- 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/
- 552 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 19:06:50.58 ID:viSTMfSk.net]
- 変に回り道しないで関連してる論文を読めばいいんじゃないだろうかっていつも思う
わからないことはその都度調べて潰せばいいし
- 553 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 19:21:36.90 ID:3kyz0b3F.net]
- 馬鹿には無理なので諦めろ
- 554 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 19:40:15.23 ID:apj25ir7.net]
- >>539
数学の基礎力がよく分からないので、なんとも言えないけど
業務で利用できそうなコードやライブラリ、方法論を決めてしまい、
分からない数学のところをメモして、大型書店で直接自分が読みやすそうと感じた本を
ケチらず買うのが一番いい。
ただ、一ヶ月で勉強するのは恐らく無理だから上司と相談した方が良い。
- 555 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 20:33:58.41 ID:M0tGJUVB.net]
- >>519
稟議の壁wワロタ
実際そのとおりww
- 556 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 21:07:12.14 ID:3e2LNYU0.net]
- >>537
異常検知を扱う本は他にもあるが異常行動検知を明確に扱う本はこれしか見つからなかった。
データマイニングによる異常検知
https://www.amazon.co.jp/dp/4320018826
レコメンドは人工知能学会誌連載「推薦システムのアルゴリズム」がネットで読める。
推薦システムのアルゴリズム
www.kamishima.net/archive/recsysdoc.pdf
【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ
qiita.com/haminiku/items/f5008a57a870e0188f63
レコメンドに浸透していくDeep Learning： 大手サービスの実用例から最新アルゴリズムを概観する
https://deepage.net/deep_learning/2016/09/26/recommend_deeplearning.html
- 557 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 21:13:03.57 ID:Z63T9jhG.net]
- 社内便の配達屋になりなさい、ストレスないぞ
- 558 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 22:19:55.63 ID:SH4Ag0JH.net]
- 抹茶の公開してるソースで学習させてみたけど
まともな顔出力するようになる前に同じ画像しか出さなくなる破綻の方が先に来るね
世代を重ねすぎるとそうなるのはdcganの性質らしいけど学習できないのは何でだろう
- 559 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 00:12:44.37 ID:7u4Y19wH.net]
- >>518
割とマジでこれ
- 560 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 00:37:41.33 ID:5oKSVrhd.net]
- 機械学習なんてこのレベルでいいんだよ
www.shuukei.info/imas_cg_words/
Jubatusいいよ。web屋が集合論のしゅの字も知らないレベルでMySQL使ってるのと同じ感じで使える
- 561 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 01:04:09.02 ID:S+ty3HI4.net]
- 機械学習に数学はいらない
- 562 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 01:21:34.26 ID:3Vq9YPJ0.net]
- 余計なお節介かも知らんが、リコメンドこそ人間の書いたプログラムを超えるのは難しいぞ・・・・
- 563 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 01:27:04.81 ID:YbxYUTFH.net]
- >>550
ハイハイ乙乙。
でも数学のおかげで今の機械学習が存在して、飯食えるんだってことは知っといてね。
- 564 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/10(金) 02:08:21.89 ID:hrfszgjw.net]
- 数学を踏まえて学習方法が研究されてライブラリに落ちているから
プログラマー(という名のただのズブの素人ユーザ)が機械学習出来るってだけだからな
- 565 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 05:05:35.64 ID:dunLKb8+.net]
- >>541
数が多いわ
- 566 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 05:08:19.54 ID:dunLKb8+.net]
- >>552
そんなこと言い始めたら、OSやらネットワーク機器の仕組みも知らないとな
- 567 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 08:06:44.94 ID:C7Y4Hhlt.net]
- もうディープラーニングで目新しいことするのって難しいのかね
- 568 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 08:22:01.77 ID:z1lWR/JP.net]
- >>553
機械学習のアルゴリズム自体を研究したいのか、機械学習で得た結果を利用してビジネスしたいのかで全く違ってくるだろ
後者が必要以上に原理の理解に拘って肝心のビジネス適用が遅れてたら本末転倒
- 569 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 08:52:08.75 ID:GzIK0nce.net]
- >>555
スルー推奨
- 570 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 09:08:38.63 ID:OmgMEwgH.net]
- >>547
絵画の画風変換もそうだけど
それなりに見られるサンプルを出すには
設定や素材をかなり選ばないと上手くいかないね。
- 571 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 12:09:46.13 ID:DdkEz5QB.net]
- >>536
C++で使っているけど、段々面倒になってきたから
少しずつ自作コードに移行しようとしている。
- 572 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 15:26:22.99 ID:adPqGsN+.net]
- keras2
- 573 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 17:13:40.09 ID:ZOVs4lgb.net]
- >>539
必要に迫られないのなら勉強とPythonだけに絞った
- 574 名前：方がいい。
tensorflowの和書も中井悦司氏のぐらいしかないが、構成が見にくいし
本の入り口は本人のサイトに書いている。 [] - [ここ壊れてます]
- 575 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/10(金) 19:48:23.76 ID:zD2iXkDM.net]
- 株価のローソク足とかいっぱい読み込ませて学習させるとチャートから
株価予想することできるだろうか？
- 576 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 19:55:32.72 ID:0WSFnPb1.net]
- >>563
予想することはできるけどそれが当たるかどうかは別問題じゃね
- 577 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 19:58:34.82 ID:9ATYu5Q7.net]
- 株価予想する場合、入力データは株価自体、それとも変化量？
- 578 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/10(金) 20:18:29.13 ID:zD2iXkDM.net]
- https://chart.yahoo.co.jp/?code=6502.T&tm=1d&vip=off
こういうチャートをクローラでいっぱい集めてどんどん学習させるとか
できないかなあ、と思ったんだけど誰かやって
- 579 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 20:29:00.54 ID:DUG1z7To.net]
- システムトレードとか興味あるからパンローリング社の本を
何冊か買って読んでいるが経済用語がよく分からん。
- 580 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 20:39:27.44 ID:cSIxw8pE.net]
- >>563
既に企業はやってるけどレベルが違うからなぁ
ネットの情報、ニュース、政府系を自動監視分析して、ミリ秒単位で株式市場全株の数値分析しとるらしいよ
ゴールドマン・サックスはトレーダー600人を2人に、エンジニアは200人に
つまり素人が投資に手を出すのは無謀
- 581 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 20:45:55.18 ID:DUG1z7To.net]
- 今の大手金融機関のＡＩだと
前の米大統領選でも上手く対処できるのかな。
- 582 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 20:47:58.31 ID:pO/Y1r8D.net]
- 教師なしの不均衡データでクラスタリングを行うにはどういう方法が上手くいきましたか？
もし経験済みの方がいれば聞きたいです
- 583 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 20:48:04.11 ID:J1O19vjW.net]
- 無理だろう、調査に反応に反応しないのだから捕らえられない
- 584 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 21:46:59.29 ID:89jdcX9G.net]
- 最近はディープラーニングやってる中国人が多いな
検索したら英語の次は中国語の記事が多い
- 585 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 21:56:46.64 ID:0WSFnPb1.net]
- >>566
効率的市場仮説と言うのがあって
効率的だったら瞬時に株価に反映されるから
時間が経過することで利鞘を稼ぐのは難しい
非効率的だったら可能かもしれない
機関投資家が狙うような銘柄は効率的だろうから難しいだろう
機関投資家が狙わない様な銘柄は利益が出るとしても大したこと無いんじゃ無いかな
銀行預金よりは良いかもしれないけど
- 586 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 22:02:46.92 ID:c0njE7tC.net]
- >>572
中国は本当に多いな
- 587 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 23:46:14.99 ID:GOun8RV0.net]
- 論文も中国人ばかり
中国人が携わっていないものを探す方が難しいと言えば大袈裟だけど
ホントそう感じるよ
- 588 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 23:50:16.18 ID:s4c+Rapf.net]
- 人が元々多いのに、資金力もあるからな…
- 589 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/10(金) 23:56:29.07 ID:J1O19vjW.net]
- おまけに有象無象だし
- 590 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 00:07:16.79 ID:MsTudWeS.net]
- 日本人は機械学習に数学はいらないとか抜かすくずばっかだからな
そりゃ中国に負けるのは仕方ない
- 591 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 00:07:31.93 ID:e8mmo78B.net]
- ILSVRC 2015まではアメリカ勢が上位独占してたが、昨年12月のILSVRC2016 は中国勢が上位独占してる
教科書も
- 592 名前：書き換わるな []
- [ここ壊れてます]
- 593 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 00:07:45.81 ID:kLOTyHsU.net]
- 学生同意
- 594 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 00:18:57.19 ID:iFOwu6YR.net]
- >>579
前にOxfordも入ってたろ
それはともかく、中国みたいな一党独裁はやることが極端だからなぁ
- 595 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 00:53:56.05 ID:f93iPeEj.net]
- >>570
自分がクラスタリングする不均衡データで上手くいく方法を知りたければ
ライブラリが用意しているアルゴリズムを片端から試すのが近道だと思う。
imbalanced-learn
https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn
imbalanced-learnで不均衡データをアンダーサンプリングしてみる
https://hogehuga.com/post-1430/
- 596 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 00:57:22.44 ID:f93iPeEj.net]
- >>581
確かに中国は極端だけど、アメリカのアポロ計画も極端だった。
日本でも数百億円の気象衛星に誰も反対しない。
一党独裁でなくてもその必要性が国民の共通見解になればよいのだろう。
中国の人工知能研究が日本を一気に抜き去った理由
www.yomiuri.co.jp/fukayomi/ichiran/20151016-OYT8T50057.html
- 597 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 03:11:12.14 ID:GVZQb7k4.net]
- 『過学習』って便利な言葉ですね。
よく分からない結果になった場合、そう言っておけば皆さん理解してくれます。
本質的な問題は何か、全く分かってないのにw
- 598 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 03:52:35.19 ID:YSd/VNtW.net]
- >>584
あなたが分かってないだけだろ
- 599 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/11(土) 06:39:18.37 ID:RBVqADPL.net]
- 80〜90年代は日本の研究者も元気だったのにね。。。
- 600 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 07:37:07.67 ID:GVZQb7k4.net]
- >>585
機械学習の結果って解釈可能なんですか？
- 601 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 08:43:59.86 ID:ZXmetq6U.net]
- 過学習というと「おっ、そうだな」と相づちいってくれる
お客がいるんだな
- 602 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 08:57:26.50 ID:T6eqmTK7.net]
- お前は加齢臭
- 603 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 09:01:14.71 ID:GVZQb7k4.net]
- 違うよ
学会にいくと『これは過学習が原因です』と言っちゃう発表者がそこそこいるんだよ
聞いててなんだかな〜と思ってるだけ
- 604 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 09:09:42.62 ID:i65Ibvj/.net]
- 化学の研究発表で収量悪かったのはフラスコ振り過ぎたのが原因ですと言ってるようなもんだからな
- 605 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 09:20:39.74 ID:0UUL4EJW.net]
- 過学習って言葉を学会では禁止にしてよく詳細分析させるのはどうでしょうか？
- 606 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 09:45:06.74 ID:Yn1WOs8Z.net]
- >>592
浅はかさに乾杯
- 607 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 09:51:44.04 ID:0UUL4EJW.net]
- 何故浅はかと考える？
ちゃんと説明してみて
- 608 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 09:58:06.48 ID:f93iPeEj.net]
- >>590
過学習とleakageは発表前に確認した方がよいね。
ビッグデータ解析で薬剤副作用予測がほぼ100%可能に
pc.watch.impress.co.jp/docs/news/yajiuma/740480.html
「正答率100%」になってしまう機械学習モデルの例を挙げてみる
tjo.hatenablog.com/entry/2016/01/27/235620
そのモデル、過学習してるの？未学習なの？と困ったら
chezou.hatenablog.com/entry/2016/05/29/215739
- 609 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/11(土) 10:21:09.18 ID:RBVqADPL.net]
- 流れをぶった切って悪いが
アンサンブル学習ってどうよ
結構好きなんだが
ランダムフォレストとか
- 610 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 10:30:11.76 ID:i65Ibvj/.net]
- アンサンブルのアルゴリズム自体が関心の対象になることってほとんどなくね?
完全にブラックボックスとして使われることがほとんどだろう
ブラックボックス故に容易に使えるメリットもあるし、
モデルが意味不明で価値がないと言われることもある
アンサンブルをはじめとした、人間がモデルを理解することを最初から投げてる手法をひっくるめて
ブラックボックス法とでも呼ぶのが実態に近いんじゃないか
- 611 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 10:42:04.99 ID:tBMOJXp1.net]
- そもそも過学習かどうかすら主観的な問題だからな
点の分布にたいして何が正しいかなんて正解がない限り何も言えない
という態度が本来正しい
統計分析は全部オカルトなんだよ
- 612 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/11(土) 10:50:33.52 ID:RBVqADPL.net]
- >>597
そうは思わない
tomoshige-n.hatenablog.com/entry/2014/12/07/011221
- 613 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 10:55:33.87 ID:i65Ibvj/.net]
- >>599
正しく伝わってないようだけど、モデルと言ってるのは学習アルゴリズムじゃなくて
学習の結果得られた予測モデルのことね
学習結果を知識として理解できるか? ということ
- 614 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 11:03:07.70 ID:ArXTdjPj.net]
- 学習結果を人間が理解できないのであれば、結局は精度の高さだけが問題になる
そういう手法は必然的にブラックボックス化する
- 615 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 11:37:21.68 ID:IZj1xCL1.net]
- >>600
知識として理解するのは何の為？
利用するだけなら同じ結果が得られればいいんじゃね
人間の脳について遺伝子について完全に理解されてるわけじゃ無いだろう
- 616 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 11:38:50.98 ID:IZj1xCL1.net]
- 不確定性原理とかある様に確率的にしか把握できない現象があってもいいんじゃね？
- 617 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 11:42:12.61 ID:IZj1xCL1.net]
- あと、時代が進めば解明する手段ができるかもしれない
CNNの畳み込み層のフィルタとかは見えるんじゃね
主成分分析の固有ベクトルも解釈は人によるんだし対象だけで決まると言うよりは相対的なものだろう
相対論も量子論も相対的
- 618 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 11:44:37.34 ID:tBMOJXp1.net]
- 学習サンプルが全てのケースを網羅してるなら100%検出でも間違ってはいない
正解分布が離散的な場合、不完全な学習サンプルではどう頑張っても信頼性は上がらない
- 619 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 11:52:12.59 ID:LkyjPvzP.net]
- 1. データを色々と図示して特徴を理解する
2. 線形モデルなど人間が説明可能なシンプルなものを作ってみる
3. さらに予測精度を高くするなら非線形モデルを作る
2までの過程がないと関係者にも説明できないし、与えられたデータに含まれない特徴量を見つけることができない。
いきなり3に進んで「これが効いてました」だと単なるパラメータ調整屋さんになってしまうよ。
- 620 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 12:25:20.69 ID:IZj1xCL1.net]
- 1や2を経ても別のデータを追加したらもっと精度が上がるかもしれない
現状のデータで最も精度が高い結果を得られれて目的をよりよく達成できるなら細かい原理まで気にしないんじゃね？
突き詰めていけば判らない点が出てくるだろ
- 621 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 12:30:39.32 ID:IZj1xCL1.net]
- >>605
正解が判ってるならそれからデータを生成すればいいんじゃね
正解が判っていないならデータから帰納的に正解を推定するしかない
データが少ないケースは発生可能性が少ないわけだから別の方法でリスクマネジメントすればいいんじゃね
従来の方法を使ってはいけないわけじゃない
- 622 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 12:30:42.03 ID:ArXTdjPj.net]
- >>607
例えば「クラスAよりクラスBの方が好ましいのでクラスBの割合を増やしたい。どうすればいい?」
というような問題はどうする?
実際のビジネスではこの種の問題が非常に多い
- 623 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 12:35:02.12 ID:IZj1xCL1.net]
- >>609
クラスBの出現確率に関係する説明変数を求めるんだろう
ANOVAとかでいいんじゃね
それを説明しても理解を得られるかどうかはキーパーソン次第
NNで精度が高ければそれで良いと言うキーパーソンもいるだろう
- 624 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/11(土) 13:05:49.91 ID:RBVqADPL.net]
- >>602
同意
クラス分類問題の全てに人間の認識の範囲でラベル付けした正解がある
ラベル付けの規則を導出する試みは自然現象の抽象化と等しい
抽象化で説明できる現象は一部でしかないので人間に理解可能なクラス分類器は
人間の認識を産み出す脳の仕組みを模倣したNNよりも精度が悪い
- 625 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 13:48:47.70 ID:qtSuuft0.net]
- >>609
ビジネスだと、そこ(の方が好ましい)を合理で切り捨てるもの
政治からの誘導に抗するためにAI
まあAIにおける評価、選択基準次第でどうとでもなる。
この精度は悪いから使わない。これは好ましいから使う。
結果望む答えを作れますし。
- 626 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/11(土) 16:15:36.93 ID:qrgYbJoy.net]
- >>545
>人工知能学会誌 2007 年 11 月号 [神嶌 07]，2008 年 1 月号 [神嶌 08a]，および 2008
年 3 月号 [神嶌 08b]
古すぎだろ
ディープラーニング以前では
- 627 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 16:22:06.71 ID:voroLTqS.net]
- 一応言っとくけどディープラーニング専用スレあるからな
- 628 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/11(土) 16:45:27.49 ID:qrgYbJoy.net]
- tensorflowはwindowsに対応してるからもうlinux使う必要もなくね
- 629 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 16:47:05.98 ID:ZXmetq6U.net]
- Differentiable Neural Computers
- 630 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 16:49:25.94 ID:ZXmetq6U.net]
- すまない、スレ間違えた
- 631 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 17:30:49.54 ID:gxhjd1zA.net]
- winはライブラリ関係でエラー良くでるからLinuxが楽。
- 632 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 17:43:43.47 ID:g36Q3r/l.net]
- GUI環境だと無駄に計算が遅くなってるんじゃないかと思ってしまうからwin,macはない
- 633 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 17:50:35.77 ID:aBQCam1q.net]
- winでやろうと思ったけど面倒だからVMware linuxでやっている。
遅いけど
- 634 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 19:07:42.43 ID:TYq28LV7.net]
- >>614
これ？今年に入ってまだ1つも書き込みが無いような死にスレみたいだけど
Deep learning
echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1387960741/
- 635 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 19:12:42.58 ID:YSd/VNtW.net]
- >>615
逆に何で windows を使う必要があるんだよw
- 636 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 19:31:38.92 ID:f93iPeEj.net]
- >>613
>Release: 2016-09-26 21:53:16 +0900
>誤りの訂正や,新しい内容の追加などの更新を行ったものである
推薦システムの主要アルゴリズムと類似度判定に使うDeepLearningは階層が異なる。
だから2012年の本だけでなく2016年のCourseraでも
内容ベースフィルタリングと協調フィルタリングを説明しDeepLearningは説明しない。
情報推薦システム入門 -理論と実践-
https://www.amazon.co.jp/dp/4320122968
Courseraの推薦システムのコースを修了した
https://takuti.me/note/coursera-recommender-systems/
- 637 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/11(土) 19:34:25.90 ID:qrgYbJoy.net]
- >>622
くだらない環境構築に悩まされることがないね
- 638 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 20:01:29.58 ID:gxhjd1zA.net]
- windowsには、どうでも良いところで悩まされた。
会社でofficeつかう以外はLinuxでいい。
- 639 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 20:10:26.26 ID:aBQCam1q.net]
- 今はLinuxとwinでGPUパフォーマンスはかなり変わるの？
- 640 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 20:39:36.25 ID:2PZ2/Gs1.net]
- 理論的には変わるが、安定性は保証できないな。
Winの場合、各PCメーカーが、GPUメーカーと協力してそれぞれのPCで問題が起きないようにドライバ書き換えるのが仕事として確立してるだろうが、Linuxはその辺自己責任。
問題出たら自分で何とかしてね。
まあ、だからこそハック、解析して腕も上がろうものだが。
一応AMDはドライバのソース公開してたと思う。
NVはドライバだけ。
ノートPCとか、型番ごとに基盤違うから鬼門やで。
- 641 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 20:55:21.32 ID:voroLTqS.net]
- >>621
echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1457792560
ただ別スレにする意味はあんまり無いから統合してもいいのかも
- 642 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 20:56:02.44 ID:iFOwu6YR.net]
- >>627
日本のゴミメーカーの話しを一般化して語るなw
- 643 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 21:02:57.36 ID:pN2UUCKM.net]
- ありり
- 644 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 21:08:34.26 ID:Ia7+S52u.net]
- ディープラーニングに使う際は、PCメーカーなんて関係ないよ。
GPGPUでの物理シミュレーションだってLinuxが普通。
- 645 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 21:22:14.66 ID:EiwaEGnR.net]
- 中国製でもオーケーなんか、俺は嫌だな
- 646 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 21:28:43.69 ID:kc8Bs/60.net]
- うちは小さいところだからGTX1080ひとつでやってるけど
みんなはAWSのGPUとかでやってんの？
- 647 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 21:33:01.48 ID:EiwaEGnR.net]
- >>633
会社では Tesla、個人では AWS だな
- 648 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 21:40:37.20 ID:HiZaLcVd.net]
- tesla p100と今度のquadro gp100って性能ほぼ同じかな
displayportついてめ普段使いもできるからgp100だと一石二鳥だな
- 649 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 21:41:11.79 ID:/5e0Kihi.net]
- 元々データがクラウドにあるかオンプレにあるかというだけの話だよ
わざわざオンプレのデータをクラウドに全部転送してからやるような大掛かりな分析なんてなかなか無い
逆にわざわざクラウド上のデータを落としてくるメリットもあまり無いし、クラウド使ってると今更ローカルで色々やるのは嫌がる人が多い
- 650 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 21:45:48.92 ID:iFOwu6YR.net]
- >>636
仕事だとオンプレはセキュリティを気にする客が多いよ
- 651 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 21:48:35.06 ID:EiwaEGnR.net]
- >>635
ベースは p100 だから性能は同じだろうね
- 652 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 21:53:46.61 ID:kc8Bs/60.net]
- レスありがとう
とりあえず1080二枚でがんばってみるよ
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