[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング20 (1002ﾚｽ)
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215(1): (ﾜｯﾁｮｲ db76-ZtIo) 2018/08/30(木)08:20 ID:GsTONwDd0(1) AAS
chainerは日本限定じゃないよ
ドキュメントも英語だし
海外の論文でも実装に使われていたりするし
216: (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-0TOv) 2018/08/30(木)08:25 ID:sbjDtq1ra(2/3) AAS
>>215
全く同じレスを繰り返し見た記憶がある。まだスレ見てたんだな。
前にも書いたけど、例外があることは全く反論にならないからな。現状はトレンド見ろ つ
外部ﾘﾝｸ:trends.google.co.jp
217: (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-0TOv) 2018/08/30(木)08:28 ID:sbjDtq1ra(3/3) AAS
TensorFlow も含めると つ
外部ﾘﾝｸ:trends.google.co.jp
218(2): (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-Mm8o) 2018/08/30(木)11:29 ID:Aa6QMEJ0p(1/3) AAS
参考書とか見ながら機械学習の勉強始めて、初めて仕事でデータ分析的なことをやってみたんだけど絶望的に何も結果を出せない
データセットの理解も出来ないしどういうアプローチをしていけば良いのかも思いつかない
そもそも分析と呼べる領域にすら達してない
理解する頭やセンスも必要だと思うし自分も能力が低い人間なのは十分理解してるけど、分析能力はどうやって身につければ良いんだろう
やっぱり数こなすしかないかな？
219: (ﾜｲｰﾜ2 FF13-jOsm) 2018/08/30(木)11:38 ID:S/vwwZyFF(1/2) AAS
ここに書けば親切なみなさんが教えてくれるはず
220: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMa3-GSBA) 2018/08/30(木)12:49 ID:EJNleK6cM(1) AAS
考えるな、感じろ、ちブルースリーグもジェダイマスターも言ってた
221(1): (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MMa3-2Cin) 2018/08/30(木)12:55 ID:dpvLtCB6M(1) AAS
>>218
差し支えない範囲で具体的に書いてみ
222: (ﾜｲｰﾜ2 FF13-jOsm) 2018/08/30(木)13:25 ID:S/vwwZyFF(2/2) AAS
Don't use ThinkPad, FUJITSUUUUUUU!!!
223(1): (ﾜｯﾁｮｲ 65b3-j9mh) 2018/08/30(木)13:41 ID:NY8GEmPq0(1/2) AAS
>>218
オライリーの「仕事ではじめる機械学習」
って本はどう？
224: (ﾜｯﾁｮｲ a323-tpL7) 2018/08/30(木)14:23 ID:7HgxnLgF0(1/2) AAS
機械学習で重要なのは結果よりも、凄いことやってる感
225(5): (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-Mm8o) 2018/08/30(木)14:31 ID:Aa6QMEJ0p(2/3) AAS
>>221
ほんとはめっちゃ詳しく書きたいけど誰が見てるから分からないから凄く端折ってるけど今はある装置のトラブル要因を調べてる
データは特徴量が200個あって1万レコードくらいある
ただこの装置自体は見たことがなくて装置自体の知見も浅い分野だからデータセットは理解できてない
明らかに要らなそうなデータは消して特徴量を選択して決定木にかけて、重要な特徴量に対してペアプロットを出すところまでは来た
プロットの結果は分類自体がほぼ出来ていなくて、唯一差が見れそうなところに見てみようと思ったんだけど、
結局そこはどこどこの数値が高くなると異常が出やすい、くらいの説明しか出来なくてその値がなぜ高くなるかを見つけ出すべきなんだろうけどデータや機構が分からなくて何から手をつけて良いか分からないってところで止まってる
こんなのは多分現場の人は感覚的に分かってる話だから何の意味もないよね
226: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-Mm8o) 2018/08/30(木)14:34 ID:Aa6QMEJ0p(3/3) AAS
>>223
ありがとう
帰り本屋寄ってみる
ちなみに昨日pythonによるデータ分析入門って買ったんだよな
俺はまだ分析の領域にも行けてないのになw
227: (ｱｳｳｨﾌ FF19-jOsm) 2018/08/30(木)15:21 ID:RB/VojpjF(1) AAS
民間ロケットかω
228: (ﾜｯﾁｮｲ a323-tpL7) 2018/08/30(木)15:56 ID:7HgxnLgF0(2/2) AAS
機械学習の腕は特徴量を選択するセンス次第
229: (ﾜｯﾁｮｲ 65b3-j9mh) 2018/08/30(木)16:44 ID:NY8GEmPq0(2/2) AAS
>>225
ああそういう話だとさっきの本は関係ないや
ビジネスの何に使えばいいかわからない
的な意味だと思ったんで
230(2): (ﾜｯﾁｮｲ 351e-J7KC) 2018/08/30(木)17:17 ID:lMDVbSRW0(1/2) AAS
>>225
>データは特徴量が200個あって1万レコードくらいある
直感的に、少なくない？
>ただこの装置自体は見たことがなくて装置自体の知見も浅い分野だからデータセットは理解できてない
それが問題じゃん。装置自体調べろよ。
ていうか物理現象を調べてるのか？
なら機械学習を使う意味があるのかがそもそもわからんな
しいていうなら相関の強いものを上から順に並べるとか
ヒステリシスを持っている可能性を考慮するために、プロット上げる方向と下げる方向を別変数にしたほうがいいかも
231(1): (ﾜｯﾁｮｲ 8da5-Mm8o) 2018/08/30(木)18:48 ID:zHnsz/ji0(1/2) AAS
>>230
特徴量200って少ないのか…
装置見れれば良いんだけど、身近にある物じゃないから見れなくてさ…
相関関係を見るなら重回帰かなと思って一応やってみたんだけど、言ってくれてる通り物理現象で動きには前回の動きとかも考慮して特徴量増やしたりしなくちゃいけないはずなんだけど結局データセットが分からないから行き詰まってしまった
>>ヒステリシスを持っている可能性を考慮するために、プロット上げる方向と下げる方向を別変数にしたほうがいいかも
これってどういう意味かな…
理解出来なくてごめん
232(1): (ﾜｯﾁｮｲ 351e-J7KC) 2018/08/30(木)19:08 ID:lMDVbSRW0(2/2) AAS
>>231
>特徴量200って少ないのか…
いや、変数200に対してデータ数10000は、
データのほうが少ないのではないか、と
>>ヒステリシスを持っている可能性を考慮するために、プロット上げる方向と下げる方向を別変数にしたほうがいいかも
>これってどういう意味かな…
ヒステリシスを持つ可能性があるため、パラメータは上げる方向と下げる方向、両方測定する
っていう実験物理の基本は知ってるよな？
パラメータ上がる方向と下がる方向は別の変数にしないと区別できないんじゃないか、と
233: (ｱｳｰｲﾓ MM19-S4xg) 2018/08/30(木)19:15 ID:QzSJYFXmM(1) AAS
データをアップしてくれないと
よくわからん
234(1): (ﾜｯﾁｮｲ b52d-g5V3) 2018/08/30(木)21:14 ID:JFBhQmXO0(1) AAS
ID:Aa6QMEJ0p
特定した。
お前には期待してたのだが、5chでアドバイスを貰おうとは見損なったぞ。
今後の査定を真摯に受け止めるが良い。
235(1): (ﾜｯﾁｮｲ 351e-zBrR) 2018/08/30(木)21:35 ID:NQz3sjtC0(1) AAS
>234
マジモンのチームメイトなら少しはサポートしてやれよ。
仮に上司だとして結果が出せない部下を放置って、今の時代ならパワハラ案件だろ。
まぁブラフだろうが。
236(1): (ﾜｯﾁｮｲ 8da5-Mm8o) 2018/08/30(木)22:03 ID:zHnsz/ji0(2/2) AAS
>>232
ぐ…よく分からん…ごめん
調べてみる…何かつかめるように頑張るよ
>>235
出来が悪い俺がダメだと思うよ
質問するにも何が分からないかすら分からない自分があまりにも無力…！
明日は何か少しでも前進出来るように頑張るよ
237: (ｽｯﾌﾟ Sd43-SU0A) 2018/08/31(金)00:11 ID:p6vKiofNd(1) AAS
これで5%返せるとか脳死こいてるバカがまだまだ多いんだな
238(3): (ﾜｯﾁｮｲ 65b3-j9mh) 2018/08/31(金)01:40 ID:/VjCJv9E0(1) AAS
>>236
説明変数(特徴量？)200と目的変数(トラブル)の
散布図行列を作るところからやってみては？
画像ﾘﾝｸ
239: (ﾜｯﾁｮｲ 0bd3-yCPC) 2018/08/31(金)01:58 ID:NfYNCgTp0(1) AAS
>>238
変数多すぎて情報拾えないと思う。
240(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa19-lQkG) 2018/08/31(金)11:58 ID:8oqZjBEKa(1) AAS
効いてる特徴量見たいだけだったら、ランダムフォレスト かxgboostでモデル作ってFeature Importance見ればいいんでない？
なぜ効いてるかについては別途考察が必要になるけど
241(1): (ﾜｯﾁｮｲ a3b3-zJks) 2018/08/31(金)17:27 ID:xOkTAq7n0(1/2) AAS
一万レコードは流石に少なすぎる…
うちだと特徴量30前後レコード数50万ちょっとでランダムフォレストしてやっと実用に足るレベル
242(1): (ﾜｯﾁｮｲ a3b3-zJks) 2018/08/31(金)17:32 ID:xOkTAq7n0(2/2) AAS
特徴量200だと相関関係にある特徴量同士や結果にまったく影響しない特徴量が多そうだな
そういうのを絞らないとメモリを食うだけで確実な結果が出ないと思う
243: (ﾏｸﾄﾞ FFe1-J7KC) 2018/08/31(金)20:20 ID:1Ee7C22hF(1/2) AAS
>>225
装置の故障に関係のある特徴量を調べたいだけなら
ランダムフォレストではなく、もっと別の識別器を使った方がいいんじゃないか
244(1): (ﾏｸﾄﾞ FFe1-J7KC) 2018/08/31(金)20:35 ID:1Ee7C22hF(2/2) AAS
ランダムフォレストは不純度の減少に関係ある特徴量を重要度でピックアップしてくれるだけだから
故障の原因を調べるなら、むしろ関係のない特徴量を削ったり、選択したりする方に
機械学習を使うべきだと思うんだ
ロジスティック回帰とか、KNNにSBSを適用するとか
いきなりランダムフォレストでがばっとやってるなら雑過ぎると思う
あと装置について何も知らないなら
分析結果を提出して仕事完了以外に何も出来ない気がするんだけど
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