【統計分析】機械学習・データマイニング12

[表示 : 全て最新50 1-99 101- 201- 301- 401- 501- 601- 701- 801- 901- 1001- 2ch.scのread.cgiへ]
Update time : 04/12 02:26 / Filesize : 244 KB / Number-of Response : 1022
[このスレッドの書き込みを削除する]
[＋板最近立ったスレ＆熱いスレ一覧 : ＋板最近立ったスレ／記者別一覧] [類似スレッド一覧]


↑キャッシュ検索、類似スレ動作を修正しました、ご迷惑をお掛けしました

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/
2 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/21(土) 23:27:22.65 ID:nFM+9kDb.net]: ■過去スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング【集合知】
toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1286200810/
[統計分析]機械学習・データマイニング[集合知] 2
toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1342812444/
【統計分析】機械学習・データマイニング3
peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1350121405/
【統計分析】機械学習・データマイニング4
peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1403603502/
【統計分析】機械学習・データマイニング5
peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1439302488/
【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/
【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9
echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1470037752/
【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/
【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/
3 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/21(土) 23:27:54.13 ID:nFM+9kDb.net]: ■関連スレ
人工知能・機械学習のスレッド＠数学板
rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1467700762/
パーセプトロン
rio2016.2ch.net/test/read.cgi/informatics/1330911251/
人工知能ディープラーニング機械学習のための数学
echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482808144/
Deep learning
echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1387960741/
ディープラーニング
echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1457792560/
自然言語処理スレッド　その４
echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1401741600/

■人工知能考察スレ
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ(知能増幅) 55
rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1485004129/
(AI)技術的特異点と政治・経済・社会等(BI) 9
rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1484578214/
(情報科学)技術的特異点と科学･技術等 1
rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/
人工知能
rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1286353655/
人工知能で自我・魂が作れるか
rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476229483/
こころがあるロボットは作れるのか
rio2016.2ch.net/test/read.cgi/robot/1287505889/
4 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/21(土) 23:31:39.01 ID:/qDbjX4N.net]: いちもつ
5 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 01:14:50.72 ID:Tpb271yH.net]: >>1 乙
6 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 06:39:18.21 ID:RWAmR0t+.net]: ニューラルネットワークで、入力Xa, Xbに対し、出力Xa/Xbを得たいんだけど・・・・これって何層あっても無理なん？
7 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 11:35:08.72 ID:8WOfjBij.net]: >>6
何がしたいのか意味分からん。
8 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 13:00:41.70 ID:Av1vqeX7.net]: わり算
9 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 14:40:04.03 ID:hBhrTyQG.net]: https://chrome.google.com/webstore/detail/%E3%81%AF%E3%81%A6%E3%81%AAng/mbgdnfmdelffjdhkdggilmphfdihnmcj?hl=ja
10 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 15:47:19.22 ID:rHRUxYGG.net]: 数学もできないゴミどもが頑張ってもたいしたことできないからさっさとあきらめた方がいい
11 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 16:42:41.46 ID:RWAmR0t+.net]: まあ出来るわけないんだろうけど、事前処理以外になんかいいごまかし方ってあるんかな？
12 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 17:06:49.02 ID:PWHne4Ld.net]: すまん、何がしたいのかわからない
13 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 17:15:37.92 ID:Av1vqeX7.net]: ガチで>>6が何したいのか分からない
ただのわり算？？
14 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 17:26:27.84 ID:eFGGwS3n.net]: 無能おじさんがまだいるのか
さっさと会社やめればいいのに
15 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 17:26:33.93 ID:RWAmR0t+.net]: そうそうタダの割り算だよ、まあ掛け算でも同じことになるんだろうけど
タダの掛け算・割り算をニューラルネットワークでやるのに、なんかいい方法ないかな？
16 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 17:34:37.87 ID:JsbOZuSN.net]: >>15
すまん、教えて。
何でニューラルネットワークを使うのか。
17 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 17:38:14.03 ID:mfHdVUwH.net]: backpropで学習するために割り算もまたニューラルネットで表現しないといけない、みたいなこと考えてる？
18 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 17:58:46.92 ID:RWAmR0t+.net]: >>17
いやそんなことはないよ
ただ事前に掛け算割り算が必要だと分かってればいいけど、人間が分かってないことも多いだろうからね
ニューラルネットワーク内で処理できたらそれに越したことはないじゃない
19 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 18:09:28.78 ID:Av1vqeX7.net]: >>18
計算コストの掛かる除算の処理そのものに、NNを使おうとしてる？
それとも除算処理を回避しようとしてる？
20 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 18:57:10.80 ID:HEBNePx7.net]: 最大値で割って正規化してから学習させたらいけそうだけど
21 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 19:07:36.55 ID:RWAmR0t+.net]: >>19
前者だけど、すまんが後者の意味はよくわからないな
22 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 19:14:31.65 ID:nc+R1v+H.net]: NN中で除算が何回も発生してる時点でやる意味が分からない
23 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 19:28:34.31 ID:/9tq73Mk.net]: アホだからしょうがない
24 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 19:38:21.20 ID:KRq782+q.net]: 加減乗除しかしてないのに
25 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 19:47:37.06 ID:Ois2wUpA.net]: >>15
出来たぞ
乱数で作った10個だけどな
26 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:00:06.11 ID:aOvI5PKj.net]: いやそりゃできるだろ… 意味があるかは別にして
27 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:04:44.73 ID:0BXX/KGV.net]: ネタなのかほんまもんのアホなのか分からん
28 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:05:14.45 ID:Ois2wUpA.net]: >>26
一般化は難しい気もするけどな
つまり割り算の概念みたいなのを学習するのは
29 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:08:52.06 ID:dPHV2Nvz.net]: 割り算の概念を獲得することと、割り算が正確にできることに何か違いがあるのかね
30 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:09:11.46 ID:fhSKILJz.net]: >>21
後者は直接的な除算はしてないけど、数字の組み合わせとかを覚えさせて結果だけ出力させるみたいな方法があるかと思って上げた。

何故わざわざNNでやろうとしてる？
除算の時間短縮化？
31 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:11:32.90 ID:Ois2wUpA.net]: >>29
違うと思うけどな
32 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:13:40.06 ID:fhSKILJz.net]: >>14
またあんたか。
数学についてはあなた無能でしょ？
33 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 20:55:49.39 ID:eFGGwS3n.net]: 会社で無視されてて役に立たない人は帰ってどうぞ
34 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 21:22:46.73 ID:KSgRM1pG.net]: >>15
ニューラルネットワークは普遍性定理によって任意の関数を表現できる
ttp://www.dartmouth.edu/~gvc/Cybenko_MCSS.pdf

割り算の演算は思いつく方法として
１）２つの任意の数字をN桁の２進数の数字に置き換える（手動でNNを設定できる）
２）２進数における割り算の論理回路は存在するのでそれを元にNNに置き換える（凄く面倒くさい）
３）２進数で演算できたら10進数に置き換えるNNに代入して出力（これも手動でNNを設定できる）

かなり面倒だが手動で変数を設定して　１）→２）→３）とデータを流せば演算ができるが
変数が未設定のNNに対して誤差逆伝播法などを使って学習させたら
正確な変数を設定できるかどうかは分からん
35 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 21:24:04.47 ID:RWAmR0t+.net]: >>30
なるほど、その後者の方は流石に勘弁してほしいな
NNでやりたいのは、複雑なモデルを自分で考えるには限界があるだろうからで、除算が必要な場所には除算相当の機能を勝手に追加してくれたら便利だなと思ったのさ
36 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 21:31:53.09 ID:/9tq73Mk.net]: アホだな
37 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 21:34:19.42 ID:/9tq73Mk.net]: 割り算が「複雑な演算」ｗ
38 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/22(日) 21:49:29.13 ID:JayCli5D.net]: せめてニューラルネットワークぐらい勉強して。
39 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/22(日) 23:57:24.67 ID:2nGClj4f.net]: >>15 掛け算だけど極限操作を許容すればドンピシャで一発回答
Why does deep and cheap learning work so well?
https://arxiv.org/abs/1608.08225
p.4 Continuous input variables
ここでの記号でXa * Xbの例がイラスト付きで例に挙げられてる
論文中の記号でシグマと書いている関数を原点近傍でテイラー展開しているので
割り算にはそのままでは適用できないけど手がかりが掴めればと思う
論文の著者が直接くおーらで回答しているのは以前リンクを貼っといた
40 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 00:00:50.84 ID:7ctOkYNZ.net]: このスレで数学の話題はNG
41 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 00:01:59.89 ID:K6jGUSR0.net]: んなわけないし
42 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 00:07:12.19 ID:pfMUDq/X.net]: 自称理論屋を呼び込むなということだろ、
43 名前：もっとも無能社畜の憂さ晴らしだったのがバレたけど []: [ここ壊れてます]
44 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 00:20:50.57 ID:Wm0VvywF.net]: >>42
何言ってんの？
君はカルマンフィルタの実装化でもやってなさい。
すでにこっちはやったけどな。。
45 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 01:45:38.53 ID:rEMAbNPj.net]: >>39
うーん分からん
とりま英語の論文は貼るなや
46 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 01:46:45.95 ID:7PIuB2+7.net]: 無能集団
47 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 05:01:16.79 ID:HmW376R/.net]: intで小数の割り算できない
48 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/23(月) 15:14:23.38 ID:IC/rKxoI.net]: >>39
ありがとう！
時間かけて読んでくるよ
49 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/23(月) 17:51:55.43 ID:86G+eoCI.net]: 以下のコードを実行しましたが、
Irisのデータが取得できません。
なぜでしょうか？

Raschkaの本に載っているコードです。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
df.tail()
50 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 18:12:01.06 ID:iz5/M2l3.net]: 掛け算ができたら0.5掛ければ2で割るのと同じ結果を得られるんじゃね
Fig2に書いてある重みにしたらuvの積になるとかそんな感じだと思うが
51 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 18:15:36.97 ID:iz5/M2l3.net]: >>48
そのURLにブラウザでアクセスしたらダウンロード出来るの？
52 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 18:20:18.40 ID:iz5/M2l3.net]: >>48
ダウンロード出来た
てことはpandasをインストールしてないとかじゃね？
53 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 18:20:53.58 ID:86G+eoCI.net]: >>50

ありがとうございます。

ブラウザでアクセスすると csv ファイルのページが表示されます。
そして、それをダウンロードして、

df = pd.read_csv('iris.data', header=None)

とやるとちゃんと読み込めています。
54 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 18:22:48.96 ID:86G+eoCI.net]: 書き忘れましたが、データを取得できないだけでなく、
Python自体が動作を停止します。
55 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 18:25:44.01 ID:iz5/M2l3.net]: >>53
エラーがでたりしてないの？
取り敢えず読み込めてるならいいんじゃね？
56 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 18:35:53.31 ID:86G+eoCI.net]: >>54

PythonによってデータをダウンロードしようとするとPythonの動作が停止してしまいます。
ブラウザを使ってデータをパソコンに保存して、それをPythonで >>52 のように読み込むと
ちゃんと読み込めます。

確かに、一応読み込めるのでとりあえずこのまま進むことにします。

ありがとうございました。
57 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 20:05:09.47 ID:wXTkzaHc.net]: Python自体が動作を停止します。キリッ

wwwww
58 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/23(月) 22:04:45.67 ID:86G+eoCI.net]: Raschkaの本を持っている人に質問です。

第2章の plot_decision_regions 関数で、

Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)

の辺りの処理は何をやっているのでしょうか？

意味が分かりません。
59 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/23(月) 22:07:39.69 ID:86G+eoCI.net]: なんとなくは分かります。

おそらく直線で分けられた二つの領域を分けるためのような気はします。
60 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 22:21:49.25 ID:Z+1qxvba.net]: >>48-55
よく知らないけど、https は読み込めないとか？
61 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 22:39:53.25 ID:86G+eoCI.net]: >>59

なるほど。
でもRaschkaの本に書かれている通りなんです。
Raschkaが確かめもせずに書いたとも思えないですし。
62 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/23(月) 22:41:16.47 ID:86G+eoCI.net]: Raschkaの本を持っている人に質問です。

第2章のパーセプトロンの学習アルゴリズムについてですが、
データに値が�
63 名前：奄ﾌデータが含まれている場合に重みの更新 方法がまずいように思いますが、どうでしょうか？ []: [ここ壊れてます]
64 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 23:00:46.31 ID:z8oniFRp.net]: >>59
その本結構実装自体が間違っているから読んでも無駄
エッセンスだけ理解して自分で実装できないならやめた方がいい
65 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/23(月) 23:17:28.77 ID:/TRygv0x.net]: ここでCMです
>>47 掛け算を数値計算と比較をした記事があったのを思い出した
Notes for "Why does deep and cheap learning work so well?" - GitHub
https://gist.github.com/fperez/c7b1cb4810f9d0935e893f34c41f0c62
コードの方がわかりやすければこっちを先に読んだ方が良いかも
66 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 23:21:32.26 ID:bmNiILIc.net]: pandas 0.19.2のAPIReferenceではhttpsは含まれてないですね。
pandas.read_csv
The string could be a URL. Valid URL schemes include http, ftp, s3,
and file. For file URLs, a host is expected.
For instance, a local file could be file ://localhost/path/to/table.csv

pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html
67 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/23(月) 23:50:24.06 ID:K6jGUSR0.net]: 紹介したいのだろうが、こんなん読む気がしない
68 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 01:18:54.35 ID:hGsJD1f0.net]: こういう情報提供の方がありがたいんだよなぁ…
69 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 02:32:21.44 ID:sXvuiz35.net]: そんなわけない自演おつ
70 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 07:58:42.29 ID:FtPVVoGA.net]: >>39
その論文と割り算に関係ないよね？
71 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 08:13:42.45 ID:HkcW5uJV.net]: >>39
>>63
いろんな論文を読んで勉強することはいいことだけど
ややこしい論文を読むと言う話では無くて、割り算をテイラーなど
何かの級数展開して積の数列にすればいいと助言するだけの話では？
72 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 09:00:15.43 ID:bq02PTg/.net]: アホの考え休むに似たり、相手すると損ｗ
73 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 10:40:02.23 ID:eMM39ka1.net]: びっくりするよな、割り算てw
機械学習が解こうとする課題と、人工的で低レベル演算をあたかも同じカテゴリにあるかの如く認識してるとか
74 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 10:43:26.23 ID:SBcKkTsW.net]: だって同じじゃん
75 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 10:54:16.64 ID:eNQkhgOl.net]: (x1, y1, 1), (x2, y2, 1), …, (xi, yi, 1), …, (xn, yn, 1)
(u1, v1, -1), (u2, v2, -1), …, (ui, vi, -1), …, (um, vm, 1)

というデータが与えられているとする。

未来に与えられるデータ

(a1, b1, l1), (a2, b2, l2), …, (ai, bi, li), …

の li が 1 なのか -1 なのか予測したい。

この問題を機械学習で解決するのに、なぜ、α, β, γを適当に決めて、

α*ai + β*bi + γ > 0 ならば li = 1
α*ai + β*bi + γ < 0 ならば li = -1

と予測するというような方法をとることがあるのでしょうか？

xi, yi, ui, vi の分布が正規分布だと仮定して、

(x = ai のときの確率密度関数の値) * (y = bi のときの確率密度関数の値)

と

(u = ai のときの確率密度関数の値) * (v = bi のときの確率密度関数の値)

の大小を比較して、大きいほうのグループに属すると判定するというような
方法を誰でも最初に思いつくのではないかと思うのですが。
76 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 11:49:24.19 ID:tlnOjDnm.net]: >>73
分類が出来るから。
というか、変数全部正規分布する仮定置くのよキツいし、その方法でやる意味が分からん
77 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 11:50:12.83 ID:ghuVG84o.net]: どうしてそんなにつまらない例題ばかりを持ち出すんだろう
78 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:07:38.48 ID:Z0M3CIeb.net]: 宿題か何かだろw
79 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 12:08:30.53 ID:eNQkhgOl.net]: なぜ直線で平面を分割するのですか？
不自然だと思います。
80 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:16:11.99 ID:tlnOjDnm.net]: >>77
カーネル関数使えば非線形分離出来るから
81 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:16:30.16 ID:v/e9hwv7.net]: 二つの正規分布の分散が同じなら境界は直線になる。たしかに不自然な仮定だな
82 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:26:28.32 ID:sXvuiz35.net]: >>78
なんでいきなりカーネル使うことが前提になるww
以前からある手法で>>73みたいなことすんのは何故と聞いてるのに
83 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:46:42.71 ID:2vJhPAHl.net]: >>73
その比較する値が等しいときの点をつないだ線は直線になるんじゃね？
84 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 12:50:04.79 ID:2vJhPAHl.net]: x y u vの平均とか分散も判らないからサンプルから推定するしかないが本当の母平均や母分散とは誤差があるだろう
85 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 12:55:23.85 ID:HkcW5uJV.net]: 関連性がよくわからん（紹介主も関連性をわかってない？）
ややこしい論文見るより

ttp://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/chap1.html

ここみたらパーセプトロンが計算論的万能性があるのは分るでしょ。
あとは既存の論理計算と見比べてパーセプトロンを再構成したらいい
86 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 13:07:38.77 ID:WftsLTyk.net]: >>73
それ重回帰分析でしょ
機械学習じゃないよ
87 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 13:14:21.47 ID:ZplzBBh2.net]: パーセプトロンの学習層をどんどん多重にしていったら、どうなるかな？
88 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 13:28:21.55 ID:uQjLcZ8g.net]: 線形カーネルだと何層重ねても単層と変わらないよ

と言いつつ線形関数の折り曲げ版であるReluがなぜ問題ないのかわからない
89 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 13:33:22.44 ID:ghuVG84o.net]: >>86
wwwwww
90 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 13:37:30.44 ID:ZplzBBh2.net]: カオス理論がやはり有効かな？
91 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 13:51:36.32 ID:Z0M3CIeb.net]: >>86
どんまい ( ＾∀＾)
92 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 15:30:20.60 ID:sXvuiz35.net]: >>73
予測可能かどうかは保証ないが評価関数を最小にする係数は存在するからそれはあり。
後半の確率密度関数なんちゃら～は絶対にしない。各事象が独立とは言えないからね。
93 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 15:59:12.55 ID:euarAUCe.net]: >>86
ReLUは出力0になる入力範囲があるから出力合成でどんな領域も近似できる。

活性化関数ReLUについてとReLU一族【追記あり】
qiita.com/mommonta3/items/bf7be0ae3bf4aa3905ef
94 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 18:13:08.22 ID:E+wgNc2t.net]: 【数学・統計モメン集まれ】　将棋・竜王戦。三浦九段出場見送りの判断は妥当との論説。　これがベイズの定理だ！ [193727557]
hitomi.2ch.net/test/read.cgi/poverty/1485248767/
95 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 18:34:09.28 ID:eNQkhgOl.net]: ADALINEでヘッセ行列を計算して最小値となる重みを求めないのはなぜですか？
96 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 18:51:10.93 ID:eNQkhgOl.net]: 勾配降下法などという手法を使っています。
97 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:11:06.25 ID:2vJhPAHl.net]: >>93
自分でやればいいんじゃね？
なんでやらないの
98 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:43:44.98 ID:FO2eZwrN.net]: >>92
疑惑自体がなく完全な冤罪と結論が出て、三浦九段の名誉回復が懸念されている問題たぞ。
何がベイズの定理だ、良識はないのかな？
99 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:53:27.88 ID:nzhz+kYn.net]: このスレは数学できないやつらのたまり場だからベイズの定理とか言っても無駄
100 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:54:56.96 ID:Z0M3CIeb.net]: 社会に出たこともない人が常駐してそうだからな、常識はずれなのもいるだろ
101 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:55:08.50 ID:3CEKPf6Y.net]: ベイズの定理が数学（剥笑）
102 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:55:47.21 ID:FtPVVoGA.net]: またいつかのアホガールか
103 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:57:03.42 ID:Z0M3CIeb.net]: >>97
そういうギャグはいいから。名誉毀損事案をスレに持ち込むべきじゃない
104 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 19:57:13.43 ID:nzhz+kYn.net]: >>99
このスレの連中にとってベイズの定理は高等数学だよｗ
105 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 20:09:22.15 ID:eNQkhgOl.net]: ベイズの定理ってなんで定理の名前がつくのか不思議なくらい自明な
つまらない命題ですよね。
106 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 20:19:02.70 ID:FtPVVoGA.net]: 豚に真珠、という言葉を捧げよう
107 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 20:36:44.08 ID:oXSH9k1/.net]: ゼロから作るDeepLearning
あたらしい人工知能の教科書

この2冊がこのスレの必読書だな
108 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 20:49:19.13 ID:FtPVVoGA.net]: ディープラーニングならそれでいいけど
ｽﾚﾀｲに従えばPRMLも、MurphyのMachine Learningも、DudaとHeartのパターン識別も入れたい
109 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 20:52:00.60 ID:VuvAsGVQ.net]: おもしろそうなサイトを見つけた。どうよ？

素人でもディープラーニングができる「NVIDIA DIGITS」で文字認識をやってみた
www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/1701/24/news033.html
110 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 20:52:05.26 ID:eNQkhgOl.net]: Murphyっていう人、実名でアマゾンにレビュー書いていますよね。

セジウィックのAlgorithmsがいままででベストのアルゴリズムの教科書だとか書いていました。
111 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 21:24:36.52 ID:VuvAsGVQ.net]: 肝心の登録方法が書いてないからわからん。
112 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 21:38:34.92 ID:gFS3er1f.net]: >>102
おまえはアホ
113 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 21:51:03.15 ID:3uHc3Gak.net]: PRML未だに積んでるなあ…
114 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 22:09:03.75 ID:eNQkhgOl.net]: >>111

時代遅れになって近いうちに捨てられますよ。
115 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 22:18:08.75 ID:jKsC+Om3.net]: めぐるめぐる地球はめぐる俺様の周りで
116 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/24(火) 22:48:46.54 ID:eNQkhgOl.net]: Raschkaっていう人なんか怪しい人ですね。

本当に「達人データサイエンティスト」なんですか？

特徴量のスケーリングを以下の式で行うとき、

x_i' := (x_i - μ) / σ

「データに標準正規分布の特性を与える」などと書いています。
117 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 23:03:16.77 ID:jKsC+Om3.net]: 松坂君とは教科書をdisることが生きがいの厨房
118 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 23:08:31.27 ID:jKsC+Om3.net]: 粗探しに生きがいを見つけるとういう性格障害ｗ
119 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/24(火) 23:14:47.47 ID:ZrQ22rvh.net]: 機械学習の前に統計学勉強した方が良い連中ばかりだな
120 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 02:05:18.37 ID:WZmJgpHk.net]: さてそろそろ為替市場で実験してみるかな
121 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 02:08:16.48 ID:CHhH83TC.net]: 単純に価格に辟易してるだけだろ
「これが最後の来日！」とか散々煽っといて隔年ごとに来ればそりゃ飽きられるし、いつも大して変わらないセトリじゃ客も馬鹿じゃないんだからうんざりする。
122 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 02:08:52.01 ID:CHhH83TC.net]: すまん誤爆ったw
123 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 02:48:48.14 ID:DU5NE4Ls.net]: >>103
本当にそう思っているのならお前には才能のかけらもない
124 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 03:48:53.58 ID:tHr5vHqh.net]: ベイズの定理は自明でつまらない（ｷﾘｯ
125 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 05:27:01.57 ID:xcuQ/RNW.net]: コミュ力を学習させた方がいい奴ばかり
126 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 07:08:39.92 ID:i1ntNm6T.net]: 117=123
127 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 10:54:09.57 ID:SLV8VPLP.net]: >>107
人生ダッシュボードに見えた
128 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/25(水) 12:30:20.88 ID:Gmiw7uUp.net]: Raschkaっていう人なんなんですか？

↓の下線を引いた辺りが意味不明なんですが。

imgur.com/5HLKpNc.jpg

何が言いたいんですか？

突然、確率がどうのこうの言い出して。
129 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/25(水) 12:31:34.70 ID:Gmiw7uUp.net]: 別に学者でもなんでもないそこらへんの大学院生が
たまたま本を書く機会が与えられたっていうだけなん
でしょうね。
130 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 12:52:43.93 ID:ncsczmSY.net]: >>127
なんで自演してるの？

ロジスティック回帰だから確率を考えてるんじゃね？
131 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 13:10:13.99 ID:+ZDCoX8u.net]: 松坂君はスルーよろ
132 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 14:54:21.83 ID:BgFJKaLD.net]: >>112
ニューラルネットのせいでベイズがなかったことになりそう。大量データあるしベイズ使うメリットあるのかね？
133 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 16:35:34.65 ID:pJ4wONqS.net]: 統計的機械学習はオワコン
134 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 16:51:07.07 ID:BBvLOI2L.net]: んなあこたない
135 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 17:30:54.68 ID:N8rjFDkA.net]: 機械学習で解きたいタスクに生成モデルで立ち向かっていたのは自然現象の複雑なモデル化が困難だったからでしょ
ニューラルネットみたいな識別モデルで解けるんなら持ち込まない選択肢もあるかと
136 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 20:50:22.97 ID:o52BqWk7.net]: >>126
左辺を右辺で近似しようって言ってる
137 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 21:18:40.96 ID:ovqDkz36.net]: >>126
logit関数は0-1の値を実数に変換する
これを使って特徴量の線形結合と、その特徴量の時にクラス1になる確率を結びつけることができる
138 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 23:11:04.67 ID:TtqfhPHr.net]: 荒らしでも相手したーいｗ
139 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 23:46:59.78 ID:bbvOdbzr.net]: 最近の機械学習って全部ニューラルネットワークで出来てる？
RNNもDeepQNetworkもCNNも全部そうじゃない？
この分野どれもやってること同じじゃん
140 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 23:47:38.00 ID:lP73vfRB.net]: できてねえよ
141 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 23:48:57.26 ID:nJO+CT7A.net]: コホーネン。出来てる出来てる。
142 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 23:52:31.62 ID:TtqfhPHr.net]: 連想記憶を思い出してあげてください
143 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/25(水) 23:55:16.54 ID:cwiVnd3U.net]: 最近といっているが
144 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 00:36:39.54 ID:6c1mJ3TJ.net]: お前が何をもって機械学習と呼んでるのかは知らんが
画像や音のような特定分野を除けば今も昔も大半は重回帰分析やコサイン類似度やkNNのような原始的な方法が一般的だろ
145 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 01:39:50.98 ID:ork6Sebg.net]: DQNの損失関数の一部に出てくるmaxQ(S',A')みたいな部分の計算ってどうやんの？
そもそもmaxQ(S,A)が求まるんならそもそもなんの苦労もしないような気もするし、きっとインチキするんだろうけどどうやんだ！？
146 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 01:54:01.83 ID:QpF8cABc.net]: wikipediaのQ学習のページ読めばわかる。適当な初期値からスタートして更新しまくれば正しい値に収束する
147 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 07:21:12.81 ID:PobJ+xli.net]: Google翻訳のアプリはすご
148 名前：いな スマホカメラに写ってる文字が自動翻訳され、そのまま置き換わって写ってるんだぜ Deep learning 恐るべき []: [ここ壊れてます]
149 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/26(木) 08:12:26.86 ID:cQVLCdYv.net]: >>119 いつまでもやつている閉店セール。
150 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 08:47:26.86 ID:Iaibv4/w.net]: >>143
最大を選らばないんじゃなかったかな

たぶん、Q値をすべて0から始めて、結果の評価をQ値に入れるのが味噌
その利得計算が目的合理なら、やればやるほど合理的な判断になる。
151 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/26(木) 09:03:31.67 ID:Iaibv4/w.net]: >>145
グーグルのフィードバック関数とは、プレイヤーたるユーザ、ミリオネラのオーディエンス
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
253 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 01:59:30.86 ID:h/BDIaGY.net]: 文系かつビジネス系の人になんでRすすめるの？
Pythonでいいじゃない
254 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 03:41:19.89 ID:On5YDKLg.net]: >>246
データ分析職の新人で下記の本を終えたという事でいいのかな?

Pythonデータサイエンス -可視化、集計、統計分析、機械学習
https://www.amazon.co.jp/dp/4865940588

Pythonで行くならJupiter notebookを武器にすればよい。

Python でデータサイエンス
pythondatascience.plavox.info/
IPythonデータサイエンスクックブック ―対話型コンピューティングと可視化のためのレシピ集
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117485/
IPythonデータサイエンスクックブック ―対話型コンピューティングと可視化のためのレシピ集
https://www.amazon.co.jp/dp/4873117488

ところで「六本木で働くデータサイエンティストのブログ」は知っているよね?

データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは
tjo.hatenablog.com/entry/2015/03/13/190000
255 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 03:50:53.78 ID:On5YDKLg.net]: × Jupiter Notebook
○ Jupyter Notebook
256 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 03:57:50.00 ID:Jndv2t4J.net]: 機械学習に数学は不要だから文系にこそピッタリだと思うよ
統計は普通に数学使うからおすすめしない
257 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 05:06:05.81 ID:EgTXqXG9.net]: >>248
なんでこのスレ見てるの？
258 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 12:50:55.77 ID:C+FwTjKN.net]: >>158こんなレスあったのか

そんな仮定しない。
各パラメータが独立してるなら、個々で考えたらいいだけ。Excel処理で十分

各パラメータの相関関係を見たいから機械学習してるのに何のためにry
259 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 20:01:59.26 ID:3e3wkvn4.net]: それもそうだw
260 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 20:18:20.98 ID:YD4jdzUM.net]: >>254
説明変数の多重共線性のことじゃね
261 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/30(月) 20:48:56.95 ID:UgHR9LmJ.net]: 学習済みのオートエンコーダがあってテストしたい時、
特定次元のみ値が不明という場合は、その次元はどんな値にして入力すればよいでしょうか？
262 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 21:00:42.04 ID:YD4jdzUM.net]: >>257
乱数でもなんでも
そこから学習させればいいんじゃね

他の所は学習させなければ早いだろう
263 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 21:01:49.05 ID:YD4jdzUM.net]: >>257
勘違いしてた
テストしたい時か
バイナリだったら反転とかじゃねーの
264 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/30(月) 22:06:13.87 ID:UgHR9LmJ.net]: >バイナリだったら反転
連続値です
265 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 22:10:23.20 ID:f7p1Vz7u.net]: >>246
児の業界ってなに？
266 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 22:37:14.20 ID:FqtHhB2j.net]: >>256
何を指摘して言ってるのかさっぱりなんですが‥‥
用語を使わずに説明してもらえますか？
267 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 22:43:18.40 ID:7QLXVWYX.net]: >>262
ごく簡単に言うと重回帰分析とかで説明変数同士に相関があると結果が正しくならないことがあること
268 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 22:46:00.40 ID:7QLXVWYX.net]: wikipediaとかでは、重回帰は説明変数の無相関を仮定してると書いてはあるけど、実際はどうなんだろう
269 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 22:47:56.19 ID:FqtHhB2j.net]: >>263
いや用語の説明じゃなくて文脈上何を指摘してるの？？
>>73で当てはめて説明するとどういうこと？
270 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 22:48:00.40 ID:7QLXVWYX.net]: 統計的学習の基礎みて探してるけど、相関が結果に悪影響を及ぼすとか、高い相関は良くないとは書いてあるけど、明示的に無相関は仮定してないように見える
詳しい人教えて
271 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 22:51:37.34 ID:7QLXVWYX.net]: >>265
俺は256じゃないけど、
73で確率密度関数の値同士をかけ算してるが、事象が独立でないこともあるから駄目だって指摘に対して、そもそも重回帰分析の場合でも説明変数同士は独立と仮定してるから、73の手法においても独立を仮定してもいいんじゃないって意味でしょ
272 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 23:02:18.14 ID:FqtHhB2j.net]: 説明変数なんて
273 名前：知らなかったけどwikiで調べたら、『説明変数同士が関連性の高いものを使うと係数が妙な値になることがあるので注意する必要がある』 って書いてある。 つまり独立じゃない場合があるからその仮定は気をつけてねってことでは？ []: [ここ壊れてます]
274 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 23:33:21.95 ID:4DZGSucb.net]: このスレのレベルがここまで低いとは…
道理で「機械学習に数学はいらない」とかいいはじめるわけだ

結論だけ書いておくと説明変数同氏は相関していてもよい
multicolinearityというのは x_k = (x_{k 1}, ..., x_{k n})' と
したときにベクトル x_1, ..., x_k, ..., x_K が一時従属になることをいっている
この場合,、X' X が非正則になって逆行列が定義できずに例えば
最小二乗法も計算できない

統計的独立と一次独立の概念をごっちゃにしているからこういうことになる
ただし、相関係数の絶対値が1になると当然、一次従属になるので、
相関係数の値が非常に大きくなると実質的にmulticolinearityとなる
275 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 23:39:26.17 ID:4DZGSucb.net]: 数学わからないこのスレの連中のためにより初等的な説明しておくと
y = a + b x_1 + c x_2 + epsilon (a, b, c はパラメータ)
として、multicolinearityというのはx_1 = k x_2 と両者の間に線形関係が
成立していると生じる。
なぜなら、このとき
y = a + b (k x_2) + c x_2 + epsilon
= a + (b k + c) x_2 + epsilon
となって、b, c が単独では識別できないから

x_1とx_2が線形の関係ではない(例えばx_1 = k x_2^2)みたいな
場合はx_1とx_2には相関はあるがさっきみたいな現象はおこらない
276 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 23:44:58.54 ID:h4BAmtHI.net]: 何当たり前のことをドヤ顔で言ってるの
277 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/30(月) 23:49:41.28 ID:4DZGSucb.net]: 答え教えてもらった後ならなんとでもいえるわな
恥ずかしいやつ
278 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/31(火) 00:04:50.06 ID:oDkERMdj.net]: へえ、つまりID:4DZGSucbは>>73の後半は有りと言ってるわけだ
ﾜﾗﾜﾗだね
279 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/31(火) 00:05:56.87 ID:oDkERMdj.net]: レベル低いと言っておきながらww
280 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/31(火) 00:20:20.73 ID:h46DvQd2.net]: ID:4DZGSucb

草生えるwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww
281 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/31(火) 00:35:55.39 ID:oDkERMdj.net]: >>268で十分なのに
>>269-270で不要な説明始めたな。
282 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/31(火) 01:17:28.09 ID:N6k0ulX3.net]: >>276 全く同意。
283 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/31(火) 01:50:36.79 ID:n31H1l85.net]: >>269
ありがとう！
自分は学部生でまだまだレベル低くて申し訳ないが参考になります！
284 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/31(火) 05:08:31.52 ID:7lVbi0HF.net]: >>260
自分が望む能力に応じたノイズを乗せればいいのでは？
285 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/31(火) 20:53:20.84 ID:JuPNoFZT.net]: 小高知宏の機械学習と深層学習に書かれているQ学習が分からないのですが。

迷路抜けを課題に選んでいますが、「迷路抜け知識」とは何でしょうか？

一度迷路のゴールに到達してしまえば学習も何もないですよね？

どういうことなのか分かりやすく説明をお願いします。
286 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/31(火) 21:07:13.07 ID:h46DvQd2.net]: >>280
アホなの？本当にアホなの？
頭に脳みそ入ってるbot？
287 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/31(火) 21:47:50.33 ID:JuPNoFZT.net]: Q学習って何ですか？
288 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/31(火) 22:41:25.06 ID:+Vts4fVJ.net]: >>282
ttp://www.sist.ac.jp/~kanakubo/research/reinforcement_learning.html
強化学習のひとつ
正解に至った場合、及びそれにいたる過程までの行動に対して報酬（スコアなど）を
289 名前：逐次与えていく。 報酬を何度も与えた（学習させた）後、各状態において高いスコアの方向に行動を選ばせるようにすると その学習をさせたモノは最善の行動（最短のゴール）をするようになってくれる。 wikipediaでも概要が書いているでしょ。 小高知宏の本は買って読んだけど、そのサンプルコードは Q(s,a)という変数から素直にコード化しておらず、 例題に合わせて変に捻ったコードだからわかり難い、 というか他の章のサンプル例もあんまり良くない。 []: [ここ壊れてます]
290 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/01/31(火) 23:09:29.24 ID:FyEWGqXh.net]: 説明長い。
この方法の一番大事な点は収束性について数学的な保証がついてること。
291 名前：デフォルトの名無しさん [2017/01/31(火) 23:40:16.00 ID:JuPNoFZT.net]: >>283

ありがとうございます。

状態 s_t のときに、行動 a_t を起こすと、状態 s_(t+1) になるという
ルールはあらかじめ与えられているのでしょうか？
292 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/01(水) 01:21:45.65 ID:Q08T0ylq.net]: 上に進んだら上のマスに進むってルールはあらかじめ与えられているのでしょうか
293 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/01(水) 11:11:23.91 ID:vfxl2l7p.net]: ブームは池沼も呼び込むな
294 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/01(水) 12:26:29.12 ID:NxlaBb9k.net]: 丁寧語のアホには本当に苛つかさせられるな
295 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/01(水) 12:47:45.64 ID:UKuyDP5N.net]: ainow.ai/labmap/
296 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/01(水) 12:50:10.76 ID:BmnrBHXM.net]: >>280
『分かりやすく説明お願いします』はかなり図々しい発言。
297 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/01(水) 12:52:52.97 ID:QU1UVS/Z.net]: >>290
それは俺も思ったわ
298 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/01(水) 13:00:21.02 ID:BmnrBHXM.net]: アルゴリズムは知恵袋にでも聞けばよろし。
興味も答えるメリットもなきゃ誰も答えない(この発言も優しい)
299 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/01(水) 14:23:10.38 ID:ghQ3I59v.net]: >>289
>企業からは、AIに関わる事業の推進
そういう意図なら産総研を載せるべきだと思う。

人工知能研究センター
www.airc.aist.go.jp/
産総研人工知能セミナー
www.airc.aist.go.jp/seminar/
300 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/01(水) 15:03:13.57 ID:w668KZ70.net]: Pythonでimport sklearnすれば機械学習できるし余裕っていう派に限って
機械学習は万能！しゅごい！とか言ってて迷惑
数学がわからないのに機械学習を使いこなせるわけないだろ
301 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/01(水) 15:41:14.66 ID:UKuyDP5N.net]: >>293
書き漏れてしまったが無断でこういう一覧作ってるけどどうなんだ？
あと他に有力な研究者とかいないの？
302 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/01(水) 18:16:22.74 ID:ZDdrP06J.net]: 小高知宏の機械学習と深層学習に書かれているQ学習が分からないです。

前半のロボットを例にした説明は大体分かります。

ところが迷路を例にした例が分かりません。

分からないので、Cで書かれたプログラムを読んでみました。

S14という状態がゴールのようです。（S14に達すると報酬がもらえるため）

でも、迷路のプログラムの目的はゴールへ到達することです。
だとすれば、S14に達した時点で目的達成ということになるので
はないでしょうか？だから、学習した成果であるQ値のテーブルが
何の役に立つのか分かりません。1度ゴールにたどり着けばもう
用済みなのではないかと思ってしまいます。

それともう一つ分からないのは、

p.66の2式

qv = qvalue[s] + ALPHA * (1000 - qvalue[s]);
qv = qvalue[s] + ALPHA * (GAMMA * qmax - qvalue[s]);;

です。なぜこのような式で、 Q値を更新しているのでしょうか？
303 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/01(水) 18:18:16.38 ID:ZDdrP06J.net]: >>283
をこれから読んでみようと思います。

他に分かりやすい説明があれば本などを教えてください。

ビショップの本には載っていないようですね。
304 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/01(水) 18:20:14.37 ID:ZDdrP06J.net]: >>296

プログラムでは、ゴールである、S14に到達した後も、学習をつづけています。

それとS11に達したときにも報酬がもらえるようにする場合の実行結果も載っていますが、
これは何のために報酬を与えているのでしょうか？
305 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/01(水) 18:20:57.93 ID:ZDdrP06J.net]: >>298

ゴールに到達した後も学習を続ける理由がさっぱり分かりません。
306 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/01(水) 18:23:00.85 ID:ZDdrP06J.net]: とりあえず、よくわからないので、第3章を読むことにしましたが、
やはり気になります。
307 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/01(水) 18:33:54.64 ID:GM65x3HP.net]: >>298
その本は読んでないけど
複数のルートがある場合より早くゴールに到達できる方が良いんじゃね
308 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/01(水) 19:10:47.50 ID:ZDdrP06J.net]: >>301

ありがとうございました。

うーん。迷路の例はスタート地点を根とする木でゴールがある一つの葉なんですよね。

だから、ルートは一通りしかありません。

Q学習を説明する例として迷路抜けが適切なのかどうなのかといった問題も
あるのではないかと思いますがいかがでしょうか？
309 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/01(水) 19:17:24.99 ID:ZmlI1e/L.net]: わからないから質問するのはまだ理解できるけど、わからないのに回答するのは有害すぎんじゃねえのか・・・・
早くゴールできたほうが良いとか、人間のただの希望にすぎねえじゃねえか・・・・
310 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/01(水) 19:31:48.46 ID:ghQ3I59v.net]: >>295
公共機関である大学の研究室一覧に「無断で作ってる」は言いがかりだ。
一覧公開が駄目なら追加情報をこのスレに書くのも駄目だろう。
311 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/01(水) 19:35:43.71 ID:ghQ3I59v.net]: >>247>>249
科学計算における均質化、あるいはなぜPythonが着実に他言語のシェアを奪っているか
chezou.hatenablog.com/entry/20140118/1389978078

3年前の記事だが、その後さらにPython一人勝ちが進んだ。
Pythonに集中する方針でよいと思う。
312 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/01(水) 23:56:46.18 ID:BJ8iAj+1.net]: いまどきビジネスマンにRおススメってのは無いわな
313 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/02(木) 00:29:59.47 ID:y6QWCKDD.net]: jupyter使ってるけど、使い心地がデスクトップであるRstudioの方が好き
314 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/02(木) 02:37:28.63 ID:4EL6pZGW.net]: jupyter notebookは気軽でいいよ。
www.websuppli.com/datascience/676/
この辺とか導入からいい感じまとまってるからためした方がいいね
315 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/02(木) 09:25:36.20 ID:Yy+UgsXH.net]: Jupyter Notebookの導入は済んだかな?
では講義ノートをどうぞ。

Scipy Lecture Notes
www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/
316 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/02(木) 15:19:52.02 ID:NEZPvzut.net]: 日本語でよろ
317 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/02(木) 15:56:14.99 ID:45SIz+8C.net]: 仕事でRでデータ分析してるけど、周りがどんどんpythonに移行してて悲しいのぅ…
318 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/02(木) 17:17:36.02 ID:Ka4YZTeu.net]: RのライブラリってPythonから普通に呼び出せるからね
汎用性のあるPythonの方が便利
319 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/02(木) 20:22:08.98 ID:gyj9WxhF.net]: 生成モデルがよくわからん
わかりやすいサイトとかない？
320 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/02(木) 21:49:41.40 ID:g2lbvvmJ.net]: monadfx.com/Company/
こんな情報商材が
321 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/02(木) 21:57:01.03 ID:+6LgrXhB.net]: >>313
おまえには無理そう
www.slideshare.net/beam2d/learning-generator
www.slideshare.net/pfi/iibmp2016-okanohara-deep-generative-models-for-representation-learning
322 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/02(木) 22:19:58.16 ID:kID0DPI+.net]: 前も同じこと言った気がするけどslideで勉強する気にならないわ
323 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/02(木) 22:32:10.80 ID:+6LgrXhB.net]: スルーすればやる気があれば自分で探せ、探せなければ勉強する資格はない
324 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/02(木) 22:33:12.51 ID:+6LgrXhB.net]: 高卒ならしょうがないけどｗ
325 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/02(木) 22:44:26.54 ID:l9Q1PWti.net]: 小高知宏の機械学習と深層学習を読んでいます。

今、第３章の遺伝的アルゴリズムによるナップサック問題のプログラムを読んでいます。

この手法は乱暴すぎないでしょうか？

第一、これでなぜうまくいくのかの説明は困難なのではないでしょうか？
実際、何の説明もありません。

そして、最適解の9割程度の解しか得られません。
乱暴であるうえに、優れた手法でもありません。

生物学から、染色体、染色体の交叉、突然変異などとキーワードをなんとなく
借りてきて、なんとなく本当に似ているのかどうかも分からずに真似事をやって
いるだけのように思います。ただの遊びの域を出ていないように思います。
結果もさんざんですね。

たとえば、突然変異に本当に意味はあるのでしょうか？

とにかくいい加減すぎます。
326 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/02(木) 22:45:38.09 ID:+6LgrXhB.net]: >>316
>前も同じこと言った気がするけど
コテつけるなり分かるようにしろ
327 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/02(木) 22:46:32.06 ID:l9Q1PWti.net]: ニューラルネットワークも最初は、生物学からニューロンなどのキーワードを
借りてきただけの単なる思いつきだったわけです。

たまたま、最近、計算機パワーに頼って、画像認識などの分野でいい結果を
出しただけではないでしょうか？

もっといい方法などいくらでもありそうな気がします。

とにかく発想がチープすぎます。
328 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/02(木) 22:48:15.31 ID:l9Q1PWti.net]: 飛行機を作るのに鳥をまねて作るような愚かさに通じるものがあります。

滑稽ですね。
329 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/02(木) 22:49:14.35 ID:+6LgrXhB.net]: 322 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/02/02(木) 22:48:15.31 ID:l9Q1PWti
飛行機を作るのに鳥をまねて作るような愚かさに通じるものがあります。

滑稽ですね。
330 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/03(金) 00:34:58.09 ID:jr+wUUNq.net]: 滑稽爺はブログ開設して自説はそっちに書け
いつまでスレに居座るつもりよ？
331 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/03(金) 00:36:43.76 ID:+vUbiEsM.net]: 高卒様スレッドに逆戻りか
332 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/03(金) 00:49:01.46 ID:3jZyLbrP.net]: >>319-322
機械学習の読書感想スレへどうぞ。

人工知能ディープラーニング機械学習のための数学
echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482808144/
333 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/03(金) 01:19:39.56 ID:HsEUssYK.net]: もっといい方法がいくらでもあるならそれを使え

終了
334 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/03(金) 03:36:24.39 ID:3jZyLbrP.net]: >>315-316
PFIセミナーの動画とブログもあるよ。

PFIセミナー2016/2/25：生成モデルのDeep Learning
https://www.youtube.com/watch?v=uor4L7p9HOs
なんちゃって！DCGANでコンピュータがリアルな絵を描く
yasuke.hatenablog.com/entry/generative-adversarial-nets
335 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/03(金) 04:30:35.31 ID:c/3M2MXW.net]: 謎解きゲームは人工知能ではクリアできない
336 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/03(金) 09:53:16.74 ID:2Od1s7uP.net]: >>328
宣伝乙。そんなもんを見るくらいなら、スタンフォードとかの講義を見たほうがマシだわ
337 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/03(金) 11:16:48.30 ID:wI6cZkmH.net]: 今まで黙ってたけど小高知宏の本こそチープ
なんでこんな本を参考にしようとしたのか共感できない
338 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/03(金) 12:15:34.18 ID:3jZyLbrP.net]: >>330
スタンフォードの機械学習コースを見るのは結構
339 名前：だけど、 これは基礎知識を学ぶコースで深層生成モデルは範囲外だ。 Machine Learning https://www.coursera.org/learn/machine-learning 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 http://qiita.com/daxanya1/items/218f2e3b922142550ef9 >基本英語ですけど、このコースの動画に全て日本語字幕がついています []: [ここ壊れてます]
340 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/03(金) 16:45:24.28 ID:fuOx2c+7.net]: Pythonにやられっぱなしだったけどデータサイエンス分野でのRubyの逆襲が始まった

www.s-itoc.jp/report/reaserch_results/439
341 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/03(金) 17:55:54.58 ID:CmWPA7NT.net]: 新聞にSOINN はプログラムするのではなく、データを与えることで自ら育つ人工知能です。
ノイズが混入したデータであっても、そのまま学習データとして活用できます。
と書いているのですが何故このスレで話題にならないのですか
342 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/03(金) 18:15:23.63 ID:WzhGWWCV.net]: 小高知宏の本を読み終わりました。

ひどい本ですね。

まずプログラムが下手。

プログラムがトリビアルすぎる。

スカスカの本ですね。
343 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/03(金) 18:33:42.96 ID:WzhGWWCV.net]: {w_n} は正の実数からなる単調減少数列で、 w_n → 0 （n → ∞）をみたすとする。

{z_n} を複素数列とする。

S_n = z_1 + … + z_n とする。

{S_n} は有界であるとする。

(1)
Σ z_n*w_n は収束することを示せ。

(2)
T := Σ z_n*w_n
M := sup{ |S_n| | n ∈ {1, 2, …}}

とする。

|T| ≦ M * w_1

であることを示せ。
344 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/03(金) 18:35:23.54 ID:VobJ0y4v.net]: 松坂の馬鹿が誤爆
345 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/03(金) 19:18:39.80 ID:+vUbiEsM.net]: 誰も収束すると言ってないものを示せとか、もう高卒もびっくりの域に来てるな
346 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/03(金) 22:00:56.06 ID:jr+wUUNq.net]: >>333
Rubyは無いよー
Webアプリでも他の言語にリプレースされつつあるよー
347 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/03(金) 22:16:59.94 ID:SQcrsSzl.net]: >>333
数値計算系弱いんだからしゃしゃってくるなで国内外の意見は一致している
リスクの高い戒律が不可思議な宗教言語って認識で最近だと使われない
348 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/03(金) 23:23:36.36 ID:/IIXh36F.net]: 数理工学なんて専門家に任せようぜ
349 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/03(金) 23:37:44.30 ID:6hxC+npH.net]: >>333
個人的にこれは嬉しい、機械学習はPython使ってるけどRubyラッパー出てくれたらそっち使うわ
350 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/04(土) 09:34:45.08 ID:8q1zjLyK.net]: アクセスアップとお小遣い稼ぎの裏技
トラフィックエクスチェンジ
tra-chan.jugem.jp/?eid=1
351 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/04(土) 09:53:16.48 ID:aVxGT+Bl.net]: それって詐欺に近いのでは？
352 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/04(土) 11:07:35.25 ID:G5jYnWHR.net]: >>344
マルチ商法と似た感じかもな
353 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/04(土) 11:24:54.37 ID:vecr3pus.net]: >>334
パット見、インターフェースに課題があるからだろ。
354 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/04(土) 11:35:01.71 ID:RJ7Gigdl.net]: ロジスティック回帰もAIなのね

病態悪化につながる患者行動をAIが予測
www.ntt.co.jp/news2017/1702/170203a.html
355 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/04(土) 11:39:32.98 ID:4LwgUKBb.net]: 現在はニューラルネットが飛び抜けてるから他の古典的なアルゴリズムじゃお話にならん
356 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/04(土) 11:54:45.05 ID:3hnc95W0.net]: https://www.youtube.com/watch?v=quIHgwuF6r4&sns=em
357 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/04(土) 12:17:47.38 ID:mbPzGGcs.net]: データセットが少ない場合はxgboostで多かったらニューラルネット使えばOK
358 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/04(土) 12:22:57.39 ID:RJ7Gigdl.net]: 発表者「この特徴量が効いてました」
聴衆「（　´_ゝ`）ﾌｰﾝ」
ｵﾜﾘ
359 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/04(土) 12:32:31.00 ID:Lp8xjVA8.net]: なんで俺の発表知ってんの？！
360 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/04(土) 13:41:09.65 ID:tjP1zdkj.net]: 病気だからどれが影響与えるか知ることは意味あるだろ
361 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/04(土) 13:57:30.27 ID:aVxGT+Bl.net]: んなもん主成分分析で十分じゃね？
362 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/04(土) 14:07:09.23 ID:cCtqcbdk.net]: >>347
受診中断っておい見出し詐欺じゃねーか
363 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/04(土) 14:42:59.30 ID:Ae9+iluB.net]: >>354
自称理論屋のダメサラリーマンは仕事したら？
364 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/04(土) 20:31:11.19 ID:Ccv7kUBf.net]: pix2pixで画像いぢりたいのですが、GPUってGTX1060の6GBで回せますか?
GTX1070にしといた方が無難でしょうか?

服を脱がすフィルター作りたいです
365 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/04(土) 21:00:49.01 ID:x08HX1ah.net]: GTX1080の方がいい
366 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/04(土) 22:17:39.93 ID:2FmL4hI1.net]: >>334
k-means clusteringの亜種に過ぎないから。
元々k-means clusteringで上手くいった事例に対して多少精度は上がるけど
逆にそうではない事例においては上手くはいかない、逆に精度が悪くなる。
それにマスコミは凄いと言っているけど具体的にアルゴリズムとか説明していないでしょ。
367 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/04(土) 23:22:53.22 ID:oyC8JJwB.net]: AIAIって頭の悪いマスゴミが煽って、盛りまくった記事書いて、それを情弱が信じ込んで酷い状況だな

最近だとPFNのchainerのAI自動着色（）とかどっかで見たパクリでドヤも出る始末、これからはAIの時代になるとか戯言ツイートやアフィカス記事が湧いてるし
大丈夫か日本人?
海外でもこういうのが大量発生してるんだろうか
368 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/04(土) 23:35:45.67 ID:RUgrdXcX.net]: そんなに興奮しなくてよろしい
369 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 00:00:02.78 ID:dIHobaUF.net]: >>360
AIブームは景気の波のように何度も来ている。
「今のAIブームがシンギュラリティまで続く」という予想は
「ニューエコノミーで永遠の好景気が続く」ぐらい間違いだろう。
今のAIブームは高性能のパターン認識を実現だけで終わるかもしれない。

でもAIブームの繰り返しは景気変動ほどの実害はないよ。
演繹と組み合わせた抽象的思考が実現したら次のAIブームが始まる。
370 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/05(日) 00:37:10.47 ID:+9Zhktnd.net]: 論理と確率を混ぜた推論とか、人間みたいに柔軟にデータを融合させたり（言語モデルで分類した花と、画像モデルでの花をどう関連付けるとか）、統計モデル自体を切り替えたりするような、単一の学習機以外の話題をあまり聞かない・・・・
371 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/05(日) 01:23:17.57 ID:+PejzSCQ.net]: 完全な自然言語処理ができるかどうかまではたしかにわからないが
確実に頭打ちが来るとまで言えないだろう
372 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 06:08:03.94 ID:dIHobaUF.net]: >>334
人工知能SOINNの機械学習手法は学習速度を重視していて精度はDeep Leaningより劣る。
このスレは人工知能スレではなく機械学習スレだから人工知能SOINNは注目されにくい。
Qiitaの記事は人工知能SOINNと機械学習手法SOINNを区別していないが情報がまとまっている。

超高速オンライン転移学習
www.slideshare.net/HasegawaLab/ssii2011-8740961
【自律学習型人工知能事例調査】東工大長谷川研究室発の「SOINN」（自己増殖型ニューラルネットワーク）がすごい
qiita.com/HirofumiYashima/items/b6e69170d4167659136c
373 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 06:09:50.75 ID:dIHobaUF.net]: >>359
新聞に載ったSOINNはオンライン教師なし学習手法ではなく学習型の汎用人工知能だそうだ。
汎用人工知能SOINNの目標はパターンベース人工知能なのだろう。

SOINN：Self-Organizing Incremental Neural Network
www.haselab.info/soinn.html
>自己増殖型ニューラルネットワーク（SOINN）は，Growing Neural Gas（GNG）と
>自己組織化マップ (SOM) を拡張した，追加学習可能なオンライン教師なし学習手法です．

SOINNとは?
soinn.com/about/
>人工脳「SOINN」って何？
>人を含む動物は「脳」を持ち、運動や視覚、聴覚、記憶をはじめ、
>連想、発想、感情といった高度な知的活動まで、全て脳で行っています。
>同じように、「人工脳」は感情を除く多くの知的情報処理を担うことができる、
>学習型の汎用人工知能です。

「パターンベース人工知能」とはなにか?
www.slideshare.net/HasegawaLab/pbai-19256755
374 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/05(日) 07:15:07.17 ID:D3Czko62.net]: 長谷川修って在日じゃない？
375 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/05(日) 07:25:02.53 ID:KCFRW6Ot.net]: >>336 ワロタ誤爆だよね
Abel's test - Wikipedia
https://en.wikipedia.org/wiki/Abel%27s_test
それはそれとして部分足し算の方法はとっても役に立つ奴だと思うので
real analysis - Prove if ... Mathematics Stack Exchange
math.stackexchange.com/questions/1641119/prove-if-displaystyle-sum-n-1-infty-a-n-converges-b-n-is-bounded
or
https://goo.gl/YBH9uh
376 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 12:24:23.72 ID:5OlxdBIJ.net]: >>334
はっきり言って実績が少なすぎる。
取り上げるほどのものではない。

既存の手法より優れているかどうかの理論的なあとづけがない、かつ、ほんの数人しか手を付けてなく実行例が少ない段階なのに勝手にマスコミが取り上げて騒いでるだけ。
377 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 13:02:22.57 ID:4tZEJdYq.net]: >>369
日本だと理論が優れているかではないんだよ
どれだけ政治力で採用できるかでしかない
セキュリティフォントもそういう仕組みでできているし
378 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 13:09:25.57 ID:Ms5Wpsx7.net]: ビックリするくらい人工知能に飽きてきてワロタw
なんか馬鹿らしくなってきたw普通に明日から仕事頑張りますwww
機械学習？要らねえっすわ(´・ω・｀)
379 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 13:14:50.68 ID:+MDXuZ60.net]: 人工知能に変わる言葉が必要だと思う
あきらかに知能じゃないし
380 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 13:44:42.82 ID:iQ4qqO8F.net]: >>360
PFN みたいに迷走してるとこを代表例にするなやw あそこはパクってドヤ顔するだけじゃんw
381 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 13:46:52.50 ID:iQ4qqO8F.net]: >>371
さよなら～ (^O^)///
382 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 13:48:50.10 ID:iQ4qqO8F.net]: >>372
良いとは思ってないが、ビッグデータよりマシじゃね。少なくとも客の引き合いは滅茶苦茶増えた
383 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 13:59:48.18 ID:e8uN1lf2.net]: 機械学習は金がかかるのが弱点。
クラウド課金がきついんで、自前で Tesla を買うか思案中
384 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 14:08:18.79 ID:iQ4qqO8F.net]: K80 使ってるけど、すぐに物足りなくなるぞ
385 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 14:09:52.65 ID:Ww22+xsq.net]: 顧客「なぜこのような結果になるのでしょうか？」
ベンダー「人工知能が計算した結果なのでわかりません」
顧客「(´･∀･`)ﾍｰ」
ｵﾜﾘ
386 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 14:20:01.24 ID:0spimbS2.net]: >>378
言いたいことは分かるが、AIブームに乗り遅れないことが大切で早急な結果は求めない客もいる
387 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 14:56:34.91 ID:jzd4lUd3.net]: VRと同じ
使うこと自体が目的で、使う目的はどうでもいい
388 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 14:56:45.33 ID:IfqxbMFN.net]: >>369
マスコミは金払えば取り上げるから有効かどうかの指標にはならない
389 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 14:57:43.63 ID:IfqxbMFN.net]: >>376
その投資分を回収できるの？
390 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 14:59:06.62 ID:0spimbS2.net]: 今のマスゴミなんて単なる広告媒体でしかないし、そもそも技術が分かるはずない
391 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 15:04:32.70 ID:e8uN1lf2.net]: >>382
それは何とも… ただ、高スペックな GPUなしでは実用的なモデルのトレーニングは無理なんで。
392 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 15:11:03.45 ID:IfqxbMFN.net]: >>384
トレーニング後の運用はCPUで足りるのかな？
393 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 15:16:37.85 ID:e8uN1lf2.net]: >>385
それはケースバイケースかと。
自分が扱ってる範囲内だと運用はCPUでもいける、もちろんGPU使えるならベターだが
394 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 15:43:24.77 ID:CY/qlqbs.net]: こんにちは
ディープラーニングで回帰問題（材料となるデータを入力してある値を予想するようなこと）をしたいのですが
応用例や実装が載っているサイトはないですか？？？
395 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 15:47:41.54 ID:1jtkPm7i.net]: >>372
AI
396 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 15:49:21.67 ID:IfqxbMFN.net]: >>387
なんでディープラーニング？
普通に重回帰分析とかでいいんじゃね？
397 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 16:02:49.97 ID:CY/qlqbs.net]: 非常に言いにくいのですが，流行りのキーワードを取り入れたいということになります
結果は正直うまく行かなくてもいいので，とりあえず動くようなものを作りたいです
398 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 16:05:54.65 ID:0spimbS2.net]: >>390
それなら定番の deep learning フレームワークのチュートリアルを見れば回帰の例も出てるよ
399 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 16:44:33.90 ID:CY/qlqbs.net]: すみません
本格的に無知なので定番のやつと言われても分かりません
どのページあるのか教えていただけますか？？？
400 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 16:51:17.27 ID:7JTQPqgT.net]: マテリアルインフォマティクスか。
言葉だけは流行ってるな。
401 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 16:58:09.34 ID:5OlxdBIJ.net]: >>370
頭悪いな。
なんで事象が違うセキュリティフォントを例にあげるw
最初に実績がないって言った。
それが全て

数人がやってみて効果があるなら広まるさ。理論を上げたのはバックアップがあるならなおのこと広まりやすいって話だよ
402 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 17:00:01.31 ID:5OlxdBIJ.net]: >>392
『ゼロから始めるディープラーニング』買え。それですむ
403 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 17:06:34.86 ID:RbGNMM7m.net]: >>392
無理しなくていいよ
404 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 17:20:44.45 ID:CY/qlqbs.net]: 『ゼロから作るDeep Learning』は評判もよさそうで気にはなっていました
しかし，サンプルを見たところ『誰のための本ではないか？』の節に「本書は，主に画像認識を主題にしています」とあったのでこれは役に立たないだろうと判断したのです

https://ima
405 名前：ges-na.ssl-images-amazon.com/images/I/81Ggww6cNRL.jpg []: [ここ壊れてます]
406 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/05(日) 17:31:50.68 ID:yBpmeKwE.net]: >>395

行列の積を行列の内積と書いているのはなぜなのでしょうか？
407 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 17:39:47.44 ID:RbGNMM7m.net]: 偏執者
408 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 18:52:58.21 ID:jzd4lUd3.net]: >>397
じゃあ買わなくていいよ
409 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 20:16:08.35 ID:dIHobaUF.net]: >>369 >>394
特許検索ページで「長谷川　修東京工業大学」で検索したら21件ヒットする。
そのうち7件がSOINN関連特許でSOINNの基礎技術は特許で固められていた。
特許が絡むSOINNは今後も東工大とSOINN株式会社しか研究しないだろう。
一方でDeepLearningは大勢が研究して途方もない速さで進歩していく。
ソフトウェア特許は計算機科学にとって有害すぎると思う。

特許・実用新案、意匠、商標の簡易検索
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/web/all/top/BTmTopSearchPage.action
特開2014-164396　(LBSOINN)
　　【課題】学習結果について優れた安定性を有する。
特開2012-084117 (転移学習)
　　【課題】オンラインかつ追加学習が可能な属性の学習及び転移を実現すること。
特開2011-086132　(連想記憶)
　　【課題】連想記憶システムに要求される機能に関して、
　　従来より優れた性能を持つ連想記憶装置を提供すること。
特開2008-305129 (推論)
　　【課題】入力パターンを実数値ベクトルにより表現することができると共に、
　　連言、選言、否定を含む任意のｉｆ－ｔｈｅｎルールを
　　自己増殖型ニューラルネットワークによって学習させることができる
　　推論装置、推論方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
特開2008-299644 (追加学習)
　　【課題】ノードの数を事前に決定することなく、逐次的に入力される
　　新たな連想対を既存の知識を壊すことなく追加学習することができる
　　連想記憶装置、連想記憶方法、及びプログラムを提供すること。
特開2008-299640 (時系列学習)
　　【課題】状態数及び各状態の出力分布を自動的に決定して、
　　時系列データの頑健なモデル化をすることができるパターン認識装置、
　　パターン認識方法、及びプログラムを提供すること。
特開2008-217246 (ESOINN)
　　【課題】高密度の分布の重なりを持つクラスを分離できる情報処理装置、
　　情報処理方法、及びプログラムを提供すること。
410 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 20:29:07.19 ID:e8uN1lf2.net]: soinn の専用スレでやってくださいな、自演臭や宣伝臭が酷いわ
411 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 20:30:05.17 ID:jqkSsLKy.net]: SONIN、しつこいわ
412 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 20:31:27.87 ID:jqkSsLKy.net]: >>392
いや、本の名前を言ったわけじゃないのだが…
tensorflow でも chainer でも好きなフレームワークのチュートリアルを見たら、という話し
413 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 21:10:50.67 ID:dIHobaUF.net]: >>402
機械学習実装時に回避が必要なソフトウェア特許がなぜ宣伝に見える?
>>401は自己増殖型ニューラルネットワークには地雷があるという話だよ。
414 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 21:20:33.42 ID:A4u3TAD4.net]: >>405
他にもAIに関する特許があるんじゃね？
415 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 21:31:45.54 ID:Oin6oDw+.net]: とりあえずSONINからいったん話題をずらして。
興味もないのにクローズアップされるとただただ不快だわ
416 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 22:15:11.89 ID:4rlIAJol.net]: 今の特許庁は特許ゴロの標的になってるぐらい審査がザルだからな
特許も無効審判ができるし、既に出してれば絶対有効な訳でもない
裁判になっても100%勝てるソフトウェア特許なんてないでしょ
freeeの糞特許なんて笑うレベル
417 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/05(日) 22:24:08.90 ID:+9Zhktnd.net]: ジャスラックの件といい、ITと機械学習を
418 名前：駆使して知的財産保護の仕組みを作り直せばいいのに []: [ここ壊れてます]
419 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/05(日) 23:01:48.46 ID:t4o4fake.net]: すでに投資詐欺化が進んできてるよな
420 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/05(日) 23:27:46.85 ID:wsJHd5fy.net]: そこでブロックチェーンだっちゃ(´・ω・｀)
421 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/06(月) 00:22:41.08 ID:IEnwuIUq.net]: プログラムに自動で売買させる仕組みを商品として売るのはどうかと思うな
422 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 01:29:36.76 ID:zT6fFoQQ.net]: >>397
>これは役に立たないと判断した
なんかもうね。頭が悪そう
423 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 01:49:24.29 ID:xXqB25Ef.net]: どうして何一つわからない人間が偉そうに判断できるのかっていうね
何でもそうだけどまず試してみて、そのうちで少しずつ、なんとなく覚えていくってプロセスというかスタンスというか
そういうのが欠けてるんじゃないかと
否定から入られるとイライラする
424 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 02:08:42.76 ID:ZxuCCyJu.net]: 2chだと特にそういう人が多いように感じる
実際に話しても同じような感じなのだろうか…
425 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 04:27:07.05 ID:Ql7kv0hV.net]: どうせコピペしか出来ない高卒様が人工知能に興味を持ったんでしょ
そんなわけでそのものズバリのコードが載ってないと駄目な人なんだよ
426 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 07:30:28.02 ID:WEnjlJK0.net]: もう世間はお腹いっぱいで興味なくしつつあるようだw
427 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 08:10:49.83 ID:b1xOPHK2.net]: SOINNのヤツ、書き込みしても誰にも相手にされなかったから自演しちゃったかｗ

ID:CmWPA7NT
ID:dIHobaUF
428 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 10:41:02.27 ID:JcpLqgVq.net]: 時系列データのコンテストってあんの？
429 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 11:43:32.75 ID:CqODUp8S.net]: >>418
ハズレ。
自分が興味ない話をする人は同一人物と考えるのは間違いだ。
SOINNはDeepLeaningスレなら範囲外だが機械学習スレなら範囲内だ。
オンライン学習を独自実装するならSOINNも調べることを勧める。

どのIDが同一人物か知りたければこのスレの書き込みの特徴を見てくれ。
他人のレスに食いついて複数URLを貼る奴がずっといるだろ。
430 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 11:46:12.73 ID:CqODUp8S.net]: >>419
去年こんなコンテストがあった。

CIF 2016
irafm.osu.cz/cif/main.php
Cognitive Toolkit Helps Win 2016 CIF International Time Series Competition
https://blogs.technet.microsoft.com/machinelearning/2016/11/30/cognitive-toolkit-helps-win-2016-cif-international-time-series-competition/
431 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 11:47:25.62 ID:KGE9Wt6X.net]: >>419
kaggleとかにないの？
432 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 12:20:29.05 ID:uiLR/Npi.net]: >>419 あるよ

>>420
本当にしつこいな…
433 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 12:26:50.55 ID:7u4shWnO.net]: こんなスレでひたすらぶっこむしかないなんて、余程切羽詰まってるんだろうな
434 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 12:32:53.61 ID:nJ/WruVK.net]: リンクはる奴もいい加減
ほどほどにしてくれ
理由は>>407に同じ
435 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 12:35:40.58 ID:fq9Ge55X.net]: >>420
そういう問題じゃないことに
いい加減気づけよ
436 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 12:39:52.80 ID:3xvcnO0B.net]: >>422
kaggleは時系列だろうが何だろうがブースティング最強だからあんまり関係ないかと
437 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 12:48:49.27 ID:nJ/WruVK.net]: もっと客観的な理論がしっかりしていれば食いついてもいいが、他人が作ったご都合主義のルール押し付けられても魅力的に映らないな
438 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 14:43:10.13 ID:CqODUp8S.net]: >>428
アドホックな手法を嫌う所はム板の他のスレと感覚が違うね。
Chainer日本語ドキュメント不足を叩く人がたくさんいるのを見て
このスレもとうとう普通の開発者が主流になったと思っていたよ。
439 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 22:22:10.72 ID:nJ/WruVK.net]: 知らんがな。
実績がないならとっとと失せな。
440 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/06(月) 22:24:15.59 ID:IEnwuIUq.net]: chainerは機械学習スレ公認のライブラリだ
chainerを叩くやつは失せろ
441 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 22:28:20.51 ID:OoHmL9ho.net]: アホ同士仲良く
442 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 23:06:57.72 ID:nJ/WruVK.net]: くっだらないアルゴリズムで会社立ち上げたのはいいけど、すでに数年経ってるよね？何か社会にインパクト残せましたか？

なんかもうDLの登場で淘汰されそうに見えるんですけど大丈夫ですか？
443 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 23:08:00.10 ID:UTIkwKgL.net]: 意味分からない。
最初からKeras使った方が良くない？
流石日本人。Chainer好きすぎでしょ。
444 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 23:24:10.75 ID:avFoGmjR.net]: >>433
PFN最大のメディア露出はpaintschainerだからな
初めの記事は初心者がわりとできたとか、qiitaで完全に煽ってたが
実はPFNで会社としてやってたっていうオチ、（会社ページもそれように準備してる

モデルはpix2pixの殆どパクリ、結果もお察しレベルという、情弱ホイホイにしかなってない
445 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 23:27:51.35 ID:nJ/WruVK.net]: 会話が噛み合ってないんだが‥‥
446 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/06(月) 23:59:08.97 ID:CqODUp8S.net]: >>435
pix2pixという先例をChainerで再現してみた、という事なのだろう。

できそうなことはだいたい出来る、「ある意味で汎用???」ニューラル・ネット、pix2pix登場
d.hatena.ne.jp/shi3z/20161125/1480024995
pix2pix(GAN)を使ってモノクロのおそ松くんをカラー画像にしてみた
t-nkb.hatenablog.com/entry/2016/11/26/120255
447 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 03:23:49.94 ID:zmRPeIX6.net]: いやあ、いつ見てもここは有意義な議論で盛り上がっているなあ
448 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 06:38:28.43 ID:AU8XaAK1.net]: >>433
>なんかもうDLの登場で淘汰されそうに見えるんですけど大丈夫ですか？
他の機械学習アルゴリズムはDeepLearningに淘汰されるからもう不要だと考えている?

DeepLearningは学習時間が長いのでオンライン機械学習では他のアルゴリズムも使われる。
Chainerを開発したPFNもJubatusではDeepLeaningを使用していない。
『オンライン機械学習』は18ページ分だけがDeepLeaningで後は別のアルゴリズムの解説だ。
DeepLeaningが他のアルゴリズムを淘汰するのは学習が今より数桁速くなってからだろう。

Jubatus : オンライン機械学習向け分散処理フレームワーク
jubat.us/ja/
>株式会社Preferred NetworksとNTTソフトウェアイノベーションセンタが共同開発
アルゴリズム - Jubatus
jubat.us/ja/method.html
>このページでは、各サーバで使用されているアルゴリズムの詳細について説明する。

オンライン機械学習（機械学習プロフェッショナルシリーズ第1期）発売のお知らせ
https://research.preferred.jp/2015/04/olbook/
「オンライン機械学習」　サポートページ
https://sites.google.com/site/daisukeokanohara/kodansha_online_learning
目次でいうと「発展編深層学習で使われるオンライン学習」だけがDeepLeaningの解説だ。
449 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 06:48:17.63 ID:HFZQg08c.net]: >>439
433の前半部分に答えないのはなぜですか？今の状況になっているのは何が原因ですか？
450 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/07(火) 07:25:02.22 ID:qML7uUEd.net]: くだらない会社＝SOINNのこと？
451 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 07:35:00.31 ID:HFZQg08c.net]: くっだらないと言ったのはアルゴリズムのほうだよ
452 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 07:39:35.16 ID:AU8XaAK1.net]: >>440
>答えないのはなぜですか？
うわー厚かましい。全部他人に調べさせるつもり?
453 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 07:42:08.34 ID:HFZQg08c.net]: 別に調べなくていい。
知ってる範囲で実績なんか有りました？あるわけないと思ってるんですが
454 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 08:59:02.31 ID:AU8XaAK1.net]: >>444
どうして何も調べずにそこまで思い込めるの?
2015/04/02の記事ではスタッフ5名だが今は19名に増えているから仕事はあるのだろう。
名前が出ている所だとNTT　Comが採用、セブン銀行が実験済、ソシオネクストが共同事業化を目指す。

12年もの研究成果を商品化した人工脳。人間が操作している動画を見せるだけで学習してしまう！
www.dreamgate.gr.jp/news/3661
>防災系の研究機関をはじめ、建設業、製造業、金融業、小売業、広告業などいった幅広い分野で、
>数十社が導入を決定もしくは検討している。
>スタッフ数：5名

クラウド上のAIでIoT関連ビッグデータを迅速に精製・分析する「CLARA with SOINN」(仮称)を開発
www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2015/20150331.html
AI(人工知能)が家計を分析し、節約できるポイントを教えてくれる「節約アシスト」機能を開発
www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2015/20151217.html
セブン銀行、ATM内紙幣の増減予測精度を向上のため、人工知能を活用する実験を開始
https://iotnews.jp/archives/19971
SoCセンシング技術と人工知能の融合による事業化のトライアルを開始
https://www.socionext.com/jp/pr/sn_pr20160831_01j.pdf
455 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 11:28:11.61 ID:vUj4Lbh2.net]: soinnとpfn の業者の競演！

でもみんなはtensorflowとkerasを使ってますw
456 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 11:30:24.24 ID:E8I3FKSQ.net]: SOINNはコテハンかなにかつけてくれないかな
457 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 11:42:18.10 ID:n4qZx+3Y.net]: 会社としてどっちも上手くいってないのかな、と思わされる
廃れたり、流行ってもいないのに、匿名掲示板で執拗に業者の名前を出すのは違和感がある

>>447
同意。
458 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 11:49:41.93 ID:dAZo4XH3.net]: 日本の島国根性丸出し、狭い日本だから業者の工作で何とかなると考える。
ＳＯＩＮＮとやらは過去にさんざんスレを荒らしておきながら、今更何を言ってるんだ、という感じ。手段を選ばなくなってきたな
459 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 11:57:09.46 ID:vUj4Lbh2.net]: 昔ruby が rorをきっかけに流行ったけど、あれは欧州発じゃなかったかな
日本ローカルで無理やり流行らせでも今どき意味ないんだよ
github のスター数とか見れば何が伸びているか一目瞭然だろうに
tensorflowは別格としても、chainerとか昨年殆ど増えてない。
逆にkeras の伸びは異常。もう勝負はついてる
460 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 12:01:11.19 ID:DrDEvIw0.net]: >>450
chainerとかtensorflowとかを使う人が増えると
それらを開発した会社はどんな金儲けができるの？

後に有償化とかサポート料とるとか？
コンサルみたいな事をやるとか？
コンサルは自前のライブラリじゃなくても良くね？
461 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 12:30:53.38 ID:n4qZx+3Y.net]: >>451
横からだが、会社の立ち位置で違うでしょ、グーグルはAI産業�
462 名前：ﾅ世界支配したいだけかとw chainerは今となっては良くわからん 社内ツールではあるのだろうが []: [ここ壊れてます]
463 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 13:29:25.73 ID:lLJHTjqa.net]: >>451
PFN：我々のフレームワークはここまでできる、何か仕事くれ（社員５０人日本ベンチャー

google：社内で使って十分儲かったし新規性ないから置いとくわ、良い改良や人材発掘、儲けネタがあったら買い取るから、お前らどんどん使えよ（社員５万超えで世界展開

開発研究分野は資本第一だからな
アリと巨人の戦いだよ、もうどうしようもない
464 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 13:47:32.36 ID:SgEJ8zKd.net]: >>451
453 さんの言う通りだと思う。憶測だがchainer は最初は有償化も考えてたかもな、今となっては無理だが
あと、コンサルやるなら今後はtensorflowやるしかない

>>453
pfn って50人もいるのかよwww スポンサーはいるにしても、そりゃ食わせるのマジで大変だわ。
google は tensorflow で出し惜しみしてるのが分かっちゃうのがな、仕方ないけど
465 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 15:05:15.66 ID:AU8XaAK1.net]: >>449
過去の経緯があることを教えてくれてありがとう。
過去スレを調べたらpart6からSOINNを連呼している人がいた。
part8の494がすでに適用限界を指摘しているのに無視している。
>>334は連呼している人だから回答したら自演認定されたんだね。
466 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 15:08:06.38 ID:AU8XaAK1.net]: >>454
XNOR-NetをFPGAに実装したら相当な速度向上を期待できる。
GoogleがTensorFlowで出し惜しみしてるからこそ
KerasとAPIコンパチなFPGA対応独自ライブラリに商機があると思う。

[Survey]XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
qiita.com/supersaiakujin/items/6adaf9731c9475891911
AWS で FPGA 利用可能インスタンスが登場
qiita.com/shirono_kei/items/4c6cf757e8ad1b85394d
467 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 15:10:58.13 ID:fYirtQp+.net]: アルゴリズムなんて研究者にまかせて、最新技術を何に使って売るか考えたほうが儲けにつながる
468 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 15:45:42.92 ID:NN+t+4r8.net]: 儲かるならこんなとこに書かないで黙って儲かる作業をするだろうｗ
469 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 16:09:56.50 ID:rbbJBTTu.net]: 儲かり過ぎて暇なんだろ
470 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 16:10:31.42 ID:+BEvB8ce.net]: part8の494コピペ↓

0494 デフォルトの名無しさん 2016/07/03 03:23:12
このスレでやたらSOINNを推す人がいるが、あれは単に
他のデータと類似度が低いデータを間引きする条件を付けた
クラスタリングに過ぎないぞ。
だから元々クラスタリングで上手くいった案件なら上手くいくが
そうじゃないと全然上手くいかない。
また、データを間引きする条件は二つの自由パラメーターに依存するが
その設定は試行錯誤するしか方法が無いし、しかも結果がかなり変化する。
考案者は深層学習に対抗して人工脳と言っているようだが
人工脳とはとても言えないし、それいぜんにデータマイニングとして
危なっかしくて使う気がしない
471 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 16:13:58.46 ID:+BEvB8ce.net]: アルゴリズムがクズ過ぎる
472 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 16:43:36.89 ID:Q9b5inZU.net]: >>460
クラスタリングなんて、なかなか上手くいかないだろう。アイリスみたいな教科書に載ってる例ならともかく
473 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 17:15:25.34 ID:+BEvB8ce.net]: 出荷品の試験データで使ってるが、
階層的クラスタリング、k-means、主成分分析何れも同じ結果にはならないけどそこそこいい感じで分けてくれてる。
474 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/07(火) 17:47:27.79 ID:KdLqoFSe.net]: そりゃー試験データが表してる現象が割と低次元に収まってるからでしょ
475 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 19:48:19.91 ID:+BEvB8ce.net]: 勝手に決めつけんな30次元越えとるわ
476 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 19:52:43.52 ID:+BEvB8ce.net]: 個人的には主成分分析で軸変換したした後に階層的クラスタリングで分けるとだいたいこちらが意図した区分になるから一番気に入ってる
477 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 19:57:47.47 ID:+BEvB8ce.net]: 失礼。話がズレてるな。
478 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/07(火) 20:04:47.96 ID:KdLqoFSe.net]: 低いか否かは主観的な相対評価
個人的には100次元以下なら低次元だ
479 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 20:08:02.54 ID:+BEvB8ce.net]: >>468
ハイハイ。
ところであなたは上のよくわからん会社の推進者？違う？
480 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 20:31:17.96 ID:tqKb1OHT.net]: なんか沸点低いやつ多いな、ID真っ赤にして騒ぐなよ
481 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 20:51:34.18 ID:Q9b5inZU.net]: それだけ KUSOINN 業者に不愉快な思いをしてるということだろ
482 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 20:56:55.21 ID:e1DCZVck.net]: >>471
いや嫌いな人ってより、KUSOINN業者本人が暴れてるっぽいな
2ch好きなのかねKUSOINNは
483 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/07(火) 21:23:13.67 ID:KVZ8n1A+.net]: 機械学習スレではSOINNちゃんのマスコットデザインを募集しています
484 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 21:41:08.14 ID:t6CxBdTu.net]: いくら騒ごうが、NHKの教育番組でやってるニッポンすごい系の番組ぐらいしか取り上げてくれないだろう
485 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 22:23:19.22 ID:Q9b5inZU.net]: >>472
2chくらいしか暴れる場所がないんじゃないか。相手してもらえてるか微妙だがw
486 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 22:47:06.47 ID:SDEt56nj.net]: SOINNをまだNGにしてないの？
487 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/07(火) 23:06:54.64 ID:+BEvB8ce.net]: KUSOINN(クソー員)
ナイスラベリングですね。

いやアルゴリズム見ちゃったけど、あまりに酷いなと思いました。こんなん世に出しちゃいけないと思た。
488 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/08(水) 00:47:13.96 ID:wU6xFcF1.net]: ゼロから作るＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇやってたらＰｙｔｈｏｎ３やんけ
２しか入れとらんのに・・・
489 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 01:25:03.42 ID:TSafXTM/.net]: 釣れますか？
490 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 02:53:35.09 ID:ncnC+4k7.net]: 機械学習関係なくPython使うなら3系も入れとこうぜｗ
491 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 07:55:26.77 ID:v3NHLy3A.net]: いつもスルーしていたのに
ID:dIHobaUF
が食いついたので面倒くさくなったな。
話題ごとにいつも微妙な記事や論文をリンクする人なんだろうが
題名だけで判断するのじゃ無くて内容も自分で咀嚼してから紹介してくれよ。
荒らしと変わらん
492 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 10:38:00.66 ID:FFpLNO8i.net]: いやお前今回もスルーしろよ
何蒸し返してんだバカ
493 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 10:57:07.14 ID:QqLFWIn7.net]: ソインをNGにするだけだろ
494 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 15:09:08.16 ID:DJGUrx55.net]: >>481
同意
495 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 16:18:36.08 ID:fGXhImwi.net]: ＋１
496 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 17:07:00.72 ID:xkJmpAz+.net]: アホ++
497 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/08(水) 17:10:23.19 ID:v3NHLy3A.net]: >>482
あんたもウルサイよバカ
あの件自体のみだったら本来スルーするつもりだったけど
いつもずれた論文を紹介する人の方が煩かった＆炎上補助したので
敢えて書いたんだよ
498 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 17:14:19.24 ID:m1AbiNSr.net]: >>487
良く言うよ、最近ネチネチと繰り返し同じ
499 名前：事を書いてるじゃんwww []: [ここ壊れてます]
500 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 19:47:38.69 ID:R/FUqnhp.net]: ロボット研究なんですが、機械学習ってこれから需要あると思いますか？
用途絞った汎用品ならライブラリ既にありますよね特に認識系
本職のデータサイエンティストが自作したのより、後に出た汎用オープンソースの方が精度高いとか普通みたいですし

組み込み系か、機械学習どっち担当するか選ばないといけないのですが
組み込みのが潰しが効きそうな気がしてます
501 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 20:22:02.10 ID:foCnK0M2.net]: >>489
gigazine.net/news/20160310-google-deep-learning-robot/
こういうの？
組み込みはあんまり詳しくないけど、例えば、学習済みのニューラルネットワークを組み込み用に軽くするコンパイルとかあるらしいからそういうのもいいかもね
502 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 20:28:05.71 ID:DJGUrx55.net]: >>490中途半端で無責任なレスだな。どっちかを聞いてるのに。学生さんだろ？

組み込みをやったほうがいい。
俺なら両方、あるいは、食いっぱくれない片方やりながら興味ある残りをやる。
503 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 20:30:09.92 ID:DJGUrx55.net]: 後者は余裕があるときに＋アルファで
504 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 20:43:29.08 ID:ExhN203R.net]: >>491中途半端で無責任なレスだな。需要も聞いてるのに。学生さんだろ？
505 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 20:49:21.85 ID:ZcmYVbFB.net]: >>489
日本を正しく書くことが重要、ここで進路相談したいのならどうかしてるぞ
506 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 20:50:41.15 ID:DJGUrx55.net]: は？組み込みと答えたはずだが？
507 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 20:53:37.39 ID:DJGUrx55.net]: 需要なんて圧倒的だろ？
機械学習なんて大手が試しにベンチャーに依頼してやってるだけ。
508 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 20:59:25.42 ID:ncnC+4k7.net]: ID:v3NHLy3A
ID:DJGUrx55

おまえらコテ付けてくんない？NG登録するから
509 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 21:00:19.13 ID:LcA8vNTa.net]: 好きなものやれ
510 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 21:00:44.03 ID:foCnK0M2.net]: >>495
「ロボット」に関して「これからの需要」を聞いてるっぽいけど、>>491 はその答えになってないように見える >>496 もロボットの話じゃないっぽいし
511 名前：489 mailto:sage [2017/02/08(水) 21:32:16.71 ID:R/FUqnhp.net]: あー、なんか荒れるきっかけになってすいませんでした
卒研の作業分担で選べるんですが、言語や覚える内容も違うし、将来の就職的にどっちに力を入れるべきかの話でした

機械学習は注目集めてるから現場の方は特需になってるのか聞きたかったんですが、市場数的にはやっぱ組み込みですよね
機械学習の方が未開拓ぽくて面白そうではあるのですが
512 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 21:35:41.02 ID:P1wk38X6.net]: 機械学習は後から独学でも勉強できるが、組み込みはどうなんでしょ。
513 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 21:39:51.26 ID:A6kSQ0HR.net]: ガイジが毎日のように騒いでるだけだから気にしなくていいよ
514 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/08(水) 21:43:22.01 ID:y03b+jpV.net]: 画像処理だとディープラーニングはもう成熟の域に達してるから
むしろ画像処理屋なのにディープラーニング知りませんだと死ぬと思う
515 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 22:06:46.41 ID:4PTZ8pzf.net]: そもそもの認識が間違ってる

機械学習で特徴抽出してその結果から汎用のライブラリを作る

オープンソースは置いといて一般的にどこかの研究結果をもとにして
組み込み向けに企業が製品を泥臭く作る
確かに製品のほうが精度高いだろう
研究は現場で使う用のライブラリは作ろうとも考えてないから

でもこれを読んでどっち側に行きたいと思うだろうか
516 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 22:08:20.28 ID:4PTZ8pzf.net]: スマホを作る側と使う側に差があるとは思わないか？
517 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 22:18:29.92 ID:azePBHWn.net]: 機械学習に数学がいらないと思っている時点で、何言っても無駄
518 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 22:26:59.13 ID:5qrRoQxh.net]: NNに限って言えば、実際問題あんまり数学は必要ないよな
あえて言うなら損失関数から積算を減らすためにちょっと高校数学の域を出るテクニックが要るぐらいで、それもしないんだったら高校数学で十分だろう
519 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 22:29:09.54 ID:4XEv32fU.net]: そいつにはさわるな
520 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 22:37:20.78 ID:U2uAyM9y.net]: 本職のデータサイエンティストってコンサルやで
成功するには情報科学以外のスキルのほうが重要
521 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 22:54:47.24 ID:OXe05Gfs.net]: 企業では機械学習だけができる人間はいらない。
522 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 23:00:51.48 ID:qO3OS2QJ.net]: この国ではデータサイエンティストというのは暇を持て余した無能な社内SEの別名
有能な奴は現場で本業をバリバリやりながら片手間でデータ分析やって成果出してる
523 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 23:03:06.31 ID:yMp58dr0.net]: >>510に同意
就職考えるんなら機械学習はメインにしない方が良い
上で述べたとおり興味があるなら＋αで

この＋αが後々、役に立ったりする。
(そこに数学的な知見があるとあれこれ理論的に考えながらコード開拓できるかもって感じかな)
524 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 23:03:44.80 ID:yMp58dr0.net]: >>511
あれ？
俺のこと言ってる？？
525 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 23:33:12.40 ID:brof3Zxw.net]: そもそもこのスレの住人の職業が怪しいわけだが
大体がIT土方かweb屋だろ、メーカーの人とかいなそう
526 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/08(水) 23:37:47.99 ID:yMp58dr0.net]: 機械設計のエンジニアはいるべ
527 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/08(水) 23:51:19.73 ID:y03b+jpV.net]: 異分野を専門にしてる技術者がツールとして機械学習を利用しているって状況が多いのかな。
それだと機械学習の専門家を一人雇うより、研究者に定期的に最新ニュース送ってもらうのが丁度いいのかもね
本の知識じゃ遅すぎるし
528 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 00:03:44.67 ID:7FoBOchR.net]: ニューラルネットって不可逆の圧縮技術であって機械学習はその中で操作する世界と錯覚してしまう。
射影の世界で操作しても次元に囚われる。
四則演算や確率で次元の壁を越えられるのかね？
529 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 00:04:26.34 ID:sZ6wUYl0.net]: 機械学習マンが関数をこねくり回して数百円稼いでいる間に
ビジネスパーソンがExcel分析で売上を数百万円アップさせるのであった
530 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 00:22:23.15 ID:LGPNDAdH.net]: >>517
ブラックボックスな手法では次元の壁の前に稟議の壁を越えるのが困難
531 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 00:46:30.30 ID:6HP+6G8P.net]: ウチはEC業界やから何でもありやぞ
レコメンドとかディープを取り入れるようになったで
532 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 06:26:40.49 ID:obWIFOc9.net]: 最近できたfaceappってアプリあれどういう方法使ってんだろうな
vae使ってるんだろうけどあんなに綺麗に再構成できる技術あるのかって感じだわ
533 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/09(木) 07:15:24.09 ID:VOHGzUqo.net]: vaeじゃなくて3d facial model reconstructionしてからのmorphじゃない？
534 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 07:49:21.19 ID:+iODvrJq.net]: >>514
まだメーカーを信じてるの？
メーカーの技術者なんてリストラされまくったよ
535 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 07:53:31.64 ID:Sw0uz+px.net]: ここみたいに具体的なプログラミングから外れたスレの住民はプログラマ少ないんじゃないかな
プログラミングできないだろこいつってようなレス多いもん
536 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 08:17:30.14 ID:OzhSbJXL.net]: プログラマじゃない人がいるのは確かだな。
でも少なくとも keras や TFの話しをしている人はプログラマでしょ。俺もそうだが
537 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 08:22:42.26 ID:OzhSbJXL.net]: >>523
関わっている限りではメーカー系のエンジニアは本当に酷いのしか残ってないな。
パソコン事業から撤退しているから当たり前なんだが。
メーカーの場合、元々優秀なやつは現場はそこそこにして出世しちゃうけどな
538 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 09:00:40.44 ID:zzVCq8Za.net]: 自分は材料メーカーで実験と物理シミュレーションしてたけど、
機械学習もするようになったわ。
まだDLによる画像処理と各種クラスタリング試してるぐらいだけどさ。
これまでの実験、解析、シミュレーションにインフォマティクスが入り込んできた感じ。
539 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 09:14:11.49 ID:+iODvrJq.net]: 大手メーカー以外の製造業だと機械学習に手を付け始めた感じ。良く相談を受ける
540 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 09:26:34.84 ID:zpfU6LMz.net]: >>527
専門分野が特化されたメーカーさんだと機械学習の使いどころは多いだろうね
541 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 10:20:49.74 ID:3lTXMdS6.net]: 真板でやれ
542 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 13:38:32.91 ID:uB3aGXgS.net]: >>530
別にスレチだとも思わないが
543 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 13:43:18.05 ID:Cuhx9kMx.net]: イタチｗ
544 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 14:33:13.60 ID:dTuvJyk9.net]: ごっこ
545 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 15:05:48.11 ID:HO82CFZs.net]: 無人自動車の公道実験がようやくできるようになった、運用面でAIの実用化はまだまだ先の話
546 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 15:28:56.15 ID:HO82CFZs.net]: AIの法的課題、議論も始まっていない
www.bizlaw.jp/legalcuttingedge_02_01/
547 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 16:29:52.23 ID:KKR+pVf0.net]: このスレ内でTensorFlowを仕事で使っている人がいるみたいだけど
Caffeを使っている人いる？
548 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 17:36:24.57 ID:996fhfPu.net]: MNINSTデモと数式見て何を言ってるかさっぱりわからない状態の人におすすめの書籍ありませんか?
web会社で一ヶ月勉強して、データ分析して不正検知やレコメンドの精度上げてって言われたんですが

高校数学すら怪しい30のオッサンです
もう時代の変化についてけなそう、いっそのこと配送オジサンになろうか。。。
549 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 17:45:08.95 ID:UAXZfC4V.net]: >>537
使用できるプログラム環境は？
550 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 17:57:57.32 ID:996fhfPu.net]: >>538
特に縛りはないです
Linux, TensorFlow, pythonで始めてみました
個人スキルはphp, javascriptの各フレームワークくらいです
551 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/09(木) 18:50:05.98 ID:6HP+6G8P.net]: 正直自力じゃ厳しいレベルやろ
レコなら協調フィルタリング使うことをおススメするで
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
653 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 22:01:39.10 ID:g36Q3r/l.net]: 社内のPC（1080x1)でしか回したことないわ
awsって1080換算でどれくらいのコスパなの？
弱小会社で社内利用のみだから節約重視とお漏らし懸念で許可降りないんだよね
654 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 22:01:42.95 ID:EiwaEGnR.net]: >>639
最初はそれでいいと思う。すぐに段々と高いスペックの GPUが欲しくなるよw
655 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 22:10:16.94 ID:i65Ibvj/.net]: >>640
クラウド使うなら基本は必要な時だけ沢山立ち上げて終わったらすぐに止める
なので単純比較はできない
クラウド使う場合は、1台で10時間かかるなら10台使って1時間で終わらせれば
値段は同じでも処理時間が1/10になる、という考え方をする
656 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 22:19:22.66 ID:jbOCbqhm.net]: >>568
ゴールドマン凄えなw
その情報どこよ？リンク教えてケロ
657 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 22:51:01.61 ID:gOvzQqG0.net]: 囲碁プログラマがAWSのGPUとかで計算させているのは
聞いたことあったけど、それ以外でも個人で使っている人はわりといるんだね。
658 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 22:52:44.70 ID:lG4/33O5.net]: >>643
クビの話はこれだな
https://www.technologyreview.com/s/603431/as-goldman-embraces-automation-even-the-masters-of-the-universe-are-threatened/

株式市場をどう分析してるかはブラックボックスだけど
659 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 23:47:15.82 ID:iFOwu6YR.net]: >>644
初期コストが不要だから、ハードルが低いのよw
660 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/11(土) 23:55:34.39 ID:T6eqmTK7.net]: 今時VMWareはねえだろ
Docker使え
661 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 01:25:13.38 ID:a/82lcFS.net]: 株価予測とかってニュースのネガポジとかもやってんの？
662 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 01:30:55.29 ID:pgPGnH3R.net]: GSのエンジニアも凄く高給だろうがストレスも半端ないのだろうな
663 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 01:34:08.94 ID:logmflcW.net]: 高いからべつにいいよ
664 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 04:49:33.56 ID:hCyBUmmz.net]: 質問なのですが
少し前にDeepMindがDifferentiable Neural Computers
というのを発表したのですが、これからはメモリがついたNNが
話題の中心になるのですか？
665 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 05:03:28.28 ID:VC9WscfT.net]: なりません。
666 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/12(日) 07:04:58.68 ID:M6/SKgbD.net]: ブラックボックス厨うぜえ
667 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 09:10:46.96 ID:hCyBUmmz.net]: ブラックボックスなのか。。
668 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 09:32:31.33 ID:gLvFo+kh.net]: GSトレーダー600人から2人に削減って、その専門職の人たちどこいったんだろね?
業界全体の流れだから、数万人レベルか
国内のトレーダーも結構な数いそうだよね

機械に置き換えられた人の行く末が知りたいわ
自動運転、自動レジ、警備巡回ロボなんか結構な人減らすよな
669 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 10:06:24.91 ID:siqk/GyZ.net]: >>651
DNCの応用範囲はとても広いのだろうけど追試できる成果がないと人が集まらない。
DNCのソースコードが応用込みで公開されたら人気アルゴリズムになるかもしれない。

Differentiable Neural Computers 文献読み会 (Published January 6, 2017)
https://speakerdeck.com/yano_123/differentiable-neural-computers-wen-xian-du-mihui
>DNCのソースコードは半年以内に公開予定
670 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 10:18:42.82 ID:siqk/GyZ.net]: >>201
TensorFlow分散環境が他のフレームワークより数倍遅いのはgRPCが遅いからだそうだ。
gRPC高速化パッチが登場したが変更点が多すぎて安定版にすぐにマージできない。

ChainerMN による分散深層学習の性能について
https://research.preferred.jp/2017/02/chainermn-benchmark-results/
grpc RecvTensor is slow
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/6116
671 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 11:23:43.90 ID:hCyBUmmz.net]: >>656
なるほど
まだこれからなのね
672 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/12(日) 12:21:41.45 ID:D9dWxmTY.net]: 論文貼られて発狂とか草
673 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 12:33:55.86 ID:qnU0uPrW.net]: >>659
そう・・・（無関心）
674 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 12:44:39.89 ID:6DZZ9Bcz.net]: PFNさんこんなところまで来て活動しとるんかｗ
chainerはもうオワコンなんでいいです
675 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 13:58:44.56 ID:VC9WscfT.net]: >>657
じゃあ何でtensorflowばかりが流行るの？
676 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 13:59:30.58 ID:VC9WscfT.net]: >>661
暇なんだろ
677 名前：201 mailto:sage [2017/02/12(日) 14:12:11.90 ID:JzLwoX6y.net]: >>657
関係者？こっちの質問にも答えてくれないかな？わりとマジで。
| 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？
678 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/12(日) 14:15:26.63 ID:hey2nQ+P.net]: >>660
安価つけて無関心とか面白すぎかよ
679 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 14:32:48.34 ID:3dS+hA6H.net]: >>657
そんな前の質問にわざわざ記事を作成してリンク張るとはご苦労さん
だけどもう Keras にさえ圧倒的に人気で負けてる現実をもっと認識しようぜ
あとベンチマークに theano がないのはわざと？
680 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 14:40:07.97 ]: [ここ壊れてます]
681 名前： ID:VC9WscfT.net mailto: chainerは猿まねしては後追いでドヤ顔するのがな… []: [ここ壊れてます]
682 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 15:21:06.07 ID:/ezAJDun.net]: みんなKeras使ってるやろ？
Tenso直にいじるより楽ちんじゃ
683 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 15:40:13.81 ID:3dS+hA6H.net]: >>668
そうだね、まわりにもKeras を勧めてる。
日本語ドキュメントが翻訳されたので勧めやすくなったし
684 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 15:49:57.78 ID:8TdRD0Ze.net]: 俺はTensorFlowに慣れちゃったからもうそれで行くけど、KerasやTorchみたいな層を足してくようなタイプの方が直感的にわかりやすいよね

>>666
1GPUにしか対応していないポンコツをこの比較に載せろとは、どんな図々しい野郎だ
685 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 15:59:52.60 ID:EKVdGfm7.net]: >>670
keras を theanoで使ってる人が数的に多いからでしょ
686 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 16:02:18.72 ID:EKVdGfm7.net]: さくらのクラスタの価格はどのくらいなんだろ、俺も知りたい
687 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 16:03:12.14 ID:ng20ZhlV.net]: 俺もバックエンドはtheanoで使ってるわ。
688 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 16:07:36.64 ID:VC9WscfT.net]: keras + theanoは安心感があるんだよなw 何となく安定してそう
689 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 16:13:02.22 ID:QGOwrBDz.net]: 印象操作
690 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 19:18:57.41 ID:WpDpToYq.net]: 謎のchainerアンチがいるけど、Sales Forceが高速化をうけて乗り換えたのどう思ってるんだろうか
691 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 19:33:38.60 ID:GCVuVDfd.net]: 一強になると勝者はダレるからchainerは頑張って欲しい
692 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 19:34:10.25 ID:lh3f/3e6.net]: >>666
Redditにその質問の回答があったよ｡
TheanoやTorchあたりはファーストパーティーによるGPU分散計算対応が現状なされて無いからであって、
公式に対応された際にはベンチマークに含めるそうだ｡
フェアな比較を心がけてるように見える。
693 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 19:38:43.76 ID:y4s4JwCi.net]: 頑張って欲しいがtensorflow使うわ。
694 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 19:42:30.49 ID:M6/SKgbD.net]: それが正解
695 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/12(日) 22:03:40.23 ID:IW2+sp8m.net]: 物理シミュレーションと機械学習ってどう繋げるの？
目的がわからない
696 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 22:06:50.90 ID:82SCAQCl.net]: パラメタ振ったり
697 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 22:16:05.25 ID:DzKQgmuW.net]: >>681
インフォマティクスだろう。
データが実験なのかシミュレーションなのかの違い。
698 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 22:16:33.29 ID:+KIYndDJ.net]: 機械学習ってさもはやプログラミングじゃなくて
要素とパラメータをいじって、精度がー精度がーっていう
作業でしょ？
699 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 22:23:53.29 ID:a+u8A2ga.net]: >>676
謎でも何でもなくて、クソニンもだが業者・工作員っぽいから嫌われるんだよ。数百も前の書き込みに公式サイトのページを持ち出して反論なんてこのゴミスレで不自然なんだよ
700 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 22:26:26.99 ID:a+u8A2ga.net]: >>679
実際、tensorflowの話しばかりだよ仕事だと。
701 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 22:36:49.35 ID:gLvFo+kh.net]: >>685
完全にこれ
702 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/12(日) 22:44:43.31 ID:D9dWxmTY.net]: Chainer使っててすまん
703 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 22:52:14.75 ID:ZR4h9X5/.net]: >>684
数学できない人だとそう映るんだろうな
704 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 23:00:50.03 ID:HvFH3OYw.net]: >>684こんなゴミなやつが増えてるな
数学は出来なくてもいいけど金貰ってんならさ‥‥と言いたくなる。

原理分かってないクライアント相手なら問題にならないけど、そこそこ頭のいい理系なら色々突っ込んでくるよ
705 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 23:03:17.28 ID:K4PH12JM.net]: 数学と工学的な理屈は雲泥の差があるけど、どうでもいいがｗ
706 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/12(日) 23:30:10.05 ID:q4OSWO5W.net]: >>645
これからはよりアートな才を持つ者が重宝される
とくにアナログなね
707 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/13(月) 00:06:29.02 ID:gm6gCDFq.net]: 数理工学
708 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 00:25:36.88 ID:QwIOxjT1.net]: 使い勝手がよいソフトウェアが一般に販売され始めたら中途半端なプログラマーは要らなくなる。

現状はレベルの低いプログラマーでも機械学習が可能な状態ということ。これが一般人でも使用可能な状態になったら>>684みたいなのは淘汰される
709 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 00:36:14.78 ID:8C+SDPYA.net]: TensorFlow Developer Summit あるのか
行きたかったなぁ
710 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/13(月) 00:46:06.76 ID:gm6gCDFq.net]: GUIでディープラーニングするソフトなんて一杯あるじゃん
今んとこコード無しは実用性低いよ
711 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 00:53:08.57 ID:ImAwl0L6.net]: SPSSでゴミみたいな分析が量産されてるのを考えるとGUIでまともな機械学習がされるのかも怪しい
712 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 01:33:56.93 ID:mcSza9v8.net]: >>664
自分も加わった話題の詳細情報を見かけたから紹介しただけだ。
>>205で答えた事以外は知らない。

>>685-686
仕事でTensorFlowを使うならgRPCの性能問題は君にも関係あるだろう。
TensorFlow分散環境を使うなら自分でgRPCにパッチを当てた方がよい、
というだけの話なのに業者・工作員と言い出す方がおかしい。
713 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 02:37:10.08 ID:LaOw1Ngw.net]: chainer工作員、必死杉 wwwwwww
714 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 03:07:54.01 ID:DoueuW/B.net]: >>698
gRPC の指摘をするのにchainer を持ち出してるから工作員だと思われるんじゃね？全然必要ないじゃん
そもそもgRPC の話しなんて仕事で使ってる人なら誰でも知ってるよ、何故上から目線なんだwww
715 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 04:55:04.75 ID:mcSza9v8.net]: >>700
gRPCのせいでどれだけ差が付くかがわかりやすい記事だから必要と判断した。
gRPCの話を知ってたのなら速度比較の話が出た時に書いてくれ。
速度比較に対するレスを見ればTensorFlowが遅い理由を知らないとわかるだろ。
情報提供せずに煽るだけの人が減ればゴミスレでなくなると思うよ。
716 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 05:17:09.20 ID:QBh1Viog.net]: 横やりだか、
んな話どうでもいいけどリンク連発するやついい加減不快だから押さえて欲しいな
>>701みたいな偉そうな発言するんだったら別にいらない
717 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 06:21:46.85 ID:mcSza9v8.net]: >>702
不毛な事を書いてすまなかった。
改めて煽りはスルーを心がける。
718 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 06:42:13.87 ID:QBh1Viog.net]: ほどほどにってだけ
719 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 06:56:36.72 ID:QBh1Viog.net]: あと情報は選定してほしいな
いらんもん大杉
証拠だけ並べて人に読ませる気がないよね
720 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/13(月) 07:10:29.00 ID:QHt9ig1L.net]: 実際のところ
Googleに比べて遥かに規模の小さいところが
chainerみたいなフレームワークを出してるのは凄いと思う

tensorflowみたいなフレームワークに対して
分散に強いというadvantageもあったりして
よくやってる

俺は使ってないけど
721 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 08:02:10.32 ID:i9T1obT4.net]: 機械学習アプリ構築で大変なのはデータ収集と整形だよね。
ビジネス知識のある一般人と、>>684みたいなこだわりのない人が生き残るかもしれない。
722 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 09:51:14.03 ID:fqUt6PMR.net]: あとは
>>612
の人みたいに客のリクエストを察するのが敏感な人だね。
占い師と同じで。
723 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 10:24:10.69 ID:3o1bqbm0.net]: >>684は
すぐ役に立つことは、すぐ役に立たなくなる
の典型だろ
724 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 11:02:44.99 ID:FKhTeQIN.net]: >>709
こだわりがないから、また新しいことするんだよ
725 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/13(月) 11:56:51.23 ID:IYyr3snG.net]: 海岸を埋め尽くす死んだ魚だね
726 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 13:51:00.41 ID:UJmy5M3b.net]: 実験結果が主体で、解釈が従属関係だけど
データマイニングの場合は逆にするとを強いられることがあるからしょうがないね
727 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 16:50:41.81 ID:FQeXhBA0.net]: ブームで機械学習勉強したけど使うデータがなくて
立ち止まっている人は多そう
728 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 17:33:42.95 ID:2d5Vm87E.net]: 会社の業態にかなり依存する技術だからなぁ
メーカー、金融、web系くらいじゃね仕事に利用してるの
あとは何でもAIや人工知能付けたい微妙な会社
729 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 17:47:21.14 ID:VzJ34yCQ.net]: >>714
コンサルとかで使ってるとこないのかね
730 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 19:43:03.68 ID:FQeXhBA0.net]: データ分析のための機械学習入門 Pythonで動かし、理解できる、人工知能技術 (Informatics&IDEA)

Pythonによる機械学習入門

を買った人いたら感想をおしえてほしい
731 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 20:39:32.59 ID:GO9x8a0J.net]: ブームも今年で終わるらしいな
さっさと本来の仕事に戻るかのぉ
732 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 20:47:26.31 ID:AlTta9V5.net]: >>694
> これが一般人でも使用可能な状態になったら>>684みたいなのは淘汰される

つまり、今はプログラマが要素とパラメータ変えて精度がーって言ってるんだが
一般人が要素とパラメータ変えて精度がーって言うようになるんだよねｗ

機械学習が目指している先が人間が考えなくても自動的に判断してくれる方法だから
必然的にあとは要素とパラメータだけになるもんね
733 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 20:56:32.42 ID:AlTta9V5.net]: >>713
> ブームで機械学習勉強したけど使うデータがなくて

結局それ。

初期は統計的な計算はできたけどデータがなかった。
徐々にデータの量は増えたけどそれだけでは精度が出なかった。
次にデータの種類を増やして精度を上げた。
どんどんデータの種類を増やしたは良いが、今度は人間がそれらを
どう組み合わせればいいか判断が大変になった。

そこに出てきたのが機械学習とディープラーニング
データの量と種類を増やすしても、機械にやらせればいいから
楽に精度を上げることができるようになった。

だけそれは、人間の手にあまるような、大量のデータとデータの種類を
集められるところだけに限られた話。

そして最後は機械学習のデータを販売するビジネスが生まれて終わりかな
734 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 20:56:57.41 ID:aZJGcpff.net]: >>707
何を根拠に言ってるのやら。
恥ずかしいやつだな
735 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/13(月) 21:01:05.05 ID:gm6gCDFq.net]: データ整形のほうが面倒くさい
736 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 21:23:19.72 ID:2d5Vm87E.net]: 機械学習の本質はもっと他にあると思うけどな
googleのロボットアームで教師なし学習で、色んな形の物の掴み方を覚えるってのあったけど、すごく応用が効きそうじゃん

データは人間が集めるだけじゃなくて機械に生成させればいい、最初は人がインプットしたプログラムで動かして、センサーだけの数値で学習するとかさ
デジタル領域の機械学習よりも発展性がある
737 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/13(月) 21:37:20.23 ID:gm6gCDFq.net]: 教師ありか無しか区別する必要ないし
738 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/13(月) 21:41:00.32 ID:hDqd5veo.net]: >>717
じゃあ勉強するかｗ
739 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 07:35:56.43 ID:SqtCjUJC.net]: 顔画像を入力すると貰えるチョコレートを算出するアプリを作りたいので
皆さんサンプルになってください
740 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 10:29:12.42 ID:gaG6uDCu.net]: イケメンスカウターでも作れよ
アプリであったら使うぞ
741 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 12:15:16.75 ID:0v/HUZ0A.net]: PyTorchはchainerをお手本にしてるのね
mxnetやdynetもそうだし動的ネットワークが主流になるのか
742 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/14(火) 12:49:02.42 ID:w8AVSLfp.net]: dynetってどうなの？
743 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 13:19:43.05 ID:XAnJI9GL.net]: 機械学習男子
744 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/14(火) 13:24:25.98 ID:+pGIwPAX.net]: FFTとクラスタリングとかを組み合わせて似た音声ファイルの検出をやってるけど、
こんなのRNNを使おうと思わない。そういう研究あるだろうけど。
NNは数ある技術の一つなのにアホみたいに持ち上げすぎでしょ。。。
745 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 13:51:53.89 ID:g+eL8mEp.net]: それで？
746 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 13:59:07.50 ID:wqKr6azF.net]: >>706
全然勝負になってないよ
今週だけでもtensorflowfoldが出て、yahooがTFとSparkを組み合わせてきた。
ガラパゴス日本だけがマヌケなだけ
747 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 14:03:06.24 ID:wqKr6azF.net]: >>730
FFTとか使う伝統的な手法に限界をかんじるからLSTMとかやってるわけで…
748 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 14:12:31.62 ID:OXY2iLiW.net]: TensorFlowOnSparkは間違いなく流行るな。Google, Yahoo, Apacheが絡んでるから
749 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 14:31:40.67 ID:fzPx3EM9.net]: chainer 瞬殺 www
750 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/14(火) 14:40:45.97 ID:w8AVSLfp.net]: 誰かがdynamic computation graphをchainerで実装するだけだろ
なにが瞬殺なのかわからん
751 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 14:42:35.91 ID:PcxvIKpt.net]: >>728
新種のNNを実装しやすいという点ではトップクラスだね。

ニューラルネットのフレームワークDyNetの紹介
qiita.com/odashi_t/items/237a34d56e5d2a1df7ae
>C++とPythonで使用可能
>インクリメンタルなネットワーク計算が可能
>ミニバッチの隠蔽

深層学習のフレームワーク「dynet」
s0sem0y.hatenablog.com/entry/2017/01/18/032806
>KerasはChainer以上にゴリゴリモジュール化しているため、一見直感的ですが、
>細かい変更はできない小回りの効かないものとなっています。
>dynetはだいたいTensorFlowと同じくらいの粒度ように見えました。
752 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 14:42:43.22 ID:fzPx3EM9.net]: >>736
バカなの？
753 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 14:44:02.74 ID:OXY2iLiW.net]: >>736
そういう問題じゃないだろ…
754 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 14:47:40.20 ID:OXY2iLiW.net]: 一般人からしたら来年あるか分からないような会社が作ってる製品と、Google,Yahoo,Apacheが推す製品と、どちらを使うかという話しだろう
755 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 15:00:53.08 ID:PcxvIKpt.net]: >>736
研究視点とビジネス視点では評価が違うと思う。
商売でTensorFlowと戦えそうなのはAmazon推しのMXNetぐらいだろう。
MXNetがFPGA対応すれば状況がひっくり返る可能性はある。

MXNet 入門
qiita.com/pottava/items/ed1975bf7b67d696c70d
>FPGA については TensorFlow 同様現在未対応ですが、
>コミッタの一人は「ロードマップにはあるよ」と言っていました。
756 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 15:07:32.51 ID:wqKr6azF.net]: 個人レベルならむしろtensorflowfold が面白そうだから。scala 好きには良いと思う

>>741
同意。MXNet には注目している。
757 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/14(火) 15:10:06.87 ID:rtgqTYPC.net]: >>729 女子っていないの？
758 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 15:21:39.05 ID:B5NnHSnH.net]: 機械学習ゆとり
機械学習俺様
759 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 15:24:10.66 ID:wqKr6azF.net]: >>740
多少行き詰まり感のあった Cloudera も乗ってくるだろうしな
760 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 15:25:04.21 ID:3C3POXfC.net]: この世界は英語必須？
761 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 15:26:47.91 ID:B5NnHSnH.net]: 日本語で大丈夫
762 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 15:28:27.19 ID:wqKr6azF.net]: >>746
英語を読めないと困るけど、読めれば普通は十
763 名前：分だよ []: [ここ壊れてます]
764 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 15:36:13.54 ID:3C3POXfC.net]: 「読める」とはどのレベルでしょうか？
TOEICレベルや英論文が普通に読めて、専門英単語覚えれば大丈夫ですか？
765 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 15:39:00.86 ID:gaG6uDCu.net]: そんな質問する時点でお察しレベルだな、ゆとりか？
公開されてる論文読んで自分で判断しろ
読めなきゃ読めるように工夫すればいいだろ
766 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 15:42:41.56 ID:wqKr6azF.net]: >>749
そこまで出来れば十分だよ。英論文が読めればそれに越したことはないけど、
通常は（日本語訳が出てない）英文マニュアルとかチュートリアルが読めればオーケー

>>750
まぁまぁ。正論だけど
767 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 15:45:39.97 ID:3C3POXfC.net]: >>750
ありがとうございます。工夫します。
年代はゆとりですが、青年期に日本の教育を受けていないのでゆとりではないです。

>>751
ありがとうございます。マニュアルを見てみます。
768 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 15:46:34.95 ID:umGUmZT+.net]: 海外でもゆとりっているんだな
769 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 15:50:08.42 ID:wqKr6azF.net]: >>752
例えば、以下の tensorflow 本家サイトの top page とか見てごらん。全然分からないなら要勉強な :
https://www.tensorflow.org/
770 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 16:33:44.35 ID:AAO//jKO.net]: TensorFlowについて
TensorFlow?は、データフローグラフを使用した数値計算用のオープンソースソフトウェアライブラリです。
グラフのノードは数学的演算を表し、グラフのエッジはそれらの間で伝達される多次元データ配列
（テンソル）を表す。柔軟なアーキテクチャにより、1つのAPIを使用してデスクトップ、サーバー、
またはモバイルデバイスの1つ以上のCPUまたはGPUに計算を展開できます。 TensorFlowはもともと、
機械学習や深いニューラルネットワーク研究を行う目的で、GoogleのMachine Intelligence研究機関の
Google Brain Teamに取り組んでいる研究者や技術者によって開発されましたが、このシステムは他の
さまざまな分野よく
771 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 16:37:06.54 ID:wqKr6azF.net]: >>755
ブラボー！パーフェクトじゃんw 初見でそれだけ訳せれば問題なし
772 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 17:05:02.25 ID:XAnJI9GL.net]: 機械学習の仕事を受注している人がいるみたいだけど
今年は去年と比べて受注や仕事量はどう？
773 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 17:23:01.82 ID:OXY2iLiW.net]: >>757
前にも書いたんだが、TFのお陰でめちゃくちゃ案件が増えた。客のほうからTFで何か作ってと言ってくる。
無茶振りも多いからclosingは面倒だがw

だから他のフレームワークを持ち上げるのはかまわないのだが、TFがダメというレスには賛成しかねるんだな
774 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 17:45:41.57 ID:oxxt3qYD.net]: 今年はそこそこ、来年は自社の社員にしごとさせるようになるから
受注はガックリ下がると予想。
開発の材料も揃ったしね。
775 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 17:46:02.44 ID:AAO//jKO.net]: >>756
googleのことはgoogleに聞けｗ
776 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 18:03:47.90 ID:wqKr6azF.net]: >>760
ええ！？そういうカラクリかよw
777 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 18:06:42.60 ID:wqKr6azF.net]: >>759
それはあるかもな。けどグーグル様がハードルあげしてくださるだろうw
778 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 18:09:35.77 ID:OXY2iLiW.net]: >>759
リストラし過ぎて社内リソースがないとこも目立つぞ
779 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/14(火) 19:06:33.32 ID:g/5IAsGt.net]: 学会であるベテラン先生が発表しているとき、別のベテラン先生が
「私の論文を参考にしているけど、解釈が間違っている」
と突っ込んでいたことがあった。

あと英国からの留学生が「母国語だからといっても論文は内容が難しいから
スラスラ読めんし、変な文章の論文や発表者も多いから簡単じゃないよ」
といっていたから、
正直母国語の日本語同様に英語でスラスラ読めるという輩は信用していない。
780 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/14(火) 23:29:32.28 ID:0j7TYRLk.net]: データ整形面倒くさくない？
任意データをベクトルにって単純作業だよね
誰でもできることを時間かけてやってる
781 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/14(火) 23:43:11.65 ID:XXFexRkr.net]: >>765
君は高卒かい？
782 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/15(水) 00:13:35.15 ID:xI8jh19N.net]: はい
783 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/15(水) 01:31:36.21 ID:H/i0Ea1o.net]: >>733
適材適所という言葉を知らないのか・・・・
そこら辺のビジネスデータをNNに突っ込むバカとかそんな雰囲気。
とりあえずNNライブラリの使い方を覚えたから、魔法の杖だと思いたいようなエンジニアも結構いる予感。
784 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 01:37:30.30 ID:jlYe6HWL.net]: >>768
魔法の杖だなんて誰一人言ってないじゃん
785 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/15(水) 04:51:50.84 ID:zmZJVzQA.net]: >>719 データーを勝手に集めてくれて勝手に学習してくれるソフトが最終形。
786 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 04:54:48.69 ID:OZTK6ZoI.net]: >>770
それはもう人間では
787 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/15(水) 06:47:05.56 ID:Dx/0HbBG.net]: 割と高IQで従順な低賃金の奴隷を雇えばいい

これって日本人じゃんw
788 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 07:51:32.27 ID:NDeN0KWk.net]: 果てしなく奥が深いデータマイニング
789 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 09:15:08.55 ID:6lReDbAz.net]: >>769
行間
790 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 14:02:08.75 ID:NDeN0KWk.net]: このスレでMXNetを知った。
話題を振ってくれた人ありがとう
791 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 16:17:58.11 ID:3hPf4yJp.net]: MXNet はいいぞ。Keras と MXNet を併用してるわ
792 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 16:28:07.69 ID:Y2j8w2xF.net]: 家のwindowsにtensorflow入れて遊んでみるかと思ったら、メモリエラー吐きまくってマジうんこ
仕方ないから別のSSDにLinux入れて使い始めたけど、こっちのが安定してるわ
793 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 16:54:58.51 ID:I98C3yLj.net]: それはお前のPCが傷んでるだけだろ
794 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/15(水) 16:56:51.98 ID:Kpt86c0Z.net]: windows対応で開発が遅れるなら
linuxだけにしてほしい

別にlinuxだけの対応でも困らないし
795 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 17:06:20.47 ID:0BL88+DX.net]: windowsでやるやつなんておらんやろ、バックで糞みたいな処理走るから無駄が多い
アプデやスキャン走るとまともに使えないぞ

たぶん学習用にwindows対応しただけでしょ
796 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/15(水) 17:25:17.80 ID:4aLEAq51.net]: >>780 Deep learning はlinux一択。
797 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/15(水) 17:53:24.60 ID:Kpt86c0Z.net]: 択一ね
798 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 17:55:01.40 ID:YIygnGbO.net]: 初めて勉強するんだが、どこからやればいいのかわからん
799 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 18:02:33.79 ID:N3aAX75A.net]: 服を脱ぎます
800 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 18:15:32.29 ID:qUHDovky.net]: それから服を着ます
801 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 18:41:39.47 ID:THo7oAVc.net]: >>783
プログラミング言語は何ができるの？
802 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/15(水) 18:51:27.58 ID:Kpt86c0Z.net]: Excel VBAにAIメソッドが取り込まれないかな
803 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 18:55:49.33 ID:c8NOBYte.net]: Excelいらないです
804 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 18:56:24.22 ID:Y2j8w2xF.net]: >>783
まず、何をしたいかから始めたほうがいい
何ができるか分からないならgitでtensorflowで検索、事例見て完成のイメージ膨らませる
既にあったらそれ使う
なかったら、自分で組む
車輪の再発明はしないほうがいい、すぐに陳腐化するか、既存と大差
805 名前：ないものしかできないから []: [ここ壊れてます]
806 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 19:03:34.06 ID:rfzC3Iyj.net]: データの前処理技術が重要だわ。
807 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 19:28:03.13 ID:f7nUAg84.net]: IBM Watson API　を仕事で使っている人いますか？
もし使っていたら使い心地を教えて欲しいのだが。

以前ニュース関連板で、あるスーパーが売れる商品の予測をさせたら精度が悪く
ベテランバイトのおばちゃんの方が精度が高かったと書いていたのだが。
808 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/15(水) 19:28:08.82 ID:9UR4ydn3.net]: GTX1050で機械学習ってきついですか？
809 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 19:57:17.01 ID:YIygnGbO.net]: >>786
Cです
>>789
仕事にしたいって感じ
810 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/15(水) 20:31:49.77 ID:I98C3yLj.net]: 仕事にするのは難しいと思うよ
人工知能ライブラリを使うだけなら1日でなんとかなるから、先に客を1人でも取ってきてみたら良いんじゃないの？
811 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 20:36:32.49 ID:Y2j8w2xF.net]: >>793
機械学習だけで就職してる奴なんておらんやろ、最近認知を得たレベルだし
理系の新卒じゃないなら、分析系の業務経験ないと応募資格なくて無理
中途でも車関係くらいしか見たことないな

実際、仕事に活かせる場所ってなかなかないぞ、まず自社内で活かす事例から探せば?
812 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 20:42:15.54 ID:FpqcnqVL.net]: >>793
Cを使った入門書もあるけど、C++ ならフレームワークが使えるよ。
但し、主流はpythonだね
813 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 20:43:54.58 ID:elUQlSke.net]: 機械学習はおまけ。
メーカーなら他に専門性ないと駄目。
814 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 20:47:33.87 ID:RvkLzn9C.net]: おまえら、相変わらず他人に厳しいな…
815 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 20:53:22.56 ID:Gb49nrdx.net]: >>792
少なくともVRAM4GB以上ってのはよく見たな
1050ti4GBのショボいのでも時間かかるけど使えてはいる
最後はAWSでぶん回すなら別になんでもいい
学習ならそもそもCPUでいい
816 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 20:55:58.87 ID:dTwI+gq4.net]: IT系でもビジネスドメインの知識がないと厳しいよ。
知識のある人のExcel分析で瞬殺されておわり。
817 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/15(水) 21:04:47.08 ID:ZrffBtcE.net]: とりあえず画像認識でもゲームでも何でもいいから、
自分が面白そうなサンプル例を真似してみたら。
途中で飽きたり挫折したら別の道に行けばいいし、
面白ければ別のサンプル、関連の勉強をすればいい。
818 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/15(水) 21:50:46.94 ID:hJ/uFYHh.net]: awsでやるとお金すごくかからないの？
819 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/15(水) 22:10:49.59 ID:n+mrEyE4.net]: >>797-798
本当はNN専門の研究者レベルの知識欲しいけど
進化が早すぎて情報収集する暇すらない
820 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 01:42:44.13 ID:mPdodxws.net]: 日本OSS推進フォーラムという団体がRubyでデープラーニングの実証したけど詰んでてワロタ
超一流企業のエンジニア達でも苦労してるんだな
821 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 02:02:51.97 ID:rGWDv0Eb.net]: 速度が出ないってのなら分かるけど、それ以外なら詰む要素なんてなんも無いと思うけどな
822 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 02:24:42.32 ID:ibAfOgId.net]: >>805
確かにRubyじゃ速度は全く出ないだろうな
使い物にならないだろう
823 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 02:40:16.25 ID:Q9BRUfIU.net]: 何でそういう無駄なことするんだろw
824 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 02:59:10.89 ID:bOklBKAW.net]: PythonでもnumpyなしGPUなしで実装すると数百倍処理時間が違うかな？

1時間で終わる学習が3ヶ月かかったりとか？

そもそもrubyのDNNフレームワークってあるの？
825 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 03:17:04.98 ID:RNqgin7N.net]: Ruby なんて RoR の一発屋だろ

>>808
そもそも機械学習ライブラリがないに等しいんじゃないかな
DNN については ruby brain だったかな、2年くらい前にほんの少しだけ話題になった気がするが、
その後全然聞かなくなった
826 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/16(木) 06:48:39.51 ID:sCqG7VJm.net]: TensorFlow 1.0来たね
827 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 07:17:49.67 ID:RNqgin7N.net]: >>810
本当だ、ステーブル版キタコレ。
Google は手慣れてるなぁ、ぐいぐい来るな。次は Cloud ML をまとめにかかるかな
828 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 08:14:23.06 ID:Q9BRUfIU.net]: Javaサポートも入るんだったかな
829 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 12:22:16.53 ID:UXWqpq07.net]: どれくらいの期間計算させてたらいいの？
830 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 12:28:49.31 ID:SJI/N2Pk.net]: >>813
お前の目的が達成されるまで
Excelで1秒かからない計算でお前の10倍以上の稼ぎを得る奴はいくらでもいる
大事なのは技術ではなく中身である
831 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 15:03:46.74 ID:q/6i8vyb.net]: Tensorflow1.0はGPU数に比例して高速化したみたいやな
chainerドヤってたのにドヤれなくなっちゃったやん
832 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 15:24:09.27 ID:t/hw8IzF.net]: 速度なんか最終的には体力勝負なんだからグーグルに喧嘩売っても勝ち目がないのはわかりきってるのにな
chainerの開発陣は頭良いんなら限られたリソースをより高い価値を生むところに効率的に使うことを覚えろよ
833 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/16(木) 15:42:01.13 ID:YXBOe5iy.net]: いい意味でhackerだから自分の腕で対抗してみたいんでしょ
834 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 15:46:14.03 ID:rG6hZnTn.net]: 寧ろバカなんじゃないかと思うわ
実際にはビジネス慣れしてないのだろうけど
前はchainer使ってたけど、バカみたいに更新かかるんで追随するの諦めたわ

>>817
悪い意味でハッカーなんだよw ドンキホーテ
835 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/16(木) 15:55:06.45 ID:2GbF+UbH.net]: >>796 scratchでやりたい。
836 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 15:56:39.89 ID:rG6hZnTn.net]: >>816
同意。グーグル内部じゃ自前でGPUクラウドを用意してるらしい
837 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 16:08:09.41 ID:Q9BRUfIU.net]: >>817
対抗できてると思ってるのは中の人と信者だけでしょ。先行して投入してたはずが、分散は後追い、playgroundは猿まね。次はGCEをパクれるといいね
838 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 16:24:04.15 ID:rGWDv0Eb.net]: 日本の科学技術って、常に常時欧米の後追いじゃないの？
最近じゃ中国の後ろを走らされてる気もするけど・・・・
839 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 16:27:15.97 ID:DYCOxOjD.net]: >>822
chainerがいい例
技術はあってもビジネスが下手
本人たちにとっては不本意だろうけど、典型的な日本企業だよ
840 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 16:28:33.64 ID:Q9BRUfIU.net]: >>822
そう、だから悔しいんだよ
chainer、おまえもか！？ってね。もちろん勝手な期待なんだが。
あと中国にも完全に抜かれちゃったね orz
841 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 16:29:52.05 ID:Urm5X6LN.net]: 頭の悪そうな愚痴
842 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 16:34:32.64 ID:rG6hZnTn.net]: 愚痴と頭の悪さは関係ない
ここで、chainerで愚痴ってたって、どうせみんなtensorflowやkeras使ってるよ
843 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 16:37:35.29 ID:Urm5X6LN.net]: >>822
これのこと
844 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/16(木) 16:50:42.12 ID:oI59/Xqq.net]: Chainer使っててすまん
845 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 16:54:58.04 ID:u0IXImgM.net]: >>828
chainer 批判のレスが続くと毎回締めくくりにそれを書くね。まともな議論はできないのか�
846 名前：ﾈ []: [ここ壊れてます]
847 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 17:01:45.33 ID:aysJfVzv.net]: >>815
誰に向かってドヤ顔してるのか良く分からないんだよな。
会社としてやってるならビジネスマンにアピールしなきゃいけないのにその視点が完全に欠落してる。
一部の意識高い系を喜ばしても商売にならない。

>>816
禿同。自動運転の車を自前で用意しちまう IT ジャイアントが相手なんだ、速度なんて本気でやられたら勝負にならない。
自前でGPU設計だって当然やってるし、モバイルフォンをどうするかだって考えてるだろう。
そして市場の動向やコスト計算しながら様子を伺ってるだけだからな。
848 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/16(木) 17:04:19.23 ID:oI59/Xqq.net]: >>829
なんで議論しないといけないの？
849 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 17:07:46.66 ID:aysJfVzv.net]: >>817
google が hacker をどんだけ飼ってると思ってるんだよw 的確に出来る順に引き抜きに来るぞw

>>831
あんただけ浮いてるってだけだろ
850 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 17:09:36.18 ID:Q9BRUfIU.net]: >>831
狙ってやってるから浅ましい印象があるよ。
851 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/16(木) 17:45:34.70 ID:oI59/Xqq.net]: >>833
そんなこと言われても、俺はChainer使ってるし>>826
みたいなレスみたら主張したくなるじゃん？
>>832
多様性を認められない雑魚か？
852 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 18:04:37.01 ID:Km9g1gEk.net]: 俺もchainer使ってる
853 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 18:07:55.67 ID:URbDSOHC.net]: 俺も俺も
854 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 18:12:08.36 ID:t40+uQhh.net]: 俺も俺も、俺も
855 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 18:19:46.48 ID:VEiYbsw3.net]: 俺だって使ってる
856 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 19:17:10.16 ID:yKdHxLv5.net]: わいが一番使いこなしてるでー

shi3z
857 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 19:37:33.05 ID:NwtZdpB8.net]: shi3zさんは早く宮崎駿を見返せる人工知能を作って下さい
858 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 20:46:23.34 ID:YC7FBXIL.net]: そんなライブラリがどれが良いか言い合うなら
プログラム勝負でもすれば
859 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 21:02:36.37 ID:sCqG7VJm.net]: 指標は実行速度とコードの行数？
860 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 21:04:57.74 ID:UQD+tkaf.net]: >>842
稼いだ金額に決まってるでしょ
データの分野における唯一絶対の物差しだよ
861 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 21:07:01.26 ID:URbDSOHC.net]: gitに上がる利用ライブラリの数じゃね?
それだけ使われてる、優れていることの証左
862 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 21:07:07.29 ID:hgAUcSrk.net]: データの分野だと稼ぎが絶対的な指標なのか。プログラムの分野とは良し悪しの指標が違うみたいだな。
863 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 21:07:25.67 ID:URbDSOHC.net]: >>843
計測できないやん。。
864 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 23:15:23.64 ID:n+wxLGO7.net]: 消費電力量であればなんとか求められそうだね。
それだけの投資があると解釈できるかなと。
865 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/16(木) 23:37:21.29 ID:YlWUHtj6.net]: chainerつくってる会社って元研究者がやってるようなとこでしょ
システム計画研究所も似た体質で、会社が傾いて以後ずっと迷走してるよ
大学の研究なのか営利活動なのか区別がつかない状態になるんだ
866 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/16(木) 23:57:33.59 ID:rGWDv0Eb.net]: ただ50人もの従業員を食わせてるってすごいな
一体どっから金が流れてくるんだか
867 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 00:09:18.76 ID:wHsZmF9A.net]: >>848
そういう感じだな。何かビジネスとは違うルールで動いてるように見える

>>849
スポンサーいるじゃん…いつまで支えてくれるか知らんが
868 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 00:14:29.59 ID:vZo3RhHE.net]: おやすみ
sssp://o.8ch.net/p8iy.png
869 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 00:25:33.41 ID:wc5YG ]: [ここ壊れてます]
870 名前：kbR.net mailto: トヨタと共同研究してるんだよなぁ… []: [ここ壊れてます]
871 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 00:33:05.57 ID:JjLPv9/k.net]: >>849
トヨタ、ファナック、DeNA、SCSKなどのスポンサー
共同研究も多いみたいだね
まぁ、PFNには頑張ってほしい

googleが賞金総額10万ドルでyoutubeの動画タグ付け処理を募集
youtubeデータセットとGCEも貸し出すらしいよ
もうバンバン金使うね、上位者はヘッドハントされてくだろうし
872 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 00:37:26.74 ID:SXWA8clb.net]: >>852
共同研究といえば聞こえがいいがな…要は金を出してもらってるわけだろ
トヨタって Google や Microsoft とも共同研究してるのに意味あるのかしらん

>>853
Google はえげつなくてうんざりするわ… w
873 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 00:41:14.34 ID:XEjJE4gC.net]: >>853
PFNの中の人だって引き抜きの対象になってるだろ
874 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 00:45:51.95 ID:JjLPv9/k.net]: >>855
?
何が言いたいのかわからん
なってるかなんて知らんし、おめでとうとしか言えん
875 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 00:50:40.19 ID:SXWA8clb.net]: >>856
横からだが、単にヘッドハントの例としてあげただけだろ。深読みしすぎ
876 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 00:52:01.73 ID:SXWA8clb.net]: 話しは違うけど MXNet を Julia で試した人いたら感触教えてください
877 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 00:52:55.66 ID:o6jjVyts.net]: PFNかNVIDIAに入りたいんだか、どうしたらよい？
878 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 01:46:43.99 ID:rBdGExPV.net]: 入った人と入れなかった人の経歴から学習してください
879 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 04:53:17.44 ID:zgDgwzIu.net]: >>854
トヨタは無人運転に否定的でGoogleと共同研究していないし仲も良くない。
運転支援のためにPFNとTRIの技術を使うのだろう。

グーグル：東大で「青田買い」　ＡＩ技術流出に日本危機感 (2015/04/02)
web.archive.org/web/20150404045943/http://sp.mainichi.jp/select/news/20150402k0000m020147000c.html
>世界のＩＴと自動車の巨人同士が手を結ぶかに見えたが、「トヨタが目指すのはあくまでドライバーのサポート。
>無人運転を目指すグーグルとは自動車への思想が違った」（トヨタ幹部）ことから提携交渉は頓挫。
>これを受け、グーグルは米国トヨタの自動運転開発のメンバーを複数引き抜いた。

AIが勢力図を塗り替える業界とは　PFNが絞った３つの領域 (2015/06/13)
blogos.com/article/116573/
>特に信号機や電柱にもカメラなどのセンサーを搭載すれば、
>人工知能は運転席からは見えない情報も考慮して、瞬間的な判断を下すことが可能。
>こうした技術は「2020年代までに大きく進化し、交通事故は劇的に少なくなるでしょう」と言う。

人工知能研究新会社Toyota Research Institute, Inc.（TRI）の体制および進捗状況を公表 (2016/01/05)
newsroom.toyota.co.jp/en/detail/10866787
> 1) 「事故を起こさないクルマ」をつくるという究極の目標に向け、クルマの安全性を向上させる
> 2) これまで以上に幅広い層の方々に運転の機会をご提供できるよう、クルマをより利用しやすいものにすべく、尽力していく
880 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 09:09:48.93 ID:IFZ++OsK.net]: ハヤオに見せたゾンビって二足歩行させようとして失敗したからゾンビとして公表したんだろ
881 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 09:11:55.32 ID:yvl+OY4D.net]: >>859
学生ならインターンシップに参加するか
社員と友達になって、技術の意見交換とかして推薦して貰う
882 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 09:15:17.16 ID:6bF5krxZ.net]: >>862
分かっていてかいているんだからつまらんスレするな
883 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 09:18:44.36 ID:/Ik0xHA1.net]: >>860
有意差はありませんでした
884 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 09:22:24.04 ID:IFZ++OsK.net]: ハヤオオブザデッド
885 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/17(金) 10:23:53.32 ID:C4Hkh8Hg.net]: chainer憎しの人は何なんだろう
別にchainerが存在してもいいと思うのに
886 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 11:31:55.72 ID:yrMkrRHD.net]: >>865
モデルが悪いか、データが足りないか、あるいは完全ランダムな採用か。
887 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 14:05:29.37 ID:6bF5krxZ.net]: 囲碁、将棋、ポーカーときて次は麻雀と思うのだが
まともに研究しているのは東大の学生さんだけなんだな
888 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/17(金) 14:21:32.79 ID:IVJjz4CP.net]: >>861 googleの子会社とホンダ。
889 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 15:26:01.53 ID:QaABtEXZ.net]: >>867
そういうレスがあるからに決まってんじゃん… ここは2chだぞ
890 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/17(金) 15:29:06.90 ID:GxQxtoHN.net]: googleに買われるなよ
旧帝大や奈良先端は機械学習の学生を量産して日本企業に送って欲しいよね
891 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 15:44:27.15 ID:rBdGExPV.net]: ｗｗｗ
892 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 16:04:16.70 ID:wHsZmF9A.net]: >>867
ヒントつ chainer信者

ユーザが信者呼ばわりされるのはchainerだけ
893 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 16:14:44.50 ID:w7+em2+E.net]: 機械学習だけできる人間は必要とされません。
学生は気をつけましょう。
894 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 16:22:49.37 ID:b+o2Vt6+.net]: >>869
ゲーム理論を少しでも学んだことがあれば、その推論は誤りとすぐわかる
895 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 17:30:19.74 ID:6bF5krxZ.net]: >>876
次に攻略を目指すゲームの選択と
ゲーム理論と何が関係ある？
896 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 17:37:05.64 ID:yjEzX4vr.net]: 何もないっす
897 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 17:57:37.32 ID:L79HibzT.net]: >>867
煽ってるの？
898 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 17:58:44.09 ID:zgDgwzIu.net]: >>874
Python以外サポートしないChainerがシェアを取ると主張するなら信者だね。
でもChainerはPythonだけで新種のNNを簡単に実装できるからNN研究に向いている。
Qiitaの論文解説記事で実装もしている場合は大抵Chainer実装だ。
アルゴリズムを知りたい人と応用が目的の人で好き嫌いが分かれるのでは?
899 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 17:59:45.06 ID:L79HibzT.net]: >>880
信者乙
900 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 18:02:48.42 ID:Ua42gDLD.net]: >>880
qiita が根拠かよwwww
意識高い系の巣窟じゃないかwwww
901 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 18:04:35.38 ID:wHsZmF9A.net]: >>880
そうやって煽るんだもん…
902 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 18:05:51.10 ID:L79HibzT.net]: 信者はわざと嫌われるようにしてるとしか思えないわ
無意識に他のフレームワークを貶めてるのに気がつかないんだよな
903 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 18:32:17.74 ID:zgDgwzIu.net]: >>883-884
フレームワークは信仰対象ではなくただの道具であってそれぞれ特徴がある。
MXNetはR対応なのでRユーザーはみんなMXNetを使っているとか
TensorFlowはライブラリが多いから応用が楽とかそういう話を頼む。
904 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 18:45:15.27 ID:e9i0/Awj.net]: >>876
このスレの連中は数学全く理解してないからいっても無駄
905 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 18:48:03.56 ID:i/h+ENNR.net]: クラウドでやりたいんだけどPaperSpaceが一番安いのかな？
すまんがGPU8GB(GTX1080?)のインスタンス$0.27/h　+　ディスク代$10/500GB/Monより安いところがあったら教えてくれんか
906 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/17(金) 18:55:38.82 ID:Wqs9kxC0.net]: ただの雑談になるが、AIとDWHをゴッチャにしている節を感じる。
主にニュース
907 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 19:15:17.85 ID:48exD9A8.net]: PFNはトヨタとかと組んでいるけど、あれはpython以外の言語を使った社内用のChainer使っているの？
908 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 19:24:54.99 ID:hsjUnHQO.net]: chainerの機能うんぬんが嫌いというより
qiitaとか意識高そう人達が嫌いなのでは
909 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 19:32:10.73 ID:o6jjVyts.net]: >>886
んなこたーない
910 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/17(金) 21:47:51.01 ID:791Hsf9h.net]: んじゃChainer擁護するわ
Chainerは新しくネットワーク作ろうとした時にもChainerの中で完結できて作りやすい。
TensorflowやTheanoもそうだが、この両者を生で触るのはちょいとしんどい
Kerasは良くあるネットワークを超簡単に作れるけど、変なものを作ろうとするとLambda使うかtheanoを触ることになってなんか混乱する
そして何よりChainerは設計がPythonのオブジェクトシステムの上に乗っているからPythonユーザーにとって違和感が少ない
俺みたいなよく分かってない奴が触るにはバランスが良いライブラリと感じている。
ちなみにMXNetは知らん。使いやすいんなら俺もそっちに乗り換える
911 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 22:04:47.44 ID:qJRm4Cqk.net]: >>892
私もchainerのそういうところがすごく好きだったのだが
最近やはりユーザー数というのは馬鹿にできないなと感じはじめた。
chainerかそれに類似した設計思想のフレームワークが天下取ってくれるとすごくありがたいのだが。
TFがこんなに持て囃されてるのはかなり違和感あるよ。
他社の生産性を落とすためにTF公開したんじゃないかとすら思う
912 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 22:49:49.39 ID:xOpIHMZX.net]: caffe...
913 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 22:54:25.90 ID:iFoWwE1V.net]: ネタ抜きでc++版のchainer出たらchainerに転向してもいい
914 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/17(金) 23:18:05.36 ID:xRI7vlv0.net]: わいが作ったる！！

shi3z
915 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 23:29:32.31 ID:HgB/1VW8.net]: 使いにくそう…
916 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/17(金) 23:29:59.34 ID:P8SNy7jg.net]: c++はtensorflowがあるだろ
917 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/17(金) 23:48:41.24 ID:JjLPv9/k.net]: フレームワークとか別にどうでもいいわ、好きなの使えよ
俺はkeras,tensorflowで困ってないし、chainerも使ってた

youtubeのタグ付けDLコンテスト日本人で参加するやつおるんかね?
こういうコンテスト系開催すればもっと開発スピード上がりそう
918 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 00:10:03.92 ID:5V5XjYZU.net]: c++でやる利点そんなにある？
思い処理が必要になる部分は限られてるんだから
そこだけ分離できればあとは全部Pythonとかのが扱いやすいと思う
919 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 01:45:55.51 ID:P/+Qt34Q.net]: >>892
MXNet はすっきりしていて良いよ。Python、C++ 以外にも複数言語もサポートしているし。
スレで誰かが書いてたけど、ビジネス的には TF を追うのは MXNet だと思う。
920 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 01:49:32.56 ID:P/+Qt34Q.net]: >>839
同意。やっぱユーザ数はでかいわ、DeepMind も含めて世界中で TF やってるのは何か凄い。
Google の手のひらで踊らされてる感が納得できないのも同意w
921 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 01:52:35.33 ID:P/+Qt34Q.net]: >>895 >>898 >>900
自分のまわりは C++ で TF やってる人多いよ。目的は Android で動かすためみたい。
922 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/18(土) 06:00:28. ]: [ここ壊れてます]
923 名前：43 ID:krjz9jHv.net mailto: なんでもいいからscratchで書きたい。 []: [ここ壊れてます]
924 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 06:14:38.95 ID:emqsQMgr.net]: scratchからgoogLeNet書けたらいいね
925 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 06:18:59.93 ID:emqsQMgr.net]: mxnetはいいぞ。世界的にはchainerなんかより使われてるだろうにこのスレじゃあんま話題にならん不思議。
926 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 07:20:34.44 ID:rzM4dajO.net]: MXNet面白そうだな
紹介してくれた人ありがとう。
勉強してみるよ。
927 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/18(土) 08:03:06.56 ID:nCUcJX5k.net]: うーん、難しい
928 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 08:16:34.94 ID:nCUcJX5k.net]: 上の人の意見を聞くとqiitaでChainerが多いのは他人が提案したアイデアや新規ネットワークを
再現しやすいためということなのかな。
MXnetもその辺はどうなの？
929 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 08:28:17.11 ID:SLXplcAm.net]: >>909
つまり、両方とも使ったことないのね…
930 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 08:50:28.72 ID:P/+Qt34Q.net]: >>909
その chainerのアドバンテージの意味が良く分からんわ。
ペーパー読んでパクって実装なんてコツをつかめば簡単だぞ？今どきは実装が公開されてるのだから。
例えば caffe 実装を他のフレームワークで実装するなんて誰でもやってること、
企業なら権利問題になるのが嫌で内緒でやってるだけだよ。
931 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/18(土) 08:50:36.19 ID:PDdB7uxv.net]: tensorflowってウェブアプリで動かす手段ない？
テストをしたいだけなんだけど
932 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 08:52:05.18 ID:SLXplcAm.net]: >>912
jupyterじゃいかんの？
933 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 08:56:12.97 ID:emqsQMgr.net]: >>911
chainerは意識高い系だから
934 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 08:58:01.46 ID:emqsQMgr.net]: >>912
pythonなんだから書けるでしょ
935 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 08:59:42.14 ID:nCUcJX5k.net]: そうだよ、tensorflowしかやったことないよ
他のも興味があって、Chainerとかに拘りがある人がいるみたいだから聞いてみた。

なんでそのこのスレの人はそんなにイライラしているのか分からんけど
936 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 09:04:21.06 ID:emqsQMgr.net]: >>916
chainer信者にうんざりしてる
あんたみたいに真に受ける人もいるしな
937 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/18(土) 09:05:33.37 ID:nCUcJX5k.net]: しかし何故このスレの人は愚痴ばかりなのでしょうか。
知識が浅いからqiitaみたいな記事が書けないから？
938 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 09:06:52.21 ID:SLXplcAm.net]: >>918
またそうやって煽る…
939 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 09:36:25.78 ID:B+mIXUdE.net]: ここは有名海外大で数学、物理、情報学の三つの博士号をとって
ｽｰﾊﾟｰﾊｯｶｰと賞されるレベルじゃ無いといけないらしい
940 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 09:38:27.06 ID:WhcHGY5O.net]: 実際には大学初年度の数学も知らないやつらのたまり場だけどな
941 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 09:41:52.25 ID:6CDQOrY8.net]: なんでスレが飛んでるの？
942 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 09:51:23.61 ID:iqy2utgr.net]: 画像・動画処理なら機械学習の出番だが、ビジネスのデータ分析を数学強い人に任せてはいけない。
データをこねくり回して電気を無駄遣いした挙句、「冬にはブーツが売れることがわかった」という結論を出すだろう。
943 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/18(土) 09:54:57.78 ID:+v8+6LM8.net]: ワロタ
944 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/18(土) 10:16:42.93 ID:PDdB7uxv.net]: 機械学習は数理工学と統計だろ必要なのは
945 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 10:24:10.35 ID:MSmTE/VQ.net]: >>925
ビジネスドメインの知識と業務システムの知識と関係者とのコミュニケーションと政治力やぞ
946 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 10:29:16.80 ID:BROlGO4m.net]: 優秀そうな人がいるようなので質問したいのだが
深層学習において誤差逆伝播法以外にパラメーターを調節する方法や試みはないのか？
あったら教えて欲しい。
それから実際の脳ニューロンも誤差逆伝播法みたいな動きをするんですか？
947 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 10:32:01.61 ID:BROlGO4m.net]: あとなんでこのスレいつも上がっているんですか？
948 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 10:55:28.44 ID:Eso/fDdL.net]: >>923
＞冬にはブーツが売れることがわかった

それまで誰も証明したことのないことなら偉大な発見だろうが！
ビジネスマンは予想で満足するからいかん
949 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 11:07:00.75 ID:RARgLP16.net]: >>929
ビジネスならその事には価値が殆どない
科学とかなら別かもしれないけど
950 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 11:46:06.16 ID:PmaK4ZMV.net]: 利益がないことに夢中になる屑
951 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 11:53:19.52 ID:reOEor8X.net]: 証明しても利益が変わらないからね
今まで売れてなかったものが売れるとかの発見とか、同じものを売るのにかかる費用を削減or効率化できるとかが大事かと
952 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/18(土) 11:58:55.45 ID:SkS6Bpbi.net]: まあ統計的に証明してくれたら「やっぱりな」って確信を持ててちょっといい気分になることもあるよ。たまに
953 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 13:58:06.47 ID:Kfx3QO/f.net]: おむつとビールが一緒に売れるんやぞ

・・・データマイニングとか懐かしいなあ
954 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/18(土) 14:52:09.00 ID:WDVm3LRC.net]: 囲碁おじさん、元気に開発してるかな
955 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 15:35:00.84 ID:Ai/KjCv9.net]: IBM、Watsonを活用したセキュリティソリューションを提供
https://japan.zdnet.com/article/35096730/

「Watson for Cyber Security」ふぅ(´・ω・｀)
医療やビジネス分野で成功してるのはワトソン君だけだな(´・ω・｀)
956 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 15:37:13.55 ID:a7ER7dqB.net]: ワトソンって何？
957 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 15:50:32.17 ID:rWdNAKwj.net]: >>927
別に逆でんぱ無くても最適化問題解くだけだから時間さえあれば何でも良い。活性化関数を選べば逆行列解くだけの場合もあるし。
逆でんぱのメリットは、大きなところではリアルタイムで計算できるってだけ。
958 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 15:52:07.56 ID:lAiiQrdi.net]: >>927
>深層学習において誤差逆伝播法以外にパラメーターを調節する方法や試みはないのか？

ちょっと変わったニューラルネットワーク Reservoir Computing
qiita.com/kazoo04/items/71b659ced9dc0342a2b0
>入力層とReservoir間、Reservoir内の結合重みは乱数で初期化したあとは変更せず、
>Reservoirと出力層の間の重みだけを学習します。

Direct feedback alignment provides learning in Deep Neural Networks
www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/direct-feedback-alignment-provides-learning-in-deep-neural-networks
>従来は、誤差逆伝播(以下BP)のとき、順伝播の行列Wを使い回していた。
>ランダム&学習しない行列Bで置き換えても、BPと同様に学習できた

>それから実際の脳ニューロンも誤差逆伝播法みたいな動きをするんですか？

ニューロンの概要とそのモデル
kazoo04.hatenablog.com/entry/agi-ac-3
>ヘブ則「神経細胞Aが神経細胞Bを頻繁に発火させるのなら、神経細胞Aの効率が良くなる」
>STDP「神経細胞Bが発火する少し前に神経細胞Aが発火していれば、
>　　　　シナプスが増強され、逆であればシナプスが弱まる」
脳ニューロンでは逆方向の伝播は発見されていない。

小脳のモデル
kazoo04.hatenablog.com/entry/2015/12/23/120000
>脳全体の1割程度しかない重さの小脳は、脳全体の8割のニューロンを有しているのです。
>小脳は内部でのフィードバックもない単純な3層のネットワークしかありません。
小脳は横に広い3層ネットワークでパターン認識を行っている。

脳と今のANNの違いを知りたいなら「人工知能 Advent Calendar 2015」を気に入ると思う。

人工知能 Advent Calendar 2015
qiita.com/advent-calendar/2015/ai
959 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 15:52:12.71 ID:y2nzrwVZ.net]: >>937
クイズ番組特化型の検索エンジン
960 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 15:57:49.36 ID:rWdNAKwj.net]: 理論的な裏付けもなく
CNNで『ニューロンモデルだから上手くいくだ～』って言って、かつ、実際に上手くいったから騒がれてるだけ。
ニューロンが何故いいのかのロジックは不足してる
961 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 16:03:10.12 ID:rWdNAKwj.net]: >>939
あのもうちょいさ～、自分の見解含めて纏めてくんない？
一応全部読んでるけど、結論酷くてただの嫌がらせにしか感じない
962 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 16:16:30.21 ID:lAiiQrdi.net]: >>936
Watsonを試した人の説明によるとかなり古典的なシステムだね。

第二世代人工知能の亡霊がもたらす"AIの冬"
https://wirelesswire.jp/2016/11/57683/
963 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 16:18:10.84 ID:8hPTr6LO.net]: >>941
なんでこのスレにいるの？
964 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 16:25:29.82 ID:y2nzrwVZ.net]: >>943
ありがとうｗ

詳細は言えないがWatsonはクソと判断され、
立場的にはそれが嬉しくはあるんだが、
その判断は間違ってないのか？と不安だった。

想定はしていたがWatsonはやっぱりその程度だったんだな。

https://wirelesswire.jp/2016/11/57683/

> 　実際に、Watsonを使おうとすると、あまりにも断片的なものしか用意されていなくて驚きます。
> 　実のところ、筆者も一度はWatsonを試そうとしました。
>
> 　しかし、それは失望と呼ぶしかないものでした。
> 　WatsonのAPIとして提供されているものは、「自然言語分類」「検索およびランク付け」
> 「文書変換」「会話」「音声認識」「音声合成」といったもので、これは基本的には
> ディープラーニングとは無関係な、既存技術の寄せ集めに過ぎません。もっというと、
> Watsonを有名にしたはずの、クイズに正解する機能すらありません。少なくとも汎用的は皆無です。

> わかりますか?
> 　このファイルに記述されたのは、Watsonの「会話プログラム」が反応できる、全ての語句です。
>
> 　逆に言うとここに書かないとどんな質問にも答えられません。
965 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 16:30:13.23 ID:1c96nb+d.net]: >>943
嘘だ

嘘だ嘘だ嘘だ嘘だ嘘だ嘘だ嘘だ嘘だ

と思考停止したくなるほどひどいな
捏造だろ？　そうだろ？　何かぜんぜん違うもの見てるんだろ？
966 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 16:32:41.92 ID:y2nzrwVZ.net]: > クイズ番組特化型の検索エンジン

これは訂正しなきゃいかんな。
単なる検索エンジンか

単なる検索エンジンでも
クイズ番組であれば、よくある質問と答えのペアを
"データ"として登録していれば、成り立つからな。

そしてその"データ"はWatsonとしては提供されない（笑）
967 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 16:35:45.67 ID:y2nzrwVZ.net]: わろたｗ

conversation-enhanced.mybluemix.net/

> Hi. It looks like a nice drive today. What would you like me to do?
968 名前：What’s the date today? > I'm not sure about that. You can say things like "Turn on my lights" or "Play some music." []: [ここ壊れてます]
969 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/18(土) 17:08:21.31 ID:H1Iwru9r.net]: >>939
有能。ありがとう
970 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 17:14:42.31 ID:+C++8uHM.net]: IBMはGoogleなんかと違ってかなりクローズド志向で、一般公開版はしょぼくて、ビジネス向けにフル機能で力注いでるんじゃないの？
と思いたい
971 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/18(土) 17:19:23.70 ID:JY/zr8a0.net]: 清水とか無能はどうでもいいんだよ
972 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 17:24:38.53 ID:csEdzOZ5.net]: shi3zは口八丁でこのブーム利用して相当荒稼ぎしてるらしいなw
こんな奴ばかりだからダメなんだよ
973 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 17:25:13.45 ID:rWdNAKwj.net]: >>944
事実を言ったまでだけど？
>>939にも書いてるじゃん
974 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 17:37:22.27 ID:WDVm3LRC.net]: shi4z
975 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 17:44:39.97 ID:WDVm3LRC.net]: 何故清水が出てくるのかと思ったら
945のライターなのか
976 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 18:05:48.82 ID:qkYZ59bW.net]: >>953
お前の素朴な意見だろ
977 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 18:06:16.17 ID:qkYZ59bW.net]: >>953
自演か
978 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 18:14:56.30 ID:rWdNAKwj.net]: いいよ自演と見なされてもww。。

ID:qkYZ59bWがよく読んでないことがよく分かる
前からこの議論はあるんだけどな？
979 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 18:19:09.47 ID:mtU6PdSf.net]: ちょっとおちつきなさい
980 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 18:48:49.65 ID:ni9adJyd.net]: 清水って本書いてる人?
知らんかったわ
981 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 18:59:18.09 ID:lAiiQrdi.net]: >>941
確かにニューロンが何故いいのかのロジックは不足してるけれど、
学習に確実に成功する条件と理由は絞られてきたから実用上は困らないのでは?
ユニット数が多ければ学習失敗しないというのは小脳が失敗しない理由にもなる。

現在のDNNにおける未解決問題
www.slideshare.net/DaisukeOkanohara/dnn-62218756
>大きなNNの学習はなぜ一様に成功するか
>　　大きなNN（FeedForward）の場合、どのような初期値でも、局所最適解で終了しても
>　　学習結果はみな同程度に優れていることが実験結果からわかっている
>質問より　　大きいというのはどういう意味か
>→　深さについては2層以上であればこれが成り立つ。
>　　重要なのは各層の平均のユニット数　　100を超えたあたりからこの現象がおこる
982 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 19:05:28.40 ID:Y7h/4iVC.net]: 論分はポコポコ出てくるからどれがいいの、どれに絞ったら良いかはよく分からんね。
上手く絞るのも経験やコツがいるし
983 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 19:08:23.34 ID:rWdNAKwj.net]: >>961
>>941のとおりじゃん
なんか違うの？
984 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 19:49:13.47 ID:WsBdD8qK.net]: ディープラーニングは半精度の計算で十分と言われていますが
単精度と比べても精度や学習効率とか全然変わらないものなのでしょうか。
少し前にやっぱり単精度以上で計算した方が良いという意見もチラッと聞いたことがあったので。
実際かわらないのでしょうが、、、
985 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 19:55:55.69 ID:5V5XjYZU.net]: binary netなんて話もあるくらいなので半精度あれば十分ぽい
986 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 20:12:32.09 ID:RARgLP16.net]: >>963
判っていることの程度が違うんじゃね
物理だってまだ未解決な事は残っている
987 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 20:25:41.86 ID:lAiiQrdi.net]: >>964
データを8bitや6bitにしても精度は変わらない。
だから半精度の計算で十分だ。

[Survey]SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <1MB model size
qiita.com/supersaiakujin/items/ece1e20ca4073e77bed7
988 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 20:43:56.38 ID:a9LRTCyP.net]: GSとか定期的に株の話題が出てるのだが
スキャルピング、デイトレードは人間以上にやれるとして
スイングトレードの時間スケールの取引でも上手くこなせるものなん？
989 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 20:44:12.87 ID:Kfx3QO/f.net]: >>945のShi3zが書いた↓の記事だけどさ、お前が言うか？って感じしかしないんだけどｗ
AI業界の癌はむしろこいつの方やろ

https://wirelesswire.jp/2016/11/57683/
990 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 20:57:37.70 ID:NslUJPfU.net]: スキャとかデイってノイズだらけでむしろスイングの方がうまくいきそうなイメージ
991 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 21:03:57.53 ID:0yttAhbb.net]: いっちょ噛みの清水
992 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 21:17:31.93 ID:IsBwbSQ9.net]: 株や競馬予想もあるらしいが、直に金に繋がるのは結構やってるやつ多いんだろうな
ネットで売ってるような情報商材はカスばかりだろうけどｗ
クラウドワークスに3万で人工知能作ってください!ってあったときは笑った
993 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/18(土) 21:18:13.03 ID:PDdB7uxv.net]: 学習データ少ないし、そもそもユークリッド距離最小化でそんな精度出せる状態にはないよ
994 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 21:31:56.78 ID:ka2yzmqI.net]: 98年にNHKスペシャルでマネー革命という特番やっていて
ヴィクター・ニーダーホッファーの弟がAI使っていたけど
当時のアルゴリズムは何だったんだろうな
995 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 22:15:12.20 ID:ka2yzmqI.net]: ふーむ
996 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 22:37:26.74 ID:sW4Z/3p6.net]: >>961
>現在のDNNにおける未解決問題
いずれ解くべき問題なんだろうけど、他にやることあるし、定義が曖昧で数学系の人も
積極的に解こうとする問題のタイプじゃないから解決されるのはかなり先になるんだろうな。
賢い人がアッサリ解くのかもしれないが
997 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 22:46:49.35 ID:sW4Z/3p6.net]: Shi3zのやり方は見習うべきとは思わないが
上手く立てた看板でなんとなくすごいと思わせるやり方は強力だからしょうがない。
998 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 22:46:59.81 ID:rWdNAKwj.net]: いや解くべき問題じゃなくてそもそもDL、NNが機械学習として扱うに最適なものとは思ってないんだが
999 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 22:49:34.34 ID:rWdNAKwj.net]: >>938に突っ込むやついないんだな
悲しいな
1000 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 22:51:58.70 ID:oS5hogWf.net]: 結局。馬鹿ということで了解
1001 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 22:53:52.58 ID:uNnWbf63.net]: shi3zの作ったひどいＡＩをゾンビゲームに使えると言い切った川上は
どうかと思ったが、データマイニングの仕事をする際には多少ベクトルは違うが
ああいう居直りができないとダメなんだろうし、それができない俺はダメ社員なんだろう
1002 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/18(土) 23:26:30.18 ID:PDdB7uxv.net]: 層数が増えると補完曲線として高性能化する理由がいまだにわからんのだけど
二次元のグラフで層数を変えていった場合（例えばresidual netで）という比較はあるかな？
1003 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 23:28:09.53 ID:L5ZkFjnt.net]: それはマ板とかでいう愚痴だね
1004 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 23:28:41.85 ID:Eso/fDdL.net]: >>969
これってマジなの？
Watsonは人工無能なの？
1005 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 23:40:50.46 ID:MSmTE/VQ.net]: >>984
百聞は一見に如かず、Bluemixで使えるから試してみたらいい
Watsonはもちろん、BluemixというIBMのプロダクト群全体の品質の低さに驚かされる
1006 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 23:50:13.73 ID:y2nzrwVZ.net]: なんか既存のオープンソースのツールを組み合わせただけで
Watsonを超えるものは作れそうだよねｗ
1007 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/18(土) 23:54:25.14 ID:GI2FWIkJ.net]: このスレchainerのファン？とアンチ？が活発みたいだから
良い機会だからchainerやってみることにしたよ。
今でもアップデート地獄とかあるのか分からんが
1008 名前：デフォルトの名無しさん [2017/02/18(土) 23:55:46.72 ID:+GrP5YYe.net]: 一時はchainerを捨てたけど、アップデートのおかげで帰って来たんだ……
アップデート地獄を批難するのはやめちくり……
1009 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/19(日) 00:09:19.68 ID:MtN5Bqpu.net]: 皆さんお手柔らかに
1010 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/19(日) 00:21:37.81 ID:FRYhA8k3.net]: 900
1011 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/19(日) 00:23:49.81 ID:FRYhA8k3.net]: 991
1012 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/19(日) 00:24:18.26 ID:eJLs0hjC.net]: UME
1013 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/19(日) 00:25:01.30 ID:FRYhA8k3.net]: 933
1014 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/19(日) 00:25:20.24 ID:eJLs0hjC.net]: UME
1015 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/19(日) 00:25:44.24 ID:FRYhA8k3.net]: 995
1016 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/19(日) 00:26:01.13 ID:eJLs0hjC.net]: UME
1017 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/19(日) 00:26:18.29 ID:FRYhA8k3.net]: 997
1018 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/19(日) 00:26:38.99 ID:eJLs0hjC.net]: UME
1019 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/19(日) 00:26:58.75 ID:FRYhA8k3.net]: 1000
1020 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2017/02/19(日) 00:27:08.99 ID:FRYhA8k3.net]: 1000
1021 名前：過去ログ ★ [[過去ログ]]: ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています

[ 新着レスの取得/表示 (agate) ] / [ 携帯版 ]

read.cgi ver5.27 [feat.BBS2 +1.6] / e.0.2 (02/09/03) / eucaly.net products.
担当:undef