21/01/02 11:41:40.53 QsP+Nlmq0.net
2getズサー
3:デフォルトの名無しさん
21/01/03 20:06:12.69 uKEhILZb0.net
量子コンピュータが完成したら、最初に消える職業がデータ分析。
4:デフォルトの名無しさん
21/01/03 20:26:19.82 j455kRjP0.net
アホか
5:デフォルトの名無しさん
21/01/03 22:17:18.13 ixJIhJjK0.net
量子コンピュータが完成したらssh禁止で物理的幽閉される悪夢の未来しかない
6:デフォルトの名無しさん
21/01/04 12:34:50.00 emkBadPZM.net
この前RTX2080を経費で落として1080Tiから変えてみたんだけど
あんまり早くなってる気がしないのは何故だろう
もしかしてあんま性能変わってない？これなら3080買っておけばよかったわ
7:デフォルトの名無しさん
21/01/04 12:46:57.32 0w2hlcZQ0.net
変わってる
8:デフォルトの名無しさん
21/01/04 13:36:48.45 KAZJSY+90.net
バッチサイズ一緒ならあんま速くならんだろ
9:デフォルトの名無しさん
21/01/04 13:48:18.01 EMrQXkgTr.net
使用率低いんで無い？
10:デフォルトの名無しさん
21/01/04 17:24:07.59 hguSs7qiM.net
>>6
cudaのバージョン何使ってる？
11:デフォルトの名無しさん
21/01/04 18:20:46.54 hNjRRYGIM.net
>>10
Pytorch使ってるから10.2を使ってる
30万枚くらいの100×100の画像をWRN50バッチサイズ64で学習させてるんだけど以前とあんま変わらず6時間位掛かる
使用率は100%張り付きしてるから多分大丈夫だとは思うんだけど
12:デフォルトの名無しさん
21/01/04 18:52:14.33 0w2hlcZQ0.net
ふうん
13:デフォルトの名無しさん
21/01/05 00:57:40.80 d6jFc0fS0.net
1080tiの方がデータが巨大ならよい場合があるかも？
14:デフォルトの名無しさん
21/01/05 08:39:43.97 urZBb+aq0.net
畳み込みは画像処理プロセッサ(つまりGPU)と相性がいいのに対し、Transformerモデルではそうでもない
らしいぞ
15:デフォルトの名無しさん
21/01/05 08:43:58.01 urZBb+aq0.net
すまん、wideresnetって書いてあったな。
16:デフォルトの名無しさん
21/01/05 18:07:55.57 Apo8xXda0.net
>>3
イジングモデル化がボトルネック
課題の落とし込み過程で詰まるのはAIといっしょ
17:デフォルトの名無しさん
21/01/08 01:57:11.73 w/y4Tpg+0.net
URLﾘﾝｸ(www.newstatesman.com)
Palantir、英国で8300万ポンドを超える政府およびNHSとの取引を確保
EU離脱後、国境付近の感染者、物流分析にパランティアのソフトを使用
また全国の病院の需要を予測し、
それに応じてPPEや人工呼吸器などのリソースを配布できるようにするために必要なデータインフラストラクチャを提供
フランス政府とも、テロ対策で提携
18:デフォルトの名無しさん
21/01/08 01:58:39.67 w/y4Tpg+0.net
Palantirは昨年、
日本の富士通やヤマトHD、損保HDとも戦略的提携を行った
日本政府とも、政策判断AIの開発で協議中
19:デフォルトの名無しさん
21/01/09 14:56:23.00 ahYwC1gx0.net
みなさん、パソコンは自作PCを使っているんですか？
GPUは最低どれを使えばOKですか？
20:
21/01/09 15:39:44.76 1ZbYD4Qw0.net
>>19
私はお古の PhenomIIx6 + SSD 換装でなんとか、という最底辺ですが、そのかわり GPU は発売後すぐに 1080ti → 発売後すぐに 2080ti で、今は 3090 簡易水冷を狙ってひたすら貯蓄に励んでいます
21:デフォルトの名無しさん
21/01/09 15:44:33.21 P9+8Zppc0.net
>>20
シナ製じゃないのか？
22:デフォルトの名無しさん
21/01/12 15:17:56.82 9+jKE5+e0.net
慶応大学医学部のデータサイエンスが専門の教授をテレビで最近よく見かけます．
非常に胡散臭い人物に見えるのですが，まともな学者なのでしょうか？
23:デフォルトの名無しさん
21/01/12 15:25:04.71 fz7piF3X0.net
しらんがなー
24:デフォルトの名無しさん
21/01/12 17:29:27.06 9+jKE5+e0.net
若白髪なのか染めているのか知りませんが，白髪の人です．
25:デフォルトの名無しさん
21/01/12 17:55:11.02 1sj3iClWd.net
いじめられたのか？かわいそうに、よちよち。
26:デフォルトの名無しさん
21/01/12 17:56:17.11 aABf1xUH0.net
見た目や経歴ではなく発言内容で評価しましょう
27:デフォルトの名無しさん
21/01/12 18:17:47.79 tVTz6HTS0.net
誰？
28:デフォルトの名無しさん
21/01/12 19:27:24.52 MHPMWgYsa.net
リサーチマップとか見てみたら？
29:デフォルトの名無しさん
21/01/12 20:15:54.56 7RN9Aveh0.net
基本的にこの分野の日本人は信用しなくていいよ。
30:
21/01/12 20:16:19.34 yZF1WAgL0.net
>>21
チャイナ語は勉強していますがチャイナ製はさすがに買いませんね‥‥
31:デフォルトの名無しさん
21/01/12 20:21:28.50 2BPQz6PV0.net
仮にこの分野で本当に優秀な人がいたのなら
日本に住んでないだろうな
32:デフォルトの名無しさん
21/01/12 21:51:39.28 tVTz6HTS0.net
松尾豊かとかかな
33:デフォルトの名無しさん
21/01/13 17:38:23.67 QfeH7CT10.net
宮田裕章のことだろ
34:デフォルトの名無しさん
21/01/13 22:35:22.07 WiBgJ6mV0.net
>>22
医学系のデータサイエンティストってシステム系よりレベルが高い人が多い印象だけど
この人はふわっとしたテーマのリサーチが多いね（答えのない分析）
35:デフォルトの名無しさん
21/01/14 15:30:31.27 aDyZyiuua.net
学習回数ごとにモデルを作りたい時、毎回1から学習しないとダメですか？例えば20回学習したモデルを流用してさらに10回学習するなどはできますか？
36:デフォルトの名無しさん
21/01/14 15:52:02.71 izA2vmmJ0.net
>>35
ブースティングでええやん
37:デフォルトの名無しさん
21/01/14 18:12:44.86 3AgSORvr0.net
>>35
できる
38:デフォルトの名無しさん
21/01/16 22:29:45.45 gncD+BLl0.net
google colabでyes noみたいな選択肢が出てきた場合、どうしたらいいんですか・
yesと入力してもどうにもならない
cmdとは違い
39:デフォルトの名無しさん
21/01/16 22:36:20.36 1wOGS+WL0.net
どういう質問なの？
40:デフォルトの名無しさん
21/01/17 05:42:29.25 JDma0DOY0.net
!python3 TecoGAN/runGan.py 0としてサンプルデータをダウンロードすると、上書きするかどうか効かれます
cmdでy/nと聞かれるようなやつです
しかしyesと入力してもだめなので
41:デフォルトの名無しさん
21/01/17 06:15:28.03 fAhJnHjg0.net
nでは？
42:デフォルトの名無しさん
21/01/17 13:22:25.23 k3DWNhvSd.net
フレームワークも充実してきてある程度の素養が有れば深層学習できる時代になってきたんで、
専門家も大変だね
企業側も数年前と比べるとAIに対しても現実的な評価になってきたし
43:デフォルトの名無しさん
21/01/18 05:28:43.13 twrlO24z0.net
>>41
nと入力してもだめなんですよね
ジュピターノートブックですが
44:デフォルトの名無しさん
21/01/18 05:54:48.65 gQXgy0ap0.net
いやyだろ
45:デフォルトの名無しさん
21/01/18 21:48:37.61 awcZsEyf0.net
セキュリティ専門家の40％以上が「2030年までにAIに仕事を奪われる」と予想している
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
どんどん仕事が無くなって行くな
46:
21/01/18 23:13:55.00 lUOrFzyB0.net
>>45
そうでもないでしょう…
AI は「教師データ」という過去情報を必要とするのが大多数の普通ではないでしょうか？
もしそうならば、教師データがない知的活動に対しては対応できないのでは？
なにもないところから a^n + b^n = c^n を AI は証明できるのか疑問です
47:デフォルトの名無しさん
21/01/19 01:04:44.45 hRaeRBSz0.net
それがどんどん進化してるんだよね
Google傘下のDeepMindがゲームのルールを教えられなくても勝ち方を勝手に学習していくAI「MuZero」を発表
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
48:
21/01/19 01:25:11.87 LIV1Afk50.net
>>47
強化学習を適用できる応用ばかりとは限りますまい‥‥
49:デフォルトの名無しさん
21/01/19 01:40:03.95 hRaeRBSz0.net
>>48
ちょっと前まで無人のタクシーなんて無理だなんて言ってたが
もうアメリカでは完全自律の無人タクシーが走ってお客を乗せている
今年は配達車も無人化していくらしい
店も無人になり、、どんどん人が要らなくなってきますよ
50:
21/01/19 01:41:53.07 LIV1Afk50.net
>>49
＞もうアメリカでは完全自律の無人タクシーが走ってお客を乗せている
なんと！
それを紹介している記事の URL を教えてください‥
51:デフォルトの名無しさん
21/01/19 01:49:10.43 hRaeRBSz0.net
「Waymo」の自動運転車に60回以上乗って分かったその安全性とは？
URLﾘﾝｸ(gigazine.net)
実際に乗客が走ってる映像も撮ってるからよく見ると言い
52:デフォルトの名無しさん
21/01/19 04:52:06.92 NwLV6tnjr.net
>>49
人が隠れてるんじゃねぇの？w
53:デフォルトの名無しさん
21/01/19 11:14:43.48 9kd2nhFz0.net
>>45
そのうち働かなくていい時代がやってくる（鼻糞ホジホジ）
54:デフォルトの名無しさん
21/01/19 11:40:06.11 rm9hqIuU0.net
AI に仕事を奪われたからどうだって言うんだよまだ時間はあるんだからそれまでに別の仕事を探すしかないだろう
55:デフォルトの名無しさん
21/01/19 11:51:41.90 ejd3JYRG0.net
モザイク消したいのですが、最初に何を勉強したらいいのでしょうか？
tecoganのチュートは非常に少ないです
ganがいいのでしょうか？
pytorch gan colabでやってますです(´;ω;｀)
56:デフォルトの名無しさん
21/01/19 12:29:59.59 rm9hqIuU0.net
アンシャープマスク
57:デフォルトの名無しさん
21/01/19 13:19:14.00 ejd3JYRG0.net
いえ、自作したいのです
58:デフォルトの名無しさん
21/01/19 14:38:26.11 sUJfymTIr.net
>>55
URLﾘﾝｸ(note.com)
59:デフォルトの名無しさん
21/01/19 21:21:19.91 yg7DGdNM0.net
自分の脳みそを使えば、
AIなんて使わなくても、簡単にモザイク除去できる
60:デフォルトの名無しさん
21/01/19 21:24:10.62 yg7DGdNM0.net
>>51
URLﾘﾝｸ(youtu.be)
これとか
最近ではこれ
URLﾘﾝｸ(youtu.be)
Waymoは無人タクシーをカリフォルニア限定で実現している
61:デフォルトの名無しさん
21/01/19 22:25:22.55 hRaeRBSz0.net
>>55
機械学習に頼らなくても
１フレームごとにその部分に似た角度の別画像を探して来て
その部分的を切り取り貼り付け境目をゴニョゴニョして、、、っていうアイコラ職人を自動化する方法もあるぞ
62:デフォルトの名無しさん
21/01/19 23:18:19.16 rm9hqIuU0.net
>>57
じゃあ聞くなよ
聞いたら自作になんねーだろ
63:デフォルトの名無しさん
21/01/21 23:20:17.89 QLBsJVTy0.net
機械学習で遊んでみようと思うのですが、kerasが一番使いやすいのでしょうか？
64:デフォルトの名無しさん
21/01/21 23:39:03.97 XkN/8kVl0.net
機械学習ならscikit-learnじゃん。
あとはXGBoost、LightGBM
65:デフォルトの名無しさん
21/01/22 00:26:08.83 59T9PUFC0.net
サイキットラーンっておもちゃちゃん
66:デフォルトの名無しさん
21/01/22 00:31:24.29 Qahr6wtqr.net
>>65
SVMやロジスティック回帰やりたい時、君は何を使うの？
67:デフォルトの名無しさん
21/01/22 05:55:08.09 D9exwsp90.net
Kerasが一番簡単だと思う。AutoMLでいいなら、PyCaretかAutoGluon使っとけ。
68:デフォルトの名無しさん
21/01/22 07:07:02.87 bV8WhPp10.net
ありがとうございます！色々試してみます
あまり関係ないですがscikit-learnをスキキットラーンって勝手に読んでました
69:デフォルトの名無しさん
21/01/22 08:06:01.96 D9exwsp90.net
>>68
以下が公式のFAQ。syってどう発音させたいのかわからないけど、みんなサイキット言う。実際に使っている人には、エスケーラーンでも通じる
URLﾘﾝｸ(scikit-learn.org)
70:デフォルトの名無しさん
21/01/22 20:35:31.03 BCB3oQE80.net
いろんな方法があるけど
この手の問題はこの方法が第一候補みたいなデファクトスタンダード的なのはある？
とりあえずXGBoostとか
画像はCNN、深層学習とか
生成系ならGAN?とか
テキスト系ならこれとか
71:デフォルトの名無しさん
21/01/22 20:41:16.75 BCB3oQE80.net
前のスレにあったPDFファイルでDNNを4層くらいで
データ数より多い横幅にして
ある方法で初期化すると
大域的最適解を学習できる
みたいなのが書いてあったと思うけど
実際に動かしたりした人いる？
あと圧縮できるくらい余裕があった方が汎化能力があるみたいなのも書いてあって
圧縮の方法の一つに量子化があると思うけど
素子の値の有効桁を変えたり整数で扱うとかで汎化能力が変わったりする？
72:デフォルトの名無しさん
21/01/22 22:09:20.12 bV8WhPp10.net
RNNんまだー？
73:デフォルトの名無しさん
21/01/22 23:08:56.92 59T9PUFC0.net
最新の脳研究が明かす「頭がいい人、悪い人」は何が違うのか
URLﾘﾝｸ(news.yahoo.co.jp)
知識蒸留、ていうか
ネットワークの枝狩りがなされている？
74:デフォルトの名無しさん
21/01/22 23:12:20.39 DGpMuZad0.net
シナプス可塑性は昔からあるだろ
75:デフォルトの名無しさん
21/01/23 00:31:55.86 mlukDicm0.net
テーブルデータはCatBoost
画像認識はCNNからTransformer(Attention)に移りつつある
テキストはTransformer(Attention)
生成系はGANだけど、GANは考え方だからやっぱりTransfomerっていう
時系列予測は(Auto)ARIMAとかProphet?
異常検知はk近傍とかIsolation Forestなのかな?
次元削減はt-SNEかUMAP
クラスタ分析はとりあえずk-meansでいいのかなぁ
最適化アルゴリズムはなんだろね、ディープラーニングとしてはAdamだけど、汎用的には最近の流行りはやっぱり量子アニーリング?
76:デフォルトの名無しさん
21/01/23 00:55:51.78 mlukDicm0.net
>>71
元の資料は知らんが、単純にDropoutのことじゃないの?
77:デフォルトの名無しさん
21/01/24 11:53:47.10 X
78:5xnWpjGM.net
79:デフォルトの名無しさん
21/01/24 12:38:31.63 sRKxGCiM0.net
>>77
GPU/CPUなりが100%で張り付いているなら変わらん。そうでなくても、その画像サイズなら、徐々にメモリに読み込んでキャッシュするようにしておけば、ほとんど影響ない
分散トレーニング(複数GPU利用)しているなら、高速ストレージを使うのがマスト
80:デフォルトの名無しさん
21/01/25 13:36:46.32 lM5Uli0g0.net
実際の実行速度で影響あるのはバックプロパゲーション部分がほとんどだからストレージの影響はあんまないでしょ。
よっぽど小さいモデルで単なる判別やるだけなら影響あるかもだが。
81:デフォルトの名無しさん
21/01/26 15:56:16.49 iVT5O19Wr.net
Yoloとかで画像内の大まかな位置検出、次いでU-netで細かい輪郭検出
一発で出来るデータセットあったらなあ
82:デフォルトの名無しさん
21/01/26 18:14:29.59 Shiw6taAM.net
ネットワークではなくてデータセット？
83:デフォルトの名無しさん
21/01/27 12:45:36.57 jiYR7e+Qr.net
ネットワークも欲しいしデータセットも欲しい
ところで最新の物体検出器のネットワークの各層の逆操作を丹念に作ってU-netに出来るのかな
84:デフォルトの名無しさん
21/01/27 12:48:18.48 VGAn4B/K0.net
？
85:デフォルトの名無しさん
21/01/27 13:12:37.72 qMcjcBdw0.net
何言ってるのか俺には分からん
86:デフォルトの名無しさん
21/01/27 13:36:55.78 51OhT1PD0.net
俺も判らん
87:デフォルトの名無しさん
21/01/27 14:25:34.91 AdRfmWl4M.net
エンコーダデコーダモデルの話ちゃう？
88:デフォルトの名無しさん
21/01/27 18:18:20.91 Y3VPwZ7Z0.net
URLﾘﾝｸ(www.acceluniverse.com)
画像セグメンテーションのためのU-net概要紹介
89:デフォルトの名無しさん
21/01/28 10:42:52.60 dNWrUHbO0.net
この人誰ですか？GNN画像検索しても名前が判りません
URLﾘﾝｸ(leo-dental.net)
90:デフォルトの名無しさん
21/01/28 15:00:51.51 enel5EBk0.net
>>88
世界的に活躍中のモデル、ソン・ギョホンさんですね。
91:デフォルトの名無しさん
21/01/28 16:22:39.91 YtkJvSWv0.net
自然言語処理はこのスレでおｋ？
92:デフォルトの名無しさん
21/01/28 16:26:02.58 tVeEpCQj0.net
機械学習で処理してるならおｋ
最長一致法とか文節数最小法とかならたぶんスレチ
93:デフォルトの名無しさん
21/01/28 16:47:41.89 aMo9M/5O0.net
汎用の自然言語処理スレは落ちた
94:デフォルトの名無しさん
21/01/28 17:42:21.48 aMo9M/5O0.net
顔だけで認知症かどうかを判断できたらしいが信じられない
URLﾘﾝｸ(www.qlifepro.com)
95:デフォルトの名無しさん
21/01/28 19:50:56.12 OqkyDTBVr.net
どれぐらい顔に出るもんなのかね？
96:デフォルトの名無しさん
21/01/28 19:57:03.46 lIHZErpu0.net
後、何年後ぐらいで本格的に人が要らなくなり
政府が対策を講じるようになるんだろな
日本はジジババ世代の影響もあり実店舗が他の先進国の2～3倍あったと思ったが
それも大量に要らなくなりそうだし
田舎なんかコロナで市内のスーパー以外ほどんどの店で
スマホ決済だと25％OFFで物が買えるようになっているけど
スマホで決済している人を自分以外で見たこと無いぐらいなんで
今のジジババが生きてるうちは人が接しないと無理だろうけど
97:デフォルトの名無しさん
21/01/28 20:22:52.03 I48Yy4YBa.net
顔を見ただけで「この人に話しかけても無駄だな」
という老人は結構いる
98:デフォルトの名無しさん
21/01/28 20:56:18.18 6EMd+WuQa.net
スマホ決済25%オフって何のキャンペーン？
99:デフォルトの名無しさん
21/01/28 21:03:43.58 1L6bM8JU0.net
>>93
汎化性能どの程度か怪しいなあ
とりあえず日本人だけみたいだし
100:デフォルトの名無しさん
21/01/28 21:10:20.06 4YhVt5zz0.net
こいつアスペだなってのは結構分かる
101:デフォルトの名無しさん
21/01/28 21:20:47.17 lIHZErpu0.net
>>97
やってないところあるんだな
市のキャンペーンで市内の店で購入すると実質25%OFFになる
102:デフォルトの名無しさん
21/01/29 08:27:12.51 u8fpKNR60.net
単に顔認識してるだけでは？
データセットのトレーニングとテストに別れてるのかどうかも、
クロスバリデーションの記述もないし
色々おかしい
103:デフォルトの名無しさん
21/01/29 10:37:25.97 hiKjKkwgM.net
教師ありだとしたらラベル付け担当失礼だな！笑
104:デフォルトの名無しさん
21/01/29 14:29:29.33 5pIDnM+SF.net
>>94
リアルで出会う人間でも一目でそれと判るのが一定数居るよな
ボーダーは判らんかも試練がそれは機械でも判らんやろ
105:デフォルトの名無しさん
21/01/29 22:02:13.37 0oGGWO2M0.net
画像だけじゃわからんだろ。動画なら反応のおかしさで大体わかりそうだが。
106:デフォルトの名無しさん
21/01/30 18:01:49.62 SAWZ84jgF.net
SMBC の池沼さんはこれ？
URLﾘﾝｸ(github.com)
107:デフォルトの名無しさん
21/01/31 00:58:59.06 pOvZd3k3r.net
>>105
違う。本人はとっくに非公開にしてる。
コード自体はforkされまくって拡散しているが。
108:デフォルトの名無しさん
21/01/31 09:51:19.91 L2DVV1LSa.net
SIGNATEで株価予測コンペ始まってた
109:デフォルトの名無しさん
21/01/31 10:05:16.92 whn8KxJZ0.net
ソースなんて大して価値無いだろ
110:デフォルトの名無しさん
21/01/31 11:13:39.87 HLfEIjMl0.net
年収予測って何を根拠にしてんの？
111:デフォルトの名無しさん
21/01/31 11:28:14.26 ztsWDMWg0.net
んなもんリテラシーの低いあふぉを釣るための疑似餌じゃろ>>109
112:デフォルトの名無しさん
21/01/31 11:29:05.60 rEzuy4KWa.net
ソース流出したとかそんなことより年収300万なんてのが実在することの方が驚き
300万は額面だろうから手取りはもっと酷くなるだろうし
113:デフォルトの名無しさん
21/01/31 11:38:18.34 zbVGu8zI0.net
>>109
年収はヒアリングしたものを使っているみたい
URLﾘﾝｸ(findy-code.io)
114:デフォルトの名無しさん
21/01/31 11:54:02.01 DjWK2N0Pd.net
高めに判定して転職エージェントに客集めるとかなのかな
115:デフォルトの名無しさん
21/01/31 13:42:06.05 fV+Qo3gM0.net
>>113
それもあるだろうけど、
企業側には「私たちの転職サイトに登録している人は年収査定のためにGitHubに自作コードを公開した人たちなので、コードも書類選考の材料にできます」と
言えるのが利点だろう。
転職希望者と募集企業に両方に利点を作らないと差別化出来ないから。
116:デフォルトの名無しさん
21/01/31 16:08:19.84 HLfEIjMl0.net
有名なオープンソースのソースコードをコピーしてもわかんないの？
117:デフォルトの名無しさん
21/02/01 19:20:34.69 /qjG8epL0.net
>>112
まだコミュニケーション能力とか強調して言ってるんだな
文系色が強いと言うか
技術者系なんか特化して異常に出来る奴程
コミュニケーション能力が無い
それをどう組み合わせるかがスタッキングで精度を上げるのに重要なんじゃないのか
コミュニケーション能力高い奴集めると
URLﾘﾝｸ(it.srad.jp)
こんな状況になるんだろう
マネージメント専門とか経営専門とかいらねーってことで
根こそぎクビをはねて行って
破綻寸前から米国初の時価総額2兆円企業になったアップルもいるけど
118:デフォルトの名無しさん
21/02/01 19:51:10.46 23aIN8z7M.net
>>116
非効率な業務を撲滅できないのはエンジニアにコミュ力がないのも大きな原因の一つだったりするんだけどな
明らかに無意味でどう考えても止めるべきな仕事を見て見ぬふりをしたり、小手先の自動化でお茶を濁したり
本職なら心当たあるだろ？
119:デフォルトの名無しさん
21/02/01 20:02:37.51 iYln9fcw0.net
コミュニケーション能力ってなんだ？
定義が「仲良し能力」のケースが多くね？
相手に伝えたいこと、伝えてもらいたいいことを正確に伝達する能力がコミュ力だよな？
120:デフォルトの名無しさん
21/02/01 20:03:33.13 /qjG8epL0.net
>>117
何か言うと仕事が自分に降りかかって来るんで
放置ってのはあるだろうな
やったらやったぶんだけ金くれるならやるけど
121:デフォルトの名無しさん
21/02/02 13:40:06.89 eTRsUHIhF.net
>>110
+1
>>118
+1
122:デフォルトの名無しさん
21/02/02 13:43:27.73 eTRsUHIhF.net
>>116
リーダーが退職したならwinwinではないかな
123:デフォルトの名無しさん
21/02/02 13:49:10.06 D/WbTvVHd.net
コミュ力って、ウェーイ力じゃない
チームで一緒に仕事をしていく能力のことな
周りと円滑に意思疎通できないと困るが、世間一般でいう陽キャである必要はない
124:デフォルトの名無しさん
21/02/02 14:01:07.92 7wS9oXs70.net
>ウェーイ力
コーヒー吹きそうになっただろw
うむ、こういう簡潔でわかりやすい言葉選びができるのもコミュ力だな
125:デフォルトの名無しさん
21/02/02 14:16:53.01 mMAud9nU0.net
チームで一緒に仕事をする能力と定義しちゃうと
空気を読む力が大きく左右しちゃうぞ
それは×だな
126:デフォルトの名無しさん
21/02/02 15:07:04.97 0ETRwRxla.net
仕事仲間も仕事の提供先も人間なのに空気読む能力を軽視してよいはずがないんだけど
127:デフォルトの名無しさん
21/02/02 15:12:31.78 6WlxVmqb0.net
空気読んで将来発生しそうな問題点を隠蔽したら仕事はうまく進まなくなる危険性がある
128:デフォルトの名無しさん
21/02/02 16:18:27.33 SYdaDwYYr.net
そういう仕事論は飲み屋で部下か後輩にでも語りなさい
129:デフォルトの名無しさん
21/02/02 16:25:43.68 IywEJkic0.net
お断りいたします
130:デフォルトの名無しさん
21/02/02 18:02:30.56 eTRsUHIhF.net
みざる
いわざる
きかざる
日本はずっと昔からそういう國
131:デフォルトの名無しさん
21/02/03 11:04:19.48 dcm0Wg1Ar.net
さてこれまでトレーニング&推論実行型のコードをカスタマイズしてきたが
今後は推論実行オンリーのを改造だ
132:デフォルトの名無しさん
21/02/06 11:18:52.54 p+y+2GKI0.net
DEEPネットワークはカーネルマシーンの近似らしいぞ
133:デフォルトの名無しさん
21/02/06 13:19:51.10 iDI2KHCGr.net
横幅→∞での話？
深層になればカーネル法より有利らしいが
134:デフォルトの名無しさん
21/02/06 13:27:22.46 p+y+2GKI0.net
これこれ
Every Model Learned by Gradient Descent Is Approximately a Kernel Machine
URLﾘﾝｸ(arxiv.org)
135:デフォルトの名無しさん
21/02/06 13:28:07.64 OGioh6eN0.net
変分推論って実務で活躍する場面あるんですか？
136:デフォルトの名無しさん
21/02/06 17:09:07.10 5d6CdbWfa.net
変分推論が何なのか理解できていればそもそもそんな質問が出てくるわけがない
137:デフォルトの名無しさん
21/02/06 17:12:24.48 fhFCeCi5H.net
学生に平手打ちをくらわすおじさんの図
138:デフォルトの名無しさん
21/02/06 17:13:01.85 pOXLW7sN0.net
理解できてないからこそ質問してるのでは
139:デフォルトの名無しさん
21/02/06 18:44:39.56 lT8fE7X2p.net
ベイズ推定行うときに事後分布が解析的に出てこないような複雑な分布を近似する手法じゃないんですか？
間違ってたらすみません
140:デフォルトの名無しさん
21/02/06 19:22:15.73 hHF2jPIf0.net
メトロポリス兵スティングやな
141:デフォルトの名無しさん
21/02/06 19:31:28.56 jQlQgVce0.net
>>133
カーネル関数をデータから学習しつつ
カーネル関数で写像してから分類とかする
と解釈出来るって言うのは前に貼られていたpdfファイルにも書かれていたな
142:デフォルトの名無しさん
21/02/07 00:36:23.57 hwDwbBnD0.net
>>134
ありがたい例がすぐに出てこないので
現時点ではない
覚えておくと便利だよ
143:デフォルトの名無しさん
21/02/08 00:26:23.98 EKxzP09a.net
下世話ですがデータマイニングで簡単にお小遣い程度稼ぐにはどんなアイデアがありますか
144:デフォルトの名無しさん
21/02/08 03:23:27.55 LFEE3iSpa.net
>>142
ない
あれば誰かが既にやっているはず
145:デフォルトの名無しさん
21/02/08 15:02:23.64 9lXOB9Mxa.net
グラボ工場を買っちゃう
146:デフォルトの名無しさん
21/02/08 15:27:53.75 zwi6TQLu0.net
nVIDIAの株を買う
147:デフォルトの名無しさん
21/02/08 15:38:08.64 y/9s/RLd0.net
既に高値だろ
148:デフォルトの名無しさん
21/02/08 15:42:15.50 7Ol4fXk+0.net
既存データは分析済みだからね
データマイニングしても何も得られないと思う
149:デフォルトの名無しさん
21/02/08 15:47:35.72 dlpxiGOp0.net
分析済みなんてありえん
頭硬すぎ
150:デフォルトの名無しさん
21/02/08 16:37:57.53 VikODIYy0.net
この分野は、ディープラーニングだけ勉強しておけばOK？
151:デフォルトの名無しさん
21/02/08 16:48:42.91 zwi6TQLu0.net
ニーズによる
152:デフォルトの名無しさん
21/02/08 17:04:29.66 VikODIYy0.net
>>150
ありがとうございます。
この分野のブームのせいだと思われますが、最適化の本が売れているようです。
最適化の本はこの分野にとって本当に役に立つものですか？
153:デフォルトの名無しさん
21/02/08 17:37:09.75 7Ol4fXk+0.net
この分野と言われても範囲が広すぎる
もっと対象を絞って質問してほしい
154:デフォルトの名無しさん
21/02/08 17:47:48.96 VikODIYy0.net
>>152
ディープラーニングに最適化理論は役に立ちますか？
155:デフォルトの名無しさん
21/02/08 17:55:00.99 xOqAvqGu0.net
>>153
最適化の基礎は知っといた方がいい
156:デフォルトの名無しさん
21/02/08 18:54:30.26 xXSaaBFZr.net
こういう質問をする人の想像してる「役に立つ」にはならんだろう
157:デフォルトの名無しさん
21/02/08 19:06:11.83 zwi6TQLu0.net
要らないよね
158:デフォルトの名無しさん
21/02/08 23:53:44.47 Oxxj5c3u0.net
ディープラーニングでも普通に最適化使っとるがな。他にもハイパーパラメータのチューニングで必要だわな
159:デフォルトの名無しさん
21/02/09 00:00:33.85 j0dfL+oY0.net
あと、機械学習を仕事で使うなら、ディープラーニングだけで済むことはほぼ無いわな。データによっては精度悪くなるしな
160:デフォルトの名無しさん
21/02/09 00:08:51.80 4dAORoMqM.net
何も考えずにautomlにつっ込めばええんや
161:デフォルトの名無しさん
21/02/09 00:14:55.89 j0dfL+oY0.net
AutoMLでできるタスクならAutoMLまじ優秀。特にテーブルデータなら自分でモデル作る意味ほぼ無いと思うが、実際にはデータの種類の推測間違えたりするので、アルゴリズムの意味と必要な前処理はある程度知っておかないと、残念なことになる
162:デフォルトの名無しさん
21/02/09 00:32:05.18 G8as3nFu0.net
SGDは最適化とはちょっと違うだろ。
少なくとも最適化の文脈では汎化性能については説明できん。
163:デフォルトの名無しさん
21/02/09 00:37:51.64 j0dfL+oY0.net
SGDは損失関数と重みに対する最適化そのものだと思うのだが。フレームワークで指定する際の名前もそのままoptimizerだしな。そこだけソルバー使ってもできるしな
164:デフォルトの名無しさん
21/02/09 09:01:46.62 atFws6j80.net
SGDって単純な方法で最適化理論で扱われるようなものではないですよね。
165:デフォルトの名無しさん
21/02/09 09:14:02.99 atFws6j80.net
最適化理論で扱われるもので、ディープラーニングで使われているものってありますか？
166:デフォルトの名無しさん
21/02/09 09:19:42.68 j0dfL+oY0.net
>>164
量子アニーリングは応用が研究されてるけど、確かに最適化理論の分野で使われるアルゴリズム(単純なシンプレックス法や遺伝的アルゴリズムとか)が機械学習で使われてるって聞かないな。何でだろ、速度的な問題か?
167:デフォルトの名無しさん
21/02/09 09:52:28.80 sbj5570U0.net
配送問題、配車問題はある程度実用化されてるでしょ
168:デフォルトの名無しさん
21/02/09 11:04:07.05 joRo02xEa.net
普通にビームサーチとNLPで使われているが
169:デフォルトの名無しさん
21/02/09 13:09:46.93 j0dfL+oY0.net
最適化アルゴリズムの実利用は昔からされてるけど、機械学習(ディープラーニング)の中で使われている最適化アルゴリズム(Adamとか)とは分断されてるという話かなと
170:デフォルトの名無しさん
21/02/09 13:53:37.95 HfTocjjCM.net
最適化、って話から入ってくると言うとは
cs専攻じゃない人がやり始めようとして疑問に思うポイントなのかな
171:デフォルトの名無しさん
21/02/09 14:07:44.21 I0s1LfpK0.net
顧客満足度がポイントか
172:デフォルトの名無しさん
21/02/09 14:17:36.31 LKm/IM0M0.net
>>163
どんな条件を満たしていたら最適化になる？
173:デフォルトの名無しさん
21/02/09 14:54:43.94 HfTocjjCM.net
overparameterizationて日本語だとなんて言うの？
174:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:01:20.27 j0dfL+oY0.net
>>172
めっちゃニューロン
175:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:03:43.05 HfTocjjCM.net
えぇ...
176:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:07:42.69 NpDZ84Mb0.net
赤池が出てくるとこじゃね？
177:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:12:59.57 bDezqwzKM.net
>>163
どこからどこまでがあなたの思う最適化理論なのかざっと説明してほしい
178:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:16:23.35 atFws6j80.net
>>176
最適化法などというタイトルの教科書でページを割いて説明されているようなものです。
179:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:20:00.79 DIHdRFtE0.net
前スレで貼られてたもの
URLﾘﾝｸ(www.kurims.kyoto-u.ac.jp)
180:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:35:48.37 j0dfL+oY0.net
>>178
2chで理研AIPの資料を見るとは。参考になります
181:デフォルトの名無しさん
21/02/09 15:46:28.72 jVG3YPRXr.net
ニューラルネットワークの学習は勾配法の変種が殆どだろう
勾配法自体はもちろん最適化の話の一部なんだが単純だけど遅いので教科書での扱いは少しだけなのが普通
デ
182:ィープラーニングに役立てるためだけに勉強するのなら特化した資料じゃないと
183:デフォルトの名無しさん
21/02/09 16:38:14.25 HfTocjjCM.net
>>177
ｽﾞｺｰ
184:デフォルトの名無しさん
21/02/09 16:46:23.29 I0s1LfpK0.net
こういうのか
最適化法 伊理他
185:デフォルトの名無しさん
21/02/09 16:51:44.47 HfTocjjCM.net
単純、という言葉は相対的なものなので
理解のためには異なる表現が必要
186:デフォルトの名無しさん
21/02/09 16:55:44.02 Kb8WgY050.net
どうやら質問者はOR系の最適化とディープラーニング系のSGDとかの最適化の区別ができていない為
回答者が混乱していると思われ
187:デフォルトの名無しさん
21/02/09 17:21:18.35 T7Sgj2Aw0.net
>>177
質問の仕方から勉強した方がいいよ
長い人生で一番役に立つと思う
188:デフォルトの名無しさん
21/02/09 18:25:35.33 HfTocjjCM.net
>>184
あぁなるほど
脳の老化ってプルーニングかな
189:デフォルトの名無しさん
21/02/09 21:14:22.86 I0s1LfpK0.net
プルーニング(刈り込み)、メモメモ
190:デフォルトの名無しさん
21/02/09 22:19:53.67 fQqmA6FU0.net
>>186
いえ、ドロップアウトです
191:デフォルトの名無しさん
21/02/09 23:54:51.94 5yD1nAh4a.net
条件付き最小解を求めるのは同じじゃないの？
計算力が不足したり数式で解けないから
現実的な解法が必要なだけで
192:デフォルトの名無しさん
21/02/10 01:53:15.74 thE+J5kQ0.net
じゃあメモリが圧倒的に増えて全バッチで最適化かませば良くなるかと言えばそうはならんのよ。
193:デフォルトの名無しさん
21/02/10 04:08:33.96 E6oxqriU0.net
理論的にはOR系の最適化の方が遥かにしっかりしてるから
勉強するには面白いね
194:デフォルトの名無しさん
21/02/10 16:27:54.38 K+aM/Gigr.net
逆畳み込みで輪郭とか占有面積抽出
うまくやりたいもんだが難しそうだなあ
195:デフォルトの名無しさん
21/02/10 19:17:56.35 hFzIksmD0.net
君にとってはそうかもな
196:デフォルトの名無しさん
21/02/10 20:28:03.60 mSqk8jbs0.net
>>190
学習がうまく出来るのと汎化能力は別問題だからな
197:デフォルトの名無しさん
21/02/10 20:29:00.29 mSqk8jbs0.net
>>192
輪郭って普通の画像処理でもフィルタ使って実現してるんじゃね？
198:デフォルトの名無しさん
21/02/10 22:34:50.44 /4tlaTFFM.net
ディープ使わなくても出来ることにディープ使うのはアホやろ
199:デフォルトの名無しさん
21/02/10 23:17:47.30 YsvoErxI0.net
>>192
逆畳み込みってどんな処理？
200:デフォルトの名無しさん
21/02/10 23:23:45.39 hFzIksmD0.net
ボケのフリに思えてしまう
201:デフォルトの名無しさん
21/02/11 00:18:41.60 ktQYk4Clr.net
>>197
deconvolutionでぐぐれ
202:デフォルトの名無しさん
21/02/11 01:51:00.91 MZXX+vIJ0.net
例えばUNETのデコーダパートの処理であってる？
203:デフォルトの名無しさん
21/02/11 10:20:00.19 uGNpwdY50.net
逆畳み込みを数式表現でしっかり書いてるサイトってほとんどないぞ
204:デフォルトの名無しさん
21/02/11 18:56:14.43 k5l1P+DH0.net
Yolo v5 のお勧めサイトを教えてくだちい
205:デフォルトの名無しさん
21/02/11 21:09:37.91 baTPtlAv.net
おもしろいデータセット集めてるサイトって有名なあそことあそこの他にどこがある？
206:デフォルトの名無しさん
21/02/11 22:10:36.42 i89U/Fn+0.net
ドコだよ(笑)
207:デフォルトの名無しさん
21/02/12 10:50:36.67 5NHLLu5L0.net
そこだよそこ( ´∀｀ )
208:デフォルトの名無しさん
21/02/12 12:21:50.17 h3kC0OBDr.net
>>195
重なりまくってて従来の方法で輪郭を取り出せない状況がある
209:デフォルトの名無しさん
21/02/12 18:32:50.05 /U3mWFUwM.net
val accとval lossか同時に上昇してる場合ってどうしてる？
pytorch使ってるんだけど簡単にval loss下げる設定とかないのかな
210:デフォルトの名無しさん
21/02/12 18:47:57.07 qQtTF60B0.net
>>207
そもそもモデル間違ってるとかタスク設定がおかしいとか無視するなら、パラメータ数を
211:増やす
212:デフォルトの名無しさん
21/02/12 18:58:36.38 QRv6QAac0.net
>>207
同時に上昇することなんてあるの？
213:デフォルトの名無しさん
21/02/13 02:10:03.27 iSxpXydW0.net
>>207
正則化項が合算されてないか？
純粋なlossはどうなん？
214:デフォルトの名無しさん
21/02/13 20:51:31.78 yLW2BWmQM.net
ありがとう
多分タスク設定がおかしいんだろうなlossは下がってるし
もう少しデータ洗ってみるわ
215:デフォルトの名無しさん
21/02/15 07:55:36.79 S6/x5QiO0.net
最近学習し始めたものです
以下を参考にしているのですが、
URLﾘﾝｸ(www.tensorflow.org)
以下のような画像が出力されると思いましたが、
うまく表示されませんでした
URLﾘﾝｸ(www.tensorflow.org)
こちらは、どこかのフォルダに表示されるのでしょうか？
216:デフォルトの名無しさん
21/02/15 08:11:55.22 D0ANu2Du0.net
/tmpの中は？
217:デフォルトの名無しさん
21/02/15 08:29:41.84 5Tzd0OZ/0.net
そのフォルダに無いから悩んでるのか
/tmpに保存されることも解らずに悩んでいるのか
どちらだろう
218:デフォルトの名無しさん
21/02/15 08:31:56.76 D0ANu2Du0.net
リアル10年早いかもな
219:デフォルトの名無しさん
21/02/15 08:43:10.77 5Tzd0OZ/0.net
基礎から積み上げて理解していかないで
トップダウンで理解しようとする人が増えたね
良いのか悪いのか判らないけど
220:デフォルトの名無しさん
21/02/15 08:46:38.41 TYpaPOuQ0.net
>>216
理論の話ではなく、ツールの使い方の話ですか？
221:デフォルトの名無しさん
21/02/15 08:46:57.55 x4VL8oQa0.net
よくはないな
222:デフォルトの名無しさん
21/02/15 08:47:32.02 x4VL8oQa0.net
どっちにせよ、よくはないな
わるいかどうかはしらん
223:デフォルトの名無しさん
21/02/15 10:13:31.86 nTx5v/JZ0.net
理論ばっかり学んで実践しない人が周りに多いので、両面のアプローチが必要だわな。とはいえ理論が少し先行していないと意味不明になると思うけど
224:デフォルトの名無しさん
21/02/15 10:26:22.13 TYpaPOuQ0.net
仕事でやっているなら、当然実践するわけですけど、趣味でやっていると手間とお金をかけて実践するほどの意味があるか？
225:デフォルトの名無しさん
21/02/15 10:28:30.35 41NZb7spM.net
機械学習をツールとして使うだけでも理論って理解してないと駄目なのかな？
畳み込みが何してるかとかぼんやりとは分かってるけど自分でネットワーク組んだりとかはできない
困ったら大体フォーラムに泣きついてるわ
226:デフォルトの名無しさん
21/02/15 10:29:06.90 D0ANu2Du0.net
趣味でやってるからこそ採算度外視して
予算を突っ込めるのでは？
227:デフォルトの名無しさん
21/02/15 10:36:49.95 nTx5v/JZ0.net
実践しないのなら何のタメにやっているのか・・・
228:デフォルトの名無しさん
21/02/15 11:22:39.50 p64ROQdOM.net
機械学習出来る俺格好良い！かな？
229:デフォルトの名無しさん
21/02/15 13:57:51.78 nTx5v/JZ0.net
実践できないけど理論がわかる? 哲学かな・・・
230:デフォルトの名無しさん
21/02/15 15:03:53.41 HZQflKEb0.net
哲学、いいえ自己満足です
231:デフォルトの名無しさん
21/02/15 19:37:36.08 5Tzd0OZ/0.net
トラブルシュートを他人任せしているので
実践できているとは言えない
理論も実践も両方できていない
232:デフォルトの名無しさん
21/02/15 21:12:29.70 S6/x5QiO0.net
>>213-214
tempの中は、DLした画像の一時保存先のようです
>>216
とりあえず色々サンプル動かして、試して見たかったのです
色々調べた結果、
plt.imshow(image)
の後に
plt.show()
が必要ということが分かりました、ありがとうございました！
233:デフォルトの名無しさん
21/02/15 21:16:30.09 sg42Y7q/r.net
高須の勉強よりPythonの勉強しような
234:デフォルトの名無しさん
21/02/15 21:23:11.63 S6/x5QiO0.net
>>230
すいません、確かに機械学習関係ない部分でした
失礼致しました
235:デフォルトの名無しさん
21/02/15 21:38:25.01 D0ANu2Du0.net
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
236:デフォルトの名無しさん
2021/02/1
237:6(火) 18:06:09.79 ID:K/E9ezue0.net
238:デフォルトの名無しさん
21/02/16 19:22:58.41 aV3r2PbC0.net
理論と実践って具体的にはどんな？
239:デフォルトの名無しさん
21/02/16 19:26:16.26 uhoN8wgc0.net
>>234
何だろうね
240:デフォルトの名無しさん
21/02/17 14:09:42.47 bvsbI4XGr.net
>>229
あーPythonで画像やグラフ表示する時のありがちパターン
241:デフォルトの名無しさん
21/02/17 17:16:54.73 r+zmID6J0.net
pandas最強説
前処理に必要な機能はなんでもついてて今までの苦労は何だったのか？と思える
242:デフォルトの名無しさん
21/02/17 21:02:29.56 D9ZFiUm80.net
numpy は画像も扱えるけど
pandasも出来るのけ？
243:デフォルトの名無しさん
21/02/18 17:09:32.23 5C04pll+0.net
pandasとnumpyはドメインが違う
普通にどっちも使う
numpyの画像データをpandasに入れて相関プロットするときはあるな
244:デフォルトの名無しさん
21/02/18 17:17:05.95 t+Ro3gz7M.net
reservoirネットワークて知らなかった
有名？
245:デフォルトの名無しさん
21/02/18 21:55:55.99 zdoONU6x0.net
Darknetを超える成果があれば紹介してくれ
のレベル。
2017年から引用論文数低いでそ
246:デフォルトの名無しさん
21/02/18 22:29:56.69 1dZfY7QU0.net
>>241
darknetにreservoirネットワークが実装されてんの？
247:デフォルトの名無しさん
21/02/19 06:33:12.28 DXgE0kf50.net
その手の質問はお母さんにねw
248:デフォルトの名無しさん
21/02/19 06:58:08.79 8xulia+A0.net
>>243
居ないから聞けない
教えてよ
249:デフォルトの名無しさん
21/02/19 10:24:28.90 XtfTxY2q0.net
>>244
担当のケースワーカーさんにきいてね
250:デフォルトの名無しさん
21/02/19 11:29:56.26 8xulia+A0.net
>>245
？
どういう意味？
251:デフォルトの名無しさん
21/02/19 11:52:53.18 Kx6yVjTor.net
yolact
物凄いな
でもgpuメモリ食いまくり
マルチGPU推奨
252:デフォルトの名無しさん
21/02/19 12:08:49.50 HA2qNnMqM.net
yolact++じゃなくてyalact?
環境作ってみようかな
253:デフォルトの名無しさん
21/02/20 10:22:15.82 UP4AX1RG0.net
すみません, 初歩的な質問なのですがベイズ的にコインの表=1, 裏=0の予測を考えた時にそれまでの観測データ集合がDとして与えられていたら加法定理, 乗法定理より
p(x=1|D)=\int_0^1{p(x=1|μ)p(μ|D)dμ}
となるというのがわかりません.
加法定理よりμの周辺化がだせて, 乗法定理より
p(x=1, μ|D)=p(x=1|μ, D)p(μ|D)
まではわかるのですが,
p(x=1|μ, D)=p(x=1|μ)
となるのがわかりません。
どなたかご教授願えますと幸いです
254:デフォルトの名無しさん
21/02/20 10:42:49.47 wirHviZp0.net
分かる人いません
255:デフォルトの名無しさん
21/02/20 11:18:01.74 +2PtxTzjM.net
ナイーヴベイズぐらいしか判らん。
勉強して教示して下さいませ
256:デフォルトの名無しさん
21/02/20 11:35:30.13 kELZtQLP0.net
>>249
乗法定理
257:デフォルトの名無しさん
21/02/20 11:46:59.95 UP4AX1RG0.net
>>252
p(x=1|μ, D)に対して乗法定理を使っても
p(x=1|μ, D)=p(x=1|μ)
にならない気がします、
というよりは乗法定理を使ってこの式を出したのでもう一度使うと元の式に戻ってしまうような
258:デフォルトの名無しさん
21/02/20 11:59:23.71 wirHviZp0.net
>>251
いくら払える？
259:デフォルトの名無しさん
21/02/20 12:57:40.22 UP4AX1RG0.net
>>249
自己解決しました
260:、条件付独立により消せたようです、勉強不足でお騒がせいたしましたm(_ _"m)
261:デフォルトの名無しさん
21/02/20 13:18:45.11 +2PtxTzjM.net
>>254
⑩won
262:デフォルトの名無しさん
21/02/20 14:32:59.23 wirHviZp0.net
>>256
哀合
263:デフォルトの名無しさん
21/02/20 16:40:01.62 +W//x0Gh0.net
数学の質問なんて。。。
プログラム板も進歩したな
264:デフォルトの名無しさん
21/02/22 20:24:09.55 v/wSf64xM.net
機械学習の予測と大きく乖離したデータが出た場合、なおかつ乖離したデータが重きを置く特徴量が同じである事が多い場合、いっそ省いた方がよかったりする？
過学習されすぎてるだけなのかな
265:デフォルトの名無しさん
21/02/22 20:41:07.35 VHZlMFds0.net
わかんない
>>259
266:デフォルトの名無しさん
21/02/22 20:56:06.01 cP93aI+80.net
俺もわかんねーや
267:デフォルトの名無しさん
21/02/22 21:09:49.10 B18d8Bwp0.net
>>259
具体的にはどんなデータなの？
268:デフォルトの名無しさん
21/02/22 21:25:34.02 6SeUKgvV0.net
棄却検定の話と混同？
269:デフォルトの名無しさん
21/02/22 21:31:40.72 VHZlMFds0.net
自動運転レベル4がドイツで実用化だってさ
URLﾘﾝｸ(blog.livedoor.jp)
270:デフォルトの名無しさん
21/02/22 21:49:14.79 cP93aI+80.net
ドイツは規格に命かけてるからね
271:デフォルトの名無しさん
21/02/22 22:13:41.97 Pda7ycdEa.net
>>259
直感的に今の機械学習法ではうまくいかない予感
272:デフォルトの名無しさん
21/02/22 23:35:19.80 WGVqAKhMM.net
>>262
競馬です
年齢高い馬が実力や実際のオッズより過小評価されとる。。
273:デフォルトの名無しさん
21/02/23 03:17:45.85 NFY8I/xt0.net
年齢を連続値で入れるだけじゃなくていろいろ試してもダメ？
ビニング、若いor not、老馬or not、適齢期or notなど
274:デフォルトの名無しさん
21/02/23 06:39:19.44 7MS8v9aq0.net
>>268
実験の詳細が分からんから助言のしようがない
275:デフォルトの名無しさん
21/02/23 08:51:38.71 NUvCbrOsM.net
>>264
アイスバーンと地吹雪ホワイトアウトに対応できるの？
276:デフォルトの名無しさん
21/02/23 10:01:22.84 WBK5Nsiy0.net
>>267
回帰か分類かわからんけど、不均衡データとかそういう話であるならweight付けてみたら? 基本的にはダウンサンプリングの方が効果あると思うけど、何事もやってみないとわからん
277:デフォルトの名無しさん
21/02/24 07:45:41.23 ZM5I/FKL0.net
>>270
無理
そんな例外は放置
278:デフォルトの名無しさん
21/02/24 07:59:21.26 MGSDIXGva.net
少ないながら今後も確実に発生する事象を勝手に例外扱いして無視するなどという都合のいいことをするから
高精度を謳うのに実用時にまともな結果を出さないモデルで溢れることとなるんだよ
279:デフォルトの名無しさん
21/02/24 08:53:20.56 BstpO7i2M.net
>>272
だったら使えんな
今でも運転下手くそなレベルでも走れてるんだ
相当下手くそなやつだけが時々事故る
そんなレベルでは普通の道でも危なっかしい
280:デフォルトの名無しさん
21/02/24 14:04:36.50 Bvgf08710.net
バッチ正規化とバッチ正則化って用語が違うだけで同じ意味？
281:デフォルトの名無しさん
21/02/24 14:47:33.75 rDb27bYS0.net
>>275
Batch Normalizationのことだと思うので、訳し方が違うだけじゃないかなぁ
282:デフォルトの名無しさん
21/02/24 15:19:24.42 KkK7PqtG0.net
NormalizationとRegularizationは別もんでは？
283:デフォルトの名無しさん
21/02/24 15:29:11.54 rDb27bYS0.net
>>277
それだと標準化と正則化と訳すのが多いかなと思う。あとBatch Regularization�
284:ﾁてのは聞いたことがないような
285:デフォルトの名無しさん
21/02/24 17:07:10.41 aiTBro5g0.net
>>278
標準化はStandardizationじゃね？
正規化は Normalization
286:デフォルトの名無しさん
21/02/24 17:26:18.69 rDb27bYS0.net
>>279
あー、たしかに
287:デフォルトの名無しさん
21/02/24 21:15:40.48 /ijFpzJL0.net
あわしろ氏は文脈に応じて訳し分けてると言ってたな。
288:デフォルトの名無しさん
21/02/25 01:45:57.34 nGiGWcBPr.net
正則は人名と紛らわしいからな。瀧正則
289:デフォルトの名無しさん
21/02/25 17:36:46.39 1tdXZ2Q60.net
正規表現 regular expression
正則空間 regular space
正規空間
290:デフォルトの名無しさん
21/02/25 17:37:54.78 1tdXZ2Q60.net
ごめん、途中で書き込んだ
まあ、言いたいのは分野横断的だと面倒だなってこと
291:デフォルトの名無しさん
21/02/25 19:59:25.98 o69Cz55j0.net
transversal
292:デフォルトの名無しさん
21/02/27 00:05:45.90 fOML2+m/0.net
機械学習で正則化といえばロスに重みつけるやつで、正規化は入力か中間層をガウス分布に近づける操作やね
293:デフォルトの名無しさん
21/03/01 16:32:02.02 7ZNdmOBRM.net
lambdanetworkとかいうのが出てきた
294:デフォルトの名無しさん
21/03/02 01:41:31.08 aSgn2ezQ0.net
たかがラベリング合戦ですからほどほどに‥
295:デフォルトの名無しさん
21/03/02 14:55:14.65 KprYW+pBM.net
causal learnigって日本語でなんて言うの？
原因学習？ 因果関係学習？
296:デフォルトの名無しさん
21/03/02 15:13:46.90 y/Cpe5k40.net
普段着学習
297:デフォルトの名無しさん
21/03/02 15:14:34.48 HYwCXxZc0.net
カジュアル学習だな
298:デフォルトの名無しさん
21/03/02 23:58:41.93 FHl+lquqr.net
お茶の間留学
299:デフォルトの名無しさん
21/03/03 15:37:53.54 a466TPPq0.net
日本語訳マジでやめて欲しいわ
意味が分かりにくすぎる
300:デフォルトの名無しさん
21/03/07 08:34:26.08 ovVd1ujW0.net
小猿ラーニング
301:デフォルトの名無しさん
21/03/16 14:48:06.49 qP7784Z/0.net
第4回 自動翻訳シンポジウム ～自動翻訳と翻訳バンク～URLﾘﾝｸ(www.smbc-card.com)
本日開催
302:デフォルトの名無しさん
21/03/16 15:42:31.98 VVLbd7hx0.net
Visaのタッチ決済とは？使い方やおすすめカードを紹介
303:デフォルトの名無しさん
21/03/16 15:57:26.05 qP7784Z/0.net
>>295
せっかくだから自動字幕も付ければいいのに
304:デフォルトの名無しさん
21/03/16 16:42:39.23 qP7784Z/0.net
>>297
右下の手話の同時通訳も頑張れば3 D モデルで自動生成できるよね
305:デフォルトの名無しさん
21/03/18 11:45:35.73 1ybz7R6W0.net
人工知能でジミー大西を再現 NTTドコモ
URLﾘﾝｸ(panora.tokyo)
チー牛の発想(笑)
306:デフォルトの名無しさん
21/03/20 17:10:12.22 SutlyK1K0.net
「レベル4」と呼ばれる高度な自動運転の技術を2025年ごろまでに大都市などの市街地で実用化
URLﾘﾝｸ(www3.nhk.or.jp)
やっとレベル4だってさ
307:デフォルトの名無しさん
21/03/20 17:33:53.12 dTqTAxKea.net
横断しようとしている歩行者がいたら停止する
法定速度を守る
道路が汚れていたらどうするか
ものが落ちていた場合、どういう場合に無視するか
人間でも難しい問題が山積み
308:デフォルトの名無しさん
21/03/20 18:17:09.51 ah+QJUGT0.net
高齢者の運転より安心できそう
309:デフォルトの名無しさん
21/03/20 20:00:01.63 SutlyK1K0.net
日本中の道路を 自動運転用に整備すればいい
たぶん20兆円ぐらいかかるだろうけど
ちょうどいい公共事業になるだろう
310:デフォルトの名無しさん
21/03/20 20:54:34.45 GwTQ68N30.net
道路工事にどれだけ時間かかると思ってるんだｗ
311:デフォルトの名無しさん
21/03/20 21:06:32.21 SutlyK1K0.net
>>304
んー 50年くらい？(笑)
312:デフォルトの名無しさん
21/03/20 21:13:53.89 vUNrx7r30.net
５０年後
「次世代形式に対応してないのでもう一回お願いします」
313:デフォルトの名無しさん
21/03/20 21:53:04.75 0/BZQQ4C0.net
LINEの個人情報が中国へだだ洩れだった問題で
LINE「説明が十分ではなかった」ってことでいろいろ説明してたが
結局、元々そんな仕様になっていて問題はないっていう
どこが問題では無いのかっていう
314:デフォルトの名無しさん
21/03/20 22:40:57.48 SutlyK1K0.net
>>306
また公共事業できていいじゃん
315:デフォルトの名無しさん
21/03/20 22:45:45.27 vUNrx7r30.net
そうせずになんとかなりそうな目途が立ってるのに
さすがにだるい
316:デフォルトの名無しさん
21/03/21 11:23:04.89 TAhxQpfva.net
>>307
規約に書いているのにきちんと読みもせず「そんなこと了承していない！」と怒っているだけ
317:デフォルトの名無しさん
21/03/21 11:27:52.31 t4P2IHf80.net
書いてあってもダメ
書いてあると主張すること自体がダメ
現に情報の保護がばっちりだと大体的に宣伝しているから
規約にあったら悪意をもって虚偽広告したのは明白
業務停止が妥当レベル
318:デフォルトの名無しさん
21/03/21 12:47:02.88 7MVn+hE/0.net
>>310
チョン乙
319:デフォルトの名無しさん
21/03/21 13:01:32.24 ut0JDDIv0.net
ネトウヨさんは意外と騒いでないのは菅が広報でガッツリ使ってるからなんよねw
だからこそ今までLINEのばなしにしてたんだろうけれど。
あいつらはほんまダブスタ丸出しなんだわw
320:デフォルトの名無しさん
21/03/21 13:28:57.11 H+OGyDQG0.net
言った言わないとかどうでもいいからさっさと禁止しろよ
321:デフォルトの名無しさん
21/03/21 13:33:55.80 t4P2IHf80.net
同意したわけでは決してない
不誠実さや卑劣さを知らないわけではない
社会に屈服したんだ
322:デフォルトの名無しさん
21/03/21 15:23:32.18 7MVn+hE/0.net
ネトウヨさんが意外と騒いでないのはLINEが韓国国家情報院が開発したもので情報が国家情報院が流れているのを知ってるからだよ
LINEを使っているのは情弱の馬鹿
323:デフォルトの名無しさん
21/03/21 17:32:24.00 ut0JDDIv0.net
話の噛み合ってないバカ登場
324:デフォルトの名無しさん
21/03/21 18:38:31.10 sx7aMuTzp.net
E資格ってのをとってみたけど
役立つかな？
325:デフォルトの名無しさん
21/03/21 19:44:25.11 7MVn+hE/0.net
馬鹿というのが馬鹿
326:デフォルトの名無しさん
21/03/21 21:29:57.83 3jvKXp5s0.net
>>318
あわしろ氏は、取るべきと言ってたぞ。
327:デフォルトの名無しさん
21/03/22 00:40:38.65 TakJ5P2Ia.net
>>318
重要なのは論文か国際会議への投稿だと思うけど
328:デフォルトの名無しさん
21/03/22 21:23:39.28 jnDhv8jq0.net
E気持ち
329:デフォルトの名無しさん
21/03/22 21:52:03.66 go+deXIv0.net
7-11
330:デフォルトの名無しさん
21/04/02 14:21:15.67 KNqNW5Vy0.net
URLﾘﾝｸ(diamond.jp)
ここで出てくる「2020年、前述した ebmt の手法が復活して nmt の上に追加された」というのはknnmt のこと？
331:デフォルトの名無しさん
21/04/04 12:30:25.33 rdKx+7Rr0.net
ebmtの概念は、深層学習モデル以前のSMT的ものなので、knnmtとは別物だと思う。
Google scholarで論文を探してみたが、
332:Sumita+ebmtだと2004年くらいに 1件ヒットするだけで、恐らく、ebmt+nmtのテーマではまだ論文発表はしてない。 記事は、一般論的な書き方をしてるが、ebmtを取り込んだのはNICTの翻訳エンジン であり、この流れが広がっていくかは別問題。 NICTのアプローチはどちらかというと、モデルパラダイムよりもデータ重視の傾向が 強い。ただし、NICのデータパラダイムは、最近Andrew Ngが提唱してるデータ 重視論とは異なり、MTの精度向上を専門辞書の整備や、分野別コーパスなど 人手をかけることで解決するというかなり泥臭いやり方となる。ebmtを持ち出したの も多分、それと同じ。
333:デフォルトの名無しさん
21/04/05 07:33:24.02 +AQc/QviM.net
うむ、見事なまでに何も判らん。
修行が足りんのか、分野が違うんだろうなぁ(遠い目)
334:デフォルトの名無しさん
21/04/05 11:22:07.65 H4wZ9f0a0.net
論語、念仏と同じと思えば
335:デフォルトの名無しさん
21/04/06 16:15:11.38 ZL8nOQTg0.net
ニューラルネットワークの訓練における正則化は汎化性能の向上を目的としている、であってる？
336:デフォルトの名無しさん
21/04/07 13:25:15.72 9UsmgW2CM.net
URLﾘﾝｸ(www.rd.ntt)
nttも成果を公表するようになってきた
ありがたい
337:デフォルトの名無しさん
21/04/07 14:11:05.37 aEOad5Sn0.net
グーグルのベンジオ（便所？）とかいう人が同僚二人の解雇に抗議して退職したとのことです。
338:デフォルトの名無しさん
21/04/07 14:42:06.86 h/XTHitC0.net
>>330
マジ？
339:デフォルトの名無しさん
21/04/07 16:15:21.42 4/RbgeKpM.net
googleさん闇落ち？
ちょっと前にも解雇騒動あったでしょ
340:デフォルトの名無しさん
21/04/07 17:59:45.81 wk8IjE//M.net
reddit見る限り、ググルのことを陰謀を企む悪の組織と誤認してる電波が少しいて、
ググルを叩く風潮に嫌気が差してる人がほとんど
ｹﾞﾌﾞﾙの評判が悪い悪い(笑)
lecunと議論せずにひたすら上から目線で自分の論文を嫁としかツイらなかったせいで嫌われた
341:デフォルトの名無しさん
21/04/07 19:17:15.46 fhO6V2UYF.net
アメリカのテック系大企業は経営者に歯向かったら割と簡単にクビになるし特に珍しいことでもない
クビにしたところで世界中で優秀な人をいくらでも集められるから
日本企業は報酬もグローバルでの地位も魅力がないのでむしろ労働組合と関係良好なことをアピールする
342:デフォルトの名無しさん
21/04/07 19:21:43.78 kaudX4Ty0.net
優秀＝白人（プロテスタントまたはJewish）金髪碧眼将来は毛男性 ってか・・・？ｗ
343:デフォルトの名無しさん
21/04/10 18:13:18.66 92qP4Pw30.net
MS&GoogleのCEOインド出身だったりするけどな
344:デフォルトの名無しさん
21/04/10 21:39:10.15 fnNsjOwD0.net
ちょっとこれは、かなり難しく、力をお貸しいただきたいのですが、
自分でニューラルネットワークを作ろう
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
の記事で質問があるのですが、
なんやかんやで大体ざっとは理解できたのですが、
重みの更新式
# 重みの更新
345:self.w_ho += self.lr * np.dot((e_o * self.daf(o_o)), o_h.T) self.w_ih += self.lr * np.dot((e_h * self.daf(o_h)), o_i.T) この式の意味が本当に分かりません。 ※*は、成分同士を掛けて行列積を求めるもので、np.dotは普通の行列積になります。 一応 隠れ層から出力層への重みによる偏微分 入力層から隠れ層への重みによる偏微分 の部分は読んで、まぁそうなるんだろうなとざっと理解でき、 【深層学習】誤差逆伝播法｜バックプロパゲーション ttps://youtu.be/X8hK4ovQoLg この動画を見たりしたのですが、 まず１つ目の self.w_ho += self.lr * np.dot((e_o * self.daf(o_o)), o_h.T) からよく分かりません。 可能であれば、複数の式になって良いので、スカラーによる計算式で示して頂きたいのですが・・・なぜこのようになるのか、を。 たぶん、 隠れ層から出力層への重みによる偏微分 入力層から隠れ層への重みによる偏微分 にある「重みの式」に代入していくような感じだとは思うのですが・・・。
346:デフォルトの名無しさん
21/04/11 11:31:48.34 cX1p0N8YM.net
>>337
そのQiitaの記事のコードの上の方に数式は具体的に書かれている訳だけども、
まずそっちは理解しているのかな？
理解できてないのであればまずは線形代数をしっかり学ぶ必要があると思う
347:デフォルトの名無しさん
21/04/11 21:23:07.14 J8YGJLtEa.net
>>337
dWの微分を行列で表すとそうなる
ほとんどの本ではそこは省略されてることが多い
348:デフォルトの名無しさん
21/04/11 21:25:59.74 JF/oxO5S0.net
>>338-339
ありがとうございます
349:デフォルトの名無しさん
21/04/11 21:29:25.29 J8YGJLtEa.net
スカラーから行列に手計算で直すのが良い
あとミニバッチ対応だと行列以外では表現できないから
行列は必須
350:デフォルトの名無しさん
21/04/13 19:20:02.35 JY3IIMBR0.net
経営者に歯向かうって
日本の95%ぐらいが同族企業で新しい芽はすぐ摘まれるのに
そんな歯向かう程意気込んでいる奴が居るのか？
何か反論してお前がやってみろ的流れで上げ足を取られないよう我慢較べに耐え
マイナスポイントを作らないように頑張るぐらいが
日本のサラリーマンのやる気だろ
351:デフォルトの名無しさん
21/04/13 19:40:11.07 h3BzXWVB0.net
>>342
突然どしたおい
352:デフォルトの名無しさん
21/04/13 20:34:14.37 TGVCGH2G0.net
春だから
353:デフォルトの名無しさん
21/04/13 21:02:28.07 Qr7OJO8/0.net
はるだなぁ ┌┤´д`├┘
354:デフォルトの名無しさん
21/04/13 21:14:34.02 JY3IIMBR0.net
おっと意気込んで勉強してる奴が居たっぽいな
355:デフォルトの名無しさん
21/04/13 21:24:43.15 JY3IIMBR0.net
そんな使い捨て分野の勉強もいいが
サラリーマンなら腰巾着として生きていく道も悪い選択肢ではないぞ
方向性を間違ってしまいそうな準社畜勢が多く集まっていそうだけども
356:デフォルトの名無しさん
21/04/14 00:22:17.60 SzuxgdzH0.net
年収 >= 20万円 x 年齢
を満たしつつ、楽しく平穏に働きたい
357:デフォルトの名無しさん
21/04/14 10:53:40.16 GkDETHMT0.net
夢見る若者ｗ
358:デフォルトの名無しさん
21/04/15 09:06:10.49 /Y74/7RV0.net
URLﾘﾝｸ(ocw.tsukuba.ac.jp)
筑波大学では、平成31年度10月より、情報教育に関する共通科目として「データ�
359:Tイエンス」を開講しました。 「データサイエンス」の授業では、データサイエンスの基礎的概念を理解し、 コンピュータを利用した基礎的なデータ分析技術を学ぶことを目的としています。 筑波大ではデータサイエンスが必須になった 更にその内容もデータサイエンスに留まらず 流体力学もIoTも何でもあり もちろん地道な検定とかもやるんだな
360:デフォルトの名無しさん
21/04/15 10:11:09.71 3ci3nRnzM.net
>>350
良く分かんないページだ
オープンコースの説明？
ラボの説明？
361:デフォルトの名無しさん
21/04/15 11:31:20.39 /Y74/7RV0.net
>>350は筑波大の学生全員共通科目だな
筑波大といえば学生が授業を見るためのデータベースを
学生が独自に作ってしまったとかで最近話題になった
もっと前には、構内でしたい放題しまくったスーパーハッカーがいて
いい所に就職できたんだっけ
362:デフォルトの名無しさん
21/04/15 13:54:53.25 YwaVn3VBa.net
>>350
流体力学なんて大手メーカーの開発職ぐらいしか使わないぞ
やるだけ無駄
363:デフォルトの名無しさん
21/04/15 14:11:56.12 3ci3nRnzM.net
>>350
これって導入のところの一項目が授業一回分になるのかな？
ラボの説明聞いて終わり？
364:デフォルトの名無しさん
21/04/15 14:28:15.51 ASAfbP0Sr.net
>>353
研究機関でも使う
そして研究機関でパラメータをひねりまわしてるのは派遣PGだったりする
365:デフォルトの名無しさん
21/04/15 14:30:23.81 WWq7Tu7t0.net
流行りだから、学生が呼べて就職がよければOKさ
366:デフォルトの名無しさん
21/04/15 16:27:52.28 Ek3DvuxM0.net
>>352
受賞はﾀｲｰﾎのライセンス！的なアレですな
367:デフォルトの名無しさん
21/04/15 16:37:07.53 Nt0NlrQG0.net
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
強化学習とDNN画像認識を組み合わせて、
マンデルブロ集合の図形を自動検知、自動拡大
368:デフォルトの名無しさん
21/04/15 17:19:45.29 3ci3nRnzM.net
>>358
アーモンド的な模様を探して拡大？
マンデルブロを計算せずにってこと？
369:デフォルトの名無しさん
21/04/15 17:22:02.46 Ek3DvuxM0.net
なんちゃらのなんちゃら休むににたりってやつだな・・・
370:デフォルトの名無しさん
21/04/15 21:36:04.06 /Y74/7RV0.net
>>358
自己相似の構造を見出すことに成功か
このスレは何でもかんでも深層学習にしなくても
統計学っぽいのも一応はいいのかな
k-means法とかクラスター分析とか位相的データ解析とか
371:デフォルトの名無しさん
21/04/15 21:57:49.86 FAu+tRVaa.net
深層学習は機械学習を実現する一手法に過ぎないからね
372:デフォルトの名無しさん
21/04/16 10:59:52.75 3ahlvanY0.net
>>362
他の方法とは？
373:デフォルトの名無しさん
21/04/16 11:01:25.02 +ZqSb2qyM.net
コホーネンに手を出すかw
374:デフォルトの名無しさん
21/04/16 11:53:04.91 gNE3LwpI0.net
>>363
昔ながらのサポートベクトルマシンとか
マハラノビス距離に基づく分類とか
ランダムフォレストとか
375:デフォルトの名無しさん
21/04/16 12:12:24.30 +ZqSb2qyM.net
マハラノビスも最近は機械学習に
分類されるのか。orz
376:デフォルトの名無しさん
21/04/16 12:38:05.85 eQE8+yTmM.net
>>1
データ少ないときは深層学習じゃない方がいいの？
377:デフォルトの名無しさん
21/04/16 13:24:48.08 RDksD56A0.net
データが少ない時は決定木系でいいよ
特にテーブルデータ
378:デフォルトの名無しさん
21/04/16 14:17:37.95 qA3a8jioa.net
機械学習は機械的に学習できる手法の総称でしかないので何でもあり
379:
21/04/16 20:19:06.10 5MUeIHD20.net
>>361
k-means はあらかじめクラスタの個数は指定しないといけないから、クラスタの個数がわからない状況では無力ですよ‥‥
380:デフォルトの名無しさん
21/04/16 21:52:50.72 uMQoO2nS0.net
何を当たり前のことを…
381:デフォルトの名無しさん
21/04/16 22:11:22.27 +WADC0tD0.net
しっ、よしなよ
めちゃ早口で言ってるじゃん
rubyガイジ引き込む前兆だよ
382:デフォルトの名無しさん
21/04/17 00:53:32.90 r+Flv24K0.net
まあしかしk-meansとかのクラスター分析ってなんか意味あんのか？って思うことはよくある。
教師なしでもPCAなんかはまだ使い道わかるけど。
383:デフォルトの名無しさん
21/04/17 03:24:44.86 KQhVv37W0.net
SOM & GAN gaaan
384:デフォルトの名無しさん
21/04/17 04:06:51.97 9pKeriUl0.net
クラスター分析は深層学習以前の統計解析が主流だった頃のNLPでよく使った。
よく使ったのが、大量の学術論文をベイズ分類器でテーマ別に分類して、分類後の
集合をさらにクラスター分析で類似文書ごとにまとめるというもの。
クラスター分析は、BOW的なデータ構造であればなんでも自動分類してくれるので
例えば画像ファイルからカラーヒストグラムを生成して、色分類ごとの色強度のデータ
ファイルを作れば、画像分類とかもできたので面白かった。
あと、クラスター分析とは違うが、最近、 誰かがNLPにおける教師なし学習の
新潮流について触れて、例えば、よくあるワードベクターの2次元マップ(Word embedding)
を作り、英語とドイツ語のマップを重ねると英語とドイツ語の対訳辞書を自動生成
することも可能になるはずとか話していた。教師なし学習で対訳辞書みたいなものが
自動生成できるかもしれないという考え方は斬新だなと思った。
385:デフォルトの名無しさん
21/04/17 04:15:57.29 dljYNFer0.net
>>373
応用例を知りたいの？
386:デフォルトの名無しさん
21/04/17 11:10:35.27 7oBh743X0.net
>>373
類縁グループを定量的に調べられるのなら
分類とかだと非常に有効だね
387:デフォルトの名無しさん
21/04/17 12:00:18.35 8ejS6mqaa.net
k-meansとかのクラスタリングで
正常クラスタ群と異常クラスタ群に分けられる？
過去に異常検出した時のデータと正常データを区別できるようにしておいて
クラスタリングを繰り返して上手く正常と異常に分かれるクラスタ数を見つける
新たになデータが各クラスタのどれに属するか判定して
異常クラスタに属したら異常の可能性があるから
調べるとか運用停止するとかの対処をする
388:デフォルトの名無しさん
21/04/17 13:21:11.85 ohP60UMxd.net
いや、分類ってそれなりの分類の尺度をユーザーが決めるから意味あるんじゃねーの？
機械学習的に分類しても、で？っていう気にしかならんのだが。
389:デフォルトの名無しさん
21/04/17 13:27:16.40 7oBh743X0.net
>>379
よく問題になるのは生物の分類だね
分類から主観を取り除くことが出来る
主観こそが大事と考える文系の為政者、経営者にとっては
邪魔な時がある
390:デフォルトの名無しさん
21/04/17 13:31:51.20 ohP60UMxd.net
ある種の外れ値を認識する方法としては意味ある時もあるか。
主観がどうとか言ってるのは全く的外れにしか思わん。
逆に主観とのある種の一致性を無駄に主張する道具には使われてる印象だが。
391:デフォルトの名無しさん
21/04/17 13:45:29.23 QU2IYZKl0.net
外れ値は外れ値だけ正常値は正常値だけ近くなるような距離関数選んで
dbscanにかけろよ
392:デフォルトの名無しさん
21/04/17 13:51:53.23 7oBh743X0.net
コンドルはワシタカ目(もく)なのかコウノトリ目なのか
とか
フラミンゴはコウノトリ目なのかガンカモ目なのか
とかを骨格とか卵白のアミノ酸配列などに注目�
393:ｵたりとか 色々指標を変えて学者が二百年も言い争い続けて、 結局はDNAの塩基配列をクラスター分析したら、 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%B3%A5%E9%A1%9E#%E7%8F%BE%E7%94%9F%E9%B3%A5%E9%A1%9E%E3%81%AE%E7%9B%AE%E5%88%86%E9%A1%9E コンドルはコウノトリに近いんだよ～って20年前の自称鳥類物知りが語ってたのに 結局ワシとかに近い方に入れられてしまった
394:デフォルトの名無しさん
21/04/17 14:41:09.11 ohP60UMxd.net
>>383
で、その分類を誰がどう使うんだ？
そこで「正しい」とか主張することになんの意味があんの？
ってところを全く考えてなさそうな頭の悪さが見受けられる。
395:デフォルトの名無しさん
21/04/17 14:43:54.03 dljYNFer0.net
そう。。。
396:デフォルトの名無しさん
21/04/17 15:08:57.10 7oBh743X0.net
>>384
ある論争があった学問分野に
1つの解を与えた(これで解決したとは言っていない)
というだけでも恩恵はあるんじゃないかな
397:デフォルトの名無しさん
21/04/17 15:11:19.78 Qe2ZIyvF0.net
>>384
頭大丈夫か？
398:デフォルトの名無しさん
21/04/17 15:20:42.83 7oBh743X0.net
どのレベルで「客観的な分類なんて要るのか？」
と言いたいんだろうと思ってたが
古典的な哲学寄りの煽りだったのか
399:デフォルトの名無しさん
21/04/17 15:22:02.38 nv8Do3m/M.net
自分の頭が大丈夫かどうか
それは誰にも分からない
腹が減ったのは分かる
400:デフォルトの名無しさん
21/04/17 20:52:47.18 v2WFWWWe0.net
人間の恣意的な分類より
体型的で規則的な分類の方が個人による分類の違いがでないから分類結果の共有に間違いが少ない
401:デフォルトの名無しさん
21/04/17 22:10:48.61 4y7R77pu0.net
サイボウズ青野社長が目指す「100人100通り」の働き方実現
URLﾘﾝｸ(www.nikkan-gendai.com)
初公開！ サイボウズの自由すぎる働き方はこんなやり方で管理されていた
URLﾘﾝｸ(cybozushiki.cybozu.co.jp)
どうしてサイボウズは、働き方を変えられた？
「時間」と「場所」の制約がない多様な働き方
URLﾘﾝｸ(toyokeizai.net)
サイボウズの働き方改革事例（前編）
「働き方の多様化」へ、その歩みはトップの覚悟からはじまった
URLﾘﾝｸ(ws.zxy.work)
サイボウズの働き方改革 ～働き方の多様性がチームワークあふれる会社を創る～
URLﾘﾝｸ(jinjibu.jp)
サイボウズはなぜ自由な働き方ができる？ ーインターンが見た裏側には、ツールと情報共有があったー
URLﾘﾝｸ(www.wantedly.com)
働き方先進企業が警告「パワハラ的な日本企業は在宅勤務で沈む」
URLﾘﾝｸ(business.nikkei.com)
「働き方を自分で選ぶ」時代へ。その多様性が責任になり、パフォーマンス向上につながる。
URLﾘﾝｸ(www.nice2meet.us)
402:デフォルトの名無しさん
21/04/17 23:03:07.99 7oBh743X0.net
>>370
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
エルボー法でも使ってみてくれ
403:デフォルトの名無しさん
21/04/18 01:15:06.95 oEMklD2xa.net
機械学習で分類するには分類基準をまず人間が与える必要がある訳でそれを客観的と言えるのか
404:デフォルトの名無しさん
21/04/18 03:01:48.20 /yrt+WGh0.net
客観的である必要はない。
人間にとって分類しやすいかどうかのがよっぽど意味があるというのに。。
分類をなんのために行うのかさえわかってないでk-meansで出ましたとか言ってるバカは
機械学習とかやめてほしいわ。印象を悪くする。
405:
21/04/18 03:53:49.04 8N2uJcok0.net
>>392
全く手段がないというわけではないんですね‥ありがとうございます
>>392
ＵＲＬ内結論コメント
＞＞現実のデータを使ってエルボー図を書いてみると、上記のような「綺麗なヒジ」はなかなか現れない
＞＞言いたいことはエルボー図の時と同じだ！！！
406:デフォルトの名無しさん
21/04/18 09:08:11.82 lVaCsfaE0.net
URLﾘﾝｸ(qiita.com)
x-means法が既にあるね
407:デフォルトの名無しさん
21/04/18 09:46:42.30 m+SV1W/C0.net
>>394
自然科学は自然を理解するモノだから
人間の考えより自然の方が正解
対象によって何が正解かは違ってくる
人間の都合で良いものは人間に合わせたらいいけど
自然科学は自然が正解
実験結果とか実際と差があるなら人間の仮説の方が間違いだから修正する
408:デフォルトの名無しさん
21/04/18 09:55:52.80 m+SV1W/C0.net
元のデータ空間のままでk-meansが上手くクラスタリングできない場合は
別の空間に移してからクラスタリングすると良いかもしれない
DNNも入力に近い層で空間を移していると解釈する人もいるし
どんな写像にするかをデータから学習していると考えられる
中間層の出力を使ってクラスタリングすると上手く分けられるようになっているかもしれない
409:デフォルトの名無しさん
21/04/18 11:49:56.96 yp3ki8fH0.net
測定誤差や間違いを多く含むデータを利用し、人間の主観が入った機械学習を利用している時点で…
410:デフォルトの名無しさん
21/04/18 13:36:27.79 QeEYhUGL0.net
その測定誤差を低減する上で必要な基礎知識って大学のデータサイエンス課では教えてなさそう
URLﾘﾝｸ(www.ds.shiga-u.ac.jp)
ジャンル的に工学部の履修内容だからか？
411:デフォルトの名無しさん
21/04/18 17:14:46.61 IRPicDM6a.net
どんな手法でどんなデータを計測するかということを設計する時点で設計者の主観が大いに入り込むことを理解できずに
データだけから判定を下すのだから客観的だろと言っている自称DSが多過ぎる
412:デフォルトの名無しさん
21/04/18 20:04:19.08 /yrt+WGh0.net
>>397
クソ馬鹿野郎は黙っててくれ。
物理においても人間の主観を蔑ろにするようなバカは話にならん。
量子力学も相対性理論も厳密には正しくないニュートン力学にどのような意味で帰着されるか
厳密に考えてる。
そういうことをまるっきり理解していない輩は消えてくれ。
413:デフォルトの名無しさん
21/04/18 20:21:19.55 ysDt+vZr0.net
そう。。。
414:デフォルトの名無しさん
21/04/18 21:38:13.62 fLgnYf4l0.net
GeForceの新規生産をCUDA動かない新verに切り替えるらしい噂
マイナー相手に争奪戦で勝てる気が全くしないw
415:デフォルトの名無しさん
21/04/18 22:09:58.07 n32h2KsI0.net
>>404
CUDAが動かなければGeForceの意味がない。ディープラーニングでもゲームでも使い物にならない。CUDA性能を維持してマイニングに使えなくするのがマイニング対策済30x0では？
416:デフォルトの名無しさん
21/04/18 22:16:31.16 Qxa4OXG60.net
>>404
それはマイニング制限とは別の話？CUDA使いたければTesla買えとか？
417:デフォルトの名無しさん
21/04/18 22:17:55.90 lVaCsfaE0.net
Tensorコアだけじゃどうしようもないからなあ
418:デフォルトの名無しさん
21/04/18 23:13:01.66 m+SV1W/C0.net
>>402
人間の主観じゃなくて観測する側の状態じゃね？
主観だと観測する状態は同じでも人によって違う結果になる
そうするとどんな値でも間違いではなくなる
419:デフォルトの名無しさん
21/04/18 23:13:58.56 m+SV1W/C0.net
>>399
測定誤差は正規分布に順うとしたら誤差の平均値が判るからその値を調整したらいい
420:デフォルトの名無しさん
21/04/18 23:14:17.97 m+SV1W/C0.net
フィッシャーの三原則とかある
421:デフォルトの名無しさん
21/04/18 23:15:20.18 m+SV1W/C0.net
>>401
主観が出来るだけ入らないように実験計画するんじゃないの？
主観を出来るだけ入れるように実験計画する？
422:デフォルトの名無しさん
21/04/18 23:21:52.89 m+SV1W/C0.net
量子論の不確定原理なら人間の主観とか関係なく不確定なんじゃね？
不確定だとしても確率的には値の差があるだろうから9割はこの範囲の値とか決まるだろうな
どんな外れ値でも確率ゼロではないから絶対に間違いとは言えないけど観測される頻度は稀になるはず
それよりも大きな頻度で観測されたら仮説の方が間違いなのは変わらない
423:デフォルトの名無しさん
21/04/18 23:35:52.79 yp3ki8fH0.net
>>412
主観入りまくってますがなw
424:
21/04/19 00:16:28.58 6sLSrXGT0.net
>>409
正規分布という名前が悪すぎます、ガウス分布でいいのです
ガウス分布は数ある誤差分布の one of them
425:デフォルトの名無しさん
21/04/19 00:49:42.58 Y2i4yGVV0.net
>>412
現象を説明する為にモデルを当てはめる時点で主観入ってる
426:デフォルトの名無しさん
21/04/19 09:16:49.17 I4CFpA8M0.net
All models are wrong, but some are useful.
427:デフォルトの名無しさん
21/04/19 09:31:02.90 QmRvPrb/M.net
>>416
誰の言葉？
428:デフォルトの名無しさん
21/04/19 09:32:33.96 xpugMHkq0.net
F=G*m1*m2/r^2
429:デフォルトの名無しさん
21/04/19 09:35:52.97 xpugMHkq0.net
George Edward Pelham Box
430:デフォルトの名無しさん
21/04/19 10:50:45.42 7a+3hK+O0.net
ニュートン力学は間違ってる(厳密には正しくない)から使えないとか言い出すやつは頭悪いだろ。
431:デフォルトの名無しさん
21/04/19 11:20:30.03 vPt4CmiJ0.net
スレタイ読めないやつと比べてどっちが頭が悪いの？
432:デフォルトの名無しさん
21/04/19 14:28:49.64 7a+3hK+O0.net
>>421
スレタイと関係ないと思っちゃうのか。。そりゃ頭悪いな
433:デフォルトの名無しさん
21/04/19 14:37:35.07 vPt4CmiJ0.net
>>422
どう関係するの？
434:デフォルトの名無しさん
21/04/19 17:58:53.25 ZVFLPhBo0.net
>>404
CUDAを動かなくする、という情報は少なくとも自作板では見つからなかったな
435:デフォルトの名無しさん
21/04/19 19:34:04.83 6UVoDsj30.net
>>417
ロジャーペンローズが似たようなことを言っている
436:デフォルトの名無しさん
21/04/19 20:34:22.39 GRSFwPvE0.net
人間が考えるなら主観が入り込むというなら全てに主観が入り込むことになる
つまり主観という点では差がない
出てくる成果には現実を上手く説明できるかどうかの差が生じる
より現実を説明できる成果は単なる個人の固定観念とは違う価値のあるもの
現実と合致する程度が高い成果は一個人の主観とは言えない程に質が変わる
437:デフォルトの名無しさん
21/04/19 21:20:07.15 GUe2JtDVa.net
主観的か客観的かは重要ではない
どれだけ客観的な手法を構築したとしても予測精度が低ければ使い物にならない
438:デフォルトの名無しさん
21/04/20 07:24:15.31 jszIXr370.net
>>420
君は>>416の英文をきちんと理解できてるのかな？