【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/ 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？

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