【統計分析】機械学習 ..
2:デフォルトの名無しさん
21/01/02 11:41:40.53 QsP+Nlmq0.net
2getズサー
3:デフォルトの名無しさん
21/01/03 20:06:12.69 uKEhILZb0.net
量子コンピュータが完成したら、最初に消える職業がデータ分析。
4:デフォルトの名無しさん
21/01/03 20:26:19.82 j455kRjP0.net
アホか
5:デフォルトの名無しさん
21/01/03 22:17:18.13 ixJIhJjK0.net
量子コンピュータが完成したらssh禁止で物理的幽閉される悪夢の未来しかない
6:デフォルトの名無しさん
21/01/04 12:34:50.00 emkBadPZM.net
この前RTX2080を経費で落として1080Tiから変えてみたんだけど
あんまり早くなってる気がしないのは何故だろう
もしかしてあんま性能変わってない？これなら3080買っておけばよかったわ
7:デフォルトの名無しさん
21/01/04 12:46:57.32 0w2hlcZQ0.net
変わってる
8:デフォルトの名無しさん
21/01/04 13:36:48.45 KAZJSY+90.net
バッチサイズ一緒ならあんま速くならんだろ
9:デフォルトの名無しさん
21/01/04 13:48:18.01 EMrQXkgTr.net
使用率低いんで無い？
10:デフォルトの名無しさん
21/01/04 17:24:07.59 hguSs7qiM.net
>>6
cudaのバージョン何使ってる？
11:デフォルトの名無しさん
21/01/04 18:20:46.54 hNjRRYGIM.net
>>10
Pytorch使ってるから10.2を使ってる
30万枚くらいの100×100の画像をWRN50バッチサイズ64で学習させてるんだけど以前とあんま変わらず6時間位掛かる
使用率は100%張り付きしてるから多分大丈夫だとは思うんだけど
12:デフォルトの名無しさん
21/01/04 18:52:14.33 0w2hlcZQ0.net
ふうん
13:デフォルトの名無しさん
21/01/05 00:57:40.80 d6jFc0fS0.net
1080tiの方がデータが巨大ならよい場合があるかも？
14:デフォルトの名無しさん
21/01/05 08:39:43.97 urZBb+aq0.net
畳み込みは画像処理プロセッサ(つまりGPU)と相性がいいのに対し、Transformerモデルではそうでもない
らしいぞ
15:デフォルトの名無しさん
21/01/05 08:43:58.01 urZBb+aq0.net
すまん、wideresnetって書いてあったな。
16:デフォルトの名無しさん
21/01/05 18:07:55.57 Apo8xXda0.net
>>3
イジングモデル化がボトルネック
課題の落とし込み過程で詰まるのはAIといっしょ
17:デフォルトの名無しさん
21/01/08 01:57:11.73 w/y4Tpg+0.net
URLﾘﾝｸ(www.newstatesman.com)
Palantir、英国で8300万ポンドを超える政府およびNHSとの取引を確保
EU離脱後、国境付近の感染者、物流分析にパランティアのソフトを使用
また全国の病院の需要を予測し、
それに応じてPPEや人工呼吸器などのリソースを配布できるようにするために必要なデータインフラストラクチャを提供
フランス政府とも、テロ対策で提携
18:デフォルトの名無しさん
21/01/08 01:58:39.67 w/y4Tpg+0.net
Palantirは昨年、
日本の富士通やヤマトHD、損保HDとも戦略的提携を行った
日本政府とも、政策判断AIの開発で協議中
19:デフォルトの名無しさん
21/01/09 14:56:23.00 ahYwC1gx0.net
みなさん、パソコンは自作PCを使っているんですか？
GPUは最低どれを使えばOKですか？
20:
21/01/09 15:39:44.76 1ZbYD4Qw0.net
>>19
私はお古の PhenomIIx6 + SSD 換装でなんとか、という最底辺ですが、そのかわり GPU は発売後すぐに 1080ti → 発売後すぐに 2080ti で、今は 3090 簡易水冷を狙ってひたすら貯蓄に励んでいます
21:デフォルトの名無しさん
21/01/09 15:44:33.21 P9+8Zppc0.net
>>20
シナ製じゃないのか？
22:デフォルトの名無しさん
21/01/12 15:17:56.82 9+jKE5+e0.net
慶応大学医学部のデータサイエンスが専門の教授をテレビで最近よく見かけます．
非常に胡散臭い人物に見えるのですが，まともな学者なのでしょうか？
23:デフォルトの名無しさん
21/01/12 15:25:04.71 fz7piF3X0.net
しらんがなー
24:デフォルトの名無しさん
21/01/12 17:29:27.06 9+jKE5+e0.net
若白髪なのか染めているのか知りませんが，白髪の人です．
25:デフォルトの名無しさん
21/01/12 17:55:11.02 1sj3iClWd.net
いじめられたのか？かわいそうに、よちよち。
26:デフォルトの名無しさん
21/01/12 17:56:17.11 aABf1xUH0.net
見た目や経歴ではなく発言内容で評価しましょう
27:デフォルトの名無しさん
21/01/12 18:17:47.79 tVTz6HTS0.net
誰？
28:デフォルトの名無しさん
21/01/12 19:27:24.52 MHPMWgYsa.net
リサーチマップとか見てみたら？
29:デフォルトの名無しさん
21/01/12 20:15:54.56 7RN9Aveh0.net
基本的にこの分野の日本人は信用しなくていいよ。
30:
21/01/12 20:16:19.34 yZF1WAgL0.net
>>21
チャイナ語は勉強していますがチャイナ製はさすがに買いませんね‥‥
31:デフォルトの名無しさん
21/01/12 20:21:28.50 2BPQz6PV0.net
仮にこの分野で本当に優秀な人がいたのなら
日本に住んでないだろうな
32:デフォルトの名無しさん
21/01/12 21:51:39.28 tVTz6HTS0.net
松尾豊かとかかな
33:デフォルトの名無しさん
21/01/13 17:38:23.67 QfeH7CT10.net
宮田裕章のことだろ
34:デフォルトの名無しさん
21/01/13 22:35:22.07 WiBgJ6mV0.net
>>22
医学系のデータサイエンティストってシステム系よりレベルが高い人が多い印象だけど
この人はふわっとしたテーマのリサーチが多いね（答えのない分析）
35:デフォルトの名無しさん
21/01/14 15:30:31.27 aDyZyiuua.net
学習回数ごとにモデルを作りたい時、毎回1から学習しないとダメですか？例えば20回学習したモデルを流用してさらに10回学習するなどはできますか？
36:デフォルトの名無しさん
21/01/14 15:52:02.71 izA2vmmJ0.net
>>35
ブースティングでええやん
37:デフォルトの名無しさん
21/01/14 18:12:44.86 3AgSORvr0.net
>>35
できる
38:デフォルトの名無しさん
21/01/16 22:29:45.45 gncD+BLl0.net
google colabでyes noみたいな選択肢が出てきた場合、どうしたらいいんですか・
yesと入力してもどうにもならない
cmdとは違い
39:デフォルトの名無しさん
21/01/16 22:36:20.36 1wOGS+WL0.net
どういう質問なの？
40:デフォルトの名無しさん
21/01/17 05:42:29.25 JDma0DOY0.net
!python3 TecoGAN/runGan.py 0としてサンプルデータをダウンロードすると、上書きするかどうか効かれます
cmdでy/nと聞かれるようなやつです
しかしyesと入力してもだめなので
41:デフォルトの名無しさん
21/01/17 06:15:28.03 fAhJnHjg0.net
nでは？
42:デフォルトの名無しさん
21/01/17 13:22:25.23 k3DWNhvSd.net
フレームワークも充実してきてある程度の素養が有れば深層学習できる時代になってきたんで、
専門家も大変だね
企業側も数年前と比べるとAIに対しても現実的な評価になってきたし
43:デフォルトの名無しさん
21/01/18 05:28:43.13 twrlO24z0.net
>>41
nと入力してもだめなんですよね
ジュピターノートブックですが
44:デフォルトの名無しさん
21/01/18 05:54:48.65 gQXgy0ap0.net
いやyだろ
45:デフォルトの名無しさん
21/01/18 21:48:37.61 awcZsEyf0.net
セキュリティ専門家の40％以上が「2030年までにAIに仕事を奪われる」と予想している
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
どんどん仕事が無くなって行くな
46:
21/01/18 23:13:55.00 lUOrFzyB0.net
>>45
そうでもないでしょう…
AI は「教師データ」という過去情報を必要とするのが大多数の普通ではないでしょうか？
もしそうならば、教師データがない知的活動に対しては対応できないのでは？
なにもないところから a^n + b^n = c^n を AI は証明できるのか疑問です
47:デフォルトの名無しさん
21/01/19 01:04:44.45 hRaeRBSz0.net
それがどんどん進化してるんだよね
Google傘下のDeepMindがゲームのルールを教えられなくても勝ち方を勝手に学習していくAI「MuZero」を発表
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
48:
21/01/19 01:25:11.87 LIV1Afk50.net
>>47
強化学習を適用できる応用ばかりとは限りますまい‥‥
49:デフォルトの名無しさん
21/01/19 01:40:03.95 hRaeRBSz0.net
>>48
ちょっと前まで無人のタクシーなんて無理だなんて言ってたが
もうアメリカでは完全自律の無人タクシーが走ってお客を乗せている
今年は配達車も無人化していくらしい
店も無人になり、、どんどん人が要らなくなってきますよ
50:
21/01/19 01:41:53.07 LIV1Afk50.net
>>49
＞もうアメリカでは完全自律の無人タクシーが走ってお客を乗せている
なんと！
それを紹介している記事の URL を教えてください‥
51:デフォルトの名無しさん
21/01/19 01:49:10.43 hRaeRBSz0.net
「Waymo」の自動運転車に60回以上乗って分かったその安全性とは？
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
実際に乗客が走ってる映像も撮ってるからよく見ると言い
52:デフォルトの名無しさん
21/01/19 04:52:06.92 NwLV6tnjr.net
>>49
人が隠れてるんじゃねぇの？w
53:デフォルトの名無しさん
21/01/19 11:14:43.48 9kd2nhFz0.net
>>45
そのうち働かなくていい時代がやってくる（鼻糞ホジホジ）
54:デフォルトの名無しさん
21/01/19 11:40:06.11 rm9hqIuU0.net
AI に仕事を奪われたからどうだって言うんだよまだ時間はあるんだからそれまでに別の仕事を探すしかないだろう
55:デフォルトの名無しさん
21/01/19 11:51:41.90 ejd3JYRG0.net
モザイク消したいのですが、最初に何を勉強したらいいのでしょうか？
tecoganのチュートは非常に少ないです
ganがいいのでしょうか？
pytorch gan colabでやってますです(´;ω;｀)
56:デフォルトの名無しさん
21/01/19 12:29:59.59 rm9hqIuU0.net
アンシャープマスク
57:デフォルトの名無しさん
21/01/19 13:19:14.00 ejd3JYRG0.net
いえ、自作したいのです
58:デフォルトの名無しさん
21/01/19 14:38:26.11 sUJfymTIr.net
>>55
URLﾘﾝｸ(note.com)
59:デフォルトの名無しさん
21/01/19 21:21:19.91 yg7DGdNM0.net
自分の脳みそを使えば、
AIなんて使わなくても、簡単にモザイク除去できる
60:デフォルトの名無しさん
21/01/19 21:24:10.62 yg7DGdNM0.net
>>51
URLﾘﾝｸ(youtu.be)
これとか
最近ではこれ
URLﾘﾝｸ(youtu.be)
Waymoは無人タクシーをカリフォルニア限定で実現している
61:デフォルトの名無しさん
21/01/19 22:25:22.55 hRaeRBSz0.net
>>55
機械学習に頼らなくても
１フレームごとにその部分に似た角度の別画像を探して来て
その部分的を切り取り貼り付け境目をゴニョゴニョして、、、っていうアイコラ職人を自動化する方法もあるぞ
62:デフォルトの名無しさん
21/01/19 23:18:19.16 rm9hqIuU0.net
>>57
じゃあ聞くなよ
聞いたら自作になんねーだろ
63:デフォルトの名無しさん
21/01/21 23:20:17.89 QLBsJVTy0.net
機械学習で遊んでみようと思うのですが、kerasが一番使いやすいのでしょうか？
64:デフォルトの名無しさん
21/01/21 23:39:03.97 XkN/8kVl0.net
機械学習ならscikit-learnじゃん。
あとはXGBoost、LightGBM
65:デフォルトの名無しさん
21/01/22 00:26:08.83 59T9PUFC0.net
サイキットラーンっておもちゃちゃん
66:デフォルトの名無しさん
21/01/22 00:31:24.29 Qahr6wtqr.net
>>65
SVMやロジスティック回帰やりたい時、君は何を使うの？
67:デフォルトの名無しさん
21/01/22 05:55:08.09 D9exwsp90.net
Kerasが一番簡単だと思う。AutoMLでいいなら、PyCaretかAutoGluon使っとけ。
68:デフォルトの名無しさん
21/01/22 07:07:02.87 bV8WhPp10.net
ありがとうございます！色々試してみます
あまり関係ないですがscikit-learnをスキキットラーンって勝手に読んでました
69:デフォルトの名無しさん
21/01/22 08:06:01.96 D9exwsp90.net
>>68
以下が公式のFAQ。syってどう発音させたいのかわからないけど、みんなサイキット言う。実際に使っている人には、エスケーラーンでも通じる
URLﾘﾝｸ(scikit-learn.org)
70:デフォルトの名無しさん
21/01/22 20:35:31.03 BCB3oQE80.net
いろんな方法があるけど
この手の問題はこの方法が第一候補みたいなデファクトスタンダード的なのはある？
とりあえずXGBoostとか
画像はCNN、深層学習とか
生成系ならGAN?とか
テキスト系ならこれとか
71:デフォルトの名無しさん
21/01/22 20:41:16.75 BCB3oQE80.net
前のスレにあったPDFファイルでDNNを4層くらいで
データ数より多い横幅にして
ある方法で初期化すると
大域的最適解を学習できる
みたいなのが書いてあったと思うけど
実際に動かしたりした人いる？
あと圧縮できるくらい余裕があった方が汎化能力があるみたいなのも書いてあって
圧縮の方法の一つに量子化があると思うけど
素子の値の有効桁を変えたり整数で扱うとかで汎化能力が変わったりする？
72:デフォルトの名無しさん
21/01/22 22:09:20.12 bV8WhPp10.net
RNNんまだー？
73:デフォルトの名無しさん
21/01/22 23:08:56.92 59T9PUFC0.net
最新の脳研究が明かす「頭がいい人、悪い人」は何が違うのか
URLﾘﾝｸ(news.yahoo.co.jp)
知識蒸留、ていうか
ネットワークの枝狩りがなされている？
74:デフォルトの名無しさん
21/01/22 23:12:20.39 DGpMuZad0.net
シナプス可塑性は昔からあるだろ
75:デフォルトの名無しさん
21/01/23 00:31:55.86 mlukDicm0.net
テーブルデータはCatBoost
画像認識はCNNからTransformer(Attention)に移りつつある
テキストはTransformer(Attention)
生成系はGANだけど、GANは考え方だからやっぱりTransfomerっていう
時系列予測は(Auto)ARIMAとかProphet?
異常検知はk近傍とかIsolation Forestなのかな?
次元削減はt-SNEかUMAP
クラスタ分析はとりあえずk-meansでいいのかなぁ
最適化アルゴリズムはなんだろね、ディープラーニングとしてはAdamだけど、汎用的には最近の流行りはやっぱり量子アニーリング?
76:デフォルトの名無しさん
21/01/23 00:55:51.78 mlukDicm0.net
>>71
元の資料は知らんが、単純にDropoutのことじゃないの?
77:デフォルトの名無しさん
21/01/24 11:53:47.10 X
78:5xnWpjGM.net
79:デフォルトの名無しさん
21/01/24 12:38:31.63 sRKxGCiM0.net
>>77
GPU/CPUなりが100%で張り付いているなら変わらん。そうでなくても、その画像サイズなら、徐々にメモリに読み込んでキャッシュするようにしておけば、ほとんど影響ない
分散トレーニング(複数GPU利用)しているなら、高速ストレージを使うのがマスト
80:デフォルトの名無しさん
21/01/25 13:36:46.32 lM5Uli0g0.net
実際の実行速度で影響あるのはバックプロパゲーション部分がほとんどだからストレージの影響はあんまないでしょ。
よっぽど小さいモデルで単なる判別やるだけなら影響あるかもだが。
81:デフォルトの名無しさん
21/01/26 15:56:16.49 iVT5O19Wr.net
Yoloとかで画像内の大まかな位置検出、次いでU-netで細かい輪郭検出
一発で出来るデータセットあったらなあ
82:デフォルトの名無しさん
21/01/26 18:14:29.59 Shiw6taAM.net
ネットワークではなくてデータセット？
83:デフォルトの名無しさん
21/01/27 12:45:36.57 jiYR7e+Qr.net
ネットワークも欲しいしデータセットも欲しい
ところで最新の物体検出器のネットワークの各層の逆操作を丹念に作ってU-netに出来るのかな
84:デフォルトの名無しさん
21/01/27 12:48:18.48 VGAn4B/K0.net
？
85:デフォルトの名無しさん
21/01/27 13:12:37.72 qMcjcBdw0.net
何言ってるのか俺には分からん
86:デフォルトの名無しさん
21/01/27 13:36:55.78 51OhT1PD0.net
俺も判らん
87:デフォルトの名無しさん
21/01/27 14:25:34.91 AdRfmWl4M.net
エンコーダデコーダモデルの話ちゃう？
88:デフォルトの名無しさん
21/01/27 18:18:20.91 Y3VPwZ7Z0.net
URLﾘﾝｸ(www.acceluniverse.com)
画像セグメンテーションのためのU-net概要紹介
89:デフォルトの名無しさん
21/01/28 10:42:52.60 dNWrUHbO0.net
この人誰ですか？GNN画像検索しても名前が判りません
URLﾘﾝｸ(leo-dental.net)
90:デフォルトの名無しさん
21/01/28 15:00:51.51 enel5EBk0.net
>>88
世界的に活躍中のモデル、ソン・ギョホンさんですね。
91:デフォルトの名無しさん
21/01/28 16:22:39.91 YtkJvSWv0.net
自然言語処理はこのスレでおｋ？
92:デフォルトの名無しさん
21/01/28 16:26:02.58 tVeEpCQj0.net
機械学習で処理してるならおｋ
最長一致法とか文節数最小法とかならたぶんスレチ
93:デフォルトの名無しさん
21/01/28 16:47:41.89 aMo9M/5O0.net
汎用の自然言語処理スレは落ちた
94:デフォルトの名無しさん
21/01/28 17:42:21.48 aMo9M/5O0.net
顔だけで認知症かどうかを判断できたらしいが信じられない
URLﾘﾝｸ(www.qlifepro.com)
95:デフォルトの名無しさん
21/01/28 19:50:56.12 OqkyDTBVr.net
どれぐらい顔に出るもんなのかね？
96:デフォルトの名無しさん
21/01/28 19:57:03.46 lIHZErpu0.net
後、何年後ぐらいで本格的に人が要らなくなり
政府が対策を講じるようになるんだろな
日本はジジババ世代の影響もあり実店舗が他の先進国の2〜3倍あったと思ったが
それも大量に要らなくなりそうだし
田舎なんかコロナで市内のスーパー以外ほどんどの店で
スマホ決済だと25％OFFで物が買えるようになっているけど
スマホで決済している人を自分以外で見たこと無いぐらいなんで
今のジジババが生きてるうちは人が接しないと無理だろうけど
97:デフォルトの名無しさん
21/01/28 20:22:52.03 I48Yy4YBa.net
顔を見ただけで「この人に話しかけても無駄だな」
という老人は結構いる
98:デフォルトの名無しさん
21/01/28 20:56:18.18 6EMd+WuQa.net
スマホ決済25%オフって何のキャンペーン？
99:デフォルトの名無しさん
21/01/28 21:03:43.58 1L6bM8JU0.net
>>93
汎化性能どの程度か怪しいなあ
とりあえず日本人だけみたいだし
100:デフォルトの名無しさん
21/01/28 21:10:20.06 4YhVt5zz0.net
こいつアスペだなってのは結構分かる
101:デフォルトの名無しさん
21/01/28 21:20:47.17 lIHZErpu0.net
>>97
やってないところあるんだな
市のキャンペーンで市内の店で購入すると実質25%OFFになる
102:デフォルトの名無しさん
21/01/29 08:27:12.51 u8fpKNR60.net
単に顔認識してるだけでは？
データセットのトレーニングとテストに別れてるのかどうかも、
クロスバリデーションの記述もないし
色々おかしい
103:デフォルトの名無しさん
21/01/29 10:37:25.97 hiKjKkwgM.net
教師ありだとしたらラベル付け担当失礼だな！笑
104:デフォルトの名無しさん
21/01/29 14:29:29.33 5pIDnM+SF.net
>>94
リアルで出会う人間でも一目でそれと判るのが一定数居るよな
ボーダーは判らんかも試練がそれは機械でも判らんやろ
105:デフォルトの名無しさん
21/01/29 22:02:13.37 0oGGWO2M0.net
画像だけじゃわからんだろ。動画なら反応のおかしさで大体わかりそうだが。
106:デフォルトの名無しさん
21/01/30 18:01:49.62 SAWZ84jgF.net
SMBC の池沼さんはこれ？
URLﾘﾝｸ(github.com)
107:デフォルトの名無しさん
21/01/31 00:58:59.06 pOvZd3k3r.net
>>105
違う。本人はとっくに非公開にしてる。
コード自体はforkされまくって拡散しているが。
108:デフォルトの名無しさん
21/01/31 09:51:19.91 L2DVV1LSa.net
SIGNATEで株価予測コンペ始まってた
109:デフォルトの名無しさん
21/01/31 10:05:16.92 whn8KxJZ0.net
ソースなんて大して価値無いだろ
110:デフォルトの名無しさん
21/01/31 11:13:39.87 HLfEIjMl0.net
年収予測って何を根拠にしてんの？
111:デフォルトの名無しさん
21/01/31 11:28:14.26 ztsWDMWg0.net
んなもんリテラシーの低いあふぉを釣るための疑似餌じゃろ>>109
112:デフォルトの名無しさん
21/01/31 11:29:05.60 rEzuy4KWa.net
ソース流出したとかそんなことより年収300万なんてのが実在することの方が驚き
300万は額面だろうから手取りはもっと酷くなるだろうし
113:デフォルトの名無しさん
21/01/31 11:38:18.34 zbVGu8zI0.net
>>109
年収はヒアリングしたものを使っているみたい
URLﾘﾝｸ(findy-code.io)
114:デフォルトの名無しさん
21/01/31 11:54:02.01 DjWK2N0Pd.net
高めに判定して転職エージェントに客集めるとかなのかな
115:デフォルトの名無しさん
21/01/31 13:42:06.05 fV+Qo3gM0.net
>>113
それもあるだろうけど、
企業側には「私たちの転職サイトに登録している人は年収査定のためにGitHubに自作コードを公開した人たちなので、コードも書類選考の材料にできます」と
言えるのが利点だろう。
転職希望者と募集企業に両方に利点を作らないと差別化出来ないから。
116:デフォルトの名無しさん
21/01/31 16:08:19.84 HLfEIjMl0.net
有名なオープンソースのソースコードをコピーしてもわかんないの？
117:デフォルトの名無しさん
21/02/01 19:20:34.69 /qjG8epL0.net
>>112
まだコミュニケーション能力とか強調して言ってるんだな
文系色が強いと言うか
技術者系なんか特化して異常に出来る奴程
コミュニケーション能力が無い
それをどう組み合わせるかがスタッキングで精度を上げるのに重要なんじゃないのか
コミュニケーション能力高い奴集めると
URLﾘﾝｸ(it.srad.jp)
こんな状況になるんだろう
マネージメント専門とか経営専門とかいらねーってことで
根こそぎクビをはねて行って
破綻寸前から米国初の時価総額2兆円企業になったアップルもいるけど
118:デフォルトの名無しさん
21/02/01 19:51:10.46 23aIN8z7M.net
>>116
非効率な業務を撲滅できないのはエンジニアにコミュ力がないのも大きな原因の一つだったりするんだけどな
明らかに無意味でどう考えても止めるべきな仕事を見て見ぬふりをしたり、小手先の自動化でお茶を濁したり
本職なら心当たあるだろ？
119:デフォルトの名無しさん
21/02/01 20:02:37.51 iYln9fcw0.net
コミュニケーション能力ってなんだ？
定義が「仲良し能力」のケースが多くね？
相手に伝えたいこと、伝えてもらいたいいことを正確に伝達する能力がコミュ力だよな？
120:デフォルトの名無しさん
21/02/01 20:03:33.13 /qjG8epL0.net
>>117
何か言うと仕事が自分に降りかかって来るんで
放置ってのはあるだろうな
やったらやったぶんだけ金くれるならやるけど
121:デフォルトの名無しさん
21/02/02 13:40:06.89 eTRsUHIhF.net
>>110
+1
>>118
+1
122:デフォルトの名無しさん
21/02/02 13:43:27.73 eTRsUHIhF.net
>>116
リーダーが退職したならwinwinではないかな
123:デフォルトの名無しさん
21/02/02 13:49:10.06 D/WbTvVHd.net
コミュ力って、ウェーイ力じゃない
チームで一緒に仕事をしていく能力のことな
周りと円滑に意思疎通できないと困るが、世間一般でいう陽キャである必要はない
124:デフォルトの名無しさん
21/02/02 14:01:07.92 7wS9oXs70.net
>ウェーイ力
コーヒー吹きそうになっただろw
うむ、こういう簡潔でわかりやすい言葉選びができるのもコミュ力だな
125:デフォルトの名無しさん
21/02/02 14:16:53.01 mMAud9nU0.net
チームで一緒に仕事をする能力と定義しちゃうと
空気を読む力が大きく左右しちゃうぞ
それは×だな
126:デフォルトの名無しさん
21/02/02 15:07:04.97 0ETRwRxla.net
仕事仲間も仕事の提供先も人間なのに空気読む能力を軽視してよいはずがないんだけど
127:デフォルトの名無しさん
21/02/02 15:12:31.78 6WlxVmqb0.net
空気読んで将来発生しそうな問題点を隠蔽したら仕事はうまく進まなくなる危険性がある
128:デフォルトの名無しさん
21/02/02 16:18:27.33 SYdaDwYYr.net
そういう仕事論は飲み屋で部下か後輩にでも語りなさい
129:デフォルトの名無しさん
21/02/02 16:25:43.68 IywEJkic0.net
お断りいたします
130:デフォルトの名無しさん
21/02/02 18:02:30.56 eTRsUHIhF.net
みざる
いわざる
きかざる
日本はずっと昔からそういう國
131:デフォルトの名無しさん
21/02/03 11:04:19.48 dcm0Wg1Ar.net
さてこれまでトレーニング&推論実行型のコードをカスタマイズしてきたが
今後は推論実行オンリーのを改造だ
132:デフォルトの名無しさん
21/02/06 11:18:52.54 p+y+2GKI0.net
DEEPネットワークはカーネルマシーンの近似らしいぞ
133:デフォルトの名無しさん
21/02/06 13:19:51.10 iDI2KHCGr.net
横幅→∞での話？
深層になればカーネル法より有利らしいが
134:デフォルトの名無しさん
21/02/06 13:27:22.46 p+y+2GKI0.net
これこれ
Every Model Learned by Gradient Descent Is Approximately a Kernel Machine
URLﾘﾝｸ(arxiv.org)
135:デフォルトの名無しさん
21/02/06 13:28:07.64 OGioh6eN0.net
変分推論って実務で活躍する場面あるんですか？
136:デフォルトの名無しさん
21/02/06 17:09:07.10 5d6CdbWfa.net
変分推論が何なのか理解できていればそもそもそんな質問が出てくるわけがない
137:デフォルトの名無しさん
21/02/06 17:12:24.48 fhFCeCi5H.net
学生に平手打ちをくらわすおじさんの図
138:デフォルトの名無しさん
21/02/06 17:13:01.85 pOXLW7sN0.net
理解できてないからこそ質問してるのでは
139:デフォルトの名無しさん
21/02/06 18:44:39.56 lT8fE7X2p.net
ベイズ推定行うときに事後分布が解析的に出てこないような複雑な分布を近似する手法じゃないんですか？
間違ってたらすみません
140:デフォルトの名無しさん
21/02/06 19:22:15.73 hHF2jPIf0.net
メトロポリス兵スティングやな
141:デフォルトの名無しさん
21/02/06 19:31:28.56 jQlQgVce0.net
>>133
カーネル関数をデータから学習しつつ
カーネル関数で写像してから分類とかする
と解釈出来るって言うのは前に貼られていたpdfファイルにも書かれていたな
142:デフォルトの名無しさん
21/02/07 00:36:23.57 hwDwbBnD0.net
>>134
ありがたい例がすぐに出てこないので
現時点ではない
覚えておくと便利だよ
143:デフォルトの名無しさん
21/02/08 00:26:23.98 EKxzP09a.net
下世話ですがデータマイニングで簡単にお小遣い程度稼ぐにはどんなアイデアがありますか
144:デフォルトの名無しさん
21/02/08 03:23:27.55 LFEE3iSpa.net
>>142
ない
あれば誰かが既にやっているはず
145:デフォルトの名無しさん
21/02/08 15:02:23.64 9lXOB9Mxa.net
グラボ工場を買っちゃう
146:デフォルトの名無しさん
21/02/08 15:27:53.75 zwi6TQLu0.net
nVIDIAの株を買う
147:デフォルトの名無しさん
21/02/08 15:38:08.64 y/9s/RLd0.net
既に高値だろ
148:デフォルトの名無しさん
21/02/08 15:42:15.50 7Ol4fXk+0.net
既存データは分析済みだからね
データマイニングしても何も得られないと思う
149:デフォルトの名無しさん
21/02/08 15:47:35.72 dlpxiGOp0.net
分析済みなんてありえん
頭硬すぎ
150:デフォルトの名無しさん
21/02/08 16:37:57.53 VikODIYy0.net
この分野は、ディープラーニングだけ勉強しておけばOK？
151:デフォルトの名無しさん
21/02/08 16:48:42.91 zwi6TQLu0.net
ニーズによる
152:デフォルトの名無しさん
21/02/08 17:04:29.66 VikODIYy0.net
>>150
ありがとうございます。
この分野のブームのせいだと思われますが、最適化の本が売れているようです。
最適化の本はこの分野にとって本当に役に立つものですか？
153:デフォルトの名無しさん
21/02/08 17:37:09.75 7Ol4fXk+0.net
この分野と言われても範囲が広すぎる
もっと対象を絞って質問してほしい
154:デフォルトの名無しさん
21/02/08 17:47:48.96 VikODIYy0.net
>>152
ディープラーニングに最適化理論は役に立ちますか？
155:デフォルトの名無しさん
21/02/08 17:55:00.99 xOqAvqGu0.net
>>153
最適化の基礎は知っといた方がいい
156:デフォルトの名無しさん
21/02/08 18:54:30.26 xXSaaBFZr.net
こういう質問をする人の想像してる「役に立つ」にはならんだろう
157:デフォルトの名無しさん
21/02/08 19:06:11.83 zwi6TQLu0.net
要らないよね
158:デフォルトの名無しさん
21/02/08 23:53:44.47 Oxxj5c3u0.net
ディープラーニングでも普通に最適化使っとるがな。他にもハイパーパラメータのチューニングで必要だわな
159:デフォルトの名無しさん
21/02/09 00:00:33.85 j0dfL+oY0.net
あと、機械学習を仕事で使うなら、ディープラーニングだけで済むことはほぼ無いわな。データによっては精度悪くなるしな
160:デフォルトの名無しさん
21/02/09 00:08:51.80 4dAORoMqM.net
何も考えずにautomlにつっ込めばええんや
161:デフォルトの名無しさん
21/02/09 00:14:55.89 j0dfL+oY0.net
AutoMLでできるタスクならAutoMLまじ優秀。特にテーブルデータなら自分でモデル作る意味ほぼ無いと思うが、実際にはデータの種類の推測間違えたりするので、アルゴリズムの意味と必要な前処理はある程度知っておかないと、残念なことになる
162:デフォルトの名無しさん
21/02/09 00:32:05.18 G8as3nFu0.net
SGDは最適化とはちょっと違うだろ。
少なくとも最適化の文脈では汎化性能については説明できん。
163:デフォルトの名無しさん
21/02/09 00:37:51.64 j0dfL+oY0.net
SGDは損失関数と重みに対する最適化そのものだと思うのだが。フレームワークで指定する際の名前もそのままoptimizerだしな。そこだけソルバー使ってもできるしな
164:デフォルトの名無しさん
21/02/09 09:01:46.62 atFws6j80.net
SGDって単純な方法で最適化理論で扱われるようなものではないですよね。
165:デフォルトの名無しさん
21/02/09 09:14:02.99 atFws6j80.net
最適化理論で扱われるもので、ディープラーニングで使われているものってありますか？
166:デフォルトの名無しさん
21/02/09 09:19:42.68 j0dfL+oY0.net
>>164
量子アニーリングは応用が研究されてるけど、確かに最適化理論の分野で使われるアルゴリズム(単純なシンプレックス法や遺伝的アルゴリズムとか)が機械学習で使われてるって聞かないな。何でだろ、速度的な問題か?
167:デフォルトの名無しさん
21/02/09 09:52:28.80 sbj5570U0.net
配送問題、配車問題はある程度実用化されてるでしょ
168:デフォルトの名無しさん
21/02/09 11:04:07.05 joRo02xEa.net
普通にビームサーチとNLPで使われているが
169:デフォルトの名無しさん
21/02/09 13:09:46.93 j0dfL+oY0.net
最適化アルゴリズムの実利用は昔からされてるけど、機械学習(ディープラーニング)の中で使われている最適化アルゴリズム(Adamとか)とは分断されてるという話かなと
170:デフォルトの名無しさん
21/02/09 13:53:37.95 HfTocjjCM.net
最適化、って話から入ってくると言うとは
cs専攻じゃない人がやり始めようとして疑問に思うポイントなのかな
171:デフォルトの名無しさん
21/02/09 14:07:44.21 I0s1LfpK0.net
顧客満足度がポイントか
172:デフォルトの名無しさん
21/02/09 14:17:36.31 LKm/IM0M0.net
>>163
どんな条件を満たしていたら最適化になる？
173:デフォルトの名無しさん
21/02/09 14:54:43.94 HfTocjjCM.net
overparameterizationて日本語だとなんて言うの？
174:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:01:20.27 j0dfL+oY0.net
>>172
めっちゃニューロン
175:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:03:43.05 HfTocjjCM.net
えぇ...
176:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:07:42.69 NpDZ84Mb0.net
赤池が出てくるとこじゃね？
177:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:12:59.57 bDezqwzKM.net
>>163
どこからどこまでがあなたの思う最適化理論なのかざっと説明してほしい
178:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:16:23.35 atFws6j80.net
>>176
最適化法などというタイトルの教科書でページを割いて説明されているようなものです。
179:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:20:00.79 DIHdRFtE0.net
前スレで貼られてたもの
URLﾘﾝｸ(www.kurims.kyoto-u.ac.jp)
180:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:35:48.37 j0dfL+oY0.net
>>178
2chで理研AIPの資料を見るとは。参考になります
181:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:46:28.72 jVG3YPRXr.net
ニューラルネットワークの学習は勾配法の変種が殆どだろう
勾配法自体はもちろん最適化の話の一部なんだが単純だけど遅いので教科書での扱いは少しだけなのが普通
デ
182:ィープラーニングに役立てるためだけに勉強するのなら特化した資料じゃないと
183:デフォルトの名無しさん
21/02/09 16:38:14.25 HfTocjjCM.net
>>177
ｽﾞｺｰ
184:デフォルトの名無しさん
21/02/09 16:46:23.29 I0s1LfpK0.net
こういうのか
最適化法 伊理他
185:デフォルトの名無しさん
21/02/09 16:51:44.47 HfTocjjCM.net
単純、という言葉は相対的なものなので
理解のためには異なる表現が必要
186:デフォルトの名無しさん
21/02/09 16:55:44.02 Kb8WgY050.net
どうやら質問者はOR系の最適化とディープラーニング系のSGDとかの最適化の区別ができていない為
回答者が混乱していると思われ
187:デフォルトの名無しさん
21/02/09 17:21:18.35 T7Sgj2Aw0.net
>>177
質問の仕方から勉強した方がいいよ
長い人生で一番役に立つと思う
188:デフォルトの名無しさん
21/02/09 18:25:35.33 HfTocjjCM.net
>>184
あぁなるほど
脳の老化ってプルーニングかな
189:デフォルトの名無しさん
21/02/09 21:14:22.86 I0s1LfpK0.net
プルーニング(刈り込み)、メモメモ
190:デフォルトの名無しさん
21/02/09 22:19:53.67 fQqmA6FU0.net
>>186
いえ、ドロップアウトです
191:デフォルトの名無しさん
21/02/09 23:54:51.94 5yD1nAh4a.net
条件付き最小解を求めるのは同じじゃないの？
計算力が不足したり数式で解けないから
現実的な解法が必要なだけで
192:デフォルトの名無しさん
21/02/10 01:53:15.74 thE+J5kQ0.net
じゃあメモリが圧倒的に増えて全バッチで最適化かませば良くなるかと言えばそうはならんのよ。
193:デフォルトの名無しさん
21/02/10 04:08:33.96 E6oxqriU0.net
理論的にはOR系の最適化の方が遥かにしっかりしてるから
勉強するには面白いね
194:デフォルトの名無しさん
21/02/10 16:27:54.38 K+aM/Gigr.net
逆畳み込みで輪郭とか占有面積抽出
うまくやりたいもんだが難しそうだなあ
195:デフォルトの名無しさん
21/02/10 19:17:56.35 hFzIksmD0.net
君にとってはそうかもな
196:デフォルトの名無しさん
21/02/10 20:28:03.60 mSqk8jbs0.net
>>190
学習がうまく出来るのと汎化能力は別問題だからな
197:デフォルトの名無しさん
21/02/10 20:29:00.29 mSqk8jbs0.net
>>192
輪郭って普通の画像処理でもフィルタ使って実現してるんじゃね？
198:デフォルトの名無しさん
21/02/10 22:34:50.44 /4tlaTFFM.net
ディープ使わなくても出来ることにディープ使うのはアホやろ
199:デフォルトの名無しさん
21/02/10 23:17:47.30 YsvoErxI0.net
>>192
逆畳み込みってどんな処理？
200:デフォルトの名無しさん
21/02/10 23:23:45.39 hFzIksmD0.net
ボケのフリに思えてしまう
201:デフォルトの名無しさん
21/02/11 00:18:41.60 ktQYk4Clr.net
>>197
deconvolutionでぐぐれ
202:デフォルトの名無しさん
21/02/11 01:51:00.91 MZXX+vIJ0.net
例えばUNETのデコーダパートの処理であってる？
203:デフォルトの名無しさん
21/02/11 10:20:00.19 uGNpwdY50.net
逆畳み込みを数式表現でしっかり書いてるサイトってほとんどないぞ
204:デフォルトの名無しさん
21/02/11 18:56:14.43 k5l1P+DH0.net
Yolo v5 のお勧めサイトを教えてくだちい
205:デフォルトの名無しさん
21/02/11 21:09:37.91 baTPtlAv.net
おもしろいデータセット集めてるサイトって有名なあそことあそこの他にどこがある？
206:デフォルトの名無しさん
21/02/11 22:10:36.42 i89U/Fn+0.net
ドコだよ(笑)
207:デフォルトの名無しさん
21/02/12 10:50:36.67 5NHLLu5L0.net
そこだよそこ( ´∀｀ )
208:デフォルトの名無しさん
21/02/12 12:21:50.17 h3kC0OBDr.net
>>195
重なりまくってて従来の方法で輪郭を取り出せない状況がある
209:デフォルトの名無しさん
21/02/12 18:32:50.05 /U3mWFUwM.net
val accとval lossか同時に上昇してる場合ってどうしてる？
pytorch使ってるんだけど簡単にval loss下げる設定とかないのかな
210:デフォルトの名無しさん
21/02/12 18:47:57.07 qQtTF60B0.net
>>207
そもそもモデル間違ってるとかタスク設定がおかしいとか無視するなら、パラメータ数を
211:増やす
212:デフォルトの名無しさん
21/02/12 18:58:36.38 QRv6QAac0.net
>>207
同時に上昇することなんてあるの？
213:デフォルトの名無しさん
21/02/13 02:10:03.27 iSxpXydW0.net
>>207
正則化項が合算されてないか？
純粋なlossはどうなん？
214:デフォルトの名無しさん
21/02/13 20:51:31.78 yLW2BWmQM.net
ありがとう
多分タスク設定がおかしいんだろうなlossは下がってるし
もう少しデータ洗ってみるわ
215:デフォルトの名無しさん
21/02/15 07:55:36.79 S6/x5QiO0.net
最近学習し始めたものです
以下を参考にしているのですが、
URLﾘﾝｸ(www.tensorflow.org)
以下のような画像が出力されると思いましたが、
うまく表示されませんでした
URLﾘﾝｸ(www.tensorflow.org)
こちらは、どこかのフォルダに表示されるのでしょうか？
216:デフォルトの名無しさん
21/02/15 08:11:55.22 D0ANu2Du0.net
/tmpの中は？
217:デフォルトの名無しさん
21/02/15 08:29:41.84 5Tzd0OZ/0.net
そのフォルダに無いから悩んでるのか
/tmpに保存されることも解らずに悩んでいるのか
どちらだろう
218:デフォルトの名無しさん
21/02/15 08:31:56.76 D0ANu2Du0.net
リアル10年早いかもな
219:デフォルトの名無しさん
21/02/15 08:43:10.77 5Tzd0OZ/0.net
基礎から積み上げて理解していかないで
トップダウンで理解しようとする人が増えたね
良いのか悪いのか判らないけど
220:デフォルトの名無しさん
21/02/15 08:46:38.41 TYpaPOuQ0.net
>>216
理論の話ではなく、ツールの使い方の話ですか？
221:デフォルトの名無しさん
21/02/15 08:46:57.55 x4VL8oQa0.net
よくはないな
222:デフォルトの名無しさん
21/02/15 08:47:32.02 x4VL8oQa0.net
どっちにせよ、よくはないな
わるいかどうかはしらん
223:デフォルトの名無しさん
21/02/15 10:13:31.86 nTx5v/JZ0.net
理論ばっかり学んで実践しない人が周りに多いので、両面のアプローチが必要だわな。とはいえ理論が少し先行していないと意味不明になると思うけど
224:デフォルトの名無しさん
21/02/15 10:26:22.13 TYpaPOuQ0.net
仕事でやっているなら、当然実践するわけですけど、趣味でやっていると手間とお金をかけて実践するほどの意味があるか？
225:デフォルトの名無しさん
21/02/15 10:28:30.35 41NZb7spM.net
機械学習をツールとして使うだけでも理論って理解してないと駄目なのかな？
畳み込みが何してるかとかぼんやりとは分かってるけど自分でネットワーク組んだりとかはできない
困ったら大体フォーラムに泣きついてるわ
226:デフォルトの名無しさん
21/02/15 10:29:06.90 D0ANu2Du0.net
趣味でやってるからこそ採算度外視して
予算を突っ込めるのでは？
227:デフォルトの名無しさん
21/02/15 10:36:49.95 nTx5v/JZ0.net
実践しないのなら何のタメにやっているのか・・・
228:デフォルトの名無しさん
21/02/15 11:22:39.50 p64ROQdOM.net
機械学習出来る俺格好良い！かな？
229:デフォルトの名無しさん
21/02/15 13:57:51.78 nTx5v/JZ0.net
実践できないけど理論がわかる? 哲学かな・・・
230:デフォルトの名無しさん
21/02/15 15:03:53.41 HZQflKEb0.net
哲学、いいえ自己満足です
231:デフォルトの名無しさん
21/02/15 19:37:36.08 5Tzd0OZ/0.net
トラブルシュートを他人任せしているので
実践できているとは言えない
理論も実践も両方できていない
232:デフォルトの名無しさん
21/02/15 21:12:29.70 S6/x5QiO0.net
>>213-214
tempの中は、DLした画像の一時保存先のようです
>>216
とりあえず色々サンプル動かして、試して見たかったのです
色々調べた結果、
plt.imshow(image)
の後に
plt.show()
が必要ということが分かりました、ありがとうございました！
233:デフォルトの名無しさん
21/02/15 21:16:30.09 sg42Y7q/r.net
高須の勉強よりPythonの勉強しような
234:デフォルトの名無しさん
21/02/15 21:23:11.63 S6/x5QiO0.net
>>230
すいません、確かに機械学習関係ない部分でした
失礼致しました
235:デフォルトの名無しさん
21/02/15 21:38:25.01 D0ANu2Du0.net
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
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