- 1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/08/07(火) 18:56:37.59 ID:sGPH9ejna.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若人
※ワッチョイだよん
次スレ立ての際は、一行目冒頭に
!extend:on:vvvvv:1000:512つけてね
■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19
mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1520586585/
VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:----: EXT was configured
- 369 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/11(火) 18:00:10.08 ID:yZhXOY2F0.net]
- クラス分類できへんねやったら回帰分析しかないんですか？
- 370 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/11(火) 23:32:24.35 ID:i7axZbyN0.net]
- 1層のNNは回帰分析と同じだからな
- 371 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/12(水) 07:04:31.28 ID:YcGHenXr0.net]
- 人間の脳のように学習するって誇大広告じゃね？
中身はロジスティック回帰を何層もやってるだけじゃん
- 372 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/12(水) 08:09:25.15 ID:ViqDYntmp.net]
- >>359
そう思うなら一つのロジスティック回帰を再帰的に使って同じ結果を出せるか実験してみたらいいのでは？
- 373 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/12(水) 08:13:40.79 ID:whXEmiXCM.net]
- 一つのロジスティック回帰では無理だろ
>>359 はそんな事言ってないし
- 374 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/12(水) 12:09:21.11 ID:O9T0GfKp0.net]
- 人間の脳も所詮ロジスチック回帰ってこと。。。
- 375 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/12(水) 16:05:15.80 ID:qQh33xQPM.net]
- クラス外のデータの排除に効率的な方法は何ですか？
例えば、0～9の数字10クラスのネットワークに「b」の文字を入力する場合を考えた時に
理想的には全クラス10%くらいの確率ラベルを持ってくれたらいいのですが
恐らく結果は6が高確率で帰ってくる気がします。
適当に数字以外の文字を詰め込んで11個目のunknownクラスを作ることは効果があるのですか？
- 376 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/12(水) 19:36:37.61 ID:YQnfCYrX0.net]
- >>363
こっちが専門じゃないだけかもしれないけど、おそろしく何を言ってるのか分からない
deep learningのような分類器で、画像データを10のクラスに仕分けたいけど、
特定のクラスに偏りが生まれるからどうすれば良いかということか
一般論として、deep learningならば、ノイズを混ぜるのは場合によりけりだけど有効だろ
新しいクラスを作るのは、ちょっとわからんなあ
- 377 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/12(水) 19:40:44.82 ID:YQnfCYrX0.net]
- データを多く仕分けられるクラスに、データが仕分けられにくくなるように
損失関数に、データ量に比例して増えるペナルティーを追加すればいいんじゃないか
- 378 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/12(水) 19:47:03.20 ID:YQnfCYrX0.net]
- 一回限りの分析なら、手入力で特定のクラスの損失関数に
手入力でペナルティーを追加して、そのクラスに分類されにくくするのも手だと思うんですよ？
そんなやり方でも、いちおう分析結果は平らにはなるよね。たぶん。わからんけど
- 379 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/12(水) 19:54:51.80 ID:qQh33xQPM.net]
- >>364
(自分なりに)もう少し分かりやすく書き下しますと、
この世のありとあらゆる果物が成ってる木があるとして、
この木の画像の中から、リンゴとミカンとブドウを見つけて自動収穫
- 380 名前：したいタスクがあるとします。
リンゴとミカンとブドウの画像を学習させて分類器を作ったのですが、青リンゴやデコポンやマスカットが学習させた果物と誤認識されて収穫されてしまいます。
学習せた3つの果物以外は収穫したくないので、認識して欲しくないのですがどうすれば良いですか？ということです。
(分かりにくかったらすみません。) [] - [ここ壊れてます]
- 381 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/12(水) 20:00:27.22 ID:VFbeL2mC0.net]
- わかりにくくなったよ
- 382 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/12(水) 20:02:57.63 ID:hCIGPJ5ma.net]
- >>363が言いたいのは数字画像を読み込んで数値を出力したい、ただし入力が数字でない画像だったら数字でないと出力させたいってことだろう
- 383 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/12(水) 20:36:27.66 ID:WakPudgX0.net]
- 数字以外の画像を適当に[0.1..0.1]のベクトルになる教師データとして流し込めば
そういう分類器ができるんじゃないの
- 384 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/12(水) 20:50:09.10 ID:kc7HFSnfa.net]
- 数字以外の想定し得るあらゆる文字のデータを学習させる必要があるから非現実的だろうね
数字にだけ共通する特徴があるなら最初に数字か数字でないかだけの分類をすればいいけどそんな特徴ないだろうし難しい
- 385 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/12(水) 21:07:10.31 ID:yfKtIfo20.net]
- 認知機能が低いこのｽﾚいるような低学歴知恵遅れが写真をみると
ｺﾚは心霊写真だという
ｺﾚは俗に言うｼﾐｭﾗｸﾗ現象になる
ｳﾝｺAIに顔認識をさせると
ｺﾚと同じような現象が発生してもなにもおかしくない
ｺﾚは出力結果としてものすごいおかしいとはいえない
特徴どおりだからな
- 386 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/12(水) 21:13:35.69 ID:yfKtIfo20.net]
- 文字だけの識別なら数量化I類で十分
数量化I類でもかなりの精度になる
- 387 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/12(水) 23:04:27.74 ID:agseH4x1F.net]
- ひとつの分類器でふたつのことを同時にやらなければいいんじゃね？
①一個の数字画像を、10個のクラスに仕分ける
②その画像が本当に仕分けられた数字と同じか否かを判定する
このふたつの段階に分けれて、別々の分類器を用意すれば、そんなに難しいことしなくても簡単に組めそう。
①のためのニュートラルネットワークの分類値と、②のためのクラスごとの分類器を10個用意する必要があるけど、
②の分類器はたぶん同じようなアルゴリズムで動くから書くの簡単だろ
ただの思いつきだけど、どうだ？
- 388 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/12(水) 23:12:15.60 ID:yfKtIfo20.net]
- ぜんぜんわかってないわ
特徴抽出をするのが先だからな
特徴抽出されたﾃﾞｰﾀを学習させない限り
いつまでたっても学習効果なんかない
- 389 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/12(水) 23:42:58.48 ID:MXOsLPIga.net]
- >>363
まず数字かそれ以外かを分類してみるとか
で数字のものについて0-9のどのクラスに属するか判別する
- 390 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 00:17:45.77 ID:pqzPAQ7ua.net]
- 数字かそれ以外かで分類しようとしたら結局bは6と判定されるだろうけどね
- 391 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 00:18:27.43 ID:pqzPAQ7ua.net]
- 正確には、6と扱われることでbは数字に分類されるだろうけどね
- 392 名前：363 mailto:sage [2018/09/13(木) 02:39:06.40 ID:r4+4vjzBM.net]
- >>369
これがほぼ正解に近いですが、>>371にある通りやはり難しいのですかね。
>>376
数字は例えだったので・・
より実際に近い例えですと、一般物体を「犬、桜、車」の3クラスで認識し、
猫や梅や船のような他の物体なら、3クラスのどれでもないと返して欲しい、というような感じです。
未知の入力の中から、学習させた特定の対象だけを認識することは難しいのでしょうか・・
未知の入力パターンをリジェクトしてくれるような仕組みがないものかなぁと思い質問しました。
- 393 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 07:39:33.36 ID:qr0N7AS90.net]
- 確率で判断してみるとか
- 394 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/13(木) 08:04:53.73 ID:iq9KCUrTp.net]
- >>379
それも対象となる幾つかとそれ以外に分類してみたらいいのでは？
それか6とbを判
- 395 名前：別するような判別を後からかけるとか
人間の感覚だと6とbの判別は上側のコーナーの位置と左側の上の交点の位置関係を見ているように思う
それを入力に追加するか学習で獲得させるか [] - [ここ壊れてます]
- 396 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/13(木) 08:07:38.47 ID:iq9KCUrTp.net]
- >>377
それは教師信号とか学習方法とかでも違う結果になるんじゃないの？
厳しすぎて6を検出しなくなるかもしれないけど
それはそれで後から判別する用途に使えるかも知れない
- 397 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/13(木) 08:10:20.78 ID:iq9KCUrTp.net]
- >>361
一つとカウントするものの認識が違うようだ
ロジスティック回帰を特徴づけるパラメータを引数とする関数を一つと表現している
その関数を再起的に使うことを想定している
- 398 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 08:52:40.16 ID:7kEehjxd0.net]
- >>379
犬とそれ以外の2値分類器、桜とそれ以外の2値分類器、車とそれ以外の2値分類器を作って、1番スコアが高いものを答えとする。もし3つのスコア全てが一定の閾値以下であれば該当なしとする。うまくやれば1つのNNでできるかな?
- 399 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 10:22:19.93 ID:sZRV+2UZ0.net]
- >>379
未知と言っても実際はデータに偏りがあるから
その他クラスをつくって全部いれたら実用精度いくこともあるかも
ていうかこの程度のこと聞く前にやってみ
- 400 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 11:25:57.39 ID:u4Gmb1plM.net]
- >>381
初めから6とbが似ているという情報があればそれでもいいのですが・・
どんなものが(特徴量レベルで)6に似ているか分からない時にどうしたらいいでしょうか。
上の例だと、例えばアマゾンの奥地に私達が名前も知らないような犬に似た動物(人が見たら似ているけど犬ではないときちんと判別はできる)がいたとして、それがたまたま入力された時にちゃんとリジェクト出来ればと思うのですが。
>>384
2値分類器にすれば学習データ以外に対するリジェクト率は高くなるのですか？
少し検討してみます。
>>385
はい、もちろんそのつもりではあります。
ただ、あわよくばその他クラスの入力として有効だと知られているデータセットとかないかなと思いまして。
もっと確立された方法があるかと思ったのですが、
意外とあまり一般的な話ではないのかも知れないですね。
- 401 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 11:28:11.38 ID:u4Gmb1plM.net]
- >>386
訂正
×その他クラスの入力
○その他クラスの学習
- 402 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 12:02:33.48 ID:LzYf4Nh90.net]
- シグモイド関数以外で判定すればいいんじゃね?具体的には知らんけど
- 403 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/13(木) 13:46:19.92 ID:qufj2uAPp.net]
- >>386
犬に似た動物か犬かは人間も見た目だけでは判別できないのでは？
DNAとかをみて分類するのであればそれを入力として判別するように学習するんだと思う
あくまでも既知の物に近い物の中でどれに近いかを判別するのだと思う
人間も例えば人の名前を聞いた時に
自分が知っている人の中から思い浮かべるはず
名前の文字列から同姓同名の知らない人かどうかは判別できない
- 404 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/13(木) 13:52:05.24 ID:qufj2uAPp.net]
- つまり似ているけど違うものを正しく判別出来ないときは
判別手法が適切でない可能性だけでなく
入力情報が不足している可能性も考える必要がある
当たり前のことだけど
逆に判別手法は同じでも入力情報を変える事で目的を達成できるかもしれない
- 405 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/13(木) 13:52:25.76 ID:xLrClwyc0.net]
- まず大前提として、バイアスが高いとかでなけりゃ
データ数が機械学習のすべて
DNNなら基本的にバイアスが高い状態は無視できるんだから
人が見て判別できる特徴を学習できるほどデータが足りないから誤判別するんだよ
そのデータ数を補い学習を促進させるのがGAN
ｱｳｰｲﾓ MM1b-P3CUの問いに対する今最も適当な答えは、GANを組み込めって事だ
もう組み込んでるなら、CNNの前にatten
- 406 名前：tionをぶっ込んで
attention順のtimestepやpositionを特徴に付加した上でCNNで畳み込むモデルを作ったりしろ
ここは先端研究分野だから論文読んで勉強して自分で試せとしか言えない [] - [ここ壊れてます]
- 407 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 13:56:03.92 ID:RXUDxgvEM.net]
- >>386
もしかして、教師あり機械学習において、訓練データとして正例だけで(負例は与えずに)判定器を作れるか、という話なのかな？
もしそうであるなら、教師あり学習では出来ないと思うけど。
- 408 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/13(木) 14:02:20.97 ID:qufj2uAPp.net]
- 6とbの例だと
数字を入力する欄に書かれている場合は6の可能性が高い
前後が数字だったらとか文脈情報を付加する事で
正解率を上げることはできると思う
人間も無意識に探索空間を限定していると思うよ
6はアラビア数字空間で見たら6だけど
ローマ数字空間でみたら該当なしが正解
- 409 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 14:10:38.03 ID:RXUDxgvEM.net]
- >>386
で、もし負例を集めるのが大変だという事であれば、学習済みの重みを使って転移学習できるかどうかを検討してみたらどうかな？画像系や言語系なら色々あると思うけど。
- 410 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 15:36:31.62 ID:D83GKx+w0.net]
- NVIDIA、AI学習モデルの推論処理に特化した「Tesla T4」
～Pascal比で12倍の性能
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1142896.html
これって学習にも使えるの？
使えたとして個人で買える価格なのかな
- 411 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 15:51:01.39 ID:JrlDULa9d.net]
- inferenceに特化してるとしか書いてないな
学習に使えたとしても大した性能でないんじゃないかな
- 412 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 15:56:28.84 ID:TesJPJdy0.net]
- パスカル比ｗ
- 413 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 18:28:06.03 ID:6sxcIAQxM.net]
- あらいぐまパスカル
- 414 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 18:46:20.90 ID:7wY9Zpwe0.net]
- GANで300x300ピクセル以上の自然なフルカラーRGBを24時間以内に生成するには、
幾らぐらいのGPUを買えば良いですか？
- 415 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 19:00:02.47 ID:27QXB+7Da.net]
- 300万円
- 416 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/13(木) 19:03:22.94 ID:l9KSlvFSF.net]
- >>398
書こうと思って思い留まった
- 417 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 19:26:37.35 ID:NNMq2uMVa.net]
- アライグマ12匹ぶんの性能！
- 418 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 19:58:05.51 ID:TJ1+MKoj0.net]
- >>395
Teslaって時点で、個人で買うものじゃないだろ
- 419 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 20:31:45.95 ID:cCrIblsJd.net]
- >>395
FP16が速いようだけど、FP16で学習を安定化させるためには少し工夫が必要
できればおそらく学習も速くできる
- 420 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 20:41:17.04 ID:mPOxglR5F.net]
- >>404
去年のGTC JAPAN の資料
ttps://www.nvidia.com/content/apac/gtc/ja/pdf/2017/1055.pdf
論文も出てる
- 421 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 22:00:22.48 ID:NBEHkjwvd.net]
- たぶんTITAN V買った方が幸せになれる
値段もそんなに変わらないだろうし
- 422 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/13(木) 22:05:14.73 ID:LzYf4Nh90.net]
- くそ～おまいらの会話が分からないぜ。プレモル読んでくるﾉｼ
- 423 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/14(金) 04:17:16.85 ID:QQtWXLxFp.net]
- w>>407
そっちの方がわからんやんけ！w
- 424 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/14(金) 10:52:49.98 ID:6Ydm1GfUp.net]
- 参考書見ながら勉強してて、教師あり学習はなんとなくイメージ湧くんだけど教師なし学習の部分に入ってから急に難しくて理解しにくい…
主成分分析とか特にややこしいんだけどこういう技術はやっぱり頻繁に使われるのかな？
- 425 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/14(金) 10:59:03.56 ID:36F6j8Uf0.net]
- やっぱり頻繁に使われる
- 426 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/14(金) 12:40:46.79 ID:2A0ReTqdd.net]
- めちゃ使う
- 427 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/14(金) 12:41:56.63 ID:2A0ReTqdd.net]
- 一般企業で
- 428 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/14(金) 14:37:37.68 ID:tCA/H0VE0.net]
- PCAはできなきゃ可視化できねーから必須だろう
- 429 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/14(金) 17:30:08.67 ID:fNmUvAUj0.net]
- PCA会計はお手頃な価格
- 430 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/14(金) 22:05:30.13 ID:exBB8l6d0.net]
- 低学歴超初心者のゴミの俺が機械学習の勉強して5ヶ月
今更だけど統計の知識って避けて通れない気がしてきた
ここの人達はそういう知識も持ってるのかな…
機械学習でいっぱいいっぱいだけどやれるか俺…
- 431 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/14(金) 22:36:41.30 ID:qzMJcDz/0.net]
- >>415
無理だ、諦めろ。
- 432 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/14(金) 23:11:14.48 ID:570jbDxz0.net]
- 機械学習に統計学の知識なんて必要ないよ
統計学は応用数学として高度な数学を必要とするが
機械学習に数学はいらない
- 433 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/14(金) 23:16:28.78 ID:fXySkelb0.net]
- 機械学習でﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀを扱うなら
最低でも正方行列でない行列を扱う対応分析や
疎な行列を計算機で扱うための知識が必要
- 434 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/14(金) 23:25:54.63 ID:Br25m2430.net]
- PCAは機械学習の基礎技術と考えてよい
- 435 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/14(金) 23:29:42.46 ID:Br25m2430.net]
- 10～1000個ぐらいのパラメータを2～3軸ぐらいで見るためには必須です。
- 436 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/14(金) 23:33:40.19 ID:Rk7AJQeX0.net]
- 方法の一つとしてはそうだけど、基礎技術って言われると、んー？って思う。基礎的な技術だけど。
- 437 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 00:34:19.96 ID:ls8ZnII1p.net]
- >>409 です
PCAを使うのはあくまで可視化がメインなの？
特徴量抽出とかも書いてあってこんがらがってる
例えば20個の特徴量がある100点のデータがあって、それを2次元にしたい場合20個の特徴量からなる各データ(100点)から分散が大きい線？保持する
ってイメージなんだけど、2次元にした時点で色んなデータが削ぎ落とされて、20個の特徴量をぜんぶ引っくるめたデータの主成分だけが残って素の特徴量の概念は消えてると思うんだけどそこから特徴量を抽出って？？？？ってなってる
日本語おかしくてごめん
自分の理解が完全に間違ってたり的外れな事言ってるのは十分理解してます…
- 438 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 00:47:14.50 ID:i7Q4C164a.net]
- 統計検定2級レベルぐらいは機械学習に限らず解析とかするのに使えるから勉強しておくといい
- 439 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 01:49:47.53 ID:81XKWb5c0.net]
- 情報系の学科でプログラムはそこそこ勉強してて
機械学習ライブラリを全く使ったことないんですがちょっと勉強したくて
機械学習入門ライブラリって何がおすすめですか
うまくいくかどうかは別にして
株とかFSみたいな時系列グラフの予測したり
将棋や囲碁みたいなゲームAIを作ってみたいです
- 440 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 01:59:22.37 ID:yNUH5FEed.net]
- このスレは素人しかいないのかよw
- 441 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 02:40:30.25 ID:1BKmfL0E0.net]
- >>421
それはなぜそう思う？
PCAの結果って、数学的にニューラルネットのオートエンコーダの結果と一致する。
機械学習の本にそう書いてあるだろ？
- 442 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 03:55:20.45 ID:jdmxJboBa.net]
- ニューラルネットから入門すればPCA に言及してるとは限らんだろ。そんなことも分からんのかｗ
- 443 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 06:24:54.03 ID:lguT9cyy0.net]
- 測定を概論として知ってるといいよ
測定知らないと数理工学の理解が浅くなると思う
- 444 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 10:30:45.02 ID:81XKWb5c0.net]
- 測定ってはじめてきいたかも
回帰分析とか線形代数は最低限はわかると思います
- 445 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 12:29:12.79 ID:oTIAmwpn0.net]
- >>428
測定ってmeasure(測度)のこと？
- 446 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 12:42:28.61 ID:81XKWb5c0.net]
- たとえば時系列データの配列があったとして
なんてライブラリにどういう設定で実行すればいいかっていうのがわからない
どういうことをやるかっていうアルゴリズムの概論説明ばかりで
プログライミングの入門サイトみたいなのがあんまりなくて
何をインストールしてどうかけばいいかのプログラムサンプルを出してくれるサイトがあんまり見つからない
- 447 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 12:43:32.90 ID:lguT9cyy0.net]
- 計測工学、誤差論とかだよ
- 448 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 13:20:09.75 ID:tpcXcC8D0.net]
- >>431
分類ならIrisとかベンチマークで使われるデータセットがあるので具体的な使い方も分かると思う。
君のやりたい事が何のアルゴリズムで実現できるかは、自分で概論一通り勉強しないと決まらないと思うのよね。
- 449 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 14:02:42.28 ID:81XKWb5c0.net]
- >>433
ありがとうございます
irisていうの使ってみます
機械学習って行列から結果ベクトルを生成する関数をつくるもので
教師データとして入力出力ペアを与えたらそれに近い答えを出す関数が作られて
未知のデータを流し込んでもそれなりに答えが出るみたいなイメージだったから
ライブラリでやることってたいした違いはないのかと思ってた
- 450 名前：CRFs [2018/09/15(土) 15:42:38.45 ID:KIanXBkQ0.net]
- TensorFlow使ったほうがいい
くさるほどｻﾝﾌﾟﾙがある
- 451 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/15(土) 15:47:56.06 ID:KIanXBkQ0.net]
- CRFもTensorFlow使えばきっと余裕でできるﾊｽﾞ
- 452 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 16:08:00.97 ID:81XKWb5c0.net]
- >>433
Iris 機械学習 で検索してブログ２，３よんでみたけど
これってあやめの画像を認識するだけにしか使えないの？
画像認識はいまのとこ興味なくて
時系列データ予測（株とかよりはシーズン途中でのペナントレースの優勝予測とか）
ゲームAIとか
ツイッター上で知識獲得や自動応答
とかそのへんをやってみたいんだけど
>>435,436
TensorFlowはきいたことあるかも
次はそれ調べてみます
ありがとうございます
- 453 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 16:10:06.41 ID:+gRFgMvM0.net]
- 自由度、将来性、普及率考えればtensorflow一択
日本語資料多めで取っつきやすいのはchainer
とりあえず動かしてみたいkeras
最近の論文の実装例多めでやや将来性ありpytorch
- 454 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 16:12:35.37 ID:+gRFgMvM0.net]
- >>437
やりたいことが明確なのはいいけどそこからアーキテクチャを勉強せずに実装に移るのは無理がある
- 455 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 16:14:19.13 ID:81XKWb5c0.net]
- >>439
そうなんですね
まずはプログラムを動かしてから
パラメータをかえていって使い方を覚えるみたいな感じで勉強してきたので…
とりあえず動かしてみたかったんですけど
- 456 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 16:54:50.74 ID:tpcXcC8D0.net]
- 決まったレスポンスが期待出来るWebやOSのAPI呼んで行く従来のプログラミングとは違いますな
- 457 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/15(土) 16:57:36.10 ID:VTJ0VoCAa.net]
- >>441
計算は確定的に同じ結果を得られるけど？
- 458 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 17:01:57.99 ID:tpcXcC8D0.net]
- 使うデータやモデル決めて実装するのも自分だもの。誰かが用意してくれた既存のAPI呼ぶプログラミングとは違うでしょ
- 459 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/15(土) 17:10:33.80 ID:VTJ0VoCAa.net]
- >>443
既存のクラスとかライブラリを一切使わないってこと？
コレクションとか配列とかもいちいち自分で管理するの？
もし仮にそうだとしたらそれを扱うような機能や関数を自分で作ってそれを利用するけどね
そこら辺は既存のライブラリ使っても結果への影響はほとんど変わらない
- 460 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/15(土) 17:12:19.17 ID:KIanXBkQ0.net]
- あいかわらず頭悪いは
ﾓﾃﾞﾙというのはﾄﾞｶﾀが使うﾓﾃﾞﾙの話じゃないからな
- 461 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/15(土) 17:13:35.25 ID:KIanXBkQ0.net]
- ｺｺが低学歴知恵遅れの限界
うんよくわかる
- 462 名前： []
- [ここ壊れてます]
- 463 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/15(土) 17:16:25.26 ID:VTJ0VoCAa.net]
- >>445
既存のAPIってなんのことを言ってる？
従来のプログラムがその既存のAPIを使うだけで完成するっていう認識は正しいの？
- 464 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 17:16:46.36 ID:tpcXcC8D0.net]
- >>444
ライブラリを使っても自分の実装範囲が広いから、簡単なチュートリアル中々ないよね。って言いたかったんだ
- 465 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/09/15(土) 17:19:28.82 ID:tpcXcC8D0.net]
- これでも何か行ってくるようなら４４６の人におまかせするわ
- 466 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/15(土) 17:27:07.77 ID:VTJ0VoCAa.net]
- 試行錯誤が必要って意味なら
そんなの当たり前の事じゃね
テレビのシステムとか
携帯電話の通信システムとか作るのに
試行錯誤が必要なかったとでも？
自動車や飛行機でも同様
- 467 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/15(土) 17:30:38.30 ID:KIanXBkQ0.net]
- 数理ﾓﾃﾞﾙの話だからな
ｺｰﾃﾞｨﾝｸﾞの話なんかｺｺでは一切関係ない
まずやりたいことを
まずどういった数理ﾓﾃﾞﾙで実現するかという話になる
数理ﾓﾃﾞﾙでの実現方法をきめたら
次は、なにもわかってない低学歴底辺ﾄﾞｶﾀどもが作業するときに
どういった実装ﾓﾃﾞﾙにすれば一番ｺｽﾄを抑えることができるか
という話だからな
ぜんぜんかみあってないﾜｹ
わかった？
- 468 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/15(土) 17:37:18.38 ID:KIanXBkQ0.net]
- で、TensorFlowはその数理ﾓﾃﾞﾙを
組み立てるためのﾗｲﾌﾞﾗﾘが充実している
当然、数理ﾓﾃﾞﾙがわかってないと
そんなﾗｲﾌﾞﾗﾘは使いこなすことはできない
- 469 名前：デフォルトの名無しさん [2018/09/15(土) 17:45:46.95 ID:VTJ0VoCAa.net]
- >>451
数理モデルの所が物理モデルだったりするけど
やってることは同じようなものだ
それは普通に行われて来たこと
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