【統計分析】機械学習・データマイニング24

【統計分析】機械学習 ..

790:デフォルトの名無しさん
19/06/16 17:41:35.14 Fp97SQ0B0.net
この世界に存在しない人物の画像をワンタッチで簡単に生成できる「This person does not exist」
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
これって、用意された画像をランダムに表示しているだけですか？
それとも、更新する度に一瞬で生成しているの？

791:デフォルトの名無しさん
19/06/16 18:18:13.85 rp/1F5B10.net
gigazineに聞け

792:デフォルトの名無しさん
19/06/16 22:32:14.35 0s8OobEM0.net
ビジネスで使うデータ分析って何？
ｔ検定、カイ2乗検定、主成分分析、、、？

793:デフォルトの名無しさん
19/06/16 22:53:42.26 sdZe9hov0.net
>>764
わざわざ返信ありがとうございます
URLﾘﾝｸ(www.flowername.sint.ai)
ここは花ですが、
257クラスで10000枚1クラスあたり約40枚でそれなりの精度が得られているみたいです
これは特殊な例なのでしょうか

794:デフォルトの名無しさん
19/06/17 01:35:30.06 ikfjEprK0.net
>>767
圧倒的に主成分分析

795:デフォルトの名無しさん
19/06/17 01:40:35.29 3nvSauNK0.net
>>767
どれもよく使うけど主成分分析が多いイメージがある

796:デフォルトの名無しさん
19/06/17 01:43:43.86 3nvSauNK0.net
>>768
使う手法によると思うなぁ
適当なニューラルネットワークで精度上げるならやはりデータ量が決め手だとおもう
データ量が少ない状態で精度あげるには、ネットワークの選定やパラメータの調整がしんどいと思う

797:デフォルトの名無しさん
19/06/17 09:00:26.51 +0WLzjC8a.net
ビジネスでは検定の出番は多分ないと思う

798:デフォルトの名無しさん
19/06/17 11:17:33.99 k0TPj4160.net
ケースによる
ベイズ統計が大はやりの現状を見たらフィッシャー先生大激怒？

799:デフォルトの名無しさん
19/06/17 12:12:53.43 qGWgX2vna.net
有意水準5%の検定を行うとして5%ラインを僅かでも上回るならOK、僅かでも下回るならNGというような極端な使い方をせずにあくまで判断の目安にするだけならいいが、このような極端な使い方が割と蔓延している

800:デフォルトの名無しさん
19/06/17 12:35:15.40 X5xlHef/M.net
何に使えるのか考えるのも難しい

801:デフォルトの名無しさん
19/06/17 18:52:45.48 bJSnmi3rM.net
>>767
分析方法じゃないけど
客に見せるのはヒストグラム、
散布図、折れ線グラフが多い。
簡単な図で一目で「なるほど！」
と客に思わせるようにしなければならない。
そこが腕の見せどころ。
DLやR―Forestやら、SEMやらの
難しい方法は、
客が？で次の仕事無くなるので、
どうしても必要なときしか使わないようにしてる。

802:デフォルトの名無しさん
19/06/17 20:11:39.74 793xWBfG0.net
semってなに？

803:デフォルトの名無しさん
19/06/17 20:18:10.68 fqYLifJKp.net
>>774
p値論争あったねぇ
これまでp値で論文を書いてきた人たちには、p値はそこまで信頼できない事実に薄々気づいてたけど、ハッキリと宣言されて受け入れられない人は多いんじゃなかろうか
H0: とりあえずp値を信頼することにする
p値が信頼できるかどうかを、帰無仮説にしてしまおう

804:デフォルトの名無しさん
19/06/17 20:37:35.91 G+aoI1Nz0.net
>>777
走査電子顕微鏡

805:デフォルトの名無しさん
19/06/17 21:39:43.78 ldY4JpVQ0.net
>>778
何にも知らないなら黙っておいた方がいいよ

806:デフォルトの名無しさん
19/06/17 21:50:26.06 ikfjEprK0.net
SEMつったら一般には >>779だな

807:デフォルトの名無しさん
19/06/17 22:02:54.11 3nvSauNK0.net
>>780
何かを知ってるなら情報を出しなよ
現代の使い方、というか現場におけるp値の使い方のヤバさは現場ほどよく知ってるだろ
統計的な有意差を出すための様々な悪しき風習があるのも知らない理論屋さんかな？

808:デフォルトの名無しさん
19/06/17 23:46:42.88 W17QvXl10.net
テクニカルタームとか三文字アルファベットを振り回すバカが多いのは
どうにかならないもんかね

809:デフォルトの名無しさん
19/06/18 06:13:04.10 3nOE2mBA0.net
プログラム板にキチガイ降臨中！botに一晩も反応する異常さ
一般人(学校恩師)に殺害予告をしているのでスレ建て通報してください。
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
142 名前：a4 ◆700L1Efzuv 投稿日：2019/06/18(火) 05:29:55 ID://qVkzO
>>141
名古屋の人な　俺ね、君の問題を大橋先生と混ぜないことにする。つまりね、
片桐孝洋のことをボコろうと思う。普通に顎の骨を折る。これくらいで警察来るか？
一般市民とかさ、普通にさ、俺らの秘密なんだけどさ、日本人なんて復活ねーから。

810:デフォルトの名無しさん
19/06/18 08:51:37.10 00AvbiomM.net
>777
構造方程式モデル

811:デフォルトの名無しさん
19/06/18 09:40:18.39 hY1ZJsXw0.net
>>785
ｻﾝｸｽ
へー共分散構造解析か
人文系で頻出なの？

812:デフォルトの名無しさん
19/06/18 14:11:15.67 1CtlGReK0.net
逮捕されたNHKのチーフプロデューサーって
AIってなんだのひとか

813:デフォルトの名無しさん
19/06/18 18:18:31.06 fIJ9mZsI0.net
自然言語処理最大の課題、意味理解は感情を中心に整理すれば解決するは本当ですか？
教えて！いろはちゃん
～ＡＩはどうやって言葉の意味を理解するの？～
URLﾘﾝｸ(robomind.co.jp)

814:デフォルトの名無しさん
19/06/18 18:47:09.89 M6rrByr6M.net
ワナビーの記事

815:デフォルトの名無しさん
19/06/18 22:01:07.57 Jy7JWv/oM.net
自然言語処理って、ビジネスになるのは感情分析と翻訳ぐらいかな
文書生成って実用まだ無理だろたぶん

816:デフォルトの名無しさん
19/06/18 22:04:12.35 Hlzbjf9w0.net
＞へー共分散構造解析か
↑よくわかってない

817:デフォルトの名無しさん
19/06/18 22:23:31.75 nSIkqKYMx.net
>>790
議事録自動起こしはビジネスベースに乗りそうなレベルまで来た

818:デフォルトの名無しさん
19/06/18 23:14:04.63 QRfE9Cbz0.net
大した内容じゃないのに
3～4文字で略すやつ多すぎ

819:デフォルトの名無しさん
19/06/19 14:54:58.71 Yoy0IPReF.net
AIが感情理解するようになってもロクなことなさそう
泳げたい焼きクンみたいに逃げ出したり
パヨクみたいに賃上げ要求したり
チョンみたいに賠償請求したりしそう

820:デフォルトの名無しさん
19/06/19 17:25:52.80 hka9PGUX0.net
岡野原の大ちゃんの顔をたぷんたぷんしたい

821:デフォルトの名無しさん
19/06/19 18:53:51.68 DQACirUv0.net
794みたいなバカだったらAIの賃金あげるほうがマシだな。

822:デフォルトの名無しさん
19/06/19 23:06:50.11 XfBh72njM.net
夢はAIによる人類抹殺
俺が作り上げる！

823:デフォルトの名無しさん
19/06/19 23:12:49.66 U/2T24gw0.net
がんばれよ、オリジナルティはないけど（笑）

824:デフォルトの名無しさん
19/06/20 00:03:00.25 SB96DIpf0.net
>>794
2行目以降に書いてあることは感情が理解できることと直接関係ないじゃん

825:デフォルトの名無しさん
19/06/20 00:05:59.00 SB96DIpf0.net
>>792
あんまり知らなかったけど、文章要約もそこまでできるのって感じでちょっとびっくりした

826:デフォルトの名無しさん
19/06/20 02:31:04.12 KaE8/eZI0.net
>>159 まさか、そんな連中は真っ先にリストラされてるよ。まだ生き残ってるのがいるのは否定しないが。
そんなこと言ったら、70すぎ現役の俺はどうなるんだ？プログラム書いて年間 1000万円はもらってるぞ。記憶力が衰えてきたのは自覚してるが、それはツールでカバーしてる。
>>160 松尾豊、Eテレでは見てたが、今日ソフトバンクGの取締役に選任されたな。
ソフトバンクG の、AI への思い入れがわかる。

827:デフォルトの名無しさん
19/06/20 04:07:54.03 tJ1cQWfE0.net
有名人を頭に据えるのはソフバンらしいｗ

828:デフォルトの名無しさん
19/06/20 08:02:24.36 yxW0yZbx0.net
有名人が言った事には従う日本人心理を活かしたSB流じゃね。

829:デフォルトの名無しさん
19/06/20 08:15:18.14 IHEtFhgmx.net
ソフトバンクは使えないと分かったらすぐに来られる外資的な要素が強いと思うのだが、その辺りどうなんだろ

830:デフォルトの名無しさん
19/06/20 08:15:59.71 IHEtFhgmx.net
>>804 すぐに切られる、の間違い

831:デフォルトの名無しさん
19/06/20 09:02:11.90 ei0pSxa5M.net
社内ニートになるには実績積んどかないと、切られるわな。
富士通みたいにダラダラと雇用しないでしょ

832:デフォルトの名無しさん
19/06/20 09:42:31.65 QUYzr9y00.net
脱税のSVｗ

833:デフォルトの名無しさん
19/06/20 10:20:36.54 xV9AvBGHd.net
>>5
誰かに雇われて仕事というか、こういうもん構築したら他に公開したくないだろ。
俺だって競馬のデータマイニングと予想プログラム自作してわざわざ外部に売り込もうなんて思わない。

834:デフォルトの名無しさん
19/06/20 11:25:00.12 ei0pSxa5M.net
２の仕事もGかAのクラウドの機能をどう使うか、こんな新機能来ました～、みたいな仕事で技術の仕事なのか怪しくなって来たね。
エッジかロボティクスに行くかな

835:デフォルトの名無しさん
19/06/20 12:07:45.63 A49hqazea.net
>>797
強いAIを発明したら間違いなくノーベル賞もの
頑張れ！

836:デフォルトの名無しさん
19/06/20 12:31:39.73 v4c7i/8XM.net
>>807
SBのこと？

837:デフォルトの名無しさん
19/06/20 12:44:30.38 +yAq7cCEM.net
>>810
応援ありがとう！
俺の作ったAIが人類の90%を
殺したのを見届けたぐらいで、
俺は死ぬことにするよ！

838:デフォルトの名無しさん
19/06/20 13:59:50.89 Kp6+v6A80.net
>>811
ハゲの会社

839:デフォルトの名無しさん
19/06/20 18:06:19.18 Gh9YFRfhp.net
>>724 昨日見たらみんな結構もらってた。
社外取締役の報酬は低いけど、2500万円位
正式なSBGの取締役は平均3億。
孫社長が一番低くて、1.4億。
グループ内の取締役としては、大体10億～12億。
だが、一番もらってる人が株の分まで合わせると30億(うち現金は3億のみ) だが、これはSBGの取締役としてではなく、Softbank Inc の報酬。
SBG の取締役報酬の平均は3億円。

840:デフォルトの名無しさん
19/06/20 18:25:01.76 Gh9YFRfhp.net
>>723 その人は別の会社に移ったけどそこでもそれ以上もらってるらしいよ。優秀な人間は引き抜き合戦だから高級になる。
>>804 社外取締役の報酬は安いから宣伝費と考えれば安い物では。

841:デフォルトの名無しさん
19/06/21 00:57:48.13 FirfeIPXa.net
内職公務員

842:デフォルトの名無しさん
19/06/21 05:50:01.19 mjnz1gnm0.net
買え
URLﾘﾝｸ(ryoyo-direct.jp)

843:デフォルトの名無しさん
19/06/21 09:50:32.92 Z0ct5Dm70.net
>>765
画像生成だけなら普通の環境を使ってリアルタイムで可能。
これはStyleGANとかBigGANとか呼ばれているNvidiaの研究者が発表したモデルを使用してる。
StyleGANの最大の特徴は高解像度の画像を生成できること。
このためには学習用の画像データも高解像度のものが必要で機械学習の実行には最低TPUv3 x1024というとんでもない環境が必要となる。
ただし、3ヶ月くらい前に誰かが、最低8GPUでもStyleGANの学習の実行可能にした新しいアルゴリムを発表してた。
StyleGANの最大の問題は、1024とかそれよりももっと大きな画像データを使って機械学習をさせる必要があるため
通常の環境だとメモリが足りなくなり、実行できなくなること。
そのため、普通のGANではしないような複雑なメモリ管理を行うか、スパコン並みの資源を用意する必要があること。

844:デフォルトの名無しさん
19/06/21 20:39:04.62 yuhN55Vx0.net
>>818
高解像度っていうとprogressive GANが頭に浮かぶんだけどもう古いのかな

845:デフォルトの名無しさん
19/06/21 21:59:16.67 mcU3f/Qf0.net
心を持たないAIなんてAIとわ言わないよ

846:デフォルトの名無しさん
19/06/21 22:32:38.73 dYoKaS0t0.net
アノテーション代行会社が増えてるけど、ああいうトコって手作業でやってんの？
ABEJAが自動化に成功したとかの記事を見たような気がするけど

847:デフォルトの名無しさん
19/06/21 22:34:34.37 0JVOBbqs0.net
人を奴隷のように使う技術を確立したってのは本当

848:デフォルトの名無しさん
19/06/21 22:47:48.20 /mTENLtL0.net
皆さんこんばんは。
画像から特殊な現象の輪郭を描写したいのですが、比較的シンプルにするにはpix2pix以外にいいものありますでしょうか。
よろしくお願い致します。

849:デフォルトの名無しさん
19/06/21 23:28:15.68 JfUb1ykk0.net
>>823
ソーベルフィルタとかでいいんじゃない？

850:デフォルトの名無しさん
19/06/22 07:59:14.30 vg1wgqFi0.net
>>819
StyleGAN/BigGAN(LargeScaleGAN)/ProgressiveGANはほとんど同じ意味
論文発表があるごとに執筆者が別の呼び方をしてる。
BigGANは膨大なGPU資源を使用するためNvidiaやGoogleなどの資金が潤沢な一部の研究者しか手が出ない。
そのため、論文発表は多くはなく用語の統一は進まないことが複数の名称がでてくる要因になってるかも

851:デフォルトの名無しさん
19/06/22 08:25:41.93 vg1wgqFi0.net
>>821
ラベリングが自動的にできる位なら、そもそも機械学習は必要ない。
機械学習が必要な限り、手作業によるラベリングは必ず発生する。
その意味でアノテーションとかラベリングは機械学習の要で、最近になり中国やインドの業者が増えてきてる。
ただし、ラベリングは車載カメラの映像から自動車を選ぶとか誰でもできるものと、
胸部レントゲン写真から腫瘍部分を選ぶとか高度な専門教育を受けた者でしかできない仕事に分けられる。
現在、中国とかインドの業者に発注する場合、単価は下限で時給1ドルくらいとなっている。
一方、イスラエルの企業が開発した胸部レントゲン写真の自動診断システムのラベリングは時給80ドルで
専門医10名くらいを雇用し、数百万枚の写真を8年くらいかけて分類したとかその企業が発表してた。
また、Googleが運用を開始したGoogle Duplexの場合、AIが認識できないケースが全体の30%とかに
達しており、AIが対応できなかったケースは、個別に専任のオペレーターがマニュアル対応してそのデータを
元の機械学習データにフィードバックさせるような非常に手間と金をかけることをやってる。
同じケースはAlexaでも発生しており、Alexaの場合、AIが認識できなかった音声を個別に人間がテキスト化して元の学習データに戻している。
このパターンで最も複雑な処理を実装化しているのがTeslaで、Teslaは自動運転モードで走行している
にかかわりなく、全自動車の走行時に取得したセンサーデータを毎日、センターコンピューターに吸い上げて
AIの精度を向上させている。

852:デフォルトの名無しさん
19/06/22 08:33:24.96 tgiP3Stw0.net
>>824
通常のフィルタでは似たような形状が多くて誤認識が多いんです。
位置関係が変わると全然ダメですし。

853:デフォルトの名無しさん
19/06/22 09:17:01.16 fGqW3m8d0.net
アノテーション作業の機械に使われてる感はなんか半端ないぞ

854:デフォルトの名無しさん
19/06/22 09:52:59.18 GxI1JA4Ld.net
>>818
つまり、学習は大変で時間がかかるが
学習が終わったら、簡単に生成できるのですよね。
生成される画像は何通りくらいあるのだろうか？

855:デフォルトの名無しさん
19/06/22 11:03:43.43 E14FG8XXM.net
>>821
ABEJAはどうみても
流行りのAI詐欺企業だよ。
AIを売り

856:にして莫大な上場利益を得ようとしてる。俺の知人も機械学習で上場目指してるが社員が集まらないので、怪しいアジア系留学生を多く社員として採用してる。その人たち仕事ゼロ。赤字でも上場すれば莫大な利益だと知人が豪語してる。おれもやろうかと思ってる。 100億円ほど儲かったら会社を売ればいいだけ。あといろんな法律があるけど全て抜け道あるとのこと。

857:デフォルトの名無しさん
19/06/22 11:35:52.22 3YhDZOvta.net
上場は資金調達の一手段でしかないのに上場自体をゴールにして大儲けしてやろうなどと考えている会社に近付いてはいけない
上場して集めた資金で具体的に何をしたいのかを事細かに説明できない経営者ならば無視してよい
上場するなら東証一部じゃなきゃダメ、とか言ってる奴は上場をゴールにしちゃう典型的なタイプ

858:デフォルトの名無しさん
19/06/22 11:37:08.87 GrPL8Mm40.net
ITバブル()の時に蔓延した上場詐欺がここに来てまた復活か
いつの時代も日本は変わらんな

859:デフォルトの名無しさん
19/06/22 12:55:56.81 cRw/Jn+yM.net
客先常駐にすればいいだけ

860:デフォルトの名無しさん
19/06/22 14:28:23.60 E14FG8XXM.net
今はAIバブルだね
もうすぐ終わるさ

861:デフォルトの名無しさん
19/06/22 14:31:32.10 /JICg94W0.net
いきなり一部上場したのSBくらいじゃね?
詐欺で基準超えられたらスゴイ

862:デフォルトの名無しさん
19/06/22 14:35:53.37 ogpj8Dxd0.net
詐欺の詐欺越え

863:デフォルトの名無しさん
19/06/22 14:46:11.42 GrPL8Mm40.net
AIで実用的な技術作るのはまだまだ難しいよね
Googleやamazonクラスの資金と人材があってなんとかできるレベル
日本のベンチャーでは何もできんと思う

864:デフォルトの名無しさん
19/06/22 14:51:15.75 E14FG8XXM.net
日本のベンチャーって
たんなるデータ分析の下請け。
製品開発というレべルじゃないよ。
公開されてるソースコードを
集めて製品にしてるのが海外のAI企業の実態
日本はそこまでさえもいってない

865:デフォルトの名無しさん
19/06/22 15:06:34.59 fLPnMDrop.net
>>835 意味不明。沢山あるだろが、学生か？

866:デフォルトの名無しさん
19/06/22 15:14:24.29 /oo7QRswH.net
海外のAI企業て、くくり大雑把すぎるだろう

867:デフォルトの名無しさん
19/06/22 15:40:35.98 EejzXoQb0.net
>>826
病院とかで診断する時に行われている
それを機械学習の目的で使えるかどうか
法律とか患者の許可とか報酬や費用をどうするか

868:デフォルトの名無しさん
19/06/22 16:18:30.37 umzv+Zsta.net
日本vs海外という謎の分け方をしたがる人多いよね

869:デフォルトの名無しさん
19/06/22 16:20:40.01 nIKDDwdza.net
あまけにシリコンバレー基準

870:デフォルトの名無しさん
19/06/22 16:26:02.08 E14FG8XXM.net
あまけ？？

871:デフォルトの名無しさん
19/06/22 16:28:24.03 E14FG8XXM.net
>>842
そゆ批判してるクズは
ベンチャーのクズ社員と決まってる
少しは機械学習を勉強しようねクソチョンのクズ社員くん

872:デフォルトの名無しさん
19/06/22 16:46:05.15 cRw/Jn+yM.net
>>842
映画、音楽、開国、文学、科学
全て外国と比べる奴が居るし

873:デフォルトの名無しさん
19/06/22 16:47:18.10 /JICg94W0.net
>>839
そんなにある?学生じゃないけど
ゆうちょ、SB、アルヒ
くらいしか分かんないわ
ジャスダックも2部も経由せずに一部上場ぶち上げるとか流石にないやろ～と思ってな

874:デフォルトの名無しさん
19/06/22 18:53:07.64 F9A7Nt5h0.net
海外云々とか言ったら
海外は機械学習だけじゃないからなぁ…
日本はなぜか機械学習だけが猛烈にプッシュされてるけど（研究水準低いくせに）

875:デフォルトの名無しさん
19/06/22 19:15:34.63 fLPnMDrop.net
>>847 直接上場は最近8年間で14%ある。

876:デフォルトの名無しさん
19/06/22 20:40:02.29 fQGA4rAC0.net
>>848
海外はなんか違うのやってるの？
教えて！

877:デフォルトの名無しさん
19/06/22 21:58:31.07 lmjByctT0.net
>>841 AI を使っても最終判断は医師が行い全ての責任を医師におっかぶせるから平気。
自動運転なのにハンドルを握っとれと言うのと同じ。

878:デフォルトの名無しさん
19/06/22 22:06:12.91 fGqW3m8d0.net
国内の詐欺AI企業から海外に話がそれてよかったね。

879:デフォルトの名無しさん
19/06/22 22:18:12.05 1K0qMqOu0.net
>>851
AIが責任追うのか、医師の免許が必要だな

880:デフォルトの名無しさん
19/06/22 23:11:03.08 lmjByctT0.net
>>853 AI はペーパーテストはできるだろうけど、実習は難しそうだな。人型ロボットが必要だな。

881:デフォルトの名無しさん
19/06/23 01:18:30.15 QAvx9lvTM.net
AIのベンチャー企業って
パチンコ屋が出資してることが多いと聞く。
ここ20年ほどパチンコ屋は
脱税した金をITに投資してる
クソチョン損正義の真似だ

882:デフォルトの名無しさん
19/06/23 06:53:17.65 7oQ4NVSK0.net
AI詐欺企業リストを作ろう
どこなの？

883:デフォルトの名無しさん
19/06/23 07:10:16.07 2/+7kNd50.net
>>851
役割分担すればいいのでは
現状でも放射線技師や放射線科医と
主治医や担当医がいるんだろう
AIは放射線科医や放射線科技師の役割

884:デフォルトの名無しさん
19/06/23 07:40:50.26 0ZLQVu140.net
>>857
放射線技師は人間を撮影するのが仕事だから、AIには無理だろ
放射線科医の中の読影医ならAIでもできるかもしれんな

885:デフォルトの名無しさん
19/06/23 09:45:10.15 Ld9LuOuIa.net
>>858
放射線技師ロボット

886:デフォルトの名無しさん
19/06/23 09:48:47.03 p0iHiqR80.net
心配しなくてもSIerは土下座役職あるから。
あのクソ連中はそうやって今までやってきたし、これからもそうだろう。

887:デフォルトの名無しさん
19/06/23 10:43:57.91 0ZLQVu140.net
>>859
泣き叫ぶ子供をあやしながら撮影したり、立てない患者の腰を工夫して撮影したりとか、
ロボットができるようになるには相当の人工知能が必要だぞ
やっぱり人間相手の仕事はAIには無理よ

888:デフォルトの名無しさん
19/06/23 12:02:06.55 HeOsQws80.net
>>861 AI おいそこの看護師、子供をあやせ。
AI おいそこの看護師、爺さんの腰を少しを持ち上げろ。
AI おいそこの看護師、採血しとけ。
だが、動脈注射は医師免許がないとできないから無理だな。
AI おいそこのボケ医者、動脈注射でXX を入れとけ。

889:デフォルトの名無しさん
19/06/23 12:12:05.14 8eh9oN4EM.net
段階的に入れていこうって頭はないのかね

890:デフォルトの名無しさん
19/06/23 12:28:49.72 TR/oUCv/0.net
>>829
その認識で正しいが、実行環境の最低要件はケースバイケース。
Nvidiaが今年発表した新しい画像生成モデルのSPADEの場合、実行環境はNVIDIA DGX1/8 V100 GPUを指定している。
BigGANの場合も、まともに動かすためにはミドルレンジからハイエンドのGPUインスタンスが必要かもしれない。
BigGANで生成可能な画像は理論上は無限。
ただし、学習データは最低数千から万単位を集めないと生成結果の精度は悪くなる。

891:デフォルトの名無しさん
19/06/23 12:58:47.19 TR/oUCv/0.net
>>851
胸部内科のX線画像診断アプリケーションについてはまず、誰でも運用できるものではない。
実使用するためには、FDAの審査にパスしなければならない。
FDAの審査にまで持ち込む場合は、臨床試験を実施して臨床試験結果を提出する必要があり、
ここに至るまでには、相当な資金力の他、臨床試験を実施してくれる専門医療機関を見つけなければならない。
次にFDAの審査にパスしたとしてもそれを医療機関が使ってくれるかはまた別問題となる。
よく、この種のAIは医師に助言を与えるだけで、最終判断は医師が行う必要があるとかいれるがそれは違う。
まず、健康診断などの際に行われている胸部内科のX線画像診断は、２、３人の医師が数百枚くらいの画像を見ている。
そのため、胸部内科のX線画像診断を使ってダブルチェックをかけると医師の手間が2重にかかり、いくつかの研究結果では
AI画像診断ソフトを併用すると医師の診断結果の品質が却って低下するといった研究報告もでている。
そのため、100%の信頼性がない限り、胸部内科のX線画像診断は、忌避される傾向が強く、
そのため、医療分野へのAIの導入を進めたIBM Watsonの試みはことごとく失敗し、昨年末に部門のリストラに至っている。
AI画像診断ソフトの場合、どのようなケースでは認識を誤るのか、事前に具体的な例と数字データを医師に示す必要があり、
また、医療情報として提示された仕様条件に合致しない誤診をした場合には、FDA認証が取り消しとなる。
こうしたケースで医療事故が発生した場合、AIの提供元には、莫大な損害賠償請求がくることになる。

892:デフォルトの名無しさん
19/06/23 13:00:41.48 HeOsQws80.net
>>865 日本の法律では最終判断は医師下すと言うことになったんだよ。アメリカとは違う。

893:デフォルトの名無しさん
19/06/23 13:03:08.68 HeOsQws80.net
つまりAI 開発者の責任を逃れるためでもある。そうでもしないとAI は進まない。

894:デフォルトの名無しさん
19/06/23 13:21:11.61 WUJS/EaT0.net
>>856
ポッと出のAIベンチャー全部だろ
ディープラーニングでまともに精度高めるには大量のデータとGPUがいる
オンプレでシステム構築するなら数千万
AWSなどクラウド使うとしても月数百万程度のコストがかかる
これをやれるAIベンチャーなんて存在しない

895:デフォルトの名無しさん
19/06/23 14:26:04.75 HATKZ56cF.net
？なんだが、いまの5chはコミュ障な奴が多いから
読み手はエスパー能力が高くないと駄目だからな。
スタートが >>865のような独り言・愚痴(本人はこれで質問しているつもりなのかもしれないが)
ではコミュ取るの大変な感じがする

896:デフォルトの名無しさん
19/06/23 14:30:11.20 2/+7kNd50.net
>>861
100%全部をAIでやらなくても
70%くらいをAIや機械で自動化すれば
大分変わるんじゃね？
もちろん最初は10%くらいかもしれないけど
改善を重ねていくことはできる
今のスマホだって最初は平野ノラのネタみたいなショルダーホンだったんだし

897:デフォルトの名無しさん
19/06/23 16:03:00.11 SNX2GGt90.net
ABEJAのサイトを改めて見てきたけど、確かに中身ないな
店舗分析も激安スーパーのトライアルの情シスの方がレベルが高そう
 >>831
人売りSES企業と同じ輩がやってそうだな　＞AI企業で上場してイグジットしてガッポリ
投資は投資するやつの自己責任だから良いけど

898:デフォルトの名無しさん
19/06/23 16:34:26.62 p0iHiqR80.net
openworkとか見ると色々やばげ。

899:デフォルトの名無しさん
19/06/23 16:58:30.08 tX+GyiV70.net
AI詐欺企業リスト
ABEJA、LeapMind、BrainPad、テクノスデータサイエンス・エンジニアリング、??????クロスコンパス

900:デフォルトの名無しさん
19/06/23 17:01:42.19 Eba3b3Jq0.net
SB

901:デフォルトの名無しさん
19/06/23 18:04:04.14 VPA/3T/90.net
人工意識を作り出す方法として進化的計算を用いるのはうまくいかないんでしょうか
どういったニューロンにするとかどういう問題が意識の有無や意味理解を示すのか
Googleのやっていた方法としてAutoMLを使うとかまったく未知数だと思いますが
作れたとしても理解できないものになってたりするかもしれないし
認識している人間は誰で何が最終的に認識しているのかが分かるようになると思う

902:デフォルトの名無しさん
19/06/23 20:00:21.20 TR/oUCv/0.net
>>866
医事薬の市場は米国が世界市場の半分を占めてる。
そのため医薬品や医療用機器などの場合、まず、米国特許を抑えて、FDAの認証を取るのが最優先となる。
したがって日本の医事法がどうなってるかは製品開発上はあまり重要性をもたない。

903:デフォルトの名無しさん
19/06/24 01:50:45.11 oP64UM4n0.net
>>876 涙が出てるぞ。 AI 診断は、画像でも文献検索でも日本の診断がなんでFDAに関係すんだよ。勿論裏を取るために参考にはするが、関係ないぞ。
診断と言うのはアメリカに売る商品じゃないぞ。そりゃ、ソフトをアメリカに売るのなら関係あるが。

904:デフォルトの名無しさん
19/06/24 13:03:09.52 sUuZldnW0.net
>>875
それはつまり汎用人工知能では？
今は特化人工知能、弱いAIしか実現出来ていないから
人工的な意識を作り出すのはまだ先だと思う

905:デフォルトの名無しさん
19/06/24 19:02:24.85 rlwxwMDcM.net
容易に試せないからウソ臭く思える

906:デフォルトの名無しさん
19/06/24 20:16:39.21 nlA0TlERa.net
意識とは何か？という根源的な問いに答えられていないので今は作りようがない
意識があるかのように振舞うことはできるかもしれないが

907:デフォルトの名無しさん
19/06/24 20:19:54.79 SVg6K94n0.net
人間も意識があるように振舞っているだけだぞ

908:デフォルトの名無しさん
19/06/24 20:20:51.03 n6gU+8D6M.net
もしそれが解明できたら日本のAI研究は一気に世界トップクラスになるな

909:デフォルトの名無しさん
19/06/24 20:31:32.37 IPx0iUWiM.net
意識なんて無いよ

910:デフォルトの名無しさん
19/06/24 21:17:48.19 KbxZcv070.net
>>883
あるよ

911:デフォルトの名無しさん
19/06/24 22:20:58.19 kmIAZJgw0.net
意識があるかないかの物理的、化学的、あるいは生物学的な明確な定義ができないと
チューリングテストと同じで、意識があるように振る舞うコンピュータは意識があると見なすのかな

912:
19/06/24 22:24:43.42 SbfV+wvC0.net
>>885
意識があっても人間らしくない人間は現に多数います、私は人間にしかできないことはなにか、に興味があり、それができる者を人間とみなすことにしています
人間にしかできないこと、とは何か、についてはまだ答えは定まっていませんが…

913:デフォルトの名無しさん
19/06/24 22:32:03.08 GnVtRwAQM.net
地球や社会があるのと同じように、意識がある
そういうことじゃないでしょうか

914:デフォルトの名無しさん
19/06/24 22:44:38.40 KbxZcv070.net
意識の定義なんてどうでも良いい
会話してたら相手に意識があるかないかなんてすぐにわかるだろ
たとえその相手が機械だったとしてもね

915:デフォルトの名無しさん
19/06/24 22:51:18.38 BSJlCdPD0.net
おまえがわかってもしかたがない（笑）

916:デフォルトの名無しさん
19/06/24 23:03:12.73 frLv3PbAM.net
機械学習を学ぼうと思うんですがchainer と kaggle と tensorflowどれを使って学ぼうか悩んでます
おすすめとかあったら教えて下さい

917:デフォルトの名無しさん
19/06/24 23:09:12.02 m03MnZHya.net
pytorchオススメ
あとkaggleはコンペ

918:デフォルトの名無しさん
19/06/25 00:37:52.16 J5Nwbu2xa.net
そもそも意識のあるプログラムなんて求めてる人どれだけいるの？
俺は意識も何もなく文句言わず働く奴隷プログラムがあればそれでいい

919:デフォルトの名無しさん
19/06/25 00:44:12.93 1y9SfiZJM.net
tensorflowはkerasのバックエンドで動くライブラリ
ぐらいの認識でいい気がする昨今
chainerはないから、その中だとkerasかな

920:デフォルトの名無しさん
19/06/25 02:15:38.26 HGEqXbyN0.net
chainerどうなの
いまいち使われてる感じがないけど
kerasやpytorchと変わらん感じがしたが

921:デフォルトの名無しさん
19/06/25 08:08:20.67 NtJA/ERsM.net
トヨタとかPFNと組んでやってるところは使ってるだろうけど、それ以外ではどうなんだろうな

922:デフォルトの名無しさん
19/06/25 08:32:46.68 tQVIvnuMM.net
>>893
その他におすすめなフレームワークってあります？

923:デフォルトの名無しさん
19/06/25 08:55:03.10 ygO3LyB90.net
>>894
実質PyTorchに美味しいところ持っていかれた
二つの違いは細かいところ抜かせば速度だからね
記法なんてほぼ同じ
今開発しているChainerXで速度は向上するだろけど
Chainerでなければならない「何か」がないと巻き返しは難しいと思われる
あとChainer使っててストレスなのが、モジュールにfunctionとfunctionsとあってタイポしやすい
畳み込みにdelatedパラメータがないので別の関数を用いることになるけどPyTorchは後発だからか標準Convにそれがある
等々、全体設計的な面でPyTorchに負けてしまっている感じがする

924:デフォルトの名無しさん
19/06/25 09:00:28.62 nMSiLHQOM.net
>>888
> 意識の定義なんてどうでも良いい
おめーのような馬鹿はくるなよ
吐き気がする

925:デフォルトの名無しさん
19/06/25 09:11:22.79 piPh52vlM.net
意識高い系のAI信者は宗教

926:デフォルトの名無しさん
19/06/25 09:12:22.58 piPh52vlM.net
実用できない妄想を書き散らかすことしかできない意識信者は消えろよ

927:デフォルトの名無しさん
19/06/25 09:15:13.47 piPh52vlM.net
意識とか汎用人工知能とか、実現不可能なテーマを論じてる俺カッケーって感じっすか。
失笑ものだな

928:デフォルトの名無しさん
19/06/25 10:06:43.06 p4xx1Je/a.net
>>897
chainer個人的には自由度高いから好きなんだけどな
マーケティングで負けた感じか

929:デフォルトの名無しさん
19/06/25 10:08:51.05 yMZH8xTt0.net
意識とは遺伝子の存続を目的としたある程度複雑な思考

930:デフォルトの名無しさん
19/06/25 10:15:37.84 piPh52vlM.net
>>903
消えろ

931:デフォルトの名無しさん
19/06/25 12:39:15.06 nMSiLHQOM.net
>>903
馬鹿はくるな

932:デフォルトの名無しさん
19/06/25 13:21:05.55 AzzVQ2Xzp.net
>>902
マーケティングだねぇ
今後の戦略としてどうするつもりだろうか
生きながらえるだけならcaffeのようにPre trained modelを充実させて、Redhatのようにサポートで食っていくというのはあるかな
あとはData Robotライクなオープンソースのウェブベースツール開発して、そのバックエンドがChainerとかなら生き残れるかも知れない
いずれにしてもGoogleとFacebookと戦うには、ビジネスモデルを変える必要があるだろうね

933:デフォルトの名無しさん
19/06/25 14:39:53.20 +q+B7La+0.net
chainerは別にopensource界で広まらなくても困らない
そりゃ広まった方がいいけど
toyotaやfanucあたりと直に一緒にやっているし

934:デフォルトの名無しさん
19/06/25 18:41:54.71 h28MwrBLF.net
>>881 >>892
+1

935:デフォルトの名無しさん
19/06/25 19:18:27.21 p4xx1Je/a.net
>>906
日本相手にするならソリューションで食うしかないだろうね
今のところ買収されるような成果はないし

936:デフォルトの名無しさん
19/06/25 19:47:21.22 +q+B7La+0.net
買収される必要も無いんだけど
分かんないならすっこんでればいいのに

937:デフォルトの名無しさん
19/06/25 19:53:45.37 cFiSI3NV0.net
むしろ国内の大企業は目付けてるんじゃないか
自社内でここほど研究開発力あって人員も揃ってるとこあるのかね
どっちかというと国内にPFNレベルのベンチャーもっと出てほしいが

938:デフォルトの名無しさん
19/06/25 19:55:17.51 KUwaoc8bM.net
むしろ会社買収断ってると思うけど

939:デフォルトの名無しさん
19/06/25 19:58:31.25 tQVIvnuMM.net
>>898
いちいち言葉の定義しなきゃ前に進めないとかめんどくさいやつだな
多分お前この分野向いてないとおもうよ

940:デフォルトの名無しさん
19/06/25 20:00:56.22 tFK+neY5r.net
>>913 みたいなのが雰囲気で見切り発車しまくって物事をグダグダにするんだろうな

941:デフォルトの名無しさん
19/06/25 20:02:55.17 9OnBt/St0.net
意識やらAIやらはこのスレでは関係ないんで

942:デフォルトの名無しさん
19/06/25 20:30:01.35 tQVIvnuMM.net
>>914
ほぉ
お前はいちいち定義ありきでないと物事を思考できないんだな
じゃあ学習とはなんだ？機械とは？認識とは？
もし定義できないならこのスレにお前は来るべきじゃないな

943:デフォルトの名無しさん
19/06/25 21:13:32.20 aCMdH/EP0.net
意識が何かとか別に定義しなくていいけど、どうしても定義したいなら
何ができたら意識があるとみなせるかまで言わないとただの言葉遊びでまるで意味がない

944:デフォルトの名無しさん
19/06/25 21:32:33.19 6CeJ0Fg/0.net
>>917
頭悪そう

945:デフォルトの名無しさん
19/06/25 21:57:21.28 TZ/Kqsbr0.net
マーケティングではなく単純にマンパワー

946:デフォルトの名無しさん
19/06/25 22:00:04.19 K7UF4MvW0.net
人材派遣はマンパワー

947:デフォルトの名無しさん
19/06/25 22:15:32.90 X6gJ33mqM.net
>>917
仮に言葉の定義づけができたからってそれを実現できるわけじゃないんだろ？
じゃあなんのために定義すんだって話
こんなアホが多いから日本のAI研究は世界から大幅に遅れをとっちゃうんだよ

948:デフォルトの名無しさん
19/06/25 22:23:56.40 K7UF4MvW0.net
おまえもな

949:デフォルトの名無しさん
19/06/25 22:41:01.47 a4FG+F/m0.net
言葉の定義付けができてなかったら「実現できたかどうか」も定義できないだろ
「実現した！」って言ったもの勝ちになるんだから

950:デフォルトの名無しさん
19/06/25 22:56:09.28 6CeJ0Fg/0.net
>>923
言葉の定義づけしないと実現できたか判定できない（定義づけすることで目的範囲を狭めてできるだけハードルを低くしたい）

951:デフォルトの名無しさん
19/06/25 22:57:34.11 ygO3LyB90.net
>>907
たしかにオープンソースで儲ける必要性はないね
Chainerを中心に人材があるというのは宣伝力としては抜群だと思うよ
この先どういう広がりを見せてくれるのかは興味があるね

952:デフォルトの名無しさん
19/06/25 23:22:26.18 HGEqXbyN0.net
T社との協業はマジで悪手
潰れないためにはそれしかなかったんだろうけど
日本最大の大企業のやり方に嫌気がさしてる頃だと思う
テスラと同じ道を辿るはず

953:デフォルトの名無しさん
19/06/26 00:06:48.33 caiWikm20.net
>>921
だから、何ができたら実現できたことになるのかを示さないとただの言葉遊びにしかならないよっていう話です

954:デフォルトの名無しさん
19/06/26 00:33:22.53 U7ZPphTg0.net
>>927
意識を持ったAIなんて今の人類には技術的に実現不可能なのに言葉の定義を明確にすればなんとかなるとか思ってるやつって絶対頭悪いと思う

955:デフォルトの名無しさん
19/06/26 00:39:08.92 caiWikm20.net
>>928
今の人類にとってどうかとかはどうでもよくて、何ができたら意識を持っているって言えるのかを明確にしないといけないよねっていうことですね
漠然と意識とか言ってる限り何を実現すればいいのかわからないし、意識を実現できたって主張した人が現れても反論できないですよね

956:デフォルトの名無しさん
19/06/26 00:40:59.69 jZRngq5J0.net
AIぽいトピックなら意識ってより自我だろう

957:デフォルトの名無しさん
19/06/26 00:47:02.27 caiWikm20.net
>>928
定義したら実現できるという話ではなくて、議論の俎上に上がらないという話なんだけどそういう意味で伝わらんかったのかなぁ

958:デフォルトの名無しさん
19/06/26 00:58:27.54 U7ZPphTg0.net
>>929
ひとまずさっきレスであったように学習や認識の言葉の定義を教えてくれよ
少なくともディープラーニングは学習や認識とよばれるプロセスは実現できてると思うけどお前の考えによると言葉の定義が曖昧だからディープラーニングは学習も認識も出来てないってことになるのかな？

959:デフォルトの名無しさん
19/06/26 01:02:40.50 caiWikm20.net
>>932
学習は、データが与えられたときに与えられたタスクに対してより高い精度の出力ができるようになること
認識はその結果に相当すると思う
ここではディープラーニングは全然関係ないけどね

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