17/01/30 21:00:42.04 YD4jdzUM.net
>>257
乱数でもなんでも
そこから学習させればいいんじゃね
他の所は学習させなければ早いだろう
263:デフォルトの名無しさん
17/01/30 21:01:49.05 YD4jdzUM.net
>>257
勘違いしてた
テストしたい時か
バイナリだったら反転とかじゃねーの
264:デフォルトの名無しさん
17/01/30 22:06:13.87 UgHR9LmJ.net
>バイナリだったら反転
連続値です
265:デフォルトの名無しさん
17/01/30 22:10:23.20 f7p1Vz7u.net
>>246
児の業界ってなに？
266:デフォルトの名無しさん
17/01/30 22:37:14.20 FqtHhB2j.net
>>256
何を指摘して言ってるのかさっぱりなんですが‥‥
用語を使わずに説明してもらえますか？
267:デフォルトの名無しさん
17/01/30 22:43:18.40 7QLXVWYX.net
>>262
ごく簡単に言うと重回帰分析とかで説明変数同士に相関があると結果が正しくならないことがあること
268:デフォルトの名無しさん
17/01/30 22:46:00.40 7QLXVWYX.net
wikipediaとかでは、重回帰は説明変数の無相関を仮定してると書いてはあるけど、実際はどうなんだろう
269:デフォルトの名無しさん
17/01/30 22:47:56.19 FqtHhB2j.net
>>263
いや用語の説明じゃなくて文脈上何を指摘してるの？？
>>73で当てはめて説明するとどういうこと？
270:デフォルトの名無しさん
17/01/30 22:48:00.40 7QLXVWYX.net
統計的学習の基礎みて探してるけど、相関が結果に悪影響を及ぼすとか、高い相関は良くないとは書いてあるけど、明示的に無相関は仮定してないように見える
詳しい人教えて
271:デフォルトの名無しさん
17/01/30 22:51:37.34 7QLXVWYX.net
>>265
俺は256じゃないけど、
73で確率密度関数の値同士をかけ算してるが、事象が独立でないこともあるから駄目だって指摘に対して、そもそも重回帰分析の場合でも説明変数同士は独立と仮定してるから、73の手法においても独立を仮定してもいいんじゃないって意味でしょ
272:デフォルトの名無しさん
17/01/30 23:02:18.14 FqtHhB2j.net
説明変数なんて
273:知らなかったけどwikiで調べたら、『説明変数同士が関連性の高いものを使うと係数が妙な値になることがあるので注意する必要がある』 って書いてある。 つまり独立じゃない場合があるからその仮定は気をつけてねってことでは？
274:デフォルトの名無しさん
17/01/30 23:33:21.95 4DZGSucb.net
このスレのレベルがここまで低いとは…
道理で「機械学習に数学はいらない」とかいいはじめるわけだ
結論だけ書いておくと説明変数同氏は相関していてもよい
multicolinearityというのは x_k = (x_{k 1}, ..., x_{k n})' と
したときにベクトル x_1, ..., x_k, ..., x_K が一時従属になることをいっている
この場合,、X' X が非正則になって逆行列が定義できずに例えば
最小二乗法も計算できない
統計的独立と一次独立の概念をごっちゃにしているからこういうことになる
ただし、相関係数の絶対値が1になると当然、一次従属になるので、
相関係数の値が非常に大きくなると実質的にmulticolinearityとなる
275:デフォルトの名無しさん
17/01/30 23:39:26.17 4DZGSucb.net
数学わからないこのスレの連中のためにより初等的な説明しておくと
y = a + b x_1 + c x_2 + epsilon (a, b, c はパラメータ)
として、multicolinearityというのはx_1 = k x_2 と両者の間に線形関係が
成立していると生じる。
なぜなら、このとき
y = a + b (k x_2) + c x_2 + epsilon
= a + (b k + c) x_2 + epsilon
となって、b, c が単独では識別できないから
x_1とx_2が線形の関係ではない(例えばx_1 = k x_2^2)みたいな
場合はx_1とx_2には相関はあるがさっきみたいな現象はおこらない
276:デフォルトの名無しさん
17/01/30 23:44:58.54 h4BAmtHI.net
何当たり前のことをドヤ顔で言ってるの
277:デフォルトの名無しさん
17/01/30 23:49:41.28 4DZGSucb.net
答え教えてもらった後ならなんとでもいえるわな
恥ずかしいやつ
278:デフォルトの名無しさん
17/01/31 00:04:50.06 oDkERMdj.net
へえ、つまりID:4DZGSucbは>>73の後半は有りと言ってるわけだ
ﾜﾗﾜﾗだね
279:デフォルトの名無しさん
17/01/31 00:05:56.87 oDkERMdj.net
レベル低いと言っておきながらww
280:デフォルトの名無しさん
17/01/31 00:20:20.73 h46DvQd2.net
ID:4DZGSucb
草生えるwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww
281:デフォルトの名無しさん
17/01/31 00:35:55.39 oDkERMdj.net
>>268で十分なのに
>>269-270で不要な説明始めたな。
282:デフォルトの名無しさん
17/01/31 01:17:28.09 N6k0ulX3.net
>>276 全く同意。
283:デフォルトの名無しさん
17/01/31 01:50:36.79 n31H1l85.net
>>269
ありがとう！
自分は学部生でまだまだレベル低くて申し訳ないが参考になります！
284:デフォルトの名無しさん
17/01/31 05:08:31.52 7lVbi0HF.net
>>260
自分が望む能力に応じたノイズを乗せればいいのでは？
285:デフォルトの名無しさん
17/01/31 20:53:20.84 JuPNoFZT.net
小高知宏の機械学習と深層学習に書かれているQ学習が分からないのですが。
迷路抜けを課題に選んでいますが、「迷路抜け知識」とは何でしょうか？
一度迷路のゴールに到達してしまえば学習も何もないですよね？
どういうことなのか分かりやすく説明をお願いします。
286:デフォルトの名無しさん
17/01/31 21:07:13.07 h46DvQd2.net
>>280
アホなの？本当にアホなの？
頭に脳みそ入ってるbot？
287:デフォルトの名無しさん
17/01/31 21:47:50.33 JuPNoFZT.net
Q学習って何ですか？
288:デフォルトの名無しさん
17/01/31 22:41:25.06 +Vts4fVJ.net
>>282
URLﾘﾝｸ(www.sist.ac.jp)
強化学習のひとつ
正解に至った場合、及びそれにいたる過程までの行動に対して報酬（スコアなど）を
289:逐次与えていく。 報酬を何度も与えた（学習させた）後、各状態において高いスコアの方向に行動を選ばせるようにすると その学習をさせたモノは最善の行動（最短のゴール）をするようになってくれる。 wikipediaでも概要が書いているでしょ。 小高知宏の本は買って読んだけど、そのサンプルコードは Q(s,a)という変数から素直にコード化しておらず、 例題に合わせて変に捻ったコードだからわかり難い、 というか他の章のサンプル例もあんまり良くない。
290:デフォルトの名無しさん
17/01/31 23:09:29.24 FyEWGqXh.net
説明長い。
この方法の一番大事な点は収束性について数学的な保証がついてること。
291:デフォルトの名無しさん
17/01/31 23:40:16.00 JuPNoFZT.net
>>283
ありがとうございます。
状態 s_t のときに、行動 a_t を起こすと、状態 s_(t+1) になるという
ルールはあらかじめ与えられているのでしょうか？
292:デフォルトの名無しさん
17/02/01 01:21:45.65 Q08T0ylq.net
上に進んだら上のマスに進むってルールはあらかじめ与えられているのでしょうか
293:デフォルトの名無しさん
17/02/01 11:11:23.91 vfxl2l7p.net
ブームは池沼も呼び込むな
294:デフォルトの名無しさん
17/02/01 12:26:29.12 NxlaBb9k.net
丁寧語のアホには本当に苛つかさせられるな
295:デフォルトの名無しさん
17/02/01 12:47:45.64 UKuyDP5N.net
URLﾘﾝｸ(ainow.ai)
296:デフォルトの名無しさん
17/02/01 12:50:10.76 BmnrBHXM.net
>>280
『分かりやすく説明お願いします』はかなり図々しい発言。
297:デフォルトの名無しさん
17/02/01 12:52:52.97 QU1UVS/Z.net
>>290
それは俺も思ったわ
298:デフォルトの名無しさん
17/02/01 13:00:21.02 BmnrBHXM.net
アルゴリズムは知恵袋にでも聞けばよろし。
興味も答えるメリットもなきゃ誰も答えない(この発言も優しい)
299:デフォルトの名無しさん
17/02/01 14:23:10.38 ghQ3I59v.net
>>289
>企業からは、AIに関わる事業の推進
そういう意図なら産総研を載せるべきだと思う。
人工知能研究センター
URLﾘﾝｸ(www.airc.aist.go.jp)
産総研人工知能セミナー
URLﾘﾝｸ(www.airc.aist.go.jp)
300:デフォルトの名無しさん
17/02/01 15:03:13.57 w668KZ70.net
Pythonでimport sklearnすれば機械学習できるし余裕っていう派に限って
機械学習は万能！しゅごい！とか言ってて迷惑
数学がわからないのに機械学習を使いこなせるわけないだろ
301:デフォルトの名無しさん
17/02/01 15:41:14.66 UKuyDP5N.net
>>293
書き漏れてしまったが無断でこういう一覧作ってるけどどうなんだ？
あと他に有力な研究者とかいないの？
302:デフォルトの名無しさん
17/02/01 18:16:22.74 ZDdrP06J.net
小高知宏の機械学習と深層学習に書かれているQ学習が分からないです。
前半のロボットを例にした説明は大体分かります。
ところが迷路を例にした例が分かりません。
分からないので、Cで書かれたプログラムを読んでみました。
S14という状態がゴールのようです。（S14に達すると報酬がもらえるため）
でも、迷路のプログラムの目的はゴールへ到達することです。
だとすれば、S14に達した時点で目的達成ということになるので
はないでしょうか？だから、学習した成果であるQ値のテーブルが
何の役に立つのか分かりません。1度ゴールにたどり着けばもう
用済みなのではないかと思ってしまいます。
それともう一つ分からないのは、
p.66の2式
qv = qvalue[s] + ALPHA * (1000 - qvalue[s]);
qv = qvalue[s] + ALPHA * (GAMMA * qmax - qvalue[s]);;
です。なぜこのような式で、 Q値を更新しているのでしょうか？
303:デフォルトの名無しさん
17/02/01 18:18:16.38 ZDdrP06J.net
>>283
をこれから読んでみようと思います。
他に分かりやすい説明があれば本などを教えてください。
ビショップの本には載っていないようですね。
304:デフォルトの名無しさん
17/02/01 18:20:14.37 ZDdrP06J.net
>>296
プログラムでは、ゴールである、S14に到達した後も、学習をつづけています。
それとS11に達したときにも報酬がもらえるようにする場合の実行結果も載っていますが、
これは何のために報酬を与えているのでしょうか？
305:デフォルトの名無しさん
17/02/01 18:20:57.93 ZDdrP06J.net
>>298
ゴールに到達した後も学習を続ける理由がさっぱり分かりません。
306:デフォルトの名無しさん
17/02/01 18:23:00.85 ZDdrP06J.net
とりあえず、よくわからないので、第3章を読むことにしましたが、
やはり気になります。
307:デフォルトの名無しさん
17/02/01 18:33:54.64 GM65x3HP.net
>>298
その本は読んでないけど
複数のルートがある場合より早くゴールに到達できる方が良いんじゃね
308:デフォルトの名無しさん
17/02/01 19:10:47.50 ZDdrP06J.net
>>301
ありがとうございました。
うーん。迷路の例はスタート地点を根とする木でゴールがある一つの葉なんですよね。
だから、ルートは一通りしかありません。
Q学習を説明する例として迷路抜けが適切なのかどうなのかといった問題も
あるのではないかと思いますがいかがでしょうか？
309:デフォルトの名無しさん
17/02/01 19:17:24.99 ZmlI1e/L.net
わからないから質問するのはまだ理解できるけど、わからないのに回答するのは有害すぎんじゃねえのか・・・・
早くゴールできたほうが良いとか、人間のただの希望にすぎねえじゃねえか・・・・
310:デフォルトの名無しさん
17/02/01 19:31:48.46 ghQ3I59v.net
>>295
公共機関である大学の研究室一覧に「無断で作ってる」は言いがかりだ。
一覧公開が駄目なら追加情報をこのスレに書くのも駄目だろう。
311:デフォルトの名無しさん
17/02/01 19:35:43.71 ghQ3I59v.net
>>247>>249
科学計算における均質化、あるいはなぜPythonが着実に他言語のシェアを奪っているか
URLﾘﾝｸ(chezou.hatenablog.com)
3年前の記事だが、その後さらにPython一人勝ちが進んだ。
Pythonに集中する方針でよいと思う。
312:デフォルトの名無しさん
17/02/01 23:56:46.18 BJ8iAj+1.net
いまどきビジネスマンにRおススメってのは無いわな
313:デフォルトの名無しさん
17/02/02 00:29:59.47 y6QWCKDD.net
jupyter使ってるけど、使い心地がデスクトップであるRstudioの方が好き
314:デフォルトの名無しさん
17/02/02 02:37:28.63 4EL6pZGW.net
jupyter notebookは気軽でいいよ。
URLﾘﾝｸ(www.websuppli.com)
この辺とか導入からいい感じまとまってるからためした方がいいね
315:デフォルトの名無しさん
17/02/02 09:25:36.20 Yy+UgsXH.net
Jupyter Notebookの導入は済んだかな?
では講義ノートをどうぞ。
Scipy Lecture Notes
URLﾘﾝｸ(www.turbare.net)
316:デフォルトの名無しさん
17/02/02 15:19:52.02 NEZPvzut.net
日本語でよろ
317:デフォルトの名無しさん
17/02/02 15:56:14.99 45SIz+8C.net
仕事でRでデータ分析してるけど、周りがどんどんpythonに移行してて悲しいのぅ…
318:デフォルトの名無しさん
17/02/02 17:17:36.02 Ka4YZTeu.net
RのライブラリってPythonから普通に呼び出せるからね
汎用性のあるPythonの方が便利
319:デフォルトの名無しさん
17/02/02 20:22:08.98 gyj9WxhF.net
生成モデルがよくわからん
わかりやすいサイトとかない？
320:デフォルトの名無しさん
17/02/02 21:49:41.40 g2lbvvmJ.net
URLﾘﾝｸ(monadfx.com)
こんな情報商材が
321:デフォルトの名無しさん
17/02/02 21:57:01.03 +6LgrXhB.net
>>313
おまえには無理そう
URLﾘﾝｸ(www.slideshare.net)
URLﾘﾝｸ(www.slideshare.net)
322:デフォルトの名無しさん
17/02/02 22:19:58.16 kID0DPI+.net
前も同じこと言った気がするけどslideで勉強する気にならないわ
323:デフォルトの名無しさん
17/02/02 22:32:10.80 +6LgrXhB.net
スルーすればやる気があれば自分で探せ、探せなければ勉強する資格はない
324:デフォルトの名無しさん
17/02/02 22:33:12.51 +6LgrXhB.net
高卒ならしょうがないけどｗ
325:デフォルトの名無しさん
17/02/02 22:44:26.54 l9Q1PWti.net
小高知宏の機械学習と深層学習を読んでいます。
今、第３章の遺伝的アルゴリズムによるナップサック問題のプログラムを読んでいます。
この手法は乱暴すぎないでしょうか？
第一、これでなぜうまくいくのかの説明は困難なのではないでしょうか？
実際、何の説明もありません。
そして、最適解の9割程度の解しか得られません。
乱暴であるうえに、優れた手法でもありません。
生物学から、染色体、染色体の交叉、突然変異などとキーワードをなんとなく
借りてきて、なんとなく本当に似ているのかどうかも分からずに真似事をやって
いるだけのように思います。ただの遊びの域を出ていないように思います。
結果もさんざんですね。
たとえば、突然変異に本当に意味はあるのでしょうか？
とにかくいい加減すぎます。
326:デフォルトの名無しさん
17/02/02 22:45:38.09 +6LgrXhB.net
>>316
>前も同じこと言った気がするけど
コテつけるなり分かるようにしろ
327:デフォルトの名無しさん
17/02/02 22:46:32.06 l9Q1PWti.net
ニューラルネットワークも最初は、生物学からニューロンなどのキーワードを
借りてきただけの単なる思いつきだったわけです。
たまたま、最近、計算機パワーに頼って、画像認識などの分野でいい結果を
出しただけではないでしょうか？
もっといい方法などいくらでもありそうな気がします。
とにかく発想がチープすぎます。
328:デフォルトの名無しさん
17/02/02 22:48:15.31 l9Q1PWti.net
飛行機を作るのに鳥をまねて作るような愚かさに通じるものがあります。
滑稽ですね。
329:デフォルトの名無しさん
17/02/02 22:49:14.35 +6LgrXhB.net
322 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/02/02(木) 22:48:15.31 ID:l9Q1PWti
飛行機を作るのに鳥をまねて作るような愚かさに通じるものがあります。
滑稽ですね。
330:デフォルトの名無しさん
17/02/03 00:34:58.09 jr+wUUNq.net
滑稽爺はブログ開設して自説はそっちに書け
いつまでスレに居座るつもりよ？
331:デフォルトの名無しさん
17/02/03 00:36:43.76 +vUbiEsM.net
高卒様スレッドに逆戻りか
332:デフォルトの名無しさん
17/02/03 00:49:01.46 3jZyLbrP.net
>>319-322
機械学習の読書感想スレへどうぞ。
人工知能ディープラーニング機械学習のための数学
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
333:デフォルトの名無しさん
17/02/03 01:19:39.56 HsEUssYK.net
もっといい方法がいくらでもあるならそれを使え
終了
334:デフォルトの名無しさん
17/02/03 03:36:24.39 3jZyLbrP.net
>>315-316
PFIセミナーの動画とブログもあるよ。
PFIセミナー2016/2/25：生成モデルのDeep Learning
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
なんちゃって！DCGANでコンピュータがリアルな絵を描く
URLﾘﾝｸ(yasuke.hatenablog.com)
335:デフォルトの名無しさん
17/02/03 04:30:35.31 c/3M2MXW.net
謎解きゲームは人工知能ではクリアできない
336:デフォルトの名無しさん
17/02/03 09:53:16.74 2Od1s7uP.net
>>328
宣伝乙。そんなもんを見るくらいなら、スタンフォードとかの講義を見たほうがマシだわ
337:デフォルトの名無しさん
17/02/03 11:16:48.30 wI6cZkmH.net
今まで黙ってたけど小高知宏の本こそチープ
なんでこんな本を参考にしようとしたのか共感できない
338:デフォルトの名無しさん
17/02/03 12:15:34.18 3jZyLbrP.net
>>330
スタンフォードの機械学習コースを見るのは結構
339:だけど、 これは基礎知識を学ぶコースで深層生成モデルは範囲外だ。 Machine Learning https://www.coursera.org/learn/machine-learning 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 http://qiita.com/daxanya1/items/218f2e3b922142550ef9 >基本英語ですけど、このコースの動画に全て日本語字幕がついています
340:デフォルトの名無しさん
17/02/03 16:45:24.28 fuOx2c+7.net
Pythonにやられっぱなしだったけどデータサイエンス分野でのRubyの逆襲が始まった
URLﾘﾝｸ(www.s-itoc.jp)
341:デフォルトの名無しさん
17/02/03 17:55:54.58 CmWPA7NT.net
新聞にSOINN はプログラムするのではなく、データを与えることで自ら育つ人工知能です。
ノイズが混入したデータであっても、そのまま学習データとして活用できます。
と書いているのですが何故このスレで話題にならないのですか
342:デフォルトの名無しさん
17/02/03 18:15:23.63 WzhGWWCV.net
小高知宏の本を読み終わりました。
ひどい本ですね。
まずプログラムが下手。
プログラムがトリビアルすぎる。
スカスカの本ですね。
343:デフォルトの名無しさん
17/02/03 18:33:42.96 WzhGWWCV.net
{w_n} は正の実数からなる単調減少数列で、 w_n → 0 （n → ∞） をみたすとする。
{z_n} を複素数列とする。
S_n = z_1 + … + z_n とする。
{S_n} は有界であるとする。
(1)
Σ z_n*w_n は収束することを示せ。
(2)
T := Σ z_n*w_n
M := sup{ |S_n| | n ∈ {1, 2, …}}
とする。
|T| ≦ M * w_1
であることを示せ。
344:デフォルトの名無しさん
17/02/03 18:35:23.54 VobJ0y4v.net
松坂の馬鹿が誤爆
345:デフォルトの名無しさん
17/02/03 19:18:39.80 +vUbiEsM.net
誰も収束すると言ってないものを示せとか、もう高卒もびっくりの域に来てるな
346:デフォルトの名無しさん
17/02/03 22:00:56.06 jr+wUUNq.net
>>333
Rubyは無いよー
Webアプリでも他の言語にリプレースされつつあるよー
347:デフォルトの名無しさん
17/02/03 22:16:59.94 SQcrsSzl.net
>>333
数値計算系弱いんだからしゃしゃってくるなで国内外の意見は一致している
リスクの高い戒律が不可思議な宗教言語って認識で最近だと使われない
348:デフォルトの名無しさん
17/02/03 23:23:36.36 /IIXh36F.net
数理工学なんて専門家に任せようぜ
349:デフォルトの名無しさん
17/02/03 23:37:44.30 6hxC+npH.net
>>333
個人的にこれは嬉しい、機械学習はPython使ってるけどRubyラッパー出てくれたらそっち使うわ
350:デフォルトの名無しさん
17/02/04 09:34:45.08 8q1zjLyK.net
アクセスアップとお小遣い稼ぎの裏技
トラフィックエクスチェンジ
URLﾘﾝｸ(tra-chan.jugem.jp)
351:デフォルトの名無しさん
17/02/04 09:53:16.48 aVxGT+Bl.net
それって詐欺に近いのでは？
352:デフォルトの名無しさん
17/02/04 11:07:35.25 G5jYnWHR.net
>>344
マルチ商法と似た感じかもな
353:デフォルトの名無しさん
17/02/04 11:24:54.37 vecr3pus.net
>>334
パット見、インターフェースに課題があるからだろ。
354:デフォルトの名無しさん
17/02/04 11:35:01.71 RJ7Gigdl.net
ロジスティック回帰もAIなのね
病態悪化につながる患者行動をAIが予測
URLﾘﾝｸ(www.ntt.co.jp)
355:デフォルトの名無しさん
17/02/04 11:39:32.98 4LwgUKBb.net
現在はニューラルネットが飛び抜けてるから他の古典的なアルゴリズムじゃお話にならん
356:デフォルトの名無しさん
17/02/04 11:54:45.05 3hnc95W0.net
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
357:デフォルトの名無しさん
17/02/04 12:17:47.38 mbPzGGcs.net
データセットが少ない場合はxgboostで多かったらニューラルネット使えばOK
358:デフォルトの名無しさん
17/02/04 12:22:57.39 RJ7Gigdl.net
発表者「この特徴量が効いてました」
聴衆「（ ´_ゝ`）ﾌｰﾝ」
ｵﾜﾘ
359:デフォルトの名無しさん
17/02/04 12:32:31.00 Lp8xjVA8.net
なんで俺の発表知ってんの？！
360:デフォルトの名無しさん
17/02/04 13:41:09.65 tjP1zdkj.net
病気だからどれが影響与えるか知ることは意味あるだろ
361:デフォルトの名無しさん
17/02/04 13:57:30.27 aVxGT+Bl.net
んなもん主成分分析で十分じゃね？
362:デフォルトの名無しさん
17/02/04 14:07:09.23 cCtqcbdk.net
>>347
受診中断っておい見出し詐欺じゃねーか
363:デフォルトの名無しさん
17/02/04 14:42:59.30 Ae9+iluB.net
>>354
自称理論屋のダメサラリーマンは仕事したら？
364:デフォルトの名無しさん
17/02/04 20:31:11.19 Ccv7kUBf.net
pix2pixで画像いぢりたいのですが、GPUってGTX1060の6GBで回せますか?
GTX1070にしといた方が無難でしょうか?
服を脱がすフィルター作りたいです
365:デフォルトの名無しさん
17/02/04 21:00:49.01 x08HX1ah.net
GTX1080の方がいい
366:デフォルトの名無しさん
17/02/04 22:17:39.93 2FmL4hI1.net
>>334
k-means clusteringの亜種に過ぎないから。
元々k-means clusteringで上手くいった事例に対して多少精度は上がるけど
逆にそうではない事例においては上手くはいかない、逆に精度が悪くなる。
それにマスコミは凄いと言っているけど具体的にアルゴリズムとか説明していないでしょ。
367:デフォルトの名無しさん
17/02/04 23:22:53.22 oyC8JJwB.net
AIAIって頭の悪いマスゴミが煽って、盛りまくった記事書いて、それを情弱が信じ込んで酷い状況だな
最近だとPFNのchainerのAI自動着色（）とかどっかで見たパクリでドヤも出る始末、これからはAIの時代になるとか戯言ツイートやアフィカス記事が湧いてるし
大丈夫か日本人?
海外でもこういうのが大量発生してるんだろうか
368:デフォルトの名無しさん
17/02/04 23:35:45.67 RUgrdXcX.net
そんなに興奮しなくてよろしい
369:デフォルトの名無しさん
17/02/05 00:00:02.78 dIHobaUF.net
>>360
AIブームは景気の波のように何度も来ている。
「今のAIブームがシンギュラリティまで続く」という予想は
「ニューエコノミーで永遠の好景気が続く」ぐらい間違いだろう。
今のAIブームは高性能のパターン認識を実現だけで終わるかもしれない。
でもAIブームの繰り返しは景気変動ほどの実害はないよ。
演繹と組み合わせた抽象的思考が実現したら次のAIブームが始まる。
370:デフォルトの名無しさん
17/02/05 00:37:10.47 +9Zhktnd.net
論理と確率を混ぜた推論とか、人間みたいに柔軟にデータを融合させたり（言語モデルで分類した花と、画像モデルでの花をどう関連付けるとか）、統計モデル自体を切り替えたりするような、単一の学習機以外の話題をあまり聞かない・・・・
371:デフォルトの名無しさん
17/02/05 01:23:17.57 +PejzSCQ.net
完全な自然言語処理ができるかどうかまではたしかにわからないが
確実に頭打ちが来るとまで言えないだろう
372:デフォルトの名無しさん
17/02/05 06:08:03.94 dIHobaUF.net
>>334
人工知能SOINNの機械学習手法は学習速度を重視していて精度はDeep Leaningより劣る。
このスレは人工知能スレではなく機械学習スレだから人工知能SOINNは注目されにくい。
Qiitaの記事は人工知能SOINNと機械学習手法SOINNを区別していないが情報がまとまっている。
超高速オンライン転移学習
URLﾘﾝｸ(www.slideshare.net)
【 自律学習型人工知能 事例調査 】 東工大 長谷川研究室 発の「SOINN」（自己増殖型ニューラルネットワーク）がすごい
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
373:デフォルトの名無しさん
17/02/05 06:09:50.75 dIHobaUF.net
>>359
新聞に載ったSOINNはオンライン教師なし学習手法ではなく学習型の汎用人工知能だそうだ。
汎用人工知能SOINNの目標はパターンベース人工知能なのだろう。
SOINN：Self-Organizing Incremental Neural Network
URLﾘﾝｸ(www.haselab.info)
>自己増殖型ニューラルネットワーク（SOINN）は，Growing Neural Gas（GNG）と
>自己組織化マップ (SOM) を拡張した，追加学習可能なオンライン教師なし学習手法です．
SOINNとは?
URLﾘﾝｸ(soinn.com)
>人工脳「SOINN」って何？
>人を含む動物は「脳」を持ち、運動や視覚、聴覚、記憶をはじめ、
>連想、発想、感情といった高度な知的活動まで、全て脳で行っています。
>同じように、「人工脳」は感情を除く多くの知的情報処理を担うことができる、
>学習型の汎用人工知能です。
「パターンベース人工知能」とはなにか?
URLﾘﾝｸ(www.slideshare.net)
374:デフォルトの名無しさん
17/02/05 07:15:07.17 D3Czko62.net
長谷川修って在日じゃない？
375:デフォルトの名無しさん
17/02/05 07:25:02.53 KCFRW6Ot.net
>>336 ワロタ 誤爆だよね
Abel's test - Wikipedia
URLﾘﾝｸ(en.wikipedia.org)
それはそれとして部分足し算の方法はとっても役に立つ奴だと思うので
real analysis - Prove if ... Mathematics Stack Exchange
URLﾘﾝｸ(math.stackexchange.com)
or
URLﾘﾝｸ(goo.gl)
376:デフォルトの名無しさん
17/02/05 12:24:23.72 5OlxdBIJ.net
>>334
はっきり言って実績が少なすぎる。
取り上げるほどのものではない。
既存の手法より優れているかどうかの理論的なあとづけがない、かつ、ほんの数人しか手を付けてなく実行例が少ない段階なのに勝手にマスコミが取り上げて騒いでるだけ。
377:デフォルトの名無しさん
17/02/05 13:02:22.57 4tZEJdYq.net
>>369
日本だと理論が優れているかではないんだよ
どれだけ政治力で採用できるかでしかない
セキュリティフォントもそういう仕組みでできているし
378:デフォルトの名無しさん
17/02/05 13:09:25.57 Ms5Wpsx7.net
ビックリするくらい人工知能に飽きてきてワロタw
なんか馬鹿らしくなってきたw普通に明日から仕事頑張りますwww
機械学習？要らねえっすわ(´・ω・｀)
379:デフォルトの名無しさん
17/02/05 13:14:50.68 +MDXuZ60.net
人工知能に変わる言葉が必要だと思う
あきらかに知能じゃないし
380:デフォルトの名無しさん
17/02/05 13:44:42.82 iQ4qqO8F.net
>>360
PFN みたいに迷走してるとこを代表例にするなやw あそこはパクってドヤ顔するだけじゃんw
381:デフォルトの名無しさん
17/02/05 13:46:52.50 iQ4qqO8F.net
>>371
さよなら～ (^O^)///
382:デフォルトの名無しさん
17/02/05 13:48:50.10 iQ4qqO8F.net
>>372
良いとは思ってないが、ビッグデータよりマシじゃね。少なくとも客の引き合いは滅茶苦茶増えた
383:デフォルトの名無しさん
17/02/05 13:59:48.18 e8uN1lf2.net
機械学習は金がかかるのが弱点。
クラウド課金がきついんで、自前で Tesla を買うか思案中
384:デフォルトの名無しさん
17/02/05 14:08:18.79 iQ4qqO8F.net
K80 使ってるけど、すぐに物足りなくなるぞ
385:デフォルトの名無しさん
17/02/05 14:09:52.65 Ww22+xsq.net
顧客「なぜこのような結果になるのでしょうか？」
ベンダー「人工知能が計算した結果なのでわかりません」
顧客「(´･∀･`)ﾍｰ」
ｵﾜﾘ
386:デフォルトの名無しさん
17/02/05 14:20:01.24 0spimbS2.net
>>378
言いたいことは分かるが、AIブームに乗り遅れないことが大切で早急な結果は求めない客もいる
387:デフォルトの名無しさん
17/02/05 14:56:34.91 jzd4lUd3.net
VRと同じ
使うこと自体が目的で、使う目的はどうでもいい
388:デフォルトの名無しさん
17/02/05 14:56:45.33 IfqxbMFN.net
>>369
マスコミは金払えば取り上げるから有効かどうかの指標にはならない
389:デフォルトの名無しさん
17/02/05 14:57:43.63 IfqxbMFN.net
>>376
その投資分を回収できるの？
390:デフォルトの名無しさん
17/02/05 14:59:06.62 0spimbS2.net
今のマスゴミなんて単なる広告媒体でしかないし、そもそも技術が分かるはずない
391:デフォルトの名無しさん
17/02/05 15:04:32.70 e8uN1lf2.net
>>382
それは何とも… ただ、高スペックな GPUなしでは実用的なモデルのトレーニングは無理なんで。
392:デフォルトの名無しさん
17/02/05 15:11:03.45 IfqxbMFN.net
>>384
トレーニング後の運用はCPUで足りるのかな？
393:デフォルトの名無しさん
17/02/05 15:16:37.85 e8uN1lf2.net
>>385
それはケースバイケースかと。
自分が扱ってる範囲内だと運用はCPUでもいける、もちろんGPU使えるならベターだが
394:デフォルトの名無しさん
17/02/05 15:43:24.77 CY/qlqbs.net
こんにちは
ディープラーニングで回帰問題（材料となるデータを入力してある値を予想するようなこと）をしたいのですが
応用例や実装が載っているサイトはないですか？？？
395:デフォルトの名無しさん
17/02/05 15:47:41.54 1jtkPm7i.net
>>372
AI
396:デフォルトの名無しさん
17/02/05 15:49:21.67 IfqxbMFN.net
>>387
なんでディープラーニング？
普通に重回帰分析とかでいいんじゃね？
397:デフォルトの名無しさん
17/02/05 16:02:49.97 CY/qlqbs.net
非常に言いにくいのですが，流行りのキーワードを取り入れたいということになります
結果は正直うまく行かなくてもいいので，とりあえず動くようなものを作りたいです
398:デフォルトの名無しさん
17/02/05 16:05:54.65 0spimbS2.net
>>390
それなら定番の deep learning フレームワークのチュートリアルを見れば回帰の例も出てるよ
399:デフォルトの名無しさん
17/02/05 16:44:33.90 CY/qlqbs.net
すみません
本格的に無知なので定番のやつと言われても分かりません
どのページあるのか教えていただけますか？？？
400:デフォルトの名無しさん
17/02/05 16:51:17.27 7JTQPqgT.net
マテリアルインフォマティクスか。
言葉だけは流行ってるな。
401:デフォルトの名無しさん
17/02/05 16:58:09.34 5OlxdBIJ.net
>>370
頭悪いな。
なんで事象が違うセキュリティフォントを例にあげるw
最初に実績がないって言った。
それが全て
数人がやってみて効果があるなら広まるさ。理論を上げたのはバックアップがあるならなおのこと広まりやすいって話だよ
402:デフォルトの名無しさん
17/02/05 17:00:01.31 5OlxdBIJ.net
>>392
『ゼロから始めるディープラーニング』買え。それですむ
403:デフォルトの名無しさん
17/02/05 17:06:34.86 RbGNMM7m.net
>>392
無理しなくていいよ
404:デフォルトの名無しさん
17/02/05 17:20:44.45 CY/qlqbs.net
『ゼロから作るDeep Learning』は評判もよさそうで気にはなっていました
しかし，サンプルを見たところ『誰のための本ではないか？』の節に「本書は，主に画像認識を主題にしています」とあったのでこれは役に立たないだろうと判断したのです
URLﾘﾝｸ(ima)
405:ges-na.ssl-images-amazon.com/images/I/81Ggww6cNRL.jpg
406:デフォルトの名無しさん
17/02/05 17:31:50.68 yBpmeKwE.net
>>395
行列の積を行列の内積と書いているのはなぜなのでしょうか？
407:デフォルトの名無しさん
17/02/05 17:39:47.44 RbGNMM7m.net
偏執者
408:デフォルトの名無しさん
17/02/05 18:52:58.21 jzd4lUd3.net
>>397
じゃあ買わなくていいよ
409:デフォルトの名無しさん
17/02/05 20:16:08.35 dIHobaUF.net
>>369 >>394
特許検索ページで「長谷川 修 東京工業大学」で検索したら21件ヒットする。
そのうち7件がSOINN関連特許でSOINNの基礎技術は特許で固められていた。
特許が絡むSOINNは今後も東工大とSOINN株式会社しか研究しないだろう。
一方でDeepLearningは大勢が研究して途方もない速さで進歩していく。
ソフトウェア特許は計算機科学にとって有害すぎると思う。
特許・実用新案、意匠、商標の簡易検索
URLﾘﾝｸ(www.j-platpat.inpit.go.jp)
特開2014-164396 (LBSOINN)
【課題】学習結果について優れた安定性を有する。
特開2012-084117 (転移学習)
【課題】オンラインかつ追加学習が可能な属性の学習及び転移を実現すること。
特開2011-086132 (連想記憶)
【課題】連想記憶システムに要求される機能に関して、
従来より優れた性能を持つ連想記憶装置を提供すること。
特開2008-305129 (推論)
【課題】入力パターンを実数値ベクトルにより表現することができると共に、
連言、選言、否定を含む任意のｉｆ－ｔｈｅｎルールを
自己増殖型ニューラルネットワークによって学習させることができる
推論装置、推論方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
特開2008-299644 (追加学習)
【課題】ノードの数を事前に決定することなく、逐次的に入力される
新たな連想対を既存の知識を壊すことなく追加学習することができる
連想記憶装置、連想記憶方法、及びプログラムを提供すること。
特開2008-299640 (時系列学習)
【課題】状態数及び各状態の出力分布を自動的に決定して、
時系列データの頑健なモデル化をすることができるパターン認識装置、
パターン認識方法、及びプログラムを提供すること。
特開2008-217246 (ESOINN)
【課題】高密度の分布の重なりを持つクラスを分離できる情報処理装置、
情報処理方法、及びプログラムを提供すること。
410:デフォルトの名無しさん
17/02/05 20:29:07.19 e8uN1lf2.net
soinn の専用スレでやってくださいな、自演臭や宣伝臭が酷いわ
411:デフォルトの名無しさん
17/02/05 20:30:05.17 jqkSsLKy.net
SONIN、しつこいわ
412:デフォルトの名無しさん
17/02/05 20:31:27.87 jqkSsLKy.net
>>392
いや、本の名前を言ったわけじゃないのだが…
tensorflow でも chainer でも好きなフレームワークのチュートリアルを見たら、という話し
413:デフォルトの名無しさん
17/02/05 21:10:50.67 dIHobaUF.net
>>402
機械学習実装時に回避が必要なソフトウェア特許がなぜ宣伝に見える?
>>401は自己増殖型ニューラルネットワークには地雷があるという話だよ。
414:デフォルトの名無しさん
17/02/05 21:20:33.42 A4u3TAD4.net
>>405
他にもAIに関する特許があるんじゃね？
415:デフォルトの名無しさん
17/02/05 21:31:45.54 Oin6oDw+.net
とりあえずSONINからいったん話題をずらして。
興味もないのにクローズアップされるとただただ不快だわ
416:デフォルトの名無しさん
17/02/05 22:15:11.89 4rlIAJol.net
今の特許庁は特許ゴロの標的になってるぐらい審査がザルだからな
特許も無効審判ができるし、既に出してれば絶対有効な訳でもない
裁判になっても100%勝てるソフトウェア特許なんてないでしょ
freeeの糞特許なんて笑うレベル
417:デフォルトの名無しさん
17/02/05 22:24:08.90 +9Zhktnd.net
ジャスラックの件といい、ITと機械学習を
418:駆使して知的財産保護の仕組みを作り直せばいいのに
419:デフォルトの名無しさん
17/02/05 23:01:48.46 t4o4fake.net
すでに投資詐欺化が進んできてるよな
420:デフォルトの名無しさん
17/02/05 23:27:46.85 wsJHd5fy.net
そこでブロックチェーンだっちゃ(´・ω・｀)
421:デフォルトの名無しさん
17/02/06 00:22:41.08 IEnwuIUq.net
プログラムに自動で売買させる仕組みを商品として売るのはどうかと思うな
422:デフォルトの名無しさん
17/02/06 01:29:36.76 zT6fFoQQ.net
>>397
>これは役に立たないと判断した
なんかもうね。頭が悪そう
423:デフォルトの名無しさん
17/02/06 01:49:24.29 xXqB25Ef.net
どうして何一つわからない人間が偉そうに判断できるのかっていうね
何でもそうだけどまず試してみて、そのうちで少しずつ、なんとなく覚えていくってプロセスというかスタンスというか
そういうのが欠けてるんじゃないかと
否定から入られるとイライラする
424:デフォルトの名無しさん
17/02/06 02:08:42.76 ZxuCCyJu.net
2chだと特にそういう人が多いように感じる
実際に話しても同じような感じなのだろうか…
425:デフォルトの名無しさん
17/02/06 04:27:07.05 Ql7kv0hV.net
どうせコピペしか出来ない高卒様が人工知能に興味を持ったんでしょ
そんなわけでそのものズバリのコードが載ってないと駄目な人なんだよ
426:デフォルトの名無しさん
17/02/06 07:30:28.02 WEnjlJK0.net
もう世間はお腹いっぱいで興味なくしつつあるようだw
427:デフォルトの名無しさん
17/02/06 08:10:49.83 b1xOPHK2.net
SOINNのヤツ、書き込みしても誰にも相手にされなかったから自演しちゃったかｗ
ID:CmWPA7NT
ID:dIHobaUF
428:デフォルトの名無しさん
17/02/06 10:41:02.27 JcpLqgVq.net
時系列データのコンテストってあんの？
429:デフォルトの名無しさん
17/02/06 11:43:32.75 CqODUp8S.net
>>418
ハズレ。
自分が興味ない話をする人は同一人物と考えるのは間違いだ。
SOINNはDeepLeaningスレなら範囲外だが機械学習スレなら範囲内だ。
オンライン学習を独自実装するならSOINNも調べることを勧める。
どのIDが同一人物か知りたければこのスレの書き込みの特徴を見てくれ。
他人のレスに食いついて複数URLを貼る奴がずっといるだろ。
430:デフォルトの名無しさん
17/02/06 11:46:12.73 CqODUp8S.net
>>419
去年こんなコンテストがあった。
CIF 2016
URLﾘﾝｸ(irafm.osu.cz)
Cognitive Toolkit Helps Win 2016 CIF International Time Series Competition
URLﾘﾝｸ(blogs.technet.microsoft.com)
431:デフォルトの名無しさん
17/02/06 11:47:25.62 KGE9Wt6X.net
>>419
kaggleとかにないの？
432:デフォルトの名無しさん
17/02/06 12:20:29.05 uiLR/Npi.net
>>419 あるよ
>>420
本当にしつこいな…
433:デフォルトの名無しさん
17/02/06 12:26:50.55 7u4shWnO.net
こんなスレでひたすらぶっこむしかないなんて、余程切羽詰まってるんだろうな
434:デフォルトの名無しさん
17/02/06 12:32:53.61 nJ/WruVK.net
リンクはる奴もいい加減
ほどほどにしてくれ
理由は>>407に同じ
435:デフォルトの名無しさん
17/02/06 12:35:40.58 fq9Ge55X.net
>>420
そういう問題じゃないことに
いい加減気づけよ
436:デフォルトの名無しさん
17/02/06 12:39:52.80 3xvcnO0B.net
>>422
kaggleは時系列だろうが何だろうがブースティング最強だからあんまり関係ないかと
437:デフォルトの名無しさん
17/02/06 12:48:49.27 nJ/WruVK.net
もっと客観的な理論がしっかりしていれば食いついてもいいが、他人が作ったご都合主義のルール押し付けられても魅力的に映らないな
438:デフォルトの名無しさん
17/02/06 14:43:10.13 CqODUp8S.net
>>428
アドホックな手法を嫌う所はム板の他のスレと感覚が違うね。
Chainer日本語ドキュメント不足を叩く人がたくさんいるのを見て
このスレもとうとう普通の開発者が主流になったと思っていたよ。
439:デフォルトの名無しさん
17/02/06 22:22:10.72 nJ/WruVK.net
知らんがな。
実績がないならとっとと失せな。
440:デフォルトの名無しさん
17/02/06 22:24:15.59 IEnwuIUq.net
chainerは機械学習スレ公認のライブラリだ
chainerを叩くやつは失せろ
441:デフォルトの名無しさん
17/02/06 22:28:20.51 OoHmL9ho.net
アホ同士仲良く
442:デフォルトの名無しさん
17/02/06 23:06:57.72 nJ/WruVK.net
くっだらないアルゴリズムで会社立ち上げたのはいいけど、すでに数年経ってるよね？何か社会にインパクト残せましたか？
なんかもうDLの登場で淘汰されそうに見えるんですけど大丈夫ですか？
443:デフォルトの名無しさん
17/02/06 23:08:00.10 UTIkwKgL.net
意味分からない。
最初からKeras使った方が良くない？
流石日本人。Chainer好きすぎでしょ。
444:デフォルトの名無しさん
17/02/06 23:24:10.75 avFoGmjR.net
>>433
PFN最大のメディア露出はpaintschainerだからな
初めの記事は初心者がわりとできたとか、qiitaで完全に煽ってたが
実はPFNで会社としてやってたっていうオチ、（会社ページもそれように準備してる
モデルはpix2pixの殆どパクリ、結果もお察しレベルという、情弱ホイホイにしかなってない
445:デフォルトの名無しさん
17/02/06 23:27:51.35 nJ/WruVK.net
会話が噛み合ってないんだが‥‥
446:デフォルトの名無しさん
17/02/06 23:59:08.97 CqODUp8S.net
>>435
pix2pixという先例をChainerで再現してみた、という事なのだろう。
できそうなことはだいたい出来る、「ある意味で汎用???」ニューラル・ネット、pix2pix登場
URLﾘﾝｸ(d.hatena.ne.jp)
pix2pix(GAN)を使ってモノクロのおそ松くんをカラー画像にしてみた
URLﾘﾝｸ(t-nkb.hatenablog.com)
447:デフォルトの名無しさん
17/02/07 03:23:49.94 zmRPeIX6.net
いやあ、いつ見てもここは有意義な議論で盛り上がっているなあ
448:デフォルトの名無しさん
17/02/07 06:38:28.43 AU8XaAK1.net
>>433
>なんかもうDLの登場で淘汰されそうに見えるんですけど大丈夫ですか？
他の機械学習アルゴリズムはDeepLearningに淘汰されるからもう不要だと考えている?
DeepLearningは学習時間が長いのでオンライン機械学習では他のアルゴリズムも使われる。
Chainerを開発したPFNもJubatusではDeepLeaningを使用していない。
『オンライン機械学習』は18ページ分だけがDeepLeaningで後は別のアルゴリズムの解説だ。
DeepLeaningが他のアルゴリズムを淘汰するのは学習が今より数桁速くなってからだろう。
Jubatus : オンライン機械学習向け分散処理フレームワーク
URLﾘﾝｸ(jubat.us)
>株式会社Preferred NetworksとNTTソフトウェアイノベーションセンタが共同開発
アルゴリズム - Jubatus
URLﾘﾝｸ(jubat.us)
>このページでは、各サーバで使用されているアルゴリズムの詳細について説明する。
オンライン機械学習（機械学習プロフェッショナルシリーズ第1期）発売のお知らせ
URLﾘﾝｸ(research.preferred.jp)
「オンライン機械学習」 サポートページ
URLﾘﾝｸ(sites.google.com)
目次でいうと「発展編 深層学習で使われるオンライン学習」だけがDeepLeaningの解説だ。
449:デフォルトの名無しさん
17/02/07 06:48:17.63 HFZQg08c.net
>>439
433の前半部分に答えないのはなぜですか？今の状況になっているのは何が原因ですか？
450:デフォルトの名無しさん
17/02/07 07:25:02.22 qML7uUEd.net
くだらない会社＝SOINNのこと？
451:デフォルトの名無しさん
17/02/07 07:35:00.31 HFZQg08c.net
くっだらないと言ったのはアルゴリズムのほうだよ
452:デフォルトの名無しさん
17/02/07 07:39:35.16 AU8XaAK1.net
>>440
>答えないのはなぜですか？
うわー厚かましい。全部他人に調べさせるつもり?
453:デフォルトの名無しさん
17/02/07 07:42:08.34 HFZQg08c.net
別に調べなくていい。
知ってる範囲で実績なんか有りました？あるわけないと思ってるんですが
454:デフォルトの名無しさん
17/02/07 08:59:02.31 AU8XaAK1.net
>>444
どうして何も調べずにそこまで思い込めるの?
2015/04/02の記事ではスタッフ5名だが今は19名に増えているから仕事はあるのだろう。
名前が出ている所だとNTT Comが採用、セブン銀行が実験済、ソシオネクストが共同事業化を目指す。
12年もの研究成果を商品化した人工脳。人間が操作している動画を見せるだけで学習してしまう！
URLﾘﾝｸ(www.dreamgate.gr.jp)
>防災系の研究機関をはじめ、建設業、製造業、金融業、小売業、広告業などいった幅広い分野で、
>数十社が導入を決定もしくは検討している。
>スタッフ数：5名
クラウド上のAIでIoT関連ビッグデータを迅速に精製・分析する「CLARA with SOINN」(仮称)を開発
URLﾘﾝｸ(www.ntt.com)
AI(人工知能)が家計を分析し、節約できるポイントを教えてくれる「節約アシスト」機能を開発
URLﾘﾝｸ(www.ntt.com)
セブン銀行、ATM内紙幣の増減予測精度を向上のため、人工知能を活用する実験を開始
URLﾘﾝｸ(iotnews.jp)
SoCセンシング技術と人工知能の融合による事業化のトライアルを開始
URLﾘﾝｸ(www.socionext.com)
455:デフォルトの名無しさん
17/02/07 11:28:11.61 vUj4Lbh2.net
soinnとpfn の業者の競演！
でもみんなはtensorflowとkerasを使ってますw
456:デフォルトの名無しさん
17/02/07 11:30:24.24 E8I3FKSQ.net
SOINNはコテハンかなにかつけてくれないかな
457:デフォルトの名無しさん
17/02/07 11:42:18.10 n4qZx+3Y.net
会社としてどっちも上手くいってないのかな、と思わされる
廃れたり、流行ってもいないのに、匿名掲示板で執拗に業者の名前を出すのは違和感がある
>>447
同意。
458:デフォルトの名無しさん
17/02/07 11:49:41.93 dAZo4XH3.net
日本の島国根性丸出し、狭い日本だから業者の工作で何とかなると考える。
ＳＯＩＮＮとやらは過去にさんざんスレを荒らしておきながら、今更何を言ってるんだ、という感じ。手段を選ばなくなってきたな
459:デフォルトの名無しさん
17/02/07 11:57:09.46 vUj4Lbh2.net
昔ruby が rorをきっかけに流行ったけど、あれは欧州発じゃなかったかな
日本ローカルで無理やり流行らせでも今どき意味ないんだよ
github のスター数とか見れば何が伸びているか一目瞭然だろうに
tensorflowは別格としても、chainerとか昨年殆ど増えてない。
逆にkeras の伸びは異常。もう勝負はついてる
460:デフォルトの名無しさん
17/02/07 12:01:11.19 DrDEvIw0.net
>>450
chainerとかtensorflowとかを使う人が増えると
それらを開発した会社はどんな金儲けができるの？
後に有償化とかサポート料とるとか？
コンサルみたいな事をやるとか？
コンサルは自前のライブラリじゃなくても良くね？
461:デフォルトの名無しさん
17/02/07 12:30:53.38 n4qZx+3Y.net
>>451
横からだが、会社の立ち位置で違うでしょ、グーグルはAI産業�
462:ﾅ世界支配したいだけかとw chainerは今となっては良くわからん 社内ツールではあるのだろうが
463:デフォルトの名無しさん
17/02/07 13:29:25.73 lLJHTjqa.net
>>451
PFN：我々のフレームワークはここまでできる、何か仕事くれ（社員５０人日本ベンチャー
google：社内で使って十分儲かったし新規性ないから置いとくわ、良い改良や人材発掘、儲けネタがあったら買い取るから、お前らどんどん使えよ（社員５万超えで世界展開
開発研究分野は資本第一だからな
アリと巨人の戦いだよ、もうどうしようもない
464:デフォルトの名無しさん
17/02/07 13:47:32.36 SgEJ8zKd.net
>>451
453 さんの言う通りだと思う。憶測だがchainer は最初は有償化も考えてたかもな、今となっては無理だが
あと、コンサルやるなら今後はtensorflowやるしかない
>>453
pfn って50人もいるのかよwww スポンサーはいるにしても、そりゃ食わせるのマジで大変だわ。
google は tensorflow で出し惜しみしてるのが分かっちゃうのがな、仕方ないけど
465:デフォルトの名無しさん
17/02/07 15:05:15.66 AU8XaAK1.net
>>449
過去の経緯があることを教えてくれてありがとう。
過去スレを調べたらpart6からSOINNを連呼している人がいた。
part8の494がすでに適用限界を指摘しているのに無視している。
>>334は連呼している人だから回答したら自演認定されたんだね。
466:デフォルトの名無しさん
17/02/07 15:08:06.38 AU8XaAK1.net
>>454
XNOR-NetをFPGAに実装したら相当な速度向上を期待できる。
GoogleがTensorFlowで出し惜しみしてるからこそ
KerasとAPIコンパチなFPGA対応独自ライブラリに商機があると思う。
[Survey]XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
AWS で FPGA 利用可能インスタンスが登場
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
467:デフォルトの名無しさん
17/02/07 15:10:58.13 fYirtQp+.net
アルゴリズムなんて研究者にまかせて、最新技術を何に使って売るか考えたほうが儲けにつながる
468:デフォルトの名無しさん
17/02/07 15:45:42.92 NN+t+4r8.net
儲かるならこんなとこに書かないで黙って儲かる作業をするだろうｗ
469:デフォルトの名無しさん
17/02/07 16:09:56.50 rbbJBTTu.net
儲かり過ぎて暇なんだろ
470:デフォルトの名無しさん
17/02/07 16:10:31.42 +BEvB8ce.net
part8の494コピペ↓
0494 デフォルトの名無しさん 2016/07/03 03:23:12
このスレでやたらSOINNを推す人がいるが、あれは単に
他のデータと類似度が低いデータを間引きする条件を付けた
クラスタリングに過ぎないぞ。
だから元々クラスタリングで上手くいった案件なら上手くいくが
そうじゃないと全然上手くいかない。
また、データを間引きする条件は二つの自由パラメーターに依存するが
その設定は試行錯誤するしか方法が無いし、しかも結果がかなり変化する。
考案者は深層学習に対抗して人工脳と言っているようだが
人工脳とはとても言えないし、それいぜんにデータマイニングとして
危なっかしくて使う気がしない
471:デフォルトの名無しさん
17/02/07 16:13:58.46 +BEvB8ce.net
アルゴリズムがクズ過ぎる
472:デフォルトの名無しさん
17/02/07 16:43:36.89 Q9b5inZU.net
>>460
クラスタリングなんて、なかなか上手くいかないだろう。アイリスみたいな教科書に載ってる例ならともかく
473:デフォルトの名無しさん
17/02/07 17:15:25.34 +BEvB8ce.net
出荷品の試験データで使ってるが、
階層的クラスタリング、k-means、主成分分析何れも同じ結果にはならないけどそこそこいい感じで分けてくれてる。
474:デフォルトの名無しさん
17/02/07 17:47:27.79 KdLqoFSe.net
そりゃー試験データが表してる現象が割と低次元に収まってるからでしょ
475:デフォルトの名無しさん
17/02/07 19:48:19.91 +BEvB8ce.net
勝手に決めつけんな30次元越えとるわ
476:デフォルトの名無しさん
17/02/07 19:52:43.52 +BEvB8ce.net
個人的には主成分分析で軸変換したした後に階層的クラスタリングで分けるとだいたいこちらが意図した区分になるから一番気に入ってる
477:デフォルトの名無しさん
17/02/07 19:57:47.47 +BEvB8ce.net
失礼。話がズレてるな。
478:デフォルトの名無しさん
17/02/07 20:04:47.96 KdLqoFSe.net
低いか否かは主観的な相対評価
個人的には100次元以下なら低次元だ
479:デフォルトの名無しさん
17/02/07 20:08:02.54 +BEvB8ce.net
>>468
ハイハイ。
ところであなたは上のよくわからん会社の推進者？違う？
480:デフォルトの名無しさん
17/02/07 20:31:17.96 tqKb1OHT.net
なんか沸点低いやつ多いな、ID真っ赤にして騒ぐなよ
481:デフォルトの名無しさん
17/02/07 20:51:34.18 Q9b5inZU.net
それだけ KUSOINN 業者に不愉快な思いをしてるということだろ
482:デフォルトの名無しさん
17/02/07 20:56:55.21 e1DCZVck.net
>>471
いや嫌いな人ってより、KUSOINN業者本人が暴れてるっぽいな
2ch好きなのかねKUSOINNは
483:デフォルトの名無しさん
17/02/07 21:23:13.67 KVZ8n1A+.net
機械学習スレではSOINNちゃんのマスコットデザインを募集しています
484:デフォルトの名無しさん
17/02/07 21:41:08.14 t6CxBdTu.net
いくら騒ごうが、NHKの教育番組でやってるニッポンすごい系の番組ぐらいしか取り上げてくれないだろう
485:デフォルトの名無しさん
17/02/07 22:23:19.22 Q9b5inZU.net
>>472
2chくらいしか暴れる場所がないんじゃないか。相手してもらえてるか微妙だがw
486:デフォルトの名無しさん
17/02/07 22:47:06.47 SDEt56nj.net
SOINNをまだNGにしてないの？
487:デフォルトの名無しさん
17/02/07 23:06:54.64 +BEvB8ce.net
KUSOINN(クソー員)
ナイスラベリングですね。
いやアルゴリズム見ちゃったけど、あまりに酷いなと思いました。こんなん世に出しちゃいけないと思た。
488:デフォルトの名無しさん
17/02/08 00:47:13.96 wU6xFcF1.net
ゼロから作るＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇやってたらＰｙｔｈｏｎ３やんけ
２しか入れとらんのに・・・
489:デフォルトの名無しさん
17/02/08 01:25:03.42 TSafXTM/.net
釣れますか？
490:デフォルトの名無しさん
17/02/08 02:53:35.09 ncnC+4k7.net
機械学習関係なくPython使うなら3系も入れとこうぜｗ
491:デフォルトの名無しさん
17/02/08 07:55:26.77 v3NHLy3A.net
いつもスルーしていたのに
ID:dIHobaUF
が食いついたので面倒くさくなったな。
話題ごとにいつも微妙な記事や論文をリンクする人なんだろうが
題名だけで判断するのじゃ無くて内容も自分で咀嚼してから紹介してくれよ。
荒らしと変わらん
492:デフォルトの名無しさん
17/02/08 10:38:00.66 FFpLNO8i.net
いやお前今回もスルーしろよ
何蒸し返してんだバカ
493:デフォルトの名無しさん
17/02/08 10:57:07.14 QqLFWIn7.net
ソインをNGにするだけだろ
494:デフォルトの名無しさん
17/02/08 15:09:08.16 DJGUrx55.net
>>481
同意
495:デフォルトの名無しさん
17/02/08 16:18:36.08 fGXhImwi.net
＋１
496:デフォルトの名無しさん
17/02/08 17:07:00.72 xkJmpAz+.net
アホ++
497:デフォルトの名無しさん
17/02/08 17:10:23.19 v3NHLy3A.net
>>482
あんたもウルサイよバカ
あの件自体のみだったら本来スルーするつもりだったけど
いつもずれた論文を紹介する人の方が煩かった＆炎上補助したので
敢えて書いたんだよ
498:デフォルトの名無しさん
17/02/08 17:14:19.24 m1AbiNSr.net
>>487
良く言うよ、最近ネチネチと繰り返し同じ
499:事を書いてるじゃんwww
500:デフォルトの名無しさん
17/02/08 19:47:38.69 R/FUqnhp.net
ロボット研究なんですが、機械学習ってこれから需要あると思いますか？
用途絞った汎用品ならライブラリ既にありますよね特に認識系
本職のデータサイエンティストが自作したのより、後に出た汎用オープンソースの方が精度高いとか普通みたいですし
組み込み系か、機械学習どっち担当するか選ばないといけないのですが
組み込みのが潰しが効きそうな気がしてます
501:デフォルトの名無しさん
17/02/08 20:22:02.10 foCnK0M2.net
>>489
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
こういうの？
組み込みはあんまり詳しくないけど、例えば、学習済みのニューラルネットワークを組み込み用に軽くするコンパイルとかあるらしいからそういうのもいいかもね
502:デフォルトの名無しさん
17/02/08 20:28:05.71 DJGUrx55.net
>>490中途半端で無責任なレスだな。どっちかを聞いてるのに。学生さんだろ？
組み込みをやったほうがいい。
俺なら両方、あるいは、食いっぱくれない片方やりながら興味ある残りをやる。
503:デフォルトの名無しさん
17/02/08 20:30:09.92 DJGUrx55.net
後者は余裕があるときに＋アルファで
504:デフォルトの名無しさん
17/02/08 20:43:29.08 ExhN203R.net
>>491中途半端で無責任なレスだな。需要も聞いてるのに。学生さんだろ？
505:デフォルトの名無しさん
17/02/08 20:49:21.85 ZcmYVbFB.net
>>489
日本を正しく書くことが重要、ここで進路相談したいのならどうかしてるぞ
506:デフォルトの名無しさん
17/02/08 20:50:41.15 DJGUrx55.net
は？組み込みと答えたはずだが？
507:デフォルトの名無しさん
17/02/08 20:53:37.39 DJGUrx55.net
需要なんて圧倒的だろ？
機械学習なんて大手が試しにベンチャーに依頼してやってるだけ。
508:デフォルトの名無しさん
17/02/08 20:59:25.42 ncnC+4k7.net
ID:v3NHLy3A
ID:DJGUrx55
おまえらコテ付けてくんない？NG登録するから
509:デフォルトの名無しさん
17/02/08 21:00:19.13 LcA8vNTa.net
好きなものやれ
510:デフォルトの名無しさん
17/02/08 21:00:44.03 foCnK0M2.net
>>495
「ロボット」に関して「これからの需要」を聞いてるっぽいけど、>>491 はその答えになってないように見える >>496 もロボットの話じゃないっぽいし
511:489
17/02/08 21:32:16.71 R/FUqnhp.net
あー、なんか荒れるきっかけになってすいませんでした
卒研の作業分担で選べるんですが、言語や覚える内容も違うし、将来の就職的にどっちに力を入れるべきかの話でした
機械学習は注目集めてるから現場の方は特需になってるのか聞きたかったんですが、市場数的にはやっぱ組み込みですよね
機械学習の方が未開拓ぽくて面白そうではあるのですが
512:デフォルトの名無しさん
17/02/08 21:35:41.02 P1wk38X6.net
機械学習は後から独学でも勉強できるが、組み込みはどうなんでしょ。
513:デフォルトの名無しさん
17/02/08 21:39:51.26 A6kSQ0HR.net
ガイジが毎日のように騒いでるだけだから気にしなくていいよ
514:デフォルトの名無しさん
17/02/08 21:43:22.01 y03b+jpV.net
画像処理だとディープラーニングはもう成熟の域に達してるから
むしろ画像処理屋なのにディープラーニング知りませんだと死ぬと思う
515:デフォルトの名無しさん
17/02/08 22:06:46.41 4PTZ8pzf.net
そもそもの認識が間違ってる
機械学習で特徴抽出してその結果から汎用のライブラリを作る
オープンソースは置いといて一般的にどこかの研究結果をもとにして
組み込み向けに企業が製品を泥臭く作る
確かに製品のほうが精度高いだろう
研究は現場で使う用のライブラリは作ろうとも考えてないから
でもこれを読んでどっち側に行きたいと思うだろうか
516:デフォルトの名無しさん
17/02/08 22:08:20.28 4PTZ8pzf.net
スマホを作る側と使う側に差があるとは思わないか？
517:デフォルトの名無しさん
17/02/08 22:18:29.92 azePBHWn.net
機械学習に数学がいらないと思っている時点で、何言っても無駄
518:デフォルトの名無しさん
17/02/08 22:26:59.13 5qrRoQxh.net
NNに限って言えば、実際問題あんまり数学は必要ないよな
あえて言うなら損失関数から積算を減らすためにちょっと高校数学の域を出るテクニックが要るぐらいで、それもしないんだったら高校数学で十分だろう
519:デフォルトの名無しさん
17/02/08 22:29:09.54 4XEv32fU.net
そいつにはさわるな
520:デフォルトの名無しさん
17/02/08 22:37:20.78 U2uAyM9y.net
本職のデータサイエンティストってコンサルやで
成功するには情報科学以外のスキルのほうが重要
521:デフォルトの名無しさん
17/02/08 22:54:47.24 OXe05Gfs.net
企業では機械学習だけができる人間はいらない。
522:デフォルトの名無しさん
17/02/08 23:00:51.48 qO3OS2QJ.net
この国ではデータサイエンティストというのは暇を持て余した無能な社内SEの別名
有能な奴は現場で本業をバリバリやりながら片手間でデータ分析やって成果出してる
523:デフォルトの名無しさん
17/02/08 23:03:06.31 yMp58dr0.net
>>510に同意
就職考えるんなら機械学習はメインにしない方が良い
上で述べたとおり興味があるなら＋αで
この＋αが後々、役に立ったりする。
(そこに数学的な知見があるとあれこれ理論的に考えながらコード開拓できるかもって感じかな)
524:デフォルトの名無しさん
17/02/08 23:03:44.80 yMp58dr0.net
>>511
あれ？
俺のこと言ってる？？
525:デフォルトの名無しさん
17/02/08 23:33:12.40 brof3Zxw.net
そもそもこのスレの住人の職業が怪しいわけだが
大体がIT土方かweb屋だろ、メーカーの人とかいなそう
526:デフォルトの名無しさん
17/02/08 23:37:47.99 yMp58dr0.net
機械設計のエンジニアはいるべ
527:デフォルトの名無しさん
17/02/08 23:51:19.73 y03b+jpV.net
異分野を専門にしてる技術者がツールとして機械学習を利用しているって状況が多いのかな。
それだと機械学習の専門家を一人雇うより、研究者に定期的に最新ニュース送ってもらうのが丁度いいのかもね
本の知識じゃ遅すぎるし
528:デフォルトの名無しさん
17/02/09 00:03:44.67 7FoBOchR.net
ニューラルネットって不可逆の圧縮技術であって機械学習はその中で操作する世界と錯覚してしまう。
射影の世界で操作しても次元に囚われる。
四則演算や確率で次元の壁を越えられるのかね？
529:デフォルトの名無しさん
17/02/09 00:04:26.34 sZ6wUYl0.net
機械学習マンが関数をこねくり回して数百円稼いでいる間に
ビジネスパーソンがExcel分析で売上を数百万円アップさせるのであった
530:デフォルトの名無しさん
17/02/09 00:22:23.15 LGPNDAdH.net
>>517
ブラックボックスな手法では次元の壁の前に稟議の壁を越えるのが困難
531:デフォルトの名無しさん
17/02/09 00:46:30.30 6HP+6G8P.net
ウチはEC業界やから何でもありやぞ
レコメンドとかディープを取り入れるようになったで
532:デフォルトの名無しさん
17/02/09 06:26:40.49 obWIFOc9.net
最近できたfaceappってアプリあれどういう方法使ってんだろうな
vae使ってるんだろうけどあんなに綺麗に再構成できる技術あるのかって感じだわ
533:デフォルトの名無しさん
17/02/09 07:15:24.09 VOHGzUqo.net
vaeじゃなくて3d facial model reconstructionしてからのmorphじゃない？
534:デフォルトの名無しさん
17/02/09 07:49:21.19 +iODvrJq.net
>>514
まだメーカーを信じてるの？
メーカーの技術者なんてリストラされまくったよ
535:デフォルトの名無しさん
17/02/09 07:53:31.64 Sw0uz+px.net
ここみたいに具体的なプログラミングから外れたスレの住民はプログラマ少ないんじゃないかな
プログラミングできないだろこいつってようなレス多いもん
536:デフォルトの名無しさん
17/02/09 08:17:30.14 OzhSbJXL.net
プログラマじゃない人がいるのは確かだな。
でも少なくとも keras や TFの話しをしている人はプログラマでしょ。俺もそうだが
537:デフォルトの名無しさん
17/02/09 08:22:42.26 OzhSbJXL.net
>>523
関わっている限りではメーカー系のエンジニアは本当に酷いのしか残ってないな。
パソコン事業から撤退しているから当たり前なんだが。
メーカーの場合、元々優秀なやつは現場はそこそこにして出世しちゃうけどな
538:デフォルトの名無しさん
17/02/09 09:00:40.44 zzVCq8Za.net
自分は材料メーカーで実験と物理シミュレーションしてたけど、
機械学習もするようになったわ。
まだDLによる画像処理と各種クラスタリング試してるぐらいだけどさ。
これまでの実験、解析、シミュレーションにインフォマティクスが入り込んできた感じ。
539:デフォルトの名無しさん
17/02/09 09:14:11.49 +iODvrJq.net
大手メーカー以外の製造業だと機械学習に手を付け始めた感じ。良く相談を受ける
540:デフォルトの名無しさん
17/02/09 09:26:34.84 zpfU6LMz.net
>>527
専門分野が特化されたメーカーさんだと機械学習の使いどころは多いだろうね
541:デフォルトの名無しさん
17/02/09 10:20:49.74 3lTXMdS6.net
真板でやれ
542:デフォルトの名無しさん
17/02/09 13:38:32.91 uB3aGXgS.net
>>530
別にスレチだとも思わないが
543:デフォルトの名無しさん
17/02/09 13:43:18.05 Cuhx9kMx.net
イタチｗ
544:デフォルトの名無しさん
17/02/09 14:33:13.60 dTuvJyk9.net
ごっこ
545:デフォルトの名無しさん
17/02/09 15:05:48.11 HO82CFZs.net
無人自動車の公道実験がようやくできるようになった、運用面でAIの実用化はまだまだ先の話
546:デフォルトの名無しさん
17/02/09 15:28:56.15 HO82CFZs.net
AIの法的課題、議論も始まっていない
URLﾘﾝｸ(www.bizlaw.jp)
547:デフォルトの名無しさん
17/02/09 16:29:52.23 KKR+pVf0.net
このスレ内でTensorFlowを仕事で使っている人がいるみたいだけど
Caffeを使っている人いる？
548:デフォルトの名無しさん
17/02/09 17:36:24.57 996fhfPu.net
MNINSTデモと数式見て何を言ってるかさっぱりわからない状態の人におすすめの書籍ありませんか?
web会社で一ヶ月勉強して、データ分析して不正検知やレコメンドの精度上げてって言われたんですが
高校数学すら怪しい30のオッサンです
もう時代の変化についてけなそう、いっそのこと配送オジサンになろうか。。。
549:デフォルトの名無しさん
17/02/09 17:45:08.95 UAXZfC4V.net
>>537
使用できるプログラム環境は？
550:デフォルトの名無しさん
17/02/09 17:57:57.32 996fhfPu.net
>>538
特に縛りはないです
Linux, TensorFlow, pythonで始めてみました
個人スキルはphp, javascriptの各フレームワークくらいです
551:デフォルトの名無しさん
17/02/09 18:50:05.98 6HP+6G8P.net
正直自力じゃ厳しいレベルやろ
レコなら協調フィルタリング使うことをおススメするで
552:デフォルトの名無しさん
17/02/09 19:06:50.58 viSTMfSk.net
変に回り道しないで関連してる論文を読めばいいんじゃないだろうかっていつも思う
わからないことはその都度調べて潰せばいいし
553:デフォルトの名無しさん
17/02/09 19:21:36.90 3kyz0b3F.net
馬鹿には無理なので諦めろ
554:デフォルトの名無しさん
17/02/09 19:40:15.23 apj25ir7.net
>>539
数学の基礎力がよく分からないので、なんとも言えないけど
業務で利用できそうなコードやライブラリ、方法論を決めてしまい、
分からない数学のところをメモして、大型書店で直接自分が読みやすそうと感じた本を
ケチらず買うのが一番いい。
ただ、一ヶ月で勉強するのは恐らく無理だから上司と相談した方が良い。
555:デフォルトの名無しさん
17/02/09 20:33:58.41 M0tGJUVB.net
>>519
稟議の壁wワロタ
実際そのとおりww
556:デフォルトの名無しさん
17/02/09 21:07:12.14 3e2LNYU0.net
>>537
異常検知を扱う本は他にもあるが異常行動検知を明確に扱う本はこれしか見つからなかった。
データマイニングによる異常検知
URLﾘﾝｸ(www.amazon.co.jp)
レコメンドは人工知能学会誌連載「推薦システムのアルゴリズム」がネットで読める。
推薦システムのアルゴリズム
URLﾘﾝｸ(www.kamishima.net)
【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
レコメンドに浸透していくDeep Learning： 大手サービスの実用例から最新アルゴリズムを概観する
URLﾘﾝｸ(deepage.net)
557:デフォルトの名無しさん
17/02/09 21:13:03.57 Z63T9jhG.net
社内便の配達屋になりなさい、ストレスないぞ
558:デフォルトの名無しさん
17/02/09 22:19:55.63 SH4Ag0JH.net
抹茶の公開してるソースで学習させてみたけど
まともな顔出力するようになる前に同じ画像しか出さなくなる破綻の方が先に来るね
世代を重ねすぎるとそうなるのはdcganの性質らしいけど学習できないのは何でだろう
559:デフォルトの名無しさん
17/02/10 00:12:44.37 7u4Y19wH.net
>>518
割とマジでこれ
560:デフォルトの名無しさん
17/02/10 00:37:41.33 5oKSVrhd.net
機械学習なんてこのレベルでいいんだよ
URLﾘﾝｸ(www.shuukei.info)
Jubatusいいよ。web屋が集合論のしゅの字も知らないレベルでMySQL使ってるのと同じ感じで使える
561:デフォルトの名無しさん
17/02/10 01:04:09.02 S+ty3HI4.net
機械学習に数学はいらない
562:デフォルトの名無しさん
17/02/10 01:21:34.26 3Vq9YPJ0.net
余計なお節介かも知らんが、リコメンドこそ人間の書いたプログラムを超えるのは難しいぞ・・・・
563:デフォルトの名無しさん
17/02/10 01:27:04.81 YbxYUTFH.net
>>550
ハイハイ乙乙。
でも数学のおかげで今の機械学習が存在して、飯食えるんだってことは知っといてね。
564:デフォルトの名無しさん
17/02/10 02:08:21.89 hrfszgjw.net
数学を踏まえて学習方法が研究されてライブラリに落ちているから
プログラマー(という名のただのズブの素人ユーザ)が機械学習出来るってだけだからな
565:デフォルトの名無しさん
17/02/10 05:05:35.64 dunLKb8+.net
>>541
数が多いわ
566:デフォルトの名無しさん
17/02/10 05:08:19.54 dunLKb8+.net
>>552
そんなこと言い始めたら、OSやらネットワーク機器の仕組みも知らないとな
567:デフォルトの名無しさん
17/02/10 08:06:44.94 C7Y4Hhlt.net
もうディープラーニングで目新しいことするのって難しいのかね
568:デフォルトの名無しさん
17/02/10 08:22:01.77 z1lWR/JP.net
>>553
機械学習のアルゴリズム自体を研究したいのか、機械学習で得た結果を利用してビジネスしたいのかで全く違ってくるだろ
後者が必要以上に原理の理解に拘って肝心のビジネス適用が遅れてたら本末転倒
569:デフォルトの名無しさん
17/02/10 08:52:08.75 GzIK0nce.net
>>555
スルー推奨
570:デフォルトの名無しさん
17/02/10 09:08:38.63 OmgMEwgH.net
>>547
絵画の画風変換もそうだけど
それなりに見られるサンプルを出すには
設定や素材をかなり選ばないと上手くいかないね。
571:デフォルトの名無しさん
17/02/10 12:09:46.13 DdkEz5QB.net
>>536
C++で使っているけど、段々面倒になってきたから
少しずつ自作コードに移行しようとしている。
572:デフォルトの名無しさん
17/02/10 15:26:22.99 adPqGsN+.net
keras2
573:デフォルトの名無しさん
17/02/10 17:13:40.09 ZOVs4lgb.net
>>539
必要に迫られないのなら勉強とPythonだけに絞った
574:方がいい。 tensorflowの和書も中井悦司氏のぐらいしかないが、構成が見にくいし 本の入り口は本人のサイトに書いている。
575:デフォルトの名無しさん
17/02/10 19:48:23.76 zD2iXkDM.net
株価のローソク足とかいっぱい読み込ませて学習させるとチャートから
株価予想することできるだろうか？
576:デフォルトの名無しさん
17/02/10 19:55:32.72 0WSFnPb1.net
>>563
予想することはできるけどそれが当たるかどうかは別問題じゃね
577:デフォルトの名無しさん
17/02/10 19:58:34.82 9ATYu5Q7.net
株価予想する場合、入力データは株価自体、それとも変化量？
578:デフォルトの名無しさん
17/02/10 20:18:29.13 zD2iXkDM.net
URLﾘﾝｸ(chart.yahoo.co.jp)
こういうチャートをクローラでいっぱい集めてどんどん学習させるとか
できないかなあ、と思ったんだけど誰かやって
579:デフォルトの名無しさん
17/02/10 20:29:00.54 DUG1z7To.net
システムトレードとか興味あるからパンローリング社の本を
何冊か買って読んでいるが経済用語がよく分からん。
580:デフォルトの名無しさん
17/02/10 20:39:27.44 cSIxw8pE.net
>>563
既に企業はやってるけどレベルが違うからなぁ
ネットの情報、ニュース、政府系を自動監視分析して、ミリ秒単位で株式市場全株の数値分析しとるらしいよ
ゴールドマン・サックスはトレーダー600人を2人に、エンジニアは200人に
つまり素人が投資に手を出すのは無謀
581:デフォルトの名無しさん
17/02/10 20:45:55.18 DUG1z7To.net
今の大手金融機関のＡＩだと
前の米大統領選でも上手く対処できるのかな。
582:デフォルトの名無しさん
17/02/10 20:47:58.31 pO/Y1r8D.net
教師なしの不均衡データでクラスタリングを行うにはどういう方法が上手くいきましたか？
もし経験済みの方がいれば聞きたいです
583:デフォルトの名無しさん
17/02/10 20:48:04.11 J1O19vjW.net
無理だろう、調査に反応に反応しないのだから捕らえられない
584:デフォルトの名無しさん
17/02/10 21:46:59.29 89jdcX9G.net
最近はディープラーニングやってる中国人が多いな
検索したら英語の次は中国語の記事が多い
585:デフォルトの名無しさん
17/02/10 21:56:46.64 0WSFnPb1.net
>>566
効率的市場仮説と言うのがあって
効率的だったら瞬時に株価に反映されるから
時間が経過することで利鞘を稼ぐのは難しい
非効率的だったら可能かもしれない
機関投資家が狙うような銘柄は効率的だろうから難しいだろう
機関投資家が狙わない様な銘柄は利益が出るとしても大したこと無いんじゃ無いかな
銀行預金よりは良いかもしれないけど
586:デフォルトの名無しさん
17/02/10 22:02:46.92 c0njE7tC.net
>>572
中国は本当に多いな
587:デフォルトの名無しさん
17/02/10 23:46:14.99 GOun8RV0.net
論文も中国人ばかり
中国人が携わっていないものを探す方が難しいと言えば大袈裟だけど
ホントそう感じるよ
588:デフォルトの名無しさん
17/02/10 23:50:16.18 s4c+Rapf.net
人が元々多いのに、資金力もあるからな…
589:デフォルトの名無しさん
17/02/10 23:56:29.07 J1O19vjW.net
おまけに有象無象だし
590:デフォルトの名無しさん
17/02/11 00:07:16.79 MsTudWeS.net
日本人は機械学習に数学はいらないとか抜かすくずばっかだからな
そりゃ中国に負けるのは仕方ない
591:デフォルトの名無しさん
17/02/11 00:07:31.93 e8mmo78B.net
ILSVRC 2015まではアメリカ勢が上位独占してたが、昨年12月のILSVRC2016 は中国勢が上位独占してる
教科書も
592:書き換わるな
593:デフォルトの名無しさん
17/02/11 00:07:45.81 kLOTyHsU.net
学生同意
594:デフォルトの名無しさん
17/02/11 00:18:57.19 iFOwu6YR.net
>>579
前にOxfordも入ってたろ
それはともかく、中国みたいな一党独裁はやることが極端だからなぁ
595:デフォルトの名無しさん
17/02/11 00:53:56.05 f93iPeEj.net
>>570
自分がクラスタリングする不均衡データで上手くいく方法を知りたければ
ライブラリが用意しているアルゴリズムを片端から試すのが近道だと思う。
imbalanced-learn
URLﾘﾝｸ(github.com)
imbalanced-learnで不均衡データをアンダーサンプリングしてみる
URLﾘﾝｸ(hogehuga.com)
596:デフォルトの名無しさん
17/02/11 00:57:22.44 f93iPeEj.net
>>581
確かに中国は極端だけど、アメリカのアポロ計画も極端だった。
日本でも数百億円の気象衛星に誰も反対しない。
一党独裁でなくてもその必要性が国民の共通見解になればよいのだろう。
中国の人工知能研究が日本を一気に抜き去った理由
URLﾘﾝｸ(www.yomiuri.co.jp)
597:デフォルトの名無しさん
17/02/11 03:11:12.14 GVZQb7k4.net
『過学習』って便利な言葉ですね。
よく分からない結果になった場合、そう言っておけば皆さん理解してくれます。
本質的な問題は何か、全く分かってないのにw
598:デフォルトの名無しさん
17/02/11 03:52:35.19 YSd/VNtW.net
>>584
あなたが分かってないだけだろ
599:デフォルトの名無しさん
17/02/11 06:39:18.37 RBVqADPL.net
80～90年代は日本の研究者も元気だったのにね。。。
600:デフォルトの名無しさん
17/02/11 07:37:07.67 GVZQb7k4.net
>>585
機械学習の結果って解釈可能なんですか？
601:デフォルトの名無しさん
17/02/11 08:43:59.86 ZXmetq6U.net
過学習というと「おっ、そうだな」と相づちいってくれる
お客がいるんだな
602:デフォルトの名無しさん
17/02/11 08:57:26.50 T6eqmTK7.net
お前は加齢臭
603:デフォルトの名無しさん
17/02/11 09:01:14.71 GVZQb7k4.net
違うよ
学会にいくと『これは過学習が原因です』と言っちゃう発表者がそこそこいるんだよ
聞いててなんだかな～と思ってるだけ
604:デフォルトの名無しさん
17/02/11 09:09:42.62 i65Ibvj/.net
化学の研究発表で収量悪かったのはフラスコ振り過ぎたのが原因ですと言ってるようなもんだからな
605:デフォルトの名無しさん
17/02/11 09:20:39.74 0UUL4EJW.net
過学習って言葉を学会では禁止にしてよく詳細分析させるのはどうでしょうか？
606:デフォルトの名無しさん
17/02/11 09:45:06.74 Yn1WOs8Z.net
>>592
浅はかさに乾杯
607:デフォルトの名無しさん
17/02/11 09:51:44.04 0UUL4EJW.net
何故浅はかと考える？
ちゃんと説明してみて
608:デフォルトの名無しさん
17/02/11 09:58:06.48 f93iPeEj.net
>>590
過学習とleakageは発表前に確認した方がよいね。
ビッグデータ解析で薬剤副作用予測がほぼ100%可能に
URLﾘﾝｸ(pc.watch.impress.co.jp)
「正答率100%」になってしまう機械学習モデルの例を挙げてみる
URLﾘﾝｸ(tjo.hatenablog.com)
そのモデル、過学習してるの？未学習なの？と困ったら
URLﾘﾝｸ(chezou.hatenablog.com)
609:デフォルトの名無しさん
17/02/11 10:21:09.18 RBVqADPL.net
流れをぶった切って悪いが
アンサンブル学習ってどうよ
結構好きなんだが
ランダムフォレストとか
610:デフォルトの名無しさん
17/02/11 10:30:11.76 i65Ibvj/.net
アンサンブルのアルゴリズム自体が関心の対象になることってほとんどなくね?
完全にブラックボックスとして使われることがほとんどだろう
ブラックボックス故に容易に使えるメリットもあるし、
モデルが意味不明で価値がないと言われることもある
アンサンブルをはじめとした、人間がモデルを理解することを最初から投げてる手法をひっくるめて
ブラックボックス法とでも呼ぶのが実態に近いんじゃないか
611:デフォルトの名無しさん
17/02/11 10:42:04.99 tBMOJXp1.net
そもそも過学習かどうかすら主観的な問題だからな
点の分布にたいして何が正しいかなんて正解がない限り何も言えない
という態度が本来正しい
統計分析は全部オカルトなんだよ
612:デフォルトの名無しさん
17/02/11 10:50:33.52 RBVqADPL.net
>>597
そうは思わない
URLﾘﾝｸ(tomoshige-n.hatenablog.com)
613:デフォルトの名無しさん
17/02/11 10:55:33.87 i65Ibvj/.net
>>599
正しく伝わってないようだけど、モデルと言ってるのは学習アルゴリズムじゃなくて
学習の結果得られた予測モデルのことね
学習結果を知識として理解できるか? ということ
614:デフォルトの名無しさん
17/02/11 11:03:07.70 ArXTdjPj.net
学習結果を人間が理解できないのであれば、結局は精度の高さだけが問題になる
そういう手法は必然的にブラックボックス化する
615:デフォルトの名無しさん
17/02/11 11:37:21.68 IZj1xCL1.net
>>600
知識として理解するのは何の為？
利用するだけなら同じ結果が得られればいいんじゃね
人間の脳について遺伝子について完全に理解されてるわけじゃ無いだろう
616:デフォルトの名無しさん
17/02/11 11:38:50.98 IZj1xCL1.net
不確定性原理とかある様に確率的にしか把握できない現象があってもいいんじゃね？
617:デフォルトの名無しさん
17/02/11 11:42:12.61 IZj1xCL1.net
あと、時代が進めば解明する手段ができるかもしれない
CNNの畳み込み層のフィルタとかは見えるんじゃね
主成分分析の固有ベクトルも解釈は人によるんだし対象だけで決まると言うよりは相対的なものだろう
相対論も量子論も相対的
618:デフォルトの名無しさん
17/02/11 11:44:37.34 tBMOJXp1.net
学習サンプルが全てのケースを網羅してるなら100%検出でも間違ってはいない
正解分布が離散的な場合、不完全な学習サンプルではどう頑張っても信頼性は上がらない
619:デフォルトの名無しさん
17/02/11 11:52:12.59 LkyjPvzP.net
1. データを色々と図示して特徴を理解する
2. 線形モデルなど人間が説明可能なシンプルなものを作ってみる
3. さらに予測精度を高くするなら非線形モデルを作る
2までの過程がないと関係者にも説明できないし、与えられたデータに含まれない特徴量を見つけることができない。
いきなり3に進んで「これが効いてました」だと単なるパラメータ調整屋さんになってしまうよ。
620:デフォルトの名無しさん
17/02/11 12:25:20.69 IZj1xCL1.net
1や2を経ても別のデータを追加したらもっと精度が上がるかもしれない
現状のデータで最も精度が高い結果を得られれて目的をよりよく達成できるなら細かい原理まで気にしないんじゃね？
突き詰めていけば判らない点が出てくるだろ
621:デフォルトの名無しさん
17/02/11 12:30:39.32 IZj1xCL1.net
>>605
正解が判ってるならそれからデータを生成すればいいんじゃね
正解が判っていないならデータから帰納的に正解を推定するしかない
データが少ないケースは発生可能性が少ないわけだから別の方法でリスクマネジメントすればいいんじゃね
従来の方法を使ってはいけないわけじゃない
622:デフォルトの名無しさん
17/02/11 12:30:42.03 ArXTdjPj.net
>>607
例えば「クラスAよりクラスBの方が好ましいのでクラスBの割合を増やしたい。どうすればいい?」
というような問題はどうする?
実際のビジネスではこの種の問題が非常に多い
623:デフォルトの名無しさん
17/02/11 12:35:02.12 IZj1xCL1.net
>>609
クラスBの出現確率に関係する説明変数を求めるんだろう
ANOVAとかでいいんじゃね
それを説明しても理解を得られるかどうかはキーパーソン次第
NNで精度が高ければそれで良いと言うキーパーソンもいるだろう
624:デフォルトの名無しさん
17/02/11 13:05:49.91 RBVqADPL.net
>>602
同意
クラス分類問題の全てに人間の認識の範囲でラベル付けした正解がある
ラベル付けの規則を導出する試みは自然現象の抽象化と等しい
抽象化で説明できる現象は一部でしかないので人間に理解可能なクラス分類器は
人間の認識を産み出す脳の仕組みを模倣したNNよりも精度が悪い
625:デフォルトの名無しさん
17/02/11 13:48:47.70 qtSuuft0.net
>>609
ビジネスだと、そこ(の方が好ましい)を合理で切り捨てるもの
政治からの誘導に抗するためにAI
まあAIにおける評価、選択基準次第でどうとでもなる。
この精度は悪いから使わない。これは好ましいから使う。
結果望む答えを作れますし。
626:デフォルトの名無しさん
17/02/11 16:15:36.93 qrgYbJoy.net
>>545
>人工知能学会誌 2007 年 11 月号 [神嶌 07]，2008 年 1 月号 [神嶌 08a]，および 2008
年 3 月号 [神嶌 08b]
古すぎだろ
ディープラーニング以前では
627:デフォルトの名無しさん
17/02/11 16:22:06.71 voroLTqS.net
一応言っとくけどディープラーニング専用スレあるからな
628:デフォルトの名無しさん
17/02/11 16:45:27.49 qrgYbJoy.net
tensorflowはwindowsに対応してるからもうlinux使う必要もなくね
629:デフォルトの名無しさん
17/02/11 16:47:05.98 ZXmetq6U.net
Differentiable Neural Computers
630:デフォルトの名無しさん
17/02/11 16:49:25.94 ZXmetq6U.net
すまない、スレ間違えた
631:デフォルトの名無しさん
17/02/11 17:30:49.54 gxhjd1zA.net
winはライブラリ関係でエラー良くでるからLinuxが楽。
632:デフォルトの名無しさん
17/02/11 17:43:43.47 g36Q3r/l.net
GUI環境だと無駄に計算が遅くなってるんじゃないかと思ってしまうからwin,macはない
633:デフォルトの名無しさん
17/02/11 17:50:35.77 aBQCam1q.net
winでやろうと思ったけど面倒だからVMware linuxでやっている。
遅いけど
634:デフォルトの名無しさん
17/02/11 19:07:42.43 TYq28LV7.net
>>614
これ？今年に入ってまだ1つも書き込みが無いような死にスレみたいだけど
Deep learning
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
635:デフォルトの名無しさん
17/02/11 19:12:42.58 YSd/VNtW.net
>>615
逆に何で windows を使う必要があるんだよw
636:デフォルトの名無しさん
17/02/11 19:31:38.92 f93iPeEj.net
>>613
>Release: 2016-09-26 21:53:16 +0900
>誤りの訂正や,新しい内容の追加などの更新を行ったものである
推薦システムの主要アルゴリズムと類似度判定に使うDeepLearningは階層が異なる。
だから2012年の本だけでなく2016年のCourseraでも
内容ベースフィルタリングと協調フィルタリングを説明しDeepLearningは説明しない。
情報推薦システム入門 -理論と実践-
URLﾘﾝｸ(www.amazon.co.jp)
Courseraの推薦システムのコースを修了した
URLﾘﾝｸ(takuti.me)
637:デフォルトの名無しさん
17/02/11 19:34:25.90 qrgYbJoy.net
>>622
くだらない環境構築に悩まされることがないね
638:デフォルトの名無しさん
17/02/11 20:01:29.58 gxhjd1zA.net
windowsには、どうでも良いところで悩まされた。
会社でofficeつかう以外はLinuxでいい。
639:デフォルトの名無しさん
17/02/11 20:10:26.26 aBQCam1q.net
今はLinuxとwinでGPUパフォーマンスはかなり変わるの？
640:デフォルトの名無しさん
17/02/11 20:39:36.25 2PZ2/Gs1.net
理論的には変わるが、安定性は保証できないな。
Winの場合、各PCメーカーが、GPUメーカーと協力してそれぞれのPCで問題が起きないようにドライバ書き換えるのが仕事として確立してるだろうが、Linuxはその辺自己責任。
問題出たら自分で何とかしてね。
まあ、だからこそハック、解析して腕も上がろうものだが。
一応AMDはドライバのソース公開してたと思う。
NVはドライバだけ。
ノートPCとか、型番ごとに基盤違うから鬼門やで。
641:デフォルトの名無しさん
17/02/11 20:55:21.32 voroLTqS.net
>>621
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
ただ別スレにする意味はあんまり無いから統合してもいいのかも
642:デフォルトの名無しさん
17/02/11 20:56:02.44 iFOwu6YR.net
>>627
日本のゴミメーカーの話しを一般化して語るなw
643:デフォルトの名無しさん
17/02/11 21:02:57.36 pN2UUCKM.net
ありり
644:デフォルトの名無しさん
17/02/11 21:08:34.26 Ia7+S52u.net
ディープラーニングに使う際は、PCメーカーなんて関係ないよ。
GPGPUでの物理シミュレーションだってLinuxが普通。
645:デフォルトの名無しさん
17/02/11 21:22:14.66 EiwaEGnR.net
中国製でもオーケーなんか、俺は嫌だな
646:デフォルトの名無しさん
17/02/11 21:28:43.69 kc8Bs/60.net
うちは小さいところだからGTX1080ひとつでやってるけど
みんなはAWSのGPUとかでやってんの？
647:デフォルトの名無しさん
17/02/11 21:33:01.48 EiwaEGnR.net
>>633
会社では Tesla、個人では AWS だな
648:デフォルトの名無しさん
17/02/11 21:40:37.20 HiZaLcVd.net
tesla p100と今度のquadro gp100って性能ほぼ同じかな
displayportついてめ普段使いもできるからgp100だと一石二鳥だな
649:デフォルトの名無しさん
17/02/11 21:41:11.79 /5e0Kihi.net
元々データがクラウドにあるかオンプレにあるかというだけの話だよ
わざわざオンプレのデータをクラウドに全部転送してからやるような大掛かりな分析なんてなかなか無い
逆にわざわざクラウド上のデータを落としてくるメリットもあまり無いし、クラウド使ってると今更ローカルで色々やるのは嫌がる人が多い
650:デフォルトの名無しさん
17/02/11 21:45:48.92 iFOwu6YR.net
>>636
仕事だとオンプレはセキュリティを気にする客が多いよ
651:デフォルトの名無しさん
17/02/11 21:48:35.06 EiwaEGnR.net
>>635
ベースは p100 だから性能は同じだろうね
652:デフォルトの名無しさん
17/02/11 21:53:46.61 kc8Bs/60.net
レスありがとう
とりあえず1080二枚でがんばってみるよ
653:デフォルトの名無しさん
17/02/11 22:01:39.10 g36Q3r/l.net
社内のPC（1080x1)でしか回したことないわ
awsって1080換算でどれくらいのコスパなの？
弱小会社で社内利用のみだから節約重視とお漏らし懸念で許可降りないんだよね
654:デフォルトの名無しさん
17/02/11 22:01:42.95 EiwaEGnR.net
>>639
最初はそれでいいと思う。すぐに段々と高いスペックの GPUが欲しくなるよw
655:デフォルトの名無しさん
17/02/11 22:10:16.94 i65Ibvj/.net
>>640
クラウド使うなら基本は必要な時だけ沢山立ち上げて終わったらすぐに止める
なので単純比較はできない
クラウド使う場合は、1台で10時間かかるなら10台使って1時間で終わらせれば
値段は同じでも処理時間が1/10になる、という考え方をする
656:デフォルトの名無しさん
17/02/11 22:19:22.66 jbOCbqhm.net
>>568
ゴールドマン凄えなw
その情報どこよ？リンク教えてケロ
657:デフォルトの名無しさん
17/02/11 22:51:01.61 gOvzQqG0.net
囲碁プログラマがAWSのGPUとかで計算させているのは
聞いたことあったけど、それ以外でも個人で使っている人はわりといるんだね。
658:デフォルトの名無しさん
17/02/11 22:52:44.70 lG4/33O5.net
>>643
クビの話はこれだな
URLﾘﾝｸ(www.technologyreview.com)
株式市場をどう分析してるかはブラックボックスだけど
659:デフォルトの名無しさん
17/02/11 23:47:15.82 iFOwu6YR.net
>>644
初期コストが不要だから、ハードルが低いのよw
660:デフォルトの名無しさん
17/02/11 23:55:34.39 T6eqmTK7.net
今時VMWareはねえだろ
Docker使え
661:デフォルトの名無しさん
17/02/12 01:25:13.38 a/82lcFS.net
株価予測とかってニュースのネガポジとかもやってんの？
662:デフォルトの名無しさん
17/02/12 01:30:55.29 pgPGnH3R.net
GSのエンジニアも凄く高給だろうがストレスも半端ないのだろうな
663:デフォルトの名無しさん
17/02/12 01:34:08.94 logmflcW.net
高いからべつにいいよ
664:デフォルトの名無しさん
17/02/12 04:49:33.56 hCyBUmmz.net
質問なのですが
少し前にDeepMindがDifferentiable Neural Computers
というのを発表したのですが、これからはメモリがついたNNが
話題の中心になるのですか？
665:デフォルトの名無しさん
17/02/12 05:03:28.28 VC9WscfT.net
なりません。
666:デフォルトの名無しさん
17/02/12 07:04:58.68 M6/SKgbD.net
ブラックボックス厨うぜえ
667:デフォルトの名無しさん
17/02/12 09:10:46.96 hCyBUmmz.net
ブラックボックスなのか。。
668:デフォルトの名無しさん
17/02/12 09:32:31.33 gLvFo+kh.net
GSトレーダー600人から2人に削減って、その専門職の人たちどこいったんだろね?
業界全体の流れだから、数万人レベルか
国内のトレーダーも結構な数いそうだよね
機械に置き換えられた人の行く末が知りたいわ
自動運転、自動レジ、警備巡回ロボなんか結構な人減らすよな
669:デフォルトの名無しさん
17/02/12 10:06:24.91 siqk/GyZ.net
>>651
DNCの応用範囲はとても広いのだろうけど追試できる成果がないと人が集まらない。
DNCのソースコードが応用込みで公開されたら人気アルゴリズムになるかもしれない。
Differentiable Neural Computers 文献読み会 (Published January 6, 2017)
URLﾘﾝｸ(speakerdeck.com)
>DNCのソースコードは半年以内に公開予定
670:デフォルトの名無しさん
17/02/12 10:18:42.82 siqk/GyZ.net
>>201
TensorFlow分散環境が他のフレームワークより数倍遅いのはgRPCが遅いからだそうだ。
gRPC高速化パッチが登場したが変更点が多すぎて安定版にすぐにマージできない。
ChainerMN による分散深層学習の性能について
URLﾘﾝｸ(research.preferred.jp)
grpc RecvTensor is slow
URLﾘﾝｸ(github.com)
671:デフォルトの名無しさん
17/02/12 11:23:43.90 hCyBUmmz.net
>>656
なるほど
まだこれからなのね
672:デフォルトの名無しさん
17/02/12 12:21:41.45 D9dWxmTY.net
論文貼られて発狂とか草
673:デフォルトの名無しさん
17/02/12 12:33:55.86 qnU0uPrW.net
>>659
そう・・・（無関心）
674:デフォルトの名無しさん
17/02/12 12:44:39.89 6DZZ9Bcz.net
PFNさんこんなところまで来て活動しとるんかｗ
chainerはもうオワコンなんでいいです
675:デフォルトの名無しさん
17/02/12 13:58:44.56 VC9WscfT.net
>>657
じゃあ何でtensorflowばかりが流行るの？
676:デフォルトの名無しさん
17/02/12 13:59:30.58 VC9WscfT.net
>>661
暇なんだろ
677:201
17/02/12 14:12:11.90 JzLwoX6y.net
>>657
関係者？こっちの質問にも答えてくれないかな？わりとマジで。
| さくらのクラスタは 32ノード/128GPU でお幾らなの？初期化コストも含めてな。現実的なの？
678:デフォルトの名無しさん
17/02/12 14:15:26.63 hey2nQ+P.net
>>660
安価つけて無関心とか面白すぎかよ
679:デフォルトの名無しさん
17/02/12 14:32:48.34 3dS+hA6H.net
>>657
そんな前の質問にわざわざ記事を作成してリンク張るとはご苦労さん
だけどもう Keras にさえ圧倒的に人気で負けてる現実をもっと認識しようぜ
あとベンチマークに theano がないのはわざと？
680:デフォルトの名無しさん
17/02/12 14:40:07.97
681: ID:VC9WscfT.net
682:デフォルトの名無しさん
17/02/12 15:21:06.07 /ezAJDun.net
みんなKeras使ってるやろ？
Tenso直にいじるより楽ちんじゃ
683:デフォルトの名無しさん
17/02/12 15:40:13.81 3dS+hA6H.net
>>668
そうだね、まわりにもKeras を勧めてる。
日本語ドキュメントが翻訳されたので勧めやすくなったし
684:デフォルトの名無しさん
17/02/12 15:49:57.78 8TdRD0Ze.net
俺はTensorFlowに慣れちゃったからもうそれで行くけど、KerasやTorchみたいな層を足してくようなタイプの方が直感的にわかりやすいよね
>>666
1GPUにしか対応していないポンコツをこの比較に載せろとは、どんな図々しい野郎だ
685:デフォルトの名無しさん
17/02/12 15:59:52.60 EKVdGfm7.net
>>670
keras を theanoで使ってる人が数的に多いからでしょ
686:デフォルトの名無しさん
17/02/12 16:02:18.72 EKVdGfm7.net
さくらのクラスタの価格はどのくらいなんだろ、俺も知りたい