[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング11 [無断転載禁止]©2ch.net (1002ﾚｽ)
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258: 2017/01/02(月)10:13 ID:vZERqpOJ(2/3) AAS
深層学習なんて場当たりなだけじゃん
259(1): 2017/01/02(月)10:30 ID:bgjbJVB/(2/4) AAS
場当たりなの？
260: 名無し集中 2017/01/02(月)10:35 ID:rGDFkzYs(1) AAS
>>253くんはパースよんだことないのかな
261(2): 2017/01/02(月)10:47 ID:CPceoiNS(1/2) AAS
>>259
場当たりだろ
工業製品の機能や品質や安全性は最終的にはブラックボックステストという帰納的手法によって客観的に担保されるわけだが、
それはあくまで製品の設計や製造が常識的な演繹によって行われていることが前提
帰納的にテストをパスするように作ったりしたら何一つ用を果たせないゴミしかできない
単にテストケースの数の問題と言ってしまえばそれまでだが、ハードウェアのテストにはどうしても経済的な制約があるからな
262(2): 2017/01/02(月)11:18 ID:ASj0fxen(4/22) AAS
>>261
学習後は確定的に動く
263: 2017/01/02(月)11:19 ID:ASj0fxen(5/22) AAS
>>256
AIはまだ未完成で面白い領域とも言えるだろ
他の人が解明した事を学ぶだけなら不満だろうけど
264(1): 2017/01/02(月)11:21 ID:VePW7069(1/11) AAS
>>253
実際この分野は帰納的なほうに片寄ってると言わざるを得ない
265(1): 2017/01/02(月)11:23 ID:CPceoiNS(2/2) AAS
>>262
その確定的な挙動をどうやって確認するの?
深層学習なら結局テストによって帰納的に調べることになるよね
266(1): 2017/01/02(月)11:24 ID:VePW7069(2/11) AAS
>>262
想定されてない事象に対しては？
267(1): 2017/01/02(月)11:26 ID:ASj0fxen(6/22) AAS
>>264
きっちり半々の状態が維持されるわけない
帰納的な方が多いフェーズ
演繹的な方が多いフェーズ
とかいろいろ変化しながら進む
会計にはBSとPLがあるがどちらを重視するかは時代によって変遷している
これと同様
268: 2017/01/02(月)11:27 ID:VePW7069(3/11) AAS
>>267
具体例は？
269(1): 2017/01/02(月)11:28 ID:VePW7069(4/11) AAS
失礼訂正
この分野の具体例は？
270(1): 2017/01/02(月)11:29 ID:ASj0fxen(7/22) AAS
>>266
想定されてない事象は通常のプログラムでも例外になる
271: 2017/01/02(月)11:31 ID:ASj0fxen(8/22) AAS
>>265
確定的な挙動は数式で表現できるようになる
272(1): 2017/01/02(月)11:31 ID:VePW7069(5/11) AAS
>>270
じゃあ、抑えられないんだね。
出荷できないよそんなんじゃ
273(1): 2017/01/02(月)11:37 ID:ASj0fxen(9/22) AAS
>>272
今のAIじゃない通常のプログラムでも例外になると言っている
完璧な商品でないと出荷出来ないなら世の中に商品はなくなる
完璧な商品の具体例は？
274: 2017/01/02(月)11:38 ID:ASj0fxen(10/22) AAS
>>269
もっと長い時間の流れを言っている
この分野でもバックプロバゲーションとか
ギブスサンプリングの応用とかあるんじゃね？
275(2): 2017/01/02(月)11:42 ID:VePW7069(6/11) AAS
>>273
>完璧な商品でないと出荷できないなら世の中に商品はなかなる
それはあなたが言うべきこと/決めるべきことではない。
企業側から見れば、一つ問題が起きただけで会社が傾くことがある。
出荷テストの際、想定外の応答を見るのもテスト項目の一つだよ
276(1): 2017/01/02(月)11:46 ID:vZERqpOJ(3/3) AAS
流れ読まずに、(lstm とかの関係の) attention の概要が分かるサイトとか知ってる人、教えて!
277: 2017/01/02(月)11:47 ID:ASj0fxen(11/22) AAS
>>275
その想定外と言うのも準備したテストケースでしかないのでは？
それなら今のテストケースを機械学習後の確定的な動作をする商品でテストして判定すれば良い
278: 2017/01/02(月)11:49 ID:JIP1y7CT(2/3) AAS
>>276
RNNか。このスレで技術的なこと聞いても無意味
279(1): 2017/01/02(月)11:53 ID:VePW7069(7/11) AAS
それは>>261が言ってるように、考えられる有限個を用意するしかなくて、コストとの相談になる。
結局、理論的な保証が欲しいと言ってるのだが
280: 2017/01/02(月)11:53 ID:ANqkDSqR(1/4) AAS
まあ航空機レベルの安全性は確率制御前提のシステムには荷が重すぎるな
それでなくとも物理レベルで確率的不具合と日夜戦ってるからな
仮に間違っても「ゴメンまちがっちゃった、テヘ」で済むものが当面は中心になるだろう
281(1): 2017/01/02(月)12:01 ID:ASj0fxen(12/22) AAS
>>279
理論的な保証が欲しいのなら自分で解明すればいいのでは？
iPS細胞はどうすれば初期化されるか判っているが
何故？どんなメカニズムで？と言うのは判っていない
最先端分野だから未解明なこともあるだろうよ
商品化については出来上がった商品をテストで品質保証すれば良いだけでは？
理論より実際の現象の方が正しいと考えるべき
統計的に許容範囲の確率に収まれば良い
どの程度許容するかは用途による
282(1): 2017/01/02(月)12:03 ID:VePW7069(8/11) AAS
『テヘ』
は通らないと言ってるんだが、
東京のど真ん中に飛行機突っ込んだら誰がどう言い訳すんの？
283(1): 2017/01/02(月)12:13 ID:VePW7069(9/11) AAS
>>281
>>244で言った通りこの分野の専門家には演繹にもっと視点をおいて欲しい
専門家でないところに理論をなげんな
284(1): 2017/01/02(月)12:22 ID:ANqkDSqR(2/4) AAS
理論的観点は「間違うとしたら、どう間違うか」なんだと思うが、
これは機械学習の仕組みというよりは食わせるデータに依存する
この辺が難しいところなんだな
つまり条件をプログラム化する際条件フラグがプログラム上に存在しない状態
本当はどう間違うかわかったら、それも機械学習的な対処経路を作らなければならないんだろうけど
機械学習をアルゴリズム的に使用する方法が未解明なもんだからいちいち確定条件で人間がプログラムしている
まだまだ不完全だよAIは
285: 2017/01/02(月)12:26 ID:aVtLyaDs(1) AAS
>>275
確かに面接で人事担当が
なんで今ここでそれを聴くみたいな
KYな質問してくることがあるが
あれはそれだったんだな
286(1): 2017/01/02(月)12:27 ID:ASj0fxen(13/22) AAS
>>282
今までも飛行機事故は起きた
ものすごく低い確率で今でもその事象は発生しうるだろう
AIを使ってもそれと同程度の確率であるとこを統計的に示せればあとは選択次第じゃないかな
287(1): 2017/01/02(月)12:28 ID:ASj0fxen(14/22) AAS
>>283
専門家になれば良いんじゃね？
理論を知りたいんだったら
あと職業と研究は別でも不可能ではない
大変さは違うけどな
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