 18:04:12.36 xlirAkV8a.net
>>473
具体的なコメントまだぁ？

493:デフォルトの名無しさん
18/09/16 21:36:06.16 h2MQFGAYM.net
>>473
具体的で独自解釈な論文まだぁ

494:デフォルトの名無しさん
18/09/17 01:18:13.47 B9Ff9U8Oa.net
スロベニア製のオレンジ使ってる人いる？

495:デフォルトの名無しさん
18/09/17 13:40:23.85 wcqhWGbh0.net
今日は統計解析の勉強する

496:デフォルトの名無しさん
18/09/17 15:07:41.13 r0SMjS9V0.net
明日はどっちだ！

497:デフォルトの名無しさん
18/09/18 20:40:14.73 k7v+ymOu0.net
ubuntuにjupyterをインストールしようとしたけど、これもう無理だな
英語コミュニティでも、ちゃんとは内容を理解できないけど、みんなで無理だのなんだの言ってる感じ
pythonのパッケージを管理するためだけに
linuxについてをここ二週間ずっと勉強してきたのに初手でつまずいてしまった

498:デフォルトの名無しさん
18/09/18 20:42:18.85 k7v+ymOu0.net
あっ、condaを使ってしまえば話は別ね

499:デフォルトの名無しさん
18/09/18 20:49:20.88 S3XkALSh0.net
どういうこと？Jupyter Notebookがブラウザで立ち上がるだけじゃダメなの？

500:デフォルトの名無しさん
18/09/18 20:52:03.60 Jydth2ea0.net
時系列解析の自己回帰(AR)モデルについて教えてください
「AR(1) = Rt = μ + Φ1Rt-1 + εt」という式で
次数1の時「Rt: 今回の値」は「Rt-1: 1つ前の値」から推定される
という式ですが、この「1つ前の値」は実測値ですか?
それとも「Rt-2」を使って算出された予測値を説明変数と
するのでしょうか？
前者が正しいなら1つ前の実測値がないと予測できない事になりますが、
後者が正しいなら何時点か前の初期値1つだけで何時点も後の
値を予測可能だと思うんですが、どちらでしょうか？

501:デフォルトの名無しさん
18/09/18 21:40:22.66 5LJPbrObM.net
>>487
何を分析するかに依るけど
一般的には実測値だと思う

502:デフォルトの名無しさん
18/09/18 21:54:26.20 Jydth2ea0.net
>>484
ありがとう。株価だよ。
すげえ悩んでたから助かったよ。

503:デフォルトの名無しさん
18/09/18 21:56:59.45 Jydth2ea0.net
>>484
ごめん、正確には収益率。

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