18/08/07 18:57:06.02 sGPH9ejna.net
【統計分析】機械学習・データマイニング11
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング12
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング13
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング14
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング15
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング16
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング17
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング18
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
3:デフォルトの名無しさん
18/08/07 18:57:28.97 sGPH9ejna.net
【統計分析】機械学習・データマイニング【集合知】
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
[統計分析]機械学習・データマイニング[集合知] 2
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング3
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング4
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング5
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング6
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング7
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング8
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング9
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング10
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
4:デフォルトの名無しさん
18/08/07 18:59:38.03 sGPH9ejna.net
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パーセプトロン
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5:S http://mevius.2ch.net/test/read.cgi/tech/1401741600/ ■人工知能考察スレ (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ(知能増幅) 74 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1498186101/ (AI)技術的特異点と政治・経済・社会等(BI) 10 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1498288837/ (情報科学)技術的特異点と科学･技術等 2 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/ 人工知能 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1286353655/ 人工知能で自我・魂が作れるか http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476229483/ こころがあるロボットは作れるのか http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/robot/1287505889/
6:デフォルトの名無しさん
18/08/07 19:15:16.08 pTM8y/NsF.net
O2
7:デフォルトの名無しさん
18/08/07 19:50:22.13 8zVziv3vM.net
乙松
8:デフォルトの名無しさん
18/08/08 08:55:49.42 HGwT+goka.net
年収が高いプログラミング言語は「Go」―「Scala」と「Python」が続く
URLﾘﾝｸ(www.atmarkit.co.jp)
9:デフォルトの名無しさん
18/08/08 16:43:32.70 8wlFoTsYM.net
Rはもう結構昔からもう終わりじゃね、と言われていたけど、むしろ最近書籍増えてるよね。
機械学習でも統計でも。
Mathematicaは本が激減したなあ。
その手の用途はだいたいPythonに移ったってことか？
10:デフォルトの名無しさん
18/08/08 16:52:18.69 gJ76Lpu7M.net
intelのideepを試したいけど、これってインテルのCPU内のどのリソースを使っているの？ GPU? VLIW命令？
教えてください。
11:デフォルトの名無しさん
18/08/08 18:46:19.79 cDhsKsre0.net
マセマティカからpythonはないだろ
12:デフォルトの名無しさん
18/08/08 19:08:29.20 cfJlr7XQa.net
sympyで大体mathematicaの代わりとしては十分かと
13:デフォルトの名無しさん
18/08/09 08:26:32.93 9inRiYG9a.net
>>11
中学や高校でプログラムの授業やるみたいやけどpythonとsympyを数学の授業で教えといたら使えるようになるやろ。
14:デフォルトの名無しさん
18/08/09 10:11:14.58 RpjTpAg/0.net
学校で教えると全てのものが糞になる。
特に受験英語と受験数学。
15:デフォルトの名無しさん
18/08/09 10:40:56.18 NXkdt6vrF.net
うむ
16:デフォルトの名無しさん
18/08/09 11:35:24.97 QXr9RiYT0.net
よくある寝言
17:デフォルトの名無しさん
18/08/09 12:10:28.90 dmGenwPQa.net
読み書きに関しては日本の学校英語教育で十分だけどね
高校卒業まで真面目にやっていれば哲学書でもない限り読めない文章はそうそうないはず
18:デフォルトの名無しさん
18/08/09 12:26:40.71 /BnwmUrB0.net
>>13
能力の低い学生ほどそういうこと言うよね
19:デフォルトの名無しさん
18/08/09 15:53:08.15 RpjTpAg/0.net
日本の教育は洗脳教育だからな。
20:デフォルトの名無しさん
18/08/09 18:52:27.78 zr10dTEW0.net
機械学習なんて学校教育で教えるような分野でもないよ
寝言でもなんでもなく、基礎のある奴が本気で取り組めば一年で最先端に追いつく分野
実務で使おうと思えばやること増えるけど
てか、機械学習って日本ではそんなに需要ないよね
21:デフォルトの名無しさん
18/08/09 18:59:44.84 dPMfUDyXM.net
スポンサーがアホやからな
22:デフォルトの名無しさん
18/08/10 11:53:21.49 mlndH2x/0.net
Pythonに急速に人が集まってるから、これからPHPとJavaを駆逐しそう
23:デフォルトの名無しさん
18/08/10 12:03:34.10 tHhIb8vz0.net
PythonはＷｅｂには広まってないから
PHPとJavaには影響ないな
24:デフォルトの名無しさん
18/08/10 18:01:05.51 Ianm2pCwM.net
Rubyにnumruby,pandas,matplotlib
があれば歴史は違っていた
25:デフォルトの名無しさん
18/08/10 18:16:56.60 4q34i5cva.net
そうでもない
26:デフォルトの名無しさん
18/08/10 19:25:59.91 ZeKsZHvVM.net
ライブラリとコミュニティの違いを除いてrubyがpythonに明確に劣ってる感じはしないけどなあ。
まあバージョン1.8でrubyからpythonに乗り換えたんでそれ以降はあまり知らないんだけど。
27:デフォルトの名無しさん
18/08/10 19:32:32.45 H9lF8aPc0.net
>>23
静的ruby に取り組もう、と決心しました
28:デフォルトの名無しさん
18/08/10 19:35:39.31 y/s1EyzFd.net
>>25
機能の優劣はともかく、海外じゃRoR 以外の用途ではRubyは殆ど使われてないし
29:デフォルトの名無しさん
18/08/10 21:10:15.26 v63CZr9j0.net
>>27
鯖缶ツールみたいので
Rubyで書かれてるのなかったっけ？
30:デフォルトの名無しさん
18/08/10 21:12:35.60 uo68Wn/H0.net
科学系とかラズパイとかもpythonだねえ。利用者の裾野広い
31:デフォルトの名無しさん
18/08/10 21:13:25.97 uo68Wn/H0.net
>>28
serverspecとchefかな
32:デフォルトの名無しさん
18/08/10 21:13:53.92 v63CZr9j0.net
>>30
それそれ
33:デフォルトの名無しさん
18/08/10 21:35:55.97 6opY/YKPd.net
>>28
別にゼロと主張してるわけじゃないからw
34:デフォルトの名無しさん
18/08/10 21:59:28.73 RU6smc5ya.net
ruby にしろchainer にしろ、ユーザの多くが日本だけだときついわな。徐々に駆逐されてく
35:デフォルトの名無しさん
18/08/10 22:37:31.53 mlndH2x/0.net
>>33
やっぱり、人が多い所を学習しとかないとね
駆逐された時に学習した時間が無駄になる
36:デフォルトの名無しさん
18/08/10 23:41:03.26 Q4zISPxNd.net
>>33 >>34
同意。流行りものに飛び付いてるようで抵抗もあるけど、メインストリームは抑えておかないと後で泣くはめになる
37:デフォルトの名無しさん
18/08/11 00:08:20.68 u+woIPZK0.net
今まで数件ＡＩ使ったソフト納品したが、全部人がやってたものを置き換えただけだ。
38:デフォルトの名無しさん
18/08/11 05:52:02.72 dGCQYNDS0.net
全部使ってみて自分に合ったものを使うのがいい。
人が集まるのは初心者受けしてるだけかもしれないし。
39:デフォルトの名無しさん
18/08/11 07:20:37.99 lu9OC7qG0.net
入門書読んでAI始めたと喜んでいるのが8割
40:デフォルトの名無しさん
18/08/11 08:38:27.14 cEMgqD5k0.net
>>36
具体的にはどんなAI？
41:デフォルトの名無しさん
18/08/11 10:37:35.90 3iVckqArM.net
>>25
＞ライブラリとコミュニティの違いを除いてrubyがpythonに明確に劣ってる感じはしないけどなあ。
いやそれが決定的に重要だったてことじゃね？
宗教に例えればpythonはキリスト教
rubyはモルモン教
おんなじようなもんじゃんというかもしれんが輸血も剣道も禁止したりと迷惑カルトみたいなもの
42:デフォルトの名無しさん
18/08/11 13:15:19.23 u+woIPZK0.net
前スレでＡＩはコストセンターでしかないって書き込みあったが、結局そうなんだろうか
43:デフォルトの名無しさん
18/08/11 13:15:36.99 pt
44:TYphAna.net
45:デフォルトの名無しさん
18/08/11 13:41:33.80 KC+spD7B0.net
機械学習とその他の統計分析の手法の選択って
元データがほとんど定量的な数値だったら機械学習、
データに文字列とか定性的なカテゴリ型を多く含むのだと
したら重回帰分析とかピボットテーブルみたいな切り分けでいいの？
46:デフォルトの名無しさん
18/08/11 13:43:56.66 8+xKh9YuD.net
Juliaは期待してたんだけど、python が深層学習ブームに上手くのっちゃったからなぁ
47:デフォルトの名無しさん
18/08/11 13:51:10.10 ERc3omJJ0.net
rubyの御本尊の周りは日本語で議論を勝手に進めちゃうって不満なら聞いたことある。
48:デフォルトの名無しさん
18/08/11 19:30:18.54 UfI7tDpya.net
| SHINJI KAGAWA / 香川真司 @S_Kagawa0317 3分前
| イニエスタ…
香川も見てるんだな
49:デフォルトの名無しさん
18/08/11 19:30:51.53 UfI7tDpya.net
あ〜、誤爆った すまん無視してくれ
50:デフォルトの名無しさん
18/08/11 23:10:30.37 3fhM1exid.net
>>44
Juliaにも一応深層学習のライブラリあったけどな。流行ってるかは知らんが
51:デフォルトの名無しさん
18/08/13 17:17:27.35 pQ0BapEF0.net
機械学習の説明変数にカテゴリー的なデータを
数値化したものがあってもうまく学習できますか？
たとえば
「月」のカラムに「1~12」までの数値のどれかが格納され、
「曜日」のカラムに「0~6」まで
「日」のカラムに「1~31」のどれかを格納して学習させることは
できますか？
アルゴリズムはRBFのSVM
ランダムフォレスト
ニューラルネットなどを使うつもりです。
株価などを予測したくて、
ラベルには「急上昇」「上昇」「横ばい」「下落」「急下落」の
5クラスに分類したいです。
52:デフォルトの名無しさん
18/08/13 17:35:47.29 y8RgDL+Pa.net
まあやってみいとしか
理想的な嘘のデータでやってみ？
53:デフォルトの名無しさん
18/08/13 19:23:08.17 e4Fxb0+B0.net
株価は数値だからクラス分類してはいけない
54:デフォルトの名無しさん
18/08/13 19:42:58.00 UjgLJbvH0.net
一律ではなく使う手法によるはず
OneHotEncodingなどの処理が必要になる手法もあれば
この特徴量はカテゴリデータであると指定すれば良い手法もある
55:デフォルトの名無しさん
18/08/13 23:22:01.38 t5/kzH150.net
時系列データなのでそのアーキテクチャだと学習できない
56:デフォルトの名無しさん
18/08/13 23:24:39.35 Yo+rq3iZM.net
まさにその種の話題が満載の良書を推薦しとく
実戦データマイニング: AIによる株と為替の予測 単行本 – 2018/6/20
URLﾘﾝｸ(www.amazon.co.jp)
57:デフォルトの名無しさん
18/08/13 23:55:31.30 qrNeGZ1i0.net
ランダムフォレストならいけるかも
58:デフォルトの名無しさん
18/08/13 23:56:55.40 qrNeGZ1i0.net
失敬。時系列に依存してるからランダムフォレストはない。RNNがいいかも。
59:デフォルトの名無しさん
18/08/14 05:40:58.83 ZxHufy7y0.net
>>54
コメント辛辣すぎワロタ
★☆☆☆☆「再現できない」
★☆☆☆☆「まったく実戦ではない」
★☆☆☆☆「返品しました」
★☆☆☆☆「内容が薄い」
60:デフォルトの名無しさん
18/08/14 19:43:58.53 o5he+gY00.net
何十年か昔のニューロン研究のブームのときもヒューリスティックに株価のパ
61:ターンを発見して儲けるみたいな研究が紹介されてた記憶があるけど、その後下火になったような 株価はやはりランダムウォークで、テクニカルな分析なんて無効だと思うけど、完全に否定も出来ないから機械学習だなんだと新手のバズワードが出てくるんじゃないかな性懲りもなく といいつつ俺もツイッターの株に関する書き込みや日銀短観の文の感情分析との関係で予測出来ないか研究してるよ でも仮に儲かる仕組みを見つけても誰にも教えないでこっそり自分だけ儲けるけどね
62:デフォルトの名無しさん
18/08/14 20:12:48.53 /o4c3MCw0.net
よかったね
63:デフォルトの名無しさん
18/08/14 21:52:45.73 WYqpuTVZ0.net
今の機会学習って人間にできることをやらせてるだけで、
株価予測とか人間にできないものは判別できないんじゃない。
64:デフォルトの名無しさん
18/08/14 22:41:28.26 wMPAoB6l0.net
人間がやる昔ながらの投資手法はなぜかファンダメンタルとかいう呼び名になっている
値動きだけ見て売り買いするのは昭和の頃は相場師とか言った物だ
65:デフォルトの名無しさん
18/08/15 00:03:39.66 2wi8vkvV0.net
相場師=テクニカルなんて使い方する人いないだろ
デタラメすぎる
66:
18/08/15 00:07:24.44 a3nr9Eye0.net
>>61
今は世界中で緩和しまくりだから、本当の価値なんてわからない、ファンダメンタルなんてあてにならないと考えます
67:デフォルトの名無しさん
18/08/15 00:21:10.81 jwG8Ua4yM.net
経済学的に「価値」と「価格」は関係ない。
独立。混同すると嵌る。
68:デフォルトの名無しさん
18/08/15 01:05:46.03 gfhnSfMpa.net
多種の銘柄の平均期待値は中心極限定理から正規分布に従うので気にすべきことはいかにその分散を減らすかのみ
69:デフォルトの名無しさん
18/08/15 06:46:53.06 3ANUg6dEp.net
>>64
オレオレ語録
価値は自分が決める
価格は他人が決める
70:デフォルトの名無しさん
18/08/15 09:24:37.87 DeYmOP6R0.net
小僧は俺がやりたいことをやる
71:デフォルトの名無しさん
18/08/15 11:17:23.49 Rh1wPTDz0.net
今夜のNHKスペシャルは、ノモンハン事件の発掘映像をＡＩにより自動カラー化
どうせナレーションは糞だから、映像だけみたい
72:デフォルトの名無しさん
18/08/15 12:59:17.34 Y4UT7naw0.net
小野田少尉のやつもひどかった
73:デフォルトの名無しさん
18/08/15 13:24:02.67 Rh1wPTDz0.net
NHKが作ったAI凄いね。これからどんどん戦前の映像がカラー化されそう
人間のように成長するAl（人工知能）！ 80年前の白黒映像がカラーで蘇る!
URLﾘﾝｸ(www.nhk.or.jp)
> この最新技術を活用する初めての番組が、８月に放送されます。
> NHKスペシャル「ノモンハン事件（仮）」ぜひご覧ください。
74:デフォルトの名無しさん
18/08/15 13:38:38.38 SGNbZPzyM.net
>>60
人間にできることしかできないわけじゃない。分かりやすいとこで将棋AIとかな。
75:デフォルトの名無しさん
18/08/15 13:47:30.19 Rh1wPTDz0.net
>>71
将棋こそ人間が出来ることの代表じゃん
76:デフォルトの名無しさん
18/08/15 14:23:32.45 sp3AjTCJ0.net
できることのレベルが違う。
自動車や電車を、走ることなら人間でもできるといっても無理。
自動車や電車のようには人間は走れないし、
ＡＩのように人間はゲームに強くない。
77:デフォルトの名無しさん
18/08/15 15:23:52.00 RfMLsX630.net
元が�
78:注浮ﾌものに着色しても資料としての価値はないのにさっそく誤解される言い方してるのが さすがＮＨＫというか
79:デフォルトの名無しさん
18/08/15 15:52:29.71 Y4UT7naw0.net
>>74
価値がないどころか価値が下がる
80:デフォルトの名無しさん
18/08/15 16:02:21.39 TqDjOUBh0.net
ＴＶはエンタメなので歴史なんて自由自在に改変しまくり
81:デフォルトの名無しさん
18/08/15 16:09:30.39 0QvowbH20.net
歴史は勝者が書いたもの（笑）
82:デフォルトの名無しさん
18/08/15 17:06:05.10 L1yVVjUFa.net
写真に関しての資料としての価値とは現実をより正確に表現することであり、それなら当然カラーの方が価値は高いだろう
白黒写真を白黒写真としてできる限り良い状態で保存できていることが価値の高さを示すものでは決してない
83:デフォルトの名無しさん
18/08/15 17:36:14.40 +9Q4OCx50.net
原画は原画として残してあるだろう。番組としての映像の価値だろ
84:デフォルトの名無しさん
18/08/15 17:50:33.01 RQ0m8IYPa.net
現実はカラーである以上、映像としての価値だって白黒よりカラーの方が上だろう
85:デフォルトの名無しさん
18/08/15 17:53:51.37 ZwVzHWMHa.net
着色だって改変だ
見栄えだったりの価値は上がるとしても
歴史的価値はオリジナルの状態を保たなきゃらなんだろ
86:デフォルトの名無しさん
18/08/15 18:23:59.54 TqDjOUBh0.net
ＴＶはエンタメなので見た目のみだな
87:デフォルトの名無しさん
18/08/15 18:24:30.41 evuO2JQD0.net
異常検知と株式予測って同じ技術使えるのかね。
株式予測は「異常に変化する点」を予測できればいいんでしょ？
しかし完全に物理要因の機械故障の予測と、
人間の思惑が絡み合う市場経済に違いがあるかってことが重要だな。
RNNやLSTMは一般向けの技術書はまだ少ないね？
ちょっと論文から読む気にはならんわ。
やっぱり画像処理や自然言語なんかより、金そのもののほうがモチベーション全然
違うよな。
88:デフォルトの名無しさん
18/08/15 18:41:00.14 Y4UT7naw0.net
金額だけ見るんじゃなくて
事件とかのニュースも見ればいいんじゃね
89:デフォルトの名無しさん
18/08/15 18:53:35.96 hcpx9XaF0.net
たかがはじパタ本を読んだぐらいで
「もう理論の基本的なところは理解してるから、
識別機のコードを書くぐらい簡単に出来るだろう♪」
などと息巻いていたが最近になってやっと現実を思い知った
機械学習のプログラミング、マジむずい
写経を繰り返せば身につくのかなあ(遠い目)
90:デフォルトの名無しさん
18/08/15 19:15:44.40 evuO2JQD0.net
>>84
それだと事件とかニュースをデータ化しないといけないじゃん。
そうすると自然言語処理をしないといけない。
ファンダメンタル情報も体系化されていれば分析もできなくもないが、
基本的に株価情報のみに基づく予測じゃないと、前処理が大変だ。
91:デフォルトの名無しさん
18/08/15 22:02:06.26 Molgtf9Od.net
>>85
向いてないだけだよ
92:デフォルトの名無しさん
18/08/15 22:05:19.21 TF9doA8B0.net
株価情報しか使わないんならモデルいじっても五十歩百歩なんかね
93:デフォルトの名無しさん
18/08/15 22:35:22.52 evuO2JQD0.net
ランダムフォレストって神だな
スケールの正規化もダミー変数化も必要ないのかよ。
94:デフォルトの名無しさん
18/08/15 22:41:50.89 Rh1wPTDz0.net
>>83
株価の異常検知なんて、わざわざ機械学習しないでも
出来高と値動きで簡単にスクリーニングできるよ
95:デフォルトの名無しさん
18/08/15 22:43:24.07 4ayKDE5p0.net
深層学習みたいにRandomForestを多層化したしたやつもあるよ。
96:デフォルトの名無しさん
18/08/16 08:26:06.49 U+tTv42oM.net
ディープ フォレストだね
97:デフォルトの名無しさん
18/08/16 08:35:39.93 I/85hfE80.net
株価情報だけに基づく予測とか転換点の見極めだと
結局のところ数多くあるテクニカル分析のどれかと
似たり寄ったりの結果にしかならなそうだ
かと言って財務情報を加えればファンダメンタル分析と変わらず
ツイッターやニュースなどの情報を加えればノイズが多すぎる
98:デフォルトの名無しさん
18/08/16 08:43:11.46 olaq8Ifaa.net
大口機関投資家は相場を当てに行くんではなく相場を作りに行くんだからな。
99:デフォルトの名無しさん
18/08/16 10:40:16.90 dK6faLvu0.net
DL is the forest of the labyrinth.
100:デフォルトの名無しさん
18/08/16 17:39:09.28 G6TcbKDp0.net
>>94
だからなんだよ
相場を作れる奴なんてわずかしかいないんだから
当てるしかないんだよ。
ノイズは乗ることが前提じゃないか？
除去すればいい。
ところで既存のテクニカル分析がもともと精度いいなら
それで十分かもな。
どうしても不安なら機械学習で裏をとればいいかも。
101:デフォルトの名無しさん
18/08/17 07:25:52.71 iogKgGqm0.net
AIを使ってないものがAIという名前で売られている
102:デフォルトの名無しさん
18/08/17 09:22:38.95 GoxDl3r90.net
それがブームというもの
103:デフォルトの名無しさん
18/08/17 10:39:33.89 DRjuha9zM.net
>>97
AIの定義も色々あるからな。
104:デフォルトの名無しさん
18/08/17 12:20:16.25 sO++Wjmca.net
AI＝Artificial Intelligence＝人工的に作られ知能を持つように見えるもの、
程度の曖昧な意味しかないので内部の仕組みに関わらず知能を持ってるっぽいものは全てAIと呼んで問題ない
そもそも技術者はこんな定義の曖昧な言葉は使いたがらず、営業など技術の詳細を知らない人間が売り文句に使うだけなのであまり信用してはならない
105:デフォルトの名無しさん
18/08/17 12:45:30.22 23Jvz4gXF.net
人工痴能アイちゃん
106:デフォルトの名無しさん
18/08/17 15:08:19.34 pB0wfHJI0.net
三菱UFJ国際がAIで運用するAI投信右肩下がりなんだけど、これ誰が責任取るの？
ＡＩ日本株式オープン（絶対収益追求型）（愛称：日本ＡＩ（あい））
URLﾘﾝｸ(www.morningstar.co.jp)
107:デフォルトの名無しさん
18/08/17 15:30:26.61 IXADJa1JM.net
投信なんだから金出した人だわな。元本保証投信なんて聞いたことない。
108:デフォルトの名無しさん
18/08/17 16:07:39.19 eb+hmNQa0.net
自己責任、俺が言おうと思ったのに
109:デフォルトの名無しさん
18/08/17 17:24:45.21 iogKgGqm0.net
キズナアイ？
110:デフォルトの名無しさん
18/08/17 17:41:14.27 pB0wfHJI0.net
>>102
AI作った人美味しすぎワロタ
111:デフォルトの名無しさん
18/08/17 18:19:35.25 kTNZgpGBa.net
普通の機関投資家が投資する場合は損失出しまくればその部門の責任者が何らかの形で罰を受けるだろうけどAI投資なら誰も責任取らなくて済むんだろうな
開発会社が投資結果に責任負うような契約するわけないだろうし
112:デフォルトの名無しさん
18/08/17 19:22:06.49 0xyti3j20.net
社内的にはAI部門?担当の人がなんか被るんでないかい?
113:デフォルトの名無しさん
18/08/18 19:11:08.68 Y3qX5jYN0.net
スクラッチで識別器を組む参考書ばかりやってきたから
sklearnを使う参考書を読み始めてから楽勝ムードが漂いはじめてる
案外、こんなもんか
てか、スクラッチでなにも見ないで識別器を組める奴なんて一部だけで
みんなライブラリ使って楽してるのか？ そんなわけないよな
114:デフォルトの名無しさん
18/08/18 19:14:28.41 IyhzoKxXa.net
中身判らずにブラック
115:ボックスで楽しんでる人は多い 本人がそれでよければ周りがとやかく言うことじゃない
116:デフォルトの名無しさん
18/08/18 19:31:01.05 BeMZGa07a.net
スクラッチにこだわる人は仕事で使ってないだけだろ
117:デフォルトの名無しさん
18/08/18 19:40:45.28 7isjh9bnd.net
コスト意識がないのはスレに学生さんが多いのだろう。
暇なうちにゼロから作るのは悪いことじゃないけど、スクラッチ自慢する人が cuda対応とかもちゃんとやってるかは怪しいもんだがw
118:デフォルトの名無しさん
18/08/18 19:44:13.99 swOBckIH0.net
中で何をやってるのか全く分からないけど、
サンプルコードをいじって、適当にデータを与えて実験するのが主流です
119:デフォルトの名無しさん
18/08/18 20:12:39.72 AkIbE7erM.net
まあ勉強のためには車輪の再発明も大切である
120:デフォルトの名無しさん
18/08/18 20:28:00.46 IVAog2Qo0.net
エンジン、ブレーキ、ハンドルも再発明しろよ
121:デフォルトの名無しさん
18/08/18 20:34:54.44 6ipuJ+BC0.net
>>114
再発明は必要ない
大切なのは再開発、再実装
122:デフォルトの名無しさん
18/08/18 21:03:11.80 2IERUvwIa.net
コストばかり考えて中味のわからないままプログラムが書けない人が組み立てる
バグなどの修復ができずによけいにコストがかかるという
123:デフォルトの名無しさん
18/08/18 22:06:31.67 c/WdprwC0.net
わからないままプログラムを書くのならまだいいけど、バカは調子に乗ってブログや本を書いちゃうんだな
124:デフォルトの名無しさん
18/08/18 22:09:36.92 Q0JvwYe10.net
作った人が動作判らない代物に金を出してくれる程世の中優しくないよ
125:デフォルトの名無しさん
18/08/18 22:17:46.51 c/WdprwC0.net
ただ今はまだ、分かっても居ない胡散臭い奴らも仕事を取れてるみたいだぜ
バカに金を払うぐらいならWekaあたりを自分で動かしても同じなのに
126:デフォルトの名無しさん
18/08/18 23:11:46.58 swOBckIH0.net
>>119
ＡＩ日本株式オープン（絶対収益追求型）
127:デフォルトの名無しさん
18/08/19 00:23:40.80 fJG8ZjLF0.net
超簡単なことだけのＡＩ融資審査
ライブラリの機能そのままのソフト
そもそも機械学習使ってない自称ＡＩ
こんなのが世の中にあふれてる
128:デフォルトの名無しさん
18/08/19 00:41:04.65 aQs7Jxhqa.net
>>119
買う側が技術のこと分かってないんだから動作の説明など適当にごまかしても問題ない
129:デフォルトの名無しさん
18/08/19 09:46:53.60 fJG8ZjLF0.net
URLﾘﾝｸ(livedoor.blogimg.jp)
130:デフォルトの名無しさん
18/08/19 13:02:07.73 plhuPGbSa.net
AIちゃんおさるさん禁止
131:デフォルトの名無しさん
18/08/19 17:21:05.66 WomFY6++0.net
>>123
これな
132:デフォルトの名無しさん
18/08/19 21:33:10.08 o5bI4Hdl0.net
非エンジニアはむしろスクラッチで一回やってみて原理を知るべき
133:デフォルトの名無しさん
18/08/19 21:36:11.22 qw1n/yTc0.net
エンジニアは一回経営をやってみるべきｗ
134:デフォルトの名無しさん
18/08/19 23:45:35.87 Nj9VAWsX0.net
まあ、経営（営業？）はハッタリと詐欺みたいなもんだからな
だけどここはデータ解析のスレなんで詐欺師は他に行ってくれないかな
135:デフォルトの名無しさん
18/08/20 09:06:07.58 XTgu8GDv0.net
儲けてから言えよ、無駄飯食いｗ
136:デフォルトの名無しさん
18/08/20 09:15:46.90 9vgaTzFb0.net
>>128
知り合いの優秀なエンジニアは、独立してもみんな上手くいかないわ
正確性重視で、話にハッタリが足りない
137:デフォルトの名無しさん
18/08/20 09:19:57.86 uVMqPqxR0.net
ふんわりした話で相手に多幸感を与える技術
138:デフォルトの名無しさん
18/08/20 09:34:25.91 Uv8UzzHb0.net
だから技術者が独立すんなって言ってんだろ
139:デフォルトの名無しさん
18/08/20 09:36:59.93 e0Fi0xaw0.net
日本の技術は物まね、改善程度だろ
140:デフォルトの名無しさん
18/08/20 11:08:35.48 Mb0KvSPWH.net
パクリのくせに独自技術とか言っちゃう面の皮の厚さが必要（中国みたいな）
141:デフォルトの名無しさん
18/08/20 11:23:40.39 60A0Awql0.net
あの国はやったもん勝ちだから
142:デフォルトの名無しさん
18/08/20 12:49:09.53 mchhtl5oM.net
ウォズニアックは居ても、ジョブズは居ない国か
ジョブズ的なパラノイアだか人を魅了する詐欺師がいないとな
143:デフォルトの名無しさん
18/08/20 13:45:29.62 FFhVJI7V0.net
ウォズニアック（笑）、買ってきて分解するかハッキングで秘密情報をゲットするかだろ
144:デフォルトの名無しさん
18/08/21 01:36:24.60 /yckThHF0.net
自称データサイエンティストwにはコスト意識欠如したバカが多い
RMSE0.01の世界を仕事に持ち込むかどうかは
解こうとしてる業務課題によるってのを分かろうとしないんだよな
kaggleみたいな趣味を仕事に持ち込むなっての
145:デフォルトの名無しさん
18/08/21 02:01:10.52 0i7+6f1S0.net
データサイエンティストは資格団体が儲けるために宣伝してたものだから
146:139
18/08/21 02:55:06.78 /yckThHF0.net
santanderだかhomecreditだか知らんが
お前らはそのクズ脳使って現実世界で
いかに結果を出すかが勝負だろうに・・・
こんなクズらを量産してるコンペサイトも責任あるわな
147:デフォルトの名無しさん
18/08/21 07:38:48.25 QzaLOIOta.net
データサイエンティストを活用できないような旧態依然の仕事の仕方しかできない企業だと自白してるようなものだな
148:デフォルトの名無しさん
18/08/23 10:00:35.80 OjwP8SxPH.net
トヨタも虜にする｢天才が憧れる天才｣AI企業
URLﾘﾝｸ(www.businessinsider.jp)
149:デフォルトの名無しさん
18/08/23 10:20:54.57 CIjDH4qv0.net
こういう宣伝するから舐められるんだよ
150:デフォルトの名無しさん
18/08/23 17:38:39.42 HHKF7Z0Cd.net
トヨタ傘下の宣伝乙
151:デフォルトの名無しさん
18/08/24 04:04:32.75 9ULU2Heua.net
流行りの分野なのに過疎ってるなｗ
152:デフォルトの名無しさん
18/08/24 04:27:49.76 /HKmPBJZ0.net
バリバリやってるような若い人は来ないんじゃね
今やひろゆきプラマイ3歳くらいのロートルおっさんの吹き溜まりでしかないから
153:デフォルトの名無しさん
18/08/24 18:27:13.17 6/Hl2w7N0.net
kaggleを仕事の世界に持ち込むメリットそこそこあるけどな
やっぱりkaggleで称号を持つぐらいの奴が会社にいれば
営業が社の強みとしてアピールできる材料に出来るだろうし
なにより流れ作業で仕事をしないことで、知識が蓄積されるから人材が育つ
識別器のライブラリだけ暗記して、直感の力で仕事をしている奴なんて
いずれは冷や飯を食うことになるから
ブームが続いている今のうちに、早く新しい分野を開拓しないと
154:デフォルトの名無しさん
18/08/24 21:13:23.89 /I2dO3CP0.net
ブームは終わってる
155:デフォルトの名無しさん
18/08/24 22:08:26.47 HU5uwe68a.net
>>148
中小企業ならどうかしらんが、チームで仕事するのに邪魔なだけ
156:デフォルトの名無しさん
18/08/24 22:17:03.65 44W3Jl8Zd.net
普通に働いてたらkaggleとかやる時間ないってw
157:デフォルトの名無しさん
18/08/24 22:18:42.76 NZdsQ/EYM.net
社畜には時間がない
158:デフォルトの名無しさん
18/08/24 23:45:08.95 4Fq5m83Sa.net
まだkaggleのコンペって参加したことないけど個人で上位入るような人ってどれぐらい時間かけてるんだろう？
159:デフォルトの名無しさん
18/08/25 12:22:02.93 00w/RGH3a.net
これから失敗作のメンテナンスの仕事が増えるのかな？
160:デフォルトの名無しさん
18/08/25 13:29:16.58 DbpiyqTC0.net
大企業で機械学習のエンジニアやっても
pandasでデータを読み込んで、sklearnで識別器を用意してデータに適合させて
予測を出して、識別精度を確認して、matplotlibでグラフに吐き出して、「ハイ、終わり！」
というイメージがある
実際はもっと大変なことしてるんだろうけど
161:デフォルトの名無しさん
18/08/25 13:33:08.64 lUMKao1I0.net
if文の分類で済む案件でも機械学習でやるのが最近のトレンド
162:デフォルトの名無しさん
18/08/25 15:27:10.18 EiC1ChZC0.net
if then elseのは255個までだったかｗ
163:デフォルトの名無しさん
18/08/25 16:07:18.11 rvalG9fC0.net
中国の一部のスタートアップは
機械学習とうたっていながら
後ろで人間が動いているそうだ
164:デフォルトの名無しさん
18/08/25 16:15:01.69 XJJEagRp0.net
ネット検閲を人力でやる国だからな
165:デフォルトの名無しさん
18/08/25 20:39:30.67 x0dm8Qgo0.net
NRIもそうだと、NRIスレで読んだ。
166:デフォルトの名無しさん
18/08/26 00:54:53.86 ZXXU+XiBa.net
中国の人件費なら優秀なエンジニア雇うより人力の方が安上がりだろうなと思ったけど日本でもIT土方の人件費ならまあまあ安上がりか
167:デフォルトの名無しさん
18/08/26 02:03:09.46 xGLfO5+N0.net
アルファ碁ってハードと電気代凄いんだっけ
古い話だがディズニー初CG映画のトロンのエンドロールで
CG風手書きの中国人クレジットが大量に出てたの思い出した
168:デフォルトの名無しさん
18/08/26 09:08:47.86 Y7gWViZy0.net
>>162
普通のPCだと計算に２万年掛かるらしいｗ
論文でこうやれば、とんでもなく強い将棋ソフトが出来るよ～って発表されてるのに、
ハードのハードルが高すぎて、誰も再現できてない
169:デフォルトの名無しさん
18/08/26 14:19:30.69 YDdfe8KHa.net
courseraのmachine learningの開講日が9/3って書いてるけどこれっていつでも好きな時に始められるんじゃなかったんだな
170:デフォルトの名無しさん
18/08/26 15:22:19.38 Vik0GRh80.net
深層強化学習は計算コスト高い
171:デフォルトの名無しさん
18/08/26 15:43:18.52 zKxHvctla.net
人気も高い
172:デフォルトの名無しさん
18/08/26 23:37:53.15 EQMoXtKGM.net
>>164
気にしないで開始したけど問題ないみたい
173:デフォルトの名無しさん
18/08/27 12:58:47.96 NrR+t5G40.net
この度、一度挫折した機械学習に再入門しようと思いこのスレに来たのですが、おすすめの書籍やサイトなどありますか？
174:デフォルトの名無しさん
18/08/27 13:33:39.51 IaPqXo0qr.net
Udemyで全講座1200円セールしてるから好きなの選んだら
175:デフォルトの名無しさん
18/08/27 13:52:59.26 0RSt9/yYa.net
定番オライリーのゼロから
176:デフォルトの名無しさん
18/08/27 16:52:51.31 9Rk35fCU0.net
大学一年レベルの数学→最適化数学→はじパタ本→達人データサイエンティストによる理論と実践
これにプラスで、ゼロから作るdeep learningを読めば、ベースの知識は作れる
177:デフォルトの名無しさん
18/08/27 17:38:35.99 Q4eMB8PsF.net
ただしF欄は除く
178:デフォルトの名無しさん
18/08/27 19:28:35.38 3tv7gyOX0.net
>>168
・やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん
・人工知能プログラミングのための数学がわかる本
・ゼロから作るDeep Learning（2冊）
179:デフォルトの名無しさん
18/08/27 22:19:47.74 S8OKJlGuM.net
kerasのLSTMって、まだpeepholeに対応してないの？
180:デフォルトの名無しさん
18/08/27 23:16:18.81 /KrSPkLld.net
tf で見たから使いようはあるでしょ
181:デフォルトの名無しさん
18/08/28 02:12:53.08 mzHghCiAa.net
わかパタ買ったんだけど、その前にはじパタ読んだほうがいいの？
182:デフォルトの名無しさん
18/08/28 05:35:17.79 uOZLnoMMa.net
日本はAI・ロボット化の開発競争�
183:ﾉ敗れ国際競争力を失い下手をすると2025年あたりには一億総失業になる。
184:デフォルトの名無しさん
18/08/28 07:55:50.04 GU2LbP2xa.net
機械学習を支える大学数学を学び直す 中井悦司著『技術者のための線形代数学』発売
URLﾘﾝｸ(codezine.jp)
185:デフォルトの名無しさん
18/08/28 08:18:13.05 y25npp8k0.net
最近、技術系の書籍は壊滅的だったのに、
機械学習関連だけは大復活で色んな本が出てるね
186:デフォルトの名無しさん
18/08/28 08:50:04.97 ESzSTJ18M.net
中身大して変わらないのにタイトルに「機械学習のための～」とか付けると馬鹿が買ってくれる
187:デフォルトの名無しさん
18/08/28 09:15:49.81 nucg3hcz0.net
初学者向けの本が乱発してるのは
宣伝としてやってるんだよ。
本自体で稼ごうとしているわけじゃない
188:デフォルトの名無しさん
18/08/28 09:19:27.01 y25npp8k0.net
>>181
「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」のことですか？
189:デフォルトの名無しさん
18/08/28 10:12:48.93 AXaUJqBfa.net
>>181
石村夫妻が「よくわかる機械学習のための数学」とか長沼伸一郎氏がブルーバックス本を書かないのがおかしい。
190:デフォルトの名無しさん
18/08/28 10:15:43.37 3VNxsysUM.net
機械学習の直感的解釈なんて本だと被るね。いま本書いてるひと皆弟子みたい
191:デフォルトの名無しさん
18/08/28 11:22:51.50 d5FF+Adu0.net
【癌センター、収益UP】 ×さくらももこ（53） △貴乃花（46） ×亜利弥(（45） △神の子KID（41）
ｽﾚﾘﾝｸ(liveplus板)
192:デフォルトの名無しさん
18/08/28 15:15:25.81 DCHZu+I+M.net
pythonとkerasによるディープラーニング買った
これでkeras極めるけどkerasくらいならこの本いらんかったかな…
193:デフォルトの名無しさん
18/08/28 15:17:58.39 DCHZu+I+M.net
ディープじゃない機械学習って学ぶ意味ある？
素人の素朴な疑問でごめん
sklearnはデータ分割する時くらいしか使わないなあって思って
194:デフォルトの名無しさん
18/08/28 15:19:13.14 +GOrwNtLa.net
>>186
tensorflowも一緒に。
195:デフォルトの名無しさん
18/08/28 15:25:32.48 DCHZu+I+M.net
>>188
グローバルなんちゃらイニシライザーとか長すぎんねん名前
196:デフォルトの名無しさん
18/08/28 16:37:58.23 y25npp8k0.net
>>187
ある
なんでもかんでもディープでやればいいってもんじゃない
197:デフォルトの名無しさん
18/08/28 17:05:34.81 KK7wlqdUa.net
そもそもディープラーニングは機械学習の中の1つの分野でしかない
198:デフォルトの名無しさん
18/08/28 17:24:23.27 6kEMX7h90.net
>>185
これな
URLﾘﾝｸ(twitter.com)
(deleted an unsolicited ad)
199:デフォルトの名無しさん
18/08/28 19:39:00.69 wzkZgbuEM.net
>>187
なぜコンペでXGBoostやランダムフォレストが主流で使われているのか？
適材適所というものがあるのだよ。
200:デフォルトの名無しさん
18/08/28 21:37:45.20 nyQJ+koHa.net
>>187
仕事で深層学習を付け焼き刃で使ってるけど、特に困ってないよ
201:デフォルトの名無しさん
18/08/28 22:52:10.12 nisRN7fPM.net
ドット絵みたいな意味のある形を含む点群があったとして、その点群の中から学習させた意味のある形を検出したいです
なにか良さげなアルゴリズムとかありませんか？
202:デフォルトの名無しさん
18/08/28 23:48:29.13 /fs3ieZp0.net
>>195
CNN
203:デフォルトの名無しさん
18/08/29 00:12:46.00 PwHTZQO10.net
機械学習ブームに乗って、生まれ変わったら異世界のデータサイエンティストだったで電撃に応募する
204:デフォルトの名無しさん
18/08/29 00:18:06.21 Aqt94EbEM.net
Kerasって便利なのにあんまし人気ないよね
なんで
205:デフォルトの名無しさん
18/08/29 00:20:12.74 4x1+Uez8a.net
>>198
URLﾘﾝｸ(trends.google.co.jp)
206:デフォルトの名無しさん
18/08/29 00:25:13.71 iKxOrgLNd.net
>>198
どこでの話だ、さすがにそれはない。
pytorch が猛追してるけど、tf + keras が圧倒的でしょ
207:デフォルトの名無しさん
18/08/29 00:43:28.75 J5ZLnez10.net
ディープラーニングならKeras、他のアルゴはscikit-learn
208:デフォルトの名無しさん
18/08/29 01:03:14.99 4x1+Uez8a.net
>>201
情報量も多いし取っ付きやすいし、一番現実的な選択だと思う
209:デフォルトの名無しさん
18/08/29 04:08:11.80 4LmLfDb3a.net
>>96
多数決システムにすれば良い
210:デフォルトの名無しさん
18/08/29 06:26:09.02 UP9EO1Hha.net
>>201
やはりgoogleのtensorflowだろ。
211:デフォルトの名無しさん
18/08/29 07:42:15.00 J5ZLnez10.net
KerasのバックエンドはTensorFlow
212:デフォルトの名無しさん
18/08/29 12:46:20.23 WJGhptOe0.net
kerasの作者の本読んだら、
「ディープラーニングで相場の予想は出来ない。やるだけ無駄なので時間を捨てるのは止めとけ」って全否定されてたわ
わざわざ苦言を呈するくらい相場の予想させたいって奴ばっかりなんだろうね
213:デフォルトの名無しさん
18/08/29 14:12:36.60 slaughny0.net
相場予測系は詐欺商品多すぎでしょう
214:デフォルトの名無しさん
18/08/29 21:49:35.15 797j62Wx0.net
ドーパミンだって
Google、TensorFlowベースの強化学習フレームワーク「Dopamine」を公開
URLﾘﾝｸ(mag.osdn.jp)
215:デフォルトの名無しさん
18/08/30 00:40:05.35 D8zsotkh0.net
まだTensorFlowでゴリゴリ書いてる奴おる？
216:デフォルトの名無しさん
18/08/30 00:57:56.81 /0YXnEsV0.net
むしろTensorFlowはﾓﾃﾞﾙが理解できてないﾔﾂには使えない
それ以外のは機械学習がよく分からなくても使えた気になれる
217:デフォルトの名無しさん
18/08/30 02:35:27.51 DH3FHNZNd.net
>>209
というか、kerasがtensorflowに統合されたから両方のAPIを使ってる
>>210
まぁそうかもしれない
218:デフォルトの名無しさん
18/08/30 06:17:31.53 3sbg3Riaa.net
>>210
chainerなんかわかりやすいのに人気ない。
219:デフォルトの名無しさん
18/08/30 07:27:24.38 sbjDtq1ra.net
もうchainer はいいよ。日本限定のフレームワークが流行るはずもない。
一時期、業者か何か知らんがくどいほどchainer の書き込みが続いてうんざりしたわ
220:デフォルトの名無しさん
18/08/30 07:45:55.05 TbxP/gqFd.net
>>212
今となってはpytorch使えばすむからな
>>213
ある時からレスが完全にピタッと止まって驚いた記憶がある。
業者かはともかく、一人で頑張ってた人がいたんだろうな
221:デフォルトの名無しさん
18/08/30 08:20:43.41 GsTONwDd0.net
chainerは日本限定じゃないよ
ドキュメントも英語だし
海外の論文でも実装に使われていたりするし
222:デフォルトの名無しさん
18/08/30 08:25:09.80 sbjDtq1ra.net
>>215
全く同じレスを繰り返し見た記憶がある。まだスレ見てたんだな。
前にも書いたけど、例外があることは全く反論にならないからな。現状はトレンド見ろ つ
URLﾘﾝｸ(trends.google.co.jp)
223:デフォルトの名無しさん
18/08/30 08:28:14.13 sbjDtq1ra.net
TensorFlow も含めると つ
URLﾘﾝｸ(trends.google.co.jp)
224:デフォルトの名無しさん
18/08/30 11:29:20.12 Aa6QMEJ0p.net
参考書とか見ながら機械学習の勉強始めて、初めて仕事でデータ分析的なことをやってみたんだけど絶望的に何も結果を出せない
データセットの理解も出来ないしどういうアプローチをしていけば良いのかも思いつかない
そもそも分析と呼べる領域にすら達してない
理解する頭やセンスも必要だと思うし自分も能力が低い人間なのは十分理解してる�
225:ｯど、分析能力はどうやって身につければ良いんだろう やっぱり数こなすしかないかな？
226:デフォルトの名無しさん
18/08/30 11:38:50.75 S/vwwZyFF.net
ここに書けば親切なみなさんが教えてくれるはず
227:デフォルトの名無しさん
18/08/30 12:49:37.88 EJNleK6cM.net
考えるな、感じろ、ちブルースリーグもジェダイマスターも言ってた
228:デフォルトの名無しさん
18/08/30 12:55:22.85 dpvLtCB6M.net
>>218
差し支えない範囲で具体的に書いてみ
229:デフォルトの名無しさん
18/08/30 13:25:06.37 S/vwwZyFF.net
Don't use ThinkPad, FUJITSUUUUUUU!!!
230:デフォルトの名無しさん
18/08/30 13:41:21.70 NY8GEmPq0.net
>>218
オライリーの「仕事ではじめる機械学習」
って本はどう？
231:デフォルトの名無しさん
18/08/30 14:23:58.40 7HgxnLgF0.net
機械学習で重要なのは結果よりも、凄いことやってる感
232:デフォルトの名無しさん
18/08/30 14:31:20.51 Aa6QMEJ0p.net
>>221
ほんとはめっちゃ詳しく書きたいけど誰が見てるから分からないから凄く端折ってるけど今はある装置のトラブル要因を調べてる
データは特徴量が200個あって1万レコードくらいある
ただこの装置自体は見たことがなくて装置自体の知見も浅い分野だからデータセットは理解できてない
明らかに要らなそうなデータは消して特徴量を選択して決定木にかけて、重要な特徴量に対してペアプロットを出すところまでは来た
プロットの結果は分類自体がほぼ出来ていなくて、唯一差が見れそうなところに見てみようと思ったんだけど、
結局そこはどこどこの数値が高くなると異常が出やすい、くらいの説明しか出来なくてその値がなぜ高くなるかを見つけ出すべきなんだろうけどデータや機構が分からなくて何から手をつけて良いか分からないってところで止まってる
こんなのは多分現場の人は感覚的に分かってる話だから何の意味もないよね
233:デフォルトの名無しさん
18/08/30 14:34:28.66 Aa6QMEJ0p.net
>>223
ありがとう
帰り本屋寄ってみる
ちなみに昨日pythonによるデータ分析入門って買ったんだよな
俺はまだ分析の領域にも行けてないのになw
234:デフォルトの名無しさん
18/08/30 15:21:00.65 RB/VojpjF.net
民間ロケットかω
235:デフォルトの名無しさん
18/08/30 15:56:28.71 7HgxnLgF0.net
機械学習の腕は特徴量を選択するセンス次第
236:デフォルトの名無しさん
18/08/30 16:44:08.77 NY8GEmPq0.net
>>225
ああそういう話だとさっきの本は関係ないや
ビジネスの何に使えばいいかわからない
的な意味だと思ったんで
237:デフォルトの名無しさん
18/08/30 17:17:26.23 lMDVbSRW0.net
>>225
>データは特徴量が200個あって1万レコードくらいある
直感的に、少なくない？
>ただこの装置自体は見たことがなくて装置自体の知見も浅い分野だからデータセットは理解できてない
それが問題じゃん。装置自体調べろよ。
ていうか物理現象を調べてるのか？
なら機械学習を使う意味があるのかがそもそもわからんな
しいていうなら相関の強いものを上から順に並べるとか
ヒステリシスを持っている可能性を考慮するために、プロット上げる方向と下げる方向を別変数にしたほうがいいかも
238:デフォルトの名無しさん
18/08/30 18:48:13.32 zHnsz/ji0.net
>>230
特徴量200って少ないのか…
装置見れれば良いんだけど、身近にある物じゃないから見れなくてさ…
相関関係を見るなら重回帰かなと思って一応やってみたんだけど、言ってくれてる通り物理現象で動きには前回の動きとかも考慮して特徴量増やしたりしなくちゃいけないはずなんだけど結局データセットが分からないから行き詰まってしまった
>>ヒステリシスを持っている可能性を考慮するために、プロット上げる方向と下げる方向を別変数にしたほうがいいかも
これってどういう意味かな…
理解出来なくてごめん
239:デフォルトの名無しさん
18/08/30 19:08:50.69 lMDVbSRW0.net
>>231
>特徴量200って少ないのか…
いや、変数200に対してデータ数10000は、
データのほうが少ないのではないか、と
>>ヒステリシスを持っている可能性を考慮するために、プロット上げる方向と下げる方向を別変数にしたほうがいいかも
>これってどういう意味かな…
ヒステリシスを持�
240:ﾂ可能性があるため、パラメータは上げる方向と下げる方向、両方測定する っていう実験物理の基本は知ってるよな？ パラメータ上がる方向と下がる方向は別の変数にしないと区別できないんじゃないか、と
241:デフォルトの名無しさん
18/08/30 19:15:05.96 QzSJYFXmM.net
データをアップしてくれないと
よくわからん
242:デフォルトの名無しさん
18/08/30 21:14:55.66 JFBhQmXO0.net
ID:Aa6QMEJ0p
特定した。
お前には期待してたのだが、5chでアドバイスを貰おうとは見損なったぞ。
今後の査定を真摯に受け止めるが良い。
243:デフォルトの名無しさん
18/08/30 21:35:27.97 NQz3sjtC0.net
>234
マジモンのチームメイトなら少しはサポートしてやれよ。
仮に上司だとして結果が出せない部下を放置って、今の時代ならパワハラ案件だろ。
まぁブラフだろうが。
244:デフォルトの名無しさん
18/08/30 22:03:46.63 zHnsz/ji0.net
>>232
ぐ…よく分からん…ごめん
調べてみる…何かつかめるように頑張るよ
>>235
出来が悪い俺がダメだと思うよ
質問するにも何が分からないかすら分からない自分があまりにも無力…！
明日は何か少しでも前進出来るように頑張るよ
245:デフォルトの名無しさん
18/08/31 00:11:23.98 p6vKiofNd.net
これで5%返せるとか脳死こいてるバカがまだまだ多いんだな
246:デフォルトの名無しさん
18/08/31 01:40:33.97 /VjCJv9E0.net
>>236
説明変数(特徴量？)200と目的変数(トラブル)の
散布図行列を作るところからやってみては？
URLﾘﾝｸ(bellcurve.jp)
247:デフォルトの名無しさん
18/08/31 01:58:16.50 NfYNCgTp0.net
>>238
変数多すぎて情報拾えないと思う。
248:デフォルトの名無しさん
18/08/31 11:58:13.87 8oqZjBEKa.net
効いてる特徴量見たいだけだったら、ランダムフォレスト かxgboostでモデル作ってFeature Importance見ればいいんでない？
なぜ効いてるかについては別途考察が必要になるけど
249:デフォルトの名無しさん
18/08/31 17:27:51.18 xOkTAq7n0.net
一万レコードは流石に少なすぎる…
うちだと特徴量30前後レコード数50万ちょっとでランダムフォレストしてやっと実用に足るレベル
250:デフォルトの名無しさん
18/08/31 17:32:55.30 xOkTAq7n0.net
特徴量200だと相関関係にある特徴量同士や結果にまったく影響しない特徴量が多そうだな
そういうのを絞らないとメモリを食うだけで確実な結果が出ないと思う
251:デフォルトの名無しさん
18/08/31 20:20:22.26 1Ee7C22hF.net
>>225
装置の故障に関係のある特徴量を調べたいだけなら
ランダムフォレストではなく、もっと別の識別器を使った方がいいんじゃないか
252:デフォルトの名無しさん
18/08/31 20:35:34.13 1Ee7C22hF.net
ランダムフォレストは不純度の減少に関係ある特徴量を重要度でピックアップしてくれるだけだから
故障の原因を調べるなら、むしろ関係のない特徴量を削ったり、選択したりする方に
機械学習を使うべきだと思うんだ
ロジスティック回帰とか、KNNにSBSを適用するとか
いきなりランダムフォレストでがばっとやってるなら雑過ぎると思う
あと装置について何も知らないなら
分析結果を提出して仕事完了以外に何も出来ない気がするんだけど
253:デフォルトの名無しさん
18/09/02 16:06:18.87 qpc9/9Oc0.net
>>225 です
レスくれた人ほんとにありがとう
一応自分では>>240で出した結果から重要度が高いものに対して>>238を出すところまではやってみた
ただ特徴量の選択だったり、自分で特徴量を増やしたりする必要がある可能性があったけどその辺が不十分だから正常時と不良時の変化は捉えきれなかった
急ぎの案件では
254:ないから装置に詳しい人にもっと詳細に聞いてから見直してみる
255:デフォルトの名無しさん
18/09/02 16:10:25.31 qpc9/9Oc0.net
>>242
自分なりに考えて削ったところ残ったのは半分くらいだった…選定が不十分だとは思うけど…
>>241
そんな多いんだ…
まだ素人だからその規模扱った事ないけど、データ数が少ないと使い物にならないのかな
>>244
特徴量の選択に機械学習を使うのか…
やったことないし考えたこともなかった
ロジスティック回帰は確率的に予測するモデルだっけ
KNNにSBSとか全然知らないからもっと勉強しないと…
今更だけどレス遅くなってすいません
やっぱ知識的な勉強もしなきゃだし、もっとkaggleみたいなので色々経験踏んだ方が良いのかな…
256:デフォルトの名無しさん
18/09/02 16:13:35.40 fTJM2v21F.net
>>238
この図って下三角は無駄やね
257:デフォルトの名無しさん
18/09/02 18:09:35.27 Gf+N3VgJ0.net
特徴200の例1万で正解ラベル付き、それでなんらかの故障の原因を
少数の特徴から説明をする必要性があるなら
PCAかけてからSVMでいいんじゃね？
ラベルないなら、明らかに異常時の正解ラベルを少数でも集めてから
アノマリーディテクション
それ以外になにかやりようがあるような案件に思えない
258:デフォルトの名無しさん
18/09/02 22:15:22.45 aecTCx63F.net
ランダムフォレストって入門書で機械学習の勉強をしたら一番最後に習うジャンルじゃないか
理論的にはかなり難しい分類に入るはずなんだけど、最初にやったんかい
入門的な範囲に関していえば、NNなんかよりよほど複雑だよな
259:デフォルトの名無しさん
18/09/02 23:37:09.90 N8NA3iwF0.net
そうか？
260:デフォルトの名無しさん
18/09/03 06:46:02.23 U0kvs2wf0.net
決定木好き
boostingも好き
261:デフォルトの名無しさん
18/09/03 08:17:31.91 EloH5MrPM.net
自分も>>230の通り装置自体の理解が先だと思う
つーかkaggleしかやったことのない新卒を現場に出すと
大抵 >>225 みたいになるので笑える
225は素直だしやる気もありそうだから大成すんじゃない？
262:デフォルトの名無しさん
18/09/03 08:23:54.20 6BBBjiRUa.net
新人なんだったら上司としては笑ってる前にとっとと装置持ってくるか設置場所に連れて行って触らせろよ
263:デフォルトの名無しさん
18/09/03 15:29:21.33 wK4QWbzI0.net
割り振られた仕事が酷いだけな気がするんだけど
不良品検知なら機械学習は有用だけど、トラブルの原因の特定とか厳し過ぎるだろ
俺が同じ仕事を課されても出来ない自信がある
まだ今後の仕事に繋がるスキルなら学ぶ気にもなるけど
一回限りの仕事でこれだったら職場を変えたくなるなｗ
264:デフォルトの名無しさん
18/09/03 16:17:20.76 rtNqvOTp0.net
>>254
確かにｗ
トラブルの原因とか、装置メーカーの仕事だろｗ
265:デフォルトの名無しさん
18/09/03 16:19:13.14 9EJYXAO+0.net
作った人間呼ばないと分からないからね
266:デフォルトの名無しさん
18/09/03 17:45:38.06 wkT01G1zp.net
>>254
トラブルの原因特定が目的として
機械学習を手段として用いるのは何故？
そう言う指示なのかな
267:デフォルトの名無しさん
18/09/03 21:12:36.40 dnewFDCcr.net
機械学習でなんかやってくれ
Iotでなんかやってくれ
AIでなんかやってくれ
268:デフォルトの名無しさん
18/09/04 10:56:36.92 5dUU1YfQa.net
機械学習エンジニアとして数学を理解しておきたい！ベクトルや行列を扱う線形代数学を学び直すために
URLﾘﾝｸ(codezine.jp)
269:デフォルトの名無しさん
18/09/05 12:59:13.40 b1qw9eMxM.net
機械学習の勉強やめるわ
物体検出が目標だったけど難しそうだからやめる
270:デフォルトの名無しさん
18/09/05 14:05:00.69 QYJ58+nmM.net
素人がこの分野に来るな！
二度と戻ってくるな
271:デフォルトの名無しさん
18/09/05 14:29:43.54 b1qw9eMxM.net
>>261
お前は
272:物体検出できんの？
273:デフォルトの名無しさん
18/09/05 14:30:57.14 cIoMrnpd0.net
やめた人はバイバイ
さようなら
274:デフォルトの名無しさん
18/09/05 17:36:23.04 gDzPhGyvM.net
何気ない挨拶に隠れてるありがとう
275:デフォルトの名無しさん
18/09/05 19:44:56.33 5UFd+wbIa.net
courseraやってたらいきなり「カクテルパーティーは行ったことありますよね？」とかいわれた
276:デフォルトの名無しさん
18/09/05 20:10:38.61 zx26krSSM.net
コーセラの機械学習コースムズいね。副読本が欲しい
277:デフォルトの名無しさん
18/09/05 21:19:39.48 LgMQqqcwa.net
つ 2ch
278:デフォルトの名無しさん
18/09/05 22:15:23.53 wwN3L3jw0.net
>>264
馬渡
279:デフォルトの名無しさん
18/09/06 08:25:46.34 GEddJh7F0.net
ケーセラ、ケーセラ、なるようになるさ、ケーセラ、セラ♭
280:デフォルトの名無しさん
18/09/06 09:37:35.55 x1lI3fWk0.net
>>266
なんとか３週目まで終わったわ！
英語だとなんとなく理解がぼやけて苦労してる
281:デフォルトの名無しさん
18/09/06 11:38:29.38 7zkKFy0ua.net
courseraは動画は日本語字幕付いてるが問題やテキストは当然英語なので英語のリーディング能力によって速度が全然違ってくる
282:デフォルトの名無しさん
18/09/06 11:53:54.00 EvGxKfYgM.net
octaveがムツカシイぞ
283:デフォルトの名無しさん
18/09/06 12:48:10.39 ntAiYVJqM.net
ここの奴ってministの延長しかできないんでしょ
物体検出できる奴いないの？
284:デフォルトの名無しさん
18/09/06 12:48:43.28 ntAiYVJqM.net
スペルミスったわｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
285:デフォルトの名無しさん
18/09/06 12:55:47.21 EvGxKfYgM.net
数カ月待てばワイがなるやで
286:デフォルトの名無しさん
18/09/06 12:56:40.60 ntAiYVJqM.net
>>275
一ヶ月俺がやってmnist理解したから数ヶ月じゃ無理じゃね？
287:デフォルトの名無しさん
18/09/06 12:57:02.77 ntAiYVJqM.net
やっぱいけるかもな
効率よくやれば
288:デフォルトの名無しさん
18/09/06 13:23:00.99 hdmlXJ0Ba.net
高精度のモデル作るだけでお金もらえる仕事ないかな～
289:デフォルトの名無しさん
18/09/06 13:47:17.51 aZ3qvCMza.net
>>278
kaggle
290:デフォルトの名無しさん
18/09/06 16:12:49.44 eIqRmgxb0.net
kaggleの一番の問題点は、計算資源は自前調達なこと
291:デフォルトの名無しさん
18/09/06 16:49:43.44 hpVTS5J7M.net
普通のPCでカグりたい。svmもこれから勉強（汗
292:デフォルトの名無しさん
18/09/06 17:46:24.65 n8sIsSj/a.net
個人で10万円台のPCでkaggleコンペの賞金圏内って狙えるものなの？
293:デフォルトの名無しさん
18/09/06 18:22:05.64 hpVTS5J7M.net
仮想通貨の採掘みたいになってくるんか。
294:デフォルトの名無しさん
18/09/06 18:33:14.28 oTJZiE1f6.net
初めまして失礼します
最近tensorflowにて機械学習を始めました。参考にしている下記サイトのソースコードを読んでいるのですが
URLﾘﾝｸ(docs.fabo.io)
このサンプルコード中のどの変数に最終的なテストデータの実行結果が格納されているのでしょうか？
親切に [0,1,2,0,・・・,0,1]のように格納されているのか、はたまた評価関数がsoftmaxなのでargmaxを使って取得するのか・・・分かる方ご教授いただけるとありがたいです。
295:デフォルトの名無しさん
18/09/06 19:06:23.57 ft00C17ua.net
>>284
loss_test_ と acc_test_
296:デフォルトの名無しさん
18/09/06 19:34:02.13 WZQ2BMHpM.net
>>281
コホーネンこそ至高(嘘)
297:デフォルトの名無しさん
18/09/06 19:52:27.22 oTJZiE1f6.net
>>284 追記です
ソースコード中のtf.argmax(pred,1)に実行結果が格納されているのは分かったのですが、
これをどう取得すればいいのかがわかりません
print(pred)やprint(tf.argmax(pred,1))等をsess.close()(ソースコード内の最後の行)の前後に入れてみたりしましたが
Tensor("ArgMax_2:0", shape=(?,), dtype=int64)このような出力がされるだけでした
298:デフォルトの名無しさん
18/09/06 19:53:40.60 oTJZiE1f6.net
>>285
書き込んでいるうちに返答が・・・argmaxの方じゃないのか・・・試してみます
299:デフォルトの名無しさん
18/09/06 19:59:15.30 oTJZiE1f6.net
acc_test_は精度の％表示の方がでてきました。
取得したいのはモデル学習後にテストデータを通した際の出力結果で
文章が足りなかったみたいです、すみません
お分かりになればご教授ください
300:デフォルトの名無しさん
18/09/06 20:04:09.83 N8vSkMund.net
>>289
多分 tf の理解不足、テストデータを与えた出力は >>285 さんので合ってる
301:デフォルトの名無しさん
18/09/06 21:06:50.37 gGQNDXVXd.net
>>290
外出中につきID変わりまして失礼します
acc_test_をそのままprintするのではなく何かを追記すると出力層の結果もでるのでしょうか？
302:デフォルトの名無しさん
18/09/06 21:30:30.68 dF1C4l95d.net
eval()使わないとテンソルの内部は見られないねえ
print(pred.eval())
みたいに書くといいよ
303:デフォルトの名無しさん
18/09/06 21:30:42.99 8Gs/SO310.net
>>280
Google Colaboratoryだかって使えないの？
304:デフォルトの名無しさん
18/09/06 21:56:39.64 gGQNDXVXd.net
>>292
ありがとうございます
帰宅したら試してみます
305:デフォルトの名無しさん
18/09/06 23:13:24.87 42ButyNI0.net
教師なし学習の部分勉強し始めたけどこれまた難しい
主成分分析とかめっちゃややこしい…
詰まりすぎて参考書進まない
306:デフォルトの名無しさん
18/09/07 02:43:59.86 i5TKiFX30.net
mfccを特徴量にして深層学習をしようと思ったけどあまり学習しない・・・
たぶんmfccをそのまま使うと値の差が大きすぎるからだろうけどこういう場合の正規化って何が一般的なんだろう？
307:デフォルトの名無しさん
18/09/07 03:39:19.22 4D0gsWdJ0.net
音声処理は専門外だけど、
信号処理の一般論として多重に関数通すほど精度低下するからよくないぞ
308:デフォルトの名無しさん
18/09/07 22:28:06.25 xcgQ57X/a.net
Courseraのカーネル法の説明、あれで分かる奴おるんか？
309:デフォルトの名無しさん
18/09/07 23:54:38.38 AkwTHGBK0.net
コーセラ化粧品歌謡ベストテン
310:デフォルトの名無しさん
18/09/08 12:29:52.26 zjq/iq32d.net
カーネル法はカーネル法の項目で分けるべきだと思うんだけどな
応用先はサポートベクトルマシンだけでない。
主成分分析、巡回セールスマン問題など多種多様
311:デフォルトの名無しさん
18/09/08 13:55:28.59 dJjhtWR30.net
カーネル三打数
312:デフォルトの名無しさん
18/09/08 15:15:07.20 phMov0/0M.net
何週間かしたら追いつくからちょっと待っててね♡
313:デフォルトの名無しさん
18/09/08 22:11:42.69 Mc6Ny40VM.net
そんなあなたにRANSAC
314:デフォルトの名無しさん
18/09/09 08:25:27.74 Uy32x6ZT0.net
最初Octave覚えるのうぜえ、とか思ってたけど、
Octaveに慣れると、numpyの行列表現が面倒くさくてたまらなくなるね
315:デフォルトの名無しさん
18/09/09 09:02:42.81 eiptmUtyM.net
ex2のcost関数はiでforループ回してsumしてくしかないのかなあ。octaveなら全データまとめてベクトル演算出来ないかと期待してたんだけど
316:デフォルトの名無しさん
18/09/09 10:04:24.64 13i/0Tbj0.net
numrubyとかまだですか？
317:デフォルトの名無しさん
18/09/09 11:24:58.51 Uy32x6ZT0.net
>>305
forループなしで行けるよ
318:デフォルトの名無しさん
18/09/09 11:37:36.75 vA+7RJ4hd.net
AIってなんで言語の意味が理解出来ないの？
319:デフォルトの名無しさん
18/09/09 11:40:09.66 kzlGF2pOF.net
言語に意味が無いからかも知れないね
320:デフォルトの名無しさん
18/09/09 11:40:19.63 l6rR/pccM.net
>>308
プログラミング言語理解してるじゃん
321:デフォルトの名無しさん
18/09/09 13:02:46.43 qrt/xXSoM.net
>>307
どうしてもJの値が期待値の3倍になっちゃうので完全ベクトル化は諦めたよ
322:デフォルトの名無しさん
18/09/09 15:07:04.37 mmYNGw0Ja.net
courseraの2週目まで来てやっとプログラミング課題始めたけどこれ英語ダメダメな人には結構無駄に時間かかりそうだな
自分はある程度読めるからいいけど英語アレルギーの人には15ページの英文テキストとかハードル高すぎだろう
323:デフォルトの名無しさん
18/09/09 15:30:17.72 l6rR/pccM.net
突然の英語自慢
324:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:05:22.17 GZ1hf7rYa.net
あの程度の英文が読めるというだけのことが自慢と感じてしまう人って・・・
325:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:10:44.73 5zyWb3dg0.net
チラシは日記の裏に
326:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:11:54.64 l6rR/pccM.net
いや、大学で論文書いてるし講座受けたことないから知らん
327:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:20:40.89 UfwTkuaF0.net
会話が成立していない・・・
328:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:44:28.00 V1LakR3i0.net
まず自身が学習する知能すらないﾔﾂﾗが
機械学習とかいってるのがな
329:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:53:25.90 0fxeknbWa.net
機械を使って能力を補完するのは
誰にでもありそうな要求じゃないのか
330:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:55:20.90 V1LakR3i0.net
機械学習という強化学習は体罰と同じだからな
つまり体罰は科学的に正しい
331:デフォルトの名無しさん
18/09/09 17:58:41.37 V1LakR3i0.net
ﾏｳｽはｻｯｶﾘﾝが大好き
ｴｻ箱にｻｯｶﾘﾝおくと
ﾏｳｽはひたすらｻｯｶﾘﾝをなめる
そんなﾏｳｽに
ｻｯｶﾘﾝなめると高圧電流を与える
それを繰り返す
するとな
ﾏｳｽはｻｯｶﾘﾝなめなくなる
しばっきんぐを伴う学習は
ものすごく適切な科学的教育ﾒｿｯﾄﾞといえる
332:デフォルトの名無しさん
18/09/09 18:04:27.61 xD81Fsxha.net
それは単純作業をひたすら行うだけのための教育には最適だろうが自分で考える高度な仕事をできるようになるための教育としては全く機能しない
餌食べると電流来るから餌食べない、ではなく電流を止めるかそんな実験してる者を殴りに行くことが本当は求められる
333:デフォルトの名無しさん
18/09/09 18:05:59.59 XkNFsZ520.net
>>320
本当に教育目的ならね
でも実際は自分の言うことを聞かないなどの感情任せで叩いたり
現実の教師には幼稚な人間が多いから体罰を許可するのは難しい
AIによる教育が普及したら体罰の導入もあるかもねw
334:デフォルトの名無しさん
18/09/09 18:19:48.08 V1LakR3i0.net
人間も刺激を受けて
微弱な電流の電気信号を脳に伝えて（ｺﾚが入力）
NNにちかいものを脳みそで構成しながら（ｺﾚが処理）
反応してるだけなのは（ｺﾚが出力）
ほぼ間違いないからな
ｷﾐﾗはその中でもかなりできそこないの肉塊なﾜｹ
ｷﾐﾗはまずその自覚がないといけない
335:デフォルトの名無しさん
18/09/10 09:12:54.23 Wzurv1WZ0.net
何かに例える奴って本質の部分をずらして解釈させようとするから好きじゃない。
336:デフォルトの名無しさん
18/09/10 09:33:18.80 m4rWRRun0.net
DLは沈みかけた船である
337:デフォルトの名無しさん
18/09/10 09:40:32.89 50R16uEf0.net
>>326
338: 今勉強中なのに～
339:デフォルトの名無しさん
18/09/10 10:12:27.17 eJoeF+lzd.net
>>325
同意ですね。
特にこの分野はそうゆう説明をする人が多すぎる気がします。
340:デフォルトの名無しさん
18/09/10 11:29:39.10 E/R/CTAA0.net
ていうかわかってないんだよ
ワイアードの機械学習関係の記事もめちゃくちゃだし。記者も理解してない。
341:デフォルトの名無しさん
18/09/10 11:45:38.06 iZZh4uSH0.net
ただの多項式近似じゃだめなんですか
342:デフォルトの名無しさん
18/09/10 12:57:17.68 9PCR6mO1H.net
いい場合もある
343:デフォルトの名無しさん
18/09/10 14:59:32.62 /bmRPvCfp.net
>>324
化学物質とか細胞とかも関係している
どの程度の影響かは知らないけど
344:デフォルトの名無しさん
18/09/10 16:07:18.13 vhv/YhfM0.net
海外IT大手勤めかPFNか東大松尾研関連の人のTwitterやスライドは参考になる
あとarxivで論文読んでレビューしてる人達(一次)も参考になる
それに海外にさきがけて論文内容を実装してる人とそのgithub
QiitaでCNN,RNN,LSTM,GANなどのモデルの基礎を詳細に解説してる記事は初心者～中級者には参考になる
でも日本の情報は大体ここまでだね
日本で画期的なモデル作り出してsota達成してる人なんていないし
業務応用の事例は基本的に社外秘だから表に出てこない
345:デフォルトの名無しさん
18/09/10 19:24:21.95 ujR9/fQ2d.net
>>333
そもそも日本人が書いたもんとか読むだけ時間の無駄。元ネタ読むほうがわかりやすい
346:デフォルトの名無しさん
18/09/10 19:28:41.58 C7NXl1Sfd.net
海外論文のほとんどは、既存の方法のマイナーチェンジですね。
論文の数で劣っても焦るべきはそこではない
347:デフォルトの名無しさん
18/09/10 19:42:40.10 7yBcyw9Aa.net
マイナーチェンジでない新手法の開発数で比較した上でそれを言うならいいけどどうせそんなの調べてないんだろ
348:デフォルトの名無しさん
18/09/10 19:52:04.55 6ZeiSgzaa.net
日本なんか遅れまくってるんだから
先進国のペーパー読んだほうがそりゃマシだろw
349:デフォルトの名無しさん
18/09/10 20:20:02.48 EC/DTJGVM.net
まつおけんてそんなにいい？
御用達なだけじゃん
350:デフォルトの名無しさん
18/09/10 20:46:12.02 XzQQxj6r0.net
低学歴知恵遅れは
NNﾓﾃﾞﾙは半世紀以上前からあるﾓﾃﾞﾙの焼き直しなのすらわかってないからな
低学歴知恵遅れに限って基礎も分からずにﾑﾀﾞにいきってるﾜｹ
351:デフォルトの名無しさん
18/09/10 20:48:45.69 XzQQxj6r0.net
NNﾓﾃﾞﾙなんかｳﾝｺみたいなｴｷｽﾊﾟｰﾄｼｽﾃﾑがはやってた頃からすでに存在する
ｺﾚもきっとな同じ道を歩むことになる
予言するわ
352:デフォルトの名無しさん
18/09/10 20:57:12.65 MuwSsVH00.net
予言（笑）
353:デフォルトの名無しさん
18/09/10 21:02:22.48 XzQQxj6r0.net
ｴｷｽﾊﾟｰﾄｼｽﾃﾑみたいな山盛りのｳﾝｺができると
予言してるﾜｹ
354:デフォルトの名無しさん
18/09/10 21:08:06.77 PkSNOikBM.net
20年前エキスパートシステムやってた大学の先生がAIメチャメチャdisってたな。講義で学生相手に悲観的なことばっか言ってな。今どうしてんだろ。ヒャッハー?
355:デフォルトの名無しさん
18/09/10 21:18:31.46 MuwSsVH00.net
物体認識も人工知能（NNでない奴）だったね
356:デフォルトの名無しさん
18/09/10 21:54:13.12 KNaZjqz80.net
>>336
比較した上で一点だそ
357:デフォルトの名無しさん
18/09/10 21:59:29.51 KNaZjqz80.net
まあ、一人でよいから飛び抜けた天才がいればよい話
358:デフォルトの名無しさん
18/09/11 00:27:02.76 NOGFJ9cK0.net
なんだ俺のことか…
359:デフォルトの名無しさん
18/09/11 01:13:57.47 CF7cPe
360:mC0.net
361:デフォルトの名無しさん
18/09/11 08:52:46.82 iNoPJA0t0.net
もう少しきれいな言葉で語りませんか？
362:デフォルトの名無しさん
18/09/11 10:11:02.09 fg41yUTF0.net
確かにお前ら中華スマホスレ以下
363:デフォルトの名無しさん
18/09/11 12:14:16.02 4gQtUupo0.net
割れ鍋に綴じ蓋
364:デフォルトの名無しさん
18/09/11 12:30:05.64 6r2pdA4Ca.net
技術記事自体で利益出そうと考えること自体が技術者としての本来の在り方から乖離してるけどね
365:デフォルトの名無しさん
18/09/11 12:34:15.31 7J4Wi8hoM.net
技術がカネにならない日本はおかしい。シリコンバレーの後追いしかしてないフリーライダー。
366:デフォルトの名無しさん
18/09/11 13:25:38.94 QkogAA+k0.net
技術がないだけの話
367:デフォルトの名無しさん
18/09/11 14:33:28.09 pwo3DQbpF.net
この本おすすめですか？
URLﾘﾝｸ(www.amazon.co.jp)
368:デフォルトの名無しさん
18/09/11 15:52:06.10 RLpo6MncM.net
いいえ
369:デフォルトの名無しさん
18/09/11 18:00:10.08 yZhXOY2F0.net
クラス分類できへんねやったら回帰分析しかないんですか？
370:デフォルトの名無しさん
18/09/11 23:32:24.35 i7axZbyN0.net
1層のNNは回帰分析と同じだからな
371:デフォルトの名無しさん
18/09/12 07:04:31.28 YcGHenXr0.net
人間の脳のように学習するって誇大広告じゃね？
中身はロジスティック回帰を何層もやってるだけじゃん
372:デフォルトの名無しさん
18/09/12 08:09:25.15 ViqDYntmp.net
>>359
そう思うなら一つのロジスティック回帰を再帰的に使って同じ結果を出せるか実験してみたらいいのでは？
373:デフォルトの名無しさん
18/09/12 08:13:40.79 whXEmiXCM.net
一つのロジスティック回帰では無理だろ
>>359 はそんな事言ってないし
374:デフォルトの名無しさん
18/09/12 12:09:21.11 O9T0GfKp0.net
人間の脳も所詮ロジスチック回帰ってこと。。。
375:デフォルトの名無しさん
18/09/12 16:05:15.80 qQh33xQPM.net
クラス外のデータの排除に効率的な方法は何ですか？
例えば、0～9の数字10クラスのネットワークに「b」の文字を入力する場合を考えた時に
理想的には全クラス10%くらいの確率ラベルを持ってくれたらいいのですが
恐らく結果は6が高確率で帰ってくる気がします。
適当に数字以外の文字を詰め込んで11個目のunknownクラスを作ることは効果があるのですか？
376:デフォルトの名無しさん
18/09/12 19:36:37.61 YQnfCYrX0.net
>>363
こっちが専門じゃないだけかもしれないけど、おそろしく何を言ってるのか分からない
deep learningのような分類器で、画像データを10のクラスに仕分けたいけど、
特定のクラスに偏りが生まれるからどうすれば良いかということか
一般論として、deep learningならば、ノイズを混ぜるのは場合によりけりだけど有効だろ
新しいクラスを作るのは、ちょっとわからんなあ
377:デフォルトの名無しさん
18/09/12 19:40:44.82 YQnfCYrX0.net
データを多く仕分けられるクラスに、データが仕分けられにくくなるように
損失関数に、データ量に比例して増えるペナルティーを追加すればいいんじゃないか
378:デフォルトの名無しさん
18/09/12 19:47:03.20 YQnfCYrX0.net
一回限りの分析なら、手入力で特定のクラスの損失関数に
手入力でペナルティーを追加して、そのクラスに分類されにくくするのも手だと思うんですよ？
そんなやり方でも、いちおう分析結果は平らにはなるよね。たぶん。わからんけど
379:デフォルトの名無しさん
18/09/12 19:54:51.80 qQh33xQPM.net
>>364
(自分なりに)もう少し分かりやすく書き下しますと、
この世のありとあらゆる果物が成ってる木があるとして、
この木の画像の中から、リンゴとミカンとブドウを見つけて自動収穫
380:したいタスクがあるとします。 リンゴとミカンとブドウの画像を学習させて分類器を作ったのですが、青リンゴやデコポンやマスカットが学習させた果物と誤認識されて収穫されてしまいます。 学習せた3つの果物以外は収穫したくないので、認識して欲しくないのですがどうすれば良いですか？ということです。 (分かりにくかったらすみません。)
381:デフォルトの名無しさん
18/09/12 20:00:27.22 VFbeL2mC0.net
わかりにくくなったよ
382:デフォルトの名無しさん
18/09/12 20:02:57.63 hCIGPJ5ma.net
>>363が言いたいのは数字画像を読み込んで数値を出力したい、ただし入力が数字でない画像だったら数字でないと出力させたいってことだろう
383:デフォルトの名無しさん
18/09/12 20:36:27.66 WakPudgX0.net
数字以外の画像を適当に[0.1..0.1]のベクトルになる教師データとして流し込めば
そういう分類器ができるんじゃないの
384:デフォルトの名無しさん
18/09/12 20:50:09.10 kc7HFSnfa.net
数字以外の想定し得るあらゆる文字のデータを学習させる必要があるから非現実的だろうね
数字にだけ共通する特徴があるなら最初に数字か数字でないかだけの分類をすればいいけどそんな特徴ないだろうし難しい
385:デフォルトの名無しさん
18/09/12 21:07:10.31 yfKtIfo20.net
認知機能が低いこのｽﾚいるような低学歴知恵遅れが写真をみると
ｺﾚは心霊写真だという
ｺﾚは俗に言うｼﾐｭﾗｸﾗ現象になる
ｳﾝｺAIに顔認識をさせると
ｺﾚと同じような現象が発生してもなにもおかしくない
ｺﾚは出力結果としてものすごいおかしいとはいえない
特徴どおりだからな
386:デフォルトの名無しさん
18/09/12 21:13:35.69 yfKtIfo20.net
文字だけの識別なら数量化I類で十分
数量化I類でもかなりの精度になる
387:デフォルトの名無しさん
18/09/12 23:04:27.74 agseH4x1F.net
ひとつの分類器でふたつのことを同時にやらなければいいんじゃね？
①一個の数字画像を、10個のクラスに仕分ける
②その画像が本当に仕分けられた数字と同じか否かを判定する
このふたつの段階に分けれて、別々の分類器を用意すれば、そんなに難しいことしなくても簡単に組めそう。
①のためのニュートラルネットワークの分類値と、②のためのクラスごとの分類器を10個用意する必要があるけど、
②の分類器はたぶん同じようなアルゴリズムで動くから書くの簡単だろ
ただの思いつきだけど、どうだ？
388:デフォルトの名無しさん
18/09/12 23:12:15.60 yfKtIfo20.net
ぜんぜんわかってないわ
特徴抽出をするのが先だからな
特徴抽出されたﾃﾞｰﾀを学習させない限り
いつまでたっても学習効果なんかない
389:デフォルトの名無しさん
18/09/12 23:42:58.48 MXOsLPIga.net
>>363
まず数字かそれ以外かを分類してみるとか
で数字のものについて0-9のどのクラスに属するか判別する
390:デフォルトの名無しさん
18/09/13 00:17:45.77 pqzPAQ7ua.net
数字かそれ以外かで分類しようとしたら結局bは6と判定されるだろうけどね
391:デフォルトの名無しさん
18/09/13 00:18:27.43 pqzPAQ7ua.net
正確には、6と扱われることでbは数字に分類されるだろうけどね
392:363
18/09/13 02:39:06.40 r4+4vjzBM.net
>>369
これがほぼ正解に近いですが、>>371にある通りやはり難しいのですかね。
>>376
数字は例えだったので・・
より実際に近い例えですと、一般物体を「犬、桜、車」の3クラスで認識し、
猫や梅や船のような他の物体なら、3クラスのどれでもないと返して欲しい、というような感じです。
未知の入力の中から、学習させた特定の対象だけを認識することは難しいのでしょうか・・
未知の入力パターンをリジェクトしてくれるような仕組みがないものかなぁと思い質問しました。
393:デフォルトの名無しさん
18/09/13 07:39:33.36 qr0N7AS90.net
確率で判断してみるとか
394:デフォルトの名無しさん
18/09/13 08:04:53.73 iq9KCUrTp.net
>>379
それも対象となる幾つかとそれ以外に分類してみたらいいのでは？
それか6とbを判
395:別するような判別を後からかけるとか 人間の感覚だと6とbの判別は上側のコーナーの位置と左側の上の交点の位置関係を見ているように思う それを入力に追加するか学習で獲得させるか
396:デフォルトの名無しさん
18/09/13 08:07:38.47 iq9KCUrTp.net
>>377
それは教師信号とか学習方法とかでも違う結果になるんじゃないの？
厳しすぎて6を検出しなくなるかもしれないけど
それはそれで後から判別する用途に使えるかも知れない
397:デフォルトの名無しさん
18/09/13 08:10:20.78 iq9KCUrTp.net
>>361
一つとカウントするものの認識が違うようだ
ロジスティック回帰を特徴づけるパラメータを引数とする関数を一つと表現している
その関数を再起的に使うことを想定している
398:デフォルトの名無しさん
18/09/13 08:52:40.16 7kEehjxd0.net
>>379
犬とそれ以外の2値分類器、桜とそれ以外の2値分類器、車とそれ以外の2値分類器を作って、1番スコアが高いものを答えとする。もし3つのスコア全てが一定の閾値以下であれば該当なしとする。うまくやれば1つのNNでできるかな?
399:デフォルトの名無しさん
18/09/13 10:22:19.93 sZRV+2UZ0.net
>>379
未知と言っても実際はデータに偏りがあるから
その他クラスをつくって全部いれたら実用精度いくこともあるかも
ていうかこの程度のこと聞く前にやってみ
400:デフォルトの名無しさん
18/09/13 11:25:57.39 u4Gmb1plM.net
>>381
初めから6とbが似ているという情報があればそれでもいいのですが・・
どんなものが(特徴量レベルで)6に似ているか分からない時にどうしたらいいでしょうか。
上の例だと、例えばアマゾンの奥地に私達が名前も知らないような犬に似た動物(人が見たら似ているけど犬ではないときちんと判別はできる)がいたとして、それがたまたま入力された時にちゃんとリジェクト出来ればと思うのですが。
>>384
2値分類器にすれば学習データ以外に対するリジェクト率は高くなるのですか？
少し検討してみます。
>>385
はい、もちろんそのつもりではあります。
ただ、あわよくばその他クラスの入力として有効だと知られているデータセットとかないかなと思いまして。
もっと確立された方法があるかと思ったのですが、
意外とあまり一般的な話ではないのかも知れないですね。
401:デフォルトの名無しさん
18/09/13 11:28:11.38 u4Gmb1plM.net
>>386
訂正
×その他クラスの入力
○その他クラスの学習
402:デフォルトの名無しさん
18/09/13 12:02:33.48 LzYf4Nh90.net
シグモイド関数以外で判定すればいいんじゃね?具体的には知らんけど
403:デフォルトの名無しさん
18/09/13 13:46:19.92 qufj2uAPp.net
>>386
犬に似た動物か犬かは人間も見た目だけでは判別できないのでは？
DNAとかをみて分類するのであればそれを入力として判別するように学習するんだと思う
あくまでも既知の物に近い物の中でどれに近いかを判別するのだと思う
人間も例えば人の名前を聞いた時に
自分が知っている人の中から思い浮かべるはず
名前の文字列から同姓同名の知らない人かどうかは判別できない
404:デフォルトの名無しさん
18/09/13 13:52:05.24 qufj2uAPp.net
つまり似ているけど違うものを正しく判別出来ないときは
判別手法が適切でない可能性だけでなく
入力情報が不足している可能性も考える必要がある
当たり前のことだけど
逆に判別手法は同じでも入力情報を変える事で目的を達成できるかもしれない
405:デフォルトの名無しさん
18/09/13 13:52:25.76 xLrClwyc0.net
まず大前提として、バイアスが高いとかでなけりゃ
データ数が機械学習のすべて
DNNなら基本的にバイアスが高い状態は無視できるんだから
人が見て判別できる特徴を学習できるほどデータが足りないから誤判別するんだよ
そのデータ数を補い学習を促進させるのがGAN
ｱｳｰｲﾓ MM1b-P3CUの問いに対する今最も適当な答えは、GANを組み込めって事だ
もう組み込んでるなら、CNNの前にatten
406:tionをぶっ込んで attention順のtimestepやpositionを特徴に付加した上でCNNで畳み込むモデルを作ったりしろ ここは先端研究分野だから論文読んで勉強して自分で試せとしか言えない
407:デフォルトの名無しさん
18/09/13 13:56:03.92 RXUDxgvEM.net
>>386
もしかして、教師あり機械学習において、訓練データとして正例だけで(負例は与えずに)判定器を作れるか、という話なのかな？
もしそうであるなら、教師あり学習では出来ないと思うけど。
408:デフォルトの名無しさん
18/09/13 14:02:20.97 qufj2uAPp.net
6とbの例だと
数字を入力する欄に書かれている場合は6の可能性が高い
前後が数字だったらとか文脈情報を付加する事で
正解率を上げることはできると思う
人間も無意識に探索空間を限定していると思うよ
6はアラビア数字空間で見たら6だけど
ローマ数字空間でみたら該当なしが正解
409:デフォルトの名無しさん
18/09/13 14:10:38.03 RXUDxgvEM.net
>>386
で、もし負例を集めるのが大変だという事であれば、学習済みの重みを使って転移学習できるかどうかを検討してみたらどうかな？画像系や言語系なら色々あると思うけど。
410:デフォルトの名無しさん
18/09/13 15:36:31.62 D83GKx+w0.net
NVIDIA、AI学習モデルの推論処理に特化した「Tesla T4」
～Pascal比で12倍の性能
URLﾘﾝｸ(pc.watch.impress.co.jp)
これって学習にも使えるの？
使えたとして個人で買える価格なのかな
411:デフォルトの名無しさん
18/09/13 15:51:01.39 JrlDULa9d.net
inferenceに特化してるとしか書いてないな
学習に使えたとしても大した性能でないんじゃないかな
412:デフォルトの名無しさん
18/09/13 15:56:28.84 TesJPJdy0.net
パスカル比ｗ
413:デフォルトの名無しさん
18/09/13 18:28:06.03 6sxcIAQxM.net
あらいぐまパスカル
414:デフォルトの名無しさん
18/09/13 18:46:20.90 7wY9Zpwe0.net
GANで300x300ピクセル以上の自然なフルカラーRGBを24時間以内に生成するには、
幾らぐらいのGPUを買えば良いですか？
415:デフォルトの名無しさん
18/09/13 19:00:02.47 27QXB+7Da.net
300万円
416:デフォルトの名無しさん
18/09/13 19:03:22.94 l9KSlvFSF.net
>>398
書こうと思って思い留まった
417:デフォルトの名無しさん
18/09/13 19:26:37.35 NNMq2uMVa.net
アライグマ12匹ぶんの性能！
418:デフォルトの名無しさん
18/09/13 19:58:05.51 TJ1+MKoj0.net
>>395
Teslaって時点で、個人で買うものじゃないだろ
419:デフォルトの名無しさん
18/09/13 20:31:45.95 cCrIblsJd.net
>>395
FP16が速いようだけど、FP16で学習を安定化させるためには少し工夫が必要
できればおそらく学習も速くできる
420:デフォルトの名無しさん
18/09/13 20:41:17.04 mPOxglR5F.net
>>404
去年のGTC JAPAN の資料
URLﾘﾝｸ(www.nvidia.com)
論文も出てる
421:デフォルトの名無しさん
18/09/13 22:00:22.48 NBEHkjwvd.net
たぶんTITAN V買った方が幸せになれる
値段もそんなに変わらないだろうし
422:デフォルトの名無しさん
18/09/13 22:05:14.73 LzYf4Nh90.net
くそ～おまいらの会話が分からないぜ。プレモル読んでくるﾉｼ
423:デフォルトの名無しさん
18/09/14 04:17:16.85 QQtWXLxFp.net
w>>407
そっちの方がわからんやんけ！w
424:デフォルトの名無しさん
18/09/14 10:52:49.98 6Ydm1GfUp.net
参考書見ながら勉強してて、教師あり学習はなんとなくイメージ湧くんだけど教師なし学習の部分に入ってから急に難しくて理解しにくい…
主成分分析とか特にややこしいんだけどこういう技術はやっぱり頻繁に使われるのかな？
425:デフォルトの名無しさん
18/09/14 10:59:03.56 36F6j8Uf0.net
やっぱり頻繁に使われる
426:デフォルトの名無しさん
18/09/14 12:40:46.79 2A0ReTqdd.net
めちゃ使う
427:デフォルトの名無しさん
18/09/14 12:41:56.63 2A0ReTqdd.net
一般企業で
428:デフォルトの名無しさん
18/09/14 14:37:37.68 tCA/H0VE0.net
PCAはできなきゃ可視化できねーから必須だろう
429:デフォルトの名無しさん
18/09/14 17:30:08.67 fNmUvAUj0.net
PCA会計はお手頃な価格
430:デフォルトの名無しさん
18/09/14 22:05:30.13 exBB8l6d0.net
低学歴超初心者のゴミの俺が機械学習の勉強して5ヶ月
今更だけど統計の知識って避けて通れない気がしてきた
ここの人達はそういう知識も持ってるのかな…
機械学習でいっぱいいっぱいだけどやれるか俺…
431:デフォルトの名無しさん
18/09/14 22:36:41.30 qzMJcDz/0.net
>>415
無理だ、諦めろ。
432:デフォルトの名無しさん
18/09/14 23:11:14.48 570jbDxz0.net
機械学習に統計学の知識なんて必要ないよ
統計学は応用数学として高度な数学を必要とするが
機械学習に数学はいらない
433:デフォルトの名無しさん
18/09/14 23:16:28.78 fXySkelb0.net
機械学習でﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀを扱うなら
最低でも正方行列でない行列を扱う対応分析や
疎な行列を計算機で扱うための知識が必要
434:デフォルトの名無しさん
18/09/14 23:25:54.63 Br25m2430.net
PCAは機械学習の基礎技術と考えてよい
435:デフォルトの名無しさん
18/09/14 23:29:42.46 Br25m2430.net
10～1000個ぐらいのパラメータを2～3軸ぐらいで見るためには必須です。