18/10/19 17:38:40.69 R1ndva0Ba.net
>>819
なるほど、、ためになります。
そういう実用的な事が書いてある書籍か何かありませんか？
ディープラーニングの本いろいろみて回ったのですが、
理論(数式)責めでドヤってる本か、
ネット見れば分かる程度の初歩的な実装方法書いたような本しかなくて困ってるのですが・・
欲しいのは数式でもチュートリアルでもなく実用性のあるものなのですが。
これ1冊あれば数式読まなくてもモデル選定からチューニングのコツまで分かるみたいな本ないですか？
851:デフォルトの名無しさん
18/10/19 17:55:39.31 pogP5zPXr.net
>>820
そんなうまい話ないぞ
学習したいデータや問題毎に色々な試行錯誤がある
仮に望むような本があって表面だけなぞったとしても同じ悩みにぶつかるよ
852:デフォルトの名無しさん
18/10/19 18:30:36.19 aSQ6R7eH0.net
今CycleGANの学習をCPUでやってる
何時間かかるんだろう・・・。
853:デフォルトの名無しさん
18/10/19 18:39:27.03 NZMDXKZv0.net
cycleganは夢が広がるほど万能感あるけど実際はなかなか上手く学習しない
854:デフォルトの名無しさん
18/10/19 20:03:10.47 aSQ6R7eH0.net
>>823
形状を変化させるのは苦手みたいだね
テクスチャ系なら上手くできる
それにしてもCPUで1時間半やったけど1エポックも進まないわ・・・
855:デフォルトの名無しさん
18/10/19 21:18:55.91 TlirwEgq0.net
>>818
そういうこと(猫画像とそれ以外画像とに分ける)で学習してる例が多いと思うけどね。ただ指摘があるように正例と負例の数は揃えないと。
あなたが実際にその分類器を使う段階になって、猫以外の画像としてどういうものが入力されるのか？ それに近い分布のものを負例としなきゃ
「仕事ではじめる機械学習」あたり読んでみては(自分は読んでないけどw)
856:デフォルトの名無しさん
18/10/19 22:14:56.20 R1ndva0Ba.net
>>821
まあそうですよね。
でもいかんせん素人だと何をどう試行錯誤していいかすら分からないので
行き詰まった時に試してみるチェックリストみたいな感覚で使いたいのですが・・
857:デフォルトの名無しさん
18/10/19 22:16:47.09 R1ndva0Ba.net
>>825
ありがとうございます。
入力に近い分布のものなら1クラスにまとめて放り込んでも大丈夫なんですね。勉強になりました
本もチェックしてみます。
858:デフォルトの名無しさん
18/10/19 22:17:32.42 TrVy4dze0.net
誰かコンサルしてあげなきゃ。素人が機械学習使えないだけなのに機械学習自体が評価されなくなる未来が見える
859:デフォルトの名無しさん
18/10/19 23:05:52.00 dup5d98D0.net
URLﾘﾝｸ(towardsdatascience.com)
上記のリポジトリ
URLﾘﾝｸ(github.com)
860:デフォルトの名無しさん
18/10/19 23:52:54.51 heGbLBdq0.net
>>820
数式から逃げるな。
機械学習の数学程度でうろたえてるようじゃ人生きついぞ
861:デフォルトの名無しさん
18/10/20 00:58:23.13 2DsZDK0Sa.net
正例と負例の訓練データ数が全く桁違いの場合って割と多いと思うんだけど
例えば機械の故障判定とか製品の不良判定とか、正常データが大量にあって異常データは僅かになるのが典型的
その場合全て正常と判定するモデルの正解率は高くなるが、混同行列見たりF1値を評価指標にすればそんなのは非常に悪い学習結果と判断できるから排除できる
862:デフォルトの名無しさん
18/10/20 13:39:51.48 MvoUANTC0.net
Macbook ProのCore i7 CPUで半日やったが、
1エポックしか学習できなかったわ
Geoforce GTX 1080 Ti買うことにした
27万ぐらいするけどもっと安く買えねーかな
863:デフォルトの名無しさん
18/10/20 16:25:47.62 d68y9Vxsa.net
MacBookProなら一応グラフィックカード付いてるはずだけど呼び出せてなくない？
2016年モデルだけどついてるよ、スペックはお情け程度かもしれないけど
864:デフォルトの名無しさん
18/10/20 16:36:17.04 d68y9Vxsa.net
>>830
理解出来ない訳では無いですけど無駄手間じゃないですか？
ただツールとして使いたいだけで理論を開発しようって訳ではないので(そもそも数式には興味ない)、
数式見るのは研究者がやればいいと思うのですが。
ガウシアンぼかしの式すら知らない素人でもリファレンス見て試行錯誤で華麗にフォトショップ使いこなしますよね？
あんな感じに早くなればいいと思うこの頃です
865:デフォルトの名無しさん
18/10/20 16:48:12.80 n6bj2eyUM.net
proでもディスクリートGPUが載ってるかどうかはモデルによる。
866:デフォルトの名無しさん
18/10/20 16:55:13.15 jHhEz0TNM.net
>>834
それはない。数式読まずに避けてたら本質は理解できない
867:デフォルトの名無しさん
18/10/20 16:58:22.99 yNArAPz00.net
特
868:定のものを認識させて物理空間上の位置（座標）を出力値とする場合って SSDやYoloのような物体認識を使った方が早いかな？ >>883 882が何のライブラリを使ってるか知らんけど、tensorflowのMac版はCPUしか対応してない
869:デフォルトの名無しさん
18/10/20 17:04:33.60 V8iNamHla.net
最先端の研究結果の数式が必ずしも理解できる必要はないが
機械学習の基礎になる線形回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワークの全結合層の原理程度は分かっていなければ厳しい
これが理解できていなければ自分の手持ちデータで何かやろうにもどんな手法を使うべきか見当も付けられず、
名前を知ってるものを適当に使ってみて精度が良かった・悪かった、と錬金術的にやるしかなくなる
870:デフォルトの名無しさん
18/10/20 17:09:48.35 gp/trlhl0.net
機械学習ではな
自分よりお利口なもんはできない
まず自分がなんでﾊﾞｶで頭悪いかを考えたほうが有意義だからな
ﾊﾞｶのくせになんで自分よりお利口なもんができると思うのか
そこが不思議でならない
871:デフォルトの名無しさん
18/10/20 17:17:07.08 gp/trlhl0.net
ﾊﾞｶでなければ
どうやったら自分が効果的に学習できるか考えるからな
自分が効果的な学習ができないのに
計算機で効果的な学習とかまずﾑﾘ
872:デフォルトの名無しさん
18/10/20 17:42:16.87 aRbeGa2e0.net
以上、ﾊﾞｶの主張でした
873:デフォルトの名無しさん
18/10/20 18:39:36.65 AUqXYm6Fa.net
>>834
フォトショップを知識がなくても使いこなせるのはアルゴリズムが成熟していて大半の処理は裏方で自動でこなしてくれてるから
機械学習では自動で問題毎に自動で最適な処理をできる技術がまだ確立されていないから、ツール的に軽く触っただけで良い結果を得るのは難しいよ
874:デフォルトの名無しさん
18/10/20 18:49:17.27 gp/trlhl0.net
知識って。。。
画像処理ｿﾌﾄとか画像ﾃﾞｰﾀのﾋﾟｸｾﾙ加工やってるだけやんけ
で、見た目がそうなってる
とりあえず見た目こんな感でいいや
ｺﾚを機械学習と同じと思ってる時点でもうね
875:デフォルトの名無しさん
18/10/20 20:39:27.85 k0LrzqP2a.net
>>836
本質を理解しようとはあまり思っていませんね。
とりあえずツールとしてﾗｸﾁﾝに使えたらそれだけでよいので・・
>>837
そうだったんですね、自分winでブートしてるのでそれは知りませんでした。
>>838
そうなんですよ、そこなのです。
だから手持ちデータとやりたいこと等から使うべき手法やモデルを教えてくれる本とかがあればいいんですけどねえ
876:デフォルトの名無しさん
18/10/20 20:44:45.92 k0LrzqP2a.net
>>842
そうですよね。
だから最適な処理を見つけるためのバイブル的なものがあればなあと思っています。
>>843
本質的にはあまり変わらないと思うのですが。
上の人が言っている通り自動化する技術が確立されていないだけで、
学習自体はデータに対して同じ処理を繰り返してるだけですし、
フォトショップでいう見た目=テストaccなりlos、という感じで使えても悪くないと思いますし
最近でいうならそれこそGANなんて見た目だけの話なのでとりあえずこんな見た目でいいや、で解決すると思います。
877:デフォルトの名無しさん
18/10/20 21:05:27.07 xvv7H8Vz0.net
それはそうかもしれないがそうだとするとプログラム板の話題ではなくなるな
878:デフォルトの名無しさん
18/10/21 03:09:43.34 yA/rLZti0.net
まあ発展途上よな
実用も含めて
879:デフォルトの名無しさん
18/10/21 05:50:34.84 MsXt9/J70.net
>>845
>だから最適な処理を見つけるためのバイブル的なものがあればなあと思っています。
これは最先端の研究なので論文を読んでパラメータの設定はどうするとか学ぶ必要がある．
いくら機械学習の出版が早いとはいえ待ってたら2，3年は遅れた知識になる．
後結局手法はAutoMLとかで大体今でも自動化できてるんだけど，データから推定した結果の解釈とかの問題もあるし，
全部が全部バイブル通り行くとは行かないのが現実．「全てのモデルは間違ってる．完全なる解釈はない」というのが統計学の鉄則だよ
880:デフォルトの名無しさん
18/10/21 05:53:12.18 MsXt9/J70.net
赤池先生の経歴をと尊敬を持って機械学をやるべきだと僕は思ってる．
汎化誤差の最小化だけじゃあまりにもつまらないし．最近のAmazonの差別AIみたいなのができるのが落ち．
未来はどうなるか分からないけど数式から逃げることはできないと覚悟した方が良いと思う．
881:デフォルトの名無しさん
18/10/21 08:11:33.22 UfdBUaGe0.net
lossの定義の仕方さえ分かれば良いだけの話だろ
昔なんか自動微分を手前で実装してたんだぞ
882:デフォルトの名無しさん
18/10/21 08:40:17.71 Cf36qMnJM.net
>>833
俺のは2018モデルだけどNVIDIAだったかな？
あと
2080 Tiの方がコスパ高い
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
883:デフォルトの名無しさん
18/10/21 08:54:49.06 Cf36qMnJM.net
あー最新版TensorflowではmacのGPUサポートしてないわ
884:デフォルトの名無しさん
18/10/21 09:46:27.36 IzQUIvSq0.net
>>849
AICはねｗ
885:デフォルトの名無しさん
18/10/21 10:11:18.91 MsXt9/J70.net
最近edX初めてめっちゃいいよな
886:デフォルトの名無しさん
18/10/21 10:24:19.90 Pb7O8TaX0.net
courseraの"How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers"っての始めたけど、
これはムズいわ
まず、ロシア人が何を言ってるのか聞き取れない
887:デフォルトの名無しさん
18/10/21 10:38:57.18 MsXt9/J70.net
ロシア語はきついわ
888:デフォルトの名無しさん
18/10/21 11:29:45.72 sjXodBVwF.net
>全部が全部バイブル通り行くとは行かないのが現実．「全てのモデルは間違ってる．完全なる解釈はない」
ほんそれ
889:デフォルトの名無しさん
18/10/21 13:35:30.75 Ya81v9Q1a.net
>>848
最先端のネットワークはモチロンそうでいいと思うのですが、
DropoutやらReLUとか組み込んだCNNならもう流行りだして2,3年は経ってると思うので
それくらいの構造のCNNでimagenetのような分類タスクしようと思った時にモデル選定とかどうチューニングしたらいいとかある程度まとめてくれてるような書物があったらいいなと思いました。
890:デフォルトの名無しさん
18/10/21 14:04:50.88 MsXt9/J70.net
>>858
あるのでは
891:デフォルトの名無しさん
18/10/21 14:07:48.83 MsXt9/J70.net
最近の書籍だと直感ディープラーニングとか
892:デフォルトの名無しさん
18/10/21 16:57:03.15 SdRIg5RYa.net
あれこれ楽すること考える前にCourseraの有名な機械学習コースのシラバスの各項目をざっくりとでも他人に説明できないレベルならCourseraやるのが一番手っ取り早い
893:デフォルトの名無しさん
18/10/21 17:34:54.29 fxS7+DP10.net
Coursera教に入信すれば救われます
894:デフォルトの名無しさん
18/10/22 13:50:58.13 DttoQmKL0.net
なんかスレ面白くなくなったな
895:デフォルトの名無しさん
18/10/22 14:08:49.04 hF2/Is9u0.net
じゃ、chainerの話でもするか！
日本の会社なのに公式に日本語ドキュメントがないやん、とか
896:デフォルトの名無しさん
18/10/22 14:26:31.01 DttoQmKL0.net
>>864
世界を狙っとるんやない？
897:デフォルトの名無しさん
18/10/22 14:37:01.74 zvg+yeJrr.net
CEATECでPFNが出してた片付けロボットすごいよな
898:デフォルトの名無しさん
18/10/22 14:48:12.27 go7C76bPa.net
いい感じのクロスモーダルモデル考えたけど適用事例が思い付かない
899:デフォルトの名無しさん
18/10/22 19:35:15.84 M3H01wI/p.net
>>866
物体検出、物体判別、位置特定は他の所でも出来るんじゃね？
その正確さとかが実用になるかどうかだろうけど
900:デフォルトの名無しさん
18/10/22 19:59:52.03 8nbAtIu2a.net
>>868
それらを現実世界のロボットの動作に結びつけるのは難しい
あと口頭で指示も出せるらしい
901:デフォルトの名無しさん
18/10/22 22:45:23.68 IVZcl8cFa.net
PFNロボのアピールポイント:
・衣類の画像認識ができる(衣類、布は置き方によって形状が大きく変わるため難度が高かった)
・対象によって掴む位置、掴み方を変える(けん玉は棒の部分を掴むなど)
・日本語の命令に従い行動できる
・ラフな言い方、ジェスチャーを認識できる(指差しながら「あそこに片付けて」で認識できる)
・展示会の騒音、変化する照明環境で1日連続稼働できる
902:デフォルトの名無しさん
18/10/23 09:47:19.57 ruDoWt35p.net
どこもかしこも画像データを扱う事を前提として文章書いてるから嫌になってくる
903:デフォルトの名無しさん
18/10/23 10:02:16.82 2OPbXDwm0.net
二ーズは疑問だけど、頭の固い機械制御の業界には良い刺激
904:デフォルトの名無しさん
18/10/23 10:19:26.64 bd7/TlGt0.net
緩い機械制御（LOL）
905:デフォルトの名無しさん
18/10/23 10:59:29.01 2b6Tbph30.net
メリットが分かりやすい分野で教科書書いたら、参入者が増えるから先行者は嫌がるもの
906:デフォルトの名無しさん
18/10/23 12:17:00.88 MT32asC/a.net
先行者が新規参入嫌うって、オープンソース化で新規参入増やすことで急速に技術の新陳代謝促すことで発展しているIT業界を逆行しているようだ
907:デフォルトの名無しさん
18/10/23 14:24:49.91 pUmb/2Nb0.net
今んとこわかってるAIのメリットってなによ
908:デフォルトの名無しさん
18/10/23 14:36:44.37 xBougz0l0.net
マスゴミが商品の宣伝してくれる
909:デフォルトの名無しさん
18/10/23 14:47:39.15 cio3imcuM.net
>>876
人の作った定石を覆す一手が生まれる可能性がある
910:デフォルトの名無しさん
18/10/23 14:51:30.72 gBK/KF1nr.net
>>876
人にしか出来ないと思われていた高度な処理が可能になった
911:デフォルトの名無しさん
18/10/23 14:53:00.00 yFsvvFWj0.net
ゲームで定石以外の手を打つAIはいるけど
脳外科手術とかで定石以外の手をAIに指示されて
実際その通りに手術出来る医者っているのかな
912:デフォルトの名無しさん
18/10/23 15:04:50.59 bagxQGHJa.net
手術の機械学習って学習データどうするんだ？
医療では当面は診断用途だろう
怪しい所を自動ピックアップしてくれるから楽になる
913:デフォルトの名無しさん
18/10/23 19:11:15.08 BDP8ufz9a.net
全く同じ条件の学習が上手くいかなくなったんだけど原因は何が考えられますか
1回目やったときは70epochでvalのaccが.95くらいだったのに
2回目やったら1epochからずっとvalのaccが.65前後のままtrainのaccだけが上がり続けるから過学習してると思うんですけど
実行毎に過学習起きたり起きなかったりとかあり得ますか？
914:デフォルトの名無しさん
18/10/23 21:06:52.05 2b6Tbph30.net
重みの初期化はどうしてるの？
915:デフォルトの名無しさん
18/10/23 21:48:04.91 nb50ik1P0.net
みんなすげぇなぁ
機械学習の本まずは1冊やり終えたけどここで話されてる内容ほとんど分からん
916:デフォルトの名無しさん
18/10/23 22:19:45.80 BDP8ufz9a.net
>>883
inceptionv3のimagenetです
917:デフォルトの名無しさん
18/10/23 23:35:10.13 7LErHcLzp.net
データ分析の基礎的な部分をちゃんと身につけないとと思って統計の勉強始めた
学のある人なら当たり前に知ってる事なんだろうけど自分には知らない事ばかりで結構面白いって感じた
多分最初だからこう思うだけかもしれないけど
918:デフォルトの名無しさん
18/10/23 23:44:40.12 EZC/vVVWa.net
>>884
特にディープラーニング関連は本になる頃には陳腐化してるからなぁ
ある程度基礎を勉強したらネットで解説記事とかトップカンファレンスの速報まとめとか有名な論文(の解説)とかを読むと良いかも
919:デフォルトの名無しさん
18/10/24 05:47:43.50 kJsLSWt60.net
脳から就活生の傾向を調べるって怪しすぎてワロタ。
920:デフォルトの名無しさん
18/10/24 08:56:06.97 ljKXe/5ha.net
>>884
ここで話されてる内容はもうかなり古くて、だからレスする人も減ってる
921:デフォルトの名無しさん
18/10/24 14:10:20.50 wUNs4a59F.net
統計は高校で習ったから高卒「でも」充分理解できるもんだと思ってたが
最近の高卒は統計習ってないのもいるんだね
922:デフォルトの名無しさん
18/10/24 14:28:42.96 +JXZmafPr.net
>>890
統計っても機械学習だとロジスティック回帰とか主成分分析とかカーネル法あたりだろう
高校じゃまずやらない
923:デフォルトの名無しさん
18/10/24 16:06:02.78 anPZCCeda.net
kerasでGPUを使う時に
最初のプロパティみたいなので
totalが4GBあるのにfreeが3.2GBしかありません
4GB全部をkerasで使うためにはどうすればいいですか
924:デフォルトの名無しさん
18/10/24 20:34:04.80 GjsFXG0cp.net
>>892
＞最初のプロパティみたいなの
これって何？
925:デフォルトの名無しさん
18/10/24 21:13:03.43 scNJP40R0.net
三宅陽一郎は日本のゲームAIの権威と言われてるそうですが本当なのでしょうか？
926:デフォルトの名無しさん
18/10/25 09:15:39.86 Kapp8Prd0.net
AIと相性の良い技術ってなに？
927:デフォルトの名無しさん
18/10/25 09:55:47.79 0TmPhp2B0.net
プログラム
928:デフォルトの名無しさん
18/10/25 10:44:00.40 bw1V0BXua.net
うんこ
929:デフォルトの名無しさん
18/10/25 15:07:49.79 qGEaBy7DM.net
>>895
画像診断。下手な医者より優秀だろう
930:
18/10/25 20:36:36.38 yGYVJ0zR0.net
>>895
超解像
931:デフォルトの名無しさん
18/10/26 00:03:05.76 HAARiEj70.net
クラスタリングって教師ラベルがあるデータに対しても行うことってあるの？
職場の人が教師ラベルあるデータに対してクラスタリングするって言ってたんだけどそれは分類とは違うのかな？と思って聞いてたんだけど自分は知識がないから知らないだけで主成分分析みたいに探索的に何か見つけるために使う事も出来るのかな？
932:デフォルトの名無しさん
18/10/26 00:03:51.15 7cGNdWT70.net
ｱﾎたちは
いまのいんちきNNﾓﾃﾞﾙをAIと呼称してんのか
933:デフォルトの名無しさん
18/10/26 05:54:37.59 xXrtI3FC0.net
>>900
その場合クラスタリングとは呼ばないような
934:デフォルトの名無しさん
18/10/26 05:58:52.27 xXrtI3FC0.net
ラベルが既知なのにクラスタリングっていうのは、聞いたことないしやる意味もないのでは。だってデータの距離空間が定義されてるのにわざわざ別の部分集合に割り当てる意味が分からんな。
次元削減なら分かるけど、クラスタリングなんでしょ？
935:デフォルトの名無しさん
18/10/26 06:57:09.46 GCXjdrQrd.net
>>901
それな
936:デフォルトの名無しさん
18/10/26 08:07:55.75 eyOTXDKja.net
クラスタリングではなく分類の手法として教師あり学習ではk近傍法ならあるけど
937:デフォルトの名無しさん
18/10/26 10:06:27.81 8ANUhE7EM.net
NNの一番の問題点って計算量？理論的な保証？
938:デフォルトの名無しさん
18/10/26 10:38:04.98 XMhrCttAa.net
>>906
学習の時は計算量かかるけど使うときは大した事ない
理論保証とブラックボックスさだと思う
939:デフォルトの名無しさん
18/10/26 15:22:53.19 6HAQawqDM.net
>>905
すべてのラベルが既知ならそれはしなくない？
上の質問者の意図が全くわからん
940:デフォルトの名無しさん
18/10/26 15:26:11.38 6HAQawqDM.net
>>900
上の人が言うように、基本的にその場合クラスタリングとは呼ばない。クラスタリングは教師なしだから。
それで質問に答えるとしたらあるデータX（Xはベクトル）にラベルがあるとして、X以外のデータが入力されたときに例えばaとする。そのaとXとのユークリッド距離を測り（k近傍法）、どのx_iと近いのかを判定したりはする。
941:デフォルトの名無しさん
18/10/26 16:56:27.75 65losNFXM.net
URLﾘﾝｸ(teratail.com)
今CNNの学習をしていて、
このページの1つめの結果画像のような状態なのですが、
原因は何だと思いますか？
942:デフォルトの名無しさん
18/10/26 17:22:17.83 gM4hGWhWM.net
>>907
個性っぽくて面白いよな。
943:デフォルトの名無しさん
18/10/27 15:09:34.95 v0X4VL4w0.net
これって何か斬新なのか？
URLﾘﾝｸ(www.itmedia.co.jp)
GANとしては出来が悪いし、レンブラントのAI画のようなテーマも無いし
944:デフォルトの名無しさん
18/10/27 15:36:19.64 y1YlZFrSa.net
Jupyterってジュパイターと発音するんだな
pythonのpyなのは分かってたけどなぜかジュピターって読んでた
945:デフォルトの名無しさん
18/10/27 18:17:25.38 Rhmyt2K70.net
こういうのに最初に大金を出した人が美術史を作っていくのや
946:デフォルトの名無しさん
18/10/27 18:22:26.40 YLSwYbPjd.net
>>912
著作権とかどうなるんだろうな
947:デフォルトの名無しさん
18/10/27 20:53:05.83 +ZkL2hzfF.net
まあ、AIはお金になるという実績を作ってしまったな
948:デフォルトの名無しさん
18/10/27 21:33:01.74 uuDSt7d3M.net
>>910
わかる人おねがいします
949:デフォルトの名無しさん
18/10/27 21:41:30.48 0HglwheTa.net
>>917
一目瞭然じゃん、教えて欲しいのか、試してるつもりなのか。
950:デフォルトの名無しさん
18/10/28 10:52:14.40 ZEyjWc9P0.net
どうみても過学習だろ
951:デフォルトの名無しさん
18/10/28 11:39:15.80 EoM4jV8ha.net
>>913
わかる
952:デフォルトの名無しさん
18/10/28 11:41:19.59 EoM4jV8ha.net
>>910
そのページ内で結論出てるやん
953:デフォルトの名無しさん
18/10/28 21:57:26.97 U2zUowxY0.net
train か少ないとか、val と train の性質が違うとかもあり得るが
954:デフォルトの名無しさん
18/10/28 23:48:27.52 Got3VCGwM.net
>>919
これも過学習なのですか？
ページの人が答えてるように下にあるresnet34の結果が明らかに過学習なのは分かるのですが
こんなに振動する過学習もあるのですか？
955:デフォルトの名無しさん
18/10/28 23:50:29.50 Got3VCGwM.net
あと、accがほぼ100%近いのにlossが10もあるのが理解出来ないのですが
こんな状態あり得るのですか？
956:
18/10/29 00:14:41.57 MQrExvvX0.net
https://bit.ly/2ELs5Zp
957:デフォルトの名無しさん
18/10/29 06:28:46.79 kXYWj2tR0.net
>>795
＞>>792
＞そこまで高いの買わなくても、
＞サブ機に1050Ti積んでますけど
＞inceptionv3の199層～のファインチューニングでも
＞32000枚を100エポック回して大体5時間で終わりますよ
＞低価格でいろいろ試すには悪くない性能だと思うので検討してみてはいかがでしょうか。
ありがとうごさいます
そこそこのグラボ買ってみます
958:デフォルトの名無しさん
18/10/29 08:06:16.95 62KNlyE40.net
↓これって日本版Kaggleみたいなもの？
URLﾘﾝｸ(signate.jp)
959:デフォルトの名無しさん
18/10/29 10:26:37.08 8gX7Io6i0.net
>>924
URLﾘﾝｸ(stackoverflow.com)
960:tion-performance-have-large-fluctuations-during-deep-cnn-trai 上記以外にも似たような話がいくつかあったけど明確な回答はないみたい データセットの側の問題ということのようだけど 単純にデータ数が少ないだけのような気もする
961:デフォルトの名無しさん
18/10/29 10:55:56.04 8gX7Io6i0.net
NNは最小限の構成から始めて
学習曲線を確認しながらレイヤー数を増やして複雑にしていくのが常道だから
まず3層ぐらいの単純な構成だとどうなるのか見るべきじゃないのかな
teratailの例を見れば少ないレイヤー数なら普通に過学習で見られる学習曲線なわけだし
いずれにせよどんなデータを使って何を分析しようとしているかもわからない
ネットワークの構成もわからないで学習曲線だけ出して的確な回答を期待する
というのも無理があるかと
962:デフォルトの名無しさん
18/10/29 11:31:50.05 VxCr7qKV0.net
あらかじめ結論を決めておくのは意味が無くね
963:デフォルトの名無しさん
18/10/29 11:38:09.69 tXMYusEla.net
でかいネットワークで学習するとむしろ汎化性能が上がるって説もあるよね
964:デフォルトの名無しさん
18/10/29 21:39:26.10 JGxixszg0.net
むしろ期待通りの結論に到達するように
学習させてるのがいまのｳﾝｺAIだからな
965:デフォルトの名無しさん
18/10/29 21:58:32.07 zEESrYYqa.net
むしろ期待通りになるように学習させないでどうするんだよw
間違った教科書で勉強したら間違った答えを出すだけ
966:デフォルトの名無しさん
18/10/29 22:12:20.15 JGxixszg0.net
つまりｵﾏｴが作ったAIは
ｵﾏｴより賢くなることはない
ｱﾎのまま
967:デフォルトの名無しさん
18/10/29 22:18:10.77 FSHl5k4M0.net
教師あり学習なんだからそんなの当たり前やん何言ってんのこの人
968:デフォルトの名無しさん
18/10/30 00:39:20.03 NTdM/MUxa.net
作り手の想像を超えた知性が得られたとしてそのことを数値で評価することなど不可能なんだから、そもそも作成に成功したかどうかすら誰にも分からないわけで
969:デフォルトの名無しさん
18/10/30 02:23:18.40 82wxAJF9a.net
>>936
強化学習なんかだと、例えばゲームで人間の思いもよらない戦略を学習する事もあるし、スコアとかの客観的な評価軸もあるぞ
970:デフォルトの名無しさん
18/10/30 08:59:49.24 R0rHQSFYa.net
強化学習は報酬を与えるルールさえ決めれば後は膨大な計算コストがかかるだけで結果は決まっているわけだから作り手を超える賢さを得たと言って良いかどうかは微妙なところ
971:デフォルトの名無しさん
18/10/30 11:21:40.67 82wxAJF9a.net
賢さとは
972:デフォルトの名無しさん
18/10/30 12:07:17.38 BPezb0mna.net
賢さの定義などないけど>>934が賢さについて言ってたから使ってみただけ
973:デフォルトの名無しさん
18/10/30 13:55:45.69 jHKI7OLI0.net
この分野、売り逃げがしにくい。
それが良さでもあり悪さでもある
974:デフォルトの名無しさん
18/10/30 16:34:11.40 MWqKC0Xe0.net
本当に初心者ですけど質問です。
他クラス分類してて線形モデルを考えてるんだけどグリッドサーチしてCを出すプログラムを書いた。
そのプログラムを数回走らせると毎回違うCが出てくるんですがそう言うものですか？
ちなみにaccuracyはおんなじ値が何回も出てたまに低かったり高かったりします。
975:デフォルトの名無しさん
18/10/30 17:24:22.04 6RcW7/vQ0.net
Cとはw
976:デフォルトの名無しさん
18/10/30 17:27:41.62 MWqKC0Xe0.net
>>943
正則化パラメータです
977:デフォルトの名無しさん
18/10/30 17:48:49.55 6RcW7/vQ0.net
>>942
プログラムがどうなってるか分からないけど（毎回乱数で変わる値をしようしてるとかあったら）、普通は何度実行しても同じ結果正則化パラメータCを出力しなければいけないと思うよ。
プログラムを見て乱数で設定してるところがないかを確認してみては
978:デフォルトの名無しさん
18/10/30 18:06:39.94 MWqKC0Xe0.net
>>945
乱数シードは固定してないです
固定してなくても同じ値が出るってことですか？
979:デフォルトの名無しさん
18/10/30 18:18:52.14 6RcW7/vQ0.net
>>946
固定してなければ違う値が出ると思う。固定してればもちろん同じ値が出ないとおかしな話だとは思うけど。。。
（そういう乱数の次元の話じゃないかなと思ったので）
980:デフォルトの名無しさん
18/10/30 18:30:56.53 MWqKC0Xe0.net
>>947
研究で、もらったデータセットでやってるのでなんかおかしいのかなと思ってました。
irisのデータでも同じような挙動だったので関係なかったです。毎回違う値(振れ幅もバラバラ)なのは普通ということなのですね。
981:デフォルトの名無しさん
18/10/30 19:26:16.58 9tuKGKcX0.net
random_state=42で解決やな
982:デフォルトの名無しさん
18/10/30 22:43:15.66 GavdUYiJp.net
みんな普段勉強してる？
仕事外は一切やらない？
983:デフォルトの名無しさん
18/10/31 01:39:51.29 sES2GFEm0.net
機械学習知らん人に説明する度にAIって便利な言葉だと実感する
最適化じゃなくて学習とかクッソ曖昧な言葉で納得してくれて本当助かる
984:デフォルトの名無しさん
18/10/31 01:41:22.42 t08oq/or0.net
学習って用語廃止したほうがいいわ
kerasみたいにfitって言えよ
985:デフォルトの名無しさん
18/10/31 04:49:39.73 JXVBQ0WM0.net
>>951
「餌を与えると勝手に学習してくれる」っていうと素人にも分かりやすい
986:デフォルトの名無しさん
18/10/31 06:41:10.96 pccA+Jbua.net
>>951
本当に「最」適かどうかは判らないんじゃね？
987:デフォルトの名無しさん
18/10/31 10:06:16.97 TAKFrudE0.net
「AIが考える」って、使っていて違和感を感じる表現だけど
そう形容するのが適切なんだな
988:デフォルトの名無しさん
18/10/31 11:33:47.84 9AveOwUAM.net
適当な説明すると勝手に妄想を暴走させてしてしまう人もいる
989:デフォルトの名無しさん
18/10/31 11:35:46.20 DM2hlzCN0.net
椅子を学習したら切り株に座れる機能がある事も分かるAIはよはよ
990:デフォルトの名無しさん
18/10/31 15:05:10.91 AfZsWIp40.net
パブロフの犬ｗ
991:デフォルトの名無しさん
18/10/31 16:12:18.23 9rURn1wWa.net
そんなの椅子の認識のさせ方次第でどうにでもなるだろ
背もたれのある普通の椅子しか学習させなければ切り株を椅子と認識できるわけないが座れそうなものを片っ端から学習させれば何とかなる
992:デフォルトの名無しさん
18/10/31 17:37:08.95 DIO1Zi0x0.net
ラベリングは誤魔化すために重要。
トヨタのTNGAとか便利便利
993:デフォルトの名無しさん
18/10/31 18:27:00.41 DM2hlzCN0.net
>>959
これはただの例で汎用的にやりたいんです。
シンギュラリティ!
994:デフォルトの名無しさん
18/10/31 18:38:23.95 PS6I4Eoja.net
切り株画像に「イス」ってラベル付けなくても
切り株に人が座ってるラベルなし画像から推測できるぐらいにはなって欲しいね
995:デフォルトの名無しさん
18/10/31 21:01:56.61 HmfWxI/4a.net
生まれて初めて切り株を見た人間でも、切り株に椅子としての機能を見出せるだろうけど、これは「座れそう」→「座れた！」という環境とのインタラクションがあるからなんだろうか
前にNHKの番組で東大の松尾先生が「体を持たない知能は存在するか？」的な事を言っていたな
996:デフォルトの名無しさん
18/10/31 21:15:33.30 N9TdgOC+0.net
兎が転げるかどうかを判定して下さい
997:デフォルトの名無しさん
18/10/31 22:09:58.39 2LY4gCsVM.net
>>961
だからほんなら汎用的なデータ食わせろって話ですわ
まさか学習データが画像しかないとか思ってるわけでもあるまい
998:デフォルトの名無しさん
18/10/31 22:18:31.69 P5/vr7Wfr.net
>>965
データがない未知の場面に出くわしても人間みたく持てる経験と知識を応用出来るかって話だろ
データさえあればって身も蓋もない話
999:デフォルトの名無しさん
18/10/31 22:21:11.84 DM2hlzCN0.net
>>965
そうなのね。
昨日辺りの日経新聞に書いてあったのよ。
1000:デフォルトの名無しさん
18/10/31 22:41:28.97 XzHEjZDYM.net
>>966
切り株に座れるか判定の可否を議論してる時にドラえもん作りたい話されても知らんがな
1001:デフォルトの名無しさん
18/10/31 23:07:24.47 P5/vr7Wfr.net
>>968
切り株はあくまでも一例だって>>961が言ってるやん
1002:デフォルトの名無しさん
18/11/01 05:25:09.80 KHSnGnhJ0.net
>>961
そしたら身体持たせて学習(実体験)積んで
痛い目に合わせないとダメやろ
1003:デフォルトの名無しさん
18/11/01 08:43:51.58 6C/JpYju0.net
なるほど
1004:デフォルトの名無しさん
18/11/01 10:47:02.18 z733lC2q0.net
産まれてすぐからちんちんあったけど生殖に使うものだって気付いたのは十年以上経ってからだしな
1005:デフォルトの名無しさん
18/11/01 11:00:15.65 HdmsTef60.net
>>969
意味を把握した思考もどきがやりたいなら
多分、言語処理のKingとQueenの話の方が例題として適切
切り株と椅子だと形状の特徴で学習してるだけぽい
1006:デフォルトの名無しさん
18/11/01 14:19:21.88 aGO292A70.net
猪が来たらどうする？
1007:デフォルトの名無しさん
18/11/01 15:02:24.07 TL6Ac/Cx0.net
質問です
評価基準をaccuracyでやってるんですが、交差検証するたびに60%～80％の幅で出ちゃうんですが、こういうときは例えば10回プログラム走らせて平均取るみたいな評価をすればいいですか？他に評価方法がありますか？
1008:デフォルトの名無しさん
18/11/01 15:04:59.66 K++eZGijM.net
>>969
別に例なら切り株でもベンチでも何でも同じやがな
欲しいと想定される機能を実現するため相応のデータ(センサ)と学習は必要やろが
生まれつき視覚以外の感覚がない人間が椅子ばっかり教えられて果たして切り株に座れると思うかどうかや
椅子の画像データ学習させるだけでドラえもん作りたいくらい頭クルクルパーなこと言ってるの理解してるんか
1009:デフォルトの名無しさん
18/11/01 15:14:35.11 K++eZGijM.net
>>975
学習終了後の評価でそんだけバラつきあるならちゃんと収束してるかとかデータ数大丈夫かとかいろいろ見直してみたらどうじゃろか
1010:デフォルトの名無しさん
18/11/01 15:42:41.91 TL6Ac/Cx0.net
>>977
データ数はどうにもならないんですよね。自分でも少ないってのは分かってるのですが。
収束してるかどうかってのは、線形svmでやってたので怪しいかもしれないです
1011:デフォルトの名無しさん
18/11/02 07:26:51.97 R64W7CuQ0.net
質問です
人工知能用のPCを買おうと思っているんですが、
Linuxがベストとして
クソOSと言われているUbuntuでいいんでしょうか？
Fedoraのほうが評判良いですが・・・？
1012:デフォルトの名無しさん
18/11/02 09:23:48.57 lRUrxC7ia.net
linuxはほとんど無料で手に入る
1013:デフォルトの名無しさん
18/11/02 09:42:29.33 7B/VUhwC0.net
両方試してみたらいいのでは
LTS版があって情報も多いUbuntuが無難な気はする。
1014:デフォルトの名無しさん
18/11/02 16:11:27.17 ggr9EF3w0.net
Fedraの方が糞
1015:デフォルトの名無しさん
18/11/02 17:00:09.45 kFSDuH24d.net
ど素人かよ…
1016:デフォルトの名無しさん
18/11/02 19:31:48.96 EV14OdoL0.net
んなもん買うよりawsかgcpで試してみたらいい。
1017:
18/11/02 19:36:26.30 o5NYXwZJ0.net
>>979
どのディストリでも大して違いはないと思いますが
1018:デフォルトの名無しさん
18/11/03 00:10:53.31 mBAfemi8a.net
>>979
無難なの選んどけばいいんでない
むしろ悩みどころはスペックとかどのライブラリ使うかとかでは
1019:デフォルトの名無しさん
18/11/03 01:59:27.38 sOGll4gf0.net
>>979です
皆さんご回答ありがとうございます
わかりました
とりあえずUbuntu使おうと思います
PCのスペックはだいたい決まっています
ライブラリは主にTensorFlowを使います
1020:デフォルトの名無しさん
18/11/03 07:19:41.13 HkPHzurE0.net
xeon phi はいいぞう
1021:デフォルトの名無しさん
18/11/03 14:53:35.78 Is/adptI0.net
URLﾘﾝｸ(blog.tinect.jp)
1022:デフォルトの名無しさん
18/11/03 19:11:44.45 fz7zsIZd0.net
安ｗ
Xeon Phi? 7210 (64コア) \3,585,600
1023:デフォルトの名無しさん
18/11/04 00:03:11.36 EyE9WGn+0.net
>>984
＞ んなもん買うよりawsかgcpで試してみたらいい。
横からスマンけど、研究費が無尽蔵にあるならaws、gcp、またはazure
でもいいけどさ、俺のように金がなくなってすぐ頓挫となるぞ？
データ入れて回してたらすぐ100万使っちゃうから。
PC買ったほうが絶対にいい。
1024:デフォルトの名無しさん
18/11/04 00:12:52.08 GZek0SD/0.net
ＧＰＵ稼働率高いと割高だよね
1025:デフォルトの名無しさん
18/11/04 00:32:48.74 DgRqIkT0d.net
すぐ100万てどういう使い方してるんだよ、16gpu でも使ってるのか
1026:デフォルトの名無しさん
18/11/04 09:52:52.56 vHuLXd67a.net
素人がGPU大量にぶん回している場合、機械学習の理論面をしっかり学習すればかなり無駄なデータ・処理を削れることが多い
1027:デフォルトの名無しさん
18/11/04 11:43:37.01 Wbg0dK2l0.net
アホかｗ
1028:デフォルトの名無しさん
18/11/04 12:19:53.02 yioi4JUk0.net
てかgcpなら1日毎でいくらかかってるか見れるわけだし、とりあえず3万円分でやってみたらいい。
費用感を把握してからgpuハード買うってのでも別に遅くはないだろ。
1029:デフォルトの名無しさん
18/11/04 13:37:21.91 5RY1Lh2I0.net
実際デプロイしたときに
実行前にプログラムスキャンして
あなたのアルゴリズムは最適化が足りません
提出しなおせとか
このまま実行すると少なくとも100万円以上になりますが
よろしいですかとか逝って欲しい
1030:デフォルトの名無しさん
18/11/04 14:36:58.44 W830XVm1a.net
次
【統計分析】機械学習・データマイニング21
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
1031:デフォルトの名無しさん
18/11/04 14:40:43.49 5RY1Lh2I0.net
ねむねむ
1032:デフォルトの名無しさん
18/11/04 14:41:29.39 5RY1Lh2I0.net
うめうめ
1033:1001
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