【統計分析】機械学習・データマイニング8

1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sageteoff [2016/05/30(月) 14:28:15.04 ID:lmnfFsu1.net] 何でもいいので語れ ■関連サイト 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」 ibisforest.org/ 前スレ 【統計分析】機械学習・データマイニング7 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1460535528/ 【統計分析】機械学習・データマイニング6 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1455651930/ 101 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/05(日) 20:36:22.41 ID:s9qbmUow.net] 多くても5株以下にしないと平均化して投資の意味がなくなる 102 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/05(日) 21:00:58.56 ID:VCr+WiRz.net] >>99 別に買わなくても良いんじゃね ただここに書くだけで良い 90%くらいの確率で的中できたらまぐれじゃないだろうな 103 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/05(日) 21:28:03.93 ID:ZMvx2kKp.net] どうとでもいえるｗ 104 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/05(日) 21:36:35.93 ID:7t8K1VZI.net] >>100 書くのはココよりも市況関係が向いてると思う。成績を適切に評価できる人も多いだろうし。 105 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/05(日) 21:55:29.03 ID:ZMvx2kKp.net] 馬鹿丸出し 106 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/05(日) 22:10:49.78 ID:s9qbmUow.net] 馬鹿丸出し 107 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/05(日) 23:36:36.69 ID:yEQu3KWw.net] >>102 同意。 108 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/06(月) 01:21:23.45 ID:EkzftdEW.net] 馬鹿中出し 109 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/06(月) 02:36:30.65 ID:228X9IIl.net] 絶句 110 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/06(月) 09:30:22.39 ID:YGYCifzk.net] >>102 それを言い始めたら機械学習での作曲を語るのはここより作曲板のほうが向いてるし、 機械学習が書いた絵を語るのはここより芸術を扱える板のほうが向いてる 画像判別と文章生成以外やることなくなる 111 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/06(月) 09:52:39.55 ID:51Lpbmqs.net] 雑談してるだけだろ、力を抜けよ 112 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/06(月) 22:54:32.81 ID:Kks43qK0.net] 『初めてのディープラーニング』という入門書を買ったんだけど ディープラーニングのソフトはなんでないの？ カフェを使って体験する説明があるんだけど UIなんて皆無で、すげー使いにくそう！ 学習に時間かかるなら、クラウドでディープラーニングをやる サービスとかあったら良くないか？ 113 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/06(月) 22:56:06.52 ID:XsKqGEJO.net] 初めてか、力抜けよ 114 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/06(月) 22:57:22.66 ID:Kks43qK0.net] 難しいのうｗ 115 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/06(月) 23:21:48.24 ID:amctUJNl.net] google MLとかあるよ 116 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/06(月) 23:29:11.82 ID:/ojbA3WN.net] 一番有名なのはAzure MLかな クラウドでディープラーニングやるサービスなんて他にもいくらでもあるけど、 アホみたいにコンピュータリソースを食うからエンタープライズ向け 無料はありえない 117 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/06(月) 23:44:37.60 ID:ZQA9Mfoh.net] 何回同じ質問してるんだw 118 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/07(火) 00:12:27.17 ID:sZPZyAmM.net] 自演なんだろ 119 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/07(火) 00:25:19.38 ID:j4ska5ij.net] ディープラーニングにUI求めてるとか程度低すぎな 120 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/07(火) 04:09:36.73 ID:dR0pYcW4.net] 組み込みでなきゃ UI 作るだろう? 121 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/07(火) 07:21:57.90 ID:XbyzgD5d.net] そういう話ではないと思う 122 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/07(火) 07:30:21.51 ID:wxocoQF4.net] >>118 どんなUI？ 結合とかとんでもない数になる ニューロンも >>119 どんな話？ 123 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/07(火) 10:32:09.76 ID:LfNar0rW.net] 何か情報を発信したいと思ったとき、タグ打ちして作ったサイトが 必ずしもホームページビルダーで作ったサイトより優秀とは限らない 124 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/07(火) 10:46:56.98 ID:xqPFZ3UU.net] 可能な選 125 名前：択肢の多くがすでに列挙されているような状態であれば GUIなど整備する利点もあるかもしれないが、 現状そうなってはいない。 [] [ここ壊れてます] 126 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/07(火) 14:45:41.41 ID:GM81CXhl.net] アルゴリズムをブラックボックスとして使うなら、GUIでデータ分析できるツールは普通にあるけどね(SPSS Modelerとか) ETLの一ステップとして組み込むだけだよ 127 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/08(水) 12:57:12.16 ID:LiG98aYF.net] グーグル、AIソフトウェア「TensorFlow」に「iOS」サポートを追加 japan.cnet.com/news/service/35083908/ 128 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/08(水) 22:34:16.11 ID:JuzhuTPo.net] Common lispでdeep learning フレームワーク作るから誰かお金ください 129 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/08(水) 22:42:32.21 ID:7z7ZNnbY.net] ウエブアプリに簡単に組み込めるようにAPIにするとか 130 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/08(水) 23:01:07.66 ID:uBtppVIz.net] .NETで頼む 131 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 07:42:32.87 ID:sulveNBl.net] >>125 つ 1ペリカ >>127 つ 燃えないゴミ 132 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/09(木) 15:04:31.49 ID:cHHEsXa1.net] 制限ボルツマンマシンは組合せ最適化問題の確率的な解を計算できるって認識で合ってますか？ 133 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 16:40:14.81 ID:/P7WMZ0d.net] パターン認識と機械学習読んでいて思ったのだが、 日本人の貢献度少なすぎない？ 参考文献のところにほとんど日本人いないんだけど… 体感では物理の１０分の１くらいか 日本に世界的に通用する研究者いるの？ 134 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 17:00:33.55 ID:2xjmpOA+.net] CNNは日本人の発明だよね。 ながらく忘れられていたわけだけど。 135 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 19:30:05.17 ID:XOYYyOSO.net] >>129 学習にCD法とかを使って尤度を最大化するんじゃないの？ 結果的には学習させたら組み合わせ問題を近似的に解く事にはなるんだろうけど 普通は逆にイジング問題を解ける量子コンピュータとかを使って学習するんだと思う 136 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/09(木) 19:41:14.31 ID:3BOdw9Dz.net] だからこそ日本初のSOINNです 137 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 19:53:27.06 ID:b4+yu0Se.net] >>131 福島さん？ 138 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 20:16:00.70 ID:b4+yu0Se.net] 日経の押し広告 日経プラス10　人工知能AIが株取引を!?進むフィンテック革命 6/9 (木) 22:00 〜 23:00 （60分） ＢＳジャパン(Ch.7) 139 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/09(木) 20:53:30.43 ID:WS/bpjg2.net] バカだろ 140 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/09(木) 21:58:39.02 ID:O+qexS3f.net] >>125 ファンド・マネージャー大量失業。 141 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/09(木) 22:10:36.95 ID:PXwEkvAt.net] GUIを搭載したディープラーニングはないのかよ！？ 142 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/09(木) 22:21:15.93 ID:WS/bpjg2.net] caffeが近いけど、ＧＵＩにしたからなんだというのかって感じがある こういう枯れてない技術はライブラリの変化激しすぎてGUIにするのきつい 143 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/09(木) 22:22:10.64 ID:9NDqg7t3.net] GUIにする前にそもそもなんでうまく行ってるのかよくわかってないからなｗ 144 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 22:25:09.31 ID:cwAig2fg.net] これ本スレじゃないよね、 あまりの幼稚さに驚いた 145 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 22:26:29.66 ID:EYDvGbZG.net] パラメタが増えると局所解が無くなるみたいなんだよね 146 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/09(木) 22:26:41.02 ID:PXwEkvAt.net] 10年後の機械学習ってどうなってる？ 147 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 22:26:51.46 ID:567X3u/H.net] 煽り入りました 148 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/09(木) 22:31:01.77 ID:M5f+kfRV.net] お前は一体いつの話をしているんだ（憤怒）と思うけど >>6 はこういつことかな？と勉強を兼ねて書いてみた 【統計分析】機械学習・データマイニング bl.ocks.org/anonymous/raw/219f43dc64d3e99bccb0b01b7b2aaa46/ プログラムは素人でtensorflowもnumpyも初めてなので信用しないで 149 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/09(木) 22:35:30.86 ID:WS/bpjg2.net] 局所解はある ってか機械学習のアルゴリズムは解に一意性があるほうが弱い 150 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 22:41:01.90 ID:EYDvGbZG.net] なくなるっていうと語弊があるかな。 局所解はだいたい等価 パラメタが増えると「悪い局所解」にはまる確率は減る ということが最近言われてる。 まあどこまで信じていいかわからんが。 151 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 22:46:59.44 ID:567X3u/H.net] すげー馬鹿なんだろ 152 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 22:47:43.06 ID:567X3u/H.net] 日経の主張 alpaca thebridge.jp/2015/10/alpaca-fundraises-1-million-to-launch-capitalico-trading-platform ヘッジファンド ventureclef.com/blog2/?p=2979 153 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 22:50:44.85 ID:EYDvGbZG.net] ところでRMSpropだのAdamだの出てきているのに未だにMomentunSGDばかり使われている理由知ってる人いる？ 154 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 22:58:03.28 ID:567X3u/H.net] >>148 補足：実際の問題は複雑で解の存在も一意性も保証されていない 155 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/09(木) 23:16:01.18 ID:WS/bpjg2.net] 解が存在しなかったり一意性がなかったりするとバックプロバケーションでは無理だな 156 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 23:16:24.24 ID:Ldnb3Sh9.net] 素人エンジニアの間で 投資×ディープラーニングが盛り上がっているのを 生暖かい目で見ている 157 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/09(木) 23:22:37.09 ID:SS3PJg9r.net] >>152 お前も馬鹿か 158 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/09(木) 23:45:32.82 ID:WS/bpjg2.net] （笑） 159 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/10(金) 00:40:32.61 ID:4Cl/388C.net] DQNにFXやらせてみたけど全然ダメ。 取引しないのが最善手だと学習しちゃう。 真理なのかもしれない。 160 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/10(金) 01:59:47.27 ID:Xu3Q8PMQ.net] FXは難易度が異常だから、株なら少しはマシかもな 161 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/10(金) 12:36:09.68 ID:yEGZMfCQ.net] DeepMindかどっかが、「やらないのが最善」という学習を防ぐ技術を開発していた気がする。 162 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/10(金) 16:27:27.71 ID:R3lGWxox.net] Extreme Learning Machineいじってるやついる？ 163 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/10(金) 23:00:01.35 ID:/w5qBRYP.net] >>145 バグ見っけ #{ #w2 = matrix (w.2 [[i]], nr = length (w1), nc = length (w3)); w2 = t (matrix (w.2 [[i]], nc = length (w1), nr = length (w3))); #} たまたま対称行列に近かったので結果が変わらない分タチが悪い キリがないので新しいバグを見つけてももう書きません >>150 そのそも他の人が何を使ってるのかも知らない池沼だけど 自分の場合は、MomentunSGDはパラメータが二つ必要と怒られて パラメータが一つでいい方法で収束が早いのを使ったよ 中身はオイラー法改ということぐらいしか知らない 自分の常識は世界の非常識だけど、通常の常微分方程式の数値計算では lsodaかルンゲクッタのどっちかでうまくいけば良しと思っている人が多い気がする 最初に試すのはどっち？ということに関しては使い慣れた方では？ ヒトというのは多少良いぐらいでは新しいものに乗り換えないらしい スレ違いだけど: Linuxに勝てなかったPlan 9 − ＠IT www.atmarkit.co.jp/news/analysis/200902/09/future 164 名前：.html [] [ここ壊れてます] 165 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/11(土) 06:36:28.76 ID:Lft7k7ig.net] >ヒトというのは多少良いぐらいでは新しいものに乗り換えないらしい ということは、乗り換え続ければ、シンギュラリティが起こることね？ 166 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/11(土) 12:48:37.07 ID:hBL0iHmr.net] >>150 最近見るサンプルだと、むしろ RMSprop ばかり使われてる印象だが 167 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/11(土) 12:59:56.64 ID:YCY5eb9V.net] >>162 sampleではAdamやRMSpropをよく見かけるが、 論文中では最近でもMomentumSGDが使われてる印象がある。 大規模なImagenetだと特に 168 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/11(土) 17:48:59.76 ID:JU9k/El9.net] Chainer派が減ってるように感じるのは気のせいか？ 169 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/11(土) 18:54:40.76 ID:e45U+qMQ.net] 気のせいじゃない 世の中すべてgoogleに寄ってる 170 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/11(土) 19:06:32.14 ID:uqzo+r9w.net] >>164 TensorFlowが出てから、勢力がみるみるうちに無くなってしまった。 171 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/11(土) 20:07:47.87 ID:uegKPJVI.net] ●AI技術で起業したい方へ3000万円まで投資します● 技術と情熱のある方のみ、お願いします。 good-hill.xsrv.jp/?id=772322 『 グッドエンジェル 』 投資家と起業家のマッチングサービス 172 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/11(土) 20:30:50.28 ID:YCY5eb9V.net] Chainerのほうがtfより進んでると思うんだがなあ。 173 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/11(土) 20:32:26.15 ID:e45U+qMQ.net] おまえすごいな 両方理解して優位点分かってんのかよ 174 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/11(土) 22:05:18.87 ID:n+6FlSA7.net] >>162 >>163 Keras のサンプルは RPMProp だったな。SGD 系の方が皆に知られているから分かりやすい、という程度の理由じゃないかな。 >>164 気のせいじゃない、自分のまわりの Chainer 派はみんな TensorFlow に乗り換えやがったw 現実問題として、最近はお客さんが TensorFlow の名前くらいは知ってるからな、仕方がない。泣く子とグーグルには勝てんw 175 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/11(土) 22:24:00.70 ID:n+6FlSA7.net] >>168 Chainer は未だに分散に対応できてないでしょ。 趣味でやるならともかく、企業レベルだとそれだけで勝負にならない。 >>169 このスレの住人なら、両方とも使ったことくらいならあるでしょ。Caffe, Torch, Theano あたりも。 176 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/11(土) 22:29:38.74 ID:PEhHwJ/Q.net] chainer は昨年末くらいからアップデートを繰り返されて使う気が失せた 177 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/11(土) 23:39:10.16 ID:1rbAcpRy.net] 小数点以下で関数を変えるな 178 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/12(日) 00:02:36.72 ID:8Rsz5yWA.net] よし、あえてここで俺がcommon lispでフレームワーク作る 179 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/12(日) 06:32:34.63 ID:9Yu7iVS3.net] >>172 今　どのくらいまでアップデートしてるのかな？　172さんの言うよう にアップデートを繰り返されて使う気が失せたので全然、見てない。 180 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/12(日) 07:23:35.39 ID:vVZR4K/C.net] >>130 物理や数学との違いの一つとして多くの方言があるように思う ターゲットの問題の多様さや人口の多さに起因しているのかもしれない 例えば、同じ自然言語をターゲットにした研究者でも言葉が通じなかったりする word2vec Explained: Deriving Mikolov et al.’s Negative-Sampling Word-Embedding Method | Omer Levy Omer Levy](wp.me/2zQFd > We found the description of the models in these papers to be somewhat cryptic and hard to follow. 「word2vecイミフ過ぎwww 人間の言葉で書き直したった」盛りましたすみません 目抜き通りで日本人の名前をを見ることがないのは事実かもしれないけど 裏通りに入ると日本人村があったりする >>65 で挙げた論文はモントリオールのチームだと思うけど普通の物理や数学よりも 日本人密度が高いように思う ヘシアンの負固有値の数が標高が下がるにつれ少なくなることを観察して 標高の高いところの極値をスキップしやすいオイラー法改を提案している >>147 に関係した話題だと思う 181 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/12(日) 08:54:04.48 ID:hE/WfIPg.net] しらみ潰しで済むなら、それに越したことはない。 182 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/12(日) 20:55:47.50 ID:vVZR4K/C.net] つながり見っけ 裏道どころかタイムズスクエアの真ん前にいたんですね 前のスレッドで「現在のDNNにおける未解決問題」というスライドを挙げたんですが スピングラスの下りでの元ネタの一つです Open Problem: The landscape of the loss surfaces of multilayer networks www.jmlr.org/proceedings/papers/v40/Choromanska15.html > Earlier theoretical analysis, conveniently reviewed in Dauphin et al. (2014), suggest the > existence of a certain structure of critical points of random Gaussian error > functions on high dimensional continuous spaces. > ... > Nevertheless they provide no theoretical justification for the existence of this connection. 読んでないので憶測ですが、Dauphinさん達の観察したモース指数と標高の関係を スピングラスを使って導けるよという趣旨のようです そのDauphinさん達の仕事です Identifying and attacking the saddle point problem in high-dimensional non-convex optimization arxiv.org/abs/1406.2572 これも読んでないのですが、これを紹介しているブログを読むと >>65 の路線をそのまま発展させたか整理したもののようです No more local minima? blog.terminal.com/no-more-local-minima/ >>65 は悪乗りで書いたんですが、色々とつながり勉強になりました 灯台下暗し 一旦突破口を見つけるとイナゴのようによってたかって片付けるNN48恐るべし 183 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/12(日) 21:10:53.11 ID:YWOQehEL.net] がんばって論文書いてくれ、IEEEに載ったら読むよ 184 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 09:06:38.42 ID:BCwySWZU.net] Kerasまたインターフェース変えてこないか心配で、あんまり使い込みたくない 185 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 12:41:49.40 ID:EYgzInPD.net] Tensorflow使う人ってやっぱLinux？ 186 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 13:10:11.42 ID:WTHdbxNZ.net] 試行はMacで運用はLinuxじゃね 187 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 15:56:14.67 ID:Xq6/eTzo.net] >>181 windowsでvm linux 188 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/13(月) 21:14:51.58 ID:1ohehUTc.net] >>181 仮想マシンもいい選択だと思うけど、こういう作戦はどうかな? 0. リナックス箱を買う 三万も出せば十分な箱が買えるのでは？ スマホだとセキュリティ上の制約が多いので不合理かも ラズパイだと別の世界に行ってしまうかも 1. 開発はリナックス箱 天才以外は小さなデータを使った試行錯誤があると思う コードの大部分は定型化しにくい雑多なデータ処理でバグの宝庫 2. 本ちゃんはクラウド 使った事ないけど高い機械を買うより安上がりでは？ 結局、ここで仮想マシンを使うことになるのけど（ちゃんちゃん） 189 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 21:22:08.10 ID:1ahkFkzd.net] 金あるならMac買った方が早い 190 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/13(月) 22:19:08.33 ID:aVrC9ogK.net] 俺はVPSで月１０００円のマシン借りてそこで適当なスクリプト動かしてる。 AWSとかでもいいんだけど、いくらになるかわからないからな 191 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 22:35:39.45 ID:R0RMs4bq.net] データ分析はやっぱり手元で軽く試して可視化までできないと面倒臭いよ 個人の勉強レベルならたいてい小規模な試行錯誤止まりでデスクトップで十分完結するレベルだし 192 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 22:36:36.39 ID:rH9xeHNR.net] >>186 公開しないのであればローカルでVM動かしたほうが費用も性能も良いんじゃない？ 193 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 22:46:04.11 ID:R0RMs4bq.net] >>188 大規模な分析やるなら一時的にAWSでインスタンスを沢山立てて 早く結果出してすぐ止めるというのはよくある使い方だよ マシン1台でバッチ処理に10時間かけるのも10台使って1時間で終わらせるのも費用は同じだからな 月契約のVPSだとそういう使い方できないからほとんどクラウドのメリットはないけど 194 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 22:47:21.65 ID:fedZzlGv.net] 機械学習をローカルでやったら、時間かかりすぎでしょ 195 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 22:52:09.92 ID:fedZzlGv.net] GoogleのCloud Machine Learning使ってる人いる？ 196 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/13(月) 22:52:27.53 ID:+VixTmhk.net] 仮想ＰＣはもうlinuxのインストールでつまづいた 197 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/13(月) 22:55:38.24 ID:fedZzlGv.net] >>192 VirtualBoxをダウンロードしてきて、 ここからVHD落とせば、インストールする必要ないよ https://www.ubuntulinux.jp/download/ja-remix-vhd 198 名前：デフォルトの名無しさん [2016/06/13(月) 23:33:32.61 ID:1ohehUTc.net] >>186 は魅力的な気がする 自分の案だと箱代に三万円かかってしまうけどこの方法だと半年六千円で済む 日本の都市部では場所代が高いけどその心配もない バッテリーが爆発する心配もない トイレでテストランすることもできる 問題は出力をどうするか？だと思うけど tensorboard等で済むなら検討する価値ありでは？ 面倒くさいかな？ クラウドに持っていった時には避けられない問題なので二度手間にはならないかも 199 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/14(火) 00:03:37.77 ID:FEt974t9.net] 最初は普通に AWS でやればいいじゃん… 200 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/06/14(火) 01:48:54.46 ID:PqQxjTVo.net] このスレはそんなに大量のデータを処理するようなことをやってる人もいるんだな 俺はそれ以前でつまづいてる

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