【統計分析】機械学習・データマイニング23

【統計分析】機械学習 ..

552:デフォルトの名無しさん
19/04/01 23:04:54.84 7xYDqOfD0.net
>>543
DCGANと同じ系統で行けばStyleGANあたりかな
高解像度で生成できる点と生成される画像をある程度(顔なら髪型や性別とか)をコントロールできる

553:デフォルトの名無しさん
19/04/02 08:14:20.64 VVvI2rk3a.net
>>534
そうか和田秀樹の「暗記数学」はあかんか？

554:デフォルトの名無しさん
19/04/02 08:16:54.

555:73 ID:VVvI2rk3a.net

556:デフォルトの名無しさん
19/04/02 15:12:27.52 yfiOb+qB0.net
>>546
ありがとう
Juliaちゃん覚えてないけどね！

557:デフォルトの名無しさん
19/04/02 19:46:35.97 2j6V1crXM.net
違うフレームワークが出てきた

558:デフォルトの名無しさん
19/04/02 19:51:51.82 5y8eyGT0a.net
面倒だからAIに学習させろyo!

559:デフォルトの名無しさん
19/04/02 21:24:34.24 X9JCSBq+0.net
>>545
いやこれは全然丸暗記じゃない、むしろDNNの学習に近いのでは？
URLﾘﾝｸ(ja.m.wikipedia.org)暗記数学

560:デフォルトの名無しさん
19/04/03 13:47:49.54 37SreTcKp.net
機械学習に適したPCのスペックってどんなもの？
グラボ重要？

561:デフォルトの名無しさん
19/04/03 13:54:08.18 ed/i6Vfo0.net
>>325 個人で買えるぞ、スイッチサイエンスがWeb販売してる。　もう品切れで次の入荷は解らないとか。　最初の入荷が4月だって。
もう手に入れた人もいるな。

562:デフォルトの名無しさん
19/04/03 14:40:14.78 hO+2Cs830.net
>>551
グラボ無いと無理
あとデータ大量に使うからSSDも必須
メモリは16GBぐらい、CPUは割と何でも良い。

563:デフォルトの名無しさん
19/04/03 18:12:47.46 KH0a8AtnM.net
n=200、変数60個ほどで
DeepLeaningしてみたら
計算に1時間ぐらいかかる！
なにこれ？
やはりグラボは必須かなあ？

564:デフォルトの名無しさん
19/04/03 18:22:55.48 hO+2Cs830.net
100%必須
CPUでは無理がある

565:デフォルトの名無しさん
19/04/03 18:45:12.42 /1jKmhtJ0.net
CPUでやるならMNISTが関の山

566:デフォルトの名無しさん
19/04/03 19:07:05.64 6D8WKArXM.net
>>554
何やってるか分からんけど時間かかりすぎ
コードがおかしいか、cpuが弱すぎる

567:デフォルトの名無しさん
19/04/03 19:33:52.58 JogZOakl0.net
スポットでクラウド借りたら？

568:デフォルトの名無しさん
19/04/03 19:51:43.15 UTygU+Lh0.net
>>554 何やったか知らんが、Jetson nano でどのくらいかかるか興味津々

569:デフォルトの名無しさん
19/04/03 20:17:26.61 KH0a8AtnM.net
>>557
CPUは第6世代i7でメモリ16Gですので
弱いってことはないと思いますが、
変なことしてるのかなあ？
と思って考えてみまして、
原因らしきものを思いあたりました！
変数と方法を変えて試してみます。
ご指摘ありがとうございました！

570:デフォルトの名無しさん
19/04/03 21:40:47.49 Rpsjk9rP0.net
別にdeep learningしない機械学習ならグラボはいらんぞ。

571:デフォルトの名無しさん
19/04/03 21:50:12.16 U2l/RJDv0.net
LSTMによる小説創作って成功してないよね？
それっぽい文章は書けるけど、意味不明だし
まともなストーリーは皆無だよね。
なんで、成功しないの？意味あるの？

572:デフォルトの名無しさん
19/04/03 22:10:41.25 hO+2Cs830.net
>>562
成功しないのは小説生成が金にならんから＋LSTMのモデルではできないのだろう
大体文章を学習して小説生成ってのはちと無理がある
背景にある抽象的な場面遷移なりを学習し、そこから文章生成しないと難しいんじゃないかな
多分だけど、台本などを学習した方が良いと思う

573:デフォルトの名無しさん
19/04/04 12:41:48.23 h3CnjMwPM.net
LSTMだけじゃ小説は無理っしょ？
短歌や俳句ならできるかも？

574:デフォルトの名無しさん
19/04/05 20:32:10.65 fLNcClMmM.net
そこでBERTですよ

575:デフォルトの名無しさん
19/04/05 20:47:37.19 +AwbeXijM.net
gpt2は？

576:デフォルトの名無しさん
19/04/06 03:55:52.91 1lMVWAtUa.net
この世界を極める！
これは重要なことで有意義なこと
優秀な人ならどんどんチャレンジするべき。
これはこれでOK。
でもって、大学でそういった授業が始まっているときは
すでに、別な新しい世界が産業界では起こっているという
ことにも横目で見た方がいい。
ただし、AIと同じように一般的に金になるのは20年先だけど。

577:デフォルトの名無しさん
19/04/06 04:34:19.15 AQ5QdoT1M.net
学部の授業に出てきたら
既に周知の枯れている技術ということ
だろうからね。
研究するなら日本語で書かれた本が
1冊出たところが最終かな？

578:デフォルトの名無しさん
19/04/06 08:35:57.25 k2QB3xcX0.net
GANで骨格から肉付け再現できないかしら？

579:デフォルトの名無しさん
19/04/06 11:07:37.36 3J+kczjMF.net
>>568
そのようだな
YouTuber科を新設
ｽﾚﾘﾝｸ(newsplus板)

580:デフォルトの名無しさん
19/04/06 16:38:15.84 R5RT9TuE0.net
昔のAI 研究について教えて下さい。
70年代、80年代のニューラルネットワークって
昔のPCでどんな風に設計していたの？
英数字や記号によるプログラミングですか？
Pythonの画面みたいな？
今でもそうだけど。

581:デフォルトの名無しさん
19/04/06 16:56:37.61 HfeiwHzV0.net
その年代はわかんないけど90年代なら3層ニューラルネットによる文字認識(まさにMNISTみたいな感じ)をC言語で書いてたよ

582:デフォルトの名無しさん
19/04/06 17:24:23.26 fUtATdqB0.net
>>571
80年代後半はPCじゃなくてSunとかのWorkstationがメインだった
GUIはSunViewとかXViewとかで、言語はC
70年代はよく知らないけど、多分DEC-11とかのミニコンとかか

583:デフォルトの名無しさん
19/04/06 17:28:37.36 fUtATdqB0.net
あと、大学とかだと、センターの大型コンピューターをTSSで使っていたか
言語はFortranで

584:デフォルトの名無しさん
19/04/06 17:33:26.84 O6L0axhXF.net
そうですか。
教えてくれてありがとう。

585:デフォルトの名無しさん
19/04/06 18:03:02.36 7tGee9uO0.net
>>571 昔(戦後すぐあたり)は、アナログコンピュータが多かった。
つまり計算もメモリも人間に近いアナログだった。
微分積分とかは、コンデンサを使ったりね。
その後デジタルコンピュータが発達してきても、人間の脳を再現するには多値メモリが必要なんじゃないかという論文が沢山出されていた。自分が興味を持ってたのは3値メモリ。
今、抵抗型メモリがではじめてるから多値メモリを使った新しいコンピュータ理論が出てくる時代になってきた。
FPGAと多値メモリを組み合わせると全く別世界が生まれる可能性がある。この組み合わせはすでにノイマン型コンピューターではないと言われている。

586:デフォルトの名無しさん
19/04/06 18:09:31.44 R5RT9TuE0.net
>>576
へえ。ちなみに汎用AIやシンギュラリティは実現できると思いますか？

587:デフォルトの名無しさん
19/04/06 18:16:11.51 hBfZV6UDp.net
>>577 必ず実現する。

588:デフォルトの名無しさん
19/04/06 18:56:02.16 jpD7ojAE0.net
そこでFPGAが出てくるところがｗ

589:デフォルトの名無しさん
19/04/06 19:01:09.63 /WRt9p3o0.net
多値だろうと2値だろうとノイマンコンピュータにかわりはないって誰も突っ込まないのな。

590:デフォルトの名無しさん
19/04/06 19:58:05.61 k2QB3xcX0.net
ノイマンじゃダメなの？

591:デフォルトの名無しさん
19/04/06 20:39:45.39 SRBz0RyMa.net
>>571
AIは70年代が中心で80年になると、興味は急速に薄れていった
人から情報を聞き出すExpert Systemという流れだったので無理があった。
にニューラルネットワークについては、その時期に基本は出来上がっている。
言語はフォートランが多くの場合がFortranだったと思う。
80年半ばのQuinlanの発表をきっかけに、機械学習が�

592:ｳけばれはじめ 90年代にり機械学習はAIではなくデータマイニング中心に、本格的に花開き始めた。データマイニングでのデータからの知識利用の成功をもとに、AIでももっとデータからの知識を利用しようとする流れが徐々に出てきたように感じるが、AIとしてはディープラーニングが叫ばれるようになるまで脚光は浴びないでいたのが実際。あくまで全体的な流れの話なので、部分的、あるいは一企業で力をいれて等は当然行われていた。ロボットなどね。

593:デフォルトの名無しさん
19/04/06 20:43:13.47 grJD5FiV0.net
嘘乙

594:デフォルトの名無しさん
19/04/06 21:05:12.29 gA+SsPRaM.net
キモ改行まん久しぶり

595:デフォルトの名無しさん
19/04/06 21:14:44.80 SRBz0RyMa.net
>>583
本当にしらんの？

596:デフォルトの名無しさん
19/04/06 22:17:55.41 SRBz0RyMa.net
>>584
もうしわけない
スマホ改行無視設定しとらんのね
仕事になるといろいろな入力媒体があるから
しとくといいよ。

597:デフォルトの名無しさん
19/04/06 22:57:41.91 FcZeCs1O0.net
>>586 そんな設定ないわ、人に要求するんじゃなくて自分で気をつけろ。

598:デフォルトの名無しさん
19/04/06 23:10:20.73 SRBz0RyMa.net
なんであなたの表示に合わせんとアカンの機能が乏しい機器に合わせろって話か

599:デフォルトの名無しさん
19/04/06 23:31:05.01 /WRt9p3o0.net
>>581
ダメというか表現能力は変わらんよねという当たり前のことを言ってるんだけれど。
思った以上にここはやばいな。。

600:デフォルトの名無しさん
19/04/07 07:42:27.81 WlLssy3w0.net
576がなんのことを言っているのかわからんが
表現能力が変わらなくても効率性が違うでしょ

601:デフォルトの名無しさん
19/04/07 09:23:38.16 GYBhj6UR0.net
>その後デジタルコンピュータが発達してきても、人間の脳を再現するには多値メモリが必要なんじゃないかという論文が沢山出されていた。自分が興味を持ってたのは3値メモリ。
>
>今、抵抗型メモリがではじめてるから多値メモリを使った新しいコンピュータ理論が出てくる時代になってきた。
>
>FPGAと多値メモリを組み合わせると全く別世界が生まれる可能性がある。この組み合わせはすでにノイマン型コンピューターではないと言われている。
この辺の話の反論をしてるつもりなんだけどね。
あとは君の日本語理解の問題なので勝手に考えてくれ。

602:デフォルトの名無しさん
19/04/07 09:27:22.11 Ml/JzpTH0.net
>>11東京大学理学部数学科に入りたい
って言ってる時点でだめだ
大学に入る前に
自分の数学論理の概要が構築されてなければ
将来的になんの成果も残せない
自分の数学論理の概要が構築されてれば
どの大学にはいっても別に問題はない

603:デフォルトの名無しさん
19/04/07 09:31:10.87 Ml/JzpTH0.net
>>577ちなみに汎用AIやシンギュラリティは実現できると思いますか？
汎用ＡＩはＡＩの技術の延長線上にはないんで
今のＡＩの研究者には不可能

604:デフォルトの名無しさん
19/04/07 09:37:46.49 Ml/JzpTH0.net
>>42論理が破綻してる
＞全であるなら、それ以外が存在しえないのだから、破壊することも、全以外を認知することすら出来ない
数学で言えばメタ数学でなんで
メタ論理って位置づけになる
これは自己言及で
いわゆる不完全が結論だ
ここで問題になるのは汎用ＡＩだ
汎用ＡＩの研究は「一人称の研究」といわれ
自我（自分自身）を自分の研究のテーマにするってことで
メタ研究で結論は不確定だ

605:デフォルトの名無しさん
19/04/07 10:03:01.58 KWJ+xksL0.net
>>593 シンギュラリティとは現在の知識では予測不可能な世界だから、現在の延長線で考えても無駄。
しかし必ず訪れる。
回線スピードが早くなり全世界のあらゆる機器が接続された状態になれぽ何が起きるか？

606:デフォルトの名無しさん
19/04/07 12:11:15.20 g7t7EDv5M.net
俺はずっと長い間、シンギュラリティは
こないと考えていた。
その根拠は、
1、人の脳は全く解明できていない
(22世紀には解明されるだろうという予測はある。)
2、技術曲線の存在。どのような技術も必ず天井にぶつかる。
3、そもそも刹那も同一でない生体脳を、高々デジタルごときで再現できない。
４．プログラムやデータそのものが膨大過ぎて処理できない。
5、プログラムが巨大複雑になって人が理解できない。
などというもの。
しかし2年前、考えが変わった。
人の脳を超える自我をノイマン型計算機で
作れる可能性があることに気がついたのだ。
来年のAI学会にて動くものを
見せる予定で頑張ってるけど
仕事が忙しくてなかなか時間が取れない。
こうゆうとき、大学の研究所で給料もらいながら
女子大生のナンパしかしてない後輩たちを
見ていると殺意が沸く(笑)

607:デフォルトの名無しさん
19/04/07 14:42:48.13 pahFUo3Ap.net
>>596 ノイマン型でも出来るだろうけど、多分シンギュラリティが起きる頃には非ノイマン型がかなり使われてるだろう。

608:デフォルトの名無しさん
19/04/07 14:46:50.79 8Ypm4xEe0.net
ハイパーノイマン型の時代だよ、君

609:デフォルトの名無しさん
19/04/07 15:29:03.32 g7t7EDv5M.net
>>597
非ノイマン型は
まだまだ先の話でしょ？
30年後ぐらい？
俺はもう死んでる頃。

610:デフォルトの名無しさん
19/04/07 15:55:40.05 pahFUo3Ap.net
量子コンピュータも非ノイマン型だろ？
原子スイッチを使った回路や多値メモリなどで非ノイマン型の研究が進みつつある。
FPGAを非ノイマン型と言う人もいるが。

611:デフォルトの名無しさん
19/04/07 16:48:24.01 SSVIISpY0.net
>量子コンピュータも非ノイマン型だろ？
>原子スイッチを使った回路や多値メモリなどで非ノイマン型の研究が進みつつある。
おもちゃと一緒にするなよ
>FPGAを非ノイマン型と言う人もいるが。
いないｗ

612:デフォルトの名無しさん
19/04/07 20:27:34.64 /mR5vNXK0.net
大脳生理学が専門の教授もAIで計算してたら未踏の壁を越えたとか眉唾な話をしてたが
AIはシステム屋が使うより、各専門家で使いこなして貰った方が結果が出そうだ。
どうせ専門知識が無いと変数の定義も値の定量化も出来んし

613:デフォルトの名無しさん
19/04/07 20:45:52.59 5OHVJjZB0.net
ディープラーニングを器用に編み出す
人間がディープラーニングを編み出すときに考える思考を再現しないと
直観がGAN生成装置とかね

614:デフォルトの名無しさん
19/04/07 20:48:54.63 1HKFIods0.net
皆さん教えて下さい。
なんで、シェフワトソンは使えなくなったのですか？
シェフワトソンを紹介してるサイト
URLﾘﾝｸ(tech-camp.in)
シェフワトソンのサイトが表示されないのです。
検索しても、理由がわかりません。
せっかく面白いシステムだと思うのに、使えないのはもったいないです。

615:デフォルトの名無しさん
19/04/07 21:02:37.47 9t5fZjJB0.net
>>604
多分利用率が低かった

616:デフォルトの名無しさん
19/04/07 21:08:56.45 1HKFIods0.net
>>605
面白いのに利用者少ないなんて…。

617:デフォルトの名無しさん
19/04/07 21:12:13.79 Qw1qWEoq0.net
>>604
サービスを止めたんだろう
URLﾘﾝｸ(www.reddit.com)

618:デフォルトの名無しさん
19/04/07 21:29:59.35 k7iDo0Y80.net
【薬学】AIを利用した創薬、新素材開発の時代がやってきた［04/04］
ｽﾚﾘﾝｸ(scienceplus板)

619:デフォルトの名無しさん
19/04/07 23:25:19.99 E20IPbdya.net
>>606
実際に料理をしたい人にとっては、面白くなかったということないかな。
面白さは自分で考えるところにあるのかも。

620:デフォルトの名無しさん
19/04/07 23:45:55.76 Qw1qWEoq0.net
>>606
ＩＢＭの技術力の宣伝の一環、商売ではない

621:デフォルトの名無しさん
19/04/08 07:12:20.27 r6ctvFAb0.net
kerasはオワコンなの？
pytorchがいいの？

622:デフォルトの名無しさん
19/04/08 07:22:37.82 26lZNeBT0.net
>>599
ノイマン型じゃないのを非ノイマン型と言うなら、PICマイコンみたいな命令とデータを別々のメモリに載せるのをハーバード型って言うけど。。。

623:デフォルトの名無しさん
19/04/08 08:16:29.09 j9hUx87z0.net
>>611
keras使うくらいなら素のtensorflow使ったほうがマシ。

624:デフォルトの名無しさん
19/04/08 09:00:23.24 a8x/mGssp.net
>>611
終わってはないけど複雑なことやろうとすると途端に難しくなる

625:デフォルトの名無しさん
19/04/08 09:09:59.72 qrhOu38P0.net
大雑把にkerasで書いて細かい所はtensoflow

626:デフォルトの名無しさん
19/04/08 10:56:39.21 8KFxhs7Ba.net
kerasは簡単に書けるが細かいチューニングができない
tfは慣れなければ複雑だが細かいチューニングがやりやすい
その両方のメリットを享受するためにtf側がkerasを組み込んで使えるようにしている

627:デフォルトの名無しさん
19/04/08 11:45:39.70 qrhOu38P0.net
>>616
そう
何か別物と思ってる人がいるみたいだけど

628:デフォルトの名無しさん
19/04/08 14:22:48.88 QRsHzIhL0.net
>>604 外国にはまだあるけど日本はやめたのかも。
still alive URLﾘﾝｸ(www-03.ibm.com) . they recreate the Quebecer poutine

629:デフォルトの名無しさん
19/04/08 21:02:00.20 r6ctvFAb0.net
ibmはリストラ早いから

630:デフォルトの名無しさん
19/04/08 21:28:59.65 ClaymXo60.net
>>618
外国にはあるということは使えるのですか？
どうやって使える？

631:デフォルトの名無しさん
19/04/09 09:21:31.64 Xb/cLdUa0.net
＞＞620　クリックすればいいじゃん

632:デフォルトの名無しさん
19/04/09 12:49:26.87 9s7RZ40vd.net
>>621
スマホからだけど、どこをクリックしたらいいのかわかりません。
どこも単なる紹介記事のようなもので、シェフワトソンは見当たらない。

633:デフォルトの名無しさん
19/04/09 17:29:19.97 HbJ8wPKJ0.net
>>622 本当だね、諦めなさい。そのうちいろんなベンダーがWatson を使って同じ様なサービスを始めるから。
IBM としてはそれらの邪魔になってはいけないから閉じたんだと思う。
日本だとクックパッドとか始めそう。シェフワトソンを使ったレシピなんてやってるし。

634:デフォルトの名無しさん
19/04/09 17:32:04.24 HbJ8wPKJ0.net
クックパッドはデータを持ってるから AI (ワトソン) を使う環境は整ってる。

635:デフォルトの名無しさん
19/04/09 18:05:57.31 n7Xbwl5Z0.net
後から来て間違えた奴が偉そうにｗ

636:デフォルトの名無しさん
19/04/09 18:59:38.24 1KTVyE26M.net
scikit-learnをプロダクトで使ってもいいの？

637:デフォルトの名無しさん
19/04/09 19:47:12.08 YPZe2Y4xa.net
具体的にsklearnの何をどういうプロダクトで使いたいのか

638:デフォルトの名無しさん
19/04/09 19:57:42.47 mg+oftxD0.net
使ってもいいけどscikit-learnはもうかなり古いぞ

639:デフォルトの名無しさん
19/04/09 20:48:56.18 40L2/srO0.net
>>628
初心者の自分には驚愕の事実…
他に台頭してるライブラリがあるのですか？

640:デフォルトの名無しさん
19/04/09 21:31:31.81 mg+oftxD0.net
>>629
keras（tensorflow）かpytorch
ちなみにgoogleとmicrosoftがそれぞれ使っている
更についでに言うと、俺も数年前にscikit-learn使って同じ事思った

641:デフォルトの名無しさん
19/04/09 21:39:05.58 VbkiJFWvd.net
>>630
ライブラリとしてのレイヤーがぜ

642:んぜん違うだろ

643:デフォルトの名無しさん
19/04/09 21:52:49.03 oqMw30MG0.net
うーんマグロもシャケも同じ同じぃぃ！

644:デフォルトの名無しさん
19/04/10 00:51:48.43 cNM9Wy/Xa.net
sklearnは機械学習というよりその前処理に使うのが主

645:デフォルトの名無しさん
19/04/10 02:51:52.58 b3+peZdtp.net
>>633
そんなわけない
適当過ぎるだろw

646:デフォルトの名無しさん
19/04/10 08:40:51.68 Dtz57xGyM.net
>>634
禿同

647:デフォルトの名無しさん
19/04/10 08:41:40.81 Dtz57xGyM.net
>>633
禿違

648:デフォルトの名無しさん
19/04/10 10:40:49.77 lWLoQ9ihH.net
anacondaて使っている人は多いの？
最適化されてなさそうで不安なんだけど

649:デフォルトの名無しさん
19/04/10 15:05:42.51 KH2onUUop.net
ancondaは初学者用
もう穴の時代は終わった

650:デフォルトの名無しさん
19/04/10 15:07:29.07 /RJ3Xoqha.net
Anaconda使ってます！初学者です！！！

651:デフォルトの名無しさん
19/04/10 15:11:40.13 aleM+Xhdd.net
なんか深層学習の凄いアルゴリズムはないですか？

652:デフォルトの名無しさん
19/04/10 19:15:30.26 20MEu+vm0.net
Pytorch勉強するわ

653:デフォルトの名無しさん
19/04/10 19:20:45.40 xcPdAU380.net
画像や動画、音声なんかでdeep learningやろうって話じゃなけりゃscikitlearnで十分だよ。
古いと言えばそうだが逆に言えばライブラリとしては結構枯れてる。
まあただこの仕事に憧れる奴はミーハーだろうからそういうのは好きじゃないんだろうけどな。

654:デフォルトの名無しさん
19/04/10 20:20:37.68 aO8gbFpB0.net
そもそも本格的にやろうとする人はpythonみたいな遅い言語は使わない

655:デフォルトの名無しさん
19/04/10 20:35:35.38 Tj/eQorQ0.net
専門外だけどちょっと機械学習やったら後悔したよ
もうやめたい

656:デフォルトの名無しさん
19/04/10 20:48:11.24 wpQ7q5oXp.net
>>644 自由にやめれば良い。誰にやらされてんだよ。

657:デフォルトの名無しさん
19/04/10 21:00:09.35 Tj/eQorQ0.net
会社

658:デフォルトの名無しさん
19/04/10 21:12:05.86 UESsnIOiM.net
会社ならDataRobotとかSPSS Modelerみたいな一般向けのツール買えばいいでしょ

659:デフォルトの名無しさん
19/04/10 21:21:21.50 xcPdAU380.net
ああいうの逆に使いづれーわ。excelのがマシなレベル。

660:デフォルトの名無しさん
19/04/10 21:42:06.24 20MEu+vm0.net
>>646
やれって言われたの？

661:デフォルトの名無しさん
19/04/10 21:46:00.32 Fome10Mm0.net
excel使いではな、公務員に転職したら

662:デフォルトの名無しさん
19/04/10 22:07:04.91 xcPdAU380.net
結局フォーマット合わせなり微妙な調整するんだからスクリプト書くことになる。
だったら最初からpythonで書いた方がマシっていう当たり前のことがバカには通じない。

663:デフォルトの名無しさん
19/04/10 22:27:38.52 Gpwaqo520.net
ホームページビルダーみたいなもんでしょ

664:デフォルトの名無しさん
19/04/10 22:38:51.09 xcPdAU380.net
>>652
だからその手の手軽な分析だったらexcel使ってヒストグラムでも出した方がマシって話なんだよ。
ツールありきで考えるような人間はこの仕事に首を突っ込まない方が幸せだよ。
本人も周りも。

665:デフォルトの名無しさん
19/04/10 22:40:29.50 SWhoo2cva.net
分析や機械学習までツールに投げるかは別にしても、データの準備にTalendみたいなETLツール使ったりは普通にやるだろ

666:デフォルトの名無しさん
19/04/10 22:51:35.01 xcPdAU380.net
>>654
そういうツール使ってうまくいくほど世の中のデータベースはスキーマがまともなことはない。
そしてそういう残念な組織ほど一発ツール使って解決しようとしてドツボにはまる。
スキーマがまともな組織な場合はまともなプログラマがいるのでこういうことで悩んだりしないという
ある種のデッドロックツールなんだよ。

667:デフォルトの名無しさん
19/04/10 23:10:31.24 Gpwaqo520.net
田舎のおじさん企業にも始められる機械学習ツールて位置づけじゃない
そら国内sotaな現場ばかりじゃないからな
MLは高い数学の素養が求められる�

668:ｪまたハードル高いし

669:デフォルトの名無しさん
19/04/11 05:49:37.85 2KDMmxCk0.net
そこまで高尚でもない

670:デフォルトの名無しさん
19/04/11 05:55:00.73 JbjmuqI4a.net
>>650
役所すらRPAに。

671:デフォルトの名無しさん
19/04/11 11:44:01.58 bTGeujWNF.net
pythonは初学者用
もう蛇の時代は終わった

672:デフォルトの名無しさん
19/04/11 12:13:20.63 CZCzN54v0.net
>>656　もう小学生でも遊べる時代だぞ。

673:デフォルトの名無しさん
19/04/11 12:15:00.11 CZCzN54v0.net
>>659 初学者からプロ用途まで幅広く利用される。　実際にAI系はPythonがなければ始まらない。

674:デフォルトの名無しさん
19/04/11 18:34:12.24 XplD4nHz0.net
データが綺麗ならそりゃツールにぶちこむだけで済むだろうが
そんな簡単な話は世間には転がってない。

675:デフォルトの名無しさん
19/04/11 19:41:03.21 w5gwslMV0.net
>>660
そりゃMLツールで遊ぶだけなら誰でも出来るだろ
ビジネスやら研究の領域になったらそんな寝言は出てこん

676:デフォルトの名無しさん
19/04/11 21:20:07.45 OqhcHWodM.net
>>648
分かる。
ビッグデータ分析といっても
ほとんどの会社では
Excelレべル。
python使ってど一のこ―のってのは
増えてきているが
ツール使うほどじゃない。
ツール使うとキレイな
グラフ描けるというぐらい。
Excel使って月収130万の俺が
言うのだから。
儲かってウハウハ！

677:デフォルトの名無しさん
19/04/11 21:29:58.73 Uca+hwXU0.net
すげーな（鼻糞ほじほじ）

678:デフォルトの名無しさん
19/04/11 22:46:29.44 Fzh9hQBha.net
そもそも、
利用についての話か
開発についてか
研究についてか
全部がごっちゃになってるので
話があわんよね

679:デフォルトの名無しさん
19/04/11 23:04:48.44 RdKZ3Rx30.net
みんなDLのフレームワークは何使ってる？
やっぱtensorflow？

680:デフォルトの名無しさん
19/04/12 00:33:50.18 98gTOJct0.net
kerasってフレームワーク？ラッパー？

681:デフォルトの名無しさん
19/04/12 00:38:03.84 wLs4Sov90.net
ラッパーだけどこんあ世間話ならkerasっていっていいんじゃない

682:デフォルトの名無しさん
19/04/12 04:37:48.52 S2+S1yfha.net
ブラックホール観測データからpythonで補間しとった

683:デフォルトの名無しさん
19/04/12 04:40:47.15 8+fBpsEYM.net
須山がひよってた

684:デフォルトの名無しさん
19/04/12 06:48:10.78 oYZHGCwYa.net
>>661 >>659
pythonは遅い。なんでJuliaを使わない。

685:デフォルトの名無しさん
19/04/12 06:49:02.07 oYZHGCwYa.net
>>667
Flux。

686:デフォルトの名無しさん
19/04/12 07:28:52.14 P5gBEkCQa.net
速いから使うんじゃなくてライブラリの充実度や実装事例が多いから選ばれるんだぞ

687:デフォルトの名無しさん
19/04/12 07:47:44.32 iSiavc0f0.net
てかライブラリがなけりゃ速いも遅いもないだろ。
結局ライブラリはcで書かれるわけで言語なんて関係ねーわ。

688:デフォルトの名無しさん
19/04/12 08:53:06.76 YPpuO6F7a.net
うん、だからpython向けのライブラリの大半と同様機能のライブラリが多言語向けにあるならそっちでもいいだろうけど今のところその点においてpythonから移るほどのメリットがある言語は存在しない

689:デフォルトの名無しさん
19/04/12 09:00:06.85 wLs4Sov90.net
機械学習じゃないけど、昔のライブラリは色々な言語で出すのが流行ってたね

690:デフォルトの名無しさん
19/04/12 09:10:07.52 rsS9oVcUM.net
flux？

691:デフォルトの名無しさん
19/04/12 09:15:33.99 XF8boQYv0.net
>>675 pythonライブラリがC で書かれてるからって他の言語で自由に使えるわけじゃないぞ。
結局Python でしか使えないからみんな Python を使ってる。

692:デフォルトの名無しさん
19/04/12 11:34:48.14 Lv2SN3lRH.net
他言語がpythonと同程度にライブラリやらモジュール群、フレームワークが充実してたらここまでpython一択の状態になってない
てかjulia使ってみたいからjuliaエコシステム構築してけろ

693:デフォルトの名無しさん
19/04/12 14:36:30.51 C748WCqyp.net
初心者はkeras使うべきだったかもしれん…
pytorchわけわからん…

694:デフォルトの名無しさん
19/04/12 21:45:37.39 piIxPc4G0.net
pythonの文法、numpy(scipy)、pandas、scikit-learnと覚えること一杯過ぎる

695:デフォルトの名無しさん
19/04/12 22:16:52.56 XojitUxja.net
全部覚えてる人なんてごく少数だと思うよ。
できる人は、最低限必要な範囲を覚えてて、それ以外は概念を理解して
詳細がどこにあるか探し方が上手い。

696:デフォルトの名無しさん
19/04/12 23:13:50.71 YvxbfTFep.net
【IT】ディープラーニング初心者向けの日本語学習サイト、PFNが無償公開･
ｽﾚﾘﾝｸ(bizplus板)

697:デフォルトの名無しさん
19/04/12 23:15:02.89 Hp+AmMVvr.net
初心者はkerasやkeras-rlで十分だよ
中級以上の用途でも既存クラスを継承して必要な所だけ改修すれば大抵は事足りるし

698:デフォルトの名無しさん
19/04/13 19:51:09.94 VfvZkeVc0.net
NEURON、てのを見つけた
URLﾘﾝｸ(neuron.yale.edu)
使っている人いる？

699:デフォルトの名無しさん
19/04/13 23:30:17.50 Sarxek9xp.net
>>680
juliaは純粋に良い言語だと思ったよ
行列周りがスッキリかけていいね
一応pythonのライブラリ呼び出せるから無理すれば使えないことはないが、業務で使うレベルにはないかな

700:デフォルトの名無しさん
19/04/14 07:52:58.10 hqo19SQo0.net
フレームワークとライブラリの違いがよくわかりません。
Pythonはフレームワーク？

701:デフォルトの名無しさん
19/04/14 08:24:01.10 +dOQvHeb0.net
Python は、プログラミング言語です
「フレームワークライブラリ違い」で検索！

702:デフォルトの名無しさん
19/04/14 08:25:20.18 paHu6MVLa.net
Pythonは言語処理系で、特定のプログラミング言語を解釈して実行する。
フレームワークは文字通り枠組みで、特定のアプリケーションの共通部分
を提供してくれるので、残りの固有の部分を作ればよい。
ライブラリは一般的な機能をまとめたもので、実績のあるものを選ぶことで
ソフトの品質を保ち、テストや開発を効率的する。
敢えて包含関係をつけると Python＜ライブラリ＜フレームワーク

703:デフォルトの名無しさん
19/04/14 08:38:57.40 hqo19SQo0.net
>>684
良さげなサイト。
これを学んだら、G検定合格に結びつく？

704:デフォルトの名無しさん
19/04/14 11:23:33.03 epDxsc+aM.net
就活で機械学習使えます！って言うにはどんなこと理解してればいいの？
取り敢えずオライリーの機械学習の本は1週(完璧に説明出来はしない)してPytorchのサンプルコード使って画像分類してるくらいなんだけど
ちな新卒

705:デフォルトの名無しさん
19/04/14 11:58:50.62 AIBmgQB+p.net
>>692
就活する企業による
既にバリバリ使っていう企業ならもう一歩踏み込んで、どんなモデルで何をやっていたか、ハードウェアはどうしていたのか、なぜPyTorchを選んだのか、など機械学習そのものよりも、どう応用したのかが問われる
一方で全く使っていない企業ではそのレベルでも充分だが、やはり機械学習を使って何をしたのかは問われると思う
ただ、正直新人と機械学習にそこまで期待していないので、インターンとかアルバイトで感触と経験を積むほうが余程良いアピールになる
参考までに自社に機械学習できますで入ってきた新人は
・海外の論文を読んで自分で実装できる
・実際に機械学習で役に立つ何かを作った
・フレームワークの違いを熱く語れる
・FPGAで分類アルゴリズムを実装しま�

706:ｵたとレベルは高かったが、入社して活用できているかは疑問選ぶ会社間違えてないか？と心配になるレベル

707:デフォルトの名無しさん
19/04/14 12:20:56.98 lLZ1UKZVM.net
割と真面目に新卒は学歴が全て

708:デフォルトの名無しさん
19/04/14 12:52:17.65 TgcjO3vq0.net
普通、企業では体系的に教育受けてるやつしか機械学習枠では求めてないよ。
ただ現在は需要のほうが大きくなってるからガバガバな求人もある

709:デフォルトの名無しさん
19/04/14 13:38:23.05 gRIWJu2f0.net
機械学習ブームは後２、３年は持つそうだ
URLﾘﾝｸ(www.sankei.com)

710:デフォルトの名無しさん
19/04/14 14:03:00.79 Vh/9Tlira.net
入門書レベルの機械学習分かります、チュートリアルレベルなら自力でやれます、程度の人は仮に採用されてもその内に仕事の大半が自動化されて単なる作業員に成り下がるのがオチだと思う

711:
19/04/14 14:04:26.57 AVvjfIV70.net
>>696
AI とかは、なんか胡散臭いとどうしても思ってしまっていましたが（そんな人は多いのですかそれとも少ないのですか？）、この記事をみて認識を改めました、まだまだ可能性があると踏んでいる人はいるのですね

712:デフォルトの名無しさん
19/04/14 14:11:43.04 mqiCDUBh0.net
「頭の良い人」ほど意外と気付いていないことが多いが
世の中には「AI」より劣る人は大量に存在する
そういうのが一巡して一掃されるまでは続くだろ

713:
19/04/14 14:16:59.66 AVvjfIV70.net
>>699
現在の AI がやっていることよりも少ないことしか考えない人はすくなからずいるってことですか？
たとえば「原発再稼動反対」とか「自衛隊は違憲」の人たちだというのなら、少しだけわかるような気もします
でも私も彼らと似たり寄ったりなのかもしれない、という気もします、なぜなら彼らより考えているという証拠がないから

714:デフォルトの名無しさん
19/04/14 15:12:47.32 6yfChbyvd.net
東ロボが技術的には保守的なのに偏差値50越えてるってことはそういうことだろう
東ロボ以下の人間が半分以上いる

715:デフォルトの名無しさん
19/04/14 15:15:40.40 H5Vbi4SHH.net
正解データつくる業者が盛り上がってるよな（）

716:デフォルトの名無しさん
19/04/14 15:52:30.18 2oedoA+a0.net
>>700 なんなんだこのバカは、只のアラシなのか？

717:デフォルトの名無しさん
19/04/14 16:00:27.45 YQLb8Tsj0.net
理研は機械学習に全振りしちゃってるからそらオワコンとは言えんわな。

718:デフォルトの名無しさん
19/04/14 16:09:25.55 Yn4gqCEld.net
>>696
見れない。

719:デフォルトの名無しさん
19/04/14 17:13:40.96 Vh/9Tlira.net
>>701
京大ならともかく東大入試は一通りの参考書を丸暗記すればほぼ合格できる
つまり完璧な読解力さえ身につけられればコンピュータでも合格は容易

720:デフォルトの名無しさん
19/04/14 17:45:50.21 Y5zkdmyW0.net
>>705
おま環

721:デフォルトの名無しさん
19/04/14 18:37:00.59 uOQPFqgEd.net
>>706
まるで「完璧な読解力」を実現するのが容易みたいな言い回しだな

722:デフォルトの名無しさん
19/04/14 19:27:38.81 Ot8/NUB60.net
He runs the shop.

723:デフォルトの名無しさん
19/04/14 19:58:08.96 eKs7JEmk0.net
学歴高い人多いのね
学歴低いから萎縮しちゃう

724:
19/04/14 20:04:24.66 AVvjfIV70.net
>>710
すごい人がいっぱいですね…
底辺高卒だから…いろいろとしんどいですね…

725:デフォルトの名無しさん
19/04/14 20:26:52.90 ICPBpjQ10.net
教師ありと教師なしだと教師ありの方が精度良いの？

726:デフォルトの名無しさん
19/04/14 20:34:12.62 7SYJtYmD0.net
はい

727:デフォルトの名無しさん
19/04/14 20:38:59.50 YhnOXq5E0.net
精度がいい悪いじゃなくて、基本的にタスクが違うと思うんだけど

728:デフォルトの名無しさん
19/04/14 20:46:53.17 ICPBpjQ10.net
>>714
画像分類なんだけど教師ありと教師なし上司がどっちが良いかも含めて検討しろって言ってた
俺知識が浅いから？？？ってなったんだけど教師なしで画像分類とかやろうとするとオートエンコーダとか使うんだよね？
多分それのことかなぁ…

729:デフォルトの名無しさん
19/04/14 21:06:17.07 YhnOXq5E0.net
>>715
教師ありならラベルの推定をするのが目的だし、教師なしならデータの分布自体を学習したりクラスタリングするのが目的になると思うけど
画像分類っていってるんだからラベルの推定をしたいってことなんだろうね
訓練データに全部ラベルがついているなら教師ありで学習するべきだろうし、
ラベルの付いたデータが少なくてたくさんのラベル無しデータがあるなら
半教師あり学習、PU learningや能動学習を検討すべきじゃないかなと思う

730:デフォルトの名無しさん
19/04/14 21:36:22.14 ICPBpjQ10.net
>>716
ありがとう
分かりやすい
今はラベル付いてる(自分で付けた)画像で分類出来るか勉強してるんだけど実際現場とかだとNG判別したい画像とかってほぼ取れなくて正常10万枚、不良1枚みたいな割合のデータしか取れないんだけどこういう場合も基本的には教師ありを使うべき？
それとも教師なしみたいな正常と不良の分布とかを学習させた方がいい？

731:デフォルトの名無しさん
19/04/14 21:55:55.23 ydO5op7U0.net
>>717
不良率1/10万とか学習いらなくね？

732:デフォルトの名無しさん
19/04/14 21:56:43.63 ydO5op7U0.net
ミス
学習じゃなくて分類、判別

733:デフォルトの名無しさん
19/04/14 22:06:53.96 YQLb8Tsj0.net
そのレベルの検出精度を求めるなら機械学習は全然向いてないよ

734:デフォルトの名無しさん
19/04/15 12:18:17.97 64KUE7VLd.net
機械学習とディープラーニングの違いは
一言で言うと
機械学習は、人間が特徴量を設計しなければいけない。
ディープラーニングは、コンピュータが自動で特徴量を学習する。
これでOKですか？
それで、従来の機械学習は廃れたの？

735:デフォルトの名無しさん
19/04/15 12:24:42.63 gVz3O2O7H.net
okじゃないです

736:デフォルトの名無しさん
19/04/15 12:34:43.64 IOJRlMQl0.net
ディープラーニングも機械学習のひとつでそ。

737:デフォルトの名無しさん
19/04/15 12:35:21.99 0GghKNuua.net
ディープラーニングは多々存在する機械学習的手法の1つ
これでOK

738:デフォルトの名無しさん
19/04/15 12:49:42.19 G98SvtfiM.net
あまたの分析手法のなかでも
非線形の当てはめチャンピオンが
ディープラーニングと思ってOK？

739:デフォルトの名無しさん
19/04/15 16:52:49.51 Q5EcFbR5p.net
みんなtensorflowとかkerasとか普通に使えるの？
書き方難しすぎてわけわからないんだけど…

740:デフォルトの名無しさん
19/04/15 17:53:51.19 64KUE7VLd.net
>>726
それなら、SONYのNeural Network Consoleを
使ってみてはどうでしょうか？

741:デフォルトの名無しさん
19/04/15 18:21:23.77 N+J2LgwV0.net
keras使えなかったら諦めろ

742:デフォルトの名無しさん
19/04/15 19:22:34.95 zcdYjhdZa.net
>>721
他の手法も廃れてはいない
ディープラーニングはデータが大量にいるのと精度出すためのチューニングが難しいから

743:デフォルトの名無しさん
19/04/15 22:46:58.67 uz9dw6bx0.net
PyTorch、Chainer、Keras、TensorFlow等の
フレームワークとSONYのNNCなら
どちらの方を学んだ方が良いのでしょうか？
また、これらのフレームワークを使っている人から見て
SONYのNNCはどう思われますか？

744:デフォルトの名無しさん
19/04/16 00:07:54.62 j2FFrW1Ep.net
>>730
主観で言うから話半分くらいで聞いてもらえば幸い
SonyのNNCは値段を気にしなくて良いのであれば、かなり良いと思う
例を挙げると、ResnetにSEでバイパスして結果をさらにLSTMに流して～、なんてのは慣れていてもコードベースだとごちゃごちゃする
また各レイヤーの入出力の次元を常に意識してコード書く必要があるけど、GUIでそのストレスが軽減されるのは大きい
拙いと言われつつも構造最適化機能がありtalos等のパラメータサーチを自分で設定しなくても済むのは便利だ
GUIで線を繋ぐだけなら初心者でも理解可能だけど、kerasだPyTorchだと言うところから始めると敷居が高くとてもそこまでたどり着けない
にも関わらず、なぜ大ブームにならないかと言うと、理由は二つあると考えている
一つは新たなネットワークを設計する業務がそこまで多くない点
もう一つはバックエンドがNNABLAというkerasでもPyTorchでもないマイナーなものである点
ただONNXという共通フォーマットに対応してからしばらく経つのにまだ流行ってないところを見ると、前者のネットワーク設計業務が業務として定着していないのだと思われる
githubで拾ってきたコードを適当に回せばそれなりに仕事として成立するのだろう

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