【統計分析】機械学習・データマイニング9

1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sageteoff [2016/08/01(月) 16:49:12.70 ID:JXVULl1x.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8 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/ 【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/ 433 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/17(土) 22:22:50.62 ID:UoB0jNF8.net] 素人乙 434 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/17(土) 23:19:20.09 ID:Gixt4q3+.net] >>420 fortranですらまだ使われてるんだからしばらく風前の灯まではいかないだろう 435 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/17(土) 23:44:50.17 ID:7qBtOxGM.net] Fortranも、今後も科学技術系シミュレーション用途から消えること無いかな。 CUDAもFortran対応してるし。 436 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/17(土) 23:53:12.86 ID:5I/9SUeq.net] どの言語が最適なのか今もわからん分野だよな もういっそのこと新しく作った方がいいんじゃないか 437 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/18(日) 12:16:28.57 ID:vvzKkhQt.net] ふやすなｗｗｗ 438 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/18(日) 12:44:06.64 ID:bbmXhhTw.net] >>427 日本でAI向け言語、Apoloでも作ろう 439 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/18(日) 13:50:29.84 ID:FLMBUfED.net] データ分析や機械学習をシステムとしてがっつり作るならScalaかなあ 言語自体は糞だけど 440 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/18(日) 15:20:22.91 ID:L/Om4d2y.net] 言語で悩めるのは暇なやつの特権だなwww 441 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/18(日) 16:21:02.95 ID:vmcc0ES1.net] 自分で作りたい人は作ればいい そうでない人は spark がサポートしてる java (scala), python, R から好きなの選べばいいんじゃないの deep learning もやるならライブラリの多い python の敷居が低い >>430 Scala は本当は実験的なポジションを取るべきだと思うけど、妙に真面目に使われちまったもんで微妙になった 442 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/18(日) 16:43:25.04 ID:8f1O52gB.net] 煽ろう煽ろうと頑張ってる人がいるな 443 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/18(日) 16:46:19.33 ID:vmcc0ES1.net] >>433 ん？何かまずかったか？あんまスレに来てないのですまんな 良くわからんがもう書き込むのやめとくわ 444 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/18(日) 16:47:34.40 ID:w65E63iR.net] >>433 自己紹介乙 445 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/18(日) 17:01:30.20 ID:8f1O52gB.net] >>434 424, 431 とかのことだよ 446 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/18(日) 18:26:40.27 ID:SzdqV0ft.net] 知識もないのに煽ろうと頑張ってて滑稽 447 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/18(日) 19:24:41.48 ID:8+fwBlD7.net] 　　　/　　l Ｏ　　 ／　 ──┐Ｏ　┼─┐　　　　　　| 　　./　 　 |　　／|　　　 　 　 |　　　l　 　 |　　l　l　　　|� 448 名前：__ 　 /　　 　 l 　 　 |　　　　＿ノ　 　 ﾉ 　 _/　　 ＿ﾉ　　| 　　　　　/＼＿＿_／ヽ 　　　　／ﾉヽ　　　　　　 ヽ、 　 　　/　⌒''ヽ,,,)ii(,,,ｒ'''''' :::ﾍ 　　　 | ﾝ（○）,ﾝ　<､（○）<::|　　|｀ヽ､ 　　 　|　 ｀⌒,,ﾉ(､_, )ヽ⌒´ ::l　　|::::ヽl .　　　ヽ　ヽ iｌ´ﾄｪｪｪｲ｀ｌi　ｒ ;/　 .|:::::ｉ | 　　　／ヽ　 !ｌ |,ｒ-ｒ-| ｌ! 　 /ヽ　 |:::::ｌ | 　　/　　|^|ヽ､ ｀ﾆﾆ´一／|^|｀,ｒ-|:「￣ 　 /　　 | .|　　 　 　 　 　 | .|　,Ｕ(ﾆ ､)ヽ 　/　 　 | .|　　 　 　 　 　 | .|人(_(ﾆ､ﾉﾉ [] [ここ壊れてます] 449 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/18(日) 19:48:12.04 ID:XW30Cfu8.net] pythonもrも本番稼働にそのまま転用できないから一回だけ計算できればいい人しか使わないんだよね そういう人のコードは非常に質が悪い 450 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/18(日) 19:50:35.26 ID:lm2Fhhd1.net] 本番に使えないってなんで？ 451 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/18(日) 19:51:34.67 ID:bXphByai.net] >>439のレベルが低いから 452 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/18(日) 20:33:44.89 ID:roEu0jIW.net] 比較的簡単に使えそうな ブラウザベースのGUI深層学習ツールを見つけたんだけど、どうよ？ https://github.com/akiraak/deepstation 453 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/18(日) 23:00:13.55 ID:yD66bcEp.net] >>442 清水はノーサンキューなので＾＾ 454 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/19(月) 00:20:58.18 ID:dvsGye2Q.net] shi3zって何であんなに胡散臭いのだろう 俺もあいつだけはノーサンキューだわ 455 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/19(月) 00:32:52.72 ID:FKQ7vKQx.net] >>432 個人で言語作成してる変態は存在するのか気になるわ pythonが殆どでjava少な過ぎるわ 456 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/19(月) 11:15:03.06 ID:IiDJp652.net] こんなことやるよりモノづくりやってた方が全然マシ 最近unityにハマってるわ 457 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/19(月) 16:18:12.23 ID:9BsatR62.net] オワコンなのが良くわかるスレですね 458 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/19(月) 16:36:16.67 ID:pS6csEr/.net] 数学が必要な分野だからな。 ただの翻訳者には太刀打ちできないので。 459 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/19(月) 17:26:29.21 ID:fIjUt693.net] 数学もできない人がいるのかw 460 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/19(月) 17:31:14.57 ID:pS6csEr/.net] 結構いるよ。 偏微分方程式や行列見ただけで拒否反応示す人とかさ。 461 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/19(月) 17:32:04.76 ID:Hchc+FLC.net] 真相学習して世の中に絶望しました 462 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/19(月) 18:04:37.49 ID:fIjUt693.net] >>450 マジか、そりゃ向いてないよ… 他の分野を手掛けた方が良いな 463 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/19(月) 19:46:00.38 ID:w3PLFJfX.net] soinnという方法が幾つもの雑誌に紹介されているので 深層学習より勉強されては如何でしょうか 464 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/19(月) 20:41:30.87 ID:FohV0/EA.net] 偏微分はよく使われてるが偏微分方程式はあまり出てこない 465 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/19(月) 23:19:19.22 ID:dvsGye2Q.net] 年末に振り返って気付くよ、なんて無駄な1年を俺は過ごしてしまったのだろうと 今からでも遅くない、俺たちがこんなもんやる必要はないんだ 466 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/20(火) 00:20:47.16 ID:CVM33wnX.net] で何やるの？ 467 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/20(火) 00:26:59.56 ID:jW3cUuyS.net] >>407 CAEやってた人が機械学習って何に使うんだ？ 468 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/20(火) 00:43:58.77 ID:CVM33wnX.net] >>457 マテリアルインフォマティクス、実験画像認識 469 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/20(火) 00:54:48.07 ID:/akLbTk9.net] 自演乙 470 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/20(火) 01:06:55.21 ID:jW3cUuyS.net] 物性系CAEって半導体のしか知らないけど、とても商売として成り立たないような規模しか無いって聞いてたけどどうなん 471 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/20(火) 10:17:38.36 ID:TRWU6eq8.net] 自分は材料開発系なのでCAEをあまり知らないんだけど、 うちの部署では第一原理とか分子動力学なんかやってるな。 オープンソースも利用したり、大学と共同研究してプログラム使わせてもらったりとか。 472 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/20(火) 10:33:37.73 ID:1fUnur0y.net] スレち続けるばかw 473 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/21(水) 21:03:21.04 ID:88c3dkyR.net] 株データのマイニングで利益出てる人いる？ 始めたばっかで� 474 名前：ｼ説が思い浮かばない。。。 [] [ここ壊れてます] 475 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/21(水) 21:26:38.51 ID:QKsJLINz.net] おう、FX だがな 476 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/21(水) 21:31:59.67 ID:YZL270gC.net] 連戦連勝だが元手がない 477 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/22(木) 03:38:44.47 ID:F8jbCSu6.net] エア取引と身銭切る売買は全く違うぞ 478 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/22(木) 08:34:59.03 ID:VuL9RFzu.net] rnnを用いたクラス分類をchainerで行いたいと考えています． 出力にsoftmax関数を導入することはわかったのですが， いまいち実装の仕方がわかりません． 入力データ，ラベルをどのようにしてchainerに実装すれば 良いのでしょうか．ご教授お願いします． 479 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/22(木) 13:19:18.09 ID:8nHNkzOe.net] >>467 突っ込みどころが大杉 480 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/22(木) 22:52:02.48 ID:6MtYuroB.net] このツールのインストール方法を教えて下さい。 ブラウザベースのGUI深層学習ツール https://github.com/akiraak/deepstation 481 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/22(木) 22:57:44.01 ID:h/fD23If.net] readme に書いてあるじゃん… 読めば？ 482 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/22(木) 23:37:54.47 ID:xmOl2PwY.net] 小学生だけど、インストールできたよ 483 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/23(金) 00:59:23.36 ID:UE0Ce/Ne.net] chainer 信者が盛り上げようとすればするほど、現状の厳しさを感じるなw 484 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/23(金) 20:10:03.89 ID:88XXmyIP.net] すまんがKerasでいいからな 485 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/23(金) 21:26:15.52 ID:VvcKayEB.net] kerasです 自己解決しました 486 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/23(金) 22:21:54.14 ID:J+OiQ2Bc.net] まぁ確かに keras は良く使われてるな、日本より海外での評価が高い印象 487 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/24(土) 00:38:53.80 ID:22yGdQf+.net] Keras + TensorFlow と 全部TensorFlow だったらどっちがおすすめ？ 488 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/24(土) 00:58:44.21 ID:ywjuOh2L.net] >>476 tensol 489 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/24(土) 01:26:29.60 ID:nT20qfUI.net] >>476 月並みな答えだが場合による 使い分けるのがいいんじゃないかな 490 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/24(土) 04:56:27.06 ID:SiFOcKIS.net] 【ヘイトスピーチ】琉球大学工学部４０代男性准教授がツイッターに蓮舫を中傷するネトウヨ的ツイートをして大学から指導を受ける hitomi.2ch.net/test/read.cgi/poverty/1474649281/ 491 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/25(日) 19:35:58.14 ID:xKOL9HJ+.net] 「ゼロから作るディープラーニング」買ってみた。 入門書には良さそう。 492 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/25(日) 21:12:16.45 ID:O8hQclPJ.net] >>480 プログラム言語は何？ 493 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/25(日) 21:20:36.35 ID:xKOL9HJ+.net] python3 numpyとmatplotlibは使用。 494 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/25(日) 21:50:23.84 ID:O8hQclPJ.net] >>482 なるほど、良いかもな。サンクス 495 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/26(月) 18:39:46.21 ID:GRx1UYCU.net] >>480 読んだ感想聞かせてや わいはもうすぐ出版されるTensorflow本から買うつもりやで〜 496 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/26(月) 20:31:06.74 ID:0vhnkKQ/.net] 主成分分析と重回帰分析のちがいをかんたんに教えてください 497 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/26(月) 20:46:28.33 ID:Djq24pJA.net] 機械学習の前処理としてトレーニングデータとテストデータを独立したものとして扱いたいのですが トレーニングデータとテストデータを別々に次元削減しても同じような結果が得られる次元削減の手法はなにかありませんか？ 教師あり、なしのどっちでも構いませんので知っている方がいたらお願いします 主成分分析ではトレーニングとテスト両方いっぺんにかけなければならないので・・・ 例： トレーニングデータを次元削減で2次元にしてSVMかなんかで予測 498 名前：モデルを作成 　　　　　　　　　　　　　↓ テストデータを次元削減して2次元にし予測モデルに適応 [] [ここ壊れてます] 499 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/26(月) 21:08:32.15 ID:OE40JKVn.net] >>485 分類と予測の違い 500 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/27(火) 00:06:31.56 ID:yyt7Glv6.net] >>486 trainデータのK-fold cross validationスコアの最大化で素性選択 ↓ 得られた素性のみ使って予測 またはBICを最小化する素性選択などいかが？ 単純ですが。 501 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/27(火) 02:20:41.55 ID:sfEb7hKR.net] 画像音声自然言語以外の分野で ディープラーニングは従来の機械学習よりも 優位性あるんですか？ 502 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/27(火) 02:35:16.21 ID:Hw2iP6th.net] 別に取って代われるようなものじゃないし 自分は音声認識やってたけど、一部のモジュールについて可能性を感じる程度 503 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/27(火) 09:22:32.77 ID:Y2/XfEXc.net] 音声認識は歴史があるからね 504 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/27(火) 11:15:06.09 ID:02qLQt1N.net] >>488 trainデータのみを次元削減処理し、 2次元の特徴量でSVMの予測モデルで識別器を作成しPKLで保存 次に別のプログラムソースで そのPKLを呼び出しtestデータのみを次元削減処理してから予測 のような感じをしたいのですが trainデータのK-fold cross validationスコアの最大化で素性選択って trainデータ内で分割してtrainとtestにわけて一番よい性能のものを探すイメージがあります がこれってtestデータ自体の削減処理にはいかせるんですかね？ すみません、あまり理解ができてなくて 505 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/27(火) 15:28:00.69 ID:jZI7H7Pv.net] 画像処理は機械学習しないとお話にならないところまで来てるよ 506 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/27(火) 20:31:51.40 ID:WGERDcDZ.net] >>492 手順としてはこんな感じです。 https://www.quora.com/How-do-I-use-cross-validation-for-feature-selection-in-a-linear-regression cross validationでベストなfeature subsetを求めてファイルに保存します。 別プログラムでtestデータを読み込むときに、そのファイルに含まれないfeatureは無視してベクトル化、予測してtestスコアを計算します。 高次元でpredictive powerに偏りのないケースでは上手くいかない気がします。どのようなアプリケーションですか？ 507 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/27(火) 21:00:11.31 ID:02qLQt1N.net] >>494 自己学習なのでアプリケーションと呼べるものではないですが 動物の画像を使っているので、画像識別のアプリケーションになるかと思います 散布図として結果表示をしたいので次元削減が必要になっているといった感じですね 事前に次元削減されたトレーニングで予測モデルを作っておけば 後日実行する際にその予測モデルとテストデータさえあれば識別できるようにしたいといった感じです 508 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/27(火) 21:06:38.88 ID:02qLQt1N.net] わざわざ2次元のデータに落としてから学習させて予測モデルを作っているのは仕様です 509 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/28(水) 16:09:01.51 ID:6c5XxxTj.net] >>453 各クラスのデータが一つの集合として形成される場合はいいけど 線形分離不可能な場合など少し込み入ったケースでは パラメータを試行錯誤しても上手くいかないことが殆どだよ。 雑誌に紹介されているデータ図が自明な場合が多いのはそのためなんだろうけど。 SVMとかを素直に使った方が良かった。 510 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/28(水) 19:11:33.90 ID:jnoA4LJG.net] 予測ってつまり半教師ありdetectionタスクなんだなって気付いた。 難しいわけだ。 511 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/29(木) 01:00:48.72 ID:d2+tzZ6F.net] インストールしているCuDNNのバージョン確認ってどうやったらできますか？ 512 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/29(木) 02:17:24.16 ID:d2+tzZ6F.net] 自己解決しました 513 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/29(木) 22:51:17.23 ID:xVx5t50n.net] ディープラーニングに興味持ったのですが 仕組みを 514 名前：理解するにはニューラルネットワークを理解する必要がありますよね？ 初心者にお勧めのサイトや本があれば教えてください。 [] [ここ壊れてます] 515 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/29(木) 22:57:37.07 ID:RSttyEck.net] 最近出たオライリーの本はおすすめ 516 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/30(金) 01:03:42.32 ID:YcxBPQVN.net] 最近出たオライリーの本思いの外内容少なくて残念 517 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 05:23:48.53 ID:G/pKS9LT.net] >>501 ろくな本がないのが実状 518 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 07:41:45.32 ID:NZDLgrGw.net] 個人的にはオライリーオススメ。 CNNまで説明されてるし、コードで理解しながら読んでいける。 誤差逆伝搬法もわかりやすかったよ。 519 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 07:45:32.19 ID:W2jYVXDw.net] 時間の無駄 520 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 08:17:36.61 ID:bhnTb8UF.net] 誤差逆伝播が分かってればあとはフレームワークの実装読むと良い 521 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 08:21:03.34 ID:G/pKS9LT.net] 宣伝乙 522 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 08:28:12.66 ID:CwXDj9lt.net] 暇なときにian goodfellowって人が書いたの読んでる 523 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 09:03:13.52 ID:W2jYVXDw.net] >>509 一流の研究者の書き物を読むのは良いこと 524 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 09:05:59.16 ID:Uru5AHml.net] おπ損ｗ 525 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 09:07:56.18 ID:Uru5AHml.net] >>509 777項 526 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 18:46:45.08 ID:QUT4k/9g.net] オライリーは行列の積を内積って書いてあるのは酷い間違いだな 527 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 19:40:56.20 ID:3I14H/Qx.net] 定義はできる 528 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 19:56:34.06 ID:NZDLgrGw.net] 行列に慣れればどの分野の人でも入っていけるね。 pythonのおかげでプログラミング容易だし。 529 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/30(金) 20:41:55.20 ID:q4PlaKWn.net] バックプロパゲーションが主流なのに確率的勾配降下をまともに説明してる本がない 数理工学的に説明してくれないとわからん 530 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 20:45:59.84 ID:0AlOpmB+.net] あほだから？ 531 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/30(金) 21:02:27.95 ID:q4PlaKWn.net] おいおいじゃあまともに説明してる本出てるのか？ 532 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 21:06:10.00 ID:yqIWFMTa.net] 英語できないから？ 533 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 21:11:32.43 ID:4Fqse+SF.net] >>516 たしかに どれを間引けばいいのかわからん どのサイト見ても「一つのサンプルで更新」と書いてあるが そのサンプルというのは画像サンプルのことなのかニューロン1つ単位で言っているのか定義されていない 数学として失格だ 数式を見る限り画像を意味してはないようだが1つのニューロンだけで層を更新するというのは考えにくい そもそもそれはDropoutで十分だ よくお前らあんな説明でわかるな尊敬するｗ まあどうせお前らもわかってないんだろうけどな 534 名前：デフォルトの名無しさん [2016/09/30(金) 22:12:34.10 ID:YcxBPQVN.net] バックプロパゲーションってユーザーにとって言うほど大事か？ 535 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/09/30(金) 22:28:08.99 ID:4hxo3I+i.net] 利用するという立場ではどうでもいい部分だけど、 基本的に応用にこじつけなきゃ成果にならない機械学習分野の中では比較的理論に閉じ籠れる数少ないテーマだから自称学者様達がたかる 536 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 00:58:36.65 ID:63LCCJou.net] お前らいつまで無駄なことに時間費やしてんの？ 賢い奴はさっさと成果物を利用する側に回ってビジネスを軌道に乗せ始めてるぞ 今も昔も分野問わず下位レイヤーは天才に任せるのが基本だろ、忘れるな 537 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 01:23:49.90 ID:jn+RPXkK.net] 下位レイヤーってなに？ くりこみ群との対応？ 538 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 06:27:41.54 ID:gn0DMWem.net] 応用という観点では適切な問題設定と学習データの質と� 539 名前：ﾊが大切なわけだが、 なぜかそれからは目をそらして、関数側をこねくり回して上手くいかず苦しんでる人が多い印象… [] [ここ壊れてます] 540 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 08:24:40.52 ID:+PB9iKu0.net] 応用応用、応用 541 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 08:53:36.63 ID:1xyTVOEP.net] >>525 基礎理論をこねてるほうが楽だからね。学術界で評価されやすいし 542 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 10:14:35.63 ID:H9o55DQP.net] ガラパゴス日本特有 543 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/01(土) 11:20:15.08 ID:0CgDc6+o.net] 重要なのは問題設定とデータ収集と前処理というのはおれも思う ただ理論部分もある程度は知っとく必要は感じる 544 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 13:39:28.42 ID:sh9yZ6tQ.net] >>484 5つ星のうち 2.0少し期待外れ。 投稿者 ありょさん 投稿日 2016/10/1 誰かのブログなどの記事を集めてプリントアウトして書籍化したもの、と考えていいでしょう。 ブログの記事の断片的な表現をいくらか加筆したようなものです。 よく知られているMNISTを使ったチュートリアルやブログで理解した人はこの本はほぼ不必要ですし、 そのブログやチュートリアルをやってみたけどTensorFlow,TensorBoardの細かい仕様や使い方がいまいちよく分からない、 すごく簡単な例でもいいのでTensorFlowによる深層学習の例をいくつか知りたい人は多いと思いますが、そのような要望は答えられていないでしょう。 例えばよく知られているMNISTの例だけではなく テキストに書かれた自分の実験データを読み込んで学習、学習パラメータを出力 次の日に学習パラメータを読み込んで、未知のデータを分類してファイルに出力 をスムーズ、明快にできる一まとめのサンプル例とか挙げれば良かった。 付録の部分の数学公式を見ると読者には不必要な行列、偏微分の初歩の初歩について説明しているのに、 逆にシグモイド関数の微分は公式に従って計算が可能、と言いながら付録に書かなかったりしているのですが、 このような記述をみると著者は本当は細かいところはしらない、または読者のこと困るところや要望をあまり意識せず、 ただ他者より先行して書籍化しただけの気がします。 545 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 13:41:08.70 ID:sh9yZ6tQ.net] ↑「TensorFlowで学ぶディープラーニング入門」の感想 546 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 14:16:28.29 ID:ll019ukR.net] tensorflowわざわざ買う必要なさそうだね。 自分は下の3冊を読み進めてるわ。 「Python機械学習プログラミング」 「PRML」 「ゼロから作るdeep learning」 547 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 14:45:37.37 ID:eeap2xL2.net] 何冊か買ったけど、自分が一番いいと思ったのは、 MLPシリーズの「深層学習」。他は実際にコードを書くのに必要な情報が 得られなかったか、不十分と感じた。 548 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 14:58:44.67 ID:WFWPs0d4.net] >>533 コードも載ってたりすんの？ 549 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 15:18:19.57 ID:eeap2xL2.net] >>534 コードは載ってないけど、数式の説明が丁寧だからアルゴリズムは理解できた。 最近出た「Pythonで体験する深層学習」も期待してたんだけど、こっちはコードも載ってるんだけど、 数式の導出でかなりはしょっている所が多くて、どうしても理解できない式とかあってあきらめた。 550 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 15:19:11.87 ID:RWzvaHdr.net] >>534 横からだが載ってない。内容はどこかで見たようなものが多いし、古い印象。ただし、学生の教科書としては悪くないかな 551 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 17:08:05.91 ID:/UzpZgel.net] >>535>>536 サンクス。実装は自分でって感じなんですね。 理論として実装は別々の本で勉強した方がいいのかな。 552 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 17:10:14.06 ID:ZhBe8XzG.net] アルゴリズムをなんだと思っているｗ 553 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 17:22:02.79 ID:4HmW6bzj.net] GPUの利用はtheano使うのが普通？ 554 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 17:33:46.48 ID:f5H6W5QM.net] cudaってwindowsで使うにはブイスタが必要なのがいやだな インストールに10ギガもいるとかマジでキモイ 555 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 18:22:17.09 ID:Zh4yrAxj.net] theano がcodeのリサイクルに対応したらほかがゴミカスに成り下がる お前らさっさと勝馬に乗っておけ 556 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 19:41:31.83 ID:m5myqTSr.net] ディープラーニングって、自社開発が当たり前なんか？ 商用ソフトってあんの？ 557 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/01(土) 21:19:33.88 ID:f5H6W5QM.net] >>541 黙れキチガイ 荒らすのもいい加減にしろ異常者 558 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/02(日) 00:50:23.73 ID:ujhU+cA1.net] >>538 そんなものは秀才がライブラリ化すればよろし。 役割分担でござる。 559 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/02(日) 02:59:20.00 ID:q4ZEpQKo.net] プレトレーニングとファインチューニングの違いがわからん 560 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 03:38:56.86 ID:4fl+u3/5.net] ファインチューニングって一般的な語だよ 561 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 06:32:13.91 ID:J9aPj3+9.net] そうだな、煽り抜きで一般用語だな… 562 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 07:45:20.20 ID:PXrMtRjh.net] 覚えたての英語を使いたくて使いたくて我慢できない中二かなあ 563 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 07:50:27.71 ID:mEKaFrBz.net] >>548 どっちの話か分からん 564 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 10:36:46.67 ID:tO7FTGau.net] >>544 そのレベルでは手をださんほうがいいぞ 565 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 12:57:07.76 ID:PXrMtRjh.net] ディープラーニングを理解するための最善の方法は、 ディープラーニングをゼロから実装することです。 566 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 15:01:24.79 ID:Ajos2TR8.net] まブームも終わりだけど 567 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 15:09:40.57 ID:llQJTv6w.net] >>551 それはゼロから実装するための最善に過ぎない。 568 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 15:45:38.76 ID:PXrMtRjh.net] >>551 オライリーの帯に書いてあった文を写しただけだが(ﾌﾟｹﾞﾗ 569 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 17:15:00.10 ID:EhuHUwwo.net] その実装をほんの数年前まで誰一人していなかったのだから 優秀と言われる人間も別に大したことしてなかったってことだな 変に自信がついたよ 570 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 19:58:47.64 ID:NqN7yub8.net] 競馬も株も当たらないよ。。 571 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 20:30:11.63 ID:rdG8WxHa.net] 競馬は胴元の天引き率が多すぎるからダメだろ しかし株で儲けられないのは腕が足りない 572 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 21:31:39.28 ID:C+AYCMJv.net] 顔認証は一般的に教師あり学習、教師なし学習どちらですか 573 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 21:35:35.14 ID:z5EuTzp1.net] >>557 そこをなんとかするのがDLではないのか？ 574 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 21:57:54.11 ID:nGPko/w3.net] 結局株とか為替のデータの数ってディープラーニングするのに足りる量確保できるの？ 「X年分のN分足」を全部見たら十分？ 短い足は騙し多そうだが、騙し含めて勉強させるもんなのかな 575 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/02(日) 22:33:12.85 ID:msxTiit/.net] データ数の問題じゃなくてデータと予測結果の相関の問題だと思う 576 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 22:37:29.18 ID:qXa2ronw.net] 最後は結局ハイパーパラメータのチューニング、 データの収集、前処理になるよね。 577 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/02(日) 23:47:13.74 ID:TlTpbKVa.net] あほらし 黙ってリアルに集中しろ 578 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/03(月) 01:52:18.73 ID:5VGXYZnn.net] 株はファンダメンタル分析なら日足データで充分だと思うが このご時世、デイトレは挑むだけ馬鹿だし 579 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/03(月) 03:05:33.95 ID:TI/5A1Ju.net] 日足読んだら指標でどう動くか分かるのかｗｗｗｗｗｗｗｗｗ 長期トレードでもテクニカルあると思うけどねぇ 580 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/03(月) 07:37:55.19 ID:Sy28Ke7B.net] 適正価格求めるだけならディープラーニングなんか要らんでしょ 結果として式が出てくる手法の方がずっと有益 581 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/03(月) 08:27:45.24 ID:0QgJjOtd.net] DudaとHartの本はもう古典扱い？ 582 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/03(月) 08:39:27.63 ID:SC3BElzp.net] あれ前世紀の刊行だったような 古典というより遺物か 583 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/03(月) 10:50:57.40 ID:s7qu/pao.net] でもアレに書いてあることは理解してないとダメなんでしょ？ 584 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/03(月) 15:17:24.49 ID:MBCKnUi2.net] >>537 MLPシリーズの「深層学習」に最低限必要な数式は載っているから、その本だけ実装すること自体は簡単。 誰かが作ったコードの一例を簡単な例でも見たいのなら 「ゼロから作るdeep learning」、「機械学習と深層学習 C言語によるシミュレーション」。 速くないし、柔軟性は無いが教科書をそのままコード化するとそうなる一例の参考になる。 仕事では扱いやすくて速いライブラリを使う方べきだが、自分が本当に書籍を理解しているか確認するために、 ショボい内容でもいいので、一度は実装を経験した方がいい。 以外と自分は曖昧にしか理解していないことに気づくことがある 585 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/03(月) 15:44:52.27 ID:SkSs2OsV.net] >>566 適正価格なんかなくね？過去の業績以外の要因で動きまくるから計算方法があっても変数がわからないもの。 586 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/03(月) 16:39:28.14 ID:6dk5cgQD.net] 駄目とか駄目じゃないとか答えがあると思ってる方がアホ 587 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/03(月) 16:46:46.96 ID:K0Jnm7v7.net] DLは役に立たないということ？ 588 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/03(月) 16:52:34.32 ID:6dk5cgQD.net] 人の意見にしか頼れない奴は何をやっても駄目ということ。 589 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/03(月) 23:24:48.90 ID:apSZFYQP.net] 説明・予測したい事象がある → 応答変数Yと説明変数Xで表せるとする: {yi, xi} i=1...N → 仮説の設定、データのサンプリング、可視化 → 線形な関係性ではなさそう。偏回帰プロットしてもやはりその通り。 → 諦めて非線形モデルやNNでうまく当てはめられるか試す という感じで順を追ってやらないと何がどうダメなのかわからないので、モデリングと呼んでいいものか。 590 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/03(月) 23:49:05.47 ID:4xvyOu+Q.net] Faster R-CNNは領域抽出もやってくれるの？ 591 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/04(火) 00:10:02.02 ID:yz6+keg9.net] データマイニングが流行った頃と似たような状況だな。 あの時も、統計知らなくても大量にデータ突っ込めば結果が得られるって夢見た連中が多かった。 592 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/04(火) 01:11:54.60 ID:hLs4Ge32.net] そんな連中がいたのか…… データマイニングなんて コンピュータを使ってるだけで 中身は統計そのものだろうに 593 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/04(火) 03:33:44.85 ID:iQmOqDa9.net] >>576 やってくれる。 具体的にはRPNが物体らしきものが存在する領域を推定し、その領域をRoI poolingに通した上で、分類と領域（bounding box）の再推定を行う。 594 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/04(火) 14:36:27.67 ID:SX7o9CFb.net] Chainerのバージョンアップが頻繁すぎて、9月出版のChainer本ですら買うのに躊躇するぜ・・・ 595 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/04(火) 15:27:27.97 ID:CbLJxgNS.net] グーグルと同じ土俵で勝負しなければいいのに 596 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/04(火) 15:33:43.33 ID:JczFFXm ] [ここ壊れてます] 597 名前：u.net mailto: 英語で読むかGoogle翻訳で読むしかない [] [ここ壊れてます] 598 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/04(火) 15:39:39.11 ID:+sgYekkv.net] >>580 開発チームは優秀なド素人かと思ってしまう、わりとマジで。第三者に使うな、って言ってるようなもの 599 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/04(火) 15:41:10.92 ID:+sgYekkv.net] >>581 そういうことなんだろうなぁ、バタバタし始めたのは TF が公開されたころからだし… 600 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/04(火) 20:36:18.48 ID:8Yvd6FiJ.net] グーグルと勝負しない方針で成功したニコ動 グーグルと勝負して失敗したchainer 601 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/04(火) 23:03:14.37 ID:kmGY0Xlh.net] ニューラルネットワークの仕組みを学ぼうとしても 数式が難しくてさっぱりわからん！ どうすればいいですか？ 602 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/04(火) 23:19:11.72 ID:+sgYekkv.net] >>586 数学の基礎しか使ってないよ。無理なら向いてない、他のことをやる方が有意義だよ 603 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/04(火) 23:22:31.70 ID:TRahFL+v.net] >>581 keras は戦わないで、tensorflow に上手く便乗したな 604 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/04(火) 23:50:11.80 ID:DgEME4GC.net] >>586 単純線形回帰 → 多重線形回帰 → 一般化線形モデル → 一般化混合線形モデル → 非線形モデル という具合に複雑になっていくんだけど、どこまで何を理解してるの？ 605 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/05(水) 00:20:55.57 ID:toVaK5Qw.net] 線形って単語よく出てくるけど これって要するに直線てこと？ 606 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/05(水) 01:00:59.46 ID:ymxvNmg9.net] 線型結合って調べてみような 607 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/05(水) 02:27:54.53 ID:Cv+mZE5J.net] すまん線形代数修めてない雑魚おる？ 608 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/05(水) 02:28:35.50 ID:toVaK5Qw.net] 相変わらずよく釣れるな 609 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/05(水) 05:33:53.98 ID:EYcu8e5a.net] 時代はDocker＋TFなんか？ Vagrantじゃダメか？ 610 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/05(水) 05:36:32.49 ID:zoeP+bhW.net] >>586 それこそDudaとHartの遺物を読んでくれ アホ向けに書いてあるからやさしい 611 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/05(水) 23:06:23.24 ID:JRNnrlbq.net] >>595 アホにはpattern classification読んでも数式が理解できなくて諦めるレベルだから薦めるなよw 612 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/05(水) 23:44:57.90 ID:SvrvWYmf.net] すみません、WekaでRandom Forestの特徴量のvariable importanceってどうやって出すかご存知の方いらっしゃいますか？ 613 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 00:11:57.89 ID:uisqXwr9.net] Weka使いなんてここにはおらんじゃろ ブログあさった方がはやいんじゃねーの？ 614 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 00:18:30.66 ID:GaxorHRK.net] プログラミングはあんまり関係ないからな 615 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 03:30:04.81 ID:VEpB6kKd.net] BRMLって本読んだやついる？ PRMLより分かりやすいらしいから読み込もうかと思うんだが評判がなさすぎる 616 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/06(木) 07:26:00.92 ID:x1ID8xd2.net] >>599 そんなやつがディープラーニングやってます！とかいうから聞いてみると スクリプト流しただけでチューニングの仕方分からず勿論仕組みも分からずで 使えない 617 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 07:56:00.87 ID:LI6DY61s.net] 行列プログラマー買った人おる？ 618 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 08:11:16.95 ID:Zlz75Q7v.net] いやさ、もうやめろってwww本来の仕事に戻れってwww 雑魚がどうこうしても社会のためにならないからツールを使う側に専念しろってwww ほんっとビジネスマンはその辺ちゃんと弁えてるからまだマシだはw 中途半端がウロウロするのが一番迷惑w 619 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 08:23:50.42 ID:BYbOpZIZ.net] 敷居がかなり低いから異分野から流入してんのか？ たしかに数学も代数理解できてればOK。 プログラムも普段シミュレーションしている人なら容易だもんな。 620 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 08:50:20.67 ID:vxapZoqm.net] ＞代数理解できてればOK 線形代数のこと「代数」って呼んでんの 621 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 08:52:59.86 ID:9gcP5pWV.net] 統計のための行列代数　おすすめ 622 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/06(木) 20:10:34.19 ID:BHSoZlTl.net] 機械学習のプラットフォームは何使ってる？ みんなRは当然やってるの？ 623 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 20:18:38.07 ID:Ln6T0L+W.net] R は当然やってるが deep learning 対応が弱いからな、python ベースで TF + keras だな 624 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/06(木) 20:28:32.48 ID:BHSoZlTl.net] >>608 おれもｗ Kerasいいよな 625 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 20:37:48.52 ID:IMNTnbMP.net] Kerasは洗練されてるな RでSparkを使う手もあるが、あんまおらんかw 626 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/06(木) 20:43:12.72 ID:BHSoZlTl.net] Spark使うほどの大規模データでの学習することがなかなかない気がする 627 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 20:54:22.13 ID:IMNTnbMP.net] それは同意せざるを得ない 628 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/06(木) 20:54:53.79 ID:USgXFoXG.net] コンテスト上位モデルを真似してるだけが吉 629 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 21:07:49.50 ID:5DBeg0uY.net] 読み方あってる？ keras ケラス？ chainer チェイナー tensorflow テンソルフロー 630 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 21:19:48.57 ID:OMXImHs7.net] ｶﾗｽ ﾁｪｲｻｰ ｴﾅｼﾞｰﾌﾛｰ 631 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 21:51:52.96 ID:7J9vVAFs.net] 行列プログラマー　分厚すぎワロタ ちなみに情報分野Amazonベストセラー1 632 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 23:21:45.98 ID:1xTY7MJ5.net] 行列プログラマー 行列計算の勉強にはいいけど実装方法は 凄い悪い癖が着くから参考にしない方がいいよ 633 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/06(木) 23:27:54.86 ID:ScmVfvHZ.net] 書籍にかかわらずなんでもひとつ誉めるとひとつ貶さなきゃ気が済まんのかお前らwww 634 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/06(木) 23:40:03.46 ID:5dx6T28Z.net] それより、行列の微分計算がスラスラできるようになるコツが書いてある本が欲しいのです。。。 たまに縦横を間違えたり慣れないorz 635 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/07(金) 04:14:40.72 ID:6tN9f3kk.net] 高校数学の参考書買えば？ って言おうと思ったが、新課程で行列無くなったんだってね おいちゃんビックリしたよ〜 636 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/07(金) 05:28:02.64 ID:sPgWCKJu.net] >>607 今のところLibreOfficeCalcのpythonでやってる 637 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/07(金) 10:06:20.89 ID:sHM/UU/I.net] >>619 成分微分するだけだろ 638 名前：619 [2016/10/07(金) 10:11:43.54 ID:vQujxGX1.net] >>622 成分でやってるけど、行列orベクトルのまま計算するのに慣れたら楽かなと 639 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/07(金) 21:23:17.08 ID:s/t8NFyv.net] >>620 まじでっ 高校数学は行列が全てだと思ってたんだが ベクトルとか関数とかわかんなくなるぞ・・・ 640 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/07(金) 22:57:39.51 ID:3wjE8utL.net] もう行列とか勉強する必要ないぞ 全部自動化されて勝手に最適化される時代になったし 641 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/07(金) 23:07:08.81 ID:vQujxGX1.net] ↑エンジニア知能偏差値30くらいの見本コメント 642 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/07(金) 23:17:02.26 ID:sPac5tWS.net] 3％くらいか 643 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/07(金) 23:32:26.32 ID:PvsK5Ade.net] そもそもプログラミングで使う行列ってそんなに難しいかね 有限次元だし、バナッハ空間とかLpみたいなややこしい概念は必要ないし、算数だよね 644 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/07(金) 23:41:47.69 ID:bf1hnXlo.net] テンソルと多次元配列の違いは？ 645 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/08(土) 00:51:06.11 ID:YyjS4FMP.net] >>629 違いも何も全く別物だろ テンソルってのはあるベクトル空間のテンソル積全体の集合の要素 まぁ多次元配列を使って表現もできる 646 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/08(土) 0 ] [ここ壊れてます] 647 名前：1:00:04.23 ID:pFC0mpbc.net mailto: >>627 10%くらいはいる予感。35くらいに格上げかぬ？ [] [ここ壊れてます] 648 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/08(土) 09:20:49.02 ID:puUApb0A.net] 行列計算は大学受験でやりまくった世代にとってはただの算数だが 大学初年度で一気に詰め込まれる世代には結構な魔術なのだろう 649 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/08(土) 09:23:55.17 ID:ubNJSfjQ.net] >>623 行列の積は関数の積と同じ、逆はも同じ（効率抜きでは） 650 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/08(土) 13:01:55.67 ID:0jaJMPXG.net] >>632 小学校でスカラーの掛け算にも順序があるって教え込まれてくる世代ですし 651 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/08(土) 13:08:03.52 ID:YyjS4FMP.net] スカラー積は可換なのに順番なんてどうでもよくね？ 652 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/08(土) 13:10:26.80 ID:0jaJMPXG.net] もちろん順番なんてどうでも良いが 今の世代の子らは小学校のときに順序ありで教え込まれてくるんだって話なんだが 653 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/08(土) 13:16:42.75 ID:BuZODATc.net] 最初に覚えたことに引きずられるからな 非可換積習いたての頃実感が沸かず、非可換の仮定された記述を深く考えもせずすっ飛ばして読んでいたのが悲しい 後で相当苦労する 654 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/08(土) 13:21:53.10 ID:YyjS4FMP.net] >>636 そうなの？知らなかった 655 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/08(土) 16:03:50.55 ID:dBPxMiNq.net] ここで釣りをやるなよ 656 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/10(月) 16:50:00.17 ID:jYTCdGQV.net] 「MNIST」 みんなこれなんて発音してる？ 657 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/10(月) 17:01:35.92 ID:Cg8V3dgZ.net] えむにすと 658 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/10(月) 17:12:58.13 ID:xIGKPJGT.net] これは？ theano lasagne relu xavier he 659 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/10(月) 17:28:24.31 ID:BHmwdV/N.net] エグゼビア読めない奴とかいないだろ 660 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/10(月) 17:56:53.76 ID:DvzbnK0H.net] he とか she とか義務教育で習わんかったの？w 661 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/10(月) 17:57:51.93 ID:HHuVI6c/.net] xavier ザビエル（宣教師） 662 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/10(月) 18:22:42.75 ID:B7R6Ds8a.net] heへ sheスヘ 663 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/10(月) 22:23:57.16 ID:+L80DuLx.net] シャビエル - Wikipedia フランシスコ・ザビエル (Francisco Xavier) - バスク地方出身のカトリックの聖人。イエズス会士。 シャビ・アロンソ（シャビエル・アロンソ） - スペインのサッカー選手 シャビ（シャビエル・クレウス） - スペインのサッカー選手 今風の名前にするとフランシスコ・シャビなんだね 前スレッドのメタルで予告されていた続編 Heavy Metal and Natural Language Processing - Part 2 www.degeneratestate.org/posts/2016/Sep/12/heavy-metal-and-natural-language-processing-part-2/ 前スレッドの木マルコフのペア コメント入れてるのは繰り込み群のペア Why is the Lin and Tegmark paper 'Why does deep and cheap learning work so well?' important? - Quora https://www.quora.com/Why-is-the-Lin-and-Tegmark-paper-Why-does-deep-and-cheap-learning-work-so-well-important Comment on "Why does deep and cheap learning work so well?" [arXiv:1608.08225] arxiv.org/abs/1609.03541 >>176 関係するかどうかわからないけど Convergence of a Grassmannian Gradient Descent Algorithm for Subspace Estimation 664 名前： From Undersampled Data https://arxiv.org/abs/1610.00199 形式言語の伝説、多分 Unrestricted State Complexity of Binary Operations on Regular and Ideal Languages https://arxiv.org/abs/1609.04439 q=0の場合がBrzozowski微分になる Quantum calculus - Wikipedia, the free encyclopedia https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_calculus [] [ここ壊れてます] 665 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/12(水) 11:58:51.79 ID:UnSWlx82.net] 時系列解析やってるやついる？ 666 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/12(水) 12:05:55.88 ID:yg1ozFf8.net] はい、仕事で 667 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/12(水) 13:03:58.19 ID:FtVtBAsF.net] >>648 時系列解析って機会学習に入らなくね？ 668 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/12(水) 13:32:17.72 ID:UidKI7+l.net] >>650 それはない 669 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/12(水) 15:25:22.70 ID:0TU8gAv6.net] >>650 意味不明 670 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/12(水) 15:45:40.95 ID:UnSWlx82.net] やってる人は、RNN系？AR系？それ以外？ 671 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/12(水) 16:29:37.85 ID:UidKI7+l.net] >>653 会社のノウハウがあるんだけど、個人的には rnn に持ち込む努力をしてる 672 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/12(水) 17:53:38.36 ID:yg1ozFf8.net] 両方使えばいいじゃん 673 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/13(木) 12:01:23.86 ID:wGTm9VRl.net] 来週は京都でICONIPか こういう国内の国際会議一覧みたいなのどこかにないのかな 少ない予算でいけるのでありがたい 674 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/13(木) 21:00:45.96 ID:Zbt+WjKy.net] なんでディープラーニングって使いにくいフレームワークばっかなの？ 675 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/13(木) 21:17:14.79 ID:U+TNkLbY.net] 科学技術計算系のライブラリが使いにくいのはディープラーニングに限ったことじゃないだろ 作り手がプログラミングを手段としてしか見てなくてAPIの美しさとかに微塵も興味ないだけ ITエンジニアとサイエンティストの感覚の違い 676 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/13(木) 21:25:53.39 ID:emlSrXcn.net] kerasは使いやすい 677 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/13(木) 21:33:36.37 ID:pgzQIBYe.net] >>657 どういう点が使いにくいと感じるの？ >>658 まぁ実際に酷いプログラムも目立つなw 動けばいいだろう、みたいなw 678 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/13(木) 21:36:30.19 ID:pgzQIBYe.net] >>659 layer の説明とか不親切じゃん、引数変わるしw embeding とか未だに良く分からんw 679 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/13(木) 21:38:45.47 ID:fO/4qMiI.net] >>661 たしかにおれもembedingってなんなのかわからん どこに書いてるんだろうな 680 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/13(木) 21:59:12.68 ID:YlDyVXxU.net] そろそろ一番使いやすいライブラリを決定しよう 681 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/13(木) 22:12:19.30 ID:ZPxRpFa/.net] メモリがしょんぼりなGPUでもなんとかなるライブラリとか無いのかな・・・ 682 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/13(木) 22:52:10.48 ID:Zbt+WjKy.net] GUI搭載の誰でも使えるＰＣソフトで出してくれ！ なんでコマンド入力とかしないといけないの？ 683 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/13(木) 23:00:34.27 ID:Zbt+WjKy.net] 以前『初めてのディープラーニング』という本を買ったけど カフェというフレームワークでディープラーニングを体験する内容なんだが いくらコマンド入力してもエラーが出て進めない。 調べると表記ミスだと判明！一番大事なところを間違えて掲載するなよ！ しかも正誤表以外にも間違いがあるみたいでエラーが出て放置してる。 だいたいWindowsで使うのにLinuxというマイナーOSなのが糞仕様なんだよ！ Windowsで使うのにエミュレータみたいなのをインストールするだけで苦労したわ。 本当に使いにくくて糞だよなｗ　これじゃあ興味持っても敷居が高すぎて誰も寄り付かないわｗ 684 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/13(木) 23:09:22.73 ID:5vSRrXdQ.net] 誰か突っ込んでやれよw 685 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/13(木) 23:23:56.69 ID:pgzQIBYe.net] そういう 686 名前：話しかい… [] [ここ壊れてます] 687 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/13(木) 23:35:45.65 ID:lo+Zgvd1.net] >>664 そんなライブラリ作ってる暇はないです 高いGPU買いなはれ 688 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/13(木) 23:41:43.61 ID:Bfoh2Ncc.net] ライブラリってこのへんかな？ 今後も継続して開発されそうなのはどれだろ？ keras caffe chainer Theano tensorflow 689 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/13(木) 23:53:47.91 ID:5vSRrXdQ.net] deep learning に偏ってるなw どれも開発が打ち切られることはないだろ けど chainer は今のままだと普及は難しそう あと keras の評価が高いけど寧ろ興味があるのは block や lasagne の展望だな 690 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/13(木) 23:56:48.02 ID:pgzQIBYe.net] >>670 CNTK はともかくも、DL4J とかは入れてもいいんじゃないの 691 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/14(金) 00:02:37.90 ID:tBpguikL.net] 最近売れてるDＬ本以外にスクラッチのお勧め本ありますか？ 692 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 00:45:40.32 ID:ecETB6dq.net] DeepLearning Javaプログラミングってのを購入してみた まだ読んでないけど 693 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/14(金) 01:13:35.74 ID:gdBLMUvQ.net] どのライブラリでのDLのベーススキルは変わらんし DL部分のコード量は少ないから たとえ開発が打ち切られても乗り換えは容易 694 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 01:29:25.88 ID:w0v/Hbgz.net] 趣味でやるだけなら、そうかもな 695 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 02:33:36.64 ID:oi5LDJU/.net] >>665 売れないと損するから 696 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 02:35:05.43 ID:oi5LDJU/.net] >>666 参入障壁を下げると先行者利益が損なわれる可能性が高くなるんじゃね？ 697 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 02:49:28.19 ID:82OLGw/4.net] カステラ本やってるけど、こんなの使うの？って手法が多いな 実務家としてはこういう本読むのか？ 698 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 09:00:53.65 ID:OWGPmBxo.net] >>678 頑張って難しそうに書いてる本を見ると、先行者利益の確保は大変なんだなあと思う。 699 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/14(金) 10:12:25.58 ID:/U5BG2qh.net] Conv3D使えないライブラリ多過ぎ やっぱりkerasがナンバーワン 700 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 10:24:32.31 ID:xMX0Ftoe.net] そのくらい実装しなよ…… 頭が悪いって哀しいことだな 701 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/14(金) 10:27:58.17 ID:uYRgjmEa.net] GPU対応のconv3dってそんなに簡単に作れるのか？ 702 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 10:39:18.44 ID:xMX0Ftoe.net] chainerだとcupy使って割と楽に書ける。 あーでも速度出すのは結構面倒かも、ごめん。 703 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 10:40:31.78 ID:xMX0Ftoe.net] というかchainerにはすでにConvolutionNDが実装されてるね 704 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 10:52:58.30 ID:sUJwaILv.net] バージョンアップに定評のある chainer ですねw 705 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/14(金) 11:16:29.33 ID:aCSAfXb8.net] 数ヶ月前はなかったのにやるなあchainer 706 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 11:51:27.11 ID:x+tFo7sh.net] RCNN使えるフレームワーク何がある？ 707 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 12:07:35.68 ID:w0v/Hbgz.net] chainer 信者が必死だなw conv3d なんて TF にも keras にもあるからw 708 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 12:11:24.41 ID:sUJwaILv.net] まぁ、theano にあるからな… 709 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 14:37:37.18 ID:sUJwaILv.net] >>688 caffe にはあるだろ、というか知ってて書いてるだろw 710 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/14(金) 15:44:05.76 ID:/U5BG2qh.net] JuliaのMochaにはもっと頑張って欲しいところ 711 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 16:01:59.50 ID:sUJwaILv.net] >>692 結局、conv3d 使えないライブラリってどれよ？ 712 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/14(金) 16:05:01.25 ID:/U5BG2qh.net] >>693 Chainerついこの間まで使えなかったから使えないと思ってたわすまん TFも使えなかったし そう考えると今は結構なんでもいけるな Mochaは多分まだだと思う 713 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 16:10:38.34 ID:sUJwaILv.net] >>694 なるほど、まぁ keras の実装は早かったな 714 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/14(金) 16:13:31.98 ID:w0v/Hbgz.net] Julia は使ったことないんだよなぁ、ぐぐると AV 動画が並ぶのがね (^o^;) 715 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/15(土) 01:06:55.06 ID:qULaN17O.net] あれ笑うわ 716 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/15(土) 09:47:51.20 ID:D5oKF7li.net] Julia本家すら2ページ目まで出てこないのほんとひで 717 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/15(土) 10:11:20.70 ID:C9liqmNs.net] そういうのは"lang"も付けて検索するといいけど、最近はRもHalideもlang無しでいけるんだな。 718 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/15(土) 10:19:31.49 ID:w32X33z3.net] 多次元テンソルのリスト内包表記とか関数定義がPythonより洗練されてて結構好きなんだけどなあ 719 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/15(土) 10:48:52.49 ID:k370RUkX.net] Juliaは大量のスカラー配列をループで回しまくるFORTRAN系の文化の言語だからな 機械学習みたいな比較的IT寄りの世界だとコードを抽象化したがる人が多いからああいうのは好まれにくいだろ 720 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/15(土) 11:18:57.13 ID:spslGcix.net] CentOSとかRHEL上で動かしてるやついる？ Ubuntuに比べて環境作りにくくて 721 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/15(土) 13:36:26.42 ID:5kX/FrWC.net] >>696 +1 722 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/15(土) 13:37:29.04 ID:5kX/FrWC.net] >>701 それな 723 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/15(土) 14:08:34.03 ID:d852R+Ta.net] >>702 どちらかというと、それが面倒で ubuntu に乗り換えるんだよw 724 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/15(土) 14:18:14.57 ID:spslGcix.net] Ubuntuの方がいろいろ楽なんだが 業務で使うとなるとRHELマストだったりするから 725 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/15(土) 15:12:41.06 ID:UXa7QndS.net] それなら Ubunu 仮想マシン作ったほうが早いし RHEL 環境が汚れなくていいだろ 726 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/15(土) 15:18:02.96 ID:d852R+Ta.net] それなら docker 使えばいいだろw 727 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/15(土) 16:05:07.11 ID:lw9xa39q.net] dockerとか最悪 728 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/15(土) 16:06:06.04 ID:lw9xa39q.net] 仮想マシン系は時間のムダだ 729 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/15(土) 16:11:27.61 ID:d852R+Ta.net] >>709 普通に仕事で kubernetes で運用してるけど、何が最悪なの？ 730 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/15(土) 16:14:02.35 ID:UXa7QndS.net] >>710 クラウド全否定 www 昭和の人？ w 731 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/15(土) 22:02:07.14 ID:rZK2Q5OG.net] Julia って異常検知ができると聞いたけど、どんなもんかしらん 732 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/15(土) 22:38:07.01 ID:fNNDW9c0.net] >>701 JuliaはPythonよりずっと関数型言語として洗練されてると思うけど、そういうことじゃないのか？ 733 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/16(日) 01:21:13.57 ID:Cc+B+Y3p.net] 仮想マシンはGPU使えないのがきつい AWSのやつは顧客がNGの場合が多いし 734 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/16(日) 01:24:36.17 ID:kwkjKEgw.net] Rでデータマイニングやってる人はおらんのか… 735 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/16(日) 02:19:43.48 ID:qqrvMFxz.net] >>715 docker は一応 GPU 使えるけどな。 しかし業務で RHEL で機械学習、GPU を使うんか… ご苦労なこってw 日本の客の頭が固いのは認識してるけど、最近は海外メーカーは ubuntu をサポートしてるんだがねぇw 736 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/16(日) 02:21:26.04 ID:qqrvMFxz.net] >>716 やってる人はもちろんいるが、このスレは deep learning ネタが多いから R じゃ間に合わんのだろ 737 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/16(日) 14:34:11.04 ID:eOEStkDD.net] >>714 関数型言語ωだけど中身はFORTRANだ 738 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/16(日) 14:36:21.00 ID:eOEStkDD.net] >>716 www.slideshare.net/akiaki5516/15-0117-r www.ouj.ac.jp/hp/kamoku/pdf/1554522.pdf 739 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/16(日) 16:16:10.73 ID:FoYCot45.net] Julia使うんなら別にFORTRANでよくないか 数値計算に使う分には使い勝手は大して変わらん FORTRAN?どうせ古臭いクソ言語でしょ、という思い込みだけで俺言語作ってみたら 結局出来上がったのはFORTRANだったという思春期っぽい言語 740 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/16(日) 16:33:15.58 ID:qLbjqlUz.net] 行列の方向が C と違って FORTRAN 寄りだから気に入らない 741 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/16(日) 16:48:29.64 ID:FMcDdtxj.net] Fortranまだ使ってるわ。 物理シミュレーション系はやっぱり作成しやすくて速いし。 742 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/16(日) 22:58:14.39 ID:kKPOxj2P.net] Cで書いたソース、Fortranで書いたソース、思いつく限りの最適化を施したソース 今のコンパイラを通したら全部同じバイナリに落ちる 743 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 10:00:57.95 ID:wjdPcrEl.net] ミニバッチってランダムにサンプリングされるけど、これって分け方が収束速度に影響したりしないの？ 744 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 10:09:25.66 ID:VfXSzSyo.net] バッチサイズが同じなら変わらないんじゃないの？ 745 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 10:52:49.98 ID:8eStTtOD.net] 元々の入力の順番に法則性がない限りは関係ないだろ っていうか法則性があったら結果に思いっきり影響するからシャッフルすべき 746 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 12:49:10.77 ID:3SA8H8SK.net] 分類器で分類を行う時、予め「このクラスはありえない」とわかっている場合、 どのようにして除外するのが適当でしょうか？ 毎回学習を行って該当するクラスを除いた分類器を作り直すのは効率悪いですし ベイズ等で分類確率の最も高い該当しないクラスを選ぶ感じでしょうか 747 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 14:45:21.06 ID:wjdPcrEl.net] >>727 ミニバッチは入力データを一様に含んでいるほうがいいのか、 あるいは局所的に含んでいるほうがいいのか っていうのがまずわからない 748 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 15:02:51.87 ID:2+/UoWQv.net] >>729 何か根本的に勘違いしてないか 749 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 16:35:21.99 ID:wjdPcrEl.net] 勘違いっていうか確率的勾配降下がよくわからないんだよな 750 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 16:40:22.24 ID:VfXSzSyo.net] >>731 っていうか何も分かってないんじゃないか？ 751 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/17(月) 16:45:59.25 ID:Z+MmwFOZ.net] >>731 偏微分のふざけた質問してたひとか 752 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 17:09:41.21 ID:wjdPcrEl.net] >>732 よくわかってるなら説明してくれ >>733 しらん 753 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 20:49:49.92 ID:iAbZxUmw.net] 真面目な質問ならCross Validatedで探した方がいいよ stats.stackexchange.com 754 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 21:48:23.19 ID:YtBn5pQo.net] 専門書でも読んだ方がいいのでは？ 755 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 22:01:41.61 ID:Bk8cwZRR.net] 上のバッチの質問なら、多分基本的な理解が足りてないだけ 756 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 22:10:59.70 ID:m0dkq2gR.net] まぁ「確率的」の意味が分かってなさそうではある 757 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 22:26:42.07 ID:NoC9QCjT.net] 最近傍探索って大体何次元位いったら次元の呪いを受けやすくなるんですかね？ どっかに検証結果とかないですか？ 758 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 22:35:21.31 ID:Q6gLwmx6.net] VfXSzSyoも何も分かってなさそうだけどな 759 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/17(月) 23:06:45.90 ID:l0kMCp0H.net] 競馬予想できるようになりたくて cousera を見てるんだが、遠回りな感じがすごくしている。 手っ取り早く予想できるように、足がかりとなるもの教えろ。ください。 760 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 23:08:12.03 ID:ebUGPLRM.net] >>740 おまえもだろ？ わかってるって。 761 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 23:15:31.67 ID:6L68/Cod.net] >>741 jra-van.jp/fun/dm/mining.html 762 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 23:24:24.02 ID:XiIpqp3V.net] 経験的には100次元もあったら 確実に呪われちゃう 763 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/17(月) 23:42:29.45 ID:l0kMCp0H.net] >> 743 thx! 進めそうな気がしてきた 764 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/17(月) 23:51:20.76 ID:NoC9QCjT.net] >>744 でもMNISTの28*28の手書き数字データは784次元ですがいけますよね 何のデータが100次元だったんですかね？ 765 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 00:09:24.42 ID:iU2w3TyW.net] >>746 せめて一冊ぐらい本読もうぜ。 766 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 09:35:36.41 ID:uZRPCCWk.net] 和書読んでわかる程度のことならこのスレで質問してない 767 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/18(火) 11:43:39.26 ID:8dj6rjSK.net] 次元次げーん 768 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 11:56:58.54 ID:7xztRaIx.net] >>748 じゃあ日本語から勉強したらどうだ？ 769 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 12:03:47.74 ID:e6FO4jeS.net] 日本語勉強するのにいい本ありますか？ 770 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 13:42:19.61 ID:Zdv4Fg6H.net] 日本留学おすすめ 771 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 14:06:27.89 ID:OcVViRdR.net] >>751 論文の教室　戸田山 日本語の作文技術　本田 772 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 14:23:46.03 ID:6FE6mYsx.net] >>751 本じゃないけど、NHK の海外向け放送とかは良い教材じゃないかな 773 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 14:51:42.90 ID:uZRPCCWk.net] >>750 外人かな？ 774 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 15:39:54.03 ID:OxTzI3UR.net] >>755 君から見たらそうなるね。 775 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 15:57:48.79 ID:OcVViRdR.net] >>739 一般に解空間の「次元」がわかったら論文がかけるぞｗ 776 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/18(火) 19:22:28.59 ID:7X3lkyP1.net] エセ左翼の目的は、わざと突っ込みどころが多い主張をすることで自分たちへ注意を向けさせ、 カルトへ向かう非難の矛先を逸らすこと。 国益に反することを言ったり、主張が食い違うもの同士の対立を煽ろうとするので放置し難いが、 主義思想についての洗脳を受けているわけではなく、フリをしているだけなので、 言い負かされてもダメージを負った様子もなく、論点をすり替えられるかスルーされる。 まともに相手をしてはならない。 777 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 19:33:38.28 ID:OcVViRdR.net] コピペに反応してはいけないｗ 778 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/18(火) 21:07:57.21 ID:9hUm7z9H.net] >>739のものですが何か自分が勘違いをしているような気がするので質問させてください 100＊100ピクセルのものがあった場合グレースケールなら画素が10000でますよね 実際には[0,0,0,...,0,0,0]のように1次元配列(もしくは要素1つずつに[]が入って2次元配列)の中に要素が10000あるだけだと思うのですが これを2点作って単純に距離とった場合要素ごとの差をとって２乗したものを10000分足してルートかけることになりますよね 単純な意味での次元とはまた別のような気がするのですがこの場合の次元とはどういう意味なのでしょうか？ なんか先生に？＊？だから？＾２次元だねっていわれてなんかわけわからんくなってます こういうデータでK近傍(N=1なので最近傍探索)をするとそもそも次元の呪いなんておきるんでしょうか？ 779 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 21:13:48.55 ID:2U/oDSXE.net] >>760 10000次元のベクトルが一つあるんじゃね？ 二つのベクトルの距離とか内積とか計算する方法があるんじゃね 780 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 21:16:20.19 ID:oc+0lYgI.net] 特徴量とごっちゃごちゃになってるよ。 次元の呪いは特徴量に関してだよ。 781 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/18(火) 21:22:27.25 ID:9hUm7z9H.net] >>761 私も調べてみて10000次元の特徴ベクトルの話かなとは思っていました やっぱりそうみたいですね、それならユークリッド距離とかで出ると思いますし とするとここでの次元は次元の呪いが生じるといった次元のデータとは別物のようなのですが いまいちこの次元の違いがわかりません、誰か実際の高次元のデータってのはこんなのだっていうのを教えてください 782 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/18(火) 21:26:41.91 ID:9hUm7z9H.net] >>762 えーとつまりどういうことなのでしょうか？ つまりは今回のは画素は10000次元の特徴ベクトルを持った1つの特徴量ということでよいのでしょうか？ 特徴量の次元ということは画素とHOGとSIFTで3次元という解釈なのでしょうか 783 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/18(火) 21:27:17.57 ID:SwCsOg1/.net] 単純に入力次元数で次元の呪いが起きるかは決まらないでしょ ディープラーニングの場合は 入力が10000次元で 内部では数千万次元の特徴量にしていたりするけど ロバストな認識ができている例は多々あるし 784 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 21:44:34.05 ID:9hUm7z9H.net] すみませんちょっとこんがらがってきました 特徴量と，特徴ベクトルと，それぞれの次元についてまとめたものをいただけないでしょうか？ 785 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 21:46:28.72 ID:OcVViRdR.net] くれくれ君 786 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 21:49:37.68 ID:op39DqWm.net] >>766 先生に聞け 787 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 21:52:14.60 ID:js3OcvVN.net] >>766 さすがに自重汁 788 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 21:53:53.14 ID:9hUm7z9H.net] くれくれでは駄目そうなので 100＊100ピクセルの1つの画像はグレースケールなら10000次元の特徴ベクトルを持っている 100＊100ピクセルの1つの画像はカラーなら100*100*3の30000次元の特徴ベクトルを持っている となると特徴量の次元自体はどちらも1なのでしょうか？ それともカラーの場合は特徴次元が３のそれぞれ10000次元の特徴ベクトルという扱いなのでしょうか 789 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 21:59:23.38 ID:2U/oDSXE.net] 特徴量とか特徴ベクトルの定義って何？ 上の例だと単に入力とか説明変数が10000次元のベクトルってだけじゃね？ 次元の呪いは次元数の指数関数で計算量が増えるって事だから10*10=100次元に比べたら計算量は多いんじゃね？ 入力から特徴量を計算するのにも入力の次元が増えるに従って計算量は増えるだろう 790 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 22:01:30.09 ID:1K0aeuz/.net] 先生に聞いてわからなかったから2ちゃんねるで聞こうってのはどうかと思うなー 791 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 22:03:14.11 ID:9hUm7z9H.net] ここまできてすみません 次元の呪いと過学習を間違ってました！ ほんとわけわからん質問ですみません 792 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 22:05:33.75 ID:TQG/1e2f.net] 　　　　　　　　　　　＿＿＿＿__ 　　　　　　　　　 　 〉ﾐ｣｣ﾘﾑ-､彡!　　　　　／￣￣￣￣＼ 　 　 　 　 　 　 　 /　ﾆﾆ´　　ヾﾐ| 　 　 　 |.　甘えを　　　| 　　　　　 　 　 　 に;=, _.=;ﾆ＾　〉:|　　　 ∠　　　捨てろ　 | 　　　　　　　　　　| ﾆ7:　ニ´　||ｆ.｝　　　　 ＼＿＿＿＿／ 　 　 　 　 　 　 　 l. rし-'__-､　ﾚ'|＼_ 　　　　　　　　　,. ﾍ.l‘三‐┘!_∧|: :|: :｀'''ｰ- ､.._ 　　　　　 　 ／: : : |:｀iー ''"´ ／ｌ : | : : : : : : : : ﾊ 　　　　　　ﾊ: : : : : | : l.＼_／　 ,': : | : : : : : : : /: ヽ .　　　　　 l: :l: : : : :|: : l ,.ｲ_:>、/ : :/: : : : : : : :l: : : :〉 　　　　　 l: : l : : : : ＞'l　|::|　/`＜: : : : : : : : :|: :／ 〉 .　　　 　 l＼ |: : : : :＼:ヽ|:::|./: ／: : : : : : : : : |/: ／:| 　　　　　l＼｀l : : : : : : ＼∨／: : : : : : : : : : : |／:／:| .　　　　 ｌ: : :｀| : : : : : : : : Y´o : : : : : : : : : : : |／: : : | お前たちは皆大きく見誤っている この世の実体が見えていない まるで３歳か４歳の幼児のように この世を自分中心 求めれば 周りが右往左往して世話を焼いてくれる そんな風に まだ考えてやがるんだ臆面もなく甘えを捨てろ 793 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 22:16:30.86 ID:2R0JEtuE.net] まだ若そうだからあえて言うけど まわりくどくても自分なりのアプローチで答えにたどり着くべきだよ こんな場じゃなくてさ 君の知識欲は本当に素晴らしいみたいだから、人の又聞きじゃなくて自分なりの解釈でじっくり確実に覚えていってほしいな 794 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 22:26:20.02 ID:eDKFQRdx.net] >>773 (´・ω・`) 795 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/18(火) 22:29:36.81 ID:js3OcvVN.net] >>775 次元の呪いと過学習を間違える人は、どこにも辿りつけないと思うの 796 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/18(火) 22:32:23.64 ID:9hUm7z9H.net] >>775 ありがとうございます 要領が悪いとはよく言われるのでそう言っていただけるのはありがたいです 単純に計算量で考えればいいみたいですね こんな幼稚な質問でもちゃんと答えてくださった方々ありがとうございます 797 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/18(火) 22:33:00.54 ID:9hUm7z9H.net] >>777 単純に意味を逆に覚えてました 798 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/18(火) 22:38:43.90 ID:XJm3jsR3.net] xがベクトルじゃなくて、グラフ構造を持つのにグラフカーネルとかチラッと聞いたことがあるけど、yとしてスカラー・カテゴリカル変数じゃなくてグラフ（とか構造データ）を出力するようなモデルもあるんでしょうか。 799 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/19(水) 01:29:51.81 ID:TH+HwCee.net] 何言ってるのか全然わかんね 800 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/19(水) 04:44:50.24 ID:SOUztYDw.net] 偏微分の質問してたキチガイか 801 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/19(水) 06:51:30.35 ID:8UJYA3nt.net] DudaとHartのパターン識別を嫁 802 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/19(水) 09:46:35.92 ID:q3ud9PHX.net] kerasに非同期SGDは実装されてますか？ 803 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/19(水) 09:57:19.16 ID:ZNqwh3kD.net] 覚えたての単語を使いたがる幼児みたいだなw 804 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/19(水) 09:58:13.11 ID:OiAcZl25.net] 質問するときは誰が見てもある程度理解できるようにしましょう ・要は何がしたいのか （例）人物画像を性別でカテゴリ分類したい ・使用ソフトウェア ・これまでにどこで何を調べて、何をどこまで理解しているのか ・何がわからないのか 805 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/19(水) 10:34:12.23 ID:Ww9vbmP1.net] 何が分からないのか分からないんだろ 806 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/19(水) 10:45:10.56 ID:kMXtu0jL.net] >>716 ttp://www.is.ouj.ac.jp/lec/16data/ 807 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/19(水) 13:16:15.08 ID:zdCIvc+z.net] >>786 横だけど、こういうのは今では常識ではないのか 賢い質問のしかた www.ranvis.com/articles/smart-questions.ja.html 808 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/19(水) 14:10:18.38 ID:SZjDgpqG.net] >>789 面白いなこれ ブクマした 809 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/19(水) 19:15:06.80 ID:925lEI4w.net] P.A.ダニエル @PA_Ahiru 1m ２％の物価上昇目標の達成時期を現在の「１７年度中」から先送りすることも視野に入れている。時期は遅れても、物価上昇の方向性は変わっていないとみており、追加金融緩和は見送る見通しだ 目標達成時期の先送りを決めれば、１８年４月までの黒田東彦総裁の任期中に達成することを諦めることになる 810 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/19(水) 21:34:48.03 ID:ZNqwh3kD.net] deep learning で torch を使ったことある人いるかしらん、いたら感想きかせて python 中心でやってるけど、torch での実装例を目にするので。caffe の経験はあります 811 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/20(木) 08:27:39.30 ID:ey5fshK1.net] >>792 個人的に python があまり好きじゃないから使ってるけど、感想って言っても何が知りたいの？普通にメジャーな dl フレームワークだし、用意されているものは他のものとそれほど大差はないと思うけど。 変態言語 lua が気に入るかどうかで好みが分かれることは否定しない。 812 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/20(木) 10:33:52.28 ID:sqQRd8fE.net] >>793 ありがとうございます！ 書いていただいたことだけでも十分で、大差ないのであれば試してみたいと思います。 （やめておいた方が良い等の意見があれば再考するつもりでした。） lua についてはやってみないと分かりませんがw 813 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/20(木) 22:11:24.89 ID:wwitTU76.net] CNNの回帰分析で入力xに対するyを範囲で取りたいのですがどうしたら良いでしょうか 814 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/20(木) 22:12:07.70 ID:wwitTU76.net] chainerを使っています 815 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/20(木) 22:48:17.14 ID:Y313N7qf.net] 機械学習の前に人に対する論理的な説明の仕方を学習したらどうかな 816 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/21(金) 04:20:52.57 ID:opGUCqLH.net] 予測として確率分布をとりたいということ？ 817 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/21(金) 07:36:44.02 ID:WO2BnIfs.net] >>798 説明不足ですみません 入力xに対するy 818 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/21(金) 07:38:03.91 ID:WO2BnIfs.net] >>798 説明不足ですみません 入力xに対してyがラベル0なら-5から5範囲 ラベル1なら5から10の範囲のような感じで確率分布を取りたいです 819 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/21(金) 12:16:11.93 ID:MrrhMweh.net] 取れば？ 820 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/21(金) 17:28:26.16 ID:nBJpOHYs.net] waifuとか説明にないんだｗ 821 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/21(金) 17:28:45.17 ID:nBJpOHYs.net] すまん、誤爆した・・・ 822 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/21(金) 23:29:32.68 ID:n188NTxo.net] >>647 は不親切かもしれないので、もっと大迷惑な長文ブタ野郎に変身するよ n次元ベクトル空間をR(n)、(m,n)行列全体をR(m,n)、t (x)をxの転置とします 通常の行列の掛け算は記号を省略します A in R (n, n)を対称行列とし、次の問題を考えます argmin [x, y in R (n)] (t (x) A x + t (y) A y) subject to t (x) x = t (y) y = 1 and t (x) y = 0 なんとなく、xとyがAの最も小さい固有値とその次に小さい固有値に属する 固有ベクトルの場合が解になるんじゃないかと思います んで、今の場合はなんとなくは正しいです んで、目的関数はデコにはなりませんが、極小値＝最小値になります（多分） X in R (n, 2)をxとyを並べた行列とします X := [x, y] すると、問題は次のように書けます argmin [X in R (n, 2)] trace (t (X) A X) subject to t (X) X = 1 // R (2, 2)の単位行列 拘束条件を満たすR (n, 2)の部分集合をSt (n, 2)と書きます さらに、目的関数は直交行列をXの右から掛けても値が変わりません (k, k)直交行列全体をO (k)と書くと次の式が成り立ちます trace (t (X T) A X T) = trace (t (X) A X) for all T in O (2) したがって、St (n, 2)よりもっとタイトな空間が考えられます St (n, 2)をO (2)で割った空間をGr (n, 2)と書きます（商空間とか軌道空間とか） Gr (n, 2) := St (n, 2) / O (2) タイトな空間では問題は次の形になります argmin [X in Gr (n, 2)] trace (T (X) A X) St (n, k)をスティーフェル多様体、Gr (n, k)をグラスマン多様体と言います 百本ノックの場合は、データとは行列そのものだから、それを複数の部分に分けると A = A1 + A2 +...+ An という形になるけど、この形にして上記の話に載せると確率的勾配法に乗ります ベストな方法ではないかもですが選択肢は多い方がいいと思います 確率的勾配法のおもちゃモデルになるので文献は多いと思います 823 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/22(土) 00:04:41.25 ID:rikehaqa.net] さっさと寝ろ 824 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/22(土) 08:46:26.95 ID:Htpe6Sbe.net] 書かなきゃ良かった あれを書いたらこれも書かなきゃいけない気がする QR法は次の方法を繰り返して固有ペアを求める方法です A (0) := A // 初期値 Q (k + 1) R (k + 1) := A (k) // QR分解 A (k + 1) := R (k + 1) Q (k + 1) // スワップ Q (k)は行列式1の直交行列、R (k)は上半三角行列です A (k + 1) = t (Q (k + 1)) A (k) Q (k + 1) = R (k + 1) A (k) inv (R (k + 1)) ２つめの式から固有値が変わらないことがわかります ２つめと３つめの式は直交行列と上半三角行列による変換に交差があることを示します Aが正定値対称行列の場合を考えます この時ある対称行列Lがあって次のように書けます A = exp (L) ここで次の式が成り立つようにL (k)を定義します A (k) = exp (L (k)) さらに、直交行列 P (k)と上半三角行列 S (k)を次のように定義すると P (k) := Q (1) ... Q (k), S (k) := R (k) ... R (1) 次の２つの式が成り立ちます L (k) = t (P (k)) L (0) P (k), exp (k L (0)) = P (k) S (k) kを実数に拡張してexp (s L (0))をsで微分すると戸田流が導かれます reference request - Diagonalization via the Toda flow - MathOverflow mathoverflow.net/questions/177496/diagonalization-via-the-toda-flow 正定値対称行列に限定されますがQR法の証明としても見通しが良いと思います # 証明は自分の計算と違うとこがあるけど結論は同じ、多分自分の間違い 元のQR法は忘れて戸田流だけ 825 名前：考えても構いません 証明にあるように対称行列を対角化してくれます QR法はそのままでは遅いので一括処理を前提とした処理が入るようです その部分をクリアして確率的な方法を適用できればチョベリグ というのが今回のホラッチョです キリがないのこれでお仕舞い [] [ここ壊れてます] 826 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/22(土) 09:58:44.59 ID:ExdFNjiT.net] さようなら、二度と来るな 827 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/22(土) 10:15:58.98 ID:R4UPkFWT.net] 数式を含む長文はQiitaにまとめてね 828 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/22(土) 10:26:10.68 ID:waZCFjuE.net] 多次元の情報を固有ベクトル2次元に削減して そこで極値を求めたら最小値になるってこと？ 本当に？ 829 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/22(土) 22:57:18.32 ID:Htpe6Sbe.net] 極値＝最小値？　答えはノー 極小値＝最小値？　答えはイエス 830 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/22(土) 22:59:55.99 ID:9A+UQTYD.net] アホ 831 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/22(土) 23:20:56.22 ID:Htpe6Sbe.net] 確かにアホだね もう少し書いた方がいいね 一般の問題を考えている限り極小値の数はわからない それは目的関数とその定義域に依存して決まる >>804 の目的関数では次が成り立つ 極値＝最小値？　答えはノー 極小値＝最小値？　答えはイエス つまり極小値は１つしかないと言っている 832 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/23(日) 08:54:35.22 ID:OMXpUMQD.net] 数学にしてはレベルが低い 833 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/23(日) 10:02:15.86 ID:LM2cJQY+.net] 論外 834 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/23(日) 14:08:18.83 ID:HQitr3Zy.net] 完全に話が違う方に行っちゃたけど 大きな行列の固有ペアをどうやって求めるかというのがそのそもの問題 特に自然言語の場合はヒープス則のおかげでデータの分割が効果的に働くしね それはそれとしてGr(3,1)とGr(3,2)で高さ関数をプロットしといた イメージが掴めればいいけど webgl使ってて重いから気をつけて bl.ocks.org/anonymous/raw/b5cdb2276c79d80a751278a6d17c4743/ 835 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/23(日) 23:16:27.83 ID:J8B0z9f2.net] 統計的因果推論 -モデル・推論・推測 Jud 836 名前：ea Pearl(著) 岩波データサイエンス Vol.3 ↑この2冊を理解できたヤツおる？ わいには荷が重すぎた・・・ [] [ここ壊れてます] 837 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/23(日) 23:28:38.41 ID:cZJ2some.net] 固有値や固有ベクトルを求めて何に使うの？ 838 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/23(日) 23:52:15.54 ID:XLfVai6e.net] cupyって配列の生成どうやるんだろ numpy.fromfunctionで作ってからcupy.asarray？ 839 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/24(月) 10:23:04.69 ID:9xygNeDa.net] >>817 基底の変換に使えるらしい 840 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/24(月) 10:29:45.36 ID:9xygNeDa.net] >>817 ついでなのでリンクも https://codeiq.jp/magazine/2015/07/25421/ 841 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/24(月) 15:26:56.24 ID:bBcypSu7.net] 宣伝乙 842 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/24(月) 16:24:26.57 ID:+9jixWv0.net] アホ乙 843 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/24(月) 17:03:38.43 ID:cU0BA0WH.net] chainer初心者ですがすみません クラス分類で未知データに対する分類結果自体のラベルの取得はどうすればよいのでしょう？ accにはacc.data以外にも取れるものがあるのでしょうか？ 参考にしているサイト aidiary.hatenablog.com/entry/20151108/1446952402 844 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/24(月) 18:16:10.07 ID:7Fwg00yq.net] >>819 それは何のため？ 次元削減か別の評価軸に変えるためじゃないの？ 845 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/25(火) 08:03:20.49 ID:hx61fBfD.net] >>823 解決しました失礼しました 学習終わった後にモデルに通してnp.argmaxで取れました 846 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/28(金) 20:17:37.55 ID:rSXYgQ12.net] GPUはNVIDIAが最強かな AMDはこっち方面には力入れないみたいだし新型MacBook Proに買い換えたいがどうしたものか 847 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/28(金) 21:11:19.37 ID:ORm3z4u9.net] 前提がおかしい 重い計算はリモートサーバーでやれよ 848 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/28(金) 21:29:39.28 ID:7gVBm9HF.net] お前もおかしいよ awsかgcpかazureだろが 849 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/28(金) 22:19:41.21 ID:VgdT0//W.net] 今はAzureが熱いぞな マイクロソフト、AzureにGPUを追加 www.hpcwire.jp/archives/9197 850 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/28(金) 22:24:14.76 ID:LZZlNpVS.net] >>827 いや、リモートサーバーで動かすプログラムを手元で走らせられるのは便利だ 851 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/28(金) 22:38:20.02 ID:XU4B0Tte.net] 小さなサンプルデータで動作確認 ↓ リモートサーバで全件処理 ↓ 結果の確認、絶望して最初に戻る が基本かな？ 852 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/28(金) 23:43:45.76 ID:M5kNq4nP.net] ド素人かよw 853 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/29(土) 00:35:49.41 ID:ddj4bzvw.net] ダメなのはだいたいデータ増やしてもダメだし良いのは少なくても良さそうだとわかるよね アルゴリズムを作ることを目的とするなら大した計算機リソースはいらない 854 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/29(土) 01:37:53.25 ID:Pft2oJ0z.net] AzureML(今言われてるAzureのはこれじゃないけど)が学習した変数をローカルに取り出せたらいいのにな 855 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/29(土) 09:04:55.67 ID:2Pkg/HqB.net] テストのときはラボのwsをリモートで使って、フルにブン回すときはAWSを使ってる。 856 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/29(土) 15:37:02.99 ID:A/LD4Suz.net] >>829 AWSもすぐ追随してくるやろ多分 857 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/29(土) 16:02:30.63 ID:ddj4bzvw.net] AWSは昔からGPU対応してるぞ 858 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/29(土) 22:11:18.05 ID:jiL/VTbP.net] >>836 (^_^;) 859 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/30(日) 00:44:53.97 ID:4M7e5LZk.net] >>836 逆。追随したのが azure だよ 860 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/30(日) 14:42:16.13 ID:y0IPsMeP.net] わいが無知ですまんかった・・・ （#^ω^）ﾋﾟｷﾋﾟｷ 861 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/30(日) 19:33:51.08 ID:u5Ya92p7.net] ウェブサービス良く知らないだけでめっちゃ煽られるなんて怖いところだ 862 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/30(日) 22:19:32.58 ID:GVnGp331.net] >>815 の続きで勾配流を描いてみた これもwebgl使ってて重いから気をつけて bl.ocks.org/anonymous/raw/2b8872b2266b3bca1d2b80c0999da34b/ 863 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/31(月) 00:07:09.17 ID:Uhsyfejv.net] おむつとビールを大真面目に研究している人たちのスレは ここかな？何かわかった？ｗ 864 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/31(月) 02:32:01.59 ID:0pwDdWAg.net] 違うからさっさと巣に帰れや 865 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/31(月) 04:28:10.72 ID:jkUzecbb.net] 地球の水がどこから来たのか？っていう疑問が解決していないのだが 本当は地球そのものが今の公転軌道に元から在った訳ではなさそうだ という当初の疑問から予想外の結論に至ることがあるようだ 866 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/31(月) 19:58:40.77 ID:AUTupdDz.net] >>842 これ言語何使ってんの？ 867 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/31(月) 20:35:23.69 ID:vV/BjAao.net] GPUがうまく動いてくれない。 868 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/31(月) 21:05:57.68 ID:jkUzecbb.net] >>846 ts/js 869 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/31(月) 21:35:42.80 ID:FGtRVD6X.net] あんま仕事の機械学習化が進んでないな 870 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/31(月) 22:32:21.41 ID:LNZjYfk8.net] >>848 へえ珍しいね 871 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/31(月) 22:55:08.92 ID:bB5OrCdd.net] 事象を定式化して予測するわけだが、定式化と適切な学習データの用意が大変なのよね。 872 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/31(月) 23:07:41.08 ID:cDR+3gHJ.net] 学習データ屋さんはじめるか……。 873 名前：デフォルトの名無しさん [2016/10/31(月) 23:14:41.62 ID:nVk+XonN.net] 機械学習まで含めたプログラミングで自動化できるタスクは山ほどあるのだけど、神エクセルとか罫線地獄の書類とかが蔓延してる社会なので、その辺なんとかしないとホント駄目ですね。。。 874 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/10/31(月) 23:49:37.94 ID:UgzYDGEX.net] ジャップのデスクワークは無意味な仕事が多すぎるからな 機械学習云々以前にそもそもやる意味がないものが大半 875 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/01(火) 00:21:27.35 ID:XB2Kl7//.net] >>842 で警告が出ていた部分をもうちょっと賢い方法で対処した bl.ocks.org/anonymous/raw/9684619cfb68487d0afc22531e2db823/ 使っている言語は、r, js, maxima maxima以外はrmarkdownでほぼ見たまんまの形で書いてる つまり、１つのファイルの中に各種プログラミング言語と文章が混ざってる 876 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/01(火) 09:06:32.40 ID:I3qILT6k.net] 日常業務を機械学習化可能なようにするサービスを始めるんだ 877 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/01(火) 17:41:44.60 ID:wawt2m9n.net] >>850 どうして？ webGLと言えばTypeScriptとかthree.js定番ですし 878 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/01(火) 18:37:33.64 ID:GKA4Q65G.net] >>855 極小値に向かうことを可視化したってこと？ そうだったら、だから何？ 879 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/02(水) 11:46:10.46 ID:7rqpj/9T.net] 855は、お勉強は出来るんだろうけど 成果を出せない博士課程の学生みたく見える 880 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/02(水) 12:54:02.83 ID:oNVcFTDM.net] やめたれ 881 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/02(水) 16:42:39.13 ID:db1quxwb.net] たす けて おす し 882 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/02(水) 17:22:53.73 ID:A4NiZe7R.net] >>855 あのさ、結局のところ何をしたいの？ 883 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/04(金) 11:23:56.88 ID:e2ir6wwb.net] >>862 説明したいんじゃないの？ 884 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/04(金) 20:28:53.16 ID:NTjXYk/l.net] 会社の金で機械学習、ディープラーニングの有料セミナー言ってきた。 やっぱり直接話聞くとよく分かるね。 885 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/08(火) 17:18:36.75 ID:0Kl05UZZ.net] 遺伝的アルゴリズムを使ったクラス分類ってどう分類器を作ってどう分類するのでしょうか 例えば学習データから「男、20歳、学生…→買う」「女、22歳、社会人…→買わない」というタプルを取り出し、 「男、22歳、学生…→買う」というタプルを作り、正解率が高いならそれを次の世代に残す、 ということだと思いますが、「男、22歳、学生」の正解が判断できる＝学習データに含まれるなら わざわざ新たに作り出して正解率を判定する意味が不明ですし、 これをやって最終的に集団が決まった(分類器が完成した？)ときにどうテストタプルを分類するかが謎です 886 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/09(水) 19:42:51.51 ID:YuFyr/Jf.net] どこでどう聞けばわからず悩んだ末にここで。 ずっと前に、猫認識システムをgoogleが作った、という感じのニュースが多く出ていました。 自分は、あれはおおざっぱにいうと以下のようなシステムなのだと、解釈しています。 １　Googleが画像を様々な方向から解析するシステムを作って ２　このシステムに猫かどうか問わず大量の画像を、猫画像かどうかは与えず画像そのもだけを与えに与えまくって ３　画像のうち、猫の画像投与時によく反応したニューロン＝猫の画像がもつ特徴を統計的に得て ４　あらたな画像を投与したときの３の反応（３の特徴）から、それが猫画像であるか判別する この解釈は大筋あっていますか？ あってる場合、３番の処理は、やはり人間が行うしかないものなんでしょうか 887 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/09(水) 19:47:38.62 ID:YuFyr/Jf.net] >>866に補足 ３番は例えば投与した画像についてあらかじめ猫画像であるかどうかを別にリストとして持っておいてあとから検証するとか 大量画像投与後に、別途保持しておいた未投与の猫画像100枚を与えて反応をみるとか、 そういったやり方なのかなと考えています 888 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/09(水) 19:52:37.13 ID:0eiwYVLF.net] じぶんの認識はこう。 無知識のシステムにネコ画像　1000枚を投入させ、ネコ特徴を学習させ、その後適当な画像をみせて判定。 たとえばグーグル画像検索「ネコ」ででてきた画像を多少べつものが混じってたとしても、ネコの基本データとして与えて それで特徴を学習させて判別するのでは? これやっとくと、たとえば画像検索へフィードアップさせて、,ネコ以外画像の出現を抑えられるとか。 889 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/09(水) 20:06:46.31 ID:EZkCstT4.net] >>865 決定木を学習させるとか 890 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/09(水) 20:36:50.47 ID:DbPTb99h.net] やっぱりあった…よろしく 小さいところで統計系やってる。ご同僚は機械学習系。 891 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/09(水) 21:06:31.12 ID:EPUjml5n.net] static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/en//archive/unsupervised_icml2012.pdf 論文だよ 人に教えるならあんまり適当な認識ではありがた迷惑どころの騒ぎじゃないから 892 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/09(水) 22:01:34.34 ID:Reh0/P8+.net] ディープラーニングのライブラリが、優秀過ぎて、敷居がかなり低くなったな。 研究もデータが集めやすい企業の方が大学よりもやりやすそうだ。 893 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/09(水) 23:46:44.39 ID:w1v5mkFu.net] >>866 合ってるよ 894 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/10(木) 00:38:30.50 ID:j4r1h75S.net] まぁ大学言うても所詮学生だしなぁ 895 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/10(木) 02:15:14.44 ID:Buz4NX8q.net] 企業言うても所詮会社員だしなぁ 896 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/10(木) 06:50:08.83 ID:1Hr9sBfB.net] >>854 電通は、大量の馬鹿なコネ入社の社員を首を切るわけにいかず、難しいシステムを導入しても理解できないので人海戦術をとらざらおえなくなる。 897 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/10(木) 06:53:41.65 ID:1Hr9sBfB.net] ニート言うても所詮ニートだからな。 898 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/10(木) 13:31:37.71 ID:dxAJlx69.net] >とらざらおえなく トらザラス 899 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/12(土) 08:21:15.37 ID:PxCTG0k2.net] Google翻訳で英語論文書いてみようかなあ 900 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/12(土) 17:56:26.91 ID:pVnBGILb.net] GPUっていうのはグラフィックを表示するのに関係するものですよね？ GTX1080とか使うとすごいんでしょうか？ なんでグラフィック用途のパーツ使うとすごくなるんですかね？ この当り解説できる先輩いらっしゃいませんか？ 901 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/12(土) 18:07:06.35 ID:OqFEOOam.net] >>880 cudaで検索しろ 902 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/12(土) 18:26:19.13 ID:LfUj3d0Q.net] >>880 GPGPUで検索 メモリが早く大量なのと処理能力が高いから？ あと並列処理できるのかな？ マルチコアも上手く並列処理したら早くなるんじゃね？ 903 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 01:20:24.05 ID:m3skNjg6.net] MacBook Pro欲しいけどGPUがAMDだからちゅうちょしてしまう ったく何でAMDなんで選んだんや この分野はAMD全く力入れてないってのに、やっぱWin使うしかないんかなあ嫌やなあ 904 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 01:36:52.55 ID:42lt4WbX.net] Gridなんて今時AWSとかのクラウド使うだろ クライアントサイドにCUDA対応してるGPUとか時代に逆行しすぎ Appleは映像がきれいな方を選んだというだけのこと 905 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/13(日) 07:41:56.96 ID:Vmb4TplG.net] 手元では一切触りすらしないの？ ChainerなんてMacBookProにはインストールすら出来ないんだけど 906 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 08:49:17.64 ID:0tlrLvVQ.net] >>885 普通そうだろ。 907 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 09:31:19.81 ID:Ej07Y6ut.net] >>884 映像もNVIDIAの方が遥かに綺麗なんだよなあ CG/映像はCUDAが主だからで足元に及ばんし 908 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/13(日) 09:32:34.90 ID:Vmb4TplG.net] >>886 マジか ライブラリの補完とか手元にライブラリなくてもできるの？ 909 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 09:39:38.91 ID:T5+9PjbV.net] ホビーユーザーが現実とのギャップに衝撃を受けている図 910 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 11:09:06.23 ID:42lt4WbX.net] >>887 きれいきれいじゃないは個人の感性にもよるから、これ以上の個人攻撃は避けるが 色管理は現状AMDのほうが優れていると言われてる >>888 ライブラリがあればいいだろ ハードはいらない 911 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/13(日) 11:47:43.43 ID:fSz4+1od.net] >>890 ああやっぱりライブラリはないとダメか じゃあchainerはダメかも ありがとうございます 912 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 14:00:32.02 ID:M5Crdano.net] 機械学習学ぶなら大学どこ行くのが良いですか？ 913 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 14:08:09.65 ID:FlfK2lOV.net] 東大京大もしくは宮廷のどれか それ以外は目糞鼻糞 914 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 14:20:35.59 ID:42lt4WbX.net] 日本だと東大の中川研くらいしかなくない？ 東工大にも有名な先生いた気がするけど名前忘れた 京大って誰かいた？てか、その他宮廷でいいとこなんてあったっけ？ 915 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 14:21:33.02 ID:w9Y83CjX.net] >>892 っhttps://www.udemy.com/python-jp/ 916 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 15:12:33.06 ID:9dGdvhhD.net] >>892 アメリカの大学に行くのがいい 917 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/13(日) 15:32:29.80 ID:L871aDY7.net] 質問です。 TensorFlowやってますが Execファイルが画像のはずなのに開けません。 Macでやってるんですけど、 どうやったらexecの画像ファイルを開けますか？ 918 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 15:42:38.75 ID:e+lvJCbH.net] データサイエンティストωのみなさんのおかげですωω 久々にリアル本屋行ってみたら Rubyの棚よりPythonの棚の方が大きくなってた 胸熱 919 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 16:06:41.17 ID:T5+9PjbV.net] >>897 それで伝わると思ってるなら、悪いけど今の君には無理 920 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/13(日) 16:14:22.72 ID:L871aDY7.net] >>899 回答ありがとうございます。 すみません。伝わりにくい書き方でしたね。 画像ファイルが入っているはずのzipファイルがあるんですけど、 それをMacで解凍したら、複数ファイルが展開されました。 しかし、それらはすべて「exec」とMacでは表示されていて、 拡張子がありません。 例えばファイル名「Apple」というような感じです。 通常なら、Apple.jpgだとか、Apple.pngじゃないですか？ それなのに拡張子なしで画像ファイルですらないので、 人工知能使おうにもストップしている状況です。 これで伝わりましたかね・・・。 アドバイスどうかお願いします。 921 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/13(日) 16:21:22.10 ID:rQniwcyn.net] なんか意味がわかってきた ファイルに拡張子がついてなくて実行権限がついていると言いたいんだなつまり 922 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 16:23:12.73 ID:jXdiKSg9.net] >>900 そのzipはどこから入手した？ 923 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/13(日) 16:42:41.55 ID:L871aDY7.net] >>902 産業総合技術研究所という行政法人の 手書き文字データベースです。 ちゃんと許可は取ってあります。 924 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 16:58:22.47 ID:jXdiKSg9.net] >>903 そこのサイトにな何か書いて有るんじゃね？ 925 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 17:01:18.10 ID:tN1V6gFu.net] 初心者には無理 926 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 17:29:44.16 ID:dmW/YU54.net] 画像ファイルがjpegやpngじゃないって事では。 マニュアルを読むか、書いてなかったらプログラムを読めばフォーマットが判るでしょ。 927 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 17:45:32.87 ID:jXdiKSg9.net] >>903 そのサイトにフォーマットが説明してあったから その通りに読み込めば良いんだけど 初心者には難しいだろうな 928 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 19:22:02.32 ID:m3skNjg6.net] このままRubyは駆逐される？いやまだWEBでは強いか 929 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 20:10:52.79 ID:9dGdvhhD.net] ruby なんて rails だけやん 機械学習の分野じゃお呼びじゃない 930 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/13(日) 20:29:00.52 ID:n0XGk73M.net] 機会学習ならpython？ 931 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/13(日) 20:42:37.83 ID:dhGoOq8f.net] railsもすでに空前の灯 932 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/13(日) 21:41:37.34 ID:Vmb4TplG.net] Rubyの方が書いてて楽しいからscirubyもっと充実してもっと機械学習ライブラリが充実してたら使うんだがな 933 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/13(日) 21:57:15.71 ID:L871aDY7.net] >>907 ヒントありがとうございます。 サイトの言語を英語にしたら出てきました！ Python がエラー吐きますね。。。 もうちょっと試して見ます。 934 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/13(日) 23:48:58.04 ID:8GqvfbIt.net] >>865 問題の解答ではないけど面白い記事があったから貼っとくよ > Amazing that this can be done in 300 lines of perfectly readable JS > without any libraries. ... > Great intro to genetic algorithms and reinforcement learning. NeuroEvolution - Flappy Bird | Hacker News https://news.ycombinator.com/item?id=12917538 遺伝的アルゴリズムの勉強なのかクラス分類の勉強なのか焦点を絞った方が早道かも 前者なら ... an introduction to Genetic Algorithms. Where do I start? : genetic_algorithms https://www.reddit.com/r/genetic_algorithms/comments/3pspj0/i_am_an_experienced_developer_whod_like_an/ 遺伝的アルゴリズム - 遺伝的アルゴリズム www.obitko.com/tutorials/genetic-algorithms/japanese/ 後者なら本屋へゴーが手っ取り早いかも 935 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 00:09:43.81 ID:e+mCBUcM.net] >>892 機械学習を勉強するためにわざわざ大学を選ぶ必要はないと思う。 入れる大学でちゃんと情報学の基礎を勉強した方がいいよ。 大学に入った頃には今度は別のジャンルが当たってそっちが気になるかもしれない。 大学院で機械学習を研究したいのかもしれないけど それだったら大学名で選ぶのでは無くて研究室を見学に行って調べた方がいいよ。 知名度が高いけど学生が多すぎ、指導が雑とか実際見に行かないと分からんし。 936 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 00:11:56.11 ID:zOCsNvYf.net] 2chで進路相談する奴、よく見るけど・・・ 937 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/14(月) 00:20:25.89 ID:mJYD0ecB.net] 日本は海外とちがって、プロ、職業でやるんだったらよほどの有名研究室でないかぎり 有名大学がいいだろ。 機械学習を専門にしてない情報の研究室でも機械学習の卒論も可能だろ? 先生がどれだけ専門を押し付けてくるかは人それぞれだろうが。 938 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 11:09:29.86 ID:dXDIFcfM.net] 仕事じゃなくて個人的に為替とかレース予想で儲けてる人いる？ 939 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 12:30:16.13 ID:9goB1lpF.net] ニューラルネットによる学習って学習が進むときに訓練誤差が増えたりするの？ それとも単調減少？ 940 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 12:45:42.51 ID:E5faek2R.net] これからはdjangoの時代くるか？ 941 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 12:58:08.25 ID:WhzDU3qv.net] 機械学習など本気でやると後悔するぞ 80年代の詐欺に早く築けよ、 1000億円溶かしたんだから 1000億円使ってパターン認識しかできませんでしたの 落ちだぞ 942 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 13:23:56.03 ID:Y2ZBq4oU.net] そうなんだよね 確立された理論に基づいてない黒魔術だからどっぷり浸かりすぎてはいけないとは思ってるよ 943 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/14(月) 13:39:00.96 ID:WW2Jsd8V.net] >>907 ありがとうございますw ようやく出来ましたw Pythonでエラー潰すのに苦労しましたよっとw 得意なのは他の言語ですし、 Pythonはゲームで少しかじった程度なんでガチ初心者ですw ヒント感謝しますw 画像ファイル抽出出来ました。 これでやっと取りかかれます。 本当にありがとうございます。 i.imgur.com/77Zu7MN.jpg 944 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 13:45:45.48 ID:lF+ke9mE.net] >>920 個人的にはdjangoは終わっていきそうだが… 945 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 14:04:02.54 ID:E5faek2R.net] >>924 機械学習エンジニアがwebアプリ作るときは重宝されそうじゃない？ 946 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 17:49:44.46 ID:zlxXdLUF.net] そうかな 947 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 18:27:40.60 ID:M1BlT7TR.net] この間のNHKスペシャル見たやつおる？ 川上と清水がプレゼンした機械学習のアニメーションにパヤオがキレてて笑ったｗ 948 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/14(月) 18:56:18.14 ID:WW2Jsd8V.net] >>927 頭が足になったゾンビの動きのやつなw あれは爆笑した 宮崎駿正論だったしなw ドワンゴ、囲碁で勝てるのか心配だわw 949 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 19:30:15.78 ID:VVMGiVM9.net] >>925 どこに重宝要素があるのかと 950 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 19:44:05.98 ID:E5faek2R.net] >>929 �@機械学習はWEB系で導入が進んでる �A機械学習エンジニアだと、純粋なエンジニアより学術系の人が多い �Brailsなんかを学ぶよりもpythonで済ませた方が学習コストが低い 実際に周りで機械学習系の人がdjango始めてるケースも散見した 951 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 19:55:15.12 ID:VVMGiVM9.net] >>930 学術系ならフロントに手を出さずAPIだけ整備すればいいじゃん 同じ言語でできるから効率的！は最終的には大半罠、ましてdjangoじゃなあ 952 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 20:17:56.56 ID:BE8YoXo7.net] デモ画面を作る程度ならFlaskがシンプルでおすすめ。 商用webサービスではフロントエンドは得意な人が作るから、機械学習な人はAPI提供までだろうね。 953 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/14(月) 20:38:39.14 ID:aL/Lu1lD.net] 仕事でやるならコンサルか普通に大手の事業会社へ行ったほうがいいよ Webなんか所詮ログ解析してるだけだし取れるアクションも限られてる 技術的にはフットワーク軽くやれるから面白いかもしれないけどアナリティクスやりたいならつまらんよ 954 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 05:40:59.52 ID:ulUg8AFG.net] >>927-928 川上さんえらいデブリ様だな 955 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/15(火) 10:57:51.79 ID:fA/xgHdC.net] あれ機械学習なの？ 遺伝的アルゴリズムとかでなくて？ 956 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 11:38:00.43 ID:Jx9TUWXx.net] 宮崎駿のあれは自分が投資してこなかった分野（CG、AI）で ピクサーに大きく引けを取ってしまったことに大きな負い目を感じていて、 川上・清水はそのフラストレーションのはけ口になってしまった、 って感じに見えたな。 ピクサーはアニメーションを定式化し、 汎用ソフトウェア（RenderMan）を作り上げ、 普及させたという意味では、非常に大きく評価できる。 一方で、宮崎駿は後継者も育てず、自分のやりたいことだけをやって、 自分がいなくなったらスタジオは空っぽになってしまった、 という時点で全く評価できない。 これはアニメーションの分野に限らず、 日本の文化全体に言えることでもある。 957 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 11:44:57.69 ID:sP+VN81y.net] 宮崎駿のアニメなんかどうでもいい 958 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 12:32:26.55 ID:mSSYK4Eb.net] 生命に対する侮辱とかいってるけど、最初は全く動けない3Dモデルが学習して前に進めるようになるとかちょと感動的な部分があると思うんだよな。 959 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 13:08:44.85 ID:PMHZysKm.net] >>938 古い技術だけど２足歩行まで持って行って学生のレポートになる。 あれは進化に失敗した大量のデータの中からゾンビってことにしてCGにして売り込もうとしただけ。 960 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 13:15:20.79 ID:+Dmi7aLa.net] >>931 なるほど アクセンチュアのデータサイエンティストの求人でdjangoの使用経験とかあったから、関連してくるかと思ったわ 961 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 13:26:49.86 ID:KJ+q5q9V.net] ゲロゆきののろい 962 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 16:12:39.93 ID:MQ3ubhFL.net] >>940 そりゃ彼らはITベンダだからね 内部ロジックは客先内製だろうし 963 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/15(火) 16:41:21.49 ID:euaBgfgK.net] 大手コンサルのクライアントで、内製化できる企業なんて「全くない」と言っても過言で はない。 気がする。 964 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 16:48:14.52 ID:P41xu7oY.net] 研究開発で応用を進めたいと考えてるわ。 顕微鏡画像処理やら実験データのクラス分け、特性予測とか。 965 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 17:24:17.88 ID:2zmOnpf+.net] Googleが低解像度画像を爆速で高画質化する機械学習を使った技術「RAISR」を発表 - GIGAZINE gigazine.net/news/20161115-google-resarch-raisr/ 966 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 17:24:51.60 ID:9SsXmVK+.net] 画像処理は既にいっぱい手法がある。実験データは意味がつかないと意味がない。 967 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 17:28:58.84 ID:I+Z57Emv.net] >>946 意味がなきゃダメなのか？ それ以前にお前の存在に何の意味があんだよ、3行でまとめろ 968 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/15(火) 17:30:40.76 ID:uEQxE9Hj.net] >>947 なんで哲学的な問いになってんだよw 意味があるのは自分で意味をつけた時だけだ 自らは意識や視点で現実に味付けするからな 無意識なら無意味と一緒だろ 969 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 17:31:36.61 ID:9SsXmVK+.net] >>947 当たり前、おまえの存在には意味があるのか？ 970 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 17:34:18.65 ID:bLcZX7ec.net] 哲学板でやれwwバカww 971 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/15(火) 17:34:29.33 ID:LWqFVFYx.net] 本当に３行でまとめててワラタ 972 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/15(火) 17:35:28.05 ID:Lj38Vh+d.net] NVIDIAのスパコン「DGX-1」を124台使ったスパコンが電力当たり処理性能で世界一に www.4gamer.net/games/121/G012181/20161114071/ DGX-1はGPU「Tesla P100」を8基を搭載したディープラーニング向けスパコンらしく 協業するMicrosoftのAzureにもDGX-1が導入されるってさ 973 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 17:43:34.44 ID:dqS7Qp+B.net] >>936 ピクサーを成長させたのはジョブズだが 日本にそういう奴が少なかった悲劇だな 974 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 17:43:40.82 ID:9SsXmVK+.net] >>950 なんで哲学板、科学の問題だろ 975 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 17:48:44.00 ID:YNvrglzV.net] 画像分類はディープラーニングが効果的だったわ。 教師データの作成が大変だったけど。 他の手法を研究してた人は、危機感抱くの当然だね。 976 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 17:58:19.33 ID:dqS7Qp+B.net] 意味の問題は分析哲学とか言語学系の問題かな ただそ 977 名前：の本見ても実装につながらないのが辛い [] [ここ壊れてます] 978 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 18:01:04.46 ID:9SsXmVK+.net] アホだろ 979 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 18:10:37.40 ID:LWqFVFYx.net] >>927 今日のshi3zブログに記載されてた文言（今は削除されて読めなくなってる） ↓ -------------------------------------------- さて、一昨日のNHK出演に関しては、諸々言いたいことはありますが、まああれは番組上の演出であって、実はけっこう、仲良くやらせていただいているということでご勘弁願えないかと思います。 しかしあのシーン、当然会社に確認が来たわけですが、川上さんよくオッケーしたなと。 しかも恣意的な酷い編集でしたね。実際はあのあと1時間以上、もっと本質的な議論を交わしたんですけど。 まあ結局、あれで宮崎さんが怒りのあまり新作長編の構想を思いついたというストーリーにしたかったんでしょうな。刺激になったのは事実だと思いますが。だったら川上さんGJじゃん。 まあ真実は藪の中ということで、多くは語りません。 https://i.gyazo.com/8706403320539aee79b2f0e54dcc2138.png 980 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 18:26:28.48 ID:dqS7Qp+B.net] ネットだと無知でもただデカイ声で言えば主張が通るけど リアルだと周辺分野を調べることが必要 981 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 18:27:53.68 ID:JrSt4uqc.net] >>952 齋藤あっけなくオワタな(´・ω・｀) 982 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/15(火) 18:30:15.73 ID:81ctj7dh.net] 「パヤオを奮い立たせてGJ」ならNHKが作った「ストーリー」じゃなくて「事実」じゃん 983 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/15(火) 19:17:30.34 ID:MqHWMj+v.net] まあ清水氏が言うことは話半分くらいに聞いといた方がええよ 典型的な中小企業の社長だわな 984 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/15(火) 20:27:28.06 ID:u3VbW3G2.net] >>928 あれは昔から開発していたZenチームがドワンゴから計算機を貸りることを考えていただけなのに Googleに対してドワンゴが焦って無理矢理チームを作らされただけだよ。 参加させられた東大の研究員は「Ｚｅｎの独自の棋風＝弱かったら俺らの責任じゃなくて元の開発者のせい」 とか会見で言ったりまとまりがバラバラ。 >>938 本当は人のように動かそうとしたけど清水が開発に失敗して 「ゾンビに使える」という廃物利用のような物言いを笑いながらしたのがカチンときたのでは。 人形を無下に扱う子供を叱る親じゃないが、失敗とはいえ創造したモノに思いやりの無いのを怒っただろう。 修士の中間発表でもあんな動画と発表をしたら叩かれるだろうし、よく宮崎の前で発表できたなと思う。 985 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/16(水) 02:47:11.29 ID:fzskfnoe.net] となりの無表情なインド人が気になったわ 986 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/16(水) 09:17:46.35 ID:IjCBobGR.net] ジブリと提携してるのは日テレだからNHKがハヤオよいしょ理由ってあるのかな 987 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/16(水) 09:28:39.31 ID:yeVH0g3g.net] NHKも放送組織なんだから 単純にドワンゴのニコ動みたいな 動画サービスは競争相手になるだろ 宮崎駿はコンテンツの供給者なので同じ土俵じゃない 988 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/16(水) 09:29:43.28 ID:sgZOPgG2.net] アニヲタはお断りいたします 989 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/16(水) 09:50:43.35 ID:IjCBobGR.net] あーNHKだけニコ動のCM入ってないんだっけ？ 990 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/16(水) 12:37:51.97 ID:G6XnMjlR.net] そら公共だからな 991 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/16(水) 16:00:46.09 ID:TLJABTNx.net] Google翻訳よくなったと思ったらDL使ってるそうな 992 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/16(水) 16:33:03.66 ID:6P8+Yc0z.net] そんなよくなったのか 993 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/16(水) 16:56:31.27 ID:HBPMdSD2.net] まっ仕様書だけど 994 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/16(水) 17:43:43.72 ID:fzskfnoe.net] >>971 同じこと突っ込もうと思ったが面倒だったのでやめた 995 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/16(水) 21:05:00.74 ID:eUFAh3tU.net] 翻訳に機械学習使うのってどんだけ学習データ必要なのかな 996 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/16(水) 21:11:49.26 ID:Q2Htun88.net] >>974 最低10PB 997 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/17(木) 07:00:03.49 ID:7N3259U9.net] ファッ？ 998 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/17(木) 09:11:22.40 ID:9sPAmX71.net] 対象範囲絞ればもっと減らせるやろ 用途で切り分けて販売しろ 999 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/17(木) 11:02:55.91 ID:G3pwFTJM.net] JuliaTokyo#4LT 僕とJuliaと時々Mocha @vaaaaanquish https://www.slideshare.net/mobile/vaaaaanquish/julia-tokyolt 1000 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/17(木) 11:03:18.17 ID:G3pwFTJM.net] >>975 無能すぎるだろ 1001 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/17(木) 11:07:17.05 ID:oFQ5dGjU.net] 一人鍋と学会誌の人か 1002 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/17(木) 15:22:22.24 ID:NmJ/x0ZW.net] SGDで機械学習したんですけど、思ったような結果になりません。 モデル１：　y = x[0] * w[0] モデル２：　y = x[0] * w[0] + x[1] * w[1] x[0]はパフォーマンスに影響することが明らかになってるパラメータで、x[1]はゴミかもしれないパラメータです。 モデル１とモデル２を30万個ほどのデータでそれぞれ学習すると、交差検証の結果、training setとtesting setの両方で、モデル２はモデル１に劣る結果が出ました。 つまり過学習すら起きておらず、ちゃんと学習できていないのです。 プログラムが間違っているのでしょうか？それともSGDはこういうものなのでしょうか？ ちなみにちょうど良いハイパーパラメータを設定したL1正則化を付け加えるとモデル１とモデル２のパフォーマンスの差はなくなります。 1003 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/17(木) 18:29:29.62 ID:MkGKH0vo.net] やり方が悪い 1004 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/17(木) 18:29:30.09 ID:N5jjCcp/.net] >>981 学習後のパラメータはどうなってんの？ L1正則がきいてるならw値が変なんじゃないの？ 1005 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/17(木) 18:33:46.78 ID:+SJ48Ahe.net] 今人工知能について学習しています 今日は学習と推論とは何かについて学びました。 学習とには「分類学習」と「推論学習」があることが分かりました。 明日はMINISTします。 1006 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/17(木) 18:59:42.69 ID:NmJ/x0ZW.net] >>982 正則化なしでも本来は学習できるということですかね。 >>983 正則化なしだとw[1]はw[0]の半分ぐらいの数値になってますね。 L1正則化ありだと小さい数値(w[0]の3%ぐらい)になります。 1007 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/17(木) 20:25:27.10 ID:tywuRODY.net] >>985 素子数とか層数とかは？ 1008 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/17(木) 22:16:05.16 ID:NmJ/x0ZW.net] >>986 >>981に書いた通りです。 中間層はなく、特徴ベクトルの長さも1or2です。 1009 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/17(木) 22:46:41.22 ID:tywuRODY.net] >>987 回帰分析で良くね？ 1010 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/18(金) 00:42:54.32 ID:IxAYvq1B.net] ふぅ。 学習書の第3章まで読んだ。 1011 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/18(金) 18:45:59.38 ID:+8dwQRg9.net] >>826 Nvidia、Apple御用達GPUメーカーに復活か iphone-mania.jp/news-138042/ もう少し待て(´・ω・｀) 1012 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/18(金) 19:39:14.44 ID:IxAYvq1B.net] 今ニューラルネットワークについて学習しています。 あと今日ニュースになってた人工知能開発者と教師の対談の記事が面白かった。 1013 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/18(金) 20:09:26.21 ID:dYh5XD+c.net] 学習日記書かれても分からん どんなタイトルの学習書を読んだとか 記事を貼るとかしてくれないと 1014 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/18(金) 20:30:17.30 ID:0z6gc1jj.net] 文字通り日記が書きたいんやろ 1015 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/18(金) 21:18:31.17 ID:IxAYvq1B.net] >>992 オライリーのディープラーニングの本な 今のところ読みやすいし分かりやすいし役に立つ 1016 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/19(土) 04:49:34.49 ID:9btSPzRf.net] 次スレ 【統計分析】機械学習・データマイニング10 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1479498503/ 1017 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/19(土) 06:08:47.88 ID:/WG86A9g.net] >>995 乙 >>992 記事はこれね ascii.jp/elem/000/001/268/1268446/ 1018 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/19(土) 07:03:51.82 ID:8sIBZd2p.net] >>995 乙 >>994>>996 thx 1019 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/19(土) 07:54:30.58 ID:mmVbhwhF.net] >>995 乙 1020 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/11/19(土) 08:46:38.55 ID:YtkNE ] [ここ壊れてます] 1021 名前：2sc.net mailto: >>995 O2 [] [ここ壊れてます] 1022 名前：デフォルトの名無しさん [2016/11/19(土) 08:47:03.52 ID:YtkNE2sc.net] 次スレ 【統計分析】機械学習・データマイニング10 echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1479498503/ 1023 名前：過去ログ ★ [[過去ログ]] ■ 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