【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・データマイニング23 at TECH

[前50を表示]
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

745:デフォルトの名無しさん
19/04/16 00:36:10.44 K2+Uh9uXa.net
sonyのは素人でもポチポチするだけでできるお手軽ツールだからこれを使いこなすことを目的にしてはならない
なぜなら素人でも使えるものを人よりちょっと使いこなせるのは何の強みにもならないから
何となく雰囲気を掴んで今後更に勉強する前段階とするだけならいいけど

746:デフォルトの名無しさん
19/04/16 01:08:21.21 MLfELUd00.net
一昔まえならダントツでkeras一択だったんだけど、最近MSがちゃんとやりだしてpytorchが進歩しだした
ハッキリ言ってうざい

747:デフォルトの名無しさん
19/04/16 06:46:43.11 9W4+pAXwa.net
初心者ならchainerがおススメ。慣れてからpytorhもkerasもtensorflowもやれ。

748:デフォルトの名無しさん
19/04/16 07:22:30.06 eLm86Who0.net
msのcntkはオワコンなの？

749:デフォルトの名無しさん
19/04/16 07:37:42.50 uRUKDh7n0.net
keras よく分かんないけど出来上がる
pytorch 自分で書けすぎて何やって良いか分からない

750:デフォルトの名無しさん
19/04/16 08:13:45.81 dFuxCqAG0.net
別にどれも結局コピペして適当なとこ変えるだけだと思うが。

751:デフォルトの名無しさん
19/04/16 08:15:19.81 kUtcC1yTM.net
>>731
日本企業はまだディープラーニングとりあえず成果出しましたレベルなんじゃないか
専門でやってきたとこは違うだろうけど

752:デフォルトの名無しさん
19/04/16 12:55:35.90 otCO5u4tH.net
ディープラーニングでなければならないタスクを抱えている企業は少ないのでは？

753:デフォルトの名無しさん
19/04/16 15:43:56.08 j+hUKrcC0.net
まぁ手段の一つにすぎないよ。俺のとこは年に二つくらい機械学習案件はない

754:デフォルトの名無しさん
19/04/16 20:36:38.33 HdXRcaLp0.net
日本がAIで勝つために「知の爆縮」を起こす
─ 技術は成熟し、コモディティ化する
URLﾘﾝｸ(ledge.ai)
なにを言っているのか、さっぱりわからん。
「一気に事業をグロースさせる」とか
「技術はコモディティ化している」とか
「知の爆縮を起こす」とか
なんかそれっぽい言葉をちりばめると
お金が集まる分野なんだろうってことだけはわかる。

755:デフォルトの名無しさん
19/04/16 20:57:35.22 eLm86Who0.net
佐藤　聡（さとう　あきら）だって(笑)
無能そう
なにも作ったことなさそう
論文もなさそう

756:デフォルトの名無しさん
19/04/16 21:03:30.96 dFuxCqAG0.net
こういうカスみたいな記事が増えてるってのはブーム

757:終焉かもな。

758:デフォルトの名無しさん
19/04/17 00:41:19.16 pIoOruhfa.net
>>741
ざっと読んだけど、何言ってるか分からないのは単に読解力がないだけだろう
ただし大したことは書いてないので別に理解できなくても問題はない

759:デフォルトの名無しさん
19/04/17 00:51:28.93 nGDWoLvP0.net
>>731
ネットワーク設計とはどういうことを指摘しているのですか？

760:デフォルトの名無しさん
19/04/17 01:56:35.53 UDUN5nb9p.net
>>745
文字通りニューラルネットワークの設計
新しい課題に適用する場合やチューニングをする際に必要となる
新しい課題では、似たような課題から似たようなニューラルネットワークを組むことから始める
勾配消失してると感じたらバイパスさせたり、過学習に陥りやすいときに適当にdropout挟んだりと、慣れてくるとどこに何をどこに配置すると性能が向上するのかが見えてくる
また上手く行っていたモデルが、入力データが異なると学習がうまくできないことがある
そこでチューニングという作業が発生する
チューニングは前処理を変えたりモデルを変えたりする
モデルを変えたい場合、例えばCNNの畳み込み層とプーリング層を一段深くしてみたり、全結合のニューロン増やしたり、活性化関数をReLUからtanhにしたり、あるいはオプティマイザをadamからadagradに変更したりする
恐ろしいことに、これだけで性能が恐ろしく向上する事が多々あり、理由が分かることのが少ない
このチューニングも含めたビジネスロジックに組み込むための(ニューラル)ネットワークの最終形態を作ることを設計と言っている

761:デフォルトの名無しさん
19/04/17 07:20:08.59 zRs6mVlW0.net
nnablaのベンチマークが出てこない
pytorchやtensorflowに比べて速いんかどうかなんだけど

762:デフォルトの名無しさん
19/04/17 12:50:36.97 WckshTj9M.net
>>734
chainerをやろうとしましたけど、
多変量LSTMのサンプルをいろいろ探しても
いいのが見つかっていません。
どこかアホにも分かるようなサイト教えて下さい！

763:デフォルトの名無しさん
19/04/17 19:09:42.27 hVcgMCQ3H.net
データフレームにはベクトルを入れられるの？

764:デフォルトの名無しさん
19/04/17 19:38:50.63 XEpE4IOT0.net
以下のブログを読めば
フレーム問題は解決済みと言えますか？
フレーム問題は解決済み－フレーム問題に見る、ＡＩ史の闇ー
URLﾘﾝｸ(robomind.co.jp)

765:デフォルトの名無しさん
19/04/17 20:26:08.51 WIrsZtM70.net
フレーム問題は思考実験みたいなもん
全然気にしなくて良い

766:デフォルトの名無しさん
19/04/17 20:31:32.36 DaACwh1w0.net
まあそもそも人間もフレーム問題間違ってるやつばっかだし。

767:デフォルトの名無しさん
19/04/17 20:35:55.93 zRs6mVlW0.net
pandasのデータフレームにはベクトルを入れられるの？

768:デフォルトの名無しさん
19/04/18 05:36:03.29 JIRwwjUkp.net
>>753
入れられるけど使いにくいよ？

769:デフォルトの名無しさん
19/04/18 05:42:33.05 AMebxmaN0.net
そうなんだ
埋め込みベクトルは各々の要素を次元別のカラムに展開するのが定石なの？

770:デフォルトの名無しさん
19/04/18 08:40:45.74 TKY2dD+op.net
時間という概念が理解できてれば、社会の枠組みに囚われた者たちがどれだけ不自由を強いられてるか理解できるだろう。

771:デフォルトの名無しさん
19/04/18 11:45:22.79 JIRwwjUkp.net
>>755
何がやりたいかにもよるけど、別々に入れておくと
統計量出したりリサンプリングしたりplotしたりそのままscikit-learnの入力にできたりとメリット多い

772:デフォルトの名無しさん
19/04/18 20:35:14.64 AMebxmaN0.net
>>757
そうなんだ、ありがとう

773:デフォルトの名無しさん
19/04/20 15:44:39.99 0fUB+1+Q0.net
よくユーチューブとかでdqnを使った強化学習のシュミレーションとかやってるけど
それらの

774:dqnってディープラーニングは使ってるの？ lstm使ってるだけだとディープラーニングとは言わないよね？

775:デフォルトの名無しさん
19/04/20 16:03:21.89 uP7F94RHM.net
lstmは十分ディープラーニング枠でしょ

776:デフォルトの名無しさん
19/04/20 16:20:23.60 kDZxvYX7d.net
Q学習にDNN使ったのがDQNでしょ

777:デフォルトの名無しさん
19/04/20 17:09:54.82 HJdwOYu4a.net
中間層が複数なら何でもディープラーニングだよ

778:デフォルトの名無しさん
19/04/20 18:37:47.85 tuvQzCfP0.net
無料ブログは稼げない。稼ぐならオススメはWordPress一択の理由
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
【初心者向け】稼げるブログの作り方?アクセスを稼げる記事の書き方とSEOの基礎【発信力強化合宿#2】
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
SNSの基礎的な使い方とツイッターフォロワーを増やす方法
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
ブログで不労所得1億円！？ブログでお金を稼ぐ仕組みを解説～イケダハヤトさんはブログで年間1.5億円の収入！
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
【クラウドソーシング】Webライティングで月商100万円まで稼ぐ方法をプロに解説してもらった！
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
1年半でライターの地位を確立した営業術！駆け出しフリーランスは要チェック【ニシキドアヤト】
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
ブログで1000万円稼ぐ人気ブロガーに実態を聞いてみた！
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
エンジニアブロガーが教える「ブログで稼ぐ」ために絶対理解すべきこと
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
稼げるブログの始め方をブロガーが解説！副業や不労所得を作る
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
【学生向け】ブログで月1万円を稼いでいる実例をわかりやすく紹介～ブログやアフィリエイト入門
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
ほりえもんのブログでバカでも1000万以上稼ぐ
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
【初心者向け】ブログ、SNS、YouTubeで「最初の1円」を稼ぐ方法を解説。
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
大学生がやるべきことは「お金稼ぎ」です【時給労働から抜け出そう】
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)

779:デフォルトの名無しさん
19/04/20 19:53:45.49 0fUB+1+Q0.net
>>762
2層のニューラルネットワークでもディープラーニングと言えるの？

780:デフォルトの名無しさん
19/04/20 20:18:01.99 8/H9xiiDa.net
>>764
自分はそう思う
定義なんてないが

781:デフォルトの名無しさん
19/04/20 20:22:06.65 iHOsOjyF0.net
>>764
二層だけでdlなんて言うアホおらん
そんな厳密に定義求めても仕方ない

782:デフォルトの名無しさん
19/04/20 20:31:37.67 l6b5x/bP0.net
2層でニューラルネットワークと言ってた頃はあったですよ

783:デフォルトの名無しさん
19/04/20 20:32:11.55 QgvhEh8P0.net
は？

784:デフォルトの名無しさん
19/04/20 20:47:10.15 jgHC80sC0.net
>>768
「は？」とか言うくらいならちゃんと間違い指摘してあげて

785:デフォルトの名無しさん
19/04/20 21:56:08.62 QsKi4jtu0.net
バックプロパゲーションで詰んだ
順伝播はほほーんってなったけど数学分からん俺にはハードルゲロ高い

786:デフォルトの名無しさん
19/04/20 22:13:05.77 0fUB+1+Q0.net
ニューラルネットワークとディープラーニングは根本的に学習のさせ方が違うと思うだけど

787:デフォルトの名無しさん
19/04/20 22:25:45.89 D0CGTZnkp.net
>>771
根本的に理解してないか大きな勘違いをしてるぞ
ディープラーニングはニューラルネットワークの一種

788:デフォルトの名無しさん
19/04/20 22:30:25.12 D0CGTZnkp.net
>>767
ニューラルネットワークは何層でも構わない
以下は一層のニューラルネットワークの例
Input ―> (neuron|activation) ―> Output
ディープラーニングは三層以上のニューラルネットワークと言われている

789:デフォルトの名無しさん
19/04/21 01:20:55.48 aRPhJ5ei0.net
ディープラーニングって単にニューラルネットワークの中間層を増やすだけなんか？

790:デフォルトの名無しさん
19/04/21 01:31:18.52 M/a5iigF0.net
ディープニューラルネットワークとも言うでしょ

791:デフォルトの名無しさん
19/04/21 03:34:26.64 aRPhJ5ei0.net
層を増やすだけなら
なんでジェフリーヒントンがディープラーニング発見するまでに時間かかったんや？

792:デフォルトの名無しさん
19/04/21 04:55:11.58 gW8lsVjX0.net
計算できないからだよ

793:デフォルトの名無しさん
19/04/21 08:06:31.60 Z7Ny5UGC0.net
>>774
中間層を増やすだけでも
それを上手く学習される技術がわからなかった
それを解決できた

794:デフォルトの名無しさん
19/04/21 08:08:01.74 Z7Ny5UGC0.net
>>776
自分で少ない層のニューラルネットワークを作って
単純に中間層を増やして動かしてみたら良いよ

795:デフォルトの名無しさん
19/04/21 11:40:50.99 X66J/yPd0.net
ディープラーニングの中間層を大脳のようにランダムに配置したり
伝播をカオス化させたりするのはうまくいかないんでしょうか
新しいものが生まれそうな気がするんですが
そういう研究はあると思うのにネットで検索してもでてこない

796:デフォルトの名無しさん
19/04/21 12:01:24.17 QxBwEbiO0.net
fasttextを使ってみて驚いた
標準ライブラリだけでこの速度と精度を実現してるの？？

797:デフォルトの名無しさん
19/04/21 14:34:18.10 iN8e06dBp.net
>>780
今のところ一番近いキーワードはベイジアンネットワークかな
一般的には神経科学を計算機で実現する計算神経科学と呼ばれる分野
バックプロパゲーションは脳内では起きていないと言われていて、今のニューラルネットワークはヒトの脳とはどこか違うらしい

798:デフォルトの名無しさん
19/04/21 14:54:11.11 S/sx7hKld.net
>>780
今月の頭にFacebookが公開したrandomly wired neural networksはどう？

799:デフォルトの名無しさん
19/04/21 14:54:15.94 YKRN8m01M.net
>>782
昨年発見されて話題になったのは違うの？
人間の脳の解明には
少なくともあと100年
かかると言われてる。
それまで俺は生きていないので
困ってるところ。

800:デフォルトの名無しさん
19/04/21 15:03:51.42 7jtZEDKn0.net
脳の解析は必ずしも必要ではない
例えば空を飛ぶのに鳥の羽根を模倣する必要はない。参考にはしてもいいけどね
そういう意味では脳の解析は100年後になるぐらい、どうでもいいことだとは思う

801:デフォルトの名無しさん
19/04/21 15:17:24.07 X+dVpzWxF.net
人間はミスが多い
錯覚も多い
勘違いも多い
思い込みで暴走しまくる
人間と同じもの人間の延長で造っても仕方ない
人間を模倣するべきではない

802:デフォルトの名無しさん
19/04/21 15:19:06.82 7jtZEDKn0.net
>>786
機械学習も錯覚を感じるんだぜ

803:デフォルトの名無しさん
19/04/21 15:25:28.71 N1bfuPBQ0.net
>>780
ないなら自分で研究したら

804:デフォルトの名無しさん
19/04/21 16:44:48.50 16IUzPjsa.net
ニューラルネットワーク界隈も元々は人間の脳を再現することを目的としていて
どれだけ実用性があるモデルでも学会では脳の機構とはかけ離れているというだけで拒絶されていたが
今やニューラルネットワークは脳を再現することを目的とするものではなくなっている

805:デフォルトの名無しさん
19/04/21 17:09:55.18 QxBwEbiO0.net
URLﾘﾝｸ(arxiv.org)
バックプロパゲーション的なことは実際には起きてるらしいよ

806:デフォルトの名無しさん
19/04/21 19:35:02.65 Advw4iJHM.net
>>773
「N層ネットワーク」とは通常入力層を除いたものなのでそれだと2層じゃないかな
URLﾘﾝｸ(cs231n.github.io)

807:デフォルトの名無しさん
19/04/21 20:24:16.17 bh4LIHDZa.net
>>782
よくそんなに適当な事書けるな

808:デフォルトの名無しさん
2019/04/

809:21(日) 20:30:38.20 ID:Rpc86o3sr.net

810:デフォルトの名無しさん
19/04/21 21:34:43.32 X66J/yPd0.net
二層先に繋げたり二層戻すことを
追加すると変更前のデータを参照できると思うのですが
そういうのはありますか？

811:デフォルトの名無しさん
19/04/22 00:32:51.22 Xu5D3g840.net
>>793
全く知らないなら書き込まなくてもいいですよカスが

812:デフォルトの名無しさん
19/04/22 07:01:10.70 vzs0SdtLp.net
>>791
重みの数が一層だから一層ですよ
 >>782
どの辺りが適当？

813:デフォルトの名無しさん
19/04/22 08:23:31.13 IPMmdhQ/M.net
>>796
>重みの数が一層だから一層ですよ
なんだやったことすらもない人かもう絡んでこないでね

814:デフォルトの名無しさん
19/04/22 08:29:53.74 /TINcjlya.net
ニューラルネットの層数のカウントで入出力層をどう数えるかなんてカウントする人の定義次第であって決まった方法などないからどうでもいい

815:デフォルトの名無しさん
19/04/22 08:35:49.77 IPMmdhQ/M.net
>>798
こっちの方が割と現実よね

816:デフォルトの名無しさん
19/04/22 09:51:07.02 vzs0SdtLp.net
>>798
定義はあるよ、間違えている記事が多いだけ
入力層を数えない=層と層の間の重みの段数だよ
そうでないとResNet等の層数が変わってくる
ちなみに(neuron|activation)は一つの○ね
書き方まずかったかも知れんね
activationを別の層と考える人もいるようだけど、それはkerasのせいかな

817:デフォルトの名無しさん
19/04/22 09:53:23.58 vzs0SdtLp.net
>>794
skip connection

818:デフォルトの名無しさん
19/04/22 10:32:33.53 vzs0SdtLp.net
すれ違いの理由が分かった
書き方に問題があった
Input layer ―- Hidden layer ―- Output layer
なら二層
書きたかったのは
x ―-(wx|activation) ―- y
ということなんだ
上の書き方なら
Input layer ―- Output layer
に相当する

819:デフォルトの名無しさん
19/04/22 11:06:49.82 IPMmdhQ/M.net
>>802
割と煽った書き方しちゃったけど結構紳士かつ真摯なレスする人なんだね…
新たに書いてくれたような内容なら同意。きつく言っちゃってゴメンね

820:デフォルトの名無しさん
19/04/22 12:16:34.14 lqB8SLfdp.net
数学的な知識が乏しい自分がやる事自体間違いなのかもしれないけどみんな数学的な部分も理解してる？
導関数とか勾配とかこんなの分かるとかみんな凄すぎだわ

821:デフォルトの名無しさん
19/04/22 12:20:20.94 Fq46EUJ/M.net
>>804
理解できなくても利用することはできるけど応用がきかないんじゃね？

822:デフォルトの名無しさん
19/04/22 12:20:37.74 XJGfHaKn0.net
普通の高卒ならだれでも判る

823:デフォルトの名無しさん
19/04/22 12:20:48.74 kaG9SzGHM.net
おおよそ高校で習いますやん。理系なら大学1年で格闘してると思うけど。生物や農、薬の人は知らんけどね

824:デフォルトの名無しさん
19/04/22 12:32:41.67 16KWhVFYa.net
数学分からないと言ってる暇があれば勉強すればいいのに
高校3年間の数学ならみっちりやればこのGWの10日間で終えられるだろう

825:デフォルトの名無しさん
19/04/22 12:43:28.56 ShmVg8iFM.net
>>804
もう義務教育からやり直せよ

826:デフォルトの名無しさん
19/04/22 12:57:49.67 lqB8SLfdp.net
>>809
いやほんとそんなレベルだと思う
みんなすげーわ
連休予定ないから勉強する予定
多分中学くらいまで遡る事になるだろうけど…
高卒アホ学校出の俺がやってる事自体知見のある人からすれば迷惑な事なんだろうけどやれるとこまで頑張ってみるわ

827:デフォルトの名無しさん
19/04/22 15:09:27.26 reFjRmYWd.net
人間の脳はどうやってニューラルネットワークから
痛みのクオリアが生まれるのでしょうか？

828:デフォルトの名無しさん
19/04/22 15:21:52.41 kaG9SzGHM.net
頭モジャモジャの何とかいうエセ科学者が来てるのか。

829:デフォルトの名無しさん
19/04/22 17:08:17.67 WumkIe5B0.net
>>807
農学は知らんけど、生物は酵素活性の計算とかやるし微分方程式が解ける程度のことはやっているはず。
薬学に至ってはそもそも熱力学やるはずだから偏微分あたりもばりばりやるはず。
まじめに勉強すれば・・・・・だけどｗ

830:デフォルトの名無しさん
19/04/22 20:18:59.84 LagMHYjzM.net
くおりあて何？

831:デフォルトの名無しさん
19/04/22 21:47:43.95 fKgYa/TN0.net
徳永英明だったと思う

832:デフォルトの名無しさん
19/04/22 21:50:40.05 LagMHYjzM.net
キューブリック？

833:デフォルトの名無しさん
19/04/22 22:00:05.83 jp/rn/rU0.net
>>813
生物が微分方程式を解くのか、すごいなメモメモ

834:デフォルトの名無しさん
19/04/22 22:05:20.95 fKgYa/TN0.net
>>817
そら人間かて生物やで
さてはお主シンギュラリティに達したの?

835:デフォルトの名無しさん
19/04/22 22:31:17.28 LPMNEHOxM.net
人工知能が生成したデスメタルを毎日24時間配信し続けるYouTubeチャンネル「Dadabots」
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
デスメタルの楽曲を機械学習させることで、オリジナルのデスメタル曲を作り上げる
ことができるようになった人工知能(AI)の「Dadabots」が、YouTube上で「毎日24時間
デスメタル配信」を行っています。
ジャズや現代アメリカ音楽などの商業音楽を専門とするアメリカマサチューセッツ州の
バークリー音楽大学で出会ったCJ CarrさんとZack Zukowskiさんは、回帰型ニューラル
ネットワーク(RNN)という学習アーキテクチャに基づいて音楽を自動生成する人工知能
「SampleRNN」を改良して、「Dadabots」というデスメタル生成AIを開発。Dadabotsは
学習用に用意したアーティストが作成した楽曲を小さく区間分割し、前の区間から次の
区間を予測して「実際の楽曲の区間」と「Dadabotsが予測・作成した区間」を比較する
ことで自己学習しながら新たなデスメタルの楽曲を生み出してくれるというもの。

836:デフォルトの名無しさん
19/04/22 23:36:33.47 6rfageVz0.net
俺も数学苦手で高校時代0点を連続で取ったが、
再度勉強してる。この画像の2冊の本で
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)

837:デフォルトの名無しさん
19/04/23 07:27:57.50 Pl7z2MsO0.net
微分方程式を解かない理系学問なんかないでしょ？

838:デフォルトの名無しさん
19/04/23 12:40:26.93 +7SWWG4ia.net
>>821
経済学でもいる。

839:デフォルトの名無しさん
19/04/23 13:59:36.66 JVADL5TF0.net
経済には関数論は不要ですｗ

840:
19/04/23 19:55:52.87 JSYnwir10.net
>>823
そうなんですか？なんか経済学でも数学を駆使している、と聞いていますが…
URLﾘﾝｸ(ja.wikipedia.org)

841:デフォルトの名無しさん
19/04/23 20:20:06.78 i2aeiAJ2M.net
ですよね

842:デフォルトの名無しさん
19/04/23 20:23:41.92 B8eC+d1id.net
分数論

843:デフォルトの名無しさん
19/04/23 20:31:08.33 PlCSQgU2M.net
e検定受けよかなって思ったけど受講料高すぎるわ！

844:デフォルトの名無しさん
19/04/23 21:04:19.68 UExvE5Ad0.net
>>827
どうみても検定料で儲ける気満々でひくわな
逆に検定持ってる方が情弱です！って言っているようなもんだ

845:デフォルトの名無しさん
19/04/23 21:15:50.24 tMu4/X7d0.net
いまだ毎週のように新しい手法やらアルゴリズムが開発されてるのに検定にどれぐらいの意味があるのだろう

846:デフォルトの名無しさん
19/04/23 21:19:58.68 1FoaErVD0.net
情弱には関係ない

847:デフォルトの名無しさん
19/04/23 21:26:29.77 2LOIP5VX0.net
論文読んで楽勝で実装しましたって人見ると絶望する
ちょっとで良いんでその知能分けてください

848:デフォルトの名無しさん
19/04/23 22:12:22.75 ifbd7Xz50.net
結構論文見て実装しても論文通りの性能出ないとか言ってる人をよく見るね
githubに公開されたソースをそのまま実行しても論文の通りの出力がされないとかっていうのも見る

849:デフォルトの名無しさん
19/04/24 06:44:27.80 5POyK3wf0.net
>>831
あれ、憧れるよね
理解力と実装力の差に絶望する

850:デフォルトの名無しさん
19/04/24 06:59:35.05 sao36N6a0.net
ドワンゴ人工知能研究所がわずか三年で閉鎖

851:デフォルトの名無しさん
19/04/24 07:58:26.91 5POyK3wf0.net
URLﾘﾝｸ(aws.amazon.com)
この例さ、fmじゃなくてmatrix factorizationじゃない？

852:デフォルトの名無しさん
19/04/24 08:31:23.37 KNnvYrzOM.net
>>824
経済D卒生です。
経済学でも数学使ってるけど
ま、あれはママゴトですな。
現実の経済となんの関係もない
簡単な数式で遊んでるんです。
同級生が幾人か大学教員に
なりましたけど、当時D部屋にて
経済学なんてただの算数遊びであると
みな言ってました

853:デフォルトの名無しさん
19/04/24 08:37:44.36 DtYDVA47a.net
ノーベル経済学賞も実際はノーベル賞ではないからな

854:デフォルトの名無しさん
19/04/24 08:54:22.11 8LdYzxcVp.net
結局制御プログラムの域を出ないから
ある程度人間の側で自明な制約を書いてその制約の元、
古典的に条件分岐させた方が良い予測を出す
人間の書いた制約が違うなら制約外を処理に書いて
機械の予測全体から制約ありきの予測を引けば
部分的に予測を絞り込めるしシナリオ式。

855:デフォルトの名無しさん
19/04/24 09:18:24.77 8DWrdrISp.net
CNNの可視化にGrad-Camが使えるのかなと思って調べてみたけどVGG16とか学習済みモデルを使っての実装しか見つけられない
自作のモデルでやられた事ある人いますか

856:デフォルトの名無しさん
19/04/24 09:42:40.00 3s33aqLe0.net
>>837
ノーベル経済学賞がノーベル賞じゃないならどうだというんだ？

857:デフォルトの名無しさん
19/04/24 10:18:52.85 DsHTrMBE0.net
よくあるネタ話

858:デフォルトの名無しさん
19/04/24 12:24:09.23 Y8J6KZZPM.net
>>840
アルフレッド・ノーベル記念スウェーデン国立銀行経済学賞
ちなみにこの賞を受賞すると、なんと！あのアダムスミスから電話がかかってくる(実話)

859:デフォルトの名無しさん
19/04/24 12:49:46.22 80VCMEL0r.net
>>839
中間表現取ってこれれば後は一緒じゃないの

860:デフォルトの名無しさん
19/04/24 12:56:41.84 0jiEPiC30.net
Grad-CAM++がなんだか知らなかったが
論文読む限り確かに重みにアクセスできれば
あとは加工してできそうな気がする

861:デフォルトの名無しさん
19/04/24 19:04:28.44 qbcovmG3M.net
機械学習って難しい。
pythonで何も考えずに
単に分析するだけなら
簡単とか言われたけど
python初心者の俺には
途方もなく難しいです

862:デフォルトの名無しさん
19/04/24 19:37:37.63 cnDCc

863:21L0.net

864:デフォルトの名無しさん
19/04/24 19:48:47.40 5wZ4pA1Ma.net
人の役に立つプログラムを作れよ。話を聞くことから始まる。

865:デフォルトの名無しさん
19/04/24 19:59:57.52 3UAItIAi0.net
自分でソフトを作れないなら諦めたら

866:デフォルトの名無しさん
19/04/24 20:01:50.26 GlrpGJtv0.net
>>842
>ちなみにこの賞を受賞すると、なんと！あのアダムスミスから電話がかかってくる(実話)
こういうのって面白い・ウケる！と思って書いてるの？

867:デフォルトの名無しさん
19/04/24 20:02:16.98 ltlPXfev0.net
おっさんならエッジ向けのが年齢面の敷居低そう

868:デフォルトの名無しさん
19/04/24 20:05:56.85 cnDCc21L0.net
ラズパイとか5年も前に遊びで使ってたし、エッジもバッチ来いです

869:デフォルトの名無しさん
19/04/24 20:23:59.92 3UAItIAi0.net
プログラマ仕事がなければただのニート　読み人知らず

870:デフォルトの名無しさん
19/04/24 21:28:35.54 cnDCc21L0.net
その通りや。ガピーン

871:デフォルトの名無しさん
19/04/24 22:08:12.17 p/AiESj8M.net
>>849
無学の気に触れてしまったようだな、正直スマンカッタｗ

872:デフォルトの名無しさん
19/04/24 22:18:23.64 EdhFpfAMd.net
スミスーー

873:デフォルトの名無しさん
19/04/24 22:38:05.89 oVS4LUd/0.net
MIBか、機器管理では重要

874:デフォルトの名無しさん
19/04/24 22:44:00.07 INSIEudz0.net
>>854
お前は無学以前に時頭が悪いから >>842みたいなさむいことしか書けないんだろ

875:デフォルトの名無しさん
19/04/25 07:08:00.49 ks6jc6y80.net
AUCってどの程度あればいいものなの？
0.75位だと微妙じゃない？

876:デフォルトの名無しさん
19/04/25 08:33:20.73 b+gxpZ7nM.net
>>846
スキルさえあれば60歳でも
転職できますよ？
統計学か機械学習の論文は書いてますか？
また、どこかの学会で発表はしてますか？

877:デフォルトの名無しさん
19/04/25 08:54:05.58 PzcVnxau0.net
>>859
アカハラですよ

878:デフォルトの名無しさん
19/04/25 09:25:38.94 ks6jc6y80.net
仲良くしてね

879:デフォルトの名無しさん
19/04/25 09:38:37.53 AgmQR4i80.net
井森みゆきか

880:デフォルトの名無しさん
19/04/25 09:51:23.23 Uqboi7FK0.net
>>859
工学の修士持って無いです。
アカ世界は憧れたけど仕事にするにはあんまりねえ

881:デフォルトの名無しさん
19/04/25 10:33:10.56 QSMowRy+0.net
学歴や資格や経歴もその一つだけど能力を示す客観的な指標がなにかないと採用はされないでしょ。
実際能力あったとしても、自己アピールだけじゃ採用しようがないじゃんｗ
採る側にも他者を納得させるだけの確たる理由が必要なんだよ。

882:デフォルトの名無しさん
19/04/25 10:36:10.47 Uqboi7FK0.net
客観的指標なんて中々ないよ
まあ、縁のものだと思って気長にやることだね

883:デフォルトの名無しさん
19/04/25 10:38:28.05 Uqboi7FK0.net
中途半端にアカ世界に縁があったので実務的なシステムの経験も浅くてね。
ノンビリやります

884:デフォルトの名無しさん
19/04/25 12:07:19.20 LBwlEg5d0.net
ビッグデータ持ってる会社は企業規模が大きい場合が多い
企業規模が大きい会社は新卒を採用する傾向がある
企業規模が大きい会社はおっさんを採用しない傾向がある
これがミスマッチの原因じゃない？

885:デフォルトの名無しさん
19/04/25 12:23:00.31 Ffe7KqLf0.net
Redditに最近、上がっていた記事だと現在の世界トップ企業のAI求人数は2500人。
ちなみにGoogle Brainの募集条件は、コンピューターサイエンスのPh.D（か相応の職務経歴）C, C++のコーディング能力（とPhythonもできたら可）、欧米の学術雑誌（雑誌の指定あり）への掲載実績（か学会（指定あり）での研究発表実績）となってた。
この2500人枠の平均初任給は20万ドル。最高はUber自動運転車開発部門（Uber Advanced Technologies Group）の30万ドル。AI業界でもっとも高給が保証されている技術者は自動運転。協調型ロボットと医療診断は、最近になり停滞傾向。

886:デフォルトの名無しさん
19/04/25 12:37:44.20 Uqboi7FK0.net
派手な実績無いから簡単な仕事からのし上がるかな

次ページ