19/02/22 09:57:40.24 1tWgvkMda.net
使う手法により異なるけれど、訓練データにするのではなく（もともとないから）
主としては別途アンサンブル的な形になるでしょう。ディープラーニングなどでは
この形は難しいので、適用する対象にによって手法そ
862:のものを分ける必要があると 思う。ただし、そんなことやりたくないから、一発手法を求めているのはわかんだ けど、実場面では一発手法は現時点では難しい。ただし、何もやっていなかった ところでは、何やっても過去より楽になった、良くなったという見方をしてしまう ことが多いみたいね。
863:デフォルトの名無しさん
19/02/22 12:19:25.40 9D6v3ksoa.net
囲碁AIブームに乗って、若手棋士の間で「AWS」が大流行 その理由とは？
URLﾘﾝｸ(www.itmedia.co.jp)
864:デフォルトの名無しさん
19/02/22 15:19:05.65 sEbpY4cs0.net
>>826
＞人工衛星が撮影の画像 誰でも無料で利用可能に
＞URLﾘﾝｸ(www3.nhk.or.jp)
＞
＞色々面白い遊びに使えそうだけど良いのが思いつかない
これ画像データダウンロードはできないっぽいけど
Jupyter Notebookから画像ファイルとして
普通に扱えるのかな？
865:デフォルトの名無しさん
19/02/22 15:28:33.67 1cZDvNG50.net
>847
全然扱えない
※1：1ヶ月稼働が無ければ、利用を停止させていただくことがあります。
※2：申込の混雑状況によりすぐにご提供できない場合があります。
※3：上記メニュー以外のご利用の仕方についてはご相談ください。
※4：商用利用については別途サービスアグリーメントが必要になります。お問い合わせください。
866:デフォルトの名無しさん
19/02/22 18:20:06.17 IYpVWDew0.net
サイトを見たところ、さくらクラウド上に専用のアプリケーション環境が構築されてあって
ユーザーは、専用アプリを使って画像解析を行う。デベロッパーはさくらクラウドの
環境上で動作するJupyter Notebookを使って画像解析アプリを構築できるみたいな。
あと、これ以外にさくらクラウド上のサーバーにアクセスできるルート権限を付与する
使い方というのがあり、この場合には直接画像ファイルを触れるかも。ただし、ルート
権限サーバーについては要相談と書かれており、多分、初年度からさくらクラウドの
サーバーの実費費用は徴収されると思う。多分、ルート権限は経済産業省で具体的な
商用化の可能性があるかも審査される気がするから遊びではだめかと。
URLﾘﾝｸ(www.tellusxdp.com)
867:デフォルトの名無しさん
19/02/22 18:33:04.83 1cZDvNG50.net
>>849
うーん・・・なんかこう、日本って一歩古いんだよなぁ
全部自由にさせて、そのノウハウを吸い上げるというやり方が全くない
ノウハウを吸い上げる能力が無いんだろうけど、あまりに残念すぎる
868:デフォルトの名無しさん
19/02/22 18:38:44.69 o3LmEQza0.net
>>850
自分がタダで使いたかっただけでしょ・・・
869:デフォルトの名無しさん
19/02/22 18:50:53.32 IYpVWDew0.net
地球観測衛星のデータは大別すると光学画像と合成開口レーダーデータに分けられる。
光学カメラ画像はJPEG2000形式が使われていて、データサイズが異常なほど巨大。
レーダーのデータは数値データファイルで、形式変換しないと見れない。多分、かなり
制約がありすぎて普通に提供しても商業利用的には普及しない可能性があるので、環境
を整えて提供することにしたのかと。普通、機械学習で画像データの自動分類を行うに
は256x256に縮小して、学習にかけるようなことを行うが、素のJPEG2000のデータを
縮小させると、細かいデータが欠落して意味をなさなくなる。かといって、縮小をかけない
で256x256の区画に分割するとデータ総量が多くなりすぎて本格的なGPUスパコン並み
の処理能力が必要となる。結果的、普及にはどれも問題があって、最終的にたどり着いた
のが、上の方法なのではないかと推測。あと、余談だけど、Googleがやってた国防総省
の衛星
870:画像解析AIシステムの場合、教師データの作成を時給1ドルで外注に出してた。
871:デフォルトの名無しさん
19/02/22 18:54:24.56 1cZDvNG50.net
>>851
タダというか、手軽に使いたかった
今出回ってるデータセットって基本無料だから、今更こんなめんどくさい事されても困るんだわ
872:デフォルトの名無しさん
19/02/22 19:54:41.00 T0uERcdu0.net
お手軽ならば
今後の地価変動をやってみたかった
道路とか鉄道とかの写真データから地価予測
でも使い物にならないならクソだな
873:デフォルトの名無しさん
19/02/22 20:21:11.35 7vQAP+RTM.net
須山さんはtwitterで見たんだけど
ベイズの人で
svmが許せないのかなと
874:デフォルトの名無しさん
19/02/22 20:45:16.77 hIHy3w8+a.net
単純に考えるとそうなんでしょうが、なぜそれではだめかという
本人のたる理由を知りたいですね。
というのは、その下で学ぼうとする学生にとって、その理由がはっきり
していないと、選択対象にすべきかどうかが判断が付かないので。
875:デフォルトの名無しさん
19/02/22 20:52:01.01 vUBrk6Ima.net
ならば本人に聞きに行けばいい
876:デフォルトの名無しさん
19/02/22 20:59:29.91 hIHy3w8+a.net
知りたいだけで、聞く気はない
自分で必要ないから
877:デフォルトの名無しさん
19/02/22 23:45:00.86 vUBrk6Ima.net
その下で学ぼうとしている学生ではなかったのかよ
878:デフォルトの名無しさん
19/02/23 01:51:44.83 47rng884p.net
>>844
ここで言いたいことは、機械学習学習のモデリングのことではないかな
明らかに正規分布に従わない分布に、正規分布を仮定したモデリングをしても得られる結果は間違っている
同様にベイズ推定系の学習では、共役となる事前分布やハイパーパラメータを適切にえらばないと変な答えを出す
他にもコスト関数に尤度に加えてL1,L2の制約条件を加えたり、さらに追加でスパースネス項を追加したりする場合には、収束条件を満たすかどうかなどが重要で高度な数学の知識がいる
深層学習でKeras等で畳み込みやニューラルネットワークをレイヤとして並べ換えるだけなら統計も数学も要らないが、どういうときにどんな活性化関数を使うとか、どんな損失関数を使うかなどは統計の知識ががあった方が理解は早い
879:デフォルトの名無しさん
19/02/23 02:27:57.03 bgKrSmmR0.net
>>854
衛星画像データは実際のところはエリアは広いが解像度は低い。Google Mapで
衛星画像と表示されてる高解像度画像は、実際は航空写真を使ってる。地球観測
衛星は極軌道を回っているため、同じ場所を撮影する頻度も月単位で、実際には
かなり制約が多い。このため、最近はベンチャー企業が数十機のマイクロ衛星を
打ち上げて、1時間間隔で同一スポットを撮影するといったサービスを開始してる。
この場合、リアルタイムに近い定点観測が可能になるため、交通量の測定とかも
可能になる。ただ、マイクロ衛星の光学機器の解像度は５メートル位とかなり荒い。
一方、Digital Globeの衛星画像とかは、解像度が30センチ前後もあり、軍事偵察
衛星並みの解像度をもってるが、撮影頻度に制約がありリアルタイムの定点観測
とかは無理。また、衛星画像の最大の難点は、曇りの日は地上の撮影ができないこと。
開口レーダーを使えば撮影可能だが、解像度は悪すぎて、地上の物体の精密観測
には使えない。最近の流行は、自動車にLidar乗っけて、地上から3Dデータの取得
を行い、その3Dデータに航空写真のデータをテクスチャーマッピングして、超高
精度地図を作るというやり方。この場合、自動車には光学カメラとWiFIアンテナも
搭載して、同時に住所表記とIPシグナルも記録して、ありとあらゆるデータを地図連動化
してる。
880:デフォルトの名無しさん
19/02/23 07:24:07.29 rE2Cxpkva.net
地図作りや、位置などの把握等につては、どなたでも考え着くことで
ず～っと、地図以外の利用についてのヒントを追い求めてきていると思う。
地下資源や農産物生育状況などへの利用などはあるが、もっともっと新たな
利用方法の発見を期待しているところがあるんじゃないだろうか。
少し、地図から離れて、新たな利用を考えてみようよ
881:デフォルトの名無しさん
19/02/23 07:31:16.91 bCFHqwh50.net
計算機科学は医学より難しいですか？
882:デフォルトの名無しさん
19/02/23 08:17:46.39 rE2Cxpkva.net
質問が難しいかも
言われている医学を医者が行うと位置付けると、まず医者にならないと
いけないから、そりゃ大きな壁があるよね。
そう考えなかったとしたら、医者以外も医学の道はあるのでそうも言えない。
この場合、計算機科学も医学もどちらも学ぶことは自由。
医学は、分らないことが山ほどあるし、研究・調査するのに事欠かない。
その中には計算機科学の活躍の場もある。
ってことは、どうやって比べたらいいか、比べようがなさそう。
883:デフォルトの名無しさん
19/02/23 08:44:25.25 /tzQZbCOM.net
PCで書いたりスマホで書いたり、ずっとこのスレ見てるのか？
884:デフォルトの名無しさん
19/02/23 09:52:02.32 LTfMZy7X0.net
LSTMによって、RNNは廃れたのでしょうか？
885:デフォルトの名無しさん
19/02/23 10:04:15.64 Y6UXrWzO0.net
>>864
それ、どこのスレにも出没して似たような質問を繰り返すだけの構ってちゃんだから、まともに答えてもあなたの大切な時間を無駄にするだけだよ
886:デフォルトの名無しさん
19/02/23 12:50:40.51 tGlV7baL0.net
雰囲気で keras を使っているが、
loss が nan になる理由が全くわからないぜ…
ちゃんと勉強しないとダメだな。
887:デフォルトの名無しさん
19/02/23 13:47:22.69 lOjRd0zna.net
URLﾘﾝｸ(twitter.com)
Kotaro Nakayama / 中山 浩太郎 @napman1
東大松尾研・iLect・東大先端人工知能寄付講座が共同で実施していたDeep Learning講座「DL4US」のコンテンツを無償公開しました。
のべ3,800名以上の方から応募を頂いておりました。
9:04 - 2019年2月23日
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888:デフォルトの名無しさん
19/02/23 13:49:07.74 px1wMGql0.net
強化学習の state-value の式について質問です。
スレチでしたらご指摘ください。
「Reinforcement Learning: An Introduction」のPDFを読んでいます。
URLﾘﾝｸ(incompleteideas.net)
59ページ目にstate-valueが自己再帰の形で表せる事を示した式がありますが、
この式の2行目から3行目に式変形できる理由が分かりません。
角括弧の中の Rt+1 が r になるのは分かるのですが、
なぜ Gt+1 が Eπ[G+1 | St+1 = s'] になるのでしょうか。
この辺りのことを説明したwebページや書籍の紹介だけでも構いません。
889:デフォルトの名無しさん
19/02/23 16:12:58.09 lNz7SHfNF.net
P.48
P.55
P.73-75
890:デフォルトの名無しさん
19/02/23 16:17:04.74 44PmOqBU0.net
>>866
Clockwork RNNとかなら
891:デフォルトの名無しさん
19/02/24 07:39:09.59 3qgAHKMI0.net
lstmもrnnでしょ？
892:デフォルトの名無しさん
19/02/24 09:50:14.35 vkGODLXza.net
RNNというのは過去の出力をその後の入力に使うという程度の意味しか持たないのでLSTMもその一種
893:デフォルトの名無しさん
19/02/24 19:07:02.66 xoljfRCp0.net
>>874
IIRフィルタと何が異なるんですか？
894:デフォルトの名無しさん
19/02/24 19:44:24.06 TTN1ftFV0.net
AIに星新一のショートショートを書かせるプロジェクトがあります。
URLﾘﾝｸ(www.fun.ac.jp)
仕組みは、人間が事前にストーリーを作って
AIが特定の部分の単語を穴埋めしていく感じだそうです。
全てAIが作ったわけではないし、こんなのは創作ではないと思うのですが。
疑問なんですが、なぜLSTMを使わないのでしょうか？
895:デフォルトの名無しさん
19/02/24 19:46:18.85 laz54YR/0.net
星新一好きだけどこんな形で出生するとは思わなんだ
896:デフォルトの名無しさん
19/02/24 19:49:54.53 laz54YR/0.net
>>876
創作がどこからどこまでなんて誰にも決められないよ
AIがサイコロだとどうか、虫に効けばどうか、ファンの小学生なら、成人なら、じゃあ編集者なら
何がどうって、面白ければいいんだよ
実は今はちょっとずるい世代で、「AIが作ったものを読んでみたい」という欲求がたくさんある
だからAIがどんな物語を紡いでも、多数の人は面白いと感じるのだ
897:デフォルトの名無しさん
19/02/24 19:51:01.57 laz54YR/0.net
AIの芸術に関しては、ヒューリスティクスという概念を覚えると良いと思う
恐らくこれから必要になる
898:デフォルトの名無しさん
19/02/24 22:07:34.94 QAy2NM1S0.net
芸術はマルチレイヤーコンテキストが重要なのだからそんなもん必要ない
899:デフォルトの名無しさん
19/02/24 23:00:00.26 JFb989xW0.net
ぼっきちゃん
900:デフォルトの名無しさん
19/02/24 23:02:40.70 jhjCTXo8p.net
>>875
呼び方が違うだけで同じものだよ
RNNばかり有名になってるけど、FFN(Feed-Forward Network)というのもあって、RNNはIIRに対応し、FFNはFIRフィルタに対応する
901:デフォルトの名無しさん
19/02/24 23:07:53.63 92VWeI7md.net
ようやくまともな意見が返ってきた
902:デフォルトの名無しさん
19/02/24 23:11:03.11 92VWeI7md.net
呼び名に引っ張られない人が増えてほしいですね
とりあえず手法にラベリングして深く考えない人が多いですからこの業界
903:デフォルトの名無しさん
19/02/24 23:12:43.00 laz54YR/0.net
い～んじゃね
モデルばっかり見ててもキリないしな
904:デフォルトの名無しさん
19/02/25 09:02:25.40 WiC9+kGPa.net
>>879
だね
というより、かかる時間は別として
ヒューリスティクスそのものだから
905:デフォルトの名無しさん
19/02/25 10:27:48.38 NsVMMXXwd.net
全くいらない
906:デフォルトの名無しさん
19/02/25 10:30:01.10 NsVMMXXwd.net
『ヒューリスティクス』なんて言葉より発見的探索とか言ったほうがわかりやすい
907:デフォルトの名無しさん
19/02/25 10:51:44.35 mBiroDnU0.net
>>888
ヒューリスティックやん
908:デフォルトの名無しさん
19/02/25 10:57:39.62 /sJxk25Gp.net
初歩的な質問ですいません
ある部品にゴミやケバがつくような工程で画像データを用いた異常検知が出来たらと考えています
当方機械学習やディープラーニングを始めてまだ日も浅く現在はCNNがどのようなものかを学習しています
概要を学んだ次のステップとしてどのようなものを学習すれば良いのか分からないのですが画像を用いた異常検知を行いたい場合はどのような手法やアプローチが一般的なのでしょうか？
909:デフォルトの名無しさん
19/02/25 11:52:07.90 ca4t0hyc0.net
>>890
画像データは正常と異常それぞれどのくらいある(集まりそう)なの？
910:デフォルトの名無しさん
19/02/25 12:02:29.04 /sJxk25Gp.net
>>891
すいません記載漏れていました
現状用意出来るのは正常画像が100枚、不良品が100枚です
911:デフォルトの名無しさん
19/02/25 12:03:51.68 ZDTG68ar0.net
東京大学理学部数学科を目指すか迷う。
912:デフォルトの名無しさん
19/02/25 12:25:29.00 LEqgxgt7p.net
>>892
CNN系の二値分類で行けない？
100枚だと少ないので適当に水増しが必要だけど
回転させたり上下左右反転させたりごま塩ノイズ乗せたり
913:デフォルトの名無しさん
19/02/25 12:57:36.74 oHXxKjcA0.net
GAN使えよ
914:デフォルトの名無しさん
19/02/25 13:20:27.46 /sJxk25Gp.net
>>894
ありがとうございます
CNNでの分類ですね
水増しに関しても調べてみます
画像サイズも大きいのでその辺もどう扱うのか調べてみます
また別工程にも展開する場合は異常の画像が無いので生成モデルに関しても調べてみます
>>895
ありがとうございます
オートエンコーダーは聞いた事があったのですがGANについても調べてみます
915:デフォルトの名無しさん
19/02/25 13:32:06.44 3im7HM1R0.net
習うより慣れろみたいなことかと
結果が出せればいいなら試すほうが多分速い
内部は知らなくてもディープラーニング自体は既存ソフトでできる
まんべんなく学習しないとダメか
916:デフォルトの名無しさん
19/02/25 14:58:30.98 ca4t0hyc0.net
>>892
枚数が少ないから、単純な画像処理で低次元の特徴を抽出する事を考えた方が良いかも
917:デフォルトの名無しさん
19/02/25 19:29:22.67 RXoXH9qp0.net
データの水増しなんてもうkeras自身でできるぞ
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
918:デフォルトの名無しさん
19/02/25 20:51:21.96 RH8W1dQ+0.net
不良品の検出って
毎回同じサイズ、角度、輝度、サイズだから
回転させたり捩らせたり拡大したりしたら精度下がりそうよね
919:デフォルトの名無しさん
19/02/25 20:58:01.22 RXoXH9qp0.net
>>900
基本的にはとにかくデータを数多く用意するのが良い
920:デフォルトの名無しさん
19/02/25 21:02:27.32 liS/dSpTM.net
とにかく増やせってのは乱暴すぎるなぁ
やっていい加工とやっちゃいけない加工がある
921:デフォルトの名無しさん
19/02/25 21:03:20.83 RH8W1dQ+0.net
kreasてマルチスレッドで学習済みモデルloadできないのかよ
弱ったなぁ
922:デフォルトの名無しさん
19/02/25 21:19:27.11 UZGT0Hqw0.net
>>900
>毎回同じ
それはデータによるから性質よく知ってないとね
923:デフォルトの名無しさん
19/02/26 00:17:58.46 WkwiC4pK0.net
同じようなことやってるのね。異物は分類精度80％越えるけど、キズは認識しなかったな。
keras でVGG16 FineTune/ 画像110枚 での結果です。
924:デフォルトの名無しさん
19/02/26 01:17:49.05 dP+RbMmq0.net
そこにaiはない
925:デフォルトの名無しさん
19/02/26 08:30:32.92 AHrUdAaN0.net
大量の不良品パターンか
大量の良品パターンだけでも
なんとかなるだろ
926:デフォルトの名無しさん
19/02/26 08:58:01.36 Vge72Flua.net
良品のみから不良品を見つけるのは必ずしもできるわけではない
不良品を不良品と判断するための特徴量が見えていない場合などがそれに当たる
927:デフォルトの名無しさん
19/02/26 09:11:33.00 bc3ERkby0.net
二値分類みたいのは面倒なんだよね
928:デフォルトの名無しさん
19/02/26 10:37:18.94 fq9lYmyMp.net
>>896 です
レス頂いた方ありがとうございます
>>905
自分も同じ手順を試してみたいと思います
もし良ければ参考にされた資料や記事などはありますでしょうか？
Kerasを使おうかと思うのですが始めて使用するので何から手をつけて良いか分からなくて…
929:デフォルトの名無しさん
19/02/26 10:54:57.26 Vf3kLJJW0.net
>>910
この辺
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
GPUないなら止めておいたほうがいいぞ
930:デフォルトの名無しさん
19/02/26 11:18:09.30 fq9lYmyMp.net
>>911
ありがとうございます
keras自体の導入は済ませております
説明が分かりにくくてすいません
ただどちらにせよGPUが無い環境なのでやるにしても制約が多そうですね…
931:デフォルトの名無しさん
19/02/26 11:37:27.80 Vf3kLJJW0.net
>>912
「keras 二値分類」で検索すれば色々出てくるよ
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
二値分類ぐらいならGTX750ぐらいでも行けるとおもう
google colaboratoryってクラウドの無料サービスもあるけど、色々とどうにも面倒くさい
932:デフォルトの名無しさん
19/02/26 11:38:20.51 w3X5x8760.net
>>911
Colaboratory使えばなんとでもなるさ
二値分類を複数のモデルでやってみたことある
画像サイズを480にしてあげると
Xception だと で89%
Inception_resnet_v2 で86%
この2つのモデルから推測させて、
・両方NGならダメ
・片方NGなら要検証
・両方OKなら通過
ていう感じで悪くない感じにはなってる
というか問題は組込される側じゃね？
試しにinception_resnet_v2で分類させてみたんだけど、
学習済みモデルのロードだけでメモリ4.5G食う
RaspberryPiとかでどうやって運用するんだろう
でかいスワップ使ってSSDでも遅いだろうし・・・
933:デフォルトの名無しさん
19/02/26 11:59:28.32 Vf3kLJJW0.net
RaspberryPiは推論でも無理では
934:デフォルトの名無しさん
19/02/26 13:03:41.22 KyCCi+UXM.net
軽いはずだけど
935:デフォルトの名無しさん
19/02/26 13:19:26.30 fq9lYmyMp.net
>>913
ありがとうございます
短くまとまってるので是非参考にさせていただきます
kerasの関数や使い方も合わせて調べてみます
あと、すごく初歩的な質問なのですがリンク先のコードを軽くみたところ出力層が2クラス分類問題なのに1つになってるのが気になります
良品、不良品とふたつの出力層が必要ではないのでしょうか？
936:デフォルトの名無しさん
19/02/26 15:45:31.82 11Fco3L7p.net
>>917
二値分類の問題は出力は一つでOK
例えば不良品にラベルを0、良品にラベルを1と付けたとする
活性化関数にSigmoidを使うと、入力した画像が0なのか1なのかを確率で返してくれる
0.5付近なら判別できていない
もし二つの出力でやりたいなら活性化関数にSoftmaxを使う
こちらは他クラス分類に使用する
良品レベルを5段階に分けて学習させるような場合に使う
937:デフォルトの名無しさん
19/02/26 20:43:24.25 DUz4HSDe0.net
>>871
すみません、そのページを読んでみたのですが、まだ理解できません。
a に添字 b を下付きしたものを a_b と表すとして、
state-value function v_π(s) = E_π [G_t | S_t = s] を私は次のように式変形しました。
v_π(s) = E_π[R_(t+1) + γG_(t+1) | S_t = s]
v_π(s) = E_π[R_(t+1) | S_t = s] + E_π[γG_(t+1) | S_t = s]
私が分からないのは第2項の期待値の計算です。
E_π[γG_(t+1) | S_t = s] = Σ_a π(a|s) Σ_s'r p(sr', r|s, a) (γG_(t+1))
このように展開できると思うのですが違いますか？
938:デフォルトの名無しさん
19/02/27 03:08:09.73 qf2btets0.net
chainerを使ってたけど
tensorflowを使ったみようと思ってインストールしてみたら、
変なエラーばかり出てなかなか動かなかったけど、
MINSTがやっと実行できた。
うれしい！
939:デフォルトの名無しさん
19/02/27 03:24:04.07 s/3R2a1B0.net
>>920
おめでとう
慣れるまで、環境構築ほんま大変だよな
940:デフォルトの名無しさん
19/02/27 06:50:22.32 OtL3sL+V0.net
>>910 >参考にされた資料や記事などは
URLﾘﾝｸ(aidiary.hatenablog.com)
(犬|猫)と花x17の練習問題はそのまま使える。
ここでやってるのはFrancois の本そのもの 本には
5%くらい精度落ちるけどGPUなしで高速に学習する方法も記載あり。
URLﾘﾝｸ(www.amazon.co.jp)
941:デフォルトの名無しさん
19/02/27 07:43:37.69 z4vkURidM.net
eagerとkerasてどうちがうの？
942:デフォルトの名無しさん
19/02/27 11:05:10.77 qf2btets0.net
>>921
ありがとうございます！
動くまでいろいろと試行錯誤していました。
バージョンや環境に依存する部分も大きいのでしょうか？
僕が結局のところうまくいったのは以下のサイトの、
仮想環境を作ってからインストールするという手順です。
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
このサイトの下に書いてある、
＞ 「(keras_work) conda install jupyter」でインストールして、
＞ カーネルを再登録して
＞ 「(keras_work) ipython kernel install --user 、、、」、
＞ jupyter-notebookを立ち上げなおしたら、正常に動作しました。
というのも実行したら、動作しました。
ここではkeras_workという名前になってますが、まだkerasはインストールして
いないのですが、仮想環境を作らなければ動作しなかった
ということは、何か僕の環境が悪かったのだと思います。
まあ、とりあえずtensorflowが動くようになりましたので、
いろいろサンプルを探して動かしながら、使い方を学びたいと思います。
943:デフォルトの名無しさん
19/02/27 12:18:00.05 +TCpifLa0.net
脳科学が明らかにする
「あなたの隣のサイコパス」
ありえないようなウソをつき、常人には考えられない不正を働いても、平然としている。
ウソが完全に暴かれ、衆目に晒されても、全く恥じるそぶりさえ見せず、堂々としている。
それどころか、「自分は不当に非難されている被害者」
「悲劇の渦中にあるヒロイン」であるかのように振る舞いさえする。
残虐な殺人や悪辣な詐欺事件をおかしたにもかかわらず、まったく反省の色を見せない。
そればかりか、自己の正当性を主張する手記などを世間に公表する。
外見は魅力的で社交的。トークやプレゼンテーションも立て板に水で、抜群に面白い。
だが、関わった人はみな騙され、不幸のどん底に突き落とされる。
性的に奔放であるため、色恋沙汰のトラブルも絶えない。
経歴を詐称する。過去に語った内容とまるで違うことを平気で主張する。
矛盾を指摘されても「断じてそんなことは言っていません」と涼しい顔で言い張る。
(略)
見過ごせないのは、この種の人間を擁護する人が少なくないことです。
(略)
時には「信者」であるかのような崇敬を示す人までいます。
そうした人たちは、きっと知らないのでしょう。
彼／彼女らが、高い確率で「サイコパス」だということを。
(脳科学者・中野信子さん)
AI的にはこういう子が育つ可能性はあるの？
●添とか●エモンとか百合子とかちょんとか
944:デフォルトの名無しさん
19/02/27 12:22:19.72 +TCpifLa0.net
>>908
人事採用で応募して来た人間が不良かどうか判定したい
945:デフォルトの名無しさん
19/02/27 12:49:52.22 yvpNGOcva.net
>>926
Amazonがそれやったけど女性差別するように学習して辞めたよね
946:デフォルトの名無しさん
19/02/27 13:01:10.5
947:0 ID:FmmSgkzT0.net
948:デフォルトの名無しさん
19/02/27 13:30:32.39 kYCsLobN0.net
既存ツール、ソフトを利用する立場なら専門家の議論についてかなくていい
949:デフォルトの名無しさん
19/02/27 14:37:13.41 yqitGYbt0.net
SVMを理解する為にlibSVMで作ってみたんだけど、
動作を確認する為に学習データとサンプルデータ（とパラメータ）が載ってるサイトって無いですか？
950:デフォルトの名無しさん
19/02/27 14:40:17.34 qf2btets0.net
P言語しか使えないプログラマって
CPUがどうやって動いているか知らないですもん。
知らなくても仕事でちゃんとプログラム作ってますから、
データ分析も全部知る必要ないと思います。
知らないけどちゃんと使えてる・動かしている、
というのは世の中にいくらでもありますよね。
951:デフォルトの名無しさん
19/02/27 14:42:40.83 rAQq5VRTM.net
自分がどうやって生まれてきたかも分からん
952:デフォルトの名無しさん
19/02/27 18:24:24.61 aJV4QZ47H.net
ダウト
953:デフォルトの名無しさん
19/02/27 18:25:28.54 wqZUIGca0.net
そろそろ、被写体を自動で認識して綺麗に切り抜いてくれる機能が
フォトショに実装されても良い頃なのに、AIを使ってるとは名ばかりの中途半端
954:デフォルトの名無しさん
19/02/27 18:41:06.02 6a6tMlMF0.net
現状、精度や柔軟性で人間超えるのはまだ難しい。
機能しているのは効率重視なタスク。
955:デフォルトの名無しさん
19/02/27 18:58:27.31 cCpqA6TY0.net
>>927
教師データに性別が入っていて、男性の方が採用率が高かったという
やるだけ無駄な結果だったんだっけ？
956:デフォルトの名無しさん
19/02/27 19:00:17.91 cCpqA6TY0.net
URLﾘﾝｸ(www.gizmodo.jp)
957:デフォルトの名無しさん
19/02/27 20:57:49.46 oKU439Wka.net
URLﾘﾝｸ(towardsdatascience.com)
機械学習で株価予想を徹底的にやり込んだ例
958:デフォルトの名無しさん
19/02/27 21:38:17.95 sixaVNFNp.net
>>938
あまりにもフィットしすぎていて、自身の経験上では予測対象のデータを学習に読み込んでいるレベルだ
本当だとしたら凄いな
959:デフォルトの名無しさん
19/02/27 21:57:13.50 cCpqA6TY0.net
>>938
ガチ勢は楽しそうだけれど
実際大手証券はもっとガチ勢なんだろうなと思うとやって競馬、本当にやるなら競輪競艇くらいのほうが夢がありそうだよね
960:デフォルトの名無しさん
19/02/27 22:08:34.78 cCpqA6TY0.net
ていうかpythonはいつまでGILに縛られてるんだよ
GILなんとかしないと実際問題まともなプログラミング言語と言えない
numpyが優秀なだけで他はぱっとしない
961:デフォルトの名無しさん
19/02/27 23:50:14.09 1rcJPNKd0.net
>>938
これはよくある「前日に近い値を出力しているだけ」では？
962:デフォルトの名無しさん
19/02/28 00:08:09.21 CuUM5r410.net
株予測にMSEを使うとやらかしやすいミス
963:デフォルトの名無しさん
19/02/28 00:10:37.70 kXTPZ8gSa.net
数値データの変動だけからの予測は限度がありそうだな
社会情勢やニュースも考慮できたら精度が上がりそう
964:デフォルトの名無しさん
19/02/28 00:19:05.22 CuUM5r410.net
株価だけだと
テクニカル分析を信じる人の割合+それに乗っかる人の割合
くらいでしか当たらないからね
965:デフォルトの名無しさん
19/02/28 01:14:47.99 OOAd9HkA0.net
>>868
重み更新を行わないステップがあると、lossとかのmetricsが全部nanになる
強化学習でフレームスキップをした時によくハ
966:マってた そうじゃなかったら、loss functionの使い方を根本的に間違えてるとか？
967:デフォルトの名無しさん
19/02/28 09:07:56.62 yERzO5rQ0.net
>>938
須山敦志 Suyama Atsushi? @sammy_suyama
不確実性を無視して予測を「精度良く当てにいく」というのはあまり有用じゃないです。例えば株価の上昇をピンポイントで当てにいくよりも、「暴落しないこと」が言えた方がずっと有用。
URLﾘﾝｸ(twitter.com)
(deleted an unsolicited ad)
968:デフォルトの名無しさん
19/02/28 09:42:57.67 3dEKXnvYa.net
>>947
ポートフォリオ理論、30年以上前のクォンツの時代から、
本来はヘッジのために考えられ、その有効性が盛んに叫ばれても
みなさん運用（儲け）側にしか走らなかった。
分ってはいるが、そうやって使ってくれないという悩み。
焼き直しにすぎないのですが、価値が無いわけじゃないんだよな。
969:デフォルトの名無しさん
19/02/28 09:52:42.58 3dEKXnvYa.net
>>938
国内でも機械学習を用いて、自己資金で運用というのが
15年前から3年近く前まで、運用実績をWebサイトでずっと公開されて方がいた。
実際に相当に資産を増やされていたが、本業ではないので株についてのアルゴリズム
の見直しは本格的にされていなかったので、現在（２年か３年前から）は、為替に
主力を移して良いパフォーマンスをだされてますよ。
昔から興味のある方々にとっては有名なサイトでした。サイトは閉じられましたが
現在もPC７台使って自動運用中です。
ちなみに、リアルタイム取引ではないです。
970:デフォルトの名無しさん
19/02/28 11:08:48.92 CuUM5r410.net
ヘッジに使わていないとかどこの世界の人なのか
ヘッジャーとスペキュレーターとアービトラージャーは業務が別なだけ
971:デフォルトの名無しさん
19/02/28 12:28:54.67 6I4J9Bo20.net
米証券会社大手ゴールドマン・サックスには500名の
トレーダーが在籍していたが、AIトレードの普及で
今ではAIエンジニア3名に置き換わってしまったのは
有名な話ですよね。
先日、恩師によばれて大学のゼミ生たちに
プログラミングを教えに行ったら、
全員が機械学習で株価を予想しててマジで笑いましたｗ
972:デフォルトの名無しさん
19/02/28 12:36:40.24 7nNuTdUM0.net
>>951
どんなプログラミングを教えるんだ？
言語は？
機械学習とは具体的にどんな？
973:デフォルトの名無しさん
19/02/28 12:42:47.63 yyOtWed30.net
>>948
みんながそれ使うとゼロサムになるって証明されちゃったとか？
974:デフォルトの名無しさん
19/02/28 12:44:05.80 fW6l9fVu0.net
>>947
暴落しない事を当てるなんて不可能だろ
エンジニア風情は何でこうも市場の効率性に無知で自信過剰なんだ
>>951
置き換わってるのは内外問わず「執行」の部分
実際の投資戦略では線形回帰分析が主流どころかほぼ全て
975:デフォルトの名無しさん
19/02/28 12:49:06.81 6I4J9Bo20.net
>>952
Pythonで基礎的なアルゴリズムの実装を教えに行きました。
まあ、初心者向きですね。
学生連中が株価予測に使ってるのは、
主にSVR、ランダムフォレスト、ディープラーニング
などですけど、線形のSEMを使ってる学生もいました。
976:デフォルトの名無しさん
19/02/28 12:51:18.51 6I4J9Bo20.net
>>952
あなたはどんな言語でどういう方法で
予測をやってるんですか？
977:デフォルトの名無しさん
19/02/28 12:51:46.65 QlbF8zcRF.net
金儲けはいい動機になるんだなあ（笑）
978:デフォルトの名無しさん
19/02/28 12:53:11.33 7nNuTdUM0.net
>>955
基礎的なアルゴリズムとはどんな？
少なくとも学生が株価予想に使ってるアルゴリズムよりは高度なんだよな？
979:デフォルトの名無しさん
19/02/28 12:55:46.31 7nNuTdUM0.net
>>956
やってないよｗｗ
980:デフォルトの名無しさん
19/02/28 12:58:54.53 7nNuTdUM0.net
>>955
学生の株価予想はどれくらいの確率であたるの？
学生のほうがプロと比べて確率低いの？
981:デフォルトの名無しさん
19/02/28 13:24:35.42 6I4J9Bo20.net
>>958
全く違います。
基礎を教えて行っただけです。
で、基礎を教えに行ってみて
学生と話をしたら
株価の予想にのめりこんでる奴らばかりだった、
という話です。
それを全部説明すると話が長くなるので
なにをどのように教えたのかははしょっただけです。
株価の予想をやってないなら
聞かないでくださいよ。
馬鹿なんですか？
982:デフォルトの名無しさん
19/02/28 13:25:40.58 6I4J9Bo20.net
>>958
質問ばかりで何も役に立つ話がないので
聞きますが、どういう機械学習をどういう会社で何年ぐらい
やってるんですか？
細かく説明してください。
まさかただの馬鹿院生ですか？
983:デフォルトの名無しさん
19/02/28 13:28:47.76 7nNuTdUM0.net
>>961
自分の思い込みを前提に質問するのはやめような
まずは機械学習やっていますか？ときくのが当たり前だろ
984:デフォルトの名無しさん
19/02/28 13:40:08.80 nHopElSs0.net
東京大学理学部数学科に入りたい。
985:デフォルトの名無しさん
19/02/28 14:11:35.73 U733ml3t0.net
>>962
ここはにわかしかいないと思う
と言ってる俺も基礎知識しか無いし、
最近はgithubから落としてきてぐるぐる回してるだけだ
とてもじゃないけど追いつけない
986:デフォルトの名無しさん
19/02/28 14:13:07.14 U733ml3t0.net
>>963
その前提は止めて欲しい
確かにレベルは低いけど、機械学習をやってない奴がいる前提はさすがに悲しすぎる
987:デフォルトの名無しさん
19/02/28 14:33:03.75 7nNuTdUM0.net
A株取引はAIがやるわけだからやるひつようないだろ
個人で作るにしても大企業の天才が作ったソフトに勝てるわけないわけだし
988:デフォルトの名無しさん
19/02/28 14:37:43.29 oqI5q7p00.net
勝てる可能性はあるんだけどね
989:デフォルトの名無しさん
19/02/28 14:53:16.62 U733ml3t0.net
負け組思想は嫌だねぇ
990:デフォルトの名無しさん
19/02/28 14:58:17.08 7nNuTdUM0.net
AIのソフトって売ってるんじゃないの？
それを買えば作るより簡単で正確だとおもうんだけど
991:デフォルトの名無しさん
19/02/28 15:00:46.46 jcj5fD5fa.net
そもそも株取引は証券会社と個人投資家で得られる情報の速度に違いがあるから短期勝負じゃ勝てない
992:デフォルトの名無しさん
19/02/28 15:11:30.76 U733ml3t0.net
>>970
今はどんどん新しい手法が出てきては消えているから、
売ってる物は数世代前の物だよ
>>971
応答速度でも証券会社と個人は比較にならないんだ
個人で短期勝負って
993:デフォルトの名無しさん
19/02/28 15:11:33.31 7nNuTdUM0.net
AIでやると幾ら儲かるの？
994:デフォルトの名無しさん
19/02/28 15:15:49.79 C/bUcPIZa.net
それ以外に、個人では手数料の問題が大きんですよ。
株にしても為替にしても。
995:デフォルトの名無しさん
19/02/28 15:18:15.78 C/bUcPIZa.net
>>950
業務分担の話ではなく、多くの機関投資家の興味が儲けに偏っているということ。
業務的に両面あるのは当たり前の話。
996:デフォルトの名無しさん
19/02/28 15:27:01.93 OdJe07bc0.net
>>951
ゴールドマン４Ｑのトレーディング損失計上日数、約７年ぶり多さ
URLﾘﾝｸ(www.bloomberg.co.jp)
悪化してるがな
997:デフォルトの名無しさん
19/02/28 15:31:52.63 4Fcnv2BBF.net
>>973
手数料取られるから儲からない
998:デフォルトの名無しさん
19/02/28 15:39:48.77 C/bUcPIZa.net
>>977
実際に取引している人だと、必ずその問題が前面に出てくる
999:デフォルトの名無しさん
19/02/28 15:48:51.72 IoveUA5w0.net
機械学習だのデータマイニングだのは所詮、純粋数学ができなかった落ちこぼれがやる分野でしか
1000:ない。 もっと言うと、計算機科学自体が、純粋数学ができなかった落ちこぼれのやる分野だなｗ 真の天才は純粋数学、そしてその中で最も難しいと言われている数論幾何学を勉強する。 俺は物心ついた時から平均を遥かに下回るぐらいの超絶ド底辺クラスの頭の悪さだったけど、 なんとかして頑張って猛烈に勉強しまくって東京大学理学部数学科に入り、 そして、数論幾何学を勉強し、優越感に浸りたい。 ちなみに高校も超絶ド底辺高校出身です。
1001:デフォルトの名無しさん
19/02/28 16:10:08.37 wN+Z8nnVa.net
>>979
いいんじゃない、頑張って！
一つだけ言えば、人を気にしないで生きてください。
1002:デフォルトの名無しさん
19/02/28 16:14:01.38 L+sywipD0.net
>>971
中期長期なら勝てるの？
1003:デフォルトの名無しさん
19/02/28 16:14:08.34 IoveUA5w0.net
URLﾘﾝｸ(www.kurims.kyoto-u.ac.jp)
超絶天才数学者、望月新一氏の論文。
これはヤバイな・・・・。
1004:デフォルトの名無しさん
19/02/28 16:22:48.59 L+sywipD0.net
すごいな宇宙の辺境理論
1005:デフォルトの名無しさん
19/02/28 16:25:16.53 IoveUA5w0.net
思索というか妄想していて疑問に思ったことがあるのですが、
無限大の破壊力を誇る超強力な武器があったとして、
無限大の空間に対してその武器を発動したら、どうなるのでしょうか？
無限大と無限大のぶつかり合いですが、結果はどうなりますか？
1006:デフォルトの名無しさん
19/02/28 16:29:31.19 CuUM5r410.net
濃度は？
1007:デフォルトの名無しさん
19/02/28 16:29:52.54 wN+Z8nnVa.net
結果として、宗教家が生まれてきそうだ
1008:デフォルトの名無しさん
19/02/28 16:31:31.12 L+sywipD0.net
ヒマラヤ（ニートの中卒おっさん）
1009:デフォルトの名無しさん
19/02/28 16:32:57.99 IoveUA5w0.net
>>985
どういうこと？
1010:デフォルトの名無しさん
19/02/28 16:37:19.54 U733ml3t0.net
>>988
煽るならせめてそれぐらいの知識は持ってないと
1011:デフォルトの名無しさん
19/02/28 16:37:22.97 CuUM5r410.net
>>988
無限と無限を比較するなら濃度の大小を明らかにしないと
1012:デフォルトの名無しさん
19/02/28 16:38:48.44 IoveUA5w0.net
>>990
じゃあ、無限の濃度が同じだとしたら結果はどうなりますか？
1013:デフォルトの名無しさん
19/02/28 17:27:12.74 2gpyttrxp.net
無限大 + 無限大 = 無限大
無限大 - 無限大 = 不可能
1014:デフォルトの名無しさん
19/02/28 17:30:51.82 7JjN4QsVd.net
スレチ
数学板で聞いた方がいい
1015:デフォルトの名無しさん
19/02/28 17:50:52.11 IoveUA5w0.net
>>992
不可能だと、具体的にどんな感じになるのでしょうか？
1016:デフォルトの名無しさん
19/02/28 18:04:52.94 Fk7RDmJAH.net
望月のabc予想、微妙じゃん
1017:デフォルトの名無しさん
19/02/28 18:54:12.13 KtyAfxmO0.net
>>994 予想がつかない、宇宙の破滅かな？
無の世界が訪れるのか、新たな宇宙が作られるのかは、その時の環境次第では。
1018:デフォルトの名無しさん
19/02/28 18:57:16.10 IoveUA5w0.net
>>996
濃度が同じなのに宇宙が破滅して無の世界が訪れるの？
それじゃあ武器が勝ったってことになるじゃん。
1019:デフォルトの名無しさん
19/02/28 19:35:17.92 Oi+wqBZw0.net
>>951
勘違いも甚だしい
正しくは、「ゴールドマンサックス、600名のトレーダーを200名のエンジニアで置換」です
URLﾘﾝｸ(www.technologyreview.com)
1020:デフォルトの名無しさん
19/02/28 19:56:59.03 KtyAfxmO0.net
>>997 武器というのは普通はプラスに作用するのが普通だよな。
1021:デフォルトの名無しさん
19/02/28 19:57:31.99 Oi+wqBZw0.net
あと、ゴールドマンサックスのような投資銀行では、普通、確率予想によりリスク計算を厳格に
行なっているので不確実性には投資しない。投資が実行となるのは100%近い、収益性が予測さ
れる場合のみ。この場合、100%の収益性が保証されるプログラムトレーディングとは、
high-frequency tradingという手法をいう
1022:。HFTでもっとも一般的な手法は、市場に影響を与える ニュースをマイクロセカンドの単位で早く入手して、その確実な情報に基づき、他者に先駆けて トレードを実行してしまうというものとなる。Bloombergは、顧客に対して専用回線で、オープン アクセスの自社ニュースサイトよりもコンマ数秒の単位で情報を先出しすることをやっており、 HFTを実装している業者は、こうしたニュースソースを利用して、例えば雇用統計の中身がが市 場予想と大きく異なる場合には、予想と反対のトレードを自動実行して利益を出すようなことを やっている。例えば日本市場の場合、日経平均は、日経新聞社が5秒間隔で更新している。この場合、 東証の直結回線から取引データ利用して日経平均をリアルタイムで算出することができれば、 最大５秒先の未来の日経平均の情報を入手できることとなり、５秒先の未来の日経平均の変化率が 大きな場合は、大きな利益を得られることとなる。ゴールドマンでやってることはこういうこと。
1023:1001
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