- 1 名前：デフォルトの名無しさん [2019/03/05(火) 09:36:28.29 ID:9f+A75km.net]
- ※前スレ
人工知能ディープラーニング機械学習のための数学
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1482808144/
- 116 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/23(火) 08:52:19.28 ID:uLczjQgP.net]
- 主観確率ってのがあるんだよｗ
- 117 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/23(火) 10:29:09.39 ID:o3nNI827.net]
- 自称AI出来ます。は、単にtensorflow使えますが多い印象
Excelが下手な分析ツールより使えることはあまり知られていない
- 118 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/23(火) 12:48:28.94 ID:/OXoinoz.net]
- そうそう
エクセル使いこなすだけで
けっこういけるよね
ディープラーニングなにそれ知らない！
と言ってても仕事になるし
高い給料貰える！
エクセルさまさまだぜ！
- 119 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/23(火) 13:10:16.34 ID:l5zvtyfw.net]
- エクセルで回帰分析だけしてるおじさんが年収1000万以上か
バブル崩壊に備えた方がよさそう
- 120 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/23(火) 14:43:03.08 ID:e3YWSDSX.net]
- ネタに決まってるだろう
- 121 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/23(火) 15:09:47.10 ID:IJZpbImJ.net]
- >>119みたいなこと言ってる人って「高度な知識を活用してるんだから収入が高くて当然」と思ってそう
客がやりたいことはあくまで課題の解決であり高度な知識を使った難解な理論を見せつけてほしいわけではないのだから
EXCELで解決できるならそれはそれで何の問題もない
- 122 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/23(火) 16:19:59.64 ID:jDkG2NnG.net]
- 説明や再現出来るのも大事だしな
Excelは遅いけど、数字を追いかけられるし
- 123 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/23(火) 16:42:09.35 ID:iCVt2Yr1.net]
- 人工知能とexcelに何の関係あんの？
マクロもAI？
二次関数もAI？
- 124 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/23(火) 17:08:12.21 ID:5PNO0H7i.net]
- 2進数かな
お前は何がAIと関係あると思う？
- 125 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/23(火) 19:56:49.88 ID:MEocztQa.net]
- >>123
当たり前じゃん
AIは今のところ機械学習であり
機械学習の基本は統計学だから
エクセルで回帰分析したら
もうAIと言えるんだよね
AIには定義がないんだから
なんでもOKなんよ
- 126 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/23(火) 20:49:53.95 ID:wUFiuOAd.net]
- 賢いと思えればAI
たとえ中身がif分の羅列でも
- 127 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/23(火) 20:50:09.24 ID:s0YSuRdR.net]
- エクセルの回帰分析は誤差が大きい（鼻糞ホジホジ）
- 128 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 06:52:09.41 ID:vJuPYUSL.net]
- はぁー必要十分条件も理解してないガイジばっかりでうんこでますわー
- 129 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/24(水) 09:12:12.23 ID:38R9RHzh.net]
- >>127
＞ エクセルの回帰分析は誤差が大きい
どのくらい誤差あんの？（鼻糞ホジホジ）
何と比べて大きいの？（鼻糞ホジホジ）
- 130 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 09:40:47.62 ID:IjvamLX/.net]
- >>127
ExcelでもTensorFlowでも同じ回帰分析をやらせりゃ同じ結果になるよ
誤差があったら、お前が何かを間違えている
- 131 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 10:15:50.64 ID:9vU+3BzF.net]
- 回帰分析なんて枯れた手法なのにソフトが違うだけで結果が変わるわけないんだよな
- 132 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/24(水) 10:58:01.97 ID:kOKj+292.net]
- 何使おうと同じアルゴリズムなら同じような結果になる
- 133 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/24(水) 11:17:31.38 ID:N8NvLFq2.net]
- そもそも回帰分析なんてどんな直線やどんな曲線に回帰するのかすら判らんものを
たまたま誤差が少ないってだけでどれかを選んでる
- 134 名前：だけで真実を表してる裏付けはどこにもない
それを勘違いしてるから >>131 みたいな話が出て来る [] - [ここ壊れてます]
- 135 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/24(水) 11:19:39.72 ID:kOKj+292.net]
- 検定ってご存知？
- 136 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 12:10:03.26 ID:O85saua3.net]
- 回帰分析って言ってる時点で1次式なのか2次式なのかといったモデルは決まってる前提でその式の各係数を決める話をしてるのだと思ってたけど
データだけ突っ込んでモデル自体をソフトウェアが自動で決めるようなことを想定してたのか
- 137 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/24(水) 12:11:57.50 ID:38R9RHzh.net]
- 90年代ぐらいまで、
エクセルの分散がn―1で
割ってなかったとか
おじいさん先生が言ってた
ような気がする
- 138 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 12:57:41.74 ID:UlU2004R.net]
- 分布を見てみないと回帰できるのかどうかわからないからなあ
- 139 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/24(水) 13:04:55.38 ID:38R9RHzh.net]
- 分布をみて回帰とは
何の分布がどういうふうになってたら
回帰分析できないの？
- 140 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/24(水) 13:14:40.01 ID:38R9RHzh.net]
- >>133
そこまで話し広げて
後出しじゃんけんのような
卑怯な書き込みしてまで
マウントとりたいとは
まるでFラン馬鹿大卒か高卒の在日のような
奴だなと思った
- 141 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 13:20:43.07 ID:f3LKzp41.net]
- 在日とか ID:38R9RHzh は人格が破綻していて社会では使い物になりそうにないな
- 142 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 13:22:05.07 ID:I/bOrGWD.net]
- だからニートのネタだって
- 143 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/24(水) 13:24:56.34 ID:tLcJGJxG.net]
- 回帰分析の話で勝てないと見るや人格攻撃に走るの草
謙虚になろうや
- 144 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 14:17:05.17 ID:IjvamLX/.net]
- >>136
NumpyやPandasもデフォルトはn法で、
オプションでn-1になるぞ
- 145 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 15:05:38.35 ID:1/UrOMaJ.net]
- 分散の定義はあくまでnで割るものだからな
n-1は標本分散の場合なのである意味特例
- 146 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 15:08:02.20 ID:1/UrOMaJ.net]
- ×標本分散
○標本の不偏分散
- 147 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 15:12:20.30 ID:CTAUfM43.net]
- ID変えて複数レスして、その内容が私は素人です（笑）
- 148 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 15:18:12.61 ID:CTAUfM43.net]
- エクセルで回帰分析しました、以上の情報がまったくない
- 149 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 15:20:55.66 ID:CTAUfM43.net]
- エクセルとTensorFlowの回帰分析は同じ結果になります、教科書の演習問題で違ったら問題だろ
- 150 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 15:23:17.37 ID:CTAUfM43.net]
- 数学できることが唯一の自慢の爺であった、終了
- 151 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 16:02:02.91 ID:CTAUfM43.net]
- そもそも回帰分析しましたはスレチ
- 152 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 18:04:33.84 ID:IjvamLX/.net]
- 何この必死な独り言連投
>>127が間違いを指摘されたから流したいのか？
- 153 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/24(水) 18:26:18.79 ID:kvANDmdB.net]
- いつもクソチョンが
マウントとりにくるな
ママゴトやってても
今は稼げるから
半島へ帰れクソチョン
- 154 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 19:24:08.56 ID:IjvamLX/.net]
- 自分のレス>>143で一つミス
Numpyの分散デフォルト：n
Pandasの分散デフォルト：n-1
基本的に使うのがNumpyで毎回ddof=0とddof=1を付けて使い分けてたから、
デフォルト値を忘れてた
- 155 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 19:35:02.78 ID:kM/MTy+d.net]
- >>138
渋谷でランダムに捕まえた40代男性の
乳首の色相を縦軸に、名前の画数を横軸にプロットしたものとかかな。
- 156 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 19:41:24.01 ID:9WBqGKTv.net]
- >>138
最小二乗法を使う回帰の場合は誤差分布が正規分布であることを前提としている
- 157 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 19:49:44.89 ID:kM/MTy+d.net]
- >>155
それはない
- 158 名前： mailto:sage [2019/07/24(水) 20:12:29.82 ID:+4E3jW9F.net]
- >>156
最小二乗法がガウス分布前提なのは周知の事実だと思っていましたが？
- 159 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 21:07:40.52 ID:xmatRoj6.net]
- エクセルで解ける問題のデータ数、問題の複雑さはどうなってんの？
- 160 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/24(水) 21:14:42.44 ID:xmatRoj6.net]
- それこそ統計を勉強したことあるのかだなｗｗｗ
- 161 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/25(木) 00:58:08.24 ID:cvsZ9bPC.net]
- >>157
最小二乗法自体は、誤差分布なぞ関係なく計算できる。
誤差分布がガウス分布である場合には、そのデータに最尤度法を適用した結果と最小二乗法の結果が一致する、というだけ。
- 162 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/25(木) 01:38:23.98 ID:AkSyhd6y.net]
- クソチョン♪
クソチョン♪
- 163 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/25(木) 07:41:43.82 ID:RhFBKPH8.net]
- 計算できるから結果がナンセンスでないとは限らない
- 164 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/25(木) 08:33:08.19 ID:EHXNcItH.net]
- Excelでも何でもいいけど、精度をわかった上でツールを選定すべきかと。
- 165 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/25(木) 08:45:59.51 ID:SsJeKkpT.net]
- >>160
で、誤差分布が正規分布でない場合にどれくらい使い物になるの？
- 166 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/25(木) 11:14:48.47 ID:wa+Htxxc.net]
- >>163
精度が変わるツールって何があるの？
- 167 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/25(木) 11:20:55.96 ID:TlWIhN8d.net]
- お笑いを一席
エクセルで回帰分析したらもうAIと言えるんだよね
ExcelでもTensorFlowでも同じ回帰分析をやらせりゃ同じ結果になるよ
誤差があったら、お前が何かを間違えている
- 168 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/25(木) 12:03:35.90 ID:fGunAZiE.net]
- アホにいちいち突っかからんでも
- 169 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/25(木) 12:55:02.75 ID:r6lVRV7+.net]
- >>164
だからそれが「分布次第」だっていうのが、 >>137 (≠俺) が言ってることだろ。
[[1,0.95],[1,1.05],[2,1.95],[2,2.05],[3,2.95],[3,3.05]] みたいなデータ列を考えてみ。
- 170 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/25(木) 12:58:59.60 ID:tdyonMu2.net]
- >>164
使いものになるかどうか
目的によって異なる
そんな基本もわかってない？
やはり在日はだめだな
- 171 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/25(木) 15:04:24.64 ID:C9srKr4g.net]
- 同じデータを同じ式に当てはめようとするだけなのに君の頭の中にしかない目的とやらを変えるだけで最小二乗法の精度がコロコロ変わったら怖いだろ
- 172 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/25(木) 15:48:56.77 ID:562nPX19.net]
- マウンティングで飽き足らず、今度はレッテル貼り
- 173 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/25(木) 15:50:01.51 ID:562nPX19.net]
- 統計も勉強したことがない厨房
- 174 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/25(木) 16:50:38.36 ID:9NIcUt4V.net]
- 今朝のワイドショーで中国の顔認証の紹介してた
20年くらい前の誘拐事件で行方不明になった子供の
3〜4歳頃の写真を20年歳取らせた加工というか推測画像を生成して
今年の1月から実験初めてもう9人の行方不明者が親と再会したらしい
そもそも誘拐が年間7万人とかどんな國やねんって思うが
- 175 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/25(木) 17:44:10.56 ID:yPXvudGc.net]
- >>169が自分で「正規分布でない場合の結果は目的によって異なる」と言ってるんだけど
- 176 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/07/25(木) 20:30:18.40 ID:EHXNcItH.net]
- >>165
精度が変わるとは書いてないけど。
- 177 名前：デフォルトの名無しさん [2019/07/28(日) 00:26:27.89 ID:fyTE/TpuR
]
- [ここ壊れてます]
- 178 名前： mailto:機械学習って実験計画法使う？ []
- [ここ壊れてます]
- 179 名前：デフォルトの名無しさん [2019/08/17(土) 22:20:24.96 ID:InU8pgLg.net]
- 分類と回帰の違いを２０文字以内で説明すると？
- 180 名前：デフォルトの名無しさん [2019/08/17(土) 22:38:20.26 ID:FDUcZe89.net]
- 激レアさんを連れてきた。★2 ガリガリロボット博士
- 181 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/18(日) 13:09:00.59 ID:DpN5OoNt.net]
- >>177
分類は山、回帰は谷
- 182 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/18(日) 14:35:32.45 ID:7XqOqSvA.net]
- 川は？
- 183 名前：デフォルトの名無しさん [2019/08/19(月) 18:52:15.23 ID:CtHENgNW.net]
- 川は相関係数
- 184 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/20(火) 20:42:52.75 ID:rGGEuDLW.net]
- ディープラーニングって何？
たとえば、迷惑メールの判定処理を人工知能に任せる場合、
形態素に区切って、迷惑メールのみに含まれる用語、普通のメールのみ含まれる用語をリストで
作ってそれを辞書に判定をするのが機械学習でいいんだよね？
じゃあディープラーニングはこれでいうところの何に該当するの？
- 185 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/20(火) 20:59:14.10 ID:NFdjA4T0.net]
- 機械学習では迷惑メール判定に用語リストなんて作らない
- 186 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/20(火) 21:07:54.98 ID:Mr1sYATT.net]
- 釣り針に餌くらいつけろや
- 187 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/20(火) 21:12:53.88 ID:rPERbhi6.net]
- >>183
じゃあどうやって判定するの？特定の用語が含まれるときに点数をつけていって
一定の点数が付いた時点で迷惑か普通かのチェックをするんじゃないの？
クソ素人に分かるように説明してほしいです
- 188 名前：デフォルトの名無しさん [2019/08/20(火) 21:34:12.34 ID:y7WBcEZt.net]
- まず迷惑メールを2兆通ぐらい用意し学習させます
- 189 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/20(火) 21:40:17.69 ID:rGGEuDLW.net]
- メールを細かく切ってベクトルにして内積を計算するとか？
- 190 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/20(火) 21:41:44.02 ID:priutWKJ.net]
- >>186
迷惑メールじゃないメールも用意しないと
- 191 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/20(火) 21:46:03.15 ID:rGGEuDLW.net]
- >>188
迷惑メールと迷惑じゃないメールを人間が予め判定して用意する必要があるのはディープラーニングでも同じなの？
- 192 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/20(火) 22:39:34.24 ID:XflAmbMJ.net]
- 馬鹿のくせに複雑なことを聞きたがる
- 193 名前：デフォルトの名無しさん [2019/08/21(水) 00:46:07.58 ID:jDiMObB6.net]
- 教師無し学習のことか？
- 194 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/21(水) 09:13:45.82 ID:ivNq7IQL.net]
- ディープラーニングが何なのか、たとえば迷惑メール判定ならどういう処理がディープラーニングなのかが知りたいです
それが分かるサイトとかあったら教えてください クソバカにも分かる優しいサイトを
- 195 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/21(水) 10:00:08.97 ID:2dudUrk8.net]
- あらかじめ迷惑メールと分類された結果に含まれる特徴を抽出して指標とします。
>迷惑メールのみに含まれる用語、普通のメールのみ含まれる用語
を人が作ったら、変な先入観は入るし、条件分岐が複雑すぎて疲れだけなので、
良いこと無しです
- 196 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/21(水) 10:40:43.19 ID:ivNq7IQL.net]
- >>193
ありがとう。膨大なデータから何か希望のものを識別するための
特徴を抽出してフィルタリングするのは太古昔からやってたことだとおもうんだけど
ディープラーニングは何が画期的で新しいの？
- 197 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/21(水) 11:33:13.94 ID:iDd33+IN.net]
- 識別のための特徴抽出ルール自体をを自動で作ってくれるのが機械学習
- 198 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/21(水) 13:54:07.74 ID:WO3RMdqG.net]
- 迷惑メール判定をディープラーニングで処理するということは、こういうことですか？
入力 迷惑メールと非迷惑メール２兆通のテキストデータ
処理 テキストデータの特徴抽出モデル
出力 識別ルール
ここでモデルに渡して得られた識別ルールを使って迷惑メール判定処理をしたら
それはディープラーニングを使ってるということになるんですか？
テキストデータの特徴抽出モデルの実装方法はブラックボックスで一般には分からないということですか？
テレビに映像が映る原理を知らなくてもテレビが見れるように。
- 199 名前：デフォルトの名無しさん [2019/08/21(水) 15:07:05.65 ID:ur92H
]
- [ここ壊れてます]
- 200 名前：W83.net mailto: 他のDLは知らんけど
SPAMフィルタはベイズ推定でしょ [] - [ここ壊れてます]
- 201 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/21(水) 19:31:58.92 ID:CWm4Oz8X.net]
- >>196
ＤＬはネットワークは人が設定。
重みが学習により更新される。
- 202 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/22(木) 00:28:34.61 ID:NBuDjZaL.net]
- DLじゃなくても…
- 203 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/22(木) 07:44:19.22 ID:j0xBaT7o.net]
- >>196
特徴抽出をNNモデル、特に隠れ層(中間層)と呼ばれる層の数を2以上としたものがディープ(深層)と呼ばれる。
持て囃されてるのは、計算機の能力が上がって層数増やしたら色んな所でうまくいき始めたので。
- 204 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/22(木) 10:42:44.05 ID:486x2u8v.net]
- 皆さんどうもありがとう。
少しずつわかってきた気がしますね ディープラーニング
色んな所でうまくいき始めたという言葉がなんか刺さりました
「これは○○です」というデータを何万何億と用意して、
学習させれば、特徴量を計算できるようになるんですね どれくらい似ているかの類似度のようなもの
これが機械学習。
コンピューターがどうやって学習するのかが不思議だったんだけど、
入力データが音声テキスト画像映像、どんなあらゆるデータにおいてもデータを分割して、
分割したデータのあらゆるの組み合わせについて見ていくことに変わりはないということなんですね
そのラベル付けされたデータだけが持つ組み合わせを探し出して、それをそのラベルが持つ特徴として記憶していくんですね
その中の学習のさせ方の1種のフレームワークみたいなものがディープラーニング。
正確にはそういう学習の仕方をしてるかもしれないし、してないかもしれない。
そしてディープラーニングは、機械学習でいうところのデータ分割をして組み合わせのパターンをそれぞれ
比較して演算して、などという指定をしないで、勝手に特徴を見出す。
自動的に特徴を見出す。これがなかなか分からなかったんだけど、ようやく少しわかった気がする。
ディープラーニングは学習という部分では機械学習と同じく特徴量を計算する点で同じなんだけど、
実装方法の視点が全く違うんですね
人があれこれ処理方法をロジックを指定して計算させるのではなく、
もうめんどくさいから人間の脳の仕組みをつくろうよと。
中身がどうなってるかは分からないけどすべての材料は揃っていてその構造も分かってるし、
それでデータを入力してみたらいい感じに結果が出るんじゃない？という考えのもとで
脳の神経細胞のネットワーク構造を表現したモデルがいろいろ出回ってるということですかね
つまり、脳の仕組みをプログラミングしてそこにデータを流してたまたまいい結果が得られてるということ、
なので結果に対してどういうプロセスを経てその結果が出てるのかは誰も分からないという状況が生まれる
つまり人工的に知能をつくったらGPU演算性能の向上で結果が出始めたのがディープラーニングと理解しました
- 205 名前：デフォルトの名無しさん [2019/08/22(木) 10:46:39.08 ID:yykJaidr.net]
- >正確にはそういう学習の仕方をしてるかもしれないし、してないかもしれない
人間はどういう仕方なんだろうね
DL以下の能力の人も多いが
- 206 名前：デフォルトの名無しさん [2019/08/22(木) 10:49:17.57 ID:xQsiKIbM.net]
- >つまり、脳の仕組みをプログラミングしてそこにデータを流してたまたまいい結果が得られてるということ、
いや、ここは全然間違ってる。
- 207 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/22(木) 11:31:12.13 ID:ZPJBbnly.net]
- ＞人があれこれ処理方法をロジックを指定して計算させるのではなく、
人があれこれ処理方法を指定する必要があるぞ
- 208 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/22(木) 12:08:37.28 ID:2/kNlfUe.net]
- 入力されたデータに対して、学習した正解データとの統計学的な距離を出せる
任意の数字に近ければ似てる
遠ければ似てない
- 209 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/22(木) 13:24:59.74 ID:CLxWu3yt.net]
- ど素人の相手をする暇人
- 210 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/23(金) 10:25:23.24 ID:tXRsg9pi.net]
- >>201
分かった気がするって書いてけど、多分分かってないです
ちゃんと理解するなら勉強しないと
- 211 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/26(月) 18:49:37.52 ID:GH+yGfGx.net]
- ディープラーニングは、超大雑把に言うと「ディープ」に多層化したレイヤーを用いたマシンラーニングの一種。
199はマシンラーニング自体わかってるような口ぶりだが、たぶんそのいくつかのモデルを知ってるだけかな。
- 212 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/26(月) 19:38:30.47 ID:KbLLHO+m.net]
- おまえもな
- 213 名前：デフォルトの名無しさん [2019/08/26(月) 19:51:23.13 ID:m6YuGqgq.net]
- >>208
ディープラーニングとは「ディープ」な「ラーニング」です、くらいの事しか言ってなくて草生える
- 214 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/26(月) 20:22:47.93 ID:qc0qJ/lp.net]
- 実際のところ「ディープ」には「多層の」という程度の意味しかないから仕方がない
- 215 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/26(月) 22:43:13.16 ID:X5k9P1Qa.net]
- ？？
- 216 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2019/08/26(月) 22:44:43.32 ID:KbLLHO+m.net]
- 「ディープ」に多層化したレイヤーｗ
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