[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング8©2ch.net (1002ﾚｽ)
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12(4): 2016/06/01(水)12:16 ID:brbx4jLf(1/7) AAS
会社の仕事で、動画で機械学習をやらなきゃいかんのだが、
基礎知識ってどこから得られるか教えてエロい人！
静止画像を扱ったものは多いのだけど…
41(3): 2016/06/02(木)08:04 ID:71Ct7DZV(3/3) AAS
ど素人扱いしながら誰もまともにアドバイスできてない件
65(3): 2016/06/03(金)21:11 ID:VTXY+vrE(1/2) AAS
>>58 無理やりくっつけてみた
リーマン予想とランダム行列: リーマン予想
外部ﾘﾝｸ:planck.exblog.jp
ランダム行列とニューラルネットワーク:
On the saddle point problem for non-convex optimization
外部ﾘﾝｸ[4604]:arxiv.org
でももう少しがんばりましょうだそうです
数理システム 最適化メールマガジン 2015 Vol.3
外部ﾘﾝｸ[html]:www.msi.co.jp
216(3): 2016/06/17(金)22:44 ID:MLohMZBM(1) AAS
交差検証の定義についてですが、たとえばA〜Jに分類される10個ずつ計100個のデータを5分割で検証する場合、
A1〜8、B1〜8…の80個で学習してA9〜10、B9〜10…の20個で評価
…
A3〜10、B3〜10…の80個で学習してA1〜2、B1〜2…の20個で評価
とするということで合っていますか？
338(3): 2016/06/26(日)15:56 ID:8o147AR6(1/2) AAS
イギリスのEU脱退ありましたけど、それをいち早く察知して株取引とかできるAIとか開発できたら、強者なのでしょうね。
352(3): 2016/06/27(月)13:51 ID:YSZG9z+3(1/2) AAS
>>339
>著名な経済学者や政治学者
バカばかりじゃん。
経済学者が賢いってんなら、世界同時不況をなんとかしてみろっての。
360(4): 2016/06/27(月)22:54 ID:PyuquJuN(1) AAS
ディープラーニングってゲームにはどう応用可能？
387(3): 2016/06/28(火)18:47 ID:c7z6bOEH(1) AAS
話遮って悪いんだけど超簡単な奴でいいから
recurrent neural networkを手計算で説明しているか
それに近い情報ないかな？
462(3): 2016/07/02(土)00:07 ID:B0wRrCLD(2/2) AAS
>>459
一応、まだ学生だから今のうちに体系的に学んでおいた方がいいと思ってる
500(4): 2016/07/03(日)13:15 ID:DiVoIdPX(1) AAS
AIが病気の診断出来てしまうんだから
大学入試程度なら楽勝だろ
567(3): 2016/07/07(木)02:02 ID:YItxBQSl(1) AAS
今ネット上に蔓延る機械学習やってみたした系のサイトって
教師データ替えただけのとかで理論は全部同じで肝心の理論の実装はライブラリ任せで細かいことは説明されてないのばっかり
最新の論文もパラメータの調整手法とかその手のばっかりでやってることは結局限定された環境でのパターン認識
世のお偉いさんはAI技術が未来を創るとか言うけどどうやってものふつれなんだがこの業界がこの先生きのこるには？
622(3): 2016/07/10(日)00:40 ID:n330PO7h(1/2) AAS
>>598 のPRMLのための数学
外部ﾘﾝｸ:github.com
の目次を一部抜粋してみた
- 「線形識別モデル」のための数学
-- クラス分類問題
-- 行列の微分の復習
-- 多クラス
-- 分類における最小二乗
-- フィッシャーの線形判別
-- 最小二乗との関連
-- 確率的生成モデル
-- 連続値入力
-- 最尤解
-- ロジスティック回帰
-- 反復再重み付け最小二乗
-- Jensenの不等式
-- 多クラスロジスティック回帰
-- プロビット回帰
-- 正準連結関数
-- ラプラス近似
-- モデルの比較とBIC
-- ディラックのデルタ関数
-- ロジスティックシグモイド関数とプロビット関数の逆関数
-- ベイズロジスティック回帰
624(6): 2016/07/10(日)02:58 ID:9l5lNFa8(1/3) AAS
機械学習なんて２変数だけなら紙にグラフ書いて子供でも分かることを
多変数だから想像できなくて分かりにくいだけだからね。
だから数式の難しさで満足しちゃいけないと思うよ。
あとさ統計検定とかもそうだけど、あくまで客観性を与えるためのツールだからね。
本当に差があるのかは専門家がぱっと見て感覚で決めた方が妥当なことが多い。
機械学習も本当は人間が回帰なり境界線を引けば済むのを
多次元だからってのと、客観性を与えるために定式化しているに過ぎない。
あくまで数式じゃなくて人間の直感がまずは大事ということも認識しておくべき。
853(4): 2016/07/24(日)21:03 ID:vG4gIeKF(1/2) AAS
memset（ちらっ）
>>360 ゲームネタ
巡回セールスマン問題をパックマンとみなして強化学習する（じふあにめ）
Using Deep Learning to Optimize the "Traveling Salesman" Problem
外部ﾘﾝｸ:www.reddit.com
すてーとおぶざあーと（ゆーちゅーぶ）
Deep Mind Playing Montezuma's Revenge with Intrinsic Motivation [video]
外部ﾘﾝｸ:news.ycombinator.com
二つ目にいたっては読むことははなからあきらめているし
一つ目も文字判定しただけなんだけど次のブログを思い出した: Mean field games
外部ﾘﾝｸ:terrytao.wordpress.com
ブログ内に勾配流からフォッカープランクの導出は書いてある
蛇足だけど最後にシュレディンガー方程式を付け足すことができる
勾配流 -> ランジュバン -> フォッカープランク -> シュレディンガー
勾配流にガウシアンで乱歩の要素を入れるとランジュバン方程式になり
ランジュバン方程式を通常の偏微分に書き直すとフォッカープランク方程式になり
フォッカープランク方程式をゲージ変換すると（ユークリディアン）シュレディンガー方程式になる
強化学習は扱う問題が複雑なので敬遠してきたけど
Q-学習に限らず強化学習は孤立した技術ではないんだろうなと思いました（かしこ）
898(3): 2016/07/27(水)23:15 ID:3t2NDj7o(1) AAS
ディープラーニングに問題点はないの？
すごい発明らしいけど。
953(3): 2016/07/30(土)19:03 ID:bEVm2oFY(1) AAS
会社で機械学習やってる‥そばを通るが統計力学いるのか？
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