【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 ..

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。

504:デフォルトの名無しさん
18/09/18 21:58:14.97 3M7OTvKW0.net
>>482 せっかくのLINUX環境なのに、CLIで起動できない実行環境なんて悲しすぎるなんて思ったけど、jupyterlabなら簡単にインストールできたコレ、次世代すぎて使いこなせる気がしないけど今ぱっと動かした感じだとpycharmの更に上を行くほど更に凄いなてか今年の春にjupyter notebookの使用方法をマスターしたのにもう上位互換が出るのかよ。やってらんねーよ

506:デフォルトの名無しさん
18/09/18 22:20:56.79 yX9O6HZv0.net
株価って機械学習で予測できるの？
こないだ質問したら人間ができないことはできないっていってなかった？

507:デフォルトの名無しさん
18/09/19 00:03:09.71 qfGEDKPk0.net
単純なデイトレゲームと仮定した場合
株：できる、しかし実際には法律でアウトになるのでできない
見せ板を多用した相場誘導や短時間での注文&キャンセル処理でAPIに負荷かけた時点で
法律的にアウト
仮想通貨：できる
株ではできない見せ板を多用した相場誘導が基本的に無制限で法律で取り締まられてもいない
取引所に負荷かけすぎて怒られたりBANされることは多々あり
具体的には、板を出しているのが人間かそうでないかを見分けることで
肉入りから証拠金を巻き上げるような動きが可能になる
長期的嫌気判断として見た場合
株：できる
実際に行われているのは上場企業の役員のTwitterチェックなど
マイナスやトラブルを引き起こすような発言があったとシステムが判断した場合
(要するに異常検知の一種で炎上を検知している)
AIによって一斉に売られたりする
よくマイナス異常検知のターゲットになってるのはイーロン・マスクと関連企業
マイナスの異常でなくプラスの異常検知でも同じ
ニュースに対する反応なども見る
仮想通貨：できる
しかも風説の流布の取り締まりなどが行われていない為やりたい放題できる
大手仮想通貨メディアを裏で操る人々は、この手の手法で荒稼ぎしているだろう
直近で言えば、ゴールドマン・サックスの仮想通貨トレードデスク開設中止報道etc...

まぁちょっと勉強すれば誰でも思いつくよな
仮想通貨はこんな各国の法整備状況で、ビットコインETF承認なんてされたらある意味祭り

508:デフォルトの名無しさん
18/09/19 00:12:36.78 2H97zkt+0.net
取引方法がはじめからわかってたら、高速なシステムトレードやるだけだろ。
株価じたいではなく、ニュースからデータ仕入れて、何に反応するかの部分のAI化ってことか。

509:デフォルトの名無しさん
18/09/19 07:51:57.58 Y3nn/dRn0.net
見せ板してる時点で、予想できてないじゃんｗ

510:デフォルトの名無しさん
18/09/19 08:01:29.20 K7UZA9LYa.net
予想の値を出すことは可能
だけどそれで目標の利益を得られるかは別じゃね？
一度上手く利益を得られたとしても
トータルでは違う結果になるかもしれない

511:デフォルトの名無しさん
18/09/19 11:10:21.21 412dQebS0.net
AI×株の話題は荒れるから、野菜の分類でもやってろ
 URLﾘﾝｸ(tech.nikkeibp.co.jp)

512:デフォルトの名無しさん
18/09/19 11:32:57.12 lkpniOf60.net
ステマ

513:デフォルトの名無しさん
18/09/19 12:36:23.68 Y3nn/dRn0.net
判別難し過ぎワロタ
URLﾘﾝｸ(tech.nikkeibp.co.jp)

514:デフォルトの名無しさん
18/09/19 12:56:40.73 qfGEDKPk0.net
荒れるっていうか実際やってる人達が他のやつもみんなやりだすと稼げないからな
仮想通貨のデイトレゲーは大資本ないと厳しい(ただし、手数料フリーの取引所は例外)
深層異常検知の自動取引なんてすごいお手軽にリスクを最小化できる
まぁこの程度はネタバレにすらならん
大手はみんなやってることだろ

515:デフォルトの名無しさん
18/09/19 13:07:48.03 Y3nn/dRn0.net
震災後は地震になると猛烈に先物を売る地震アルゴとかあったけど、
全戦全敗で撤退した

516:デフォルトの名無しさん
18/09/19 13:36:19.39 0YSgxbfH0.net
>深層異常検知の自動取引なんてすごいお手軽にリスクを最小化できる
それってどうやって性能評価してんの？

517:デフォルトの名無しさん
18/09/19 14:27:41.75 cOJ83uNip.net
今日休みだから勉強してたけど5時間で参考書4ページくらいしか進んでない…
時間かけたからって理解したわけじゃないし…
ビニングとか交互作用とか多項式とか概要はまだしもなんでこれをやる必要があるのか全然分からん

518:デフォルトの名無しさん
18/09/19 17:46:00.61 kf9wev3s0.net
俺はもう一冊読破したよ
コツは実践しながら読むこと

519:デフォルトの名無しさん
18/09/19 18:05:00.19 vTJ3S9KO0.net
>>489
でも野村證券とか大手はAPIに負荷かけまくりじゃん？
おかしいよね？
見せ板も出しまくりだよね？

520:デフォルトの名無しさん
18/09/19 18:32:49.69 rc2jjf3P0.net
JUPYTERLAB、まじで統合開発環境になっていやがるな
機能が一気に増えたけど、余計なことまで出来るようになるのは吉か凶か
DSモドキ、機械学習エンジニア(笑)たちの御用達ツールって感じじゃなくなったな
本当にIDEだ。pythonを使って、チームで本格的な開発を行う人たちの強力なプラットホームだわ

521:デフォルトの名無しさん
18/09/19 19:09:37.45 uTNvKAU6a.net
jupyterlabはvim拡張がnotebookと比べて貧弱だったから使ってなかったけど今は進化したかな？

522:デフォルトの名無しさん
18/09/19 19:48:23.18 cOJ83uNip.net
>>500
一冊終えるのに何ヶ月もかかるわ
だからって完全に理解してるわけじゃないし時間かかった分どんどん忘れていくし…
実際コード書きながらやるんだけど参考書の説明が分からないと先に進めず考えこむんだけど分からなくても先にとりあえず進んだ方が良いのかなぁ

523:デフォルトの名無しさん
18/09/19 20:10:53.74 aiIpKBDGM.net
>>495
よーし、裏山に生えてたニラでも食うかー

524:デフォルトの名無しさん
18/09/19 21:33:48.11 kwGXfZ/C0.net
>>495
実物見りゃすぐ分かるよ

525:デフォルトの名無しさん
18/09/19 21:40:24.46 GiAtsVA80.net
>>504
いちいち立ち止まって考えるのも、無理やり先に進むのも、どっちも正解だろ
どういうやり方をしてもすぐに忘れるんだから
ただ、表面的な知識を忘れても、なにか身についているような状態にするのが理想なんじゃないかなとは思う
数学、統計学、機械学習の理論、情報科学の基本的な考え方
プログラマー的な物作りの直感や、WEB系なら文系的な能力などなど
そういうものが最も大切で、ライブラリやプログラムの文法、ツールの使い方なんかは
適当にそのつどそのつどで調べながら身につければOKなんじゃないか
最近、ツール関連は流行り廃りが激しいから、使い方をいっぱんに覚えるより
使い方がわからないツールを、英語ドキュメントを読みながら、なんとなく動かして
作業をちんたらちんたら進められる能力のほうが貴重な気がしてきた

526:デフォルトの名無しさん
18/09/19 23:21:12.82 Ev5NTVKN0.net
>>499
細かく読み進める前に、学ぶ意義付けを見直した方がいいんじゃないか。
入門書であれば章の始めなどに「何のためにこの章を学習するか」という意義付けが示されるはずだし、
示されないのであればあまり入門者向けの本ではないからもっと簡単な本から学んだ方がいい

527:デフォルトの名無しさん
18/09/20 10:23:59.56 gnTuzcyga.net
ＴＦ２、高レベルに進化するんだな
数年後にｋｅｒａｓ消えてそう
URLﾘﾝｸ(www.hellocybernetics.tech)

528:デフォルトの名無しさん
18/09/20 11:30:12.09 M2lBgQHaa.net
>>509
tensorflowとpytorchか？新しいの出てくるのか？

529:デフォルトの名無しさん
18/09/20 12:23:04.74 o2DcsKoW0.net
開発元同じだから

530:デフォルトの名無しさん
18/09/20 12:23:46.76 zlEb4gGt0.net
覚えるの大変だから、これ以上新しいものは出さないでほしい

531:デフォルトの名無しさん
18/09/20 12:30:15.73 7WHuQIEOF.net
おまいの脳は退化してる

532:デフォルトの名無しさん
18/09/20 14:26:41.94 X9J+trAU0.net
脳が学習を拒否してるだけだろ

533:デフォルトの名無しさん
18/09/20 20:04:23.98 5NSt/ZF+0.net
その機械学習の勉強意味あるんですか？
何か後に繋がるの？って言われた
そんなこと俺が聞きてぇよ！
何も知らない分からないとこから始めて勉強方法だって手探りだしやってる内容があってるか分からんし内容だって難しいしイメージ湧かないしで本人が一番不安だわ(；ω；)
なんだよちくしょう…(；ω；)

534:デフォルトの名無しさん
18/09/20 21:53:45.68 lp9E2ptbd.net
>>515
向いてない、無理してやることない

535:デフォルトの名無しさん
18/09/20 23:50:09.61 sVm7S3su0.net
我々の代わりにニューロンが学習してくれるのさ

536:デフォルトの名無しさん
18/09/21 17:00:40.03 2t2lIB8da.net
>>509
消えるも何も TF に統合されて普通に使われてるんだが…

537:デフォルトの名無しさん
18/09/21 17:58:59.29 MMpIEkeV0.net
俺にも機械学習を学んだ後のゴールが見えない

538:デフォルトの名無しさん
18/09/21 18:09:41.64 KMw7nMvLa.net
目的がないのに無理して学んでもしょうがないんじゃない？
受託分析の会社に就職したいとかこういうプロダクト作りたいとか、何かしらゴールを設定しないと学んだ事も役に立たないと思う。

539:デフォルトの名無しさん
18/09/21 18:27:13.56 2t2lIB8da.net
同意。もう素人がちょっと勉強してどうにかなるレベルじゃないし

540:デフォルトの名無しさん
18/09/21 19:46:22.75 egkcJrwz0.net
仕事に付けばゴールが設定されるんでは

541:デフォルトの名無しさん
18/09/21 20:31:40.71 y+ZygFeU0.net
何となく流行ってるからオライリーのディープラーニング本買ったけど、
私立文系非職業プログラマが趣味で手を出せる感じじゃない？

542:デフォルトの名無しさん
18/09/21 20:34:15.20 Hsxyb3Kxd.net
趣味でやるならいいんじゃないの。ゆっくり基礎から楽しめばいい

543:デフォルトの名無しさん
18/09/21 20:36:04.02 LuvXm+Whp.net
deepで回帰やってる人ほとんど殆ど見ないし明らかに回帰問題な物もクラス分類に置き換えてやってるの見る限り回帰よりも分類の方がハードル低いんですかね

544:デフォルトの名無しさん
18/09/21 20:36:50.09 81NIT4ig0.net
当たり前だろ
計算コストも高い

545:デフォルトの名無しさん
18/09/21 22:11:23.45 MMpIEkeV0.net
>>523
いや、理論が分からないんじゃなくて、
膨大なデータと強力な計算装置がないと、たいした物は作れない。
つまり、個人がチマチマと何かを作る用途には向かない

546:デフォルトの名無しさん
18/09/22 00:13:45.94 ZacBjrxHa.net
個人でもアイデア次第で面白いもの作れると思うけどな。
計算資源は趣味でやるレベルならクラウドサービス借りればいいし、
画像分類系ならImageNetのファインチューニングである程度は精度上げられる。
ラーメン二郎識別の人も、ベースの画像は自作のクローラーで集めた3万枚くらいでデータ拡張やGANで増やして精度を上げたと聞く。
サービスとして提供するレベルを目指すなら企業の力がいるけど、それは機械学習に限ったことではないし、
個人で楽しむ環境は自力で十分に用意できると思う。

547:デフォルトの名無しさん
18/09/22 00:38:25.15 l1Z1a/8Ia.net
AzureとかGCPとか使いたいけど無料でやりたくてもカード登録必須で無料枠越えたら勝手に課金されるのが怖い
勝手に課金せず無料枠越えたら問答無用でストップしてくれればいいのに

548:デフォルトの名無しさん
18/09/22 00:40:04.67 K4iJB0qOa.net
教師なしでできる事やればいいのに
強化学習とかさ

549:デフォルトの名無しさん
18/09/22 00:50:07.29 uHslz/QL0.net
できるかよ
どれだけ借りるつもりだ

550:デフォルトの名無しさん
18/09/22 00:51:12.19 7+L6lvEZ0.net
>>529
GCPは無課金枠使い切ったらクレカ開始するまでワンステップあるよ。
使い切った時点でサービスが一度止まるはず

551:デフォルトの名無しさん
18/09/22 02:23:42.00 MAFBmZ+e0.net
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URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)

552:デフォルトの名無しさん
18/09/22 10:37:32.71 IfrUT1bl0.net
GTX1080　一枚くらいなら個人買うけど、何すべえ

553:デフォルトの名無しさん
18/09/22 11:17:23.77 PGp2AKzL0.net
低学歴知恵遅れが独学で機械学習を学習しても
一向に学習効果があがらない
このｽﾚみてればよくわかるだろ
それと同じだからな
まずﾊﾞｶは勉強のしかたや努力のしかたが分かってない
だからﾊﾞｶはﾊﾞｶのまま
さらにﾊﾞｶはﾊﾞｶの自覚がない
だからﾊﾞｶはﾊﾞｶのまま
もうｶﾝﾍﾟｷなﾚｽ

554:デフォルトの名無しさん
18/09/22 11:25:37.78 K4iJB0qOa.net
流行りのディープラーニングやりたいのはわかるけどさ
データ集めるのもチューニングするのも難しいから、初心者が自前のデータでやるのは難しいと思うよ
まずはSVMとか決定木みたいな古典的な手法から入るべき
データが少なくてもそこそこ上手くいくから

555:デフォルトの名無しさん
18/09/22 11:26:26.13 K4iJB0qOa.net
ディープラーニングだけが機械学習じゃないよ

556:デフォルトの名無しさん
18/09/22 11:28:18.51 IfrUT1bl0.net
自分はそのつもりっす。方式による計算量の多寡の検討もつかないのでまずは一通り遊んでみる

557:デフォルトの名無しさん
18/09/22 13:26:53.70 fcKY0ssXa.net
このスレってnlp ネタ殆ど出ないよな。あんまやってる人いないのかな。
allennlp 使いたいけど評判どう？知ってたら教えて

558:デフォルトの名無しさん
18/09/22 13:47:27.41 +pucmWord.net
>>539
このスレは超初心者救済スレだから。LSTMもattentionもまったく出てこないw
AllenNLPは良くできてるけど少しハードル高いかも、仕様の把握が面倒

559:デフォルトの名無しさん
18/09/22 13:48:31.14 xOVRbYWfF.net
nipless

560:デフォルトの名無しさん
18/09/22 13:51:54.80 IfrUT1bl0.net
ダジャレスレ

561:デフォルトの名無しさん
18/09/22 13:56:57.15 fcKY0ssXa.net
>>540
サンクス、そう言えば rnn の話し見ませんね。
やっぱドキュメント読まないとダメか… pytorchもわからんとダメ？

562:デフォルトの名無しさん
18/09/22 17:59:22.10 QjN0TaMB0.net
ここに書いても無駄だろうけど
Attentionした時間順を特徴に埋め込んでから
CNNでその時間を考慮しつつ、初期層含め各層の時間情報を参照しながら畳み込む
ってモデルさっさとでないかなぁ
sota必至だから早く論文出てほしい
脳はやってる
URLﾘﾝｸ(www.eurekalert.org)
でも既存の機械学習では、初期の特徴に時間を付与することはほとんどやってない
RNNやLSTMが上手くいってないのは、初期から時間情報を連続的に把握して時間変化率を学習できないからだよ
いくら微分しても変化率とっても、初期状態からの時間情報を連続的に把握できないから学習できてない
一方、音声を特徴とする場合、ほとんどシークタイムが特徴に自動的に含まれるから
処理はクソ重くなるけど、高品質な結果が得られる
人間に置き換えても一緒
感覚器官は注意と畳み込みを同時に行いながら、それらの順でシーケンスを伝えて
脳はこの順番を記憶している

563:デフォルトの名無しさん
18/09/22 18:13:18.49 tW/Yy4gZ0.net
機械学習もいいが、センサーにはかなわん
ブラックボックスの中のものを重さや振った時の音で予測する・・・なんて回りくどいぜ
X線撮影で確認しろ
未来予測ならワームホール望遠鏡だ！

564:デフォルトの名無しさん
18/09/22 19:40:46.36 fcKY0ssXa.net
長崎は勝たないと脱落するぞ

565:デフォルトの名無しさん
18/09/22 19:41:06.05 fcKY0ssXa.net
ごめん、誤爆 orz

566:デフォルトの名無しさん
18/09/22 21:29:54.41 2qFIpkAdd.net
>>543
ドキュメントをなぞるだけなら不要

567:デフォルトの名無しさん
18/09/22 22:34:55.25 z+m4dANi0.net
>>503
デフォルト設定は貧弱
カスタマイズありきで拡張性は高いんだけど、使いこなせないなら、旧版をずっと使い続けた方がよさそう
こんなツールの設定コマンドを覚える暇があったら他にやらなければならないこと五万とあるだろ
俺は覚えるつもりだけど・・・

568:デフォルトの名無しさん
18/09/23 12:44:56.23 bLvK9Iso0.net
俺みたいな雑魚はまずnumpyとpandasとmatplotlibを使いこなせるように頑張るとこからだな

569:デフォルトの名無しさん
18/09/23 15:05:02.43 /sY9qa+Ta.net
>>550
的を得てるけど、深層学習が目的なら keras のサンプルでも動かすとモチベーションが保ちやすい
 >>54

570:8 了解。ボチボチ覚えるつもりではいます

571:デフォルトの名無しさん
18/09/24 02:46:29.51 igBDxXXr0.net
>>544
カプセルネットワークみたいにベクトルに拡張して空間情報とするのは？

572:デフォルトの名無しさん
18/09/24 04:22:26.78 6dcTB1Rg0.net
>>544
マルコフ連鎖をモデルの中に組み込めば良いんじゃ無い？
でも微分で消えてしまうのかな．

573:デフォルトの名無しさん
18/09/24 09:09:25.13 ekT6BbXIa.net
>>551
chainerのサンプルコードの方が楽。

574:デフォルトの名無しさん
18/09/24 12:16:47.58 lNNMZfDzd.net
>>554
まだ使ってる人いるのか

575:デフォルトの名無しさん
18/09/24 12:26:29.26 VhNQr7Aka.net
>>554
オワコンの名前をあげていちいち絡むな
URLﾘﾝｸ(trends.google.co.jp)

576:デフォルトの名無しさん
18/09/24 16:12:04.69 6L+7kJR10.net
>>552
カプセルネットワークの手法だと
各層で獲得した特徴同士の空間的相対位置は正確になるけれど
それでは汎用性がない
脳は空間的相対位置を崩す事もできる
これは記憶している各時間情報を参照して相対位置すら入れ替え可能だからできる
注目した部分の特徴だけを切り取って、別物として貼り付けるのではなく
一定の連続的時間情報部分を切り取って、その部分の特徴を別の連続した時間情報の一部分をキーとして
完全に連結させることができる
だから本当の汎用性を獲得するためには、時間情報の連続的把握が絶対に必要になる
 >>553
マルコフ性はこの場合適さない
何故ならば、脳と同様の構造を獲得するためには
過去、現在、未来すべての情報を参照する必要性があるから

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