19/01/13 09:15:39.34 lpjZ4t830.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)
【統計分析】機械学習・データマイニング19
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
【統計分析】機械学習・データマイニング20
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
3:デフォルトの名無しさん
19/01/13 09:18:25.29 lpjZ4t830.net
※ワッチョイです
次スレ立ての際は、一行目冒頭に
!extend:on:vvvvv:1000:512
4:デフォルトの名無しさん
19/01/13 11:31:41.80 LmF0N6o1a.net
>>3
乙 Python
5:デフォルトの名無しさん
19/01/14 01:24:27.87 i8fQRvBs0.net
ColaboratoryでTPU使おうと思うけどうまくいかない
なんだこれ
6:デフォルトの名無しさん
19/01/14 03:57:48.89 tccD9EHa0.net
>>993
>キューピーみたいにAI使えばいいのに、普及しないな
してるよ。
もう何個か納品しているが、予算が変わるわけではないので何も変化がない。
特に言うべき事がない感じ。客もへーとしか言わん。
7:デフォルトの名無しさん
19/01/14 10:53:10.03 ZKhJHRcZF.net
Colorless green ideas sleep furiously.
8:デフォルトの名無しさん
19/01/14 11:11:48.78 CIaIM+Sta.net
日本のIT産業はITドカタが多すぎるせいで工数でしか料金を評価しない風習が強いのが問題だな
何十億も稼げるシステムなら1人月しかかからなくても100人月分ぐらい取ればいい
9:デフォルトの名無しさん
19/01/14 11:19:44.54 mtcKqkeN0.net
そういうのは内製にまわるのかね
10:デフォルトの名無しさん
19/01/14 11:48:13.83 J7Dc0qS90.net
>>8
企業の購買担当者が文系なので
人月計算しかできないんだよ
ひとり100万と決まったら、
もうそれしかダメなんだよ
11:デフォルトの名無しさん
19/01/14 11:52:24.15 mtcKqkeN0.net
ワイも200万で受けてたけど、系列子会社は100万なのに、資本関係のないワイ社が高くなる根拠を示すのが大変みたい。
12:デフォルトの名無しさん
19/01/14 12:12:38.86 aPj/koI6F.net
鮮人バーターの法則
13:デフォルトの名無しさん
19/01/14 13:53:22.65 9Cudnq1q0.net
安い・うまい・速いで、うまいだけは数値化できない。
価格は数値だけど、品質は数値化できない
だから、ドイツ車みたいに、排気ガスの数値をだます奴が出てくる。
品質だけは、簡単に判別できない
14:デフォルトの名無しさん
19/01/14 14:03:37.63 rCI3+Rer0.net
>>13
機械学習向けの問題だと思うわ
If 画像 == りんご
のように
If 品質 == 良好
とできたらね
画像がりんごは誰が見ても分かるけど、品質が良好ってどうやって教師作るんだろうね
15:デフォルトの名無しさん
19/01/14 14:43:39.94 8beZ9BD2r.net
>>14
プロが５段階評価とかで付けるしかないんじゃないかなあ
もちろん個人差が出るから複数人で平均取るとかして
16:デフォルトの名無しさん
19/01/14 15:15:02.36 bXTJraa10.net
吉野屋最高
17:デフォルトの名無しさん
19/01/14 16:07:43.88 pvmT30y30.net
5つの味覚を取って美味しさを数値化ってのは既にされてるよ
18:デフォルトの名無しさん
19/01/14 16:22:40.74 dShHIhYla.net
果物や野菜は普通に等級が付けられてるんだから等級を正解データにして写真・糖度・水分その他特徴的な量を使って学習させるだけだろ
19:デフォルトの名無しさん
19/01/14 23:26:18.12 wO/JqUkW0.net
工場なんかの画像処理の工程で画像によってカメラのパラメータを変える必要があるんだけど新しい画像が入力された時に自動的に最適なカメラのパラメータに合わせるような事って実現可能？
20:デフォルトの名無しさん
19/01/15 00:35:52.15 40jsbuJQ0.net
パラメータ調整と画像処理の二段階で組み立てたら
21:sage
19/01/15 01:35:01.52 qj43f8q6p.net
>>19
それって機械学習じゃなくて制御工学で扱われている課題じゃね？
22:デフォルトの名無しさん
19/01/15 06:19:34.04 zIX5ooIi0.net
DPとかは機械学習の範疇
23:sage
19/01/15 06:28:12.84 qj43f8q6p.net
>>22
どういう分類かはどうでもよくて
制御工学のキーワードで探したら
解決策が見つかるんじゃねって事
24:デフォルトの名無しさん
19/01/15 07:16:07.88 PNg+c5Yba.net
>>23 の言うとおりだと思う。
解決策を考えるべきの話。
手法などが先にありきはナンセンスな話だが
AIを学ぶもののほとんどが、そこを勘違いしているのが実際。
そのアプローチだとあらたな発想の手法すら生まれてこなくなる。
25:デフォルトの名無しさん
19/01/15 12:20:40.17 EsCcpNsK0.net
AIでやるにしたって既存の方法と比較するのは重要だろ、ただAIでできますというのはアホ
26:デフォルトの名無しさん
19/01/15 14:52:02.13 5XJ4JWHKH.net
ここ見ていればわかるがそれが多いのが実態。
27:デフォルトの名無しさん
19/01/15 17:55:03.65 nD6ZTkLva.net
AI使うのが目的になっちゃってるパターン
28:デフォルトの名無しさん
19/01/15 19:31:56.21 7dD3Desva.net
Hinton先生がTwitter始めたらしい
29:デフォルトの名無しさん
19/01/15 21:01:07.16 5XJ4JWHKH.net
>>27
研究や業務をやっていないと、そうなってしまうでしょうね。
そうすると新たなAI技術が生まれなくなる。
日本の大学からAIや機械学習が生まれて来ないのはそういったことが
原因かもしれない。
30:デフォルトの名無しさん
19/01/15 22:15:27.18 +C/1A08O0.net
みんなどんなPC使ってるの
メモリ8G、SSD128、i5みたいな大学生用PC使ってるんだけど流石に買い換えようかなと思ってる
31:デフォルトの名無しさん
19/01/15 22:16:16.21 9Po8bm0j0.net
流れ者になるといかに予算とるかが目的になってることがある
32:デフォルトの名無しさん
19/01/15 22:17:45.56 9Po8bm0j0.net
>>30
CPU使いたいのかGPU使いたいのか
好きなほう選んでハイスペック品買えよ
33:デフォルトの名無しさん
19/01/15 22:40:28.82 kJBjt0Jq0.net
CPU使うやつはおらんやろ～
34:デフォルトの名無しさん
19/01/15 22:50:24.84 9Po8bm0j0.net
いや学習以外のとこで使うこともある
35:デフォルトの名無しさん
19/01/15 23:06:42.50 ww9C/aoC0.net
学習以外のとこでCPUが役立つなんてほんと少ないぞ
めちゃくちゃ重いエクセルファイルを開くとか、バカでかい圧縮ファイルを開閉するとか、ベンチマークで自己満足するとか
グラボ、そしてSSDの恩恵がデカイ
>>30
i5 2400
メモリ16GB
SSD crucialの1TB
GTX1070
マザボは一回壊れたので中古の2000円の物
という構成だけど、機械学習ぶん回してる時は特に問題無い
グラボが8割、メモリが2割ぐらい
CPUはこのレベルで十分だけど、多分このレベルの方が高くつく。とにかくマザボが無い
36:デフォルトの名無しさん
19/01/16 00:19:40.86 MvZx4pNO0.net
グラボうるさそう。家だとつらぽよ
37:デフォルトの名無しさん
19/01/16 00:58:13.81 Y6YhZRdLa.net
データががたりない、データが多くなれば・・・・・
そういうのはやめましょう。
いつもデータは足りないもの。
知ってはいけないデータもある。
足りない中で考える力を養いましょう。
38:デフォルトの名無しさん
19/01/16 01:06:26.19 Q6hyL2w20.net
>>35
画像処理とかやってるとCPU高性能なほうがいいんだよ
39:デフォルトの名無しさん
19/01/16 01:45:49.13 G5UA3aI60.net
>>35
そこまで古いCPUだと対応MBのPCI Expressバスが遅そう
40: GPU内で完結する処理なら問題ないだろうけど
41:デフォルトの名無しさん
19/01/16 03:03:07.92 mMtrIibT0.net
>>37
最近は足りなくても学習しきれるようになってきたね
画像データを水増しするライブラリなんかも出てきた
>>38
どんな画像処理してるの？
こないだ学習用に1000ファイルを処理したけど
1000*2000の200kbのjpg→100*200、50hbに再圧縮
5分もかからなかった
フォトショップやイラレもレイヤー50ぐらいなら全く問題ない。
プログラムの立ち上げは数秒かかるけどね
レイヤー1000とか超えると重くなったりする？今の所、そういう本格的なファイルは熱かったことがない
>>39
そこはボトルネック担ってるとは思う
ただ、リソース見る限りはGPUで完結してると思うので、これで良いと思っておくよ
42:デフォルトの名無しさん
19/01/16 03:19:07.26 Q6hyL2w20.net
>>40
なんでもだよ。
画像検査なんかは相変わらず処理時間がネックになるから早いに越したことがない。
何でもGPUで書くわけにいかんし。
43:デフォルトの名無しさん
19/01/16 03:50:44.21 mMtrIibT0.net
>>41
そりゃまぁ早ければ早い方が良いのは1005間違いない。
具体的にどういう画像検査で遅くなったりするの？
SSD、メモリが十分な状態で、i5 2400と最新のCPUでどれぐらい差が出るの？
何か例があれば教えてほしい
個人的には、学習前の画像処理が1時間ぐらい変わった所で特に意味は無いかな、と思う
一回だけなら許容範囲だ
44:デフォルトの名無しさん
19/01/16 06:42:02.51 kEaSA9sYp.net
>>42
前処理を暗中模索するときはCPUが役にたつよ
決まったアルゴリズム、型にハマったデータセットばかり使うにはCPUはしょぼくても構わないだろうが
45:デフォルトの名無しさん
19/01/16 06:44:35.50 Jyszdvyz0.net
i7 の最新版など、高いCPU では、動画などの最新のコーデックも、ハードウェアで処理できる
3D 処理とか、コンパイルも速くなる。
ゲーム製作のモデラーが使う
46:デフォルトの名無しさん
19/01/16 09:40:45.54 vgh8/yNp0.net
>>37
データって量より、質と前処理とクレンジングの方が大事だなと実感した
画像ですら、量を増やすより選定した方が結果に繋がる
47:デフォルトの名無しさん
19/01/16 18:18:16.41 Y6YhZRdLa.net
>>45
その通りと思います。現在客先で見ている限りでは、データなんたらリストの方々
一様に前分析がおろそかになっています。おそらくやり方をご存知ないのかなと
思い始めました。
データが綺麗にそろうことははないので、今あるものからいかに見つけ出すか、
それがないと、じゃ次に綺麗なデータを取るために、どういうデータ収集の
仕組みにしたらいいかにたどり着かないですから。
48:デフォルトの名無しさん
19/01/16 21:14:24.24 Y6YhZRdLa.net
ティスとがリストになってた
49:デフォルトの名無しさん
19/01/16 23:36:02.13 V75kSyKb0.net
とりあえずgoogle cloud で初期3万円分使ったらいいさ。
それで多分飽きるから。
50:デフォルトの名無しさん
19/01/17 00:48:03.74 k9xuiiULa.net
GCPで無料で使えるのはかなりショボいスペックだから機械学習ぶん回すのには向いてないよ
手元にノートPCでもあれば大抵そっちの方が高スペック
51:デフォルトの名無しさん
19/01/17 22:18:45.13 RK9MBj9U0.net
Google colaboratoryでよく�
52:ﾋ？
53:デフォルトの名無しさん
19/01/17 22:22:14.89 QVzwQkwF0.net
なんか自分のPCでやれた方がかっこいいやん？
54:デフォルトの名無しさん
19/01/17 23:26:06.06 HESj7A6t0.net
>>50
TCP使えるなら最強だけどそれが無理だと
55:デフォルトの名無しさん
19/01/17 23:49:52.81 YGomhRWD0.net
>>52
TPU?
56:デフォルトの名無しさん
19/01/18 00:33:46.22 zMowrzxH0.net
>53
そすおう
酔っ払ってだめだー
57:デフォルトの名無しさん
19/01/18 18:28:53.21 33Cl+mQy0.net
機械学習ってユーザーじゃ学習させられないから売り逃げできないのが難点だな
58:デフォルトの名無しさん
19/01/18 19:19:34.43 ZaxSkk9ca.net
>>55
そりゃユーザーのレベルと、教える方の力量次第だよ。
59:デフォルトの名無しさん
19/01/18 19:23:45.40 bwMqhneg0.net
>>55
SI的な売り方では分析や画像認識が限界だろう。
データ収集ひとつとってもコアな業務知識が必要になるから提案のハードルも高い
60:デフォルトの名無しさん
19/01/18 20:48:09.72 mnEOY8d40.net
工場の検品ぐらいならかなり有用だと思う
ただそれ以上になると一気にハードルが上がるね
61:デフォルトの名無しさん
19/01/19 00:54:56.63 2Tiw7zAQa.net
MSのIME辞書って機械学習？
62:デフォルトの名無しさん
19/01/19 03:56:22.81 E3pxDp1L0.net
【AI】アプリからバグを全て取り除くために人工知能に任せたところ、全てが削除される
ｽﾚﾘﾝｸ(newsplus板)
63:デフォルトの名無しさん
19/01/19 06:54:57.09 sNgIc/IAa.net
>>59
奇怪学習だとおもう
64:デフォルトの名無しさん
19/01/19 07:07:01.96 sNgIc/IAa.net
>>60
いいね。
65:デフォルトの名無しさん
19/01/19 08:45:10.64 3pLu+RAo0.net
>>59
支那製造2025
66:デフォルトの名無しさん
19/01/19 09:46:11.89 mqBGq/QS0.net
バグを産まない一番の方法はコードを書かないこと。っていう格言があったような。全消しはある意味正解なのか
67:デフォルトの名無しさん
19/01/19 10:28:38.51 sNgIc/IAa.net
ハゲタカ学会横行だそうだ。
金さえ払えば海外発表論文になると。
そういえば情報処理学会、今は論文として
カウントしてもらえてるんかな？
68:デフォルトの名無しさん
19/01/19 11:33:04.08 3pLu+RAo0.net
呼んだか？鷲津
69:デフォルトの名無しさん
19/01/19 16:59:25.18 S3LTVMgK0.net
とりあえずしゃぶれよ
70:デフォルトの名無しさん
19/01/19 17:00:01.05 3pLu+RAo0.net
ＡＩ診療の最終責任は医師に 厚労省が初見解
URLﾘﾝｸ(www.asahi.com)
71:デフォルトの名無しさん
19/01/19 18:56:45.47 F9LTFsag0.net
>>68
妥当な判断でしょうね。
といっても、この辺りのことは審議会からの意見が通った結果と思う
72:デフォルトの名無しさん
19/01/19 19:37:30.55 DzVVgA5d0.net
>>68
数年後には今の腐った法案みたいに枷になるんだろうな
73:デフォルトの名無しさん
19/01/19 20:02:48.32 sNgIc/IAa.net
>>70
なんで？
74:デフォルトの名無しさん
19/01/19 21:51:05.21 eXcwnDrFp.net
AIは万能では無いけどそこらの町医者より的確な判断を下せる可能性は非常に高い
にもかかわらず、AIの判断ミスが使う医者の責任なら、使わないという医者も出てくる
75:デフォルトの名無しさん
19/01/19 22:16:36.66 DzVVgA5d0.net
>>71
責任を医者に求めるなら、医者はAIにも精通していないといけない
あのクソ忙しい医者が更に機械学習を学ぶとか、非現実的すぎる
命にかかわるような手術だと、提案を効くにしても使わないだろう。
歯医者や耳鼻科、皮膚科など、基本的に命にかかわらないような所は大幅に楽になるかも
76:デフォルトの名無しさん
19/01/19 23:48:03.20 EgWzcTTSa.net
AI側に責任もたせたら、開発者が手を引いちゃうよ
責任取れるわけないし、説明できる手法に変えないと理由づけもできない。
進歩が止まるよ。
77:デフォルトの名無しさん
19/01/19 23:49:58.53 EgWzcTTSa.net
>>73
AIに精通の必要はないでしょう。AIからの結果を補助として自分で判断するだけ。
そこにAI知識がといったら、AIの意味自体がない。
78:デフォルトの名無しさん
19/01/20 01:38:40.26 Aeg5ZHdY0.net
>>74
選択肢を患者に任せればいい
ヤブ医者判断より世界の名医クラスのAIがいいわ
79:デフォルトの名無しさん
19/01/20 03:19:32.95 vMifeOEMa.net
>>74
患者への説明できないというAI最大の弱点
80:デフォルトの名無しさん
19/01/20 03:33:53.05 amaA0ydz0.net
ＡＩはあくまでもパターン認識に基づくリコメンドをして、
それの医学的妥当性の判断は医者がすると考えれば何もおかしくはない。
まあ、町医者なんかだとパターン認識レベルしかできないヤブもいそうだが。
81:デフォルトの名無しさん
19/01/20 05:52:01.39 IrCacRA30.net
>>73>>75
その辺りが現実的か
何かちょっと勿体無い気もするけど
82:デフォルトの名無しさん
19/01/20 06:07:10.83 ZUF26yy/0.net
お前ら知らんと思うけど命に関わる外科医はほとんどがサイコパスだよ
サイコパスは人体実験と最新技術が大好きだからAIも使う
83:デフォルトの名無しさん
19/01/20 07:23:03.54 vMifeOEMa.net
>>72
>>76
ん～～
あまりに的外れなこと言ってるとおもうぞ
84:デフォルトの名無しさん
19/01/20 09:27:25.68 3coNDWU9p.net
>>78
どの医者にも得意分野、不得意分野がある
パターン認識くらいしかできないAIでも、実用上、診断は人間ではかなわないレベルに来てる
それを使ったら医者の責任って言われてもね
患者ガチャだわな
85:デフォルトの名無しさん
19/01/20 09:35:26.29 qYrOBmwBd.net
この書籍は買いですか？
人工知能育成ブック
URLﾘﾝｸ(shop.nikkeibp.co.jp)
86:デフォルトの名無しさん
19/01/20 09:52:29.32 vMifeOEMa.net
>>82
それは、話が違う方向になってるよ。
病気かどうかが医師の責任という話ではなく
それは判断材料の一つにつかうだけで、
治療方針などについて患者との間で決定していかないといけない
それについて、なにを判断材料に好かった場合でも医師に責任が
あるという話だから。
87:デフォルトの名無しさん
19/01/20 10:19:39.41 DckoPus20.net
google翻訳みたいに使われるということか
誤訳があっても使う人の責任だ
88:デフォルトの名無しさん
19/01/20 10:20:53.88 3coNDWU9p.net
>>84
99%以上信頼のおける判別機をもつAIがレントゲンみて胸部に癌ありますと診断したとする
開胸したら正常でした
これは使った医師の責任だという
なんだかなぁってことだよ
89:デフォルトの名無しさん
19/01/20 10:21:39.87 jFgz5jql0.net
診断は投薬や処置などの治療方針につながる。
投薬にはどんなものでも少なくともアレルギーの可能性があり、
単なる点滴でも針の穿刺など傷を付けるなど、医療は基本的に
加害行為になります。
加害行為となり得る医療行為が医師などに許されているのは、
その医療行為によるメリットとデメリットを判断するための
最低限の知識などが、国家試験・国家資格などを通して国に
より一定の基準が保証されていることによります。
そのため、診断を補助する機器に対しても薬機方など様々な
規制が有り、安易に提供できません。
その為、下記の様なソフトでも指摘を受ける場合があります。
（現在は再度公開しているみたいです）
「糖尿病リスク予測ソフト、公開翌日に厚労省「未承認の医療機器」指摘で中止に」
URLﾘﾝｸ(yomidr.yomiuri.co.jp)
現在のAIのレベルは特徴量を主体とする単なるパターンマッチングに過ぎず、
遺伝子異常など特定の限定された診断基準に基づくだけでできる診断には有効ですが、
「息苦しい」などの複数の原因が考えられる内容の診断はできません。
「息苦しい」には肺が原因の場合もあれば、喉などの気道の狭窄、心機能の低下、
貧血、疲労、低酸素環境など様々な原因がありますが、これらの全てをパターンとして
学習させるのは無理で、診断の成績も報告の限りでは相当に悪く実用に耐えません。
恐らく現在のAI技術は、診断基準が明確な分野のみに特化して一部使用されることが
今のところ期待されています。
90:デフォルトの名無しさん
19/01/20 10:50:54.03 vMifeOEMa.net
>>86
要は、そういう使われ方しないという話ですよ。
他の検査などをやったうえでしか行わない。
今のAIはそこまで進歩もしていないし、患者との対話もできない。
91:デフォルトの名無しさん
19/01/20 10:53:37.47 DckoPus20.net
>>86
そんなもん医者でもあるんだろ。
AIの言いなりの医者なんて意味ないから責任があるのは当然。
分からなかったら他の医者と相談しろ。
そのための病院組織ってことだ。
至極真当では
92:デフォルトの名無しさん
19/01/20 14:04:16.68 74MgazwN0.net
>>87
長文乙
93:デフォルトの名無しさん
19/01/20 14:54:58.33 +KrkJl8W0.net
医師の負担が軽くなって、かつ精度も数値としてきちんと提示できれば、需要はあるんじゃない
ただ医療に関することだから責任の所在をはっきりさせないと、それはね
AI診断で医療ミスが起きて訴訟になったら、やっぱAIベンダーにも責任は問われるかと
94:デフォルトの名無しさん
19/01/20 15:26:54.01 iLYNrFpta.net
実際に治療を行うのは医者だよ
だから結果がどうなっても責任は医者にしかない
文献を元に治療したけど実は今回の患者は文献で考慮されてなかった例外で本当は真逆の対処をしなければならなかった、間違ったのは文献著者のせいだから責任とれ、なんてあり得ない
95:デフォルトの名無しさん
19/01/20 15:31:14.38 mH6uuoO10.net
AIが診療行為として認められ診療報酬が決められば実用化される、それだけの話
96:デフォルトの名無しさん
19/01/20 15:34:48.46 1qyIzvIOa.net
>>86
誤診なしで100%の診断ができるAIは存在しないから、AI診断を鵜呑みにして処置をするのはあり得ないよね
それで医療が成り立つなら人間の医者の存在意義がなくなる
AIが癌があると言うなら医者もレントゲンを目で見てその上で判断を下すべき
97:デフォルトの名無しさん
19/01/20 15:41:46.88 mH6uuoO10.net
2020年から実用化に向けた研究がはじまるらしい。まだ普通に診療に使われるのはまだまだ先の話。
URLﾘﾝｸ(www.mhlw.go.jp)
98:デフォルトの名無しさん
19/01/20 18:05:07.63 DemIoh4r0.net
だいたい、AIで出た結果自体をAI専門家でさえ、なぜそうなるか理由がわからないのが
今のAIだから、それで最終判断しそのまま処置なんてありえない。
99:デフォルトの名無しさん
19/01/20 18:53:50.31 5LAkrPXMM.net
自動運転の車と違って考える時間あるからツールの一つってことで、まあよろぴこ
100:デフォルトの名無しさん
19/01/20 19:27:57.92 3coNDWU9p.net
>>96
ニューラルネットワークだけ考えるとそうかもしれないが、決定木は既存のモデルから確率的に理由付けが可能だよね
定石によって解決可能な病気はコンピュータが医師となって医療行為のGO判断をできるようになると思うんだよね
そういう時代はまだ先ってのは分かるけど、薬の販売が段階的に規制緩和されていったところを見ると、徐々に適用範囲が広がっていくことを見据えて、法律は整備するもんじゃないの？
101:デフォルトの名無しさん
19/01/20 19:59:01.80 vMifeOEMa.net
>>98
話しの流れを見てもらえばわかるけど、ここでは決定木とは違う世界の
話を想定した。自動化に近いものの話になっているので、ちと違うので
それとは別ね。
決定木を用いた自動化は金融などでは長く行われているけどね。
どうもそういう話とは違いそうなので。
102:デフォルトの名無しさん
19/01/20 19:59:05.99 HIn25bv8a.net
決定木なら解釈可能って言うけどニューラルネットも決定木と解釈可能度合いは変わらないよ
103:デフォルトの名無しさん
19/01/20 20:05:02.78 F8po2NQDa.net
>>100
それは、おそらく >>98 の方が言われていることとは、解釈という言葉自体
が異なっていると思うよ。
104:デフォルトの名無しさん
19/01/20 20:15:26.42 F8po2NQDa.net
>>98
>徐々に適用範囲が広がっていくことを見据えて、法律は整備するもんじゃないの？
法律整備は、そのレベルと対象により違いますね。
先にルールがないと、どう扱っていいか進められないものがありますから。
105:デフォルトの名無しさん
19/01/20 23:54:47.19 LukOe8+Z0.net
ＡＩ診断が医師の責任になるとしたら、学習に使ったデータをユーザー個人が精査しないといけなくなるぞ
106:デフォルトの名無しさん
19/01/21 00:00:14.85 xV8zl5e20.net
X線画像を精査できるのか、すごいな
107:デフォルトの名無しさん
19/01/21 00:18:39.09 F4zpavrma.net
>>103
なぜ、そういう発想するのかが不思議だが、
医師は、AIから出てきた判断の結果を1つの提案のような見方をするだけで
それが正しいかどうかは、別な検査をもって検証する。
たとえば、最初に血液検査をして陽性と出た。それを探るために血液検査機器を
調べたり、どんなアルゴリズムで血液検査を要請と出したのかなどを考えること
はない。それと同じですよ。検査で陽性と出たら、他の手段でそれが正しいか
どうかを調べる。
108:デフォルトの名無しさん
19/01/21 00:19:11.48 D9kQy5HXa.net
>>103
それAI使わず医者の頭脳単体で診断する場合はその医者がこれまの学習に使ったデータを精査するってことだぞ
そんなことできないから現実的にはペーパーテストとかで判断するしかない
AIの場合はテストデータに対する正答率などをチェックするのに相当するわけで学習データをチェックする必要などない
109:デフォルトの名無しさん
19/01/21 00:27:42.54 F4zpavrma.net
どこか、勘違いされてる感じですね。
110:デフォルトの名無しさん
19/01/21 00:46:31.92 oZsiBNoLp.net
>>103
医療現場ではvgg16のように出来合いのモデルを使うだけだと思うよ
説明責任とかあるだろうからCNN系ならGrad-CAMで患部のところを強調させて終わり
これらを実装した医療メーカーが使いやすいもの提供するので、医師はソフトウェアにレントゲン画像食わせるだけ
111:デフォルトの名無しさん
19/01/21 01:34:10.16 YylvZCDP0.net
日本の現場では学習済みモデルの転用でビジネスするのがメインになりそうだけどどうなんでしょ
転用だけだと、適用範囲のところを喰らい尽くしたところでビジネスが頭打ちになって、どこかが新規のアルゴリズムを開発するのを手をこまねいて待ってるような状況になりそうで
それならば、米中みたいに基礎研究にリソース投じるのが得策のような気もする
112:デフォルトの名無しさん
19/01/21 16:20:17.26 0ANF89NR0.net
手術前とか特に、最終的に微細なリスクでも徹底して患者に説明してリーガルリスクを下げるようにするから、そのためのプロセスを効率化してくれると有り難い
113:デフォルトの名無しさん
19/01/21 17:28:10.82 8l9498MK0.net
>>87
読売新聞ってことは記事元は共同通信あたりだろうが、記者の勉強不足が酷いな
114:デフォルトの名無しさん
19/01/21 21:21:15.62 XnVx0c5u0.net
NARってRNNの一種って言っていいの？
115:デフォルトの名無しさん
19/01/21 21:32:21.47 nDlyMWRKa.net
>>111
まあ、専門じゃないでしょうから
とはいえ、記事のどの部分について言ってるの？
116:デフォルトの名無しさん
19/01/21 23:04:17.12 cKa0pl1z0.net
＞現在のAIのレベルは特徴量を主体とする単なるパターンマッチングに過ぎず、
そもそも科学がそうだろうがよおぉぉぉ～～～～～
117:デフォルトの名無しさん
19/01/21 23:17:51.00 nDlyMWRKa.net
まあ、記事を読む対象が誰かによって見方が変わるでしょう。
一般の人のにはＡＩ自体がすごいことをやっていると思う人も
多いでしょうから、そんな人知を超えたものじゃないんだよ
ということを言いたいと思えば、いいんじゃないかな。
118:デフォルトの名無しさん
19/01/21 23:20:25.38 RPeUonIR0.net
AIは科学じゃないんだが
119:デフォルトの名無しさん
19/01/21 23:25:48.29 LYzS9B8y0.net
科学はパターンマッチじゃないどん
120:デフォルトの名無しさん
19/01/21 23:26:50.07 0ANF89NR0.net
計算機科学は科学ではなかったのか
121:デフォルトの名無しさん
19/01/22 00:39:35.36 cGqgO5gp0.net
>>114
違います。
122:デフォルトの名無しさん
19/01/22 00:45:24.28 cGqgO5gp0.net
科学は
公理系からスタートするのか、
経験則・実績からスタートするのか
で二つに分けられます。
扱っている事象が帰納的に導かれたものなのか、演繹的に導かれたものなのかの区別ぐらいは明確に分けましょう
123:デフォルトの名無しさん
19/01/22 00:54:13.78 cGqgO5gp0.net
順が逆
演繹的に～、帰納的に～
124:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:03:35.67 cb7U++6D0.net
>>120
天気予報はどっち？
公理の基礎方程式にしたがって非線形の流体計算だけど、データ同化しないと使えない
もしかして科学じゃない？
125:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:04:52.75 cGqgO5gp0.net
演繹的
126:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:06:04.92 cGqgO5gp0.net
最悪なのは
経験則を公理としてスタートした理論
127:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:06:55.90 cGqgO5gp0.net
わらわら
128:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:07:36.88 cb7U++6D0.net
>>123
天気予報こそ計算機科学の代表例だと思うんだけど、科学じゃないと言われて草葉の陰で泣いてるはず
129:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:08:58.21 cGqgO5gp0.net
どんまい
130:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:13:22.77 cGqgO5gp0.net
無理やり係数などを自然法則に当てはめるのは完全に経験則の側。
131:
19/01/22 01:24:11.62 zFHfz07h0.net
>>120
＞経験則・実績からスタートするのか
ということは、ニュートン力学とかは、こっちの方に当てはまりますね
>>120
＞扱っている事象が帰納的に導かれたものなのか、演繹的に導かれたものなのか
>>121
その扱っているものが「公理」なのか「実在するもの」かを、>>120 のこの文にてはっきり示していないので、>>120 だけではどちらともいえませんね
132:87
19/01/22 01:25:08.03 9aIdmwSK0.net
>>114
医学は機序が不明な分野では「○○症候群」や膠原病の様に、確率論や
パターンマッチングの考え方が使用される領域もあるが、
基本的には解剖学・生理学・薬理学・分子生物学・病理学などの基礎医学、
更にその元となる物理学・化学・生物学などをベースとした理論や論理で
成り立っている。
決して「特徴量を主体とする単なるパターンマッチング」ではない。
ついでに「AI診断？」についていえば、機械がどんなに正確或いは不正確な
133:診断を提示したとしても、その採用・不採用を含めた診断の最終決定権は 法律上医師に属するため、医師の責任になる。 まぁ、医師・病院から開発メーカーにクレームがいくけどね。 更に臨床診断に関わる機器やプログラムは基本的に薬機法が適用されるため、 製造販売には厚生労働大臣の許可が必要。 診断までいかない「予測」や、無料での「公開」も法的にグレーであるから、 87の例のように厚労省から指摘を受けることがある。
134:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:26:49.62 cGqgO5gp0.net
>>129
前半イエス
後半何が言いたいのかよくわからん
一般論を言っただけに過ぎん
135:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:27:38.23 cb7U++6D0.net
>>128
無理矢理と言われましても、みんな観測から基礎方程式の係数決めてるでしょ？
科学の代表例って何だろう
136:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:30:55.74 cGqgO5gp0.net
んなこたーない
137:
19/01/22 01:32:27.17 zFHfz07h0.net
>>130
＞基本的には解剖学・生理学・薬理学・分子生物学・病理学などの基礎医学、
＞更にその元となる物理学・化学・生物学などをベースとした理論や論理で
＞成り立っている。
それはそのとおりなのですが、お手軽診断システムでは「英語のペーパー」という文字列的記述だけでなんとかしようとしている風に考えていました
その基礎医学（生理学、病理学等）の記述を計算機に落とし込むことすらめんどくさいのでやっていない、ときいています
138:
19/01/22 01:33:52.48 zFHfz07h0.net
>>124
どう考えても、力学とか電磁気学とかからして、これにあてはまる気しかしないのですが…
139:
19/01/22 01:35:14.77 zFHfz07h0.net
>>131
＞後半何が言いたいのかよくわからん
>>120 の真偽は >>120 の記述が不足しているという理由により、>>120 の内容だけでは判断できないかと
140:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:36:30.65 cGqgO5gp0.net
ニュートン力学も電磁気学も一般相対性理論から見れば近似式。
あるいは量子力学からスタートせよ。
141:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:37:48.05 cGqgO5gp0.net
>>136『公理系』としっかり明示したはすだが‥。
142:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:42:03.70 cb7U++6D0.net
>>392
一般相対性理論が真実かも分からんのに、なんで公理になるの？光速度一定の法則だって経験則かもしれないのに？
143:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:44:35.23 cGqgO5gp0.net
『公理系』の定義をちゃんと見てから反乱しろっての
144:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:46:32.52 cb7U++6D0.net
F=maからスタートすることとc=一定からスタートすることの違いがわからんと言っている
145:
19/01/22 01:48:38.42 zFHfz07h0.net
>>138
＞『公理系』としっかり明示したはすだが‥。
>>120 を再度掲載してみます
＞科学は
＞公理系からスタートするのか、
＞経験則・実績からスタートするのか
＞で二つに分けられます。
ここまでは問題ないと思います。
＞扱っている事象が帰納的に導かれたものなのか、演繹的に導かれたものなのかの区別ぐらいは明確に分けましょう
ここで、この文のいうところの「扱っている事象」が「公理」なのか「経験則・実績」なのか、は、判別できないのではないでしょうか？
>>120 が指している分野が物理学だったとして、物理学は「公理系」を扱うものか、それとも「経験則・実績」を扱うものか、私は判断ができずにいます
>>120 が指している分野が数学だったとすると、数学では公理を扱うものなのか、それとも経験則・実績を扱うものなのか？たとえば数学上の公理を導くために思考するときは、じつは経験則・実績に対して思考しているのではないでしょうか？
>>120 のいうところの「扱っている事象」が「事象＝event」という言葉だけでは抽象側なのか具象側なのか判断がつきかねる、と考えました
146:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:54:43.66 cGqgO5gp0.net
>>142
お前は文系か？
スタートの仮定を示せばよいと言っている。
>判断できないのではないでしょうか
数学的に演繹されたかどうかで判断したらよいと思います。
147:デフォルトの名無しさん
19/01/22 01:56:57.47 cGqgO5gp0.net
>>141
ニュートンは最初に『質量と加速度は力に比例する』と仮定し勝手に係数を決めた。だから経験則だと述べた
148:
19/01/22 02:13:12.06 zFHfz07h0.net
>>143
＞スタートの仮定を示せばよい
その「スタートの仮定」が抽象側か具象側か、>>120 の文面・「事象」=event という語句から判断できるのでしょうか？
「事象」＝event という語句は、ほどよく抽象
149:的かつ同時に具象的だと思います >>143 ＞数学的に演繹 演繹、とは普遍的な命題から特殊な命題を導くことですが、数学的な成果物を出力するとき、「定義」「定理」そして「証明」自体を出力する活動も含まれるのではないでしょうか？ そういったときには、それらは数学においてもきわめて帰納的な活動だと考えています
150:デフォルトの名無しさん
19/01/22 02:16:05.73 cGqgO5gp0.net
定理から定理を求めることを演繹的じゃないと言われると、もうID:zFHfz07h0には何も通じないと考えたほうが良さそう。
151:デフォルトの名無しさん
19/01/22 02:17:07.60 cGqgO5gp0.net
だからあなたは文系ですか？と
問いたい。
152:
19/01/22 02:20:07.42 zFHfz07h0.net
>>146
理解が足りなくて申し訳ありません
「定理から定理を求める」というのは、数学の本を読むときの話というのなら理解します。
でも数学ってそんなものだけですか？実は、何もない空っぽな空間から「定義」「定理」そして「証明」を、あたかも手品のように取り出すことも含まれるのではないでしょうか？
153:
19/01/22 02:24:40.35 zFHfz07h0.net
>>147
一応数Ⅲ＝微積分は高校時に履修しています、大人になってからは
URLﾘﾝｸ(ja.wikisource.org)(n)
に注釈をつけてみたりしてしましたが、今読み返してみると間違いもあり、なかなかうまくいきませんね…
154:デフォルトの名無しさん
19/01/22 02:25:48.31 cGqgO5gp0.net
>>148
含まれない。
演繹法とは最初の仮定が一緒ならば、たとえ地球の裏側の人でも同じ道筋を辿れること。普遍性のある道筋。
155:
19/01/22 02:31:12.72 zFHfz07h0.net
>>150
では、その演繹法を生産する人の思考も同様に演繹的ですか？
たとえば、ハミルトンが
i^2 = j^2 = k^2 = ijk = -1
を1843年10月16日に発見したとき、その思考方法は演繹てきですか？それとも帰納的ですか？
156:デフォルトの名無しさん
19/01/22 02:38:49.67 9aIdmwSK0.net
>>134
ご指摘の通り、学習内容を限定しているため、一般用途としては
かなりいい加減なものがたくさんある。
ただこのいい加減なものでも役に立つ場合が有る。
例えば膨大な情報を学習させ、稀な疾患を特定するのには
有効な場合が有り、下記の記事のような事例が好例。
「AI、がん治療法助言 白血病のタイプ見抜く」
URLﾘﾝｸ(www.nikkei.com)
プログラム内部を確認していないため、推測でしかないが、
これはGoogleで複数キーワードで特定のHpを検索するのと
あまり変わらない可能性が考えられる。
その場合、このプログラムで明確な特徴がないがんの診断では、
人間の診断能力に及ばない可能性が高い。
また、類似物のマッチングによる認識技術も顔認証などで活用されているように
かなり有用になってきたため、下記の様な活用事例がある。
「東大発！AIの画像解析でガン発見率9割」
URLﾘﾝｸ(president.jp)
157:デフォルトの名無しさん
19/01/22 02:39:15.38 9aIdmwSK0.net
前述の例はコンピュータの得意領域に限定された条件だから成績がいいだけで、
現在の公開されているAIの文献などを見る限りでは診断プログラムは人間の
一般的診断力にはほど遠い。
また診断には適切な診察が必要だが、人間ほど多種・多機能・高性能なセンサーの
開発にも時間がかかるため、人に置き換わるのは当分無理。
基本的に診断は自動運転技術の認識機能より複雑なため、実用性は推して知るべし
というところ。
より一般的に使える精度が高くて診断用途のものを作るのには、
医者をつくるのと同じで、物理学・化学・生物学に基づいた仮想世界に、
解剖・生理・薬理・病理・生化学などに基づいたモデル人間を作り、
それに内科学・外科学・小児科学・婦人科学などの知見から病態生理を当てはめ、
さらに日々の診療データで肉付けすることになると思う。
遺伝や感染症など集団の要素がある場合は、分析には複数モデルを作成することも必要。
このようにデータ量・計算量ともに膨大で今の技術ではとても作れないから、
限定された簡易版を作り、限定された範囲で補助的に活用されるのが現状。
158:デフォルトの名無しさん
19/01/22 02:39:21.28 cGqgO5gp0.net
何を前提にスタートしてるか、数学的に演繹されたものか、
その道程には、経験則や実験による実績が混じってないかで判断したらよい。
クォータリオンはハミルトンが定義した理論です。その公理系は私は知りませんが演繹的なものです。
159:デフォルトの名無しさん
19/01/22 02:41:33.24 cGqgO5gp0.net
>>153
経験則で頑張って下さい
160:デフォルトの名無しさん
19/01/22 02:44:06.44 9aIdmwSK0.net
>>155
経験則の他に、各医学を勉強して頑張ってマス。
ただ年齢的に限界を感じておりマス。
161:
19/01/22 02:47:37.54 zFHfz07h0.net
>>154
＞クォータリオン
○クォタニオン
＞クォタニオンはハミルトンが定義した理論です。その公理系は私は知りませんが演繹的なものです。
クォタニオンの定義は >>150
＞i^2 = j^2 = k^2 = ijk = -1
がすべてです。
＞その道程には、経験則や実験による実績が混じってないかで判断したらよい。
なるほど…少しわかってきました、たとえば
i^2 = j^2 ~ k^2 = ijk = ^1
を「発見」するときの思考内容を再現することはできず、そもそも数学者は「定義」「定理」を生み出したときの思考方法は明らかにしてくれないことが大半ですね
それは物理学とかとは大きな違いですね、たしかに
162:デフォルトの名無しさん
19/01/22 06:31:25.27 4ZbFlJiR0.net
AIは工学だよな。理学部でやる科学ではないな
163:デフォルトの名無しさん
19/01/22 07:41:52.31 cGqgO5gp0.net
>>158
>>120
164:デフォルトの名無しさん
19/01/22 07:47:52.53 6tinRt6Da.net
う～～む。
『パイパン議論』だな
無毛な言い争い
165:デフォルトの名無しさん
19/01/22 08:18:44.43 GMA2aBuk0.net
伸びてるからどうせコテ+αだと思ったら案の定コテ+αである
これがパターン認識よ
166:デフォルトの名無しさん
19/01/22 08:39:35.73 cb7U++6D0.net
勝手に定義してそこからスタートしたら演繹で科学というとか自己矛盾だな
酔っ払いだろw
数式だけで閉じる世界に意味を与えるのも立派な科学だ
クォータニオンは便利な道具であって行列と変わらん
行列は科学だ言われてもポカーンだわ
167:デフォルトの名無しさん
19/01/22 08:49:00.49 qSnCrXeAa.net
そういえば改正著作権法(機械学習に他人の著作物を無断使用できる)ってもうスタートしてたんだな
これ利用して面白いこと始める人いないかな
いよいよ施行された「改正著作権法」は、弁護士や学者にとってビジネスチャンスとなるかもしれない
URLﾘﾝｸ(www.itmedia.co.jp)
168:デフォルトの名無しさん
19/01/22 09:21:46.60 gx915TujM.net
長文が続き過ぎてマトモに読めないｗ
169:デフォルトの名無しさん
19/01/22 09:42:08.45 6rIzbZvFM.net
どうでもいいポエムで草。
そういうのはツイッターでやってくれ。
170:デフォルトの名無しさん
19/01/22 09:51:41.62 NqoPqcWw0.net
公理と演繹のハイブリッドタイプも存在するというかむしろ普通なわけだが。
171:デフォルトの名無しさん
19/01/22 10:09:07.96 qbgj+Czmd.net
>>165
意
172:外とどうでもはない。 会社で上司が経験則だけで持論噛ましてるとホントにうざい。
173:デフォルトの名無しさん
19/01/22 10:30:30.08 6tinRt6Da.net
アートかサイエンスかは、演繹だなんだ～とかじゃなく
本来に戻ってかんがえた方が良いかもしれない。
議論自体がアートの世界になっているので
174:デフォルトの名無しさん
19/01/22 10:38:13.27 VkVpMQgx0.net
すれが伸びてると思ったらあぼーんか
175:デフォルトの名無しさん
19/01/22 11:36:37.80 mpYJfRix0.net
公理系と推論から導き出されるのしか科学じゃない、ってのは極端で、
科学の中でも形式科学というものは公理系と推論から導き出されるものだ、
だろう。
経験則からスタートしたものだからって劣るわけじゃない。
物理学は量子力学や一般相対論含め全部経験則でしょ。経験則になってないものは、むしろ「予測」でしかなく、
事実とはみなされない。最近まで重力波とかヒッグス粒子とかそうだったでしょ。
取り扱っている対象が現実世界な以上、どこまでいっても経験則(実験結果)に合わせて理論が修正されていく。
176:デフォルトの名無しさん
19/01/22 11:48:08.53 ez/DcBYq0.net
経験則が間違っているというなら
それが間違っているということを公理を使って証明を見せてくれよ
177:デフォルトの名無しさん
19/01/22 12:38:45.26 wFuLeSwid.net
>>171
まあ、それはむしろ簡単なそうだな
178:デフォルトの名無しさん
19/01/22 14:11:21.18 ufpf6zbd0.net
氷で頭冷やせよ
179:デフォルトの名無しさん
19/01/22 14:17:09.65 gx915TujM.net
ヘソで茶を～
180:デフォルトの名無しさん
19/01/22 14:59:05.34 vcOi/kl/0.net
くずれ
181:デフォルトの名無しさん
19/01/22 16:59:56.76 /wbMKv3OF.net
線路に落ちたスマホを拾おうとして
182:デフォルトの名無しさん
19/01/22 17:31:19.50 PRypSWov0.net
>>171
形式科学以外の科学では、現実と一致しない間違った経験則かどうかは
実験で結果が一致しない条件があるかどうかでしか判断できないんじゃないかな。
公理なんて人間が勝手に決めたものなんだから、究極のところ実在性もないし
無矛盾性だって確かめられない。
証明でなんとかなる範囲というのはかなり限られた枠組みの中でしかないんじゃないかな。
URLﾘﾝｸ(ja.wikipedia.org)
数学の哲学 - Wikipedia
この辺が読み物としては面白いよ。
183:デフォルトの名無しさん
19/01/22 18:05:03.52 j6UZ0Jmd0.net
wikiを持ち出す○○
184:デフォルトの名無しさん
19/01/22 18:38:36.78 k/XOSKvd0.net
>>153
は、非SEなのかな？
単一のAIが全て網羅することが前提になってるのが違和感
185:デフォルトの名無しさん
19/01/22 19:17:17.78 VXFerWpW0.net
>>178
理系の場合はwikiでも良くないか
政治やアイドル系は終わってるけど
186:デフォルトの名無しさん
19/01/22 22:59:24.88 EGDMEVkgM.net
Wikipediaだからってレッテルを貼るのは、中身を吟味するだけの能力、知識がないってことの表れだな。
よく知らない分野を網羅的にざっと押さえるのにはかなり良いのだけど。だから読み物と書いたのにな。
詳しく知りたいことは調べなおすのが当然だろうし。
187:デフォルトの名無しさん
19/01/22 23:48:50.46 +CllGyCv0.net
馬鹿か、主張も論外
188:デフォルトの名無しさん
19/01/22 23:52:42.14 VXFerWpW0.net
グローバルメルカトル図法に騙されたアホもいたけど、
5chぐらいなら基本ソースとして信用して良いだろう
189:デフォルトの名無しさん
19/01/23 00:00:17.10 QvmzmfNb0.net
数学の哲学（苦笑）
190:デフォルトの名無しさん
19/01/23 00:13:09.74 ihjuM98n0.net
実際、学生とおじさんが対等に話してる風になってるんじゃないのか
191:デフォルトの名無しさん
19/01/23 00:15:09.26 3Y5lQRNXa.net
>>184
それって、けっこう重要なところついているかもよ。
そもそも、アートに対してサイエンス。キリスト教概念。
人が作り出せるものがアートで、神じゃないと作り出せないものを
追い求めるのがサイエンス。
数学をつかって神の領域を理解しようと努力するときは数学はサイエンス。
それを語る時はアート。そう考えると哲学が文学部にあって数学が理学部に
有るのは基本理解できる。
経済は活動を創りだすのはアート、現象を探るのはサイエンス。となるんだろうな。
たとえば、人がどんなふうに移動するんだろうと研究するのはサイエンス、
こりゃ商売になるぜ、と考えたのがアート引越センター。
192:デフォルトの名無しさん
19/01/23 00:15:30.48 QvmzmfNb0.net
経験則=実験結果（馬鹿なの）
193:デフォルトの名無しさん
19/01/23 00:29:50.65 DbcrDIRn0.net
>>187
実験結果というか観測結果
なお量子論
194:デフォルトの名無しさん
19/01/23 01:56:54.01 LJSmKW5p0.net
実績
195:数おたさらり
19/01/23 02:10:46.91 LJSmKW5p0.net
帰納と演繹の話をしたのに
いつの間にか経験則て言葉だけに噛みつく輩が多いな
経験則と『実績』に基づき次の手段を考えるのは一般的に大事な思考だよ。
ただ、帰納的な結果はローカルな事象になりがち。普遍性が乏しい。
196:数おたさらり
19/01/23 02:18:03.57 LJSmKW5p0.net
たまたまよい結果が出ただけで、
結論を出してしまう輩が一定数存在するので注意が必要。
197:数おたさらり
19/01/23 02:26:25.00 LJSmKW5p0.net
一方、演繹的な手順については、工程が全て正しかったとしても 、
一番最初の仮定が間違えているとすべてがおじゃん。
しかも理解してくれる人がいなければ広まることはない
198:sage
19/01/23 02:31:00.98 Mk8TAQVup.net
>>86
生検してから確定するだろうから
見逃しをAIで防止するような使い方じゃね？
199:sage
19/01/23 02:35:47.42 Mk8TAQVup.net
>>87
息苦しい
だけだと人間の医者も特定できないだろう
だから問診とか検査してデータを増やして
原因特定する
息苦しい症状の時どの検査や質問をするかはAIではなく
データベースにしておけば解決出来るんじゃね
全てをAIで処理する必要はない
200:デフォルトの名無しさん
19/01/23 02:37:44.46 3EqxYkFs0.net
>>190
物理学なんかはまさに帰納と演繹のわかりやすい組み合わせだよね。
経験(観測)からの帰納によって生まれた理論を演繹することで理論の適用範囲を拡張し、
拡張した理論による予測を観測によって確かめる。予測と観測結果が一致していなければ
そのような結果をたくさん集めて新たな理論を帰納で作る。それを演繹で拡張する。
の繰り返しだよね。
201:sage
19/01/23 02:38:24.84 Mk8TAQVup.net
>>91
現在の検査方法を開発した人とか検査薬とか分析器とかのメーカーは完璧ではないのにAIだけ完璧を要求されるのは変じゃね？
202:sage
19/01/23 02:39:53.17 Mk8TAQVup.net
>>96
手法によるんじゃね？
203:sage
19/01/23 02:50:02.08 Mk8TAQVup.net
>>120
アインシュタインが光の速さが速さの上限で光の速さは変わらない
という前提で相対論を考えたのは
演繹？帰納？
上記の前提を導き出したのは帰納法で
上記の前提から論理展開したのは演繹
だから両方じゃね？
鶏と卵で解釈の仕方次第
204:sage
19/01/23 02:55:13.94 Mk8TAQVup.net
AIとかシステムで診断できるようになると
医療の質のバラツキを少なく出来る
地域による医療の差を少なく出来ると思う
すると各クリニックとかは何で差別化するんだろうな
205:sage
19/01/23 02:57:48.09 Mk8TAQVup.net
>>82
診断って言っても画像診断とかの一部だけだよね
現段階では
206:sage
19/01/23 03:03:18.17 Mk8TAQVup.net
>>137
量子論だって大統一理論に帰納される理論かもしれないんじゃね
207:数おたさらり
19/01/23 03:27:25.44 LJSmKW5p0.net
光速一定は単に仮定であり、それを否定する手段がない。ここでは公理系の一つとしてカウントしてよいとおもう。本人も
208:仮定と言っている。
209:数おたさらり
19/01/23 03:33:02.40 LJSmKW5p0.net
ところで本題、
手段は多数あるが機械学習は、
帰納的か演繹的か
これまでの経緯を考えれば、帰納的と言えるように思われる。
ただし、個別の手法を細かくピックアップすると演繹的なアプローチだなあと考えさせられる部分も存在する。
210:デフォルトの名無しさん
19/01/23 05:00:34.60 uD/CD71q0.net
>>203
1. 膨大なデータ → 現象を説明可能なモデル
2. モデル → 現象の予測
1のステップ(fit)は帰納的
2のステップ(predict)は演繹的
公理系とか持ち出すと宗教くさくて嫌だけど
1で作られたモデルが他のモデルから導出できなければ
モデルは公理ということになる
ディープラーニングを例に考えるとモデルはニューロンと活性化関数の集合
{ニューロン, 活性化関数}から演繹的にモデルが導出可能だから
ここでいうモデルは公理ではなく、ニューロンと活性化関数が公理ということになる
211:デフォルトの名無しさん
19/01/23 05:42:58.83 uD/CD71q0.net
最後の一文はなんか伝えきれてないな
定義1 NAND回路を次の定義とする
0 NAND 0 → 1
0 NAND 1 → 1
1 NAND 0 → 1
1 NAND 1 → 0
定理1. いかなる論理回路もNAND回路の組み合わせで表現できる
この場合、定義1は公理
定義2. ニューラルネットワークを次の定義とする
y = f(Wx+C)
定理2. いかなる「りんごの画像」もニューラルネットワークで判別できる
定義2は公理
212:デフォルトの名無しさん
19/01/23 05:47:12.94 OHrLDHREa.net
人間が不老不死になればAI医師の問題も解決する。
213:デフォルトの名無しさん
19/01/23 06:53:33.00 Es0uGsAqM.net
これだけレスが伸びていてアブダクションが1回も出てこない時点でお察し
214:sage
19/01/23 07:52:10.22 Mk8TAQVup.net
帰納とか演繹に分類しても実現可能な事の集合が増えるわけではない
人間の思考活動を分類しても
思考活動そのものが変わるわけではない
何のために帰納とか演繹とかに分類するの？
目的は？
光速一定を帰納的に発想したか
光速一定が公理だと分類したか
その結果によって相対論が修正されるものではない
215:デフォルトの名無しさん
19/01/23 08:07:07.65 tzY54vk1M.net
実験を経験則なんてチャチなものに分類するのがムカつく。
216:デフォルトの名無しさん
19/01/23 08:42:47.62 uD/CD71q0.net
>>208
帰納と演繹のはざまには真実(公理)が埋まってるからだよ
小学生が教室でウンコ漏らしたとする
漏らした張本人は「周りの人くっさいだろうなぁ」と考える(演繹)
周りの生徒は匂いから「誰かウンコ漏らしだろ」と考える(帰納)
教室がクサイのは変わらないよ?
でも漏らした加害者と周りの被害者は区別する必要があるだろ?
217:数おたさらり
19/01/23 11:10:12.57 PUoVraWzd.net
>>208
>>191に書いてる通り。
普遍性のない結果に対し、いちいち騒ぎ立てる輩が存在するため。
218:数おたさらり
19/01/23 11:11:33.94 PUoVraWzd.net
>>209
『実績』と言っておけばよい。
実績こそ一番評価されるべき部分。
219:デフォルトの名無しさん
19/01/23 13:13:23.67 CusaAsFgM.net
>>209
自分は物理は大好きなんだが、
その二つはなにが違うの？
経験則にも精度はさまざまってだけだと思うんだが
220:sage
19/01/23 13:13:27.28 Mk8TAQVup.net
>>210
加害者と被害者を区別する必要がある
のは何の観点で？
科学の観点で加害者とか被害者とか関係あるの？
221:デフォルトの名無しさん
19/01/23 14:45:19.49 8Vl1zTbAa.net
加害者＝原因、被害者＝結果、の比喩なんだから科学の観点で論じるべき最大の論点でしょ
222:デフォルトの名無しさん
19/01/23 18:44:38.60 Vz7vQZuPM.net
冷静と情熱の間
223:数おたさらり
19/01/23 19:32:55.76 LJSmKW5p0.net
経験則の塊
URLﾘﾝｸ(youtu.be)
224:
225:デフォルトの名無しさん
19/01/23 19:35:36.63 7VQe3V9X0.net
ニュートン物理学も単なる経験則であったというｗ
226:数おたさらり
19/01/23 19:39:36.30 LJSmKW5p0.net
経験則は仕事をやる上で物凄く大事です
227:デフォルトの名無しさん
19/01/23 19:51:17.09 DtngHTsf0.net
経験と言わずに実証と言えばいいのに
228:数おたさらり
19/01/23 19:54:36.78 LJSmKW5p0.net
経験則だけでは、人によって異なる意見が出たり‥
少し条件を変えただけで再現不可能になったり‥
ということが起きるので普遍性のある演繹的なものも必要です。
229:数おたさらり
19/01/23 19:58:13.63 LJSmKW5p0.net
>>220
それには反対ですね
実証って言ってしまうとそれだけで真実、あるいは理解した気になる人が増える
230:デフォルトの名無しさん
19/01/23 20:31:22.58 5E0FSTTE0.net
経験と実証は明確に区別されるものだぞ
というか科学とはなにかということを理解してない輩が多すぎるな
日本の科学教育がいかに誤っているか（というか科学教育自体ほとんどしていない）
がわかる
231:数おたさらり
19/01/23 20:37:44.07 LJSmKW5p0.net
ローカルな、狭い範囲の事象に対しての証明にしかなってないことが多いと言っているんだが‥
232:デフォルトの名無しさん
19/01/23 21:00:01.34 6FiqhuTH0.net
それでも地球は回っている（笑）
233:数おたさらり
19/01/23 21:51:38.47 LJSmKW5p0.net
?
234:デフォルトの名無しさん
19/01/23 22:14:35.62 3Y5lQRNXa.net
>>225
実感ないんだよな～
235:数おたさらり
19/01/23 22:16:00.97 LJSmKW5p0.net
ひょっとしてギャグで言ってんのかな
236:sage
19/01/24 05:14:19.71 l6XDhPgcp.net
>>210
原因を推定するのは逆問題を解いているだけで帰納ではない
原因と結果の関係を知っている時に
例えばy=f(x)のようにxが原因の時にyの結果になる時に
yになるxを求めている
帰納は関係fを考えること
237:sage
19/01/24 05:19:29.90 l6XDhPgcp.net
で、fを求めることは機械学習での学習することに相当する
fを求めた後で因果関係のある2つの観測値yとxを特定している
f(x)の計算をする事機械学習で推論に当たる部分が演繹
演繹操作を繰り返してxを推定している
因果関係と演繹的や帰納は別の概念
238:sage
19/01/24 05:31:14.73 l6XDhPgcp.net
匂いa=f(銀杏,教室)
匂いb=f(クサヤ,教室)
匂いc=f(うんこ,教室)
この関係を過去に帰納的に学習して知っているから
演繹的に逆問題を解いて匂いからうんこを推定出来る
秋に遠足に行った後とかの情報があれば銀杏が原因の可能性が高くなる
239:sage
19/01/24 05:46:28.34 l6XDhPgcp.net
データをもとに帰納的に関係fを学習するのだから
データつまり観測値が不足していたら関係fは適切でなくなるだろう
子供の頃の経験で方言や地域の習慣を日本全国で通用すると思っていても
大人になって他の地域の人と話してみると違う事に気付いたりする
240:デフォルトの名無しさん
19/01/24 08:45:34.37 lDZruxyia.net
身近なものに例えようとして逆に分かりにくくなる好例
241:デフォルトの名無しさん
19/01/24 09:46:04.88 qMxmsmM6a.net
長嶋監督だね
242:デフォルトの名無しさん
19/01/24 09:58:24.08 ftIPLneW0.net
来た玉を打つ（猛練習は見せない）
243:デフォルトの名無しさん
19/01/24 10:01:29.57 qMxmsmM6a.net
>>235
あ、すごい！
ＡＩって利用場面では、それだね。
244:デフォルトの名無しさん
19/01/24 14:24:53.91 yZTQi3eH0.net
ぼくちゃんの嫌いなあいつはなんでも経験則で決めつける
だから経験則で決めるやつはみんな馬鹿なんだって言いたいんだろ
245:デフォルトの名無しさん
19/01/24 15:47:28.44 /mFHbeBy0.net
経験でケプラーの法則が見つかるのか、すげーなおまえ（大爆笑）
246:デフォルトの名無しさん
19/01/24 16:25:06.33 lDZruxyia.net
>>237
その主張自体が経験則という矛盾
247:デフォルトの名無しさん
19/01/24 17:58:50.84 wY7oCEPXM.net
観測を元に理論立てて、理論から導かれる予測が実際の現象と相違があるのか、再現性があるのかを検証するのがサイエンスであって、経験則�
248:ﾅはないよ。
249:デフォルトの名無しさん
19/01/24 17:59:10.63 jJMwwHGY0.net
経験って言葉に親でも殺されたのかっていう奴がいるな。
経験科学という言葉すらあるぐらいなのに。
まぁ単に誰かが反応する単語を適当に書くと反応が貰えるから嬉しいっていう荒らしなのかもしれんが。
あえて選んでるのか偶然なのかはわからんが、ケプラーの法則なんてむしろ経験則そのものだろ。
250:デフォルトの名無しさん
19/01/24 18:05:43.01 jJMwwHGY0.net
>>240
観測は経験のうちに入らないの？
観測から組み立てられ、幅広い条件で再現性があることを確認された法則、は、包含関係で言えば経験則に含まれるのじゃないの？
観測から法則を組み立てたり、観測方法を考えたりするプロセスがサイエンスだよね
251:デフォルトの名無しさん
19/01/24 18:38:17.14 k/hMWcdq0.net
馬鹿からかうと楽しいな、経験則
252:デフォルトの名無しさん
19/01/24 18:39:46.72 CttiorB6M.net
>>242
観測しただけで勘を頼りに予測するのは経験則。
理論立てて、理論から導かれる予測が実際の現象と相違があるのか、再現性があるのかを検証することが法則を導き出すということ。
253:数おたさらり
19/01/24 19:13:25.01 VdCl2BJc0.net
>>238
ケプラーはガチ経験則でケプラーの法則見つけたんだよ。すごくね？
254:デフォルトの名無しさん
19/01/24 20:04:41.06 L+VUmoP4a.net
ま、どちらにしても、この議論そのものがサイエンスじゃない
255:数おたさらり
19/01/24 20:11:40.47 VdCl2BJc0.net
サイエンスってなあに？
256:数おたさらり
19/01/24 20:13:27.13 VdCl2BJc0.net
ところで‥
機械学習における演繹的なものとは？
257:デフォルトの名無しさん
19/01/24 20:28:24.93 gWWYSSKO0.net
哲厨が議論を台無しにしてしまったな。
本当にろくなことをしない。
258:デフォルトの名無しさん
19/01/24 20:30:12.75 dhZFL86x0.net
哲厨というか懐疑厨だね。
259:デフォルトの名無しさん
19/01/24 21:07:44.40 p6nk5kDs0.net
もとからろくな話してないんだからセーフ
260:デフォルトの名無しさん
19/01/24 21:29:36.03 L+VUmoP4a.net
>>247
キリスト教概念なんです
アートとサイエンス
おおざっぱに言えば、アートは人が作り出す（出せる）モノを対象とした世界
サイエンスは神のみが知る（作り出す）モノを対象とした世界
大学の文学部、理学部
このくくりは基本ここが発祥
そう考えると、日本の文学部という日本語の命名は失敗だったんじゃないかと思う。
文学部だと、どうしても小説などの文学を連想してしまうが、実はアート学部
であって、文学はその一つに過ぎない。
261:数おたさらり
19/01/24 21:49:23.93 VdCl2BJc0.net
そうゆのは要らん
262:デフォルトの名無しさん
19/01/24 21:57:56.57 EXwKjUiw0.net
屑哲というのだよ
263:デフォルトの名無しさん
19/01/24 22:11:13.52 aj7oAs66M.net
長文連投マンはコテ使ってくれないとNGしにくい
264:デフォルトの名無しさん
19/01/24 22:23:57.97 L+VUmoP4a.net
>>253
要は、ここでの議論はそういうことを
言い合っているだけのことという話
265:デフォルトの名無しさん
19/01/24 22:37:25.36 aj7oAs66M.net
機械学習で演繹やら帰納やらうだうだ言ってる人は計算論的学習理論でも勉強すればいいの
266:デフォルトの名無しさん
19/01/24 22:40:13.95 L+VUmoP4a.net
現場にでて、何が必要とされているかを知ることの方が重要だと思う。
あらたに、何をやったらいいかのヒントがたくさんあると思うよ。
ここ見ていると、こんな手法あるんですけど、なにか利用できる場面
ないいでしょうか？というのが多い気がする。
逆でしょ
267:数おたさらり
19/01/24 22:44:38.96 VdCl2BJc0.net
経験と実績が大事です
268:数おたさらり
19/01/24 22:47:56.52 VdCl2BJc0.net
現場じゃせいぜいPCAもつかわん
269:デフォルトの名無しさん
19/01/24 23:06:33.09 L+VUmoP4a.net
使わないところは何をやっても使わない
270:デフォルトの名無しさん
19/01/25 00:23:07.19 EKaJjnPG0.net
>>248
汎化性能の上界の理論解析とか
271:デフォルトの名無しさん
19/01/25 10:17:55.15 6JuiOj9wr.net
空論にリソース割けるぐらいだから学生さんなんだろう
272:デフォルトの名無しさん
19/01/25 11:40:34.82 aS+Q22GK0.net
>>244
経験則をそう定義するなら含まれないだろうけれども。
「勘」はどのようなプロセスを意味するのか？
「勘」はその後の観測によって修正されていかないのか？
そして経験則の「法則」はどのような形式で記述されている必要があるのか？
というあたりが疑問。
273:sage
19/01/25 12:14:43.74 etEwU83Tp.net
>>264
人間の脳で情報処理される
入力も情報処理過程も明確ではないけど結果を得られる
って事じゃね
洞察力とかも全てが明確にはなっていない
ニューラルネットワークはブラックボックスだと言う
批判があるけど人間の脳はブラックボックスなのに
人間の情報処理は信用するとか
合理的ではない判断=情報処理もよく行われる
274:デフォルトの名無しさん
19/01/25 12:15:55.94 srN82MYhM.net
>>264
勘というのは他者が再現できない論理的に説明がつかないものを指す。
経験則の法則って、何を言いたいのか全くわからない。
経験は観測であって、受動的であり何も考えていない状態。そこからなんで法則って言葉に飛ぶかね？
275:sage
19/01/25 12:27:22.10 etEwU83Tp.net
>>266
経験の定義をそうするのは適切ではない
プロジェクトに参加した経験とか
宇宙遊泳した経験とか
受動的とは限らない
276:デフォルトの名無しさん
19/01/25 12:42:51.90 aS+Q22GK0.net
>>266
「経験則」という言葉は、その字義からして、経験から得られる法則のことを指しているだろう。
そこにおける「法則」はどのような形式で記述されている必要がありますか、という質問。
277:デフォルトの名無しさん
19/01/25 12:48:28.02 EnRgcOgq0.net
現代の宇宙論でもダークマターとかダークエネルギーとか持ち出してるからな
天動説の頃の惑星の逆行をプトレマイオスが補正したように
素粒子論も補正だらけで糞理論と言わざるを得ない
278:デフォルトの名無しさん
19/01/25 12:52:44.29 AXncpdFV0.net
デュアル画像処理エンジン搭載の「OLYMPUS OM-D E-M1X」
URLﾘﾝｸ(dc.watch.impress.co.jp)
>目玉となる新機能「インテリジェント被写体認識AF」
>は、コンティニュアスAFの被写体追尾に加わる被写
>体認識機能。AI技術の一種であるディープラーニング
>デクノロジーを開発に活用して、オリンパスが数万枚
>の写真から辞書を作って学習させた。
>これにより特定の被写体を検出し、
>その被写体にとって最適なポイントにピント
>を合わせ追尾する。
279:sage
19/01/25 13:54:12.19 etEwU83Tp.net
>>269
自らはなんの貢献もせずクソと評価するクソだな
280:デフォルトの名無しさん
19/01/25 14:16:15.92 0uWtQuWd0.net
まとめ
生齧りの知識で物理の話をしたら突っ込まれて赤っ恥
281:デフォルトの名無しさん
19/01/25 14:49:51.19 srN82MYhM.net
>>268
マーフィーの法則はどうやって導き出しましたか？
って聞いてるってこと？
282:デフォルトの名無しさん
19/01/25 14:53:14.70 srN82MYhM.net
認知バイアスが機械学習にもかかるんじゃないかって懸念してるから、経験則に拘ってんのか？
283:数おたさらり
19/01/25 15:22:18.21 Vi+yxxp3d.net
経験則の定義というよりは
帰納の類推方法について定義してほしいな
経験則というから突っかかる輩がいる
284:数おたさらり
19/01/25 15:26:55.14 Vi+yxxp3d.net
はいんりっひの法則
まーふぃーの法則
むーあの法則
285:数おたさらり
19/01/25 15:28:24.93 Vi+yxxp3d.net
何れも権威を持った法則
286:デフォルトの名無しさん
19/01/25 17:50:53.62 OWBvF87pa.net
で、ずっと屁理屈こねくり回して普遍性がないだの言ってる人はここ最近何を作ったの？
何も生み出さず文句言うだけの人より局所的にしか役立たない普遍性のないものを生み出している人の方がよっぽど有用
287:デフォルトの名無しさん
19/01/25 17:59:37.12 xJpSk7lk0.net
スクレイピングしてたほうがマシ
288:デフォルトの名無しさん
19/01/25 18:12:47.63 2v5xKhe7M.net
>>277
自分で分類できてんならそれで良いんじゃね？
289:デフォルトの名無しさん
19/01/25 20:45:44.60 svt15B+F0.net
Colabでxceptionを224x224でやるとメモリ不足で落ちる
150x150くらいまで落とせば回るけど精度低い
メモリ増やせないもんかな
290:デフォルトの名無しさん
19/01/25 21:32:34.63 HJPqVu3P0.net
金沢工大 AI科目開講
19年度、全部学生を対象
金沢工業大(野々市市扇
が丘)は、人工知能(AI)を駆使する技術や倫理
を学ぶ科目「A1基礎」を二〇一九年度に開講し、二
0年度から必修化する。同大によると、A1を学ぶ講
義が全学部生を対象に開かれるのは、全国の大学でも珍しいという。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
地元だけど、進んでるね
291:デフォルトの名無しさん
19/01/25 21:49:25.32 r62pVOt10.net
なんかネコに小判のような気がするが・・・・・
そこの大学ってランクどのくらい？
292:デフォルトの名無しさん
19/01/25 23:22:35.40 HJ499Ca/0.net
金沢工業大のpdfには学部時代よく助けられてた。
293:数おたさらり
19/01/25 23:35:34.87 uDhe9orw0.net
>>278
どんまい
294:数おたさらり
19/01/25 23:37:45.81 uDhe9orw0.net
>>282
脳モデルが～
295:数おたさらり
19/01/25 23:37:59.62 uDhe9orw0.net
って説明すんだろね
296:デフォルトの名無しさん
19/01/26 00:37:27.23 BZKXBL630.net
しかしすごいブームだね。Excel
以外のPC用途が増えて嬉しいわ
297:デフォルトの名無しさん
19/01/26 01:26:17.53 U//Fovyq0.net
バカがAIという言葉だけで騙されるし、最低限のリテラシーを身につけるという意味では良いのではないの
298:デフォルトの名無しさん
19/01/26 02:45:46.63 VKpLpmVl0.net
一部の技術領域ではすでに基盤技術化してるんだから間違いじゃあない
人口ボリュームゾーンのおっさんたちは新技術学ぶ気力ないんだし若者の出番よ
299:デフォルトの名無しさん
19/01/26 03:05:52.31 ulUdRye+a.net
金沢工大は昔から他行に先駆けていろいろやる学校みたい
もう何十年も前から、そういった面で有名だそうだ。
特に、ITに絡む分野ではそうなんだって。
300:デフォルトの名無しさん
19/01/26 05:05:21.58 aufwekDJ0.net
いちいち報道しないだけでＡＩを概論的に講義してるのは他の大学でもやってると思う
301:デフォルトの名無しさん
19/01/26 07:21:01.22 2YRDQIVEa.net
>>291
金沢工大は銀行か？
302:デフォルトの名無しさん
19/01/26 09:36:57.40 Sk4m1X6V0.net
>>293
なんで？
303:デフォルトの名無しさん
19/01/26 09:49:30.83 9QMtfdNZ0.net
>>294
「行」は銀行だね
304:デフォルトの名無しさん
19/01/26 09:50:47.13 b14plJpJ0.net
情報系 偏差値 37.5～42.5 優秀な大学だな
305:デフォルトの名無しさん
19/01/26 10:14:43.22 Sk4m1X6V0.net
>>295
そこかｗ
306:デフォルトの名無しさん
19/01/26 10:42:40.19 gcLGI64R0.net
学科も増えてるけど、足りてないのは統計や分析が出来る奴じゃないんだな
307:デフォルトの名無しさん
19/01/26 10:53:10.40 aufwekDJ0.net
統計処理使う学問は機械学習概論の必修化はいいんじゃないかな
308:デフォルトの名無しさん
19/01/26 13:21:07.37 bFWipC5X0.net
統計学を学ぶのに機械学習を学ぶ必要などない
309:デフォルトの名無しさん
19/01/26 13:33:00.37 Sk4m1X6V0.net
もちろん機械学習で全てを解決するわけじゃないだろうけど、
そろそろ必須の知識にはなってきていると思う
310:デフォルトの名無しさん
19/01/26 13:51:29.36 aufwekDJ0.net
ツールの知識だからもう必須でしょう
311:数おたさらり
19/01/26 14:20:17.54 SzvkbqaW0.net
AIを実際に導入されたシステムはくそ高く設定されていること、実際にはそんなに流行ってないこと、万能でないことを世に知ってほしい。
特に役に立たない大学にいったせいで人生棒に降りたくないだろ？
312:デフォルトの名無しさん
19/01/26 14:58:53.56 yVAkGzulF.net
>>278
不正して加工されたデータだと意味無いよね
313:数おたさらり
19/01/26 16:11:13.90 SzvkbqaW0.net
AIなんて人生のメインにおくべきものじゃないよ。
あくまでも道具だよ道具。
AIに比重おくなら>>120はよく頭に入れておくべきだよ
314:デフォルトの名無しさん
19/01/26 16:39:19.02 U//Fovyq0.net
ID変えて自演とか
315:数おたさらり
19/01/26 16:43:11.88 SzvkbqaW0.net
自演疑われた。わらわら
こて付け忘れたけど
>>ﾜｯﾁｮｲ 6eda-MylL＝ｽｯｯﾌﾟ Sd62-MylL＝ﾜｯﾁｮｲ 6bda-HVwkだよ
316:デフォルトの名無しさん
19/01/26 17:09:18.43 3cuNmsVnp.net
>>120は知らなくてもいいな
一部の変人が人生を犠牲にして論じればいい
素数を知らなくても重要な定理を導くことができる
帰納と演繹の概念を知らなくても機械学習はできる
何が重要と思うかは人それぞれだが、AIやるなら帰納と演繹を覚えておけなどという奴は信用ならない
317:数おたさらり
19/01/26 17:21:20.77 SzvkbqaW0.net
>>308はあくまで経験則に基づく持論に過ぎない
客観的な反論を求めます
318:デフォルトの名無しさん
19/01/26 17:23:31.21 zRC8tAGud.net
なんだ自演か
319:数おたさらり
19/01/26 17:24:14.55 SzvkbqaW0.net
自演おーつ
で終わらせるパターンですね
320:デフォルトの名無しさん
19/01/26 20:01:40.19 zRC8tAGud.net
終わるならとてもありがたい
321:数おたさらり
19/01/26 20:04:52.62 SzvkbqaW0.net
>>191
322:デフォルトの名無しさん
19/01/26 20:10:54.53 kYgUBsFk0.net
>>296
偏差値37.5ってどうやったら取れるのか想像もつかない・・・・
323:デフォルトの名無しさん
19/01/26 20:27:50.24 +wy7Gyqka.net
BS朝日の癌治療最前線すごいわりとまじですごい
324:デフォルトの名無しさん
19/01/26 21:05:33.25 ghjosQMT0.net
>>314
うちの娘もっと悪いわ
テレビドラマとか嵐とか楽しそうに見てるけど何にも考えていない
勉強できないし頭悪い
かわいそうだけど
325:
19/01/26 21:08:23.10 dGArlHMt0.net
>>315
PDT(光線力学的治療法）が画期的で、進行癌にも有用ということですね、癌撲滅も可能かもしれませんね
326:デフォルトの名無しさん
19/01/26 21:29:05.75 gIKQqUb60.net
低い偏差値取るのって結構難しくないか？
327:デフォルトの名無しさん
19/01/26 21:31:23.39 9QMtfdNZ0.net
白紙で提出すれば楽勝よ
328:デフォルトの名無しさん
19/01/26 21:39:21.68 V3b9NQOwa.net
>>314
他人と同じじゃいけない！
他人ができないことをやる！
たしかにそうなんだけど・・・
329:デフォルトの名無しさん
19/01/26 21:43:16.16 V3b9NQOwa.net
>>316
場合によると、娘が考えていることが
理解できないだけかも。
お父さんの、その世界のラーニング不足かもしれんよ
330:デフォルトの名無しさん
19/01/27 06:14:36.13 HDWoufzoa.net
テレビを見ると馬鹿になる相関のR2いくつ？
331:デフォルトの名無しさん
19/01/27 09:27:16.37 i4mMjz9J0.net
>>316
馬鹿でも楽しそうにしてるなら、別に問題無し
帰納と演繹の概念を知らなくても人生には何ら影響を与えない。
332:デフォルトの名無しさん
19/01/27 10:29:53.68 8aXb3JHK0.net
rubyで機械学習って、現実的には難しい？
333:デフォルトの名無しさん
19/01/27 10:48:23.52 lq8Tg2JR0.net
馬鹿は死すべし アルキメデス
334:デフォルトの名無しさん
19/01/27 11:19:07.79 nrxKvkD90.net
>>324
pandas,numpy相当のものがないとデータ扱いにくいのと、C++実装の機械学習のライブラリ呼べるかでしょね
335:デフォルトの名無しさん
19/01/27 11:20:40.92 8aXb3JHK0.net
>>326
ありがとうございます
無理そうですね、pythonにします
336:デフォルトの名無しさん
19/01/27 13:23:42.64 16bShtwF0.net
pandas、先月使ってみてすごい便利って分かったけど、昨日使おうとしたらもう書きかた忘れてる
337:デフォルトの名無しさん
19/01/27 20:05:24.84 e7kVxUTL0.net
ディープラーニングは、なぜ、こんな簡単な画像認識もできないのか？
URLﾘﾝｸ(robomind.co.jp)
どう思いますか？
338:デフォルトの名無しさん
19/01/27 20:22:18.75 9UfVX+SY0.net
宣伝か
339:デフォルトの名無しさん
19/01/27 22:36:24.72 biLrTPET0.net
>>324
たぶん、Ruby のC-binding を書く人が少ないのだろう
基本的に、XML とか、すべての言語で同じ、C のライブラリを使っているけど、
C-binding を書く人数による
NArray はあるから、数値計算の速度は、Octave にも匹敵するけど、
機械学習の周辺ライブラリ一式すべての、C-binding があるかどうか
例えば「お姉さん問題」で有名な、
北大の湊教授が作った、ZDD には、Ruby-binding もある
340:331
19/01/27 22:41:16.95 biLrTPET0.net
世界的なRuby 企業である、Cook Pad とか、
逆引きレシピ本の著者、マネーフォワードなどが、リソースを割いて、作るしかない！
341:デフォルトの名無しさん
19/01/28 01:34:50.44 /GIsMIPT0.net
URLﾘﾝｸ(masagutti.hatenablog.com)
342:デフォルトの名無しさん
19/01/28 02:23:41.29 /CSZgT08p.net
>>329
学習の工程が人間とディープラーニングとでやはり違うのだろう
人間は入力に対して並列に異なる学習機が走っていてそれらを結合するのが上手い
人間のラーニングはディープではなくマルチと言うべきかもね
343:デフォルトの名無しさん
19/01/28 06:15:50.38 6QLA8Dtja.net
>>327 >>326 >> 324
Juliaにしなさい。pythonは遅い。
344:デフォルトの名無しさん
19/01/28 07:39:35.68 NVIlyWlf0.net
自分はglue言語としてしか使わないからpython で間に合っちゃう(汗)
345:デフォルトの名無しさん
19/01/28 09:09:24.08 CZ/MaYpMM.net
ジュリアそんなにいい？
346:デフォルトの名無しさん
19/01/28 10:00:21.87 Qpyra1/pM.net
キラーアプリまだなさそう
347:デフォルトの名無しさん
19/01/28 10:08:02.06 J1gmcbWtd.net
人間の脳って
中間層は何層くらいありますか？
348:デフォルトの名無しさん
19/01/28 10:42:31.06 5VXZh1vh0.net
一層
349:デフォルトの名無しさん
19/01/28 10:49:10.93 eJ0AOcZir.net
複雑に繋がりあって層状にはなってないんじゃ無いかな
350:デフォルトの名無しさん
19/01/28 12:46:17.29 ji//xT0NF.net
>>329
最近テレビでAI取り上げてたけど
津波で逃げる人を映した一枚の写真から
「ビーチで遊ぶ大人数名」
という判定結果が出たとか問題提起してた
番組は何だったか忘れた
351:デフォルトの名無しさん
19/01/28 12:48:14.83 ji//xT0NF.net
>>331
底辺ライブラリーに見えた
352:デフォルトの名無しさん
19/01/28 12:49:15.64 ji//xT0NF.net
>>337
そうでもない
色々がっかり
353:デフォルトの名無しさん
19/01/28 13:52:21.47 DqvraBYP0.net
ルパン三世にも出てきた、ＡＩとシンギュラリティ
354:デフォルトの名無しさん
19/01/28 15:34:25.74 eJ0AOcZir.net
>>342
津波から人が逃げる場面なんて学習してないだろうから、学習した中で一番近いものが出力されたけなのに何が問題なんだろうな
人間だって津波を知らなければそう判定するかもしれない
355:デフォルトの名無しさん
19/01/28 15:48:01.83 lt/N5Psb0.net
>>342
全然問題ないじゃん。
単に答え方問題であって。
「青地に描いた絵」とか「テーブルと人形」とか認識されたら全然使えないけど
「波」「砂浜」「人」が認識できてたんだろ？
すごいじゃん。