- 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
- 910 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/23(火) 14:51:30.72 ID:gBK/KF1nr.net]
- >>876
人にしか出来ないと思われていた高度な処理が可能になった
- 911 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/23(火) 14:53:00.00 ID:yFsvvFWj0.net]
- ゲームで定石以外の手を打つAIはいるけど
脳外科手術とかで定石以外の手をAIに指示されて
実際その通りに手術出来る医者っているのかな
- 912 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/23(火) 15:04:50.59 ID:bagxQGHJa.net]
- 手術の機械学習って学習データどうするんだ？
医療では当面は診断用途だろう
怪しい所を自動ピックアップしてくれるから楽になる
- 913 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/23(火) 19:11:15.08 ID:BDP8ufz9a.net]
- 全く同じ条件の学習が上手くいかなくなったんだけど原因は何が考えられますか
1回目やったときは70epochでvalのaccが.95くらいだったのに
2回目やったら1epochからずっとvalのaccが.65前後のままtrainのaccだけが上がり続けるから過学習してると思うんですけど
実行毎に過学習起きたり起きなかったりとかあり得ますか？
- 914 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/23(火) 21:06:52.05 ID:2b6Tbph30.net]
- 重みの初期化はどうしてるの？
- 915 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/23(火) 21:48:04.91 ID:nb50ik1P0.net]
- みんなすげぇなぁ
機械学習の本まずは1冊やり終えたけどここで話されてる内容ほとんど分からん
- 916 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/23(火) 22:19:45.80 ID:BDP8ufz9a.net]
- >>883
inceptionv3のimagenetです
- 917 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/23(火) 23:35:10.13 ID:7LErHcLzp.net]
- データ分析の基礎的な部分をちゃんと身につけないとと思って統計の勉強始めた
学のある人なら当たり前に知ってる事なんだろうけど自分には知らない事ばかりで結構面白いって感じた
多分最初だからこう思うだけかもしれないけど
- 918 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/23(火) 23:44:40.12 ID:EZC/vVVWa.net]
- >>884
特にディープラーニング関連は本になる頃には陳腐化してるからなぁ
ある程度基礎を勉強したらネットで解説記事とかトップカンファレンスの速報まとめとか有名な論文(の解説)とかを読むと良いかも
- 919 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/24(水) 05:47:43.50 ID:kJsLSWt60.net]
- 脳から就活生の傾向を調べるって怪しすぎてワロタ。
- 920 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/24(水) 08:56:06.97 ID:ljKXe/5ha.net]
- >>884
ここで話されてる内容はもうかなり古くて、だからレスする人も減ってる
- 921 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/24(水) 14:10:20.50 ID:wUNs4a59F.net]
- 統計は高校で習ったから高卒「でも」充分理解できるもんだと思ってたが
最近の高卒は統計習ってないのもいるんだね
- 922 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/24(水) 14:28:42.96 ID:+JXZmafPr.net]
- >>890
統計っても機械学習だとロジスティック回帰とか主成分分析とかカーネル法あたりだろう
高校じゃまずやらない
- 923 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/24(水) 16:06:02.78 ID:anPZCCeda.net]
- kerasでGPUを使う時に
最初のプロパティみたいなので
totalが4GBあるのにfreeが3.2GBしかありません
4GB全部をkerasで使うためにはどうすればいいですか
- 924 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/24(水) 20:34:04.80 ID:GjsFXG0cp.net]
- >>892
＞最初のプロパティみたいなの
これって何？
- 925 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/24(水) 21:13:03.43 ID:scNJP40R0.net]
- 三宅陽一郎は日本のゲームAIの権威と言われてるそうですが本当なのでしょうか？
- 926 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/25(木) 09:15:39.86 ID:Kapp8Prd0.net]
- AIと相性の良い技術ってなに？
- 927 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/25(木) 09:55:47.79 ID:0TmPhp2B0.net]
- プログラム
- 928 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/25(木) 10:44:00.40 ID:bw1V0BXua.net]
- うんこ
- 929 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/25(木) 15:07:49.79 ID:qGEaBy7DM.net]
- >>895
画像診断。下手な医者より優秀だろう
- 930 名前： mailto:sage [2018/10/25(木) 20:36:36.38 ID:yGYVJ0zR0.net]
- >>895
超解像
- 931 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/26(金) 00:03:05.76 ID:HAARiEj70.net]
- クラスタリングって教師ラベルがあるデータに対しても行うことってあるの？
職場の人が教師ラベルあるデータに対してクラスタリングするって言ってたんだけどそれは分類とは違うのかな？と思って聞いてたんだけど自分は知識がないから知らないだけで主成分分析みたいに探索的に何か見つけるために使う事も出来るのかな？
- 932 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/26(金) 00:03:51.15 ID:7cGNdWT70.net]
- ｱﾎたちは
いまのいんちきNNﾓﾃﾞﾙをAIと呼称してんのか
- 933 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/26(金) 05:54:37.59 ID:xXrtI3FC0.net]
- >>900
その場合クラスタリングとは呼ばないような
- 934 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/26(金) 05:58:52.27 ID:xXrtI3FC0.net]
- ラベルが既知なのにクラスタリングっていうのは、聞いたことないしやる意味もないのでは。だってデータの距離空間が定義されてるのにわざわざ別の部分集合に割り当てる意味が分からんな。
次元削減なら分かるけど、クラスタリングなんでしょ？
- 935 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/26(金) 06:57:09.46 ID:GCXjdrQrd.net]
- >>901
それな
- 936 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/26(金) 08:07:55.75 ID:eyOTXDKja.net]
- クラスタリングではなく分類の手法として教師あり学習ではk近傍法ならあるけど
- 937 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/26(金) 10:06:27.81 ID:8ANUhE7EM.net]
- NNの一番の問題点って計算量？理論的な保証？
- 938 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/26(金) 10:38:04.98 ID:XMhrCttAa.net]
- >>906
学習の時は計算量かかるけど使うときは大した事ない
理論保証とブラックボックスさだと思う
- 939 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/26(金) 15:22:53.19 ID:6HAQawqDM.net]
- >>905
すべてのラベルが既知ならそれはしなくない？
上の質問者の意図が全くわからん
- 940 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/26(金) 15:26:11.38 ID:6HAQawqDM.net]
- >>900
上の人が言うように、基本的にその場合クラスタリングとは呼ばない。クラスタリングは教師なしだから。
それで質問に答えるとしたらあるデータX（Xはベクトル）にラベルがあるとして、X以外のデータが入力されたときに例えばaとする。そのaとXとのユークリッド距離を測り（k近傍法）、どのx_iと近いのかを判定したりはする。
- 941 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/26(金) 16:56:27.75 ID:65losNFXM.net]
- https://teratail.com/questions/152987
今CNNの学習をしていて、
このページの1つめの結果画像のような状態なのですが、
原因は何だと思いますか？
- 942 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/26(金) 17:22:17.83 ID:gM4hGWhWM.net]
- >>907
個性っぽくて面白いよな。
- 943 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/27(土) 15:09:34.95 ID:v0X4VL4w0.net]
- これって何か斬新なのか？
www.itmedia.co.jp/news/articles/1810/26/news077.html
GANとしては出来が悪いし、レンブラントのAI画のようなテーマも無いし
- 944 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/27(土) 15:36:19.64 ID:y1YlZFrSa.net]
- Jupyterってジュパイターと発音するんだな
pythonのpyなのは分かってたけどなぜかジュピターって読んでた
- 945 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/27(土) 18:17:25.38 ID:Rhmyt2K70.net]
- こういうのに最初に大金を出した人が美術史を作っていくのや
- 946 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/27(土) 18:22:26.40 ID:YLSwYbPjd.net]
- >>912
著作権とかどうなるんだろうな
- 947 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/27(土) 20:53:05.83 ID:+ZkL2hzfF.net]
- まあ、AIはお金になるという実績を作ってしまったな
- 948 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/27(土) 21:33:01.74 ID:uuDSt7d3M.net]
- >>910
わかる人おねがいします
- 949 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/27(土) 21:41:30.48 ID:0HglwheTa.net]
- >>917
一目瞭然じゃん、教えて欲しいのか、試してるつもりなのか。
- 950 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/28(日) 10:52:14.40 ID:ZEyjWc9P0.net]
- どうみても過学習だろ
- 951 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/28(日) 11:39:15.80 ID:EoM4jV8ha.net]
- >>913
わかる
- 952 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/28(日) 11:41:19.59 ID:EoM4jV8ha.net]
- >>910
そのページ内で結論出てるやん
- 953 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/28(日) 21:57:26.97 ID:U2zUowxY0.net]
- train か少ないとか、val と train の性質が違うとかもあり得るが
- 954 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/28(日) 23:48:27.52 ID:Got3VCGwM.net]
- >>919
これも過学習なのですか？
ページの人が答えてるように下にあるresnet34の結果が明らかに過学習なのは分かるのですが
こんなに振動する過学習もあるのですか？
- 955 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/28(日) 23:50:29.50 ID:Got3VCGwM.net]
- あと、accがほぼ100%近いのにlossが10もあるのが理解出来ないのですが
こんな状態あり得るのですか？
- 956 名前： mailto:sage [2018/10/29(月) 00:14:41.57 ID:MQrExvvX0.net]
- https://bit.ly/2ELs5Zp
- 957 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/29(月) 06:28:46.79 ID:kXYWj2tR0.net]
- >>795
＞>>792
＞そこまで高いの買わなくても、
＞サブ機に1050Ti積んでますけど
＞inceptionv3の199層〜のファインチューニングでも
＞32000枚を100エポック回して大体5時間で終わりますよ
＞低価格でいろいろ試すには悪くない性能だと思うので検討してみてはいかがでしょうか。
ありがとうごさいます
そこそこのグラボ買ってみます
- 958 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/29(月) 08:06:16.95 ID:62KNlyE40.net]
- ↓これって日本版Kaggleみたいなもの？
https://signate.jp/competitions
- 959 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/29(月) 10:26:37.08 ID:8gX7Io6i0.net]
- >>924
https://stackoverflow.com/questions/46561531/why-does-the-valida
- 960 名前：tion-performance-have-large-fluctuations-during-deep-cnn-trai
上記以外にも似たような話がいくつかあったけど明確な回答はないみたい
データセットの側の問題ということのようだけど
単純にデータ数が少ないだけのような気もする [] - [ここ壊れてます]
- 961 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/29(月) 10:55:56.04 ID:8gX7Io6i0.net]
- NNは最小限の構成から始めて
学習曲線を確認しながらレイヤー数を増やして複雑にしていくのが常道だから
まず3層ぐらいの単純な構成だとどうなるのか見るべきじゃないのかな
teratailの例を見れば少ないレイヤー数なら普通に過学習で見られる学習曲線なわけだし
いずれにせよどんなデータを使って何を分析しようとしているかもわからない
ネットワークの構成もわからないで学習曲線だけ出して的確な回答を期待する
というのも無理があるかと
- 962 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/29(月) 11:31:50.05 ID:VxCr7qKV0.net]
- あらかじめ結論を決めておくのは意味が無くね
- 963 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/29(月) 11:38:09.69 ID:tXMYusEla.net]
- でかいネットワークで学習するとむしろ汎化性能が上がるって説もあるよね
- 964 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/29(月) 21:39:26.10 ID:JGxixszg0.net]
- むしろ期待通りの結論に到達するように
学習させてるのがいまのｳﾝｺAIだからな
- 965 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/29(月) 21:58:32.07 ID:zEESrYYqa.net]
- むしろ期待通りになるように学習させないでどうするんだよw
間違った教科書で勉強したら間違った答えを出すだけ
- 966 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/29(月) 22:12:20.15 ID:JGxixszg0.net]
- つまりｵﾏｴが作ったAIは
ｵﾏｴより賢くなることはない
ｱﾎのまま
- 967 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/29(月) 22:18:10.77 ID:FSHl5k4M0.net]
- 教師あり学習なんだからそんなの当たり前やん何言ってんのこの人
- 968 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/30(火) 00:39:20.03 ID:NTdM/MUxa.net]
- 作り手の想像を超えた知性が得られたとしてそのことを数値で評価することなど不可能なんだから、そもそも作成に成功したかどうかすら誰にも分からないわけで
- 969 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/30(火) 02:23:18.40 ID:82wxAJF9a.net]
- >>936
強化学習なんかだと、例えばゲームで人間の思いもよらない戦略を学習する事もあるし、スコアとかの客観的な評価軸もあるぞ
- 970 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/30(火) 08:59:49.24 ID:R0rHQSFYa.net]
- 強化学習は報酬を与えるルールさえ決めれば後は膨大な計算コストがかかるだけで結果は決まっているわけだから作り手を超える賢さを得たと言って良いかどうかは微妙なところ
- 971 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/30(火) 11:21:40.67 ID:82wxAJF9a.net]
- 賢さとは
- 972 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/30(火) 12:07:17.38 ID:BPezb0mna.net]
- 賢さの定義などないけど>>934が賢さについて言ってたから使ってみただけ
- 973 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/30(火) 13:55:45.69 ID:jHKI7OLI0.net]
- この分野、売り逃げがしにくい。
それが良さでもあり悪さでもある
- 974 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/30(火) 16:34:11.40 ID:MWqKC0Xe0.net]
- 本当に初心者ですけど質問です。
他クラス分類してて線形モデルを考えてるんだけどグリッドサーチしてCを出すプログラムを書いた。
そのプログラムを数回走らせると毎回違うCが出てくるんですがそう言うものですか？
ちなみにaccuracyはおんなじ値が何回も出てたまに低かったり高かったりします。
- 975 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/30(火) 17:24:22.04 ID:6RcW7/vQ0.net]
- Cとはw
- 976 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/30(火) 17:27:41.62 ID:MWqKC0Xe0.net]
- >>943
正則化パラメータです
- 977 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/30(火) 17:48:49.55 ID:6RcW7/vQ0.net]
- >>942
プログラムがどうなってるか分からないけど（毎回乱数で変わる値をしようしてるとかあったら）、普通は何度実行しても同じ結果正則化パラメータCを出力しなければいけないと思うよ。
プログラムを見て乱数で設定してるところがないかを確認してみては
- 978 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/30(火) 18:06:39.94 ID:MWqKC0Xe0.net]
- >>945
乱数シードは固定してないです
固定してなくても同じ値が出るってことですか？
- 979 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/30(火) 18:18:52.14 ID:6RcW7/vQ0.net]
- >>946
固定してなければ違う値が出ると思う。固定してればもちろん同じ値が出ないとおかしな話だとは思うけど。。。
（そういう乱数の次元の話じゃないかなと思ったので）
- 980 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/30(火) 18:30:56.53 ID:MWqKC0Xe0.net]
- >>947
研究で、もらったデータセットでやってるのでなんかおかしいのかなと思ってました。
irisのデータでも同じような挙動だったので関係なかったです。毎回違う値(振れ幅もバラバラ)なのは普通ということなのですね。
- 981 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/30(火) 19:26:16.58 ID:9tuKGKcX0.net]
- random_state=42で解決やな
- 982 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/30(火) 22:43:15.66 ID:GavdUYiJp.net]
- みんな普段勉強してる？
仕事外は一切やらない？
- 983 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/31(水) 01:39:51.29 ID:sES2GFEm0.net]
- 機械学習知らん人に説明する度にAIって便利な言葉だと実感する
最適化じゃなくて学習とかクッソ曖昧な言葉で納得してくれて本当助かる
- 984 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/31(水) 01:41:22.42 ID:t08oq/or0.net]
- 学習って用語廃止したほうがいいわ
kerasみたいにfitって言えよ
- 985 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/31(水) 04:49:39.73 ID:JXVBQ0WM0.net]
- >>951
「餌を与えると勝手に学習してくれる」っていうと素人にも分かりやすい
- 986 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/31(水) 06:41:10.96 ID:pccA+Jbua.net]
- >>951
本当に「最」適かどうかは判らないんじゃね？
- 987 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/31(水) 10:06:16.97 ID:TAKFrudE0.net]
- 「AIが考える」って、使っていて違和感を感じる表現だけど
そう形容するのが適切なんだな
- 988 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/31(水) 11:33:47.84 ID:9AveOwUAM.net]
- 適当な説明すると勝手に妄想を暴走させてしてしまう人もいる
- 989 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/31(水) 11:35:46.20 ID:DM2hlzCN0.net]
- 椅子を学習したら切り株に座れる機能がある事も分かるAIはよはよ
- 990 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/31(水) 15:05:10.91 ID:AfZsWIp40.net]
- パブロフの犬ｗ
- 991 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/31(水) 16:12:18.23 ID:9rURn1wWa.net]
- そんなの椅子の認識のさせ方次第でどうにでもなるだろ
背もたれのある普通の椅子しか学習させなければ切り株を椅子と認識できるわけないが座れそうなものを片っ端から学習させれば何とかなる
- 992 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/31(水) 17:37:08.95 ID:DIO1Zi0x0.net]
- ラベリングは誤魔化すために重要。
トヨタのTNGAとか便利便利
- 993 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/31(水) 18:27:00.41 ID:DM2hlzCN0.net]
- >>959
これはただの例で汎用的にやりたいんです。
シンギュラリティ!
- 994 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/31(水) 18:38:23.95 ID:PS6I4Eoja.net]
- 切り株画像に「イス」ってラベル付けなくても
切り株に人が座ってるラベルなし画像から推測できるぐらいにはなって欲しいね
- 995 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/31(水) 21:01:56.61 ID:HmfWxI/4a.net]
- 生まれて初めて切り株を見た人間でも、切り株に椅子としての機能を見出せるだろうけど、これは「座れそう」→「座れた！」という環境とのインタラクションがあるからなんだろうか
前にNHKの番組で東大の松尾先生が「体を持たない知能は存在するか？」的な事を言っていたな
- 996 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/31(水) 21:15:33.30 ID:N9TdgOC+0.net]
- 兎が転げるかどうかを判定して下さい
- 997 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/31(水) 22:09:58.39 ID:2LY4gCsVM.net]
- >>961
だからほんなら汎用的なデータ食わせろって話ですわ
まさか学習データが画像しかないとか思ってるわけでもあるまい
- 998 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/31(水) 22:18:31.69 ID:P5/vr7Wfr.net]
- >>965
データがない未知の場面に出くわしても人間みたく持てる経験と知識を応用出来るかって話だろ
データさえあればって身も蓋もない話
- 999 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/31(水) 22:21:11.84 ID:DM2hlzCN0.net]
- >>965
そうなのね。
昨日辺りの日経新聞に書いてあったのよ。
- 1000 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/10/31(水) 22:41:28.97 ID:XzHEjZDYM.net]
- >>966
切り株に座れるか判定の可否を議論してる時にドラえもん作りたい話されても知らんがな
- 1001 名前：デフォルトの名無しさん [2018/10/31(水) 23:07:24.47 ID:P5/vr7Wfr.net]
- >>968
切り株はあくまでも一例だって>>961が言ってるやん
- 1002 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/01(木) 05:25:09.80 ID:KHSnGnhJ0.net]
- >>961
そしたら身体持たせて学習(実体験)積んで
痛い目に合わせないとダメやろ
- 1003 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/01(木) 08:43:51.58 ID:6C/JpYju0.net]
- なるほど
- 1004 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/01(木) 10:47:02.18 ID:z733lC2q0.net]
- 産まれてすぐからちんちんあったけど生殖に使うものだって気付いたのは十年以上経ってからだしな
- 1005 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/01(木) 11:00:15.65 ID:HdmsTef60.net]
- >>969
意味を把握した思考もどきがやりたいなら
多分、言語処理のKingとQueenの話の方が例題として適切
切り株と椅子だと形状の特徴で学習してるだけぽい
- 1006 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/01(木) 14:19:21.88 ID:aGO292A70.net]
- 猪が来たらどうする？
- 1007 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/01(木) 15:02:24.07 ID:TL6Ac/Cx0.net]
- 質問です
評価基準をaccuracyでやってるんですが、交差検証するたびに60%〜80％の幅で出ちゃうんですが、こういうときは例えば10回プログラム走らせて平均取るみたいな評価をすればいいですか？他に評価方法がありますか？
- 1008 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/01(木) 15:04:59.66 ID:K++eZGijM.net]
- >>969
別に例なら切り株でもベンチでも何でも同じやがな
欲しいと想定される機能を実現するため相応のデータ(センサ)と学習は必要やろが
生まれつき視覚以外の感覚がない人間が椅子ばっかり教えられて果たして切り株に座れると思うかどうかや
椅子の画像データ学習させるだけでドラえもん作りたいくらい頭クルクルパーなこと言ってるの理解してるんか
- 1009 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/01(木) 15:14:35.11 ID:K++eZGijM.net]
- >>975
学習終了後の評価でそんだけバラつきあるならちゃんと収束してるかとかデータ数大丈夫かとかいろいろ見直してみたらどうじゃろか
- 1010 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/01(木) 15:42:41.91 ID:TL6Ac/Cx0.net]
- >>977
データ数はどうにもならないんですよね。自分でも少ないってのは分かってるのですが。
収束してるかどうかってのは、線形svmでやってたので怪しいかもしれないです
- 1011 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/02(金) 07:26:51.97 ID:R64W7CuQ0.net]
- 質問です
人工知能用のPCを買おうと思っているんですが、
Linuxがベストとして
クソOSと言われているUbuntuでいいんでしょうか？
Fedoraのほうが評判良いですが・・・？
- 1012 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/02(金) 09:23:48.57 ID:lRUrxC7ia.net]
- linuxはほとんど無料で手に入る
- 1013 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/02(金) 09:42:29.33 ID:7B/VUhwC0.net]
- 両方試してみたらいいのでは
LTS版があって情報も多いUbuntuが無難な気はする。
- 1014 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/02(金) 16:11:27.17 ID:ggr9EF3w0.net]
- Fedraの方が糞
- 1015 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/02(金) 17:00:09.45 ID:kFSDuH24d.net]
- ど素人かよ…
- 1016 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/02(金) 19:31:48.96 ID:EV14OdoL0.net]
- んなもん買うよりawsかgcpで試してみたらいい。
- 1017 名前： mailto:sage [2018/11/02(金) 19:36:26.30 ID:o5NYXwZJ0.net]
- >>979
どのディストリでも大して違いはないと思いますが
- 1018 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/03(土) 00:10:53.31 ID:mBAfemi8a.net]
- >>979
無難なの選んどけばいいんでない
むしろ悩みどころはスペックとかどのライブラリ使うかとかでは
- 1019 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/03(土) 01:59:27.38 ID:sOGll4gf0.net]
- >>979です
皆さんご回答ありがとうございます
わかりました
とりあえずUbuntu使おうと思います
PCのスペックはだいたい決まっています
ライブラリは主にTensorFlowを使います
- 1020 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/03(土) 07:19:41.13 ID:HkPHzurE0.net]
- xeon phi はいいぞう
- 1021 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/03(土) 14:53:35.78 ID:Is/adptI0.net]
- https://blog.tinect.jp/?p=35489
- 1022 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/03(土) 19:11:44.45 ID:fz7zsIZd0.net]
- 安ｗ
Xeon Phi? 7210 (64コア) \3,585,600
- 1023 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/04(日) 00:03:11.36 ID:EyE9WGn+0.net]
- >>984
＞ んなもん買うよりawsかgcpで試してみたらいい。
横からスマンけど、研究費が無尽蔵にあるならaws、gcp、またはazure
でもいいけどさ、俺のように金がなくなってすぐ頓挫となるぞ？
データ入れて回してたらすぐ100万使っちゃうから。
PC買ったほうが絶対にいい。
- 1024 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/04(日) 00:12:52.08 ID:GZek0SD/0.net]
- ＧＰＵ稼働率高いと割高だよね
- 1025 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/04(日) 00:32:48.74 ID:DgRqIkT0d.net]
- すぐ100万てどういう使い方してるんだよ、16gpu でも使ってるのか
- 1026 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/04(日) 09:52:52.56 ID:vHuLXd67a.net]
- 素人がGPU大量にぶん回している場合、機械学習の理論面をしっかり学習すればかなり無駄なデータ・処理を削れることが多い
- 1027 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/04(日) 11:43:37.01 ID:Wbg0dK2l0.net]
- アホかｗ
- 1028 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/04(日) 12:19:53.02 ID:yioi4JUk0.net]
- てかgcpなら1日毎でいくらかかってるか見れるわけだし、とりあえず3万円分でやってみたらいい。
費用感を把握してからgpuハード買うってのでも別に遅くはないだろ。
- 1029 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/04(日) 13:37:21.91 ID:5RY1Lh2I0.net]
- 実際デプロイしたときに
実行前にプログラムスキャンして
あなたのアルゴリズムは最適化が足りません
提出しなおせとか
このまま実行すると少なくとも100万円以上になりますが
よろしいですかとか逝って欲しい
- 1030 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2018/11/04(日) 14:36:58.44 ID:W830XVm1a.net]
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【統計分析】機械学習・データマイニング21
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1541309676/l50
- 1031 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/04(日) 14:40:43.49 ID:5RY1Lh2I0.net]
- ねむねむ
- 1032 名前：デフォルトの名無しさん [2018/11/04(日) 14:41:29.39 ID:5RY1Lh2I0.net]
- うめうめ
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