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。
436:デフォルトの名無しさん
18/09/14 23:33:40.19 Rk7AJQeX0.net
方法の一つとしてはそうだけど、基礎技術って言われると、んー？って思う。基礎的な技術だけど。
437:デフォルトの名無しさん
18/09/15 00:34:19.96 ls8ZnII1p.net
>>409 です
PCAを使うのはあくまで可視化がメインなの？
特徴量抽出とかも書いてあってこんがらがってる
例えば20個の特徴量がある100点のデータがあって、それを2次元にしたい場合20個の特徴量からなる各データ(100点)から分散が大きい線？保持する
ってイメージなんだけど、2次元にした時点で色んなデータが削ぎ落とされて、20個の特徴量をぜんぶ引っくるめたデータの主成分だけが残って素の特徴量の概念は消えてると思うんだけどそこから特徴量を抽出って？？？？ってなってる
日本語おかしくてごめん
自分の理解が完全に間違ってたり的外れな事言ってるのは十分理解してます…
438:デフォルトの名無しさん
18/09/15 00:47:14.50 i7Q4C164a.net
統計検定2級レベルぐらいは機械学習に限らず解析とかするのに使えるから勉強しておくといい
439:デフォルトの名無しさん
18/09/15 01:49:47.53 81XKWb5c0.net
情報系の学科でプログラムはそこそこ勉強してて
機械学習ライブラリを全く使ったことないんですがちょっと勉強したくて
機械学習入門ライブラリって何がおすすめですか
うまくいくかどうかは別にして
株とかFSみたいな時系列グラフの予測したり
将棋や囲碁みたいなゲームAIを作ってみたいです
440:デフォルトの名無しさん
18/09/15 01:59:22.37 yNUH5FEed.net
このスレは素人しかいないのかよw
441:デフォルトの名無しさん
18/09/15 02:40:30.25 1BKmfL0E0.net
>>421
それはなぜそう思う？
PCAの結果って、数学的にニューラルネットのオートエンコーダの結果と一致する。
機械学習の本にそう書いてあるだろ？
442:デフォルトの名無しさん
18/09/15 03:55:20.45 jdmxJboBa.net
ニューラルネットから入門すればPCA に言及してるとは限らんだろ。そんなことも分からんのかｗ
443:デフォルトの名無しさん
18/09/15 06:24:54.03 lguT9cyy0.net
測定を概論として知ってるといいよ
測定知らないと数理工学の理解が浅くなると思う
444:デフォルトの名無しさん
18/09/15 10:30:45.02 81XKWb5c0.net
測定ってはじめてきいたかも
回帰分析とか線形代数は最低限はわかると思います
445:デフォルトの名無しさん
18/09/15 12:29:12.79 oTIAmwpn0.net
>>428
測定ってmeasure(測度)のこと？
446:デフォルトの名無しさん
18/09/15 12:42:28.61 81XKWb5c0.net
たとえば時系列データの配列があったとして
なんてライブラリにどういう設定で実行すればいいかっていうのがわからない
どういうことをやるかっていうアルゴリズムの概論説明ばかりで
プログライミングの入門サイトみたいなのがあんまりなくて
何をインストールしてどうかけばいいかのプログラムサンプルを出してくれるサイトがあんまり見つからない
447:デフォルトの名無しさん
18/09/15 12:43:32.90 lguT9cyy0.net
計測工学、誤差論とかだよ
448:デフォルトの名無しさん
18/09/15 13:20:09.75 tpcXcC8D0.net
>>431
分類ならIrisとかベンチマークで使われるデータセットがあるので具体的な使い方も分かると思う。
君のやりたい事が何のアルゴリズムで実現できるかは、自分で概論一通り勉強しないと決まらないと思うのよね。
449:デフォルトの名無しさん
18/09/15 14:02:42.28 81XKWb5c0.net
>>433
ありがとうございます
irisていうの使ってみます
機械学習って行列から結果ベクトルを生成する関数をつくるもので
教師データとして入力出力ペアを与えたらそれに近い答えを出す関数が作られて
未知のデータを流し込んでもそれなりに答えが出るみたいなイメージだったから
ライブラリでやることってたいした違いはないのかと思ってた
450:CRFs
18/09/15 15:42:38.45 KIanXBkQ0.net
TensorFlow使ったほうがいい
くさるほどｻﾝﾌﾟﾙがある
451:デフォルトの名無しさん
18/09/15 15:47:56.06 KIanXBkQ0.net
CRFもTensorFlow使えばきっと余裕でできるﾊｽﾞ
452:デフォルトの名無しさん
18/09/15 16:08:00.97 81XKWb5c0.net
>>433
Iris 機械学習 で検索してブログ２，３よんでみたけど
これってあやめの画像を認識するだけにしか使えないの？
画像認識はいまのとこ興味なくて
時系列データ予測（株とかよりはシーズン途中でのペナントレースの優勝予測とか）
ゲームAIとか
ツイッター上で知識獲得や自動応答
とかそのへんをやってみたいんだけど
>>435,436
TensorFlowはきいたことあるかも
次はそれ調べてみます
ありがとうございます
453:デフォルトの名無しさん
18/09/15 16:10:06.41 +gRFgMvM0.net
自由度、将来性、普及率考えればtensorflow一択
日本語資料多めで取っつきやすいのはchainer
とりあえず動かしてみたいkeras
最近の論文の実装例多めでやや将来性ありpytorch
454:デフォルトの名無しさん
18/09/15 16:12:35.37 +gRFgMvM0.net
>>437
やりたいことが明確なのはいいけどそこからアーキテクチャを勉強せずに実装に移るのは無理がある
455:デフォルトの名無しさん
18/09/15 16:14:19.13 81XKWb5c0.net
>>439
そうなんですね
まずはプログラムを動かしてから
パラメータをかえていって使い方を覚えるみたいな感じで勉強してきたので…
とりあえず動かしてみたかったんですけど
456:デフォルトの名無しさん
18/09/15 16:54:50.74 tpcXcC8D0.net
決まったレスポンスが期待出来るWebやOSのAPI呼んで行く従来のプログラミングとは違いますな
457:デフォルトの名無しさん
18/09/15 16:57:36.10 VTJ0VoCAa.net
>>441
計算は確定的に同じ結果を得られるけど？
458:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:01:57.99 tpcXcC8D0.net
使うデータやモデル決めて実装するのも自分だもの。誰かが用意してくれた既存のAPI呼ぶプログラミングとは違うでしょ
459:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:10:33.80 VTJ0VoCAa.net
>>443
既存のクラスとかライブラリを一切使わないってこと？
コレクションとか配列とかもいちいち自分で管理するの？
もし仮にそうだとしたらそれを扱うような機能や関数を自分で作ってそれを利用するけどね
そこら辺は既存のライブラリ使っても結果への影響はほとんど変わらない
460:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:12:19.17 KIanXBkQ0.net
あいかわらず頭悪いは
ﾓﾃﾞﾙというのはﾄﾞｶﾀが使うﾓﾃﾞﾙの話じゃないからな
461:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:13:35.25 KIanXBkQ0.net
ｺｺが低学歴知恵遅れの限界
うんよくわかる
462:
463:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:16:25.26 VTJ0VoCAa.net
>>445
既存のAPIってなんのことを言ってる？
従来のプログラムがその既存のAPIを使うだけで完成するっていう認識は正しいの？
464:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:16:46.36 tpcXcC8D0.net
>>444
ライブラリを使っても自分の実装範囲が広いから、簡単なチュートリアル中々ないよね。って言いたかったんだ
465:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:19:28.82 tpcXcC8D0.net
これでも何か行ってくるようなら４４６の人におまかせするわ
466:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:27:07.77 VTJ0VoCAa.net
試行錯誤が必要って意味なら
そんなの当たり前の事じゃね
テレビのシステムとか
携帯電話の通信システムとか作るのに
試行錯誤が必要なかったとでも？
自動車や飛行機でも同様
467:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:30:38.30 KIanXBkQ0.net
数理ﾓﾃﾞﾙの話だからな
ｺｰﾃﾞｨﾝｸﾞの話なんかｺｺでは一切関係ない
まずやりたいことを
まずどういった数理ﾓﾃﾞﾙで実現するかという話になる
数理ﾓﾃﾞﾙでの実現方法をきめたら
次は、なにもわかってない低学歴底辺ﾄﾞｶﾀどもが作業するときに
どういった実装ﾓﾃﾞﾙにすれば一番ｺｽﾄを抑えることができるか
という話だからな
ぜんぜんかみあってないﾜｹ
わかった？
468:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:37:18.38 KIanXBkQ0.net
で、TensorFlowはその数理ﾓﾃﾞﾙを
組み立てるためのﾗｲﾌﾞﾗﾘが充実している
当然、数理ﾓﾃﾞﾙがわかってないと
そんなﾗｲﾌﾞﾗﾘは使いこなすことはできない
469:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:45:46.95 VTJ0VoCAa.net
>>451
数理モデルの所が物理モデルだったりするけど
やってることは同じようなものだ
それは普通に行われて来たこと
470:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:52:05.55 VTJ0VoCAa.net
>>451
で結局何を言いたいかって事だけど
期待した結果を得られなくて大変だ
と言いたいの？
まぁガンバレ
471:デフォルトの名無しさん
18/09/15 17:53:12.18 KIanXBkQ0.net
物理はちゃんと現在もっとも有力な仮説があるからな
その仮説にあてこむだけですむ
検証可能で検証可されてるｻｲｴﾝｽの成果をそのままﾃｸﾉﾛｼﾞｰに反映する土台ができあがってる
そういった成果は、ﾊﾞｶでもﾁｮﾝでも利用することができる
AIにはそういうもんがない
形而上学の世界だからな
低学歴知恵遅れにはこの意味がわかることはないと思うわ
車程度ならﾆｭｰﾄﾝ力学で十分だしな
472:デフォルトの名無しさん
18/09/15 18:01:04.76 RyZhDvOSa.net
>>455
それが実現できないことに対する言分かな
他の組織で実現できたら
その時はどんな言分を考えるのかな
まぁ大変だろうけどガンバレ
473:デフォルトの名無しさん
18/09/15 18:03:52.60 tpcXcC8D0.net
tfってそういうものなのね
474:デフォルトの名無しさん
18/09/15 18:04:21.99 KIanXBkQ0.net
このｽﾚの低学歴知恵遅れたちは
まず数学は文系であることを理解することが先
475:デフォルトの名無しさん
18/09/15 18:28:11.11 aDVtzTM20.net
数学、プログラミングは論理学なのか？
少なくとも数学はそうかもね。プログラミングはハードの知識も必要だから工学の要素があるけど
476:デフォルトの名無しさん
18/09/15 18:35:36.27 AVfR6YnTF.net
スレチ
477:デフォルトの名無しさん
18/09/15 18:56:43.43 81XKWb5c0.net
プログラム板なのにプログラムの話NGだったんですね
失礼しました
478:デフォルトの名無しさん
18/09/15 20:49:01.87 /sR8KW2Oa.net
捨て台詞を吐いて、その程度で諦めるていどのモノなのか?
479:デフォルトの名無しさん
18/09/15 21:41:23.44 81XKWb5c0.net
捨て台詞のつもりはないんですが…
自分のレスがきっかけでスレの流れがよくなかったのでやめたほうがいいのかなと思って
なんかすごく感じ悪く受け取られちゃってますね
ほんとに申し訳ないです
TensorFlowを教えてもらったので使い方ぐらいは自分で調べてみます
ほんとは使ってる人にききながらやったほうが絶対早いと思うんですが…
480:デフォルトの名無しさん
18/09/15 21:41:48.76 EPdHYaRJ0.net
あほでも使えるAIの学習済みライブラリが、すぐに出てくるかと思ってたけど、出ないな
実用に達していないレベルなら有るけど
URLﾘﾝｸ(dev.smt.do)
481:como.ne.jp/?p=docs.api.index
482:デフォルトの名無しさん
18/09/15 21:46:41.15 xey2DpHS0.net
>>463
TensorFlowのラッパーのKerasがやさしい。
サンプルは幾らでもある。
まずMNISTでもやってみなさい。
483:デフォルトの名無しさん
18/09/16 08:48:23.30 MIKVdUGB0.net
いい夢見ろよ（笑）
484:デフォルトの名無しさん
18/09/16 09:32:05.41 vTRQPpRB0.net
株の予想とかペナントレースの予想とか、AIの使いみちが全然わかってないなｗ
485:デフォルトの名無しさん
18/09/16 09:58:15.93 pVLTHjJp0.net
ユー、タイムマシン作っちゃいなよ
486:デフォルトの名無しさん
18/09/16 10:08:57.97 DPDUfIAP0.net
>>467
じゃあAIの使い道って何？
487:デフォルトの名無しさん
18/09/16 10:24:42.93 J7jkqE/NM.net
クラスタリングとか
488:デフォルトの名無しさん
18/09/16 10:31:26.53 yGlb1wug0.net
AIじゃなくて人間の知能だって未来の予測は難しいわw
489:デフォルトの名無しさん
18/09/16 11:27:04.34 pVLTHjJp0.net
夏休み終わったのに怒涛の教えて君爆誕
490:デフォルトの名無しさん
18/09/16 14:08:29.73 Xvs/hqWSM.net
その教えて君を追い払う役目の自称高学歴有識者のお前らのコメントも、いかにもブラックボックスから出た答えを鵜呑みにしてそうな抽象的なものばかり。
類は友を呼ぶ。
491:デフォルトの名無しさん
18/09/16 14:27:29.53 EtoE+Y4id.net
>>473
では正解サンプルとしてお手本を示してください。
492:デフォルトの名無しさん
18/09/16 18:04:12.36 xlirAkV8a.net
>>473
具体的なコメントまだぁ？
493:デフォルトの名無しさん
18/09/16 21:36:06.16 h2MQFGAYM.net
>>473
具体的で独自解釈な論文まだぁ
494:デフォルトの名無しさん
18/09/17 01:18:13.47 B9Ff9U8Oa.net
スロベニア製のオレンジ使ってる人いる？
495:デフォルトの名無しさん
18/09/17 13:40:23.85 wcqhWGbh0.net
今日は統計解析の勉強する
496:デフォルトの名無しさん
18/09/17 15:07:41.13 r0SMjS9V0.net
明日はどっちだ！
497:デフォルトの名無しさん
18/09/18 20:40:14.73 k7v+ymOu0.net
ubuntuにjupyterをインストールしようとしたけど、これもう無理だな
英語コミュニティでも、ちゃんとは内容を理解できないけど、みんなで無理だのなんだの言ってる感じ
pythonのパッケージを管理するためだけに
linuxについてをここ二週間ずっと勉強してきたのに初手でつまずいてしまった
498:デフォルトの名無しさん
18/09/18 20:42:18.85 k7v+ymOu0.net
あっ、condaを使ってしまえば話は別ね
499:デフォルトの名無しさん
18/09/18 20:49:20.88 S3XkALSh0.net
どういうこと？Jupyter Notebookがブラウザで立ち上がるだけじゃダメなの？
500:デフォルトの名無しさん
18/09/18 20:52:03.60 Jydth2ea0.net
時系列解析の自己回帰(AR)モデルについて教えてください
「AR(1) = Rt = μ + Φ1Rt-1 + εt」という式で
次数1の時「Rt: 今回の値」は「Rt-1: 1つ前の値」から推定される
という式ですが、この「1つ前の値」は実測値ですか?
それとも「Rt-2」を使って算出された予測値を説明変数と
するのでしょうか？
前者が正しいなら1つ前の実測値がないと予測できない事になりますが、
後者が正しいなら何時点か前の初期値1つだけで何時点も後の
値を予測可能だと思うんですが、どちらでしょうか？
501:デフォルトの名無しさん
18/09/18 21:40:22.66 5LJPbrObM.net
>>487
何を分析するかに依るけど
一般的には実測値だと思う
502:デフォルトの名無しさん
18/09/18 21:54:26.20 Jydth2ea0.net
>>484
ありがとう。株価だよ。
すげえ悩んでたから助かったよ。
503:デフォルトの名無しさん
18/09/18 21:56:59.45 Jydth2ea0.net
>>484
ごめん、正確には収益率。
504:デフォルトの名無しさん
18/09/18 21:58:14.97 3M7OTvKW0.net
>>482 せっかくのLINUX環境なのに、CLIで起動できない実行環境なんて悲しすぎる なんて思ったけど、jupyterlabなら簡単にインストールできた コレ、次世代すぎて使いこなせる気がしないけど 今ぱっと動かした感じだとpycharmの更に上を行くほど更に凄いな てか今年の春にjupyter notebookの使用方法をマスターしたのに もう上位互換が出るのかよ。やってらんねーよ
506:デフォルトの名無しさん
18/09/18 22:20:56.79 yX9O6HZv0.net
株価って機械学習で予測できるの？
こないだ質問したら人間ができないことはできないっていってなかった？
507:デフォルトの名無しさん
18/09/19 00:03:09.71 qfGEDKPk0.net
単純なデイトレゲームと仮定した場合
株：できる、しかし実際には法律でアウトになるのでできない
見せ板を多用した相場誘導や短時間での注文&キャンセル処理でAPIに負荷かけた時点で
法律的にアウト
仮想通貨：できる
株ではできない見せ板を多用した相場誘導が基本的に無制限で法律で取り締まられてもいない
取引所に負荷かけすぎて怒られたりBANされることは多々あり
具体的には、板を出しているのが人間かそうでないかを見分けることで
肉入りから証拠金を巻き上げるような動きが可能になる
長期的嫌気判断として見た場合
株：できる
実際に行われているのは上場企業の役員のTwitterチェックなど
マイナスやトラブルを引き起こすような発言があったとシステムが判断した場合
(要するに異常検知の一種で炎上を検知している)
AIによって一斉に売られたりする
よくマイナス異常検知のターゲットになってるのはイーロン・マスクと関連企業
マイナスの異常でなくプラスの異常検知でも同じ
ニュースに対する反応なども見る
仮想通貨：できる
しかも風説の流布の取り締まりなどが行われていない為やりたい放題できる
大手仮想通貨メディアを裏で操る人々は、この手の手法で荒稼ぎしているだろう
直近で言えば、ゴールドマン・サックスの仮想通貨トレードデスク開設中止報道etc...
まぁちょっと勉強すれば誰でも思いつくよな
仮想通貨はこんな各国の法整備状況で、ビットコインETF承認なんてされたらある意味祭り
508:デフォルトの名無しさん
18/09/19 00:12:36.78 2H97zkt+0.net
取引方法がはじめからわかってたら、高速なシステムトレードやるだけだろ。
株価じたいではなく、ニュースからデータ仕入れて、何に反応するかの部分のAI化ってことか。
509:デフォルトの名無しさん
18/09/19 07:51:57.58 Y3nn/dRn0.net
見せ板してる時点で、予想できてないじゃんｗ
510:デフォルトの名無しさん
18/09/19 08:01:29.20 K7UZA9LYa.net
予想の値を出すことは可能
だけどそれで目標の利益を得られるかは別じゃね？
一度上手く利益を得られたとしても
トータルでは違う結果になるかもしれない
511:デフォルトの名無しさん
18/09/19 11:10:21.21 412dQebS0.net
AI×株の話題は荒れるから、野菜の分類でもやってろ
URLﾘﾝｸ(tech.nikkeibp.co.jp)
512:デフォルトの名無しさん
18/09/19 11:32:57.12 lkpniOf60.net
ステマ
513:デフォルトの名無しさん
18/09/19 12:36:23.68 Y3nn/dRn0.net
判別難し過ぎワロタ
URLﾘﾝｸ(tech.nikkeibp.co.jp)
514:デフォルトの名無しさん
18/09/19 12:56:40.73 qfGEDKPk0.net
荒れるっていうか実際やってる人達が他のやつもみんなやりだすと稼げないからな
仮想通貨のデイトレゲーは大資本ないと厳しい(ただし、手数料フリーの取引所は例外)
深層異常検知の自動取引なんてすごいお手軽にリスクを最小化できる
まぁこの程度はネタバレにすらならん
大手はみんなやってることだろ
515:デフォルトの名無しさん
18/09/19 13:07:48.03 Y3nn/dRn0.net
震災後は地震になると猛烈に先物を売る地震アルゴとかあったけど、
全戦全敗で撤退した
516:デフォルトの名無しさん
18/09/19 13:36:19.39 0YSgxbfH0.net
>深層異常検知の自動取引なんてすごいお手軽にリスクを最小化できる
それってどうやって性能評価してんの？
517:デフォルトの名無しさん
18/09/19 14:27:41.75 cOJ83uNip.net
今日休みだから勉強してたけど5時間で参考書4ページくらいしか進んでない…
時間かけたからって理解したわけじゃないし…
ビニングとか交互作用とか多項式とか概要はまだしもなんでこれをやる必要があるのか全然分からん
518:デフォルトの名無しさん
18/09/19 17:46:00.61 kf9wev3s0.net
俺はもう一冊読破したよ
コツは実践しながら読むこと
519:デフォルトの名無しさん
18/09/19 18:05:00.19 vTJ3S9KO0.net
>>489
でも野村證券とか大手はAPIに負荷かけまくりじゃん？
おかしいよね？
見せ板も出しまくりだよね？
520:デフォルトの名無しさん
18/09/19 18:32:49.69 rc2jjf3P0.net
JUPYTERLAB、まじで統合開発環境になっていやがるな
機能が一気に増えたけど、余計なことまで出来るようになるのは吉か凶か
DSモドキ、機械学習エンジニア(笑)たちの御用達ツールって感じじゃなくなったな
本当にIDEだ。pythonを使って、チームで本格的な開発を行う人たちの強力なプラットホームだわ
521:デフォルトの名無しさん
18/09/19 19:09:37.45 uTNvKAU6a.net
jupyterlabはvim拡張がnotebookと比べて貧弱だったから使ってなかったけど今は進化したかな？
522:デフォルトの名無しさん
18/09/19 19:48:23.18 cOJ83uNip.net
>>500
一冊終えるのに何ヶ月もかかるわ
だからって完全に理解してるわけじゃないし時間かかった分どんどん忘れていくし…
実際コード書きながらやるんだけど参考書の説明が分からないと先に進めず考えこむんだけど分からなくても先にとりあえず進んだ方が良いのかなぁ
523:デフォルトの名無しさん
18/09/19 20:10:53.74 aiIpKBDGM.net
>>495
よーし、裏山に生えてたニラでも食うかー
524:デフォルトの名無しさん
18/09/19 21:33:48.11 kwGXfZ/C0.net
>>495
実物見りゃすぐ分かるよ
525:デフォルトの名無しさん
18/09/19 21:40:24.46 GiAtsVA80.net
>>504
いちいち立ち止まって考えるのも、無理やり先に進むのも、どっちも正解だろ
どういうやり方をしてもすぐに忘れるんだから
ただ、表面的な知識を忘れても、なにか身についているような状態にするのが理想なんじゃないかなとは思う
数学、統計学、機械学習の理論、情報科学の基本的な考え方
プログラマー的な物作りの直感や、WEB系なら文系的な能力などなど
そういうものが最も大切で、ライブラリやプログラムの文法、ツールの使い方なんかは
適当にそのつどそのつどで調べながら身につければOKなんじゃないか
最近、ツール関連は流行り廃りが激しいから、使い方をいっぱんに覚えるより
使い方がわからないツールを、英語ドキュメントを読みながら、なんとなく動かして
作業をちんたらちんたら進められる能力のほうが貴重な気がしてきた
526:デフォルトの名無しさん
18/09/19 23:21:12.82 Ev5NTVKN0.net
>>499
細かく読み進める前に、学ぶ意義付けを見直した方がいいんじゃないか。
入門書であれば章の始めなどに「何のためにこの章を学習するか」という意義付けが示されるはずだし、
示されないのであればあまり入門者向けの本ではないからもっと簡単な本から学んだ方がいい
527:デフォルトの名無しさん
18/09/20 10:23:59.56 gnTuzcyga.net
ＴＦ２、高レベルに進化するんだな
数年後にｋｅｒａｓ消えてそう
URLﾘﾝｸ(www.hellocybernetics.tech)
528:デフォルトの名無しさん
18/09/20 11:30:12.09 M2lBgQHaa.net
>>509
tensorflowとpytorchか？新しいの出てくるのか？
529:デフォルトの名無しさん
18/09/20 12:23:04.74 o2DcsKoW0.net
開発元同じだから
530:デフォルトの名無しさん
18/09/20 12:23:46.76 zlEb4gGt0.net
覚えるの大変だから、これ以上新しいものは出さないでほしい
531:デフォルトの名無しさん
18/09/20 12:30:15.73 7WHuQIEOF.net
おまいの脳は退化してる
532:デフォルトの名無しさん
18/09/20 14:26:41.94 X9J+trAU0.net
脳が学習を拒否してるだけだろ
533:デフォルトの名無しさん
18/09/20 20:04:23.98 5NSt/ZF+0.net
その機械学習の勉強意味あるんですか？
何か後に繋がるの？って言われた
そんなこと俺が聞きてぇよ！
何も知らない分からないとこから始めて勉強方法だって手探りだしやってる内容があってるか分からんし内容だって難しいしイメージ湧かないしで本人が一番不安だわ(；ω；)
なんだよちくしょう…(；ω；)
534:デフォルトの名無しさん
18/09/20 21:53:45.68 lp9E2ptbd.net
>>515
向いてない、無理してやることない
535:デフォルトの名無しさん
18/09/20 23:50:09.61 sVm7S3su0.net
我々の代わりにニューロンが学習してくれるのさ
536:デフォルトの名無しさん
18/09/21 17:00:40.03 2t2lIB8da.net
>>509
消えるも何も TF に統合されて普通に使われてるんだが…
537:デフォルトの名無しさん
18/09/21 17:58:59.29 MMpIEkeV0.net
俺にも機械学習を学んだ後のゴールが見えない
538:デフォルトの名無しさん
18/09/21 18:09:41.64 KMw7nMvLa.net
目的がないのに無理して学んでもしょうがないんじゃない？
受託分析の会社に就職したいとかこういうプロダクト作りたいとか、何かしらゴールを設定しないと学んだ事も役に立たないと思う。
539:デフォルトの名無しさん
18/09/21 18:27:13.56 2t2lIB8da.net
同意。もう素人がちょっと勉強してどうにかなるレベルじゃないし
540:デフォルトの名無しさん
18/09/21 19:46:22.75 egkcJrwz0.net
仕事に付けばゴールが設定されるんでは
541:デフォルトの名無しさん
18/09/21 20:31:40.71 y+ZygFeU0.net
何となく流行ってるからオライリーのディープラーニング本買ったけど、
私立文系非職業プログラマが趣味で手を出せる感じじゃない？
542:デフォルトの名無しさん
18/09/21 20:34:15.20 Hsxyb3Kxd.net
趣味でやるならいいんじゃないの。ゆっくり基礎から楽しめばいい
543:デフォルトの名無しさん
18/09/21 20:36:04.02 LuvXm+Whp.net
deepで回帰やってる人ほとんど殆ど見ないし明らかに回帰問題な物もクラス分類に置き換えてやってるの見る限り回帰よりも分類の方がハードル低いんですかね
544:デフォルトの名無しさん
18/09/21 20:36:50.09 81NIT4ig0.net
当たり前だろ
計算コストも高い
545:デフォルトの名無しさん
18/09/21 22:11:23.45 MMpIEkeV0.net
>>523
いや、理論が分からないんじゃなくて、
膨大なデータと強力な計算装置がないと、たいした物は作れない。
つまり、個人がチマチマと何かを作る用途には向かない
546:デフォルトの名無しさん
18/09/22 00:13:45.94 ZacBjrxHa.net
個人でもアイデア次第で面白いもの作れると思うけどな。
計算資源は趣味でやるレベルならクラウドサービス借りればいいし、
画像分類系ならImageNetのファインチューニングである程度は精度上げられる。
ラーメン二郎識別の人も、ベースの画像は自作のクローラーで集めた3万枚くらいでデータ拡張やGANで増やして精度を上げたと聞く。
サービスとして提供するレベルを目指すなら企業の力がいるけど、それは機械学習に限ったことではないし、
個人で楽しむ環境は自力で十分に用意できると思う。
547:デフォルトの名無しさん
18/09/22 00:38:25.15 l1Z1a/8Ia.net
AzureとかGCPとか使いたいけど無料でやりたくてもカード登録必須で無料枠越えたら勝手に課金されるのが怖い
勝手に課金せず無料枠越えたら問答無用でストップしてくれればいいのに
548:デフォルトの名無しさん
18/09/22 00:40:04.67 K4iJB0qOa.net
教師なしでできる事やればいいのに
強化学習とかさ
549:デフォルトの名無しさん
18/09/22 00:50:07.29 uHslz/QL0.net
できるかよ
どれだけ借りるつもりだ
550:デフォルトの名無しさん
18/09/22 00:51:12.19 7+L6lvEZ0.net
>>529
GCPは無課金枠使い切ったらクレカ開始するまでワンステップあるよ。
使い切った時点でサービスが一度止まるはず
551:デフォルトの名無しさん
18/09/22 02:23:42.00 MAFBmZ+e0.net
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URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
552:デフォルトの名無しさん
18/09/22 10:37:32.71 IfrUT1bl0.net
GTX1080 一枚くらいなら個人買うけど、何すべえ
553:デフォルトの名無しさん
18/09/22 11:17:23.77 PGp2AKzL0.net
低学歴知恵遅れが独学で機械学習を学習しても
一向に学習効果があがらない
このｽﾚみてればよくわかるだろ
それと同じだからな
まずﾊﾞｶは勉強のしかたや努力のしかたが分かってない
だからﾊﾞｶはﾊﾞｶのまま
さらにﾊﾞｶはﾊﾞｶの自覚がない
だからﾊﾞｶはﾊﾞｶのまま
もうｶﾝﾍﾟｷなﾚｽ
554:デフォルトの名無しさん
18/09/22 11:25:37.78 K4iJB0qOa.net
流行りのディープラーニングやりたいのはわかるけどさ
データ集めるのもチューニングするのも難しいから、初心者が自前のデータでやるのは難しいと思うよ
まずはSVMとか決定木みたいな古典的な手法から入るべき
データが少なくてもそこそこ上手くいくから
555:デフォルトの名無しさん
18/09/22 11:26:26.13 K4iJB0qOa.net
ディープラーニングだけが機械学習じゃないよ
556:デフォルトの名無しさん
18/09/22 11:28:18.51 IfrUT1bl0.net
自分はそのつもりっす。方式による計算量の多寡の検討もつかないのでまずは一通り遊んでみる
557:デフォルトの名無しさん
18/09/22 13:26:53.70 fcKY0ssXa.net
このスレってnlp ネタ殆ど出ないよな。あんまやってる人いないのかな。
allennlp 使いたいけど評判どう？ 知ってたら教えて
558:デフォルトの名無しさん
18/09/22 13:47:27.41 +pucmWord.net
>>539
このスレは超初心者救済スレだから。LSTMもattentionもまったく出てこないw
AllenNLPは良くできてるけど少しハードル高いかも、仕様の把握が面倒
559:デフォルトの名無しさん
18/09/22 13:48:31.14 xOVRbYWfF.net
nipless
560:デフォルトの名無しさん
18/09/22 13:51:54.80 IfrUT1bl0.net
ダジャレスレ
561:デフォルトの名無しさん
18/09/22 13:56:57.15 fcKY0ssXa.net
>>540
サンクス、そう言えば rnn の話し見ませんね。
やっぱドキュメント読まないとダメか… pytorchもわからんとダメ？
562:デフォルトの名無しさん
18/09/22 17:59:22.10 QjN0TaMB0.net
ここに書いても無駄だろうけど
Attentionした時間順を特徴に埋め込んでから
CNNでその時間を考慮しつつ、初期層含め各層の時間情報を参照しながら畳み込む
ってモデルさっさとでないかなぁ
sota必至だから早く論文出てほしい
脳はやってる
URLﾘﾝｸ(www.eurekalert.org)
でも既存の機械学習では、初期の特徴に時間を付与することはほとんどやってない
RNNやLSTMが上手くいってないのは、初期から時間情報を連続的に把握して時間変化率を学習できないからだよ
いくら微分しても変化率とっても、初期状態からの時間情報を連続的に把握できないから学習できてない
一方、音声を特徴とする場合、ほとんどシークタイムが特徴に自動的に含まれるから
処理はクソ重くなるけど、高品質な結果が得られる
人間に置き換えても一緒
感覚器官は注意と畳み込みを同時に行いながら、それらの順でシーケンスを伝えて
脳はこの順番を記憶している
563:デフォルトの名無しさん
18/09/22 18:13:18.49 tW/Yy4gZ0.net
機械学習もいいが、センサーにはかなわん
ブラックボックスの中のものを重さや振った時の音で予測する・・・なんて回りくどいぜ
X線撮影で確認しろ
未来予測ならワームホール望遠鏡だ！
564:デフォルトの名無しさん
18/09/22 19:40:46.36 fcKY0ssXa.net
長崎は勝たないと脱落するぞ
565:デフォルトの名無しさん
18/09/22 19:41:06.05 fcKY0ssXa.net
ごめん、誤爆 orz
566:デフォルトの名無しさん
18/09/22 21:29:54.41 2qFIpkAdd.net
>>543
ドキュメントをなぞるだけなら不要
567:デフォルトの名無しさん
18/09/22 22:34:55.25 z+m4dANi0.net
>>503
デフォルト設定は貧弱
カスタマイズありきで拡張性は高いんだけど、使いこなせないなら、旧版をずっと使い続けた方がよさそう
こんなツールの設定コマンドを覚える暇があったら他にやらなければならないこと五万とあるだろ
俺は覚えるつもりだけど・・・
568:デフォルトの名無しさん
18/09/23 12:44:56.23 bLvK9Iso0.net
俺みたいな雑魚はまずnumpyとpandasとmatplotlibを使いこなせるように頑張るとこからだな
569:デフォルトの名無しさん
18/09/23 15:05:02.43 /sY9qa+Ta.net
>>550
的を得てるけど、深層学習が目的なら keras のサンプルでも動かすとモチベーションが保ちやすい
>>54
570:8 了解。ボチボチ覚えるつもりではいます
571:デフォルトの名無しさん
18/09/24 02:46:29.51 igBDxXXr0.net
>>544
カプセルネットワークみたいにベクトルに拡張して空間情報とするのは？
572:デフォルトの名無しさん
18/09/24 04:22:26.78 6dcTB1Rg0.net
>>544
マルコフ連鎖をモデルの中に組み込めば良いんじゃ無い？
でも微分で消えてしまうのかな．
573:デフォルトの名無しさん
18/09/24 09:09:25.13 ekT6BbXIa.net
>>551
chainerのサンプルコードの方が楽。
574:デフォルトの名無しさん
18/09/24 12:16:47.58 lNNMZfDzd.net
>>554
まだ使ってる人いるのか
575:デフォルトの名無しさん
18/09/24 12:26:29.26 VhNQr7Aka.net
>>554
オワコンの名前をあげていちいち絡むな
URLﾘﾝｸ(trends.google.co.jp)
576:デフォルトの名無しさん
18/09/24 16:12:04.69 6L+7kJR10.net
>>552
カプセルネットワークの手法だと
各層で獲得した特徴同士の空間的相対位置は正確になるけれど
それでは汎用性がない
脳は空間的相対位置を崩す事もできる
これは記憶している各時間情報を参照して相対位置すら入れ替え可能だからできる
注目した部分の特徴だけを切り取って、別物として貼り付けるのではなく
一定の連続的時間情報部分を切り取って、その部分の特徴を別の連続した時間情報の一部分をキーとして
完全に連結させることができる
だから本当の汎用性を獲得するためには、時間情報の連続的把握が絶対に必要になる
>>553
マルコフ性はこの場合適さない
何故ならば、脳と同様の構造を獲得するためには
過去、現在、未来すべての情報を参照する必要性があるから