- 1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sageteoff [2017/01/21(土) 23:26:48.63 ID:nFM+9kDb.net]
- 機械学習とデータマイニングについて何でもいいので語れ
人工知能考察は未来技術板の技術的特異点スレで語れ
■関連サイト
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
ibisforest.org/
DeepLearning研究 2016年のまとめ
qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76
■前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング11
echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482227795/
- 152 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 10:13:37.91 ID:/Sh2xNP8.net]
- Q(S,A)は、状態とアクションの結果だから、中身は単純にその2値から配列参照して、過去のQ値を返せばよい。
で、評価関数は、実証する、というか実験して、それをなんらかのスコア付けすればよい。
スコアをQ(S,A)のテーブルに入れる。
すると、二回目からは、最適解らしきものを選びやすくなる仕組み。
- 153 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 13:23:14.54 ID:ihTmtnuj.net]
- >>145
今確認して見たらほんっとに凄くてワロタwww
もうこの分野はグーグル様の天下やな(´・ω・｀)
- 154 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 13:55:27.17 ID:PobJ+xli.net]
- スマートフォンアプリの『Google翻訳』がリアルタイム翻訳に対応し、カメラを向けるだけで英語から日本語、または日本語から英語に翻訳することが可能となった。
やりかたは簡単で、『Google翻訳』を起動しカメラアイコンをタップ、その後対応している言語ならリアルタイム翻訳が開始される。
目玉アイコンでインスタントのオン、オフが可能で、右下のアイコンで一時停止が可能。
ただ制度はまだまだで、認識レベルが低く、フォントによっては別の単語と認識してしまうことも多々あるようだ。
特に映画やゲームのパッケージは認識が困難で、もはやイラストレベルの文字は認識すらままならない。
有名な単語であれば、直訳でなくそのままカタカナにしてくれる。例えばSHARPは「細い」ではなく「シャープ」と翻訳され、VIERAも「ビエラ」となった。
身の回りにある物を日本語から英語、英語から日本語にすると実に面白いぞ。
今後の課題としては文字認識の精度の向上や、多言語への対応だろう。今までは写真を撮影し該当範囲をタップし翻訳結果を表示していたが、より翻訳が楽になった。
旅行先などで看板や案内に何が書いてあるのかを知りたいときアプリを起動すればリアルタイム翻訳翻訳してくれるので、重宝しそうだ。
gogotsu.com/archives/25863
gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/009-1.jpg
gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/010-1.jpg
gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/001-66.jpg
gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/002-39.jpg
gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/003-22.jpg
gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/003-22.jpg
gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/004-11.jpg
gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/005-7.jpg
gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/006-2.jpg
gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/007-2.jpg
gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/008-1.jpg
- 155 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/26(木) 14:03:01.66 ID:x0xurvAu.net]
- >>145
画像認識はすごいと思いましたが、肝心の翻訳がひどいですね。
- 156 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/26(木) 14:06:22.64 ID:x0xurvAu.net]
- 高級なおもちゃの領域を脱していないですね。
- 157 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 14:13:07.10 ID:NQNkNUym.net]
- 記事URLだけ貼れば十分だろ何やってんだ
- 158 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/26(木) 14:17:01.45 ID:Utz0288y.net]
- https://youtu.be/quIHgwuF6r4
- 159 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 15:18:46.80 ID:PPpJY7dM.net]
- スマホアプリ『Google翻訳』のリアルタイム翻訳が凄�
- 160 名前：｢と話題 身の回りの物を翻訳するとカオスに！ [無断転載禁止]©2ch.net
http://hayabusa8.2ch.net/test/read.cgi/news/1485367323/ [] - [ここ壊れてます]
- 161 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 18:20:04.23 ID:UuR4Ke5v.net]
- グーグルに学ぶディープラーニング
https://www.amazon.co.jp/dp/4822236862/ref=cm_sw_r_cp_api_b8BIyb17648N7
- 162 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 18:24:33.36 ID:uid4ELIL.net]
- >>90
ちょっと気になるんだけど、線形モデルも変数同士は独立の仮定置いてるからそこはええんちゃう？
- 163 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 18:26:11.83 ID:uid4ELIL.net]
- あと、線形モデルがおかしいとはいうけど、モデルの複雑さとかとのトレードオフで最近傍法とかあるし、手法の一つだとしか言いようがないような
- 164 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 18:33:09.17 ID:i995wneR.net]
- >>157
駄本の予感
- 165 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/26(木) 18:51:42.71 ID:x0xurvAu.net]
- Raschka の本ですが、 variance と bias が出てくるあたりから説明が意味不明になりますね。
ひどい本です。
ビショップの本のほうが分かりやすいですか？まともですか？
- 166 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/26(木) 18:55:06.02 ID:x0xurvAu.net]
- 翻訳ソフトが使えるくらいの性能になるのはいつになるのでしょうか？
- 167 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 19:53:01.05 ID:Dc5M15+T.net]
- >>161
お前の理解力が問題
- 168 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 19:58:50.22 ID:Gxh/Vy2Z.net]
- 馬鹿と鋏は使いよう、馬鹿には無理
- 169 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/26(木) 20:45:18.21 ID:x0xurvAu.net]
- Raschka の本はひどすぎるので、ましそうなビショップの本に乗り換えることにします。
- 170 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 22:01:42.22 ID:LOfMPQzP.net]
- 数学できないこのスレの奴らにビショップとか読めるわけないだろが
- 171 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 22:03:37.46 ID:Ox4Khub+.net]
- 馬鹿ほど自説に拘る
- 172 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 22:11:07.55 ID:BRlKv5w/.net]
- 久々に覗いてみたら粘着おじさんがまだいてワロタｗ
翻訳に興味あるなら、ウェアラブル翻訳デバイス ili（イリー）の発表会が1/31にありんす
こいつにはかなり期待している
iamili.com/ja/
- 173 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 22:18:08.63 ID:BRlKv5w/.net]
- あ、粘着おじはそろそろこのスレ卒業せいよ～
- 174 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 22:19:52.87 ID:uid4ELIL.net]
- python機械学習プログラミングは理論分かってるの前提だから説明はかなり不十分
PRMLとは役割が全然違う
- 175 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 22:48:13.87 ID:gfpPy35K.net]
- >>170
あの本は著者の講義の副読本だから
厳密なことは書いてない
- 176 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 01:18:06.74 ID:sVTHVTwX.net]
- 機械学習に数学はいらない
- 177 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 01:33:13.62 ID:3pui5nOJ.net]
- 実際そういう人は実務で機械学習やってる人の中にゴロゴロしてるだろうな
- 178 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/27(金) 05:37:36.14 ID:QjYJmuyM.net]
- 数学で演繹的にアルゴリズムを構築できるの？
できないでしょ
- 179 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/27(金) 05:41:52.26 ID:QjYJmuyM.net]
- >>168
これNICTのエンジンで所？
ゴミっぽい
- 180 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 06:47:38.19 ID:sOrVpnzk.net]
- >>174
ちゃんと演繹的に構築された機械学習アルゴリズムなんかいくらでもあるがな
- 181 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/27(金) 07:16:24.11 ID:H9uRlrvM.net]
- 現状
人工知能（実際は無能）→目的の為にパターンを学習→有力な結果を表示
理想図
人工知能→目的の為にパターンを学習→有力な結果を表示→溜まった結果を踏まえて自身を書き直す
以下ループ
- 182 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 07:41:28.61 ID:P3UmSpp+.net]
- >>177
学習自体が自分を書き直す事じゃね？
隠れ層の要素数を増減させるくらいはすぐ出来そう
その他のハイパーパラメータも変化させるのはできるだろうし
- 183 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/27(金) 08:09:36.47 ID:H9uRlrvM.net]
- >>178
学習自体はデータ量の増大（蓄積）だと思ってる。
（データ量と反応パターンが増える）
自身を書き直すとは、単純に書くと、
最初はネストしないif文とfor文連打から、ネストする
if文とfoo文にする（自身を書き直す）
これにより、既存データ量の減少（不要なデータの破棄）や
もっと、複雑になって行く。かんじ？
難しいな、
データ量の増大→評価されたデータから有力なデータを出力して、
評価上位結果だけが残る→低評価データの破棄（次の学習で学習しない様にする工夫が必要）
思ったより、説明するのが難しい。
分かり難いと思う。
- 184 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 08:23:25.27 ID:IY0OOPBk.net]
- >>179
kNNでいうと、代表的な点の付近にある冗長な値や明らかな外れ値を優先的に削除していくとか?
うまいことバランスよく削除対象を選択できる評価関数さえあれば比較的簡単に継続的に運用できそうだけど、そういう研究あるのかな
- 185 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/27(金) 08:38:25.95 ID:H9uRlrvM.net]
- 普通の評価関数（他人のだけど）
data.gunosy.io/entry/2016/08/05/115345
削除対象を選択は難しい。
有効な出力を残そうとして、評価項目の設定を変えて行くと、帰ってデータ量が多くなる。
5項目なら100,100.100,100,100次に100,100,100,100.99+(トータル値)
上記見たいに、精度を上げる段階で膨大に増えるかも知れない
- 186 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 12:57:23.69 ID:P3UmSpp+.net]
- >>179
実現する手段が違うけど
外から見たら同じじゃね？
自動的に出力が改善されていくんだから
- 187 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 15:53:14.85 ID:IlNtMqM2.net]
- そういう話だったら、強化学習でハイパーパラメーターを調整していく方法をGoogleはやってるみたいよ
計算資源がクソかかるみたいだけど
- 188 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 15:56:08.79 ID:IlNtMqM2.net]
- googleのとは別だけどこんなんもあるね
techon.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/012405925/?ST=SP
- 189 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 21:10:35.78 ID:Ftuc5Z8r.net]
- chainer最強だな
tensorflowでかなり時間がかかる処理を4時間で終わる神アップデート入ってる
もうtensorflowをオワコンだな
- 190 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 21:15:17.54 ID:oKibH99X.net]
- すげーーーー。
tensorflow使うわ。
- 191 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 21:32:14.65 ID:amAo/3dT.net]
- >>185
PFNの深層学習フレームワーク「Chainer」が大幅な高速化へ、分散処理に対応
itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/012700269/
>PFNの西川社長はChainerの性能が高くなった理由について、
>「分散処理の仕組みとして『MPI』を採用し、
> ノード間通信では『InfiniBand』に最適化したため」と説明する。
Message Passing Interface
https://ja.wikipedia.org/wiki/Message_Passing_Interface
分散バージョンのChainerがAWSで効率的に動くなら当分はユーザーが増えるだろう。
でも他のフレームワークもMPIを採用できるからオワコンはない。
- 192 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/27(金) 21:47:10.78 ID:OMtiIkq3.net]
- 分散処理なんてtensorflowに前からついてるじゃないか
- 193 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 22:26:20.65 ID:sOrVpnzk.net]
- 機械学習って比較的大きな粒度で並列化しやすいからそんなに厳密に同期しなくていいしデータもでかいから、
MPIなんかに拘るよりもっと緩い制御の方が向いてると思うけどね
いかにも学者崩れのオナニーって感じがする
- 194 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 22:51:50.76 ID:K7nE30F2.net]
- tensorflowが遅いのは確か
つかリンク先に速度比較乗ってる
- 195 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/27(金) 22:59:58.43 ID:OMtiIkq3.net]
- じゃあすぐにtensorflowが高速化してしまうだろうな
引き続き頑張ってくれ
- 196 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/27(金) 23:20:17.07 ID:K7nE30F2.net]
- なんでそんな喧嘩腰なんだろう
- 197 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 00:05:01.04 ID:e1/iMbc/.net]
- オッパイそれは宇宙の理
- 198 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 01:07:39.43 ID:pTPUb4iL.net]
- 今更 chainer なんか使うかよw
- 199 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 01:12:19.60 ID:lAN98u4l.net]
- >>192
恣意的なデータセットによるいい加減な速度比較を信じる奴がいるからじゃないか？w
- 200 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 01:15:54.59 ID:+BLLOypB.net]
- 速度気になるならC++で書けばいい
高速な行列演算ライブラリもあるし最適化も優秀なコンパイラがいっぱいある
- 201 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 01:20:16.41 ID:mVogE1ql.net]
- TF の後追いで playground やら分散やるのもいいけど、日本語ドキュメントを作ればいいのにな
どうせ日本人ユーザしかおらんのだから
- 202 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 02:09:27.10 ID:BCr/Oho6.net]
- >>187
さくらインターネット、演算に特化した「高火力コンピューティング」への取り組みを開始
～Infiniband接続による大規模なGPUクラスタをPreferred Networks社と共同構築～
https://www.sakura.ad.jp/press/2016/0126_gpu/
『InfiniBand』に最適化ということはさくらのGPUクラスタでテストしたのだろう。
さくらのGPUクラスタでChainerの性能がTensorFlowの5倍以上なら
2017年は「さくらでChainer」が流行るかもしれない。
- 203 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 02:14:53.95 ID:BCr/Oho6.net]
- >>195
Deep Learning framework速度比較
mscorpmedia.azureedge.net/mscorpmedia/2016/01/cntk-speed-comparison.png
https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/38290/bb09ac09-70a7-db38-b153-286ddf34cc36.png
Distributed TensorFlowの話
qiita.com/kazunori279/items/981a8a2a44f5d1172856
TensorFlowが遅い事は以前から指摘されていた。
そしてGoogle以外はGoogleのJupiterネットワークを使えない。
- 204 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 02:23:03.60 ID:mVogE1ql.net]
- >>199
一年前の記事を持ってくるな wwwww
- 205 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 02:29:29.55 ID:lAN98u4l.net]
- >>198
何だかなぁ。５倍以上というけど、Chainer 以外のフレームワークのコードが
32ノード/128GPU に最適化されているとはとても思えないんだが？
あと、さくらのクラスタは 32ノード/128GPU でお幾らなの？初期化コストも含めてな。現実的なの？
>>199
TensorFlow はマイナーバージョンアップ毎に高速化してるよ。
- 206 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 02:36:15.45 ID:pTPUb4iL.net]
- chainerユーザが増えないのは速度の問題じゃないんだがな…
- 207 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 03:07:12.49 ID:0PzyDmFt.net]
- ぶっちゃけフレームワーク戦争なんて大した学習コストも無いしどうでも良い
むしろユーザーとしては、競合が多い方が専制的にならないから嬉しい
- 208 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 03:07:37.27 ID:e1/iMbc/.net]
- >>197
マジでこれなw足元をおざなりにする馬鹿って感じ
- 209 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 03:30:48.92 ID:BCr/Oho6.net]
- >>201
さくらが大量演算向け「高火力」サーバ正式提供開始、時間課金も
ascii.jp/elem/000/001/241/1241091/
>来年3月には現在の月額課金制に加えて時間課金制も提供開始する予定。
「さくらの専用サーバ 高火力シリーズ」の料金表
ascii.jp/elem/000/001/241/1241088/160930_Sakura_02_700x447.jpg
Quad GPUの1時間あたりの利用料金が267円だから、
32ノード/128GPUだと1時間あたりの利用料金は267 × 32 = 8224円だね。
時間課金の初期費用が明確になるのは今年3月かな。
- 210 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/28(土) 05:06:27.19 ID:4gnc6irW.net]
- え、735,000円じゃないの？
初期費用
- 211 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 06:15:45.16 ID:IJ6CDSDI.net]
- >>199
フレームってなんの単位なの？
- 212 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/28(土) 06:40:24.77 ID:4gnc6irW.net]
- PFNとPFIって同じなの？
- 213 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 08:31:27.88 ID:BCr/Oho6.net]
- GCPは8GPUまで分単位の課金で気軽に使えるようになるはずだけど、
それにしてもいつからGPUが利用可能になるのだろうか。
Graphics Processing Unit (GPU) | Google Cloud Platform
https://cloud.google.com/gpu/
クラウド GPU が 2017 年から利用可能に
https://cloudplatform-jp.googleblog.com/2016/11/gpu-2017.html
>NVIDIA Tesla P100 および K80 GPU も提供します。
>仮想マシン（VM）インスタンスごとに最大 8 GPU のダイを接続できます。
>Google Cloud の VM と同様に、GPU の料金は分単位で課金され、
- 214 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 08:57:40.55 ID:CMqXCA8h.net]
- >>197
>>204
母国語で読めるというのは高いアベレージなのにね。
それにユーザーのメモ帳のようなブログ記事に任せずに
公式本や資料を充実させればいいのに。
もしくは相手がやっていないJavaやC/C++版も充実させるとか。
あそこは初学者でも何でも積極的に広めようというより
いいのを作れば意識高い人が使って自然に広まるという考えなんだろうけど。
閉じた研究グループ活動ならともかく商売なのに下手なやり方よね。
- 215 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 09:04:24.28 ID:bB5QxUSC.net]
- 速度比較って意味あるのか?
コーディングのうまさに強烈に依存してるだけだろ
- 216 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 10:12:09.35 ID:0PzyDmFt.net]
- chainerアンチくんそろそろ自演はやめよう
- 217 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 14:33:19.45 ID:BCeOr5Jl.net]
- Wekaでクロスバリデーションを行う場合、
テストデータがどのように分割されたかと、
=== Predictions on test data ===
inst#,actual,predicted,error,prediction
の部分で元データの何行目がどれなのかを知る方法はありますか？
- 218 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/28(土) 22:51:19.43 ID:twSmrXR/.net]
- 高いアベレージ
- 219 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 00:03:11.04 ID:/6WgD/vk.net]
- chainerとか関係なくこういうの作れるのええな
https://togetter.com/li/1075134
- 220 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 02:30:04.51 ID:B6CaMCDG.net]
- せめてタイトルくらいかけよ
そんなのアフィリエイトの誘導にしか見えない
- 221 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 03:22:37.85 ID:Fhhd3neK.net]
- >>215
技術だけを気にしていると理論系の記事しか読まなかったりするけど
機械学習の普及には一般受けする応用を考えるのも大事だね。
TensorFlowで実装して翻訳記事を書いた人までいて影響力が桁違いだ。
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
qiita.com/taizan/items/cf77fd37ec3a0bef5d9d
>>216
タイトルは書く方が親切だけど、
下記Webサービスの反響まとめだから見て損はない。
chainerで線画着色をwebサービスにして公開してみた
qiita.com/taizan/items/7119e16064cc11500f32
- 222 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 05:08:02.08 ID:/6WgD/vk.net]
- togetterのURL貼ってアフィとか言われたの初めてだわｗ
NAVERまとめかなんかと勘違いしとるんか？
>>216さんは親切なお人やね～
- 223 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 05:37:08.12 ID:+BHcORgf.net]
- >>217
これ初心者（PFN所属）なんだよなw
- 224 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 06:38:32.99 ID:Q7KrlIOA.net]
- >>212
chainer信者… www
- 225 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 06:46:58.42 ID:RoGFabqg.net]
- >>210
禿同。
- 226 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 07:01:27.04 ID:Q7KrlIOA.net]
- >>209
GCP でも使えるのか、Cloud ML だけだと思っていたわ。
これは楽しみだな、AWS は１時間単位だから嫌w
>>210
良いものを作れば自然に広まるという考えは企業初心者の陥る罠なんだよなぁ…
過去に同じ考えの会社が Microsoft に駆逐されまくったのを知らないわけじゃないと思うのだが。
- 227 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 07:07:59.64 ID:Q7KrlIOA.net]
- >>211
前提条件を絞れば意味がないことはないだろうけど、
問題の質やコーディングの上手さに大きく影響を受けるのはその通り。
特に GPU 絡みの分散コードなんて TF で勉強した人もいるだろうけど、職人芸。
- 228 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 07:19:36.92 ID:MoBdBOkH.net]
- ディープラーニングすごいっていってるやつは、ニューラル冬の時代を知らないのかな
ディープすごい！人工知能すごいって盛れるのはせいぜいあと三年だろ、
まーたそのあとは人工無能だって発覚していつものごとく終わりだよ
科学にもとづかない馬鹿みたいな前提でそれをもとにビジネス組み上げる馬鹿なんていねえよヴぁーか
数学と科学と統計学の区別もつかないスクリプトキディ様乙
- 229 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 07:43:20.48 ID:wnIP30dh.net]
- 人間様に扱えない判断基準で物事を裁く馬鹿はまずいねえんだよね
ディープに新規性はないし、ハードウェアが変わった、昔のポンコツ環境とは違うといくらいったところで、君の妄想を実現するのに何年かかるのか
いくらハードウェアが進歩したからといってあのニューロンモデルに、現実世界でおこる問題の(真なる)モデルをエミュレートさせようとしたときに発生するモデルの複雑性、計算能力の必要性
これを統御するすべがディープには存在しない、だから児戯に終わる
ディープには計算力必要、分散システムつかってからが本番とか言いだしてる時点で、モデルを救いようのないまでに複雑にしますって言ってるようなもんなのにそれも理解してないよね
挙げ句の果てにディープにパフォーマンスは重要じゃないとかコードの善し悪しの問題とか言いだしちゃうんだよね、意味がわからない
ただでさえディープの設計思想はくそなのに、その頼りないディープの設計思想からして、パフォーマンスは何よりも重要なことぐらいわかるだろ
この意見に反論する奴はまず機械学習やマイニングを理解していないのに、tfとかのライブラリをただ単に走らせて喜んでる、科学的素養のないキッズだよな
ディープは単なる投機対象にすぎないってことをまず理解してからライブラリ使おうね
あとコンピュータにできる限界も理解してからね
- 230 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/29(日) 07:45:07.64 ID:pWwOatcm.net]
- >>210
>母国語で読めるというのは高いアベレージなのにね。
高い平均・・・？
- 231 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 09:41:57.54 ID:Fhhd3neK.net]
- >>210
母国語で読めるというのは大きなアドバンテージだね。
高火力コンピューティングでさくらを巻き込んだのだから
分散バージョンChainerの日本語ドキュメントを出して
高火力コンピューティングの営業に協力してもいいと思う。
>>224-225
ディープラーニングは万能ではないが有用だから普及する。
ム板住人にとってこの技術はとても役に立つ。
>>217がペイントソフトの標準機能になる未来はすぐそこだ。
- 232 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 11:39:08.60 ID:UPfWW/c8.net]
- 機械学習マンは統計学の用語をわざわざ格好いいものに置き換えているのは気のせいだろうか
回帰・分類 → 教師あり学習
説明変数 → 特徴量
応答変数 → ラベル
- 233 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 11:43:30.82 ID:bGkeaMzi.net]
- 統計と対応してないんだから当たり前。
- 234 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 11:47:43.17 ID:JmcO/odY.net]
- >>228
それらの用語どころじゃないくらい多い。
カッコつけしいなんだわ
- 235 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 11:55:07.02 ID:Urob8xZw.net]
- >>228
成立ちが違うんだから用語が違うのは当たり前だ
同じような概念が違う用語で表される事もあるだろう
- 236 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 12:07:34.99 ID:/NIxq7a6.net]
- 統計学ってうさん臭いあいまい過ぎる定義多いから
測度論の用語で統一して欲しい
- 237 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 12:11:16.01 ID:Urob8xZw.net]
- >>232
自分でやってみよう
- 238 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 13:48:32.98 ID:7+btt6kI.net]
- 統計ぎょり機械学習のほうがよっぽど胡散臭いだろ…
- 239 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 14:22:07.78 ID:dDPkJyTp.net]
- 機械学習に数学はいらないからね
仕方ない
- 240 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 14:44:25.03 ID:EQKp/5y7.net]
- >>232
例えば？
- 241 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 14:44:38.18 ID:I5gnIMbX.net]
- >>219
なんだこいつPNFの人間だったのかw
ドッチラケだはw
- 242 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 15:50:11.01 ID:Urob8xZw.net]
- >>235
使うための技術として数学が必要なものは流行らないんじゃね
- 243 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 15:52:09.99 ID:tmPNbfWl.net]
- 最近はTensorFlowばっか使ってるけど、よく考えたら数年前にWekaを使ってた頃としてることが何も変わってなかったでござる
- 244 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 16:03:23.35 ID:JmcO/odY.net]
- この分野だけの用語が多い。
イメージでラベル化されると
人はそれ以上のことを考えなくなる
『特徴抽出』、『過学習』、『教師有り/無し学習』
>>235みたいなやつを量産させる
- 245 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 16:12:42.74 ID:SmTDa/S0.net]
- >>228
その右の語を左よりカッコイイと思ってる時点でコンプレックス丸出し情け無い
- 246 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 16:54:59.68 ID:dIgMNnA2.net]
- >>239
そうだよ、今回の大惨事ブームに乗った大企業様のただのゲームチェンジだから
- 247 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 17:08:09.33 ID:VKGZhMkE.net]
- 一部専門家しか使えなかった技術がある程度の頭があれば誰でもできるようになってしまった。
専門家は相当危機感持ってるよ。
- 248 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 17:35:57.25 ID:9Kw4+t4B.net]
- 脳内評論家
- 249 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/29(日) 17:43:47.34 ID:R9/nKqS/.net]
- 同じ概念を学術分野が違えばまったく別の言葉で呼んでるのはよくあることだから
- 250 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 00:32:20.99 ID:l67CaF8/.net]
- 文系事務職から児の業界に転職して、Pythonデータサイエンスを終えて、パイソンでちょっとした何かを作れるようになったレベルなんですが
もっとレベル上げるにはどうすればいいですか？
統計にしても、数学にしてもチンプンカンプンなので、高校レベルから勉強し直してます
- 251 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 00:48:24.16 ID:tWAIhpxB.net]
- ビジネス系なら普通に統計を勉強するのがいいと思うよ
ツールもPythonよりRやSPSSあたりを優先的に学んだ方がいい
機械学習に手を出すのは労多く実り少ないのでおすすめできない
- 252 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 01:13:08.50 ID:4FvUirHY.net]
- 数学できないこのスレの連中にきいても無駄
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