【統計分析】機械学習・データマイニング22

【統計分析】機械学習 ..

2:デフォルトの名無しさん
19/01/13 09:15:39.34 lpjZ4t830.net
【統計分析】機械学習・データマイニング11
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング12
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング13
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング14
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング15
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング16
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング17
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング18
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング19
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング20
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)

3:デフォルトの名無しさん
19/01/13 09:18:25.29 lpjZ4t830.net
※ワッチョイです
次スレ立ての際は、一行目冒頭に
!extend:on:vvvvv:1000:512

4:デフォルトの名無しさん
19/01/13 11:31:41.80 LmF0N6o1a.net
>>3
乙 Python

5:デフォルトの名無しさん
19/01/14 01:24:27.87 i8fQRvBs0.net
ColaboratoryでTPU使おうと思うけどうまくいかない
なんだこれ

6:デフォルトの名無しさん
19/01/14 03:57:48.89 tccD9EHa0.net
>>993
>キューピーみたいにAI使えばいいのに、普及しないな
してるよ。
もう何個か納品しているが、予算が変わるわけではないので何も変化がない。
特に言うべき事がない感じ。客もへーとしか言わん。

7:デフォルトの名無しさん
19/01/14 10:53:10.03 ZKhJHRcZF.net
Colorless green ideas sleep furiously.

8:デフォルトの名無しさん
19/01/14 11:11:48.78 CIaIM+Sta.net
日本のIT産業はITドカタが多すぎるせいで工数でしか料金を評価しない風習が強いのが問題だな
何十億も稼げるシステムなら1人月しかかからなくても100人月分ぐらい取ればいい

9:デフォルトの名無しさん
19/01/14 11:19:44.54 mtcKqkeN0.net
そういうのは内製にまわるのかね

10:デフォルトの名無しさん
19/01/14 11:48:13.83 J7Dc0qS90.net
>>8
企業の購買担当者が文系なので
人月計算しかできないんだよ
ひとり100万と決まったら、
もうそれしかダメなんだよ

11:デフォルトの名無しさん
19/01/14 11:52:24.15 mtcKqkeN0.net
ワイも200万で受けてたけど、系列子会社は100万なのに、資本関係のないワイ社が高くなる根拠を示すのが大変みたい。

12:デフォルトの名無しさん
19/01/14 12:12:38.86 aPj/koI6F.net
鮮人バーターの法則

13:デフォルトの名無しさん
19/01/14 13:53:22.65 9Cudnq1q0.net
安い・うまい・速いで、うまいだけは数値化できない。
価格は数値だけど、品質は数値化できない
だから、ドイツ車みたいに、排気ガスの数値をだます奴が出てくる。
品質だけは、簡単に判別できない

14:デフォルトの名無しさん
19/01/14 14:03:37.63 rCI3+Rer0.net
>>13
機械学習向けの問題だと思うわ
If 画像 == りんご
のように
If 品質 == 良好
とできたらね
画像がりんごは誰が見ても分かるけど、品質が良好ってどうやって教師作るんだろうね

15:デフォルトの名無しさん
19/01/14 14:43:39.94 8beZ9BD2r.net
>>14
プロが５段階評価とかで付けるしかないんじゃないかなあ
もちろん個人差が出るから複数人で平均取るとかして

16:デフォルトの名無しさん
19/01/14 15:15:02.36 bXTJraa10.net
吉野屋最高

17:デフォルトの名無しさん
19/01/14 16:07:43.88 pvmT30y30.net
5つの味覚を取って美味しさを数値化ってのは既にされてるよ

18:デフォルトの名無しさん
19/01/14 16:22:40.74 dShHIhYla.net
果物や野菜は普通に等級が付けられてるんだから等級を正解データにして写真・糖度・水分その他特徴的な量を使って学習させるだけだろ

19:デフォルトの名無しさん
19/01/14 23:26:18.12 wO/JqUkW0.net
工場なんかの画像処理の工程で画像によってカメラのパラメータを変える必要があるんだけど新しい画像が入力された時に自動的に最適なカメラのパラメータに合わせるような事って実現可能？

20:デフォルトの名無しさん
19/01/15 00:35:52.15 40jsbuJQ0.net
パラメータ調整と画像処理の二段階で組み立てたら

21:sage
19/01/15 01:35:01.52 qj43f8q6p.net
>>19
それって機械学習じゃなくて制御工学で扱われている課題じゃね？

22:デフォルトの名無しさん
19/01/15 06:19:34.04 zIX5ooIi0.net
DPとかは機械学習の範疇

23:sage
19/01/15 06:28:12.84 qj43f8q6p.net
>>22
どういう分類かはどうでもよくて
制御工学のキーワードで探したら
解決策が見つかるんじゃねって事

24:デフォルトの名無しさん
19/01/15 07:16:07.88 PNg+c5Yba.net
>>23　の言うとおりだと思う。
解決策を考えるべきの話。
手法などが先にありきはナンセンスな話だが
AIを学ぶもののほとんどが、そこを勘違いしているのが実際。
そのアプローチだとあらたな発想の手法すら生まれてこなくなる。

25:デフォルトの名無しさん
19/01/15 12:20:40.17 EsCcpNsK0.net
AIでやるにしたって既存の方法と比較するのは重要だろ、ただAIでできますというのはアホ

26:デフォルトの名無しさん
19/01/15 14:52:02.13 5XJ4JWHKH.net
ここ見ていればわかるがそれが多いのが実態。

27:デフォルトの名無しさん
19/01/15 17:55:03.65 nD6ZTkLva.net
AI使うのが目的になっちゃってるパターン

28:デフォルトの名無しさん
19/01/15 19:31:56.21 7dD3Desva.net
Hinton先生がTwitter始めたらしい

29:デフォルトの名無しさん
19/01/15 21:01:07.16 5XJ4JWHKH.net
>>27
研究や業務をやっていないと、そうなってしまうでしょうね。
そうすると新たなAI技術が生まれなくなる。
日本の大学からAIや機械学習が生まれて来ないのはそういったことが
原因かもしれない。

30:デフォルトの名無しさん
19/01/15 22:15:27.18 +C/1A08O0.net
みんなどんなPC使ってるの
メモリ8G、SSD128、i5みたいな大学生用PC使ってるんだけど流石に買い換えようかなと思ってる

31:デフォルトの名無しさん
19/01/15 22:16:16.21 9Po8bm0j0.net
流れ者になるといかに予算とるかが目的になってることがある

32:デフォルトの名無しさん
19/01/15 22:17:45.56 9Po8bm0j0.net
>>30
CPU使いたいのかGPU使いたいのか
好きなほう選んでハイスペック品買えよ

33:デフォルトの名無しさん
19/01/15 22:40:28.82 kJBjt0Jq0.net
CPU使うやつはおらんやろ～

34:デフォルトの名無しさん
19/01/15 22:50:24.84 9Po8bm0j0.net
いや学習以外のとこで使うこともある

35:デフォルトの名無しさん
19/01/15 23:06:42.50 ww9C/aoC0.net
学習以外のとこでCPUが役立つなんてほんと少ないぞ
めちゃくちゃ重いエクセルファイルを開くとか、バカでかい圧縮ファイルを開閉するとか、ベンチマークで自己満足するとか
グラボ、そしてSSDの恩恵がデカイ
 >>30
i5 2400
メモリ16GB
SSD crucialの1TB
GTX1070
マザボは一回壊れたので中古の2000円の物
という構成だけど、機械学習ぶん回してる時は特に問題無い
グラボが8割、メモリが2割ぐらい
CPUはこのレベルで十分だけど、多分このレベルの方が高くつく。とにかくマザボが無い

36:デフォルトの名無しさん
19/01/16 00:19:40.86 MvZx4pNO0.net
グラボうるさそう。家だとつらぽよ

37:デフォルトの名無しさん
19/01/16 00:58:13.81 Y6YhZRdLa.net
データががたりない、データが多くなれば・・・・・
そういうのはやめましょう。
いつもデータは足りないもの。
知ってはいけないデータもある。
足りない中で考える力を養いましょう。

38:デフォルトの名無しさん
19/01/16 01:06:26.19 Q6hyL2w20.net
>>35
画像処理とかやってるとCPU高性能なほうがいいんだよ

39:デフォルトの名無しさん
19/01/16 01:45:49.13 G5UA3aI60.net
>>35
そこまで古いCPUだと対応MBのPCI Expressバスが遅そう
GPU内で完結する処理なら問題ないだろうけど

40:デフォルトの名無しさん
19/01/16 03:03:07.92 mMtrIibT0.net
>>37
最近は足りなくても学習しきれるようになってきたね
画像データを水増しするライブラリなんかも出てきた
 >>38
どんな画像処理してるの？
こないだ学習用に1000ファイルを処理したけど
1000*2000の200kbのjpg→100*200、50hbに再圧縮
5分もかからなかった
フォトショップやイラレもレイヤー50ぐらいなら全く問題ない。
プログラムの立ち上げは数秒かかるけどね
レイヤー1000とか超えると重くなったりする？今の所、そういう本格的なファイルは熱かったことがない
 >>39
そこはボトルネック担ってるとは思う
ただ、リソース見る限りはGPUで完結してると思うので、これで良いと思っておくよ

41:デフォルトの名無しさん
19/01/16 03:19:07.26 Q6hyL2w20.net
>>40
なんでもだよ。
画像検査なんかは相変わらず処理時間がネックになるから早いに越したことがない。
何でもGPUで書くわけにいかんし。

42:デフォルトの名無しさん
19/01/16 03:50:44.21 mMtrIibT0.net
>>41
そりゃまぁ早ければ早い方が良いのは1005間違いない。
具体的にどういう画像検査で遅くなったりするの？
SSD、メモリが十分な状態で、i5 2400と最新のCPUでどれぐらい差が出るの？
何か例があれば教えてほしい
個人的には、学習前の画像処理が1時間ぐらい変わった所で特に意味は無いかな、と思う
一回だけなら許容範囲だ

43:デフォルトの名無しさん
19/01/16 06:42:02.51 kEaSA9sYp.net
>>42
前処理を暗中模索するときはCPUが役にたつよ
決まったアルゴリズム、型にハマったデータセットばかり使うにはCPUはしょぼくても構わないだろうが

44:デフォルトの名無しさん
19/01/16 06:44:35.50 Jyszdvyz0.net
i7 の最新版など、高いCPU では、動画などの最新のコーデックも、ハードウェアで処理できる
3D 処理とか、コンパイルも速くなる。
ゲーム製作のモデラーが使う

45:デフォルトの名無しさん
19/01/16 09:40:45.54 vgh8/yNp0.net
>>37
データって量より、質と前処理とクレンジングの方が大事だなと実感した
画像ですら、量を増やすより選定した方が結果に繋がる

46:デフォルトの名無しさん
19/01/16 18:18:16.41 Y6YhZRdLa.net
>>45
その通りと思います。現在客先で見ている限りでは、データなんたらリストの方々
一様に前分析がおろそかになっています。おそらくやり方をご存知ないのかなと
思い始めました。
データが綺麗にそろうことははないので、今あるものからいかに見つけ出すか、
それがないと、じゃ次に綺麗なデータを取るために、どういうデータ収集の
仕組みにしたらいいかにたどり着かないですから。

47:デフォルトの名無しさん
19/01/16 21:14:24.24 Y6YhZRdLa.net
ティスとがリストになってた

48:デフォルトの名無しさん
19/01/16 23:36:02.13 V75kSyKb0.net
とりあえずgoogle cloud で初期3万円分使ったらいいさ。
それで多分飽きるから。

49:デフォルトの名無しさん
19/01/17 00:48:03.74 k9xuiiULa.net
GCPで無料で使えるのはかなりショボいスペックだから機械学習ぶん回すのには向いてないよ
手元にノートPCでもあれば大抵そっちの方が高スペック

50:デフォルトの名無しさん
19/01/17 22:18:45.13 RK9MBj9U0.net
Google colaboratoryでよくね？

51:デフォルトの名無しさん
19/01/17 22:22:14.89 QVzwQkwF0.net
なんか自分のPCでやれた方がかっこいいやん？

52:デフォルトの名無しさん
19/01/17 23:26:06.06 HESj7A6t0.net
>>50
TCP使えるなら最強だけどそれが無理だと

53:デフォルトの名無しさん
19/01/17 23:49:52.81 YGomhRWD0.net
>>52
TPU?

54:デフォルトの名無しさん
19/01/18 00:33:46.22 zMowrzxH0.net
>53
そすおう
酔っ払ってだめだー

55:デフォルトの名無しさん
19/01/18 18:28:53.21 33Cl+mQy0.net
機械学習ってユーザーじゃ学習させられないから売り逃げできないのが難点だな

56:デフォルトの名無しさん
19/01/18 19:19:34.43 ZaxSkk9ca.net
>>55
そりゃユーザーのレベルと、教える方の力量次第だよ。

57:デフォルトの名無しさん
19/01/18 19:23:45.40 bwMqhneg0.net
>>55
SI的な売り方では分析や画像認識が限界だろう。
データ収集ひとつとってもコアな業務知識が必要になるから提案のハードルも高い

58:デフォルトの名無しさん
19/01/18 20:48:09.72 mnEOY8d40.net
工場の検品ぐらいならかなり有用だと思う
ただそれ以上になると一気にハードルが上がるね

59:デフォルトの名無しさん
19/01/19 00:54:56.63 2Tiw7zAQa.net
MSのIME辞書って機械学習？

60:デフォルトの名無しさん
19/01/19 03:56:22.81 E3pxDp1L0.net
【AI】アプリからバグを全て取り除くために人工知能に任せたところ、全てが削除される
ｽﾚﾘﾝｸ(newsplus板)

61:デフォルトの名無しさん
19/01/19 06:54:57.09 sNgIc/IAa.net
>>59
奇怪学習だとおもう

62:デフォルトの名無しさん
19/01/19 07:07:01.96 sNgIc/IAa.net
>>60
いいね。

63:デフォルトの名無しさん
19/01/19 08:45:10.64 3pLu+RAo0.net
>>59
支那製造2025

64:デフォルトの名無しさん
19/01/19 09:46:11.89 mqBGq/QS0.net
バグを産まない一番の方法はコードを書かないこと。っていう格言があったような。全消しはある意味正解なのか

65:デフォルトの名無しさん
19/01/19 10:28:38.51 sNgIc/IAa.net
ハゲタカ学会横行だそうだ。
金さえ払えば海外発表論文になると。
そういえば情報処理学会、今は論文として
カウントしてもらえてるんかな？

66:デフォルトの名無しさん
19/01/19 11:33:04.08 3pLu+RAo0.net
呼んだか？鷲津

67:デフォルトの名無しさん
19/01/19 16:59:25.18 S3LTVMgK0.net
とりあえずしゃぶれよ

68:デフォルトの名無しさん
19/01/19 17:00:01.05 3pLu+RAo0.net
ＡＩ診療の最終責任は医師に　厚労省が初見解
URLﾘﾝｸ(www.asahi.com)

69:デフォルトの名無しさん
19/01/19 18:56:45.47 F9LTFsag0.net
>>68
妥当な判断でしょうね。
といっても、この辺りのことは審議会からの意見が通った結果と思う

70:デフォルトの名無しさん
19/01/19 19:37:30.55 DzVVgA5d0.net
>>68
数年後には今の腐った法案みたいに枷になるんだろうな

71:デフォルトの名無しさん
19/01/19 20:02:48.32 sNgIc/IAa.net
>>70
なんで？

72:デフォルトの名無しさん
19/01/19 21:51:05.21 eXcwnDrFp.net
AIは万能では無いけどそこらの町医者より的確な判断を下せる可能性は非常に高い
にもかかわらず、AIの判断ミスが使う医者の責任なら、使わないという医者も出てくる

73:デフォルトの名無しさん
19/01/19 22:16:36.66 DzVVgA5d0.net
>>71
責任を医者に求めるなら、医者はAIにも精通していないといけない
あのクソ忙しい医者が更に機械学習を学ぶとか、非現実的すぎる
命にかかわるような手術だと、提案を効くにしても使わないだろう。
歯医者や耳鼻科、皮膚科など、基本的に命にかかわらないような所は大幅に楽になるかも

74:デフォルトの名無しさん
19/01/19 23:48:03.20 EgWzcTTSa.net
AI側に責任もたせたら、開発者が手を引いちゃうよ
責任取れるわけないし、説明できる手法に変えないと理由づけもできない。
進歩が止まるよ。

75:デフォルトの名無しさん
19/01/19 23:49:58.53 EgWzcTTSa.net
>>73
AIに精通の必要はないでしょう。AIからの結果を補助として自分で判断するだけ。
そこにAI知識がといったら、AIの意味自体がない。

76:デフォルトの名無しさん
19/01/20 01:38:40.26 Aeg5ZHdY0.net
>>74
選択肢を患者に任せればいい
ヤブ医者判断より世界の名医クラスのAIがいいわ

77:デフォルトの名無しさん
19/01/20 03:19:32.95 vMifeOEMa.net
>>74
患者への説明できないというAI最大の弱点

78:デフォルトの名無しさん
19/01/20 03:33:53.05 amaA0ydz0.net
ＡＩはあくまでもパターン認識に基づくリコメンドをして、
それの医学的妥当性の判断は医者がすると考えれば何もおかしくはない。
まあ、町医者なんかだとパターン認識レベルしかできないヤブもいそうだが。

79:デフォルトの名無しさん
19/01/20 05:52:01.39 IrCacRA30.net
>>73 >>75
その辺りが現実的か
何かちょっと勿体無い気もするけど

80:デフォルトの名無しさん
19/01/20 06:07:10.83 ZUF26yy/0.net
お前ら知らんと思うけど命に関わる外科医はほとんどがサイコパスだよ
サイコパスは人体実験と最新技術が大好きだからAIも使う

81:デフォルトの名無しさん
19/01/20 07:23:03.54 vMifeOEMa.net
>>72
>>76
ん～～
あまりに的外れなこと言ってるとおもうぞ

82:デフォルトの名無しさん
19/01/20 09:27:25.68 3coNDWU9p.net
>>78
どの医者にも得意分野、不得意分野がある
パターン認識くらいしかできないAIでも、実用上、診断は人間ではかなわないレベルに来てる
それを使ったら医者の責任って言われてもね
患者ガチャだわな

83:デフォルトの名無しさん
19/01/20 09:35:26.29 qYrOBmwBd.net
この書籍は買いですか？
人工知能育成ブック
URLﾘﾝｸ(shop.nikkeibp.co.jp)

84:デフォルトの名無しさん
19/01/20 09:52:29.32 vMifeOEMa.net
>>82
それは、話が違う方向になってるよ。
病気かどうかが医師の責任という話ではなく
それは判断材料の一つにつかうだけで、
治療方針などについて患者との間で決定していかないといけない
それについて、なにを判断材料に好かった場合でも医師に責任が
あるという話だから。

85:デフォルトの名無しさん
19/01/20 10:19:39.41 DckoPus20.net
google翻訳みたいに使われるということか
誤訳があっても使う人の責任だ

86:デフォルトの名無しさん
19/01/20 10:20:53.88 3coNDWU9p.net
>>84
99%以上信頼のおける判別機をもつAIがレントゲンみて胸部に癌ありますと診断したとする
開胸したら正常でした
これは使った医師の責任だという
なんだかなぁってことだよ

87:デフォルトの名無しさん
19/01/20 10:21:39.87 jFgz5jql0.net
診断は投薬や処置などの治療方針につながる。
投薬にはどんなものでも少なくともアレルギーの可能性があり、
単なる点滴でも針の穿刺など傷を付けるなど、医療は基本的に
加害行為になります。
加害行為となり得る医療行為が医師などに許されているのは、
その医療行為によるメリットとデメリットを判断するための
最低限の知識などが、国家試験・国家資格などを通して国に
より一定の基準が保証されていることによります。
そのため、診断を補助する機器に対しても薬機方など様々な
規制が有り、安易に提供できません。
その為、下記の様なソフトでも指摘を受ける場合があります。
（現在は再度公開しているみたいです）
「糖尿病リスク予測ソフト、公開翌日に厚労省「未承認の医療機器」指摘で中止に」
URLﾘﾝｸ(yomidr.yomiuri.co.jp)

現在のAIのレベルは特徴量を主体とする単なるパターンマッチングに過ぎず、
遺伝子異常など特定の限定された診断基準に基づくだけでできる診断には有効ですが、
「息苦しい」などの複数の原因が考えられる内容の診断はできません。
「息苦しい」には肺が原因の場合もあれば、喉などの気道の狭窄、心機能の低下、
貧血、疲労、低酸素環境など様々な原因がありますが、これらの全てをパターンとして
学習させるのは無理で、診断の成績も報告の限りでは相当に悪く実用に耐えません。
恐らく現在のAI技術は、診断基準が明確な分野のみに特化して一部使用されることが
今のところ期待されています。

88:デフォルトの名無しさん
19/01/20 10:50:54.03 vMifeOEMa.net
>>86
要は、そういう使われ方しないという話ですよ。
他の検査などをやったうえでしか行わない。
今のAIはそこまで進歩もしていないし、患者との対話もできない。

89:デフォルトの名無しさん
19/01/20 10:53:37.47 DckoPus20.net
>>86
そんなもん医者でもあるんだろ。
AIの言いなりの医者なんて意味ないから責任があるのは当然。
分からなかったら他の医者と相談しろ。
そのための病院組織ってことだ。
至極真当では

90:デフォルトの名無しさん
19/01/20 14:04:16.68 74MgazwN0.net
>>87
長文乙

91:デフォルトの名無しさん
19/01/20 14:54:58.33 +KrkJl8W0.net
医師の負担が軽くなって、かつ精度も数値としてきちんと提示できれば、需要はあるんじゃない
ただ医療に関することだから責任の所在をはっきりさせないと、それはね
AI診断で医療ミスが起きて訴訟になったら、やっぱAIベンダーにも責任は問われるかと

92:デフォルトの名無しさん
19/01/20 15:26:54.01 iLYNrFpta.net
実際に治療を行うのは医者だよ
だから結果がどうなっても責任は医者にしかない
文献を元に治療したけど実は今回の患者は文献で考慮されてなかった例外で本当は真逆の対処をしなければならなかった、間違ったのは文献著者のせいだから責任とれ、なんてあり得ない

93:デフォルトの名無しさん
19/01/20 15:31:14.38 mH6uuoO10.net
AIが診療行為として認められ診療報酬が決められば実用化される、それだけの話

94:デフォルトの名無しさん
19/01/20 15:34:48.46 1qyIzvIOa.net
>>86
誤診なしで100%の診断ができるAIは存在しないから、AI診断を鵜呑みにして処置をするのはあり得ないよね
それで医療が成り立つなら人間の医者の存在意義がなくなる
AIが癌があると言うなら医者もレントゲンを目で見てその上で判断を下すべき

95:デフォルトの名無しさん
19/01/20 15:41:46.88 mH6uuoO10.net
2020年から実用化に向けた研究がはじまるらしい。まだ普通に診療に使われるのはまだまだ先の話。
URLﾘﾝｸ(www.mhlw.go.jp)

96:デフォルトの名無しさん
19/01/20 18:05:07.63 DemIoh4r0.net
だいたい、AIで出た結果自体をAI専門家でさえ、なぜそうなるか理由がわからないのが
今のAIだから、それで最終判断しそのまま処置なんてありえない。

97:デフォルトの名無しさん
19/01/20 18:53:50.31 5LAkrPXMM.net
自動運転の車と違って考える時間あるからツールの一つってことで、まあよろぴこ

98:デフォルトの名無しさん
19/01/20 19:27:57.92 3coNDWU9p.net
>>96
ニューラルネットワークだけ考えるとそうかもしれないが、決定木は既存のモデルから確率的に理由付けが可能だよね
定石によって解決可能な病気はコンピュータが医師となって医療行為のGO判断をできるようになると思うんだよね
そういう時代はまだ先ってのは分かるけど、薬の販売が段階的に規制緩和されていったところを見ると、徐々に適用範囲が広がっていくことを見据えて、法律は整備するもんじゃないの？

99:デフォルトの名無しさん
19/01/20 19:59:01.80 vMifeOEMa.net
>>98
話しの流れを見てもらえばわかるけど、ここでは決定木とは違う世界の
話を想定した。自動化に近いものの話になっているので、ちと違うので
それとは別ね。
決定木を用いた自動化は金融などでは長く行われているけどね。
どうもそういう話とは違いそうなので。

100:デフォルトの名無しさん
19/01/20 19:59:05.99 HIn25bv8a.net
決定木なら解釈可能って言うけどニューラルネットも決定木と解釈可能度合いは変わらないよ

101:デフォルトの名無しさん
19/01/20 20:05:02.78 F8po2NQDa.net
>>100
それは、おそらく >>98　の方が言われていることとは、解釈という言葉自体
が異なっていると思うよ。

102:デフォルトの名無しさん
19/01/20 20:15:26.42 F8po2NQDa.net
>>98
>徐々に適用範囲が広がっていくことを見据えて、法律は整備するもんじゃないの？
法律整備は、そのレベルと対象により違いますね。
先にルールがないと、どう扱っていいか進められないものがありますから。

103:デフォルトの名無しさん
19/01/20 23:54:47.19 LukOe8+Z0.net
ＡＩ診断が医師の責任になるとしたら、学習に使ったデータをユーザー個人が精査しないといけなくなるぞ

104:デフォルトの名無しさん
19/01/21 00:00:14.85 xV8zl5e20.net
X線画像を精査できるのか、すごいな

105:デフォルトの名無しさん
19/01/21 00:18:39.09 F4zpavrma.net
>>103
なぜ、そういう発想するのかが不思議だが、
医師は、AIから出てきた判断の結果を1つの提案のような見方をするだけで
それが正しいかどうかは、別な検査をもって検証する。
たとえば、最初に血液検査をして陽性と出た。それを探るために血液検査機器を
調べたり、どんなアルゴリズムで血液検査を要請と出したのかなどを考えること
はない。それと同じですよ。検査で陽性と出たら、他の手段でそれが正しいか
どうかを調べる。

106:デフォルトの名無しさん
19/01/21 00:19:11.48 D9kQy5HXa.net
>>103
それAI使わず医者の頭脳単体で診断する場合はその医者がこれまの学習に使ったデータを精査するってことだぞ
そんなことできないから現実的にはペーパーテストとかで判断するしかない
AIの場合はテストデータに対する正答率などをチェックするのに相当するわけで学習データをチェックする必要などない

107:デフォルトの名無しさん
19/01/21 00:27:42.54 F4zpavrma.net
どこか、勘違いされてる感じですね。

108:デフォルトの名無しさん
19/01/21 00:46:31.92 oZsiBNoLp.net
>>103
医療現場ではvgg16のように出来合いのモデルを使うだけだと思うよ
説明責任とかあるだろうからCNN系ならGrad-CAMで患部のところを強調させて終わり
これらを実装した医療メーカーが使いやすいもの提供するので、医師はソフトウェアにレントゲン画像食わせるだけ

109:デフォルトの名無しさん
19/01/21 01:34:10.16 YylvZCDP0.net
日本の現場では学習済みモデルの転用でビジネスするのがメインになりそうだけどどうなんでしょ
転用だけだと、適用範囲のところを喰らい尽くしたところでビジネスが頭打ちになって、どこかが新規のアルゴリズムを開発するのを手をこまねいて待ってるような状況になりそうで
それならば、米中みたいに基礎研究にリソース投じるのが得策のような気もする

110:デフォルトの名無しさん
19/01/21 16:20:17.26 0ANF89NR0.net
手術前とか特に、最終的に微細なリスクでも徹底して患者に説明してリーガルリスクを下げるようにするから、そのためのプロセスを効率化してくれると有り難い

111:デフォルトの名無しさん
19/01/21 17:28:10.82 8l9498MK0.net
>>87
読売新聞ってことは記事元は共同通信あたりだろうが、記者の勉強不足が酷いな

112:デフォルトの名無しさん
19/01/21 21:21:15.62 XnVx0c5u0.net
NARってRNNの一種って言っていいの？

113:デフォルトの名無しさん
19/01/21 21:32:21.47 nDlyMWRKa.net
>>111
まあ、専門じゃないでしょうから
とはいえ、記事のどの部分について言ってるの？

114:デフォルトの名無しさん
19/01/21 23:04:17.12 cKa0pl1z0.net
＞現在のAIのレベルは特徴量を主体とする単なるパターンマッチングに過ぎず、
そもそも科学がそうだろうがよおぉぉぉ～～～～～

115:デフォルトの名無しさん
19/01/21 23:17:51.00 nDlyMWRKa.net
まあ、記事を読む対象が誰かによって見方が変わるでしょう。
一般の人のにはＡＩ自体がすごいことをやっていると思う人も
多いでしょうから、そんな人知を超えたものじゃないんだよ
ということを言いたいと思えば、いいんじゃないかな。

116:デフォルトの名無しさん
19/01/21 23:20:25.38 RPeUonIR0.net
AIは科学じゃないんだが

117:デフォルトの名無しさん
19/01/21 23:25:48.29 LYzS9B8y0.net
科学はパターンマッチじゃないどん

118:デフォルトの名無しさん
19/01/21 23:26:50.07 0ANF89NR0.net
計算機科学は科学ではなかったのか

119:デフォルトの名無しさん
19/01/22 00:39:35.36 cGqgO5gp0.net
>>114
違います。

120:デフォルトの名無しさん
19/01/22 00:45:24.28 cGqgO5gp0.net
科学は
公理系からスタートするのか、
経験則・実績からスタートするのか
で二つに分けられます。
扱っている事象が帰納的に導かれたものなのか、演繹的に導かれたものなのかの区別ぐらいは明確に分けましょう

121:デフォルトの名無しさん
19/01/22 00:54:13.78 cGqgO5gp0.net
順が逆
演繹的に～、帰納的に～

122:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:03:35.67 cb7U++6D0.net
>>120
天気予報はどっち？
公理の基礎方程式にしたがって非線形の流体計算だけど、データ同化しないと使えない
もしかして科学じゃない？

123:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:04:52.75 cGqgO5gp0.net
演繹的

124:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:06:04.92 cGqgO5gp0.net
最悪なのは
経験則を公理としてスタートした理論

125:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:06:55.90 cGqgO5gp0.net
わらわら

126:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:07:36.88 cb7U++6D0.net
>>123
天気予報こそ計算機科学の代表例だと思うんだけど、科学じゃないと言われて草葉の陰で泣いてるはず

127:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:08:58.21 cGqgO5gp0.net
どんまい

128:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:13:22.77 cGqgO5gp0.net
無理やり係数などを自然法則に当てはめるのは完全に経験則の側。

129:
19/01/22 01:24:11.62 zFHfz07h0.net
>>120
＞経験則・実績からスタートするのか
ということは、ニュートン力学とかは、こっちの方に当てはまりますね
 >>120
＞扱っている事象が帰納的に導かれたものなのか、演繹的に導かれたものなのか
 >>121
その扱っているものが「公理」なのか「実在するもの」かを、>>120 のこの文にてはっきり示していないので、>>120 だけではどちらともいえませんね

130:87
19/01/22 01:25:08.03 9aIdmwSK0.net
>>114
医学は機序が不明な分野では「○○症候群」や膠原病の様に、確率論や
パターンマッチングの考え方が使用される領域もあるが、
基本的には解剖学・生理学・薬理学・分子生物学・病理学などの基礎医学、
更にその元となる物理学・化学・生物学などをベースとした理論や論理で
成り立っている。
決して「特徴量を主体とする単なるパターンマッチング」ではない。

ついでに「AI診断？」についていえば、機械がどんなに正確或いは不正確な
診断を提示したとしても、その採用・不採用を含めた診断の最終決定権は
法律上医師に属するため、医師の責任になる。
まぁ、医師・病院から開発メーカーにクレームがいくけどね。
更に臨床診断に関わる機器やプログラムは基本的に薬機法が適用されるため、
製造販売には厚生労働大臣の許可が必要。
診断までいかない「予測」や、無料での「公開」も法的にグレーであるから、
87の例のように厚労省から指摘を受けることがある。

131:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:26:49.62 cGqgO5gp0.net
>>129
前半イエス
後半何が言いたいのかよくわからん
一般論を言っただけに過ぎん

132:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:27:38.23 cb7U++6D0.net
>>128
無理矢理と言われましても、みんな観測から基礎方程式の係数決めてるでしょ？
科学の代表例って何だろう

133:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:30:55.74 cGqgO5gp0.net
んなこたーない

134:
19/01/22 01:32:27.17 zFHfz07h0.net
>>130
＞基本的には解剖学・生理学・薬理学・分子生物学・病理学などの基礎医学、
＞更にその元となる物理学・化学・生物学などをベースとした理論や論理で
＞成り立っている。
それはそのとおりなのですが、お手軽診断システムでは「英語のペーパー」という文字列的記述だけでなんとかしようとしている風に考えていました
その基礎医学（生理学、病理学等）の記述を計算機に落とし込むことすらめんどくさいのでやっていない、ときいています

135:
19/01/22 01:33:52.48 zFHfz07h0.net
>>124
どう考えても、力学とか電磁気学とかからして、これにあてはまる気しかしないのですが…

136:
19/01/22 01:35:14.77 zFHfz07h0.net
>>131
＞後半何が言いたいのかよくわからん
 >>120 の真偽は　 >>120 の記述が不足しているという理由により、>>120 の内容だけでは判断できないかと

137:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:36:30.65 cGqgO5gp0.net
ニュートン力学も電磁気学も一般相対性理論から見れば近似式。
あるいは量子力学からスタートせよ。

138:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:37:48.05 cGqgO5gp0.net
>>136『公理系』としっかり明示したはすだが‥。

139:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:42:03.70 cb7U++6D0.net
>>392
一般相対性理論が真実かも分からんのに、なんで公理になるの？光速度一定の法則だって経験則かもしれないのに？

140:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:44:35.23 cGqgO5gp0.net
『公理系』の定義をちゃんと見てから反乱しろっての

141:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:46:32.52 cb7U++6D0.net
F=maからスタートすることとc=一定からスタートすることの違いがわからんと言っている

142:
19/01/22 01:48:38.42 zFHfz07h0.net
>>138
＞『公理系』としっかり明示したはすだが‥。
>>120 を再度掲載してみます
＞科学は
＞公理系からスタートするのか、
＞経験則・実績からスタートするのか
＞で二つに分けられます。
ここまでは問題ないと思います。
＞扱っている事象が帰納的に導かれたものなのか、演繹的に導かれたものなのかの区別ぐらいは明確に分けましょう
ここで、この文のいうところの「扱っている事象」が「公理」なのか「経験則・実績」なのか、は、判別できないのではないでしょうか？
>>120 が指している分野が物理学だったとして、物理学は「公理系」を扱うものか、それとも「経験則・実績」を扱うものか、私は判断ができずにいます
 >>120 が指している分野が数学だったとすると、数学では公理を扱うものなのか、それとも経験則・実績を扱うものなのか？たとえば数学上の公理を導くために思考するときは、じつは経験則・実績に対して思考しているのではないでしょうか？
>>120 のいうところの「扱っている事象」が「事象＝event」という言葉だけでは抽象側なの�

143:ｩ具象側なのか判断がつきかねる、と考えました

144:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:54:43.66 cGqgO5gp0.net
>>142
お前は文系か？
スタートの仮定を示せばよいと言っている。
>判断できないのではないでしょうか
数学的に演繹されたかどうかで判断したらよいと思います。

145:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:56:57.47 cGqgO5gp0.net
>>141
ニュートンは最初に『質量と加速度は力に比例する』と仮定し勝手に係数を決めた。だから経験則だと述べた

146:
19/01/22 02:13:12.06 zFHfz07h0.net
>>143
＞スタートの仮定を示せばよい
その「スタートの仮定」が抽象側か具象側か、>>120 の文面・「事象」=event という語句から判断できるのでしょうか？
「事象」＝event という語句は、ほどよく抽象的かつ同時に具象的だと思います
 >>143
＞数学的に演繹
演繹、とは普遍的な命題から特殊な命題を導くことですが、数学的な成果物を出力するとき、「定義」「定理」そして「証明」自体を出力する活動も含まれるのではないでしょうか？
そういったときには、それらは数学においてもきわめて帰納的な活動だと考えています

147:デフォルトの名無しさん
19/01/22 02:16:05.73 cGqgO5gp0.net
定理から定理を求めることを演繹的じゃないと言われると、もうID:zFHfz07h0には何も通じないと考えたほうが良さそう。

148:デフォルトの名無しさん
19/01/22 02:17:07.60 cGqgO5gp0.net
だからあなたは文系ですか？と
問いたい。

149:
19/01/22 02:20:07.42 zFHfz07h0.net
>>146
理解が足りなくて申し訳ありません
「定理から定理を求める」というのは、数学の本を読むときの話というのなら理解します。
でも数学ってそんなものだけですか？実は、何もない空っぽな空間から「定義」「定理」そして「証明」を、あたかも手品のように取り出すことも含まれるのではないでしょうか？

150:
19/01/22 02:24:40.35 zFHfz07h0.net
>>147
一応数Ⅲ＝微積分は高校時に履修しています、大人になってからは
URLﾘﾝｸ(ja.wikisource.org)(n)
に注釈をつけてみたりしてしましたが、今読み返してみると間違いもあり、なかなかうまくいきませんね…

151:デフォルトの名無しさん
19/01/22 02:25:48.31 cGqgO5gp0.net
>>148
含まれない。
演繹法とは最初の仮定が一緒ならば、たとえ地球の裏側の人でも同じ道筋を辿れること。普遍性のある道筋。

152:
19/01/22 02:31:12.72 zFHfz07h0.net
>>150
では、その演繹法を生産する人の思考も同様に演繹的ですか？
たとえば、ハミルトンが
i^2 = j^2 = k^2 = ijk = -1
を1843年10月16日に発見したとき、その思考方法は演繹てきですか？それとも帰納的ですか？

153:デフォルトの名無しさん
19/01/22 02:38:49.67 9aIdmwSK0.net
>>134
ご指摘の通り、学習内容を限定しているため、一般用途としては
かなりいい加減なものがたくさんある。
ただこのいい加減なものでも役に立つ場合が有る。
例えば膨大な情報を学習させ、稀な疾患を特定するのには
有効な場合が有り、下記の記事のような事例が好例。
「AI、がん治療法助言　白血病のタイプ見抜く」
URLﾘﾝｸ(www.nikkei.com)
プログラム内部を確認していないため、推測でしかないが、
これはGoogleで複数キーワードで特定のHpを検索するのと
あまり変わらない可能性が考えられる。
その場合、このプログラムで明確な特徴がないがんの診断では、
人間の診断能力に及ばない可能性が高い。

また、類似物のマッチングによる認識技術も顔認証などで活用されているように
かなり有用になってきたため、下記の様な活用事例がある。
「東大発！AIの画像解析でガン発見率9割」
URLﾘﾝｸ(president.jp)

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