【統計分析】機械学習 ..
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
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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
887:デフォルトの名無しさん
19/04/25 12:45:45.02 yIU4oJN2H.net
世界トップ企業もいいけど日本でさえ今はどこもAI言ってるんだからそっちの情報も出したれ
888:デフォルトの名無しさん
19/04/25 12:50:25.34 kZNgEti80.net
どこでもAIと言ってるがオッサンには冷たいと思うぞ
889:デフォルトの名無しさん
19/04/25 13:09:57.25 Uqboi7FK0.net
AI人材不足とはどこの世界線の話なんじゃろ
890:デフォルトの名無しさん
19/04/25 13:13:28.07 m+froTiN0.net
高技能の若者が足りない
45歳以上はリストラ対象だそうです
891:デフォルトの名無しさん
19/04/25 13:25:44.92 PVJm0rvRM.net
AI奴隷が足りないって意味やぞ
892:デフォルトの名無しさん
19/04/25 13:35:21.89 Uqboi7FK0.net
今の若者も元IT奴隷のワイみたいになるのか、生きろよ
893:デフォルトの名無しさん
19/04/25 13:40:16.31 QSMowRy+0.net
>>865
それはまあそうなんだけど、自己評価以外の指標ってことさ。
894:デフォルトの名無しさん
19/04/25 13:41:09.30 yIU4oJN2H.net
高技能ならおっさんでも重宝されるだろ
高技能の若者とか超絶レアだし待遇悪けりゃあっという間に転職しそう
895:デフォルトの名無しさん
19/04/25 13:46:49.98 Uqboi7FK0.net
IPAの資格とか統計検定とか?
統計検定2級くらい学生時代の復習だからすぐ取れそう
896:デフォルトの名無しさん
19/04/25 16:11:30.86 GpESD2jFM.net
検定？
897:デフォルトの名無しさん
19/04/25 16:17:42.32 Uqboi7FK0.net
このスレ的には kaggleやるべきって意味か。やっと思い当たった。
ワイが行く面談先で評価されるか見物だ
898:デフォルトの名無しさん
19/04/25 17:05:25.96 2TnDE55u0.net
普通仕事で使ったことがあることが経験として評価されるのだが
899:デフォルトの名無しさん
19/04/25 17:41:26.70 L5di1iXSp.net
>>877 そうだけど、一般的には35歳を超えると転職は難しくなる。
余程の実績を提示できなければ難しいな。
人間の頭脳の働きは、30前位が最高だからね。あとは惰性と経験で動いてるだけ。
900:デフォルトの名無しさん
19/04/25 18:05:43.85 DieQrtKIa.net
そもそも今の人手不足って中小企業だけの問題であって大企業では人は十分すぎるぐらいいる
つまりAI人材不足とは深層学習って何？というレベルの中小企業で技術系作業員が足りていないということであり
暗黙の内に想像してしまう大企業の研究開発職が対象になっているわけでは全くない
901:デフォルトの名無しさん
19/04/25 18:43:25.71 VO3QrejBM.net
例え60歳でも
高スキルなら
いくらでも
仕事あるよ
902:デフォルトの名無しさん
19/04/25 18:45:53.43 VO3QrejBM.net
>>883
大企業なんて研究の仕事を下請けに
丸なげしてるからな。
あれは驚いたよ。
903:デフォルトの名無しさん
19/04/25 18:46:31.74 umKwaswuM.net
統計検定はおっさんになると体力的にしんどい
長時間ずっとテストに集中するのきつい。あれは当日の体調管理が全て
904:デフォルトの名無しさん
19/04/25 18:50:02.75 umKwaswuM.net
>>866
学歴職歴なしでこの世界に就職しようと思ったら
作品を発表する or 誰でも参加できる勉強会でLTする or kaggleで入賞する
しかないと思う。俺は飲食店で働いた職歴しかないのに37でこの業界に入って
一年後に年収800万になった超人を知ってる
905:デフォルトの名無しさん
19/04/25 19:32:46.23 VO3QrejBM.net
>>887
37歳未経験者でそれはすごい。
今どき人手不足が深刻だから
経験浅くても稼げる
不況になったら真っ先に切られるけどね
906:デフォルトの名無しさん
19/04/25 21:02:00.72 GpESD2jFM.net
夢を見させるな
現実を突きつけろ
907:デフォルトの名無しさん
19/04/25 21:44:19.43 Uqboi7FK0.net
モデル以外は作れないエンジニアぽい人が量産されるなら、その尻拭いの仕事は幾らでもあるのよ
908:デフォルトの名無しさん
19/04/25 21:54:06.09 q7cAcH+Z0.net
いいたいことをいってるだけ 2chの法則
909:
19/04/25 21:58:34.16 6xUIrXDu0.net
>>891
それも悪くはない気がします、2ch でも最近はみんな同じことしかいわなくなったような気がします
910:デフォルトの名無しさん
19/04/25 22:09:02.71 ks6jc6y80.net
fit_generatorがよくわかんない
911:デフォルトの名無しさん
19/04/25 22:17:22.70 X6smEgNz0.net
>>884 仕事があることと転職とはまた別の話。
転職できないからと言って会社を起こしてもそれなりの収入を続けるのは難しい。 仕事が途切れればなんせ無給だからね。
飛び飛びなら60歳でも70歳でも仕事はあるよ。
912:デフォルトの名無しさん
19/04/26 00:44:46.34 JT9BV1WHH.net
>>882
三十後半となると転職が難しいのは同意だけど、余程の実績がないと無理というのはさすがにない
どこの業種でどれぐらいの規模の会社を想定してるのかは知らないけども
913:デフォルトの名無しさん
19/04/26 01:39:33.85 ns7kYKld0.net
レファレンスがあれば何とでもなるでしょ
過去のツテを使わずに仕事するのは中々大変
914:デフォルトの名無しさん
19/04/26 02:32:01.11 ORk3s1dSM.net
機械学習の世界の現実なんて実力しかないだろ
40代でも、実力さえあれば、余裕でそれなりの待遇の職につける
学歴なんて実力が伴わなければ、就職したあとはまったく評価されない
職がほしいなら、機械学習の技術を応用したwebアプリケーションを自作して、
仕様書つきであちこちの会社に送ればいい。きっとどこかが採用してくれる
そんな奴そうそういないけど
915:デフォルトの名無しさん
19/04/26 05:46:27.36 K7lflX/Ka.net
>>836
経済学の数理化はアメリカの第二次世界大戦後の数学のポスドク対策。
916:デフォルトの名無しさん
19/04/26 05:47:50.11 K7lflX/Ka.net
>>897
日本の企業はしてくれない。
917:デフォルトの名無しさん
19/04/26 10:57:21.57 QE3k9veY0.net
だれかfit_generatorの使い方を教えてよう
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