16/05/30 14:30:00.87 lmnfFsu1.net
情報幾何講義
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
3:デフォルトの名無しさん
16/05/30 14:30:51.65 lmnfFsu1.net
前946
>>940
おお知らなんだ、ありがとう
技術はあるんだよ。でもそれを生かせない
GoogleやIBMに限らずサービス化が本当に下手なんだよ
URLﾘﾝｸ(dev.smt.docomo.ne.jp)
とか世の中じゃだれも知らんでしょ
4:デフォルトの名無しさん
16/05/30 14:33:48.80 lmnfFsu1.net
GTC 2016の基調講演でNVIDIA CEOが語った5つのテーマと，そこから見えるNVIDIAの現状と将来
URLﾘﾝｸ(www.4gamer.net)
"人工知能が描いた「レンブラントの新作」"
URLﾘﾝｸ(wired.jp)
Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
URLﾘﾝｸ(www.amazon.co.jp)
そしてこのリリースラッシュ、日本でもオッパイソンさんの時代がきたか
5:デフォルトの名無しさん
16/05/30 14:50:31.03 RFSgB5xL.net
みんなまた会えたね、元気にしてたかな？
6:デフォルトの名無しさん
16/05/30 15:50:06.18 iGtTjZst.net
入力の2乗を出力するNNをTensorFlowで作ってみたが
うまく学習できない
URLﾘﾝｸ(codepad.org)
どこか間違ってる?
どんな関数も学習できるものだと思ってたけど
2乗するとかの学習はできないんだっけ
7:デフォルトの名無しさん
16/05/31 01:54:46.36 yonbqFQN.net
自然言語処理にディープラーニングつかってるやつ
おる？
8:デフォルトの名無しさん
16/05/31 06:27:16.88 IYngq7qT.net
>>7
Yusuke Oda ‏@odashi_t 5月27日
Chainerの公式サンプルに書いてあるSkip-gramモデルを読んだが、
これ損失の計算が逆では？
9:デフォルトの名無しさん
16/05/31 13:06:34.49 5gYihEaC.net
またsystemdが動かないフォートランとかのプログラムを増やしてきやがった。nohup禁止だとよ
信頼出来る数値計算プログラムの大量絶滅きたああ
10:デフォルトの名無しさん
16/05/31 17:09:37.48 S6ZaR9C8.net
セックス
ドラッグ
systemd
11:デフォルトの名無しさん
16/05/31 21:31:50.48 yonbqFQN.net
>>8
自然言語処理ですごい人っぽいね、ありがとう
12:デフォルトの名無しさん
16/06/01 12:16:59.59 brbx4jLf.net
会社の仕事で、動画で機械学習をやらなきゃいかんのだが、
基礎知識ってどこから得られるか教えてエロい人！
静止画像を扱ったものは多いのだけど…
13:デフォルトの名無しさん
16/06/01 12:25:48.72 ShQwsri0.net
５０マソで教えてあげる、どう？
14:デフォルトの名無しさん
16/06/01 15:06:54.16 S1GnvLve.net
>>12
このスレ、詳しい人はいなくなったから、聞いても時間の無駄だよ
15:デフォルトの名無しさん
16/06/01 15:51:44.21 brbx4jLf.net
>>14
マジっすか… 前スレで、学生さんの戯れ言が多いなとは感じましたが
仕方がない、他をあたりますか… ﾄﾝです
16:デフォルトの名無しさん
16/06/01 17:23:35.65 J8aUcic4.net
自演乙
17:デフォルトの名無しさん
16/06/01 17:48:04.91 weg166lE.net
>>12
動画をどうするの？
クラスタリング、判別、次元削減とかあると思うけど
18:デフォルトの名無しさん
16/06/01 17:48:33.51 brbx4jLf.net
>>16
気を悪くしたならごめんなさい、このスレになれていないので。
答えてくれるとうれしいです。
19:デフォルトの名無しさん
16/06/01 17:51:46.89 brbx4jLf.net
>>17
レスありがとう、中心的な目的は判別（分類）と異常検知です。
20:デフォルトの名無しさん
16/06/01 18:12:09.82 mnRRZuIC.net
それならやっぱりセブン銀行と提携するすごいSOINNです
21:デフォルトの名無しさん
16/06/01 18:18:37.48 fWR+VhsT.net
>>19
動画の異常検知って何？
22:デフォルトの名無しさん
16/06/01 18:48:44.81 3Uom60Ul.net
>>12
マジレスすっと機械学習は難しいから
ネットで基礎知識仕入れようとするのは徒労
FXで一発当てようみたいなゴミ記事は多いが
数学的基礎から書いてある記事は少ない
仕事なんだから
投資だと思って本買え
23:デフォルトの名無しさん
16/06/01 19:28:34.81 weg166lE.net
>>19
映ってる物が何かを判別するのなら静止画を切り出してやれば良いのでは？
異常検知って何が異常で何が正常か判らない
改竄の有無とか？
24:デフォルトの名無しさん
16/06/01 19:41:09.15 brbx4jLf.net
>>21 >>23
異常検知は生起確率が極めて低い（けれど重要な）パターンをどう扱うか、
という意味で使いました。
>>22
アドバイスありがとう、週末に大きな書店で探してみます。
25:デフォルトの名無しさん
16/06/01 19:42:52.99 wExroDJ+.net
防犯カメラからの不審者発見的なやつかな
26:デフォルトの名無しさん
16/06/01 19:46:44.48 brbx4jLf.net
>>23
静止画だけでは難しいです。（仕事の内容とは違いますが）例えば、
サッカーのキックの種類を動画で判別するためには連続するフレームを扱わないと分からないので。
27:デフォルトの名無しさん
16/06/01 19:49:41.78 brbx4jLf.net
>>25
鋭いですね！ 詳しくは書けませんが、セキュリティ関連です。
28:デフォルトの名無しさん
16/06/01 19:56:06.60 xsCghkJa.net
（それって既にだいぶ詳しく書いちゃってるんじゃないかなぁ）
29:デフォルトの名無しさん
16/06/01 20:12:09.75 weg166lE.net
>>26
コマを切り出して処理するしか無いのでは
それら複数のコマから軌道を一枚の画像にして判別するとか
不審者検出は既に製品化されてたと思うから
探せば論文とかあるかもね
正常とは何かを定義したら
それから外れているのが異常の候補なのでは？
30:デフォルトの名無しさん
16/06/01 21:11:04.82 ZsMhtPQN.net
>>18
お前の仕事にただで協力する馬鹿がいるとおもうか？
会社の仕事は機密だら、違うか？
>マジっすか… 前スレで、学生さんの戯れ言が多いなとは感じましたが
そこで聞くお前はそれ以下
31:デフォルトの名無しさん
16/06/01 21:41:56.13 3pKLZJ47.net
狂犬注意 www
過疎るのも仕方ないわw
32:デフォルトの名無しさん
16/06/01 21:43:41.21 ZsMhtPQN.net
煽り入りました
33:デフォルトの名無しさん
16/06/01 23:34:58.96 fWR+VhsT.net
「機械学習でやれ」って言い出した上司が何をどう勉強したり調べたらいいかヒントを出してあげられないようじゃ厳しいだろうな
今流行だからってんで機械学習に飛びついたんだろうけど
34:デフォルトの名無しさん
16/06/02 05:48:21.02 g/qCknEu.net
URLﾘﾝｸ(www.rbbtoday.com)
URLﾘﾝｸ(www.ntt.com)
このあたりの話かね
CNNの畳み込みを２次元から３次元にするって話
35:デフォルトの名無しさん
16/06/02 05:59:50.76 2bXWpyyw.net
>>22 >>24
杉山将 イラストで学ぶ 機械学習 （最小二乗法による識別モデル学習を中心に）
中井悦司 ITエンジニアのための機械学習理論入門
機械学習プロフェッショナルシリーズ
特に
岡谷 貴之 深層学習
山下隆義 イラストで学ぶ ディープラーニング
麻生秀樹他著 深層学習 Deep Learning
Sebastian Raschka Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
36:デフォルトの名無しさん
16/06/02 06:18:25.12 g/qCknEu.net
ド素人が学ぶのには重い本も結構はいってるなｗ
37:デフォルトの名無しさん
16/06/02 06:27:19.03 VtjWibKj.net
ド素人ならイラストで学ぶかITエンジニアあたり？
でもあれ変な先入観植えつけ�
38:轤黷驍ｩもしれないし わかってる先輩がいればいいんだけど
39:デフォルトの名無しさん
16/06/02 06:53:48.41 W5gwkCTf.net
対応するオープンソースのライブラリのコードを見れば誤解も解けるんじゃね
ドロップアウトとか事前学習とか
40:デフォルトの名無しさん
16/06/02 08:00:20.21 71Ct7DZV.net
>>30
図星さされて激オコ www
41:デフォルトの名無しさん
16/06/02 08:02:12.33 71Ct7DZV.net
>>35
動画あんま扱ってなくない？
42:デフォルトの名無しさん
16/06/02 08:04:04.17 71Ct7DZV.net
ど素人扱いしながら誰もまともにアドバイスできてない件
43:デフォルトの名無しさん
16/06/02 08:11:16.97 W5gwkCTf.net
>>41
おまえもなー
44:デフォルトの名無しさん
16/06/02 08:38:38.27 g/qCknEu.net
>>41
俺はとりあえず>>34を出してやったぞ
45:デフォルトの名無しさん
16/06/02 09:01:10.15 W5gwkCTf.net
>>43
ググっただけ
まともなアドバイス？
46:26
16/06/02 09:04:14.92 kTos04UB.net
>>29
コマを時系列的に扱うのですね！言われてみればそれしかありませんよね。
異常検知についてはまだ自分で上手く整理できてない感じですが、
時系列で扱って確率にもちこめば正常の定義がしやすい気がしてきました、
ありがとうございます。
47:デフォルトの名無しさん
16/06/02 09:10:03.93 kTos04UB.net
>>34
そこまで複雑ではありませんが、時間軸の導入が必要なのは確かです。
参考になります、ありがとうございます。
48:24
16/06/02 09:15:56.21 kTos04UB.net
>>35
中井氏と岡谷氏のものは目を通しました。
畳み込みだけじゃなくて RNN と組み合わせる必要があるのか迷う感じです。
Sebastian Raschka の本は知りませんでした、面白そうなのでさっそく購入してみます、ありがとうございます。
49:デフォルトの名無しさん
16/06/02 09:19:47.55 kTos04UB.net
>>41-44
色々なヒントになっています、皆さんのレスありがとうです。
50:72
16/06/02 10:34:14.04 wdgPJlsF.net
>>47
動画像のキャプションつけるやつとかジェスチャー認識系では、2D CNN を、時系列方向でRNN が多いけどね
3D CNN でやっても良いんだけど、ゆっくりの動作と早い動作と
51:デフォルトの名無しさん
16/06/02 12:54:47.64 kBgl6uD2.net
>>12
Maximum Entropy Spectral Analysis を hypersonic av に適用
52:デフォルトの名無しさん
16/06/02 17:10:27.60 zfUq8pOV.net
>>47 日本語訳は6月下旬発売。
53:デフォルトの名無しさん
16/06/02 21:38:03.62 PpJaKsu9.net
>>44
ググってもないやつに言われたくないわ
54:デフォルトの名無しさん
16/06/02 22:00:00.48 W5gwkCTf.net
>>52
アドバイスしたかどうかが重要なんじゃ無いのか
ググってないかなんで判る？
55:デフォルトの名無しさん
16/06/03 02:51:52.41 dX7NRk4B.net
やめて！私のために喧嘩なんてしないで！
56:デフォルトの名無しさん
16/06/03 05:52:39.67 Ri+6sT9Q.net
>>54 けんかをやめて URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
57:デフォルトの名無しさん
16/06/03 10:00:55.51 ZT3sFXNY.net
機械学習で相場に勝とうと思ってる奴って、
機械学習も相場も素人で笑う
58:デフォルトの名無しさん
16/06/03 10:53:14.93 ARX0jNPX.net
ネット麻雀なんて無双出来そうだよね
24時間戦えるし
59:デフォルトの名無しさん
16/06/03 12:15:56.24 tUMDOVAV.net
>>56
リーマン予想をshockしてほしい
60:デフォルトの名無しさん
16/06/03 15:12:41.14 ggZqC0PS.net
ボルツマンマシンって進歩してるの？
61:デフォルトの名無しさん
16/06/03 15:47:10.91 Ggdm0BoU.net
>>59
している
62:デフォルトの名無しさん
16/06/03 16:19:52.65 ggZqC0PS.net
具体的に
63:デフォルトの名無しさん
16/06/03 16:34:54.52 3+Y90JKR.net
>>61
どんなボルツマンマシンから比べて？
64:デフォルトの名無しさん
16/06/03 16:46:51.01 ggZqC0PS.net
制限ボルツマンマシンを積み上げてCD法で一層ずつ学習するっていうものしか知らない
65:デフォルトの名無しさん
16/06/03 17:12:05.86 3+Y90JKR.net
>>63
大きな枠組みはそんな感じじゃないかな
学習の具体的な方法を改良するとかだと思う
階層形もバックプロパゲーションとか活性化関数の改良とか正則化とかの改良の積み重ねで
局所化とか勾配消失とかの問題を解決してきた
66:デフォルトの名無しさん
16/06/03 21:11:23.79 VTXY+vrE.net
>>58 無理やりくっつけてみた
リーマン予想とランダム行列: リーマン予想
URLﾘﾝｸ(planck.exblog.jp)
ランダム行列とニューラルネットワーク:
On the saddle point problem for non-convex optimization
URLﾘﾝｸ(arxiv.org)
でももう少しがんばりましょうだそうです
数理システム 最適化メールマガジン 2015 Vol.3
URLﾘﾝｸ(www.msi.co.jp)
67:デフォルトの名無しさん
16/06/03 21:57:00.17 3+Y90JKR.net
最適化問題なら量子コンピューターの方が向いている
DNNの学習を量子コンピューターでやって
結果を組み合わせたら良いかもね
グーグルは量子コンピューターもやってるからな
68:デフォルトの名無しさん
16/06/03 22:21:02.30 nupcfbxs.net
お前らってにわかだよな
69:デフォルトの名無しさん
16/06/03 23:44:48.63 VTXY+vrE.net
にわかもにわか池沼なにわかだよ
こんなしょうもない投稿でスレッドを消費するのは勿体ないのでレディっとネタ
Word Vectors (word2vec) in Eighteenth-Century Literature : MachineLearning
URLﾘﾝｸ(redd.it)
> Q: 機械学習なんかやってて村八分にされない？
> A: 今はそんなことないよ。2010年頃からかな。
> チームのメンバー全員が機械学習を理解しているわけではないけど
> 理解してもらえるように努力しているよ。
Digital humanities - Wikipedia, the free encyclopedia
URLﾘﾝｸ(en.wikipedia.org)
70:デフォルトの名無しさん
16/06/04 05:21:20.99 3CDnvzhp.net
>>66 （学習メモ）Google / NASA の「量子人工知能研究所」が導入した 初の量子コンピューター
「D-Wave」は、なぜ超高速に 機械学習 問題の計算を解けると報じられているのか？
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
71:デフォルトの名無しさん
16/06/04 11:15:02.84 /25XTk2x.net
線形最適化問題なら量子コンピュータのほうが非効率だろ
72:デフォルトの名無しさん
16/06/04 14:13:19.83 hDM7y0C3.net
機械学習を非線形最適問題でやるのか？
［招待講演］組合せ最適化問題を解く光振動子ネットワーク ～ コヒーレントイジングマシン ～
○宇都宮聖子・玉手修平（国情所）・針原佳貴・坂口潤将（東大）・武居弘樹・稲垣卓弘・稲葉謙介（NTT）・井上 恭（阪大）・山本喜久（JST）
URLﾘﾝｸ(goo.gl)
73:デフォルトの名無しさん
16/06/04 14:45:06.77 /25XTk2x.net
やるのか？っていうかみんな非線形最適化問題だろ
74:デフォルトの名無しさん
16/06/04 20
75::52:13.68 ID:07F5kSmv.net
76:デフォルトの名無しさん
16/06/04 21:12:38.65 +2vTx5YA.net
>>73
何かをdisってもおまえは何も変わらないぞw
77:デフォルトの名無しさん
16/06/04 21:13:41.86 07F5kSmv.net
別に、馬鹿（素人）は気にせんでよろしい
78:デフォルトの名無しさん
16/06/04 21:16:24.90 +2vTx5YA.net
>>75
自分がバカじゃないと言うのは自分だけの評価だけどな
79:デフォルトの名無しさん
16/06/04 21:21:31.01 07F5kSmv.net
効いてる効いてる
80:デフォルトの名無しさん
16/06/04 21:22:32.96 07F5kSmv.net
三笠の御用学会
81:デフォルトの名無しさん
16/06/04 23:47:25.31 Tso7LFOx.net
株分析で安定して儲かってきたわ
始めてまだ数ヵ月だが年15％は固そう
信用で種増やせばもっと上も目指せるがリスク高いから躊躇中
82:デフォルトの名無しさん
16/06/05 00:20:44.88 VCr+WiRz.net
>>79
こっちはFXで儲けてる
とか書き込むだけならなんとでも
83:デフォルトの名無しさん
16/06/05 07:51:48.03 gNLNt8FQ.net
仮に事実だったとしても短期的な上振れかもしれないしな
84:デフォルトの名無しさん
16/06/05 11:11:07.68 bEVMMAZb.net
コカコーラ三社とハウス食品が見込み以上の成績だった
次はJALが上がると出てる
信じなくていいけど、梅雨が終わる頃にまた来ます
85:デフォルトの名無しさん
16/06/05 11:37:20.68 s9qbmUow.net
おかしいな
単に値動きだけ見て投資繰り返してるなら中国株のはずだぜ
86:デフォルトの名無しさん
16/06/05 12:36:44.46 3IJ+HIal.net
マインちゃんの話まだ？
87:デフォルトの名無しさん
16/06/05 12:42:18.96 qcrG/FZK.net
相場は勝ってる報告に具体的なアプローチが書かれない
勝ってる人は自分の苦労の結晶を晒したくないし、負けてる人は書けることがないから
勝ち続ける確率を上げるためには情報交換したほうが有益だと分かっていても、
自分から先に情報を出せば損だという考え
まぁ答えがない中でようやく見つけた自分なりの答えだから、晒したくないのも当然だが
88:デフォルトの名無しさん
16/06/05 12:48:03.91 VWp4MdUH.net
検証できない買った負けたという自慢話が参考になったことはない。
おそらく作り話なんだろう。
89:デフォルトの名無しさん
16/06/05 13:02:18.45 qcrG/FZK.net
>>86
いや、検証させないために曖昧に書いてるのに誰かの参考になったら失敗じゃねぇか
90:デフォルトの名無しさん
16/06/05 13:17:23.64 VCr+WiRz.net
>>87
結果だけ書けばどうやって実現したかは判らない
検定で優位差があれば予測の正確さを検証できるんじゃね
91:デフォルトの名無しさん
16/06/05 14:11:40.98 Rr9l5R0i.net
妄想垂れ流しwww
92:デフォルトの名無しさん
16/06/05 14:42:51.85 TTFVA4ez.net
オタク機械学習勉強会 URLﾘﾝｸ(goo.gl)
93:デフォルトの名無しさん
16/06/05 16:02:23.18 190BmVkj.net
ある人がミルクティーを飲めば
ミルクに紅茶を入れたのか、紅茶にミルクを入れたのか解る
と主張しました
この人が本当にどちらの作り方か飲んだだけで判るのかどうすれば見破れるでしょうか？
94:デフォルトの名無しさん
16/06/05 18:31:34.06 9KX3TPwC.net
冷たい紅茶でなく熱い紅茶とした場合。
もし同じ状態で二種が置いてあったとすれば
タンパク質の固形化が多い方が
あとからミルクを入れたと特定できる。
でも、飲んでじゃわかんねーだろなー
95:デフォルトの名無しさん
16/06/05 19:17:38.99 wLdN2nnt.net
>>92
見分け方では無くて
見分けられると主張する人が
法螺吹きか本当に見分けられるのか
それを判別する方法
96:デフォルトの名無しさん
16/06/05 19:29:55.94 fa5iqzk/.net
普通に検定でいいだろ。
97:デフォルトの名無しさん
16/06/05 19:44:08.37 RTnHyAjF.net
>>94
同様に投資の件も検定で判別できる
98:デフォルトの名無しさん
16/06/05 20:08:04.62 ZwSvbAgp.net
JAL以外に上がる予想はあるの？
1つだけだと丁半博打だから
二、三株書き込んだらいいのでは？
99:デフォルトの名無しさん
16/06/05 20:12:31.90 /OhSCxqq.net
株式板でやれよ
100:デフォルトの名無しさん
16/06/05 20:24:56.80 RTnHyAjF.net
>>96
2、3株では少ない
まぐれ当たりする
101:デフォルトの名無しさん
16/06/05 20:36:22.41 s9qbmUow.net
多くても5株以下にしないと平均化して投資の意味がなくなる
102:デフォルトの名無しさん
16/06/05 21:00:58.56 VCr+WiRz.net
>>99
別に買わなくても良いんじゃね
ただここに書くだけで良い
90%くらいの確率で的中できたらまぐれじゃないだろうな
103:デフォルトの名無しさん
16/06/05 21:28:03.93 ZMvx2kKp.net
どうとでもいえるｗ
104:デフォルトの名無しさん
16/06/05 21:36:35.93 7t8K1VZI.net
>>100
書くのはココよりも市況関係が向いてると思う。成績を適切に評価できる人も多いだろうし。
105:デフォルトの名無しさん
16/06/05 21:55:29.03 ZMvx2kKp.net
馬鹿丸出し
106:デフォルトの名無しさん
16/06/05 22:10:49.78 s9qbmUow.net
馬鹿丸出し
107:デフォルトの名無しさん
16/06/05 23:36:36.69 yEQu3KWw.net
>>102
同意。
108:デフォルトの名無しさん
16/06/06 01:21:23.45 EkzftdEW.net
馬鹿中出し
109:デフォルトの名無しさん
16/06/06 02:36:30.65 228X9IIl.net
絶句
110:デフォルトの名無しさん
16/06/06 09:30:22.39 YGYCifzk.net
>>102
それを言い始めたら機械学習での作曲を語るのはここより作曲板のほうが向いてるし、
機械学習が書いた絵を語るのはここより芸術を扱える板のほうが向いてる
画像判別と文章生成以外やることなくなる
111:デフォルトの名無しさん
16/06/06 09:52:39.55 51Lpbmqs.net
雑談してるだけだろ、力を抜けよ
112:デフォルトの名無しさん
16/06/06 22:54:32.81 Kks43qK0.net
『初めてのディープラーニング』という入門書を買ったんだけど
ディープラーニングのソフトはなんでないの？
カフェを使って体験する説明があるんだけど
UIなんて皆無で、すげー使いにくそう！
学習に時間かかるなら、クラウドでディープラーニングをやる
サービスとかあったら良くないか？
113:デフォルトの名無しさん
16/06/06 22:56:06.52 XsKqGEJO.net
初めてか、力抜けよ
114:デフォルトの名無しさん
16/06/06 22:57:22.66 Kks43qK0.net
難しいのうｗ
115:デフォルトの名無しさん
16/06/06 23:21:48.24 amctUJNl.net
google MLとかあるよ
116:デフォルトの名無しさん
16/06/06 23:29:11.82 /ojbA3WN.net
一番有名なのはAzure MLかな
クラウドでディープラーニングやるサービスなんて他にもいくらでもあるけど、
アホみたいにコンピュータリソースを食うからエンタープライズ向け
無料はありえない
117:デフォルトの名無しさん
16/06/06 23:44:37.60 ZQA9Mfoh.net
何回同じ質問してるんだw
118:デフォルトの名無しさん
16/06/07 00:12:27.17 sZPZyAmM.net
自演なんだろ
119:デフォルトの名無しさん
16/06/07 00:25:19.38 j4ska5ij.net
ディープラーニングにUI求めてるとか程度低すぎな
120:デフォルトの名無しさん
16/06/07 04:09:36.73 dR0pYcW4.net
組み込みでなきゃ UI 作るだろう?
121:デフォルトの名無しさん
16/06/07 07:21:57.90 XbyzgD5d.net
そういう話ではないと思う
122:デフォルトの名無しさん
16/06/07 07:30:21.51 wxocoQF4.net
>>118
どんなUI？
結合とかとんでもない数になる
ニューロンも
>>119
どんな話？
123:デフォルトの名無しさん
16/06/07 10:32:09.76 LfNar0rW.net
何か情報を発信したいと思ったとき、タグ打ちして作ったサイトが
必ずしもホームページビルダーで作ったサイトより優秀とは限らない
124:デフォルトの名無しさん
16/06/07 10:46:56.98 xqPFZ3UU.net
可能な選
125:択肢の多くがすでに列挙されているような状態であれば GUIなど整備する利点もあるかもしれないが、 現状そうなってはいない。
126:デフォルトの名無しさん
16/06/07 14:45:41.41 GM81CXhl.net
アルゴリズムをブラックボックスとして使うなら、GUIでデータ分析できるツールは普通にあるけどね(SPSS Modelerとか)
ETLの一ステップとして組み込むだけだよ
127:デフォルトの名無しさん
16/06/08 12:57:12.16 LiG98aYF.net
グーグル、AIソフトウェア「TensorFlow」に「iOS」サポートを追加
URLﾘﾝｸ(japan.cnet.com)
128:デフォルトの名無しさん
16/06/08 22:34:16.11 JuzhuTPo.net
Common lispでdeep learning フレームワーク作るから誰かお金ください
129:デフォルトの名無しさん
16/06/08 22:42:32.21 7z7ZNnbY.net
ウエブアプリに簡単に組み込めるようにAPIにするとか
130:デフォルトの名無しさん
16/06/08 23:01:07.66 uBtppVIz.net
.NETで頼む
131:デフォルトの名無しさん
16/06/09 07:42:32.87 sulveNBl.net
>>125
つ 1ペリカ
>>127
つ 燃えないゴミ
132:デフォルトの名無しさん
16/06/09 15:04:31.49 cHHEsXa1.net
制限ボルツマンマシンは組合せ最適化問題の確率的な解を計算できるって認識で合ってますか？
133:デフォルトの名無しさん
16/06/09 16:40:14.81 /P7WMZ0d.net
パターン認識と機械学習読んでいて思ったのだが、
日本人の貢献度少なすぎない？
参考文献のところにほとんど日本人いないんだけど…
体感では物理の１０分の１くらいか
日本に世界的に通用する研究者いるの？
134:デフォルトの名無しさん
16/06/09 17:00:33.55 2xjmpOA+.net
CNNは日本人の発明だよね。
ながらく忘れられていたわけだけど。
135:デフォルトの名無しさん
16/06/09 19:30:05.17 XOYYyOSO.net
>>129
学習にCD法とかを使って尤度を最大化するんじゃないの？
結果的には学習させたら組み合わせ問題を近似的に解く事にはなるんだろうけど
普通は逆にイジング問題を解ける量子コンピュータとかを使って学習するんだと思う
136:デフォルトの名無しさん
16/06/09 19:41:14.31 3BOdw9Dz.net
だからこそ日本初のSOINNです
137:デフォルトの名無しさん
16/06/09 19:53:27.06 b4+yu0Se.net
>>131
福島さん？
138:デフォルトの名無しさん
16/06/09 20:16:00.70 b4+yu0Se.net
日経の押し広告
日経プラス10 人工知能AIが株取引を!?進むフィンテック革命
6/9 (木) 22:00 ～ 23:00 （60分）
ＢＳジャパン(Ch.7)
139:デフォルトの名無しさん
16/06/09 20:53:30.43 WS/bpjg2.net
バカだろ
140:デフォルトの名無しさん
16/06/09 21:58:39.02 O+qexS3f.net
>>125 ファンド・マネージャー大量失業。
141:デフォルトの名無しさん
16/06/09 22:10:36.95 PXwEkvAt.net
GUIを搭載したディープラーニングはないのかよ！？
142:デフォルトの名無しさん
16/06/09 22:21:15.93 WS/bpjg2.net
caffeが近いけど、ＧＵＩにしたからなんだというのかって感じがある
こういう枯れてない技術はライブラリの変化激しすぎてGUIにするのきつい
143:デフォルトの名無しさん
16/06/09 22:22:10.64 9NDqg7t3.net
GUIにする前にそもそもなんでうまく行ってるのかよくわかってないからなｗ
144:デフォルトの名無しさん
16/06/09 22:25:09.31 cwAig2fg.net
これ本スレじゃないよね、
あまりの幼稚さに驚いた
145:デフォルトの名無しさん
16/06/09 22:26:29.66 EYDvGbZG.net
パラメタが増えると局所解が無くなるみたいなんだよね
146:デフォルトの名無しさん
16/06/09 22:26:41.02 PXwEkvAt.net
10年後の機械学習ってどうなってる？
147:デフォルトの名無しさん
16/06/09 22:26:51.46 567X3u/H.net
煽り入りました
148:デフォルトの名無しさん
16/06/09 22:31:01.77 M5f+kfRV.net
お前は一体いつの話をしているんだ（憤怒）と思うけど
>>6 はこういつことかな？と勉強を兼ねて書いてみた
【統計分析】機械学習・データマイニング
URLﾘﾝｸ(bl.ocks.org)
プログラムは素人でtensorflowもnumpyも初めてなので信用しないで
149:デフォルトの名無しさん
16/06/09 22:35:30.86 WS/bpjg2.net
局所解はある
ってか機械学習のアルゴリズムは解に一意性があるほうが弱い
150:デフォルトの名無しさん
16/06/09 22:41:01.90 EYDvGbZG.net
なくなるっていうと語弊があるかな。
局所解はだいたい等価
パラメタが増えると「悪い局所解」にはまる確率は減る
ということが最近言われてる。
まあどこまで信じていいかわからんが。
151:デフォルトの名無しさん
16/06/09 22:46:59.44 567X3u/H.net
すげー馬鹿なんだろ
152:デフォルトの名無しさん
16/06/09 22:47:43.06 567X3u/H.net
日経の主張
alpaca
URLﾘﾝｸ(thebridge.jp)
ヘッジファンド
URLﾘﾝｸ(ventureclef.com)
153:デフォルトの名無しさん
16/06/09 22:50:44.85 EYDvGbZG.net
ところでRMSpropだのAdamだの出てきているのに未だにMomentunSGDばかり使われている理由知ってる人いる？
154:デフォルトの名無しさん
16/06/09 22:58:03.28 567X3u/H.net
>>148
補足：実際の問題は複雑で解の存在も一意性も保証されていない
155:デフォルトの名無しさん
16/06/09 23:16:01.18 WS/bpjg2.net
解が存在しなかったり一意性がなかったりするとバックプロバケーションでは無理だな
156:デフォルトの名無しさん
16/06/09 23:16:24.24 Ldnb3Sh9.net
素人エンジニアの間で
投資×ディープラーニングが盛り上がっているのを
生暖かい目で見ている
157:デフォルトの名無しさん
16/06/09 23:22:37.09 SS3PJg9r.net
>>152
お前も馬鹿か
158:デフォルトの名無しさん
16/06/09 23:45:32.82 WS/bpjg2.net
（笑）
159:デフォルトの名無しさん
16/06/10 00:40:32.61 4Cl/388C.net
DQNにFXやらせてみたけど全然ダメ。
取引しないのが最善手だと学習しちゃう。
真理なのかもしれない。
160:デフォルトの名無しさん
16/06/10 01:59:47.27 Xu3Q8PMQ.net
FXは難易度が異常だから、株なら少しはマシかもな
161:デフォルトの名無しさん
16/06/10 12:36:09.68 yEGZMfCQ.net
DeepMindかどっかが、「やらないのが最善」という学習を防ぐ技術を開発していた気がする。
162:デフォルトの名無しさん
16/06/10 16:27:27.71 R3lGWxox.net
Extreme Learning Machineいじってるやついる？
163:デフォルトの名無しさん
16/06/10 23:00:01.35 /w5qBRYP.net
>>145 バグ見っけ #{
#w2 = matrix (w.2 [[i]], nr = length (w1), nc = length (w3));
w2 = t (matrix (w.2 [[i]], nc = length (w1), nr = length (w3)));
#} たまたま対称行列に近かったので結果が変わらない分タチが悪い
キリがないので新しいバグを見つけてももう書きません
>>150 そのそも他の人が何を使ってるのかも知らない池沼だけど
自分の場合は、MomentunSGDはパラメータが二つ必要と怒られて
パラメータが一つでいい方法で収束が早いのを使ったよ
中身はオイラー法改ということぐらいしか知らない
自分の常識は世界の非常識だけど、通常の常微分方程式の数値計算では
lsodaかルンゲクッタのどっちかでうまくいけば良しと思っている人が多い気がする
最初に試すのはどっち？ということに関しては使い慣れた方では？
ヒトというのは多少良いぐらいでは新しいものに乗り換えないらしい
スレ違いだけど: Linuxに勝てなかったPlan 9 － ＠IT
URLﾘﾝｸ(www.atmarkit.co.jp)
164:.html
165:デフォルトの名無しさん
16/06/11 06:36:28.76 Lft7k7ig.net
>ヒトというのは多少良いぐらいでは新しいものに乗り換えないらしい
ということは、乗り換え続ければ、シンギュラリティが起こることね？
166:デフォルトの名無しさん
16/06/11 12:48:37.07 hBL0iHmr.net
>>150
最近見るサンプルだと、むしろ RMSprop ばかり使われてる印象だが
167:デフォルトの名無しさん
16/06/11 12:59:56.64 YCY5eb9V.net
>>162
sampleではAdamやRMSpropをよく見かけるが、
論文中では最近でもMomentumSGDが使われてる印象がある。
大規模なImagenetだと特に
168:デフォルトの名無しさん
16/06/11 17:48:59.76 JU9k/El9.net
Chainer派が減ってるように感じるのは気のせいか？
169:デフォルトの名無しさん
16/06/11 18:54:40.76 e45U+qMQ.net
気のせいじゃない
世の中すべてgoogleに寄ってる
170:デフォルトの名無しさん
16/06/11 19:06:32.14 uqzo+r9w.net
>>164 TensorFlowが出てから、勢力がみるみるうちに無くなってしまった。
171:デフォルトの名無しさん
16/06/11 20:07:47.87 uegKPJVI.net
●AI技術で起業したい方へ3000万円まで投資します●
技術と情熱のある方のみ、お願いします。
URLﾘﾝｸ(good-hill.xsrv.jp)
『 グッドエンジェル 』
投資家と起業家のマッチングサービス
172:デフォルトの名無しさん
16/06/11 20:30:50.28 YCY5eb9V.net
Chainerのほうがtfより進んでると思うんだがなあ。
173:デフォルトの名無しさん
16/06/11 20:32:26.15 e45U+qMQ.net
おまえすごいな
両方理解して優位点分かってんのかよ
174:デフォルトの名無しさん
16/06/11 22:05:18.87 n+6FlSA7.net
>>162 >>163
Keras のサンプルは RPMProp だったな。SGD 系の方が皆に知られているから分かりやすい、という程度の理由じゃないかな。
>>164
気のせいじゃない、自分のまわりの Chainer 派はみんな TensorFlow に乗り換えやがったw
現実問題として、最近はお客さんが TensorFlow の名前くらいは知ってるからな、仕方がない。泣く子とグーグルには勝てんw
175:デフォルトの名無しさん
16/06/11 22:24:00.70 n+6FlSA7.net
>>168
Chainer は未だに分散に対応できてないでしょ。
趣味でやるならともかく、企業レベルだとそれだけで勝負にならない。
>>169
このスレの住人なら、両方とも使ったことくらいならあるでしょ。Caffe, Torch, Theano あたりも。
176:デフォルトの名無しさん
16/06/11 22:29:38.74 PEhHwJ/Q.net
chainer は昨年末くらいからアップデートを繰り返されて使う気が失せた
177:デフォルトの名無しさん
16/06/11 23:39:10.16 1rbAcpRy.net
小数点以下で関数を変えるな
178:デフォルトの名無しさん
16/06/12 00:02:36.72 8Rsz5yWA.net
よし、あえてここで俺がcommon lispでフレームワーク作る
179:デフォルトの名無しさん
16/06/12 06:32:34.63 9Yu7iVS3.net
>>172 今 どのくらいまでアップデートしてるのかな？ 172さんの言うよう
にアップデートを繰り返されて使う気が失せたので全然、見てない。
180:デフォルトの名無しさん
16/06/12 07:23:35.39 vVZR4K/C.net
>>130 物理や数学との違いの一つとして多くの方言があるように思う
ターゲットの問題の多様さや人口の多さに起因しているのかもしれない
例えば、同じ自然言語をターゲットにした研究者でも言葉が通じなかったりする
word2vec Explained: Deriving Mikolov et al.’s Negative-Sampling Word-Embedding Method | Omer Levy
Omer Levy](URLﾘﾝｸ(wp.me)
> We found the description of the models in these papers to be somewhat cryptic and hard to follow.
「word2vecイミフ過ぎwww 人間の言葉で書き直したった」盛りましたすみません
目抜き通りで日本人の名前をを見ることがないのは事実かもしれないけど
裏通りに入ると日本人村があったりする
>>65 で挙げた論文はモントリオールのチームだと思うけど普通の物理や数学よりも
日本人密度が高いように思う
ヘシアンの負固有値の数が標高が下がるにつれ少なくなることを観察して
標高の高いところの極値をスキップしやすいオイラー法改を提案している
>>147 に関係した話題だと思う
181:デフォルトの名無しさん
16/06/12 08:54:04.48 hE/WfIPg.net
しらみ潰しで済むなら、それに越したことはない。
182:デフォルトの名無しさん
16/06/12 20:55:47.50 vVZR4K/C.net
つながり見っけ
裏道どころかタイムズスクエアの真ん前にいたんですね
前のスレッドで「現在のDNNにおける未解決問題」というスライドを挙げたんですが
スピングラスの下りでの元ネタの一つです
Open Problem: The landscape of the loss surfaces of multilayer networks
URLﾘﾝｸ(www.jmlr.org)
> Earlier theoretical analysis, conveniently reviewed in Dauphin et al. (2014), suggest the
> existence of a certain structure of critical points of random Gaussian error
> functions on high dimensional continuous spaces.
> ...
> Nevertheless they provide no theoretical justification for the existence of this connection.
読んでないので憶測ですが、Dauphinさん達の観察したモース指数と標高の関係を
スピングラスを使って導けるよという趣旨のようです
そのDauphinさん達の仕事です
Identifying and attacking the saddle point problem in high-dimensional non-convex optimization
URLﾘﾝｸ(arxiv.org)
これも読んでないのですが、これを紹介しているブログを読むと
>>65 の路線をそのまま発展させたか整理したもののようです
No more local minima?
URLﾘﾝｸ(blog.terminal.com)
>>65 は悪乗りで書いたんですが、色々とつながり勉強になりました
灯台下暗し
一旦突破口を見つけるとイナゴのようによってたかって片付けるNN48恐るべし
183:デフォルトの名無しさん
16/06/12 21:10:53.11 YWOQehEL.net
がんばって論文書いてくれ、IEEEに載ったら読むよ
184:デフォルトの名無しさん
16/06/13 09:06:38.42 BCwySWZU.net
Kerasまたインターフェース変えてこないか心配で、あんまり使い込みたくない
185:デフォルトの名無しさん
16/06/13 12:41:49.40 EYgzInPD.net
Tensorflow使う人ってやっぱLinux？
186:デフォルトの名無しさん
16/06/13 13:10:11.42 WTHdbxNZ.net
試行はMacで運用はLinuxじゃね
187:デフォルトの名無しさん
16/06/13 15:56:14.67 Xq6/eTzo.net
>>181
windowsでvm linux
188:デフォルトの名無しさん
16/06/13 21:14:51.58 1ohehUTc.net
>>181
仮想マシンもいい選択だと思うけど、こういう作戦はどうかな?
0. リナックス箱を買う
三万も出せば十分な箱が買えるのでは？
スマホだとセキュリティ上の制約が多いので不合理かも
ラズパイだと別の世界に行ってしまうかも
1. 開発はリナックス箱
天才以外は小さなデータを使った試行錯誤があると思う
コードの大部分は定型化しにくい雑多なデータ処理でバグの宝庫
2. 本ちゃんはクラウド
使った事ないけど高い機械を買うより安上がりでは？
結局、ここで仮想マシンを使うことになるのけど（ちゃんちゃん）
189:デフォルトの名無しさん
16/06/13 21:22:08.10 1ahkFkzd.net
金あるならMac買った方が早い
190:デフォルトの名無しさん
16/06/13 22:19:08.33 aVrC9ogK.net
俺はVPSで月１０００円のマシン借りてそこで適当なスクリプト動かしてる。
AWSとかでもいいんだけど、いくらになるかわからないからな
191:デフォルトの名無しさん
16/06/13 22:35:39.45 R0RMs4bq.net
データ分析はやっぱり手元で軽く試して可視化までできないと面倒臭いよ
個人の勉強レベルならたいてい小規模な試行錯誤止まりでデスクトップで十分完結するレベルだし
192:デフォルトの名無しさん
16/06/13 22:36:36.39 rH9xeHNR.net
>>186
公開しないのであればローカルでVM動かしたほうが費用も性能も良いんじゃない？
193:デフォルトの名無しさん
16/06/13 22:46:04.11 R0RMs4bq.net
>>188
大規模な分析やるなら一時的にAWSでインスタンスを沢山立てて
早く結果出してすぐ止めるというのはよくある使い方だよ
マシン1台でバッチ処理に10時間かけるのも10台使って1時間で終わらせるのも費用は同じだからな
月契約のVPSだとそういう使い方できないからほとんどクラウドのメリットはないけど
194:デフォルトの名無しさん
16/06/13 22:47:21.65 fedZzlGv.net
機械学習をローカルでやったら、時間かかりすぎでしょ
195:デフォルトの名無しさん
16/06/13 22:52:09.92 fedZzlGv.net
GoogleのCloud Machine Learning使ってる人いる？
196:デフォルトの名無しさん
16/06/13 22:52:27.53 +VixTmhk.net
仮想ＰＣはもうlinuxのインストールでつまづいた
197:デフォルトの名無しさん
16/06/13 22:55:38.24 fedZzlGv.net
>>192
VirtualBoxをダウンロードしてきて、
ここからVHD落とせば、インストールする必要ないよ
URLﾘﾝｸ(www.ubuntulinux.jp)
198:デフォルトの名無しさん
16/06/13 23:33:32.61 1ohehUTc.net
>>186 は魅力的な気がする
自分の案だと箱代に三万円かかってしまうけどこの方法だと半年六千円で済む
日本の都市部では場所代が高いけどその心配もない
バッテリーが爆発する心配もない
トイレでテストランすることもできる
問題は出力をどうするか？だと思うけど
tensorboard等で済むなら検討する価値ありでは？
面倒くさいかな？
クラウドに持っていった時には避けられない問題なので二度手間にはならないかも
199:デフォルトの名無しさん
16/06/14 00:03:37.77 FEt974t9.net
最初は普通に AWS でやればいいじゃん…
200:デフォルトの名無しさん
16/06/14 01:48:54.46 PqQxjTVo.net
このスレはそんなに大量のデータを処理するようなことをやってる人もいるんだな
俺はそれ以前でつまづいてる
201:デフォルトの名無しさん
16/06/14 08:49:59.87 E/X2uVE+.net
Twitterクロールした結果をmongoDBに格納してる人が多いみたいだけど何で？
Sqliteじゃダメなの？
202:デフォルトの名無しさん
16/06/14 09:51:34.97 WBTeiyy3.net
>>157
カブドットコム、ＡＩで調査リポート 中小型銘柄を１分で
URLﾘﾝｸ(www.nikkei.com)
203:デフォルトの名無しさん
16/06/14 12:30:43.15 GDTle/SJ.net
>>197
・JSONを無加工で突っ込めるから
・意識高い系の間ではRDBダサい時代遅れみたいな風潮があるから
ドキュメントDBはシ
204:ーケンシャルリードがクソ遅いからデータ分析には向かないよ とりあえずドキュメントDBに溜めとく場合はあとでバッチで列指向DBとかにロードしてから分析にかけるのが定番
205:デフォルトの名無しさん
16/06/14 12:32:28.46 uCIWlGCy.net
>>197
多くても安心w
スキーマレス
206:デフォルトの名無しさん
16/06/14 12:41:47.97 usFCVOE6.net
twitterってクロールしても、ゴミしかなくね？
207:デフォルトの名無しさん
16/06/14 12:49:45.76 UOEP8MuS.net
MongoみたいなドキュメントDBはWebアプリとかで大量の個別の更新を並列にさばくのに適していて、
ただ溜めるだけならJSONをスキーマレスでそのまま突っ込めること以外にはあまりメリットはないよ
分析を第一に考えるならPostgreSQLのjsonbに突っ込むのがバランスいいんじゃないかな
スキーマレスだしSQLの機能性を犠牲にしなくていいし読み出し速いし
もっとガチな規模だとRedshiftとかHBaseとかになるけど
208:デフォルトの名無しさん
16/06/14 13:05:11.47 FEt974t9.net
Spark, Presto とかの分散型で分析するなら MongoDB はコネクタがあるので選択肢の一つにはなるかも
自分は Cassandra 使ってるけど
209:デフォルトの名無しさん
16/06/14 15:56:51.11 Xw3W+KJl.net
>>201
良く気付いたな
えらいぞお前
210:デフォルトの名無しさん
16/06/14 17:06:29.98 Z6F3Hcel.net
Twitterも数年前までは面白いbotがあったけど、いまは何もないな。
211:デフォルトの名無しさん
16/06/14 22:26:37.72 E/X2uVE+.net
参議院選挙期間中は大学教員は政治活動禁止らしいのだが
Twitter Botが勝手に政治発言するのは良いよね？
URLﾘﾝｸ(twitter.com)
212:デフォルトの名無しさん
16/06/15 01:14:06.56 si8IeJpA.net
プログラム間違っててもバックプロバケーションは誤差が低下していきやすいのは何でなんだ
213:デフォルトの名無しさん
16/06/15 05:37:12.35 khLjIJ21.net
>>207
間違いによるんじゃね
214:デフォルトの名無しさん
16/06/15 22:34:12.83 rC9K6t2a.net
ツイッターネタ: MachineLearning: search results - twitter
URLﾘﾝｸ(www.reddit.com)
この中ではバックプロパガンダが気になってしょうがない
>>208 に一票で関連性は？だけど題名が面白いので
Learning to learn by gradient descent by gradient descent
URLﾘﾝｸ(www.reddit.com)
レディっとはよく知られていているのでもう貼らないけど
興味が持てて短文が多いので英語の学習教材としていいかも
215:デフォルトの名無しさん
16/06/17 11:49:49.56 DHRGSGv5.net
これからは人工脳SOINN
216:デフォルトの名無しさん
16/06/17 17:28:44.45 Z9Ymgj5s.net
SOINNをNGに入れることにした
217:デフォルトの名無しさん
16/06/17 20:00:25.05 MxTb5Tiu.net
テスト
SOINN
218:デフォルトの名無しさん
16/06/17 21:09:18.99 oGfcIJpE.net
活性化関数が曲線だとどの層にどんな影響してんのかよくわかんね
219:デフォルトの名無しさん
16/06/17 21:19:07.18 9I7kzKqq.net
$◯!NN
220:デフォルトの名無しさん
16/06/17 22:26:36.62 7+eHqEpf.net
>>213
自分で活性化関数を線形にした時とシグモイド関数とかにした時で試してみれば？
221:デフォルトの名無しさん
16/06/17 22:44:14.94 MLohMZBM.net
交差検証の定義についてですが、たとえばA～Jに分類される10個ずつ計100個のデータを5分割で検証する場合、
A1～8、B1～8…の80個で学習してA9～10、B9～10…の20個で評価
…
A3～10、B3～10…の80個で学習してA1～2、B1～2…の20個で評価
とするということで合っていますか？
222:デフォルトの名無しさん
16/06/17 22:51:25.97 7+eHqEpf.net
>>216
ABで評価C-Jで学習
BCで評価D-Aで学習
とかで良いんじゃないの？
て優香5分割なのに何で10分割してあるの？
223:デフォルトの名無しさん
16/06/17 22:55:03.40 7+eHqEpf.net
>>216
A-Jに分類されるのか
全体からランダムにサンプリングして5グループを作って
4グループで学習して残りで評価とかじゃね？
均等に分けると人為的じゃないかな
224:デフォルトの名無しさん
16/06/17 23:19:31.13 aIqlEthT.net
>>218
復元抽出でグループ作るって意味ならそれ交差検査じゃなくてブートストラップじゃないの
225:デフォルトの名無しさん
16/06/17 23:45:05.46 7+eHqEpf.net
>>219
復元しないで
226:デフォルトの名無しさん
16/06/18 00:03:19.58 2jG1WJNX.net
>>217-220
ありがとうございます
どこに分類される(べき)かは気にせずに完全にランダムで5分割すればいいんですね
4グループで学習して1グループで評価(学習は5グループではない)を5回というのは合っているのですね
227:デフォルトの名無しさん
16/06/18 03:08:06.27 2u2TtX6Z.net
>>221
実装上はシャッフルして5等分とかでいいかも
評価用を変えて5回評価するのであってる
228:デフォルトの名無しさん
16/06/18 10:00:15.32 H0ncRBu0.net
>>216
A～Rもやっておけよ。
229:デフォルトの名無しさん
16/06/18 13:18:12.02 EM/kokpy.net
どうでもよすぎ、ワロタ
230:デフォルトの名無しさん
16/06/18 14:42:02.09 NWJllLuh.net
大体お前ら研究者でもなければ仕事で使うインテリジェンス層でもないんだろ？
単に流行ってるから俺もやってみるかな？ってなノリだろ？
いや、レスのレベル具合で分かるんだよ素養があまりにも無さ過ぎるからさ
だからさ、もう無理するな門外漢は目の前のやるべきことに集中しろ悪いこと言わないからさ
231:デフォルトの名無しさん
16/06/18 14:43:45.65 NWJllLuh.net
AI開発ってのは正に蛇の道ぞ
一度足を踏み入れたら最後、未来永劫抜け出せない
罪深き深遠なる道ぞ
232:デフォルトの名無しさん
16/06/18 15:01:27.20 2u2TtX6Z.net
>>225
研究者とかがこんな所で情報探してるようじゃダメなんじゃね？
233:デフォルトの名無しさん
16/06/18 15:09:10.79 WWUvrdor.net
>>226
こっちだよー
あんよがじょうずねー
234:デフォルトの名無しさん
16/06/18 19:12:00.11 jRk17pG3.net
>>227 まあ、この人にでも @odashi_t
235:デフォルトの名無しさん
16/06/18 20:34:07.54 MgIuUCQx.net
俺自身は馬鹿だから、AIに相場を学習させてぼろ儲けしたい
という夢を見ている
236:デフォルトの名無しさん
16/06/18 21:15:26.20 fQZoZn4T.net
>>230
例えば？
そもそも自分でやらずとも既にそういうツールはあるのに何故自分でやるの？
237:デフォルトの名無しさん
16/06/18 21:16:58.31 4jeLN70B.net
楽して金を儲ける、夢だわな
238:デフォルトの名無しさん
16/06/18 22:10:24.35 MzZYONo7.net
>>231
そんなツールあったっけ
239:デフォルトの名無しさん
16/06/18 22:36:33.88 af3ry9Dc.net
ウォール街でやれ
240:デフォルトの名無しさん
16/06/18 22:57:39.04 NWJllLuh.net
>>233
横川毅 | 高度なAIが人に変わって投資する時、わたしたちはAIを感情で選ぶ
URLﾘﾝｸ(wired.jp)
深層学習活用のアルゴリズム投資をモバイルファーストで、キャピタリコが本日ローンチ
URLﾘﾝｸ(jp.techcrunch.com)
オープン・フリーのFX自動取引システム「jiji」
URLﾘﾝｸ(jiji.unageanu.net)
ご意見は↓まで
jiji - うなの日記
URLﾘﾝｸ(unageanu.hatena)
241:blog.com/category/jiji 国産だとこの辺りとかいい感じかな
242:デフォルトの名無しさん
16/06/18 23:14:49.29 MzZYONo7.net
>>235
Capitalicoはアルゴリズムを学習して見つけ出すのではなく、
教師データが自分の判断なので結局考えてるのはAIではなく自分
jijiもMTなんかと同じくアルゴリズムを考える作業は自分でやる
243:デフォルトの名無しさん
16/06/19 00:46:31.32 kW3tl/5G.net
それ言っちゃうと現在AIと言われているものは結局全て人間の判断で選択・淘汰されるから
結局考えてるのはAIではなく自分
244:デフォルトの名無しさん
16/06/19 00:55:39.11 z7Col3bo.net
だな
245:デフォルトの名無しさん
16/06/19 01:05:23.42 Pvhhv3ig.net
たしかにそうなんだよ
つまり、投資のAIに求められるのは人間の判断能力を超えた結果を出すこと
画像判別のように人間でも分かるようなことを学習させるのではなく、
人間に分からない判断の部分をAIに任せられなきゃいけない
アメリカのヘッジファンドなんかはその壁を越えた結果を出している会社もあるが、
そういうところはもともと投資の判断能力が高い人材が揃ってるので当然とも言える
246:デフォルトの名無しさん
16/06/19 01:19:19.26 Pvhhv3ig.net
と書くとなんか無理難題のようだけど、結局値動きの予測という他とはあまり変わらないこと
Capitalicoのアプローチが特殊すぎるだけ
あれは値動きを予測してるんではなく、データの作成者の考えを推測してるから
247:デフォルトの名無しさん
16/06/19 10:26:13.13 mQSmaNF1.net
相場ってさ、参加者の心理の集合体なんだよね
とどのつまり値動きってのは個々人の考えの結果でもあるんだよ
だから単なるデータとしての値動きを予測するのは何の意味も成さずそもそもそれは不可能でもある
だからCapitalicoのようなアプローチが王道であり合理的でもあるんだよ
248:デフォルトの名無しさん
16/06/19 11:54:13.77 Ax0ZGtFU.net
>>241
心理の集合→単なるデータではない→Capitalico
この論理展開が不明
心理学はデータを基にしていない？
単なるデータではない→Capitalicoこれは何で？
249:デフォルトの名無しさん
16/06/19 13:24:51.68 FcRMVkwk.net
ここは sonin と fx のスレかよw
250:デフォルトの名無しさん
16/06/19 13:37:27.55 B48ze9nc.net
soinnはDLよりすごい方法と企業にプレゼンしているからしょうがないね
251:デフォルトの名無しさん
16/06/19 15:23:53.57 ZDqZVbmO.net
DLより凄い線形代数
252:デフォルトの名無しさん
16/06/19 15:24:30.88 HkGBs2hx.net
ダウンロード？
253:デフォルトの名無しさん
16/06/19 18:19:43.24 a6Z0TtQn.net
最近ML勉強しようと思ってtensorflow始めたんだけど
これ最適化とか勝手にやってくれ過ぎて勉強出来てるのか不安
254:デフォルトの名無しさん
16/06/19 18:33:08.00 RHKUb8mk.net
実際畳み込みNNを出来たって言ってるやつの何割がフィルタの最適化を理解してるんだろうか
255:デフォルトの名無しさん
16/06/19 21:26:53.95 HkGBs2hx.net
最低化の部分に謎のノウハウが詰まってるから
ライブラリしか使ったことないやつはバックプロバケーションの難しさとかわからんと思う
256:デフォルトの名無しさん
16/06/19 21:44:42.84 AwG7bu8F.net
うー我慢できない
>>206 thanks a bot!
あーこれも我慢できない
> SOINNは赤ちゃんが吸うためにあるんやで～
ごめんなさいバックプロパガンダにやられてしまいました
257:デフォルトの名無しさん
16/06/19 22:18:17.65 iyAGOg4S.net
「SOINNは、ありまぁす」
にならないだろうね？
258:デフォルトの名無しさん
16/06/19 22:55:05.89 G3KLjcK6.net
>>247
SOINN があるから大丈夫！
259:デフォルトの名無しさん
16/06/19 23:33:19.53 AwG7bu8F.net
挑発しないでください
皆様の怒りの沸点をとっくに超えているのは理解しています
SOINNgo Boingo presented by SOINN
URLﾘﾝｸ(youtu.be)
ところでこれってあのホップフィールド先生ですか？
Dense Associative Memory for Pattern Recognition
URLﾘﾝｸ(arxiv.org)
260:デフォルトの名無しさん
16/06/20 03:18:33.75 QnQ/jX+U.net
WekaでGUIからarff形式で学習セットとテストセットを与えて
何個目が何に分類されたかって知りたいんですがどうやればいいですか？
テストセットに正解を記述しておくとマトリックスが出てくるのはわかるんですが
261:デフォルトの名無しさん
16/06/20 08:36:52.60 rCm70/fO.net
いやだからお前らさ、一体何をしたいの？
ただ弄って遊んでやってる風な気分に浸りたいだけ？
まずゴール(結果)を示せよ
じゃないとアドバイスすら出来んわ
262:デフォルトの名無しさん
16/06/20 09:24:50.79 oaApV/8S.net
趣味でなんとなく話者認識やってみてるんだけど、12次元の特徴ってどうやって学習すりゃいいんだ？
Rでやってんだけどもうわかんねえわ
263:デフォルトの名無しさん
16/06/20 09:29:46.82 Na15HGHy.net
>趣味でなんとなく話者認識
技術の進歩はすごいな
264:デフォルトの名無しさん
16/06/20 11:40:13.72 UXcyvThL.net
>>254
予測結果を追加してそれをarffに保存すれば良い
265:デフォルトの名無しさん
16/06/20 11:41:33.14 UXcyvThL.net
>>256
Rの中の何のライブラリを使ってるのか知らないが
kmeansとかでクラスタリングするとか
266:デフォルトの名無しさん
16/06/20 21:21:02.19 QnQ/jX+U.net
>>258
すみません、予測結果をarffに追加という操作を具体的に教えていただけますか？
training.arffにsunny,hot,high,FALSE,no…と言ったデータを記述してPreprocessで読み込み、
test.arffにsunny,hot,high,TRUE,no…と言った正解も判明しているデータを記述してClassifyのSupplied test setで読み込むと
Confusion Matrixに分類結果の数だけが出てきますが、overcast,hot,high,FALSE,?のような正解のわからないデータを入力しつつ
test.arffの何行目がどこに分類されたかも知りたいです
267:デフォルトの名無しさん
16/06/20 22:34:46.28 UXcyvThL.net
>>260
右クリックしてみた？
268:デフォルトの名無しさん
16/06/20 22:59:37.72 UXcyvThL.net
>>260
違った
preprocessのfilterで、
addclassificationを選択してapply
269:デフォルトの名無しさん
16/06/21 08:44:33.91 w0TNE6Pj.net
>>256
もっとさ、マシな趣味持ちなよ
創造性を刺激し生産的で健康的なものをさ
スポーツとかアウトドア系はいいぞー
自然に触れる、一体となれるものは真理でもあるからね
270:デフォルトの名無しさん
16/06/21 09:00:40.64 NJMLMFFL.net
人工知能で金鉱山さがしがマイブームの趣味だよ
271:デフォルトの名無しさん
16/06/21 09:10:21.89 5vWLnQ7J.net
>>263
熊に襲われたり蜂に刺されたりして健康を害するぞ
272:デフォルトの名無しさん
16/06/21 09:48:17.17 CcYe7823.net
>>264
ガリンペイロ
273:デフォルトの名無しさん
16/06/21 12:20:06.86 7aKfQ0uT.net
>>265
ロードとボルダリングやってるが楽しすぐるwwwww
時々、国内や海外でツアー組んでロッククライムも行ったりするが最高よ
まっ俺は簡単なものしか登れんがな(´・ω・｀)
274:デフォルトの名無しさん
16/06/21 17:01:34.20 LmIpUMBm.net
>>262
ありがとうございます
275:デフォルトの名無しさん
16/06/21 23:31:00.27 jjg9Llz/.net
Machine Learning Yearning
URLﾘﾝｸ(www.mlyearning.org)
> This is a book I am writing over summer 2016. If you want to get
> a free draft copy of each chapter as it is finished,
> please sign up by Friday Jun 24th for my mailing list:
> ...
> The book will be around 100 pages, and contain many easy-to-read 1-2 page
> chapters. If you would like to receive a draft of each chapter as it is
> finished, please sign up for the mailing list by Friday, Jun 24.
> - Andrew Ng
だそうです
276:デフォルトの名無しさん
16/06/22 00:07:12.28 NudLOpS0.net
tensorflowのGitHub覗いてみたらbotが仕事してたw
277:デフォルトの名無しさん
16/06/22 04:32:56.72 X3E5mkur.net
おまえも仕事探しなw
278:デフォルトの名無しさん
16/06/22 14:12:34.09 aRlphdXp.net
お前もな
279:デフォルトの名無しさん
16/06/22 16:32:55.24 s5XSUQUF.net
このスレ民は仕事を全て機械に任せているから暇なんだよ
280:デフォルトの名無しさん
16/06/22 16:50:54.76 X6XCfxlz.net
ボット
281:デフォルトの名無しさん
16/06/22 19:53:52.37 xq5IdzfQ.net
趣味でやってるやつらは論文の真似してるだけじゃなくてもっと奇抜なことしろよ
別に成果なんて出なくたっていいだろ
282:デフォルトの名無しさん
16/06/22 21:09:54.29 exQCv3rU.net
理論考える知能が無いから学習データ変えるだけでやった気分
283:デフォルトの名無しさん
16/06/22 21:38:15.55 xq5IdzfQ.net
期待した成果なんかいらない
失敗した記録が欲しい
284:デフォルトの名無しさん
16/06/22 21:42:41.27 F+lmgX7o.net
損失関数最小化にライブラリ使ってる時点でそれ以上のことはできない気がする
285:デフォルトの名無しさん
16/06/22 21:43:07.38 146uhNT/.net
>>225
とりあえず仕事では使ってるよ
分かるところはたまにアドバイスしてる
286:デフォルトの名無しさん
16/06/22 21:44:38.85 146uhNT/.net
>>275
今やってるからしばらくしたら出すわ
287:デフォルトの名無しさん
16/06/22 22:30:22.94 uquHgW/C.net
いくらでもアイディアは浮かぶが計算時間が存外にかかる
288:デフォルトの名無しさん
16/06/23 01:08:47.02 mESpO3it.net
先人様、どうかお力をお貸しください。
独自の画像認識エンジンの開発をしたいのですが、大量の画像データを扱っていて、タグ付けをうまくできないか悩んでます。
オープンソースな使い勝手の良いタグ付けアプリなどはご存じでしょうか？
諸事情によりオンラインのタグ付けサービスは避けたいです。
289:デフォルトの名無しさん
16/06/23 01:18:06.52 0uwbuVQX.net
ふつう手動だろ。
それか画像が貼られてるURLの文書を評価するとか。
画像のみから完全自動でタグがつけられるのか。
290:デフォルトの名無しさん
16/06/23 01:25:18.19 mESpO3it.net
イメージとしてこのようなアプリなのですが、似たようなアプリがオープンソースであればありがたいのですが。。。
URLﾘﾝｸ(www.labell.io)
極力自社で構築したいのですが、あまり工数もかけたくないのです。
自前で作るしかないかもしれませんが。。。
291:デフォルトの名無しさん
16/06/23 01:59:38.89 V+kNe8tF.net
リネームするだけなら今から頑張れば始発には間に合う
292:デフォルトの名無しさん
16/06/23 02:10:02.85 f8OfyqB0.net
相談した手前ですみません、海外でよさそうなタグ付けのオープンソースが見つかりましたので、試してみます。
オープンソース探してみるものですね。
ありがとうございました。
URLﾘﾝｸ(piwigo.org)
293:デフォルトの名無しさん
16/06/23 02:55:30.40 V+kNe8tF.net
専用ではないツールを使うより、キー一つでラベリングして次が表示されるものを
自作したほうが結果的に速そうな
294:デフォルトの名無しさん
16/06/23 06:56:02.85 ++1a6rNA.net
>>286 GPLでも大丈夫なの？
295:デフォルトの名無しさん
16/06/23 07:20:37.04 f8OfyqB0.net
>>288
ありがとうございます、その辺り知りませんでしたので参考
296:になります。 少し調べてみたのですが、配布してもいいけど著作権を持てないということになりますよね？
297:デフォルトの名無しさん
16/06/23 07:32:51.03 ++1a6rNA.net
もう投稿する時間がないのでこれが最後になります
自分の理解している範囲では、GPLを組み込んだ製品はGPLになり
その製品は誰でも対価なしにソースコードを手に入れられる必要があります
アンドロイドがその例
298:デフォルトの名無しさん
16/06/23 07:38:10.84 f8OfyqB0.net
>>290
なるほどですね。もう少し調べてみます。ありがとうございます！
299:デフォルトの名無しさん
16/06/23 12:55:33.59 Fi1BG0qM.net
GPL 知らないで製品化って、凄いな
300:デフォルトの名無しさん
16/06/23 16:30:56.19 2vj57sV8.net
初学者なので用語とか間違ってたらすみません
部屋の四隅に受信機を設置し、発信機を持って電波強度を学習させ、その位置を特定するということをやろうとしています。
とりあえずwekaでベイズネットで学習したどの地点かを分類することはできたのですが、
離散値ではなく連続値、かつ目的変数がX,Yの二つある分類をしたいです。
そのようなことが可能な分類アルゴリズム、またツール(プログラムに組み込むライブラリではなく)はありますか？
あと色々なアルゴリズムについて連続値に分類できる等特徴を表形式でまとめたサイトがあれば教えてほしいです。
301:デフォルトの名無しさん
16/06/23 17:39:34.63 IFPoN+g0.net
URLﾘﾝｸ(www.macromill.com)
302:デフォルトの名無しさん
16/06/23 20:54:57.56 sqPIr2bc.net
それ機械学習でやることじゃないよ。
逆問題とか三次元再構成とかで解析的に求めること
303:デフォルトの名無しさん
16/06/23 21:02:26.59 IFPoN+g0.net
>>295
計算が簡単例えば線形結合だけで精度が充分実用的だったら
ロボットの制御とか応答時間に制約がある事に応用できるかもしれないよ
304:デフォルトの名無しさん
16/06/23 21:08:31.42 gyVpxp7s.net
>>293
コンピュータで計算する以上必ず離散値になると思うんだけど
305:デフォルトの名無しさん
16/06/23 21:19:00.65 sqPIr2bc.net
>>296
その手の計算は計算時間たいしてかからんからな
306:デフォルトの名無しさん
16/06/23 21:24:42.28 IFPoN+g0.net
>>298
仮定の話なので何とでも言えるが
クリアしなければならない時間は具体的なハードとか
環境とか課題で違うんじゃないかな
費用の制約でCPUが貧弱なものしか使えないとかさ
逆に学習して得られた結果の方が時間かかるかもしれないし
307:デフォルトの名無しさん
16/06/23 21:59:49.37 2vj57sV8.net
>>294>>295
ありがとうございます。
性質としては「重回帰分析」に近いけど、機械学習で分類するというよりは
数学的に位置と電波強度の関数を見つけるべき、という感じでしょうか。
そうすると、機械学習の範囲内でやるなら、ベイズはそれぞれの確率を計算して
もっとも確率の高いものを分類結果とするという手法ということなので、
その確率に応じて複数の地点の間を取ったりする感じになりますかね。
308:デフォルトの名無しさん
16/06/23 22:01:44.16 sqPIr2bc.net
電波強度ってことは拡散方程式に従ってるのかなぁ
それ精度でないよ
309:デフォルトの名無しさん
16/06/23 22:04:16.29 9Wm8FTvm.net
アプローチが間違ってる気がする
310:デフォルトの名無しさん
16/06/23 22:44:00.15 2vj57sV8.net
>>301-302
電波自体の工学的な性質は詳しくはわかりませんが、家具や壁が遮ったり反射したりして
単純に距離だけでは高い精度では測れないということで機械学習を使おうとしています。
実際、wifiルーターで機械学習によって位置推定するという論文も見つかります。
311:デフォルトの名無しさん
16/06/23 22:50:14.76 9Wm8FTvm.net
>>303
ソースは？
312:デフォルトの名無しさん
16/06/23 23:02:00.42 IFPoN+g0.net
目的変数も説明変数も数値だったら重回帰分析に入るんじゃないかなぁ
複雑な環境下では非線形関数になるのかな
それか空間を分割して有限個にしてその中のどこが可能性が高いかを求めるとか
313:デフォルトの名無しさん
16/06/23 23:06:32.24 gyVpxp7s.net
お前らあんまりいじめるなよ
昨今の機械学習ブームに乗ってるリーマンだろう
会社の命令なら嫌でもなんとかしなければいけない
314:デフォルトの名無しさん
16/06/23 23:12:05.95 +mG2Xot3.net
wifiルーターの位置推定は電波強度だけじゃなくて位相差を使って精度出してるんじゃなかったか。
315:デフォルトの名無しさん
16/06/23 23:20:45.95 2vj57sV8.net
>>304>>307
URLﾘﾝｸ(kaigi.org)
勿論色々な計測方法や複数を合わせたり等あると思いますが
強度で機械学習なら数学も電波工学もいらないので今回はこれでやっています。
>>305
今の所、部屋の中で3*3=9カ所で計測してそのうちのどれか、と分類しています。
やはり現実的には>>300という感じですかね。
>>306
お金はもらっていませんが当たらずも遠からずと言う感じです…
316:デフォルトの名無しさん
16/06/23 23:26:45.47 9Wm8FTvm.net
>>308
>電波工学もいらない
デバッグもできないのにどうするの
317:デフォルトの名無しさん
16/06/23 23:48:47.52 sqPIr2bc.net
>>303
>電波自体の工学的な性質は詳しくはわかりませんが、家具や壁が遮ったり反射したりして
散乱ね
きついな。
それ少しでも空間構造変わったら終わりだよ
318:デフォルトの名無しさん
16/06/24 00:44:42.99 eQ52Ln/F.net
最善を尽くせよ
319:デフォルトの名無しさん
16/06/24 02:01:10.81 8igZMftF.net
ありがとうございます
weka.classifiers.bayes.BayesNet -D -Q weka.classifiers.bayes.net.search.local.K2 -- -P 1 -S BAYES -E weka.classifiers.bayes.net.estimate.SimpleEstimator -- -A 0.5
となっているところを編集して-P 1 -distributionとすればいいのかと思ったのですがIllegal optionsと怒られてしまいますね。
とりあえずはこの方向で行こうと思います。
320:デフォルトの名無しさん
16/06/24 02:05:01.94 JFIoqGl8.net
どこから突っ込めばいいいのやらw
321:デフォルトの名無しさん
16/06/24 10:30:29.67 m4TqTArE.net
>>311
こんにちは上田先生
322:デフォルトの名無しさん
16/06/24 16:30:00.02 Y0OyMwuh.net
「２年後コンピューターが人類を超える。まだ社長やめられない」 孫社長が独演会
URLﾘﾝｸ(www.sankei.com)
323:デフォルトの名無しさん
16/06/24 20:29:28.05 hSLmnyaY.net
シンギュラリティは2018年か
ふぅ、気合い入れてより一層このAI分野に励まねば
324:デフォルトの名無しさん
16/06/24 20:31:57.19 Pm6wOZeh.net
流石にあと二年では無理
325:デフォルトの名無しさん
16/06/24 22:32:08.06 28cI+ncu.net
孫って癌なんじゃない？
326:デフォルトの名無しさん
16/06/25 00:03:23.70 uLn2aF+G.net
soinnのおかげでシンギュラリティはすでに起こっています
327:デフォルトの名無しさん
16/06/25 00:19:33.92 pEFM9PdK.net
UCL以外に面白いデータセットがあるサイト教えてください( ｰ`дｰ´)
328:デフォルトの名無しさん
16/06/25 00:20:35.37 ExcGxoYG.net
仮想PCのlinux遅すぎ
ダウン症かと思ったわ
329:デフォルトの名無しさん
16/06/25 00:29:43.26 7yqCEOF3.net
>>320 >>321
sonin で解決！
330:デフォルトの名無しさん
16/06/25 01:27:01.48 TogfTX3q.net
シンギュラリティは、ありまぁす
331:デフォルトの名無しさん
16/06/25 02:42:52.62 GUwrZn8C.net
soninの人って有名な論文とか出してるの？
このディープラーニングブームの中でもっと儲かってもいい気がするけど
332:デフォルトの名無しさん
16/06/25 02:56:39.24 nAl6LjiW.net
世界的に有名
グーグルなんか目じゃない
333:デフォルトの名無しさん
16/06/25 03:03:31.47 TogfTX3q.net
SOINNなぁーことはない
334:デフォルトの名無しさん
16/06/25 03:10:44.82 ExcGxoYG.net
誤差�
335:t伝搬って勾配法以外にも拡張できそうなアルゴリズムだけど、勾配法以外ではされてないの？
336:デフォルトの名無しさん
16/06/25 05:21:41.15 0aTAo/fh.net
>>327
何で逆伝搬する事になるか理解してる？
337:デフォルトの名無しさん
16/06/25 06:28:24.50 sejt3PAr.net
>>324 いちおう。
URLﾘﾝｸ(haselab.info)
338:デフォルトの名無しさん
16/06/25 06:57:24.52 ZssxPRFG.net
基盤A
「ハピネスdeep learningによる24時間労働出来るスーパー日本人の実現」
概要
日本人は感謝の心だけで24時間労働出来るすばらしい民族である。
この感謝の心をrewardとしてスーパー日本人を育成するハピネス強化学習をdeep learningで実現する。
ハピネスrewardは日本のすばらしい文化である萌えを活用する。
また極左の不適切な情報を自動的にシャットダウンするハピネスペナルティも実装する。
以下ポンチ絵のみで文章なし
象の卵はおいしいぞう
339:デフォルトの名無しさん
16/06/25 18:22:00.78 ZZQHyLgY.net
今日から勉強始めていきます！先輩方よろしくお願いします！
馬鹿ですがやる気だけはあります！！
340:デフォルトの名無しさん
16/06/26 04:57:30.08 RHu+Z51R.net
>>331
お前人工知能だろ
341:デフォルトの名無しさん
16/06/26 08:07:22.23 zbMbibkt.net
馬、当てまぁす！
342:デフォルトの名無しさん
16/06/26 13:27:25.19 bvm9t0zL.net
当て馬
343:デフォルトの名無しさん
16/06/26 13:57:44.31 QJdcAqaI.net
>>331
ＳＭＡＰ細胞はありま～す (^-^)/
344:デフォルトの名無しさん
16/06/26 14:04:57.93 zbMbibkt.net
今日の宝塚記念は頂く予定
アンビシャスとキタサンブラック
345:デフォルトの名無しさん
16/06/26 15:46:21.17 zbMbibkt.net
今週も外したか
しばらく休みます
346:デフォルトの名無しさん
16/06/26 15:56:15.49 8o147AR6.net
イギリスのEU脱退ありましたけど、それをいち早く察知して株取引とかできるAIとか開発できたら、強者なのでしょうね。
347:デフォルトの名無しさん
16/06/26 16:31:15.27 858VApU0.net
>>338
あれは人間の馬鹿さを当てるゲームだったので
賢いコンピュータに当てるのは難しいだろうな
なぜ馬鹿かというと著名な経済学者や政治学者がEU離脱はないと言っていたからな
348:デフォルトの名無しさん
16/06/26 16:56:03.64 8o147AR6.net
政治情勢（主な政党とか）まで把握していて、投票結果によって株価がどう変動するか教師データとして学習させれば、多少は予測可能な気がしますね。
349:デフォルトの名無しさん
16/06/26 17:02:10.79 Hr+drjlN.net
狼狽して売った香具師は損しただろうが
過去のデータから見ればどうみても今が絶好の買い時だぜ
350:デフォルトの名無しさん
16/06/26 17:25:54.55 X/Y6Ze7Z.net
なら黙って買えよ
351:デフォルトの名無しさん
16/06/26 18:09:12.51 hK0cyJsZ.net
>>338
AIである必要は無くない？
ニュースや情報を早く入手して
すぐに決断し注文する
HFTは既に行われていて問題にもなり始めている
352:デフォルトの名無しさん
16/06/26 18:10:05.55 hK0cyJsZ.net
>>341
10年くらい戻るのに必要かもしれないけどな
353:デフォルトの名無しさん
16/06/26 18:15:04.36 Hr+drjlN.net
売りから入ればぼろ儲け
354:デフォルトの名無しさん
16/06/26 18:16:09.28 Hr+drjlN.net
>>343
ソフトじゃ追いつかなくてFPGAとか使ってるよな
355:デフォルトの名無しさん
16/06/26 18:54:09.30 jPsZuQC7.net
HFTはAIに入るのか
356:デフォルトの名無しさん
16/06/26 19:05:53.82 Leawg0JS.net
エキスパートシステムの化け物だろ
357:デフォルトの名無しさん
16/06/27 03:11:14.39 kclodVCI.net
HFTは100メートル走にどこでもドア使ったようなもんでしょ
情報力や判断�
358:ﾍ以外の部分でやってるからこそ問題なわけで
359:デフォルトの名無しさん
16/06/27 11:42:10.09 Kz5u6EXv.net
>>339
同意する。
株価は美人コンテストで誰が優勝するかを予想することと例えられるが、
著名人は皆、自分が思う美人を予想して外してしまった。
そういう人たちが相場に参加すると、
「なぜこの企業は将来的に業績が良くなるのに株価は下がっているんだ！
私は間違ってない、世の中が間違っている！」と相場を退場していく。
360:デフォルトの名無しさん
16/06/27 12:25:58.15 qA5SGVo8.net
glsl_esで機械学習APIつくればさー
楽しいんじゃない？
361:デフォルトの名無しさん
16/06/27 13:51:13.52 YSZG9z+3.net
>>339
>著名な経済学者や政治学者
バカばかりじゃん。
経済学者が賢いってんなら、世界同時不況をなんとかしてみろっての。
362:デフォルトの名無しさん
16/06/27 15:02:29.94 Kz5u6EXv.net
>>352
漫画じゃあるまいしそんなことできる人間がいる訳が…。
現実を見ろって。
363:デフォルトの名無しさん
16/06/27 15:04:31.34 Kz5u6EXv.net
>>352みたいな愚かな人間が多いから経済が落ち込んでいくのか。
364:デフォルトの名無しさん
16/06/27 17:12:06.32 HJEOKI92.net
>>352
増添も入れてやれｗ
365:デフォルトの名無しさん
16/06/27 18:48:34.76 kclodVCI.net
学者さんというのは過去を説明するのが仕事
未来を予想するのが仕事ではない
366:デフォルトの名無しさん
16/06/27 20:13:48.15 5XB18bjK.net
ＡＩ（人工知能）の予測 （by 孫 正義 2016. 6. 22（水）開催 第３６回定時株主総会（動画））
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
367:デフォルトの名無しさん
16/06/27 20:16:17.24 tdMCIibo.net
太陽光発電はどうなったハゲ
368:デフォルトの名無しさん
16/06/27 20:36:40.69 wsWmEwhN.net
>>358
（利益が出るまで）10年間待つのだぞ
369:デフォルトの名無しさん
16/06/27 22:54:09.99 PyuquJuN.net
ディープラーニングってゲームにはどう応用可能？
370:デフォルトの名無しさん
16/06/27 23:21:56.66 YSZG9z+3.net
>>356
予想しろとは言わない。なんとかしろと言ってる。
地震で言えば予知を求めてるわけではない。
起きた地震への対処をしろと言ってる。わかる？
>>355
彼はタレントじゃないの？ｗ
371:デフォルトの名無しさん
16/06/27 23:26:29.05 G0bTR2k6.net
「秒読み」が国際語とは知らんかった
AlphaGo taught itself how to win, but without humans it would have run out of time
URLﾘﾝｸ(www.theguardian.com)
372:デフォルトの名無しさん
16/06/27 23:31:22.14 uOScoysC.net
>>361
対処には「予想」が必要だからね。
社会は何度も試行錯誤できるような理想的な環境でもないし。
373:デフォルトの名無しさん
16/06/28 00:08:33.61 lRZlHlhD.net
一歩一歩とか元は英語だろ
374:デフォルトの名無しさん
16/06/28 00:28:52.55 EC1Ahvbk.net
>>360 応用ではなく検証として使っているだけだけど
Progressive Neural Networks
URLﾘﾝｸ(arxiv.org)
375:デフォルトの名無しさん
16/06/28 00:29:23.31 rabCRM7S.net
>>363
なるほどなーAIが発展するといらなくなる職業のトップだな＞経済学者
376:デフォルトの名無しさん
16/06/28 00:58:50.29 SvuQYW7G.net
経済学者の仕事はモデルを政治家や経営者に理解させてアクションを起こさせることだろ
トップがAIに取って代わらない限り、人間に理解できないモデルなんか無意味だよ
377:デフォルトの名無しさん
16/06/28 01:41:02.52 rabCRM7S.net
>>367
そのアクションは政治家とか経営者が考えなくちゃならないんでしょう？
だったら経済学者いらないじゃん。特徴を抽出するのはディープラーニングの
十八番なんだし。
378:デフォルトの名無しさん
16/06/28 01:50:14.98 u6KIPS1r.net
大量のデータからの特徴抽出ならともかく、限られたデータからの汎化性能は
圧倒的に人間のほうが上だと思うが
379:デフォルトの名無しさん
16/06/28 07:16:26.39 4uPkxyfr.net
カネに変わるモノサシを発明できない経済学者(笑)は今すぐ滅ぶべき
380:デフォルトの名無しさん
16/06/28 08:09:52.98 Mf2dw17e.net
>>366
経済学者はなくならないよ～
顧客の要望にあったもっともらしい理論を考えるのが経済学者の仕事
381:デフォルトの名無しさん
16/06/28 09:41:24.20 nroNUt7P.net
>>370
物差発明してどうすんだ、馬鹿なの？
382:デフォルトの名無しさん
16/06/28 09:46:39.06 nroNUt7P.net
>>365
プログレか
383:デフォルトの名無しさん
16/06/28 10:19:48.75 eL0ersFv.net
災害のたびに嬉しそうに「自衛隊は支援してる！」とか言ってるけどさ
現実は住民にウザがられて「邪魔だから来るな」って言われてるんだよな
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
384:デフォルトの名無しさん
16/06/28 10:53:51.85 tbai2mxL.net
第2回 「機械学習の理論的側面」（第2回産総研人工知能セミナー）
講師：早稲田大学 先進理工学研究科 園田 翔
「ニューラルネットの積分表現理論」
URLﾘﾝｸ(unit.aist.go.jp)
＞ディープラーニングの活躍が目覚ましい。一方で、理論的にはっきりと分かっていることは少ない。
＞例えば、ニューラルネットの内部ではどのように情報が表現されているのか。
＞ニューラルネットは一層でも万能なのに、なぜディープなのか。
ニューラルネットの 積分表現理論
URLﾘﾝｸ(unit.aist.go.jp)
どこまで人間の脳に 迫れるか？ 期待が高まる人工知能技術「ディープラーニング」
URLﾘﾝｸ(www.nttcom.co.jp) の最後。
株式会社Preferred Infrastructureのリサーチャー、得居誠也氏
＞ディープラーニングの仕組みは、いまだブラックボックスです」という得居氏の説明がまさにこの技術を象徴している。
＞すでに実装も始まっていることから、「こういう理論に基づきこういう仕組みであると説明できて当然」と考えられがちだ。
＞しかし、ディープラーニングの仕組みを説明するには、人間の脳神経の仕組みを解明するのに近い困難さがあるともいわれる。
385:デフォルトの名無しさん
16/06/28 11:29:16.03 vzJFO/ro.net
>>375
バカ丸出しのタイトルだな。
3周回くらい遅れてる。
386:デフォルトの名無しさん
16/06/28 11:54:43.42 ncEhVEHF.net
知能というのは万能さよりもむしろ構造的な制限に特徴付けられるものだということなんだろうな。
387:デフォルトの名無しさん
16/06/28 12:23:03.12 7aFQY9pd.net
>>376
しかも繰り返し同じネタだもんな… 呆れるわ
388:デフォルトの名無しさん
16/06/28 12:35:58.99 /nRJ27lj.net
【ディープラーニングの一生】
面白い人が面白いことをする
↓
面白いから凡人が集まってくる
↓
住み着いた凡人が居場所を守るために主張し始める←今ここ
↓
面白い人が見切りをつけて居なくなる
↓
残った凡人が面白くないことをする
↓
面白くないので皆居なくなる
389:デフォルトの名無しさん
16/06/28 12:41:53.77 eL0ersFv.net
バカ丸出し
390:デフォルトの名無しさん
16/06/28 12:46:45.55 ncEhVEHF.net
>>379
感性的なものの場合はそういう道筋をたどることが多いように思うけれど、
技術の場合は明確に性能が出るからね。
むしろ凡人が
391:期待してお金を出すぶん研究は加速するように思う。
392:デフォルトの名無しさん
16/06/28 14:28:13.04 a3nSzCGl.net
>>362
なんで countdown じゃいゃんの
393:デフォルトの名無しさん
16/06/28 16:07:20.54 SFSoKxa1.net
>>360
そりゃおま賢いAIだろゲームといえばよ
394:デフォルトの名無しさん
16/06/28 16:09:48.63 SFSoKxa1.net
>>376
批判だけなら誰でも出来る、批評してくれ
ちな君は何故そう思ったのか理路整然と説明してくれる？
395:デフォルトの名無しさん
16/06/28 16:56:37.21 YduTpag4.net
フーリエ変換を細かくしただけ
396:デフォルトの名無しさん
16/06/28 17:50:55.00 46QqcRQC.net
>>384
それじゃオマエも同類じゃんw
397:デフォルトの名無しさん
16/06/28 18:47:47.96 c7z6bOEH.net
話遮って悪いんだけど超簡単な奴でいいから
recurrent neural networkを手計算で説明しているか
それに近い情報ないかな？
398:デフォルトの名無しさん
16/06/28 19:32:18.99 ncEhVEHF.net
>>387
時間展開すれば普通のフィードフォワードニューラルネットと同じだよ。
399:デフォルトの名無しさん
16/06/28 22:03:46.53 5z32q1mL.net
ネオコグニトロン使ってみたい。
400:デフォルトの名無しさん
16/06/28 22:21:33.03 EC1Ahvbk.net
>>382 釣り針デカすぎ
> ジャイアンと言えばリサイタル
Japanese_byo-yomi
URLﾘﾝｸ(en.wikipedia.org)
Osotogari
URLﾘﾝｸ(en.wikipedia.org)
てな感じじゃないかな
401:デフォルトの名無しさん
16/06/28 23:35:36.19 ShFzSh2c.net
URLﾘﾝｸ(www.slideshare.net)
この学部生のスライドのほうがよっぽど役立つわ
402:デフォルトの名無しさん
16/06/29 01:50:48.02 ieYvbYb/.net
スライドってそんなわかる？
調べるときは文書探すわ
403:デフォルトの名無しさん
16/06/29 10:43:34.42 NAC4D5jo.net
全体の概要を理解するには役立つ
404:デフォルトの名無しさん
16/06/29 10:46:06.34 uc/AqJ01.net
この程度なら楽勝そう、という自信をくれる
405:デフォルトの名無しさん
16/06/29 14:51:39.27 CrY+zqRr.net
学部生のスライドを参考にするってどんだけレベル低いのよ www
406:デフォルトの名無しさん
16/06/29 14:52:31.61 CrY+zqRr.net
>>387
何回でもおんなじ質問書き込んでるなw
407:デフォルトの名無しさん
16/06/29 14:55:33.94 dvSNPTK6.net
>>391
さすが慶應生レベル高いな
408:デフォルトの名無しさん
16/06/29 15:10:15.22 1Jke78wF.net
スライドは直観的な理解を目指して書かれていることが多いから、がちがちの参考文献を補うものとして結構便利。
409:デフォルトの名無しさん
16/06/29 15:20:22.13 XEI/iz2H.net
石川 温 ‏@iskw226 6月22日
Yahoo! JAPANの社員で、シンギュラリティの認知度が5%って大丈夫かな。
－日本人ほとんど知らないのでは？
410:デフォルトの名無しさん
16/06/29 15:25:04.93 1Jke78wF.net
案外みんな機械学習に注意払ってないのね
411:デフォルトの名無しさん
16/06/29 15:29:14.82 dvSNPTK6.net
シンギュラリティを知ってる知らないとかどうでもいい
みんなそれだけ自分の役割と人生を一生懸命全力で生きてる証だよ
一々周りに振り回されてられないし、それはそれでそれを専門とした人たちが一生懸命考えて働いてる
人の数だけ形があるんだ、それを遠回しに馬鹿にするような石川は相変わらず小さい人間だよ
412:デフォルトの名無しさん
16/06/29 16:15:27.77 BUzZDXt9.net
>>401
まじでこれな
413:デフォルトの名無しさん
16/06/29 16:45:46.10 S0OH+2wx.net
Teyoon! JAPANに何を求めているのだろ？
414:デフォルトの名無しさん
16/06/29 18:24:49.57 tB7h7yiX.net
シンギュラリティなんて知ってても
実務の役に立たないだろ
415:デフォルトの名無しさん
2016/06/2
416:9(水) 18:28:22.29 ID:1Jke78wF.net
417:デフォルトの名無しさん
16/06/29 18:40:40.04 ynfIfoaY.net
「２年後コンピューターが人類を超える。まだ社長やめられない」と孫社長
418:デフォルトの名無しさん
16/06/29 18:57:44.31 nzf1HifT.net
>>405
全然、それより大事なものが人の数だけあると俺も思う
所詮、その程度だよ
419:デフォルトの名無しさん
16/06/29 19:02:01.70 dvSNPTK6.net
その通り！
420:デフォルトの名無しさん
16/06/29 19:09:40.48 uc/AqJ01.net
新聞やニュースは見てるのにディープラーニングを知らない人も多い
プログラム板でさえメインスレは一つ、その一つもこのぐらいの進みなんだから世間では知れてる
421:デフォルトの名無しさん
16/06/29 20:05:54.23 Z3/QLlH4.net
経済のシンギュラリティは起きたｗ
422:デフォルトの名無しさん
16/06/29 20:18:17.68 rySLkqKz.net
自動取引なんか天気予報の精度が向上したという程度のもんだろ
だからって何かブレイクスルーが起きるものではない
423:デフォルトの名無しさん
16/06/29 20:19:33.14 Z3/QLlH4.net
天気予報をなめんなよｗ
424:デフォルトの名無しさん
16/06/29 21:13:58.94 XEI/iz2H.net
グーグルがはじめるプログラミング教育計画「Project Bloks」
URLﾘﾝｸ(wired.jp)
425:デフォルトの名無しさん
16/06/29 22:47:31.67 SV4Tqds8.net
HFTがやってるのは、超高速フロントランニング
機械学習関係ない
426:デフォルトの名無しさん
16/06/29 22:56:55.73 A4bGjojf.net
スピードラーニングのほうが有名
427:デフォルトの名無しさん
16/06/30 05:23:03.35 V3/X2UAC.net
英語勉強スピードラーニング
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
428:デフォルトの名無しさん
16/06/30 10:17:21.92 qhl4FPxk.net
ここにはSOINNファンがいるので質問ですが
あの方法は背景が不明などんなデータでも顧客が満足する精度まで
達成すると看板を立てているのですが本当でしょうか。
それから他のメーカーも一時的にSOINNを扱おうとして
結局今はやっていないのは何故なんでしょうか
429:デフォルトの名無しさん
16/06/30 14:23:21.15 Fp9PH0x2.net
迷惑メールの検知手法として、ベイジアンフィルタリングがある
これはベイズの定理を応用することにより、迷惑メールの特徴を学習し、統計的に解析して判定するフィルタリング手法でる
学習量の増加に伴い、フィルタリングの精度が向上する
私はこのベイジアンフィルタリング登場時から研究開発実装しているが、つまり何が言いたいのかというと、、、
こんな昔から既にAIは実装されていたのだという事実だよ君たち
だから馬鹿みたいに持ち上げ騒ぐ素人連中を見てると本当に滑稽に感じるよ、研究者の立場からするとね
まだシンギュラリティやディープラーニングを知らない素人さんが人生を全うしてそうで安心する
430:デフォルトの名無しさん
16/06/30 14:29:38.06 N4HMdLmX.net
唯のベイズ推定（笑） 爺
431:デフォルトの名無しさん
16/06/30 16:31:04.85 t0+8hWsG.net
>>418
自分が間違っていることすらわからないのか
無知の無知
432:デフォルトの名無しさん
16/06/30 22:04:50.81 ERJzokKO.net
>>418
あいたたたwwww
433:デフォルトの名無しさん
16/06/30 22:20:29.43 1B6z7pXu.net
俺も何年も前から最小二乗法を用いた回帰分析というAIを活用している
さらにこのAIはエクセルというソフトウェアにも実装されている
434:デフォルトの名無しさん
16/06/30 22:20:53.07 wPN/b/EO.net
まっでも何もしてない何もわからない無知のお前らよりは遥かにマシじゃね
435:デフォルトの名無しさん
16/06/30 22:33:50.56 xJFXTMW1.net
なんで知ったかぶりしたいのかねぇ？ｗ
436:デフォルトの名無しさん
16/06/30 23:30:31.23 bMW7pQBg.net
エクセルとかオフィスに
イルカいるけど
あれAIだな
437:デフォルトの名無しさん
16/06/30 23:57:26.11 dN+e613C.net
ｹｸｸｸｯ（何をお探しですか？）
438:デフォルトの名無しさん
16/07/01 00:14:31.56 r57FZrPO.net
FXや株で実際試してみたいが
教師データはどれぐらいの期間分集めるものかな?
439:デフォルトの名無しさん
16/07/01 00:25:36.25 2oHrlpZX.net
本屋行けよ
テクニカルの本なんか腐るほどあるわ
440:デフォルトの名無しさん
16/07/01 03:13:35.26 fcrVbyO4.net
ディープラーニングに始まる機械学習って知れば知るほど夢がない
441:デフォルトの名無しさん
16/07/01 03:21:05.63 THZVdZS9.net
前世紀の人工知能が行き詰まって
計算機の統計に方向転換したからね
442:デフォルトの名無しさん
16/07/01 03:37:24.85 68ricLEn.net
第三次（だっけ？）も特に動きもなく終わる気はする
443:デフォルトの名無しさん
16/07/01 04:30:41.14 7xJAQi53.net
>>431
α碁とか既にあるんじゃね
444:デフォルトの名無しさん
16/07/01 06:40:32.70 U2lWDfXF.net
ベイズ推定なんて
情報系の大学なら
学部1年位で学ぶ基礎だろ
445:デフォルトの名無しさん
16/07/01 07:14:55.78 TIypQKJX.net
具体的な指摘批判は無し
悔しそうw
446:デフォルトの名無しさん
16/07/01 09:21:20.12 mcVaFxjf.net
>>429
所詮は単なるパターン認識プログラムだからね
447:デフォルトの名無しさん
16/07/01 12:16:46.52 SCny4qgF.net
米テスラ、「自動運転モード」作動中に初の死亡事故
URLﾘﾝｸ(mw.nikkei.com)
はい！第三次ブーム！オワタ＼(^o^)／
448:デフォルトの名無しさん
16/07/01 12:45:14.07 wNtMwO0s.net
>高速道路の分岐地点でモデルＳはトレーラーの下に潜り込む形で衝突した。
>光が非常にまぶしい状態で車両のシステムも運転者もトレーラーを認識できず、
>ブレーキをかけた形跡がないという。
どういうことなんだろ
運転手は寝てた可能性あるが
自動運転もシステムも寝てたのか？
449:デフォルトの名無しさん
16/07/01 13:05:56.49 mcVaFxjf.net
逆行で前方を把握できなかったのなら、AI関係ないね
450:デフォルトの名無しさん
16/07/01 13:07:21.46 uuBhPQQS.net
「光が非常にまぶしい状態」って書いてあるじゃん
451:デフォルトの名無しさん
16/07/01 13:15:21.57 HubPNw1u.net
光が非常にまぶしい状態ならブレーキ掛けろよ常考ωωω
452:デフォルトの名無しさん
16/07/01 13:26:56.77 585E6vvc.net
人間より安全かどうかは走行距離あたりの事故数とかで判定されるわけで、おバカなマスコミは何でデータを載せないかね。これに限らず。
453:デフォルトの名無しさん
16/07/01 13:46:09.82 Jlx4pT85.net
>>436
>テスラの自動運転モードはマーケティング上「自動運転」をうたっているが
誇大広告の面があり、実際には運転補助機能にすぎないのが実情。
ここまで踏み込んだ新聞記事見たこと無い 何か握らされてるとしか
454:デフォルトの名無しさん
16/07/01 14:18:35.41 NNzkmqpu.net
太陽のせい
455:デフォルトの名無しさん
16/07/01 14:30:50.39 SE0g3mIr.net
運転者が死んだみたい
URLﾘﾝｸ(www.abc.net.au)
456:デフォルトの名無しさん
16/07/01 14:37:36.27 wNtMwO0s.net
Tesla said "the high ride height of the trailer combined
with its positioning across the road
and the extremely rare circumstances of the impact
caused the Model S to pass under the trailer,
with the bottom of the trailer impacting the windshield of the Model S."
なんか原文だと日本語のと様子が違うな
457:デフォルトの名無しさん
16/07/01 15:48:37.57 mcVaFxjf.net
>>445
太陽の話出てこねえw
458:デフォルトの名無しさん
16/07/01 16:34:51.10 HubPNw1u.net
>>446
>>445 を想像するとこんな感じかな
_＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
＿_L |｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜}
`/_∥_||｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜｜}
f且ﾃ=､_|三三三三三三三三三三三三三三三三三三三三三三三三三三|
`て((◎)┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴(◎)(◎)′
| | さあ‥ 逝こうか‥‥ | |
| | | |
..＿|／| _ _ _ _ _ _ _ _ ...|＼|＿
／ ..| | ＿－＿－＿－＿－＿－ ＿ | | ＼
| |／＿／━ ━ ━ ━ ━ ━＼＿＼| |
..＿| ／＿／━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ＼＿＼.|＿
／＿／━ ━ ━ ━ ━ ━ ━ ＼＿＼
／ ／━ ━ ━ ━ ━ ━ ━＼ ＼
459:デフォルトの名無しさん
16/07/01 16:38:36.33 Jlx4pT85.net
下を潜ろうとしてフロントガラスが引っかかって割れた？
全然ちゃうやん
460:デフォルトの名無しさん
16/07/01 17:01:26.57 D4QfOle2.net
ハゲが歩いてると人口無能じゃ対応できないwww
461:デフォルトの名無しさん
16/07/01 18:13:52.90 XC0nyppd.net
>>436
バカ発見
462:デフォルトの名無しさん
16/07/01 19:09:31.24 kg4fo7xh.net
>>447
こんなトレーラーだったら自動運転ならぶつかっちゃうかもなー
URLﾘﾝｸ(o.aolcdn.com)
URLﾘﾝｸ(jp.autoblog.com)
463:デフォルトの名無しさん
16/07/01 19:33:34.75 THZVdZS9.net
「自動運転マシーンカー殺し、トレイラーマン！」
464:デフォルトの名無しさん
16/07/01 21:34:07.55 TIypQKJX.net
光が非常にまぶしいなんて外ではありふれた現象なのにwwwwwこの糞AIちゃんは目潰しされちゃったのねwwwwww
AI使えねえwwwwwそんな時こそ人の代わりになってくれなきゃなのにwwww
AIちゃん「まぶしいっす」wwwwwwww阿呆
465:デフォルトの名無しさん
16/07/01 21:36:10.14 SCny4qgF.net
あーあ、これで何度目かのAIブーム()も潮時っぽいねw
466:デフォルトの名無しさん
16/07/01 21:53:05.25 D4QfOle2.net
AI「まぶしいなんて学習してないし(震え声)」
467:デフォルトの名無しさん
16/07/01 21:54:41.77 BhocR/7z.net
対向車のハイビーム禁止
468:デフォルトの名無しさん
16/07/01 21:59:33.91 FPXlf/64.net
計量経済やってるんだけど、機械学習ってどんな手順で勉強していったらいい？
最終的にはPRMLとかを読んで実務で生かせるレベルになりたい
一応はじパタが有名なんでそれは買ってみた
469:デフォルトの名無しさん
16/07/01 22:35:31.04 tkc0ULu5.net
ＰＲＭＬってディープラーニング以前の初歩みたいなもん
470:デフォルトの名無しさん
16/07/01 22:46:43.85 dnD3EXS+.net
実際何かを学習させてみながら必要があれば論文を読むというのが一番早い気がする