[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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426: (ﾜｯﾁｮｲ 778a-OlI4) 2018/09/15(土)02:40 ID:1BKmfL0E0(1) AAS
>>421
それはなぜそう思う？
PCAの結果って、数学的にニューラルネットのオートエンコーダの結果と一致する。
機械学習の本にそう書いてあるだろ？
427: (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-LcbQ) 2018/09/15(土)03:55 ID:jdmxJboBa(1) AAS
ニューラルネットから入門すればPCA に言及してるとは限らんだろ。そんなことも分からんのかｗ
428(1): (ﾜｯﾁｮｲ d71e-TNGn) 2018/09/15(土)06:24 ID:lguT9cyy0(1/2) AAS
測定を概論として知ってるといいよ
測定知らないと数理工学の理解が浅くなると思う
429: (ﾜｯﾁｮｲ 57eb-+ow7) 2018/09/15(土)10:30 ID:81XKWb5c0(2/8) AAS
測定ってはじめてきいたかも
回帰分析とか線形代数は最低限はわかると思います
430: (ﾜｯﾁｮｲ 9711-okpm) 2018/09/15(土)12:29 ID:oTIAmwpn0(1) AAS
>>428
測定ってmeasure(測度)のこと？
431(1): (ﾜｯﾁｮｲ 57eb-+ow7) 2018/09/15(土)12:42 ID:81XKWb5c0(3/8) AAS
たとえば時系列データの配列があったとして
なんてライブラリにどういう設定で実行すればいいかっていうのがわからない
どういうことをやるかっていうアルゴリズムの概論説明ばかりで
プログライミングの入門サイトみたいなのがあんまりなくて
何をインストールしてどうかけばいいかのプログラムサンプルを出してくれるサイトがあんまり見つからない
432: (ﾜｯﾁｮｲ d71e-TNGn) 2018/09/15(土)12:43 ID:lguT9cyy0(2/2) AAS
計測工学、誤差論とかだよ
433(2): (ﾜｯﾁｮｲ bf67-pekm) 2018/09/15(土)13:20 ID:tpcXcC8D0(1/6) AAS
>>431
分類ならIrisとかベンチマークで使われるデータセットがあるので具体的な使い方も分かると思う。
君のやりたい事が何のアルゴリズムで実現できるかは、自分で概論一通り勉強しないと決まらないと思うのよね。
434: (ﾜｯﾁｮｲ 57eb-+ow7) 2018/09/15(土)14:02 ID:81XKWb5c0(4/8) AAS
>>433
ありがとうございます
irisていうの使ってみます
機械学習って行列から結果ベクトルを生成する関数をつくるもので
教師データとして入力出力ペアを与えたらそれに近い答えを出す関数が作られて
未知のデータを流し込んでもそれなりに答えが出るみたいなイメージだったから
ライブラリでやることってたいした違いはないのかと思ってた
435(1): CRFs (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l) 2018/09/15(土)15:42 ID:KIanXBkQ0(1/8) AAS
TensorFlow使ったほうがいい
くさるほどｻﾝﾌﾟﾙがある
436(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l) 2018/09/15(土)15:47 ID:KIanXBkQ0(2/8) AAS
CRFもTensorFlow使えばきっと余裕でできるﾊｽﾞ
437(1): (ﾜｯﾁｮｲ 57eb-+ow7) 2018/09/15(土)16:08 ID:81XKWb5c0(5/8) AAS
>>433
Iris 機械学習 で検索してブログ２，３よんでみたけど
これってあやめの画像を認識するだけにしか使えないの？
画像認識はいまのとこ興味なくて
時系列データ予測（株とかよりはシーズン途中でのペナントレースの優勝予測とか）
ゲームAIとか
ツイッター上で知識獲得や自動応答
とかそのへんをやってみたいんだけど
>>435,436
TensorFlowはきいたことあるかも
次はそれ調べてみます
ありがとうございます
438: (ﾜｯﾁｮｲ 9ffe-Crbm) 2018/09/15(土)16:10 ID:+gRFgMvM0(1/2) AAS
自由度、将来性、普及率考えればtensorflow一択
日本語資料多めで取っつきやすいのはchainer
とりあえず動かしてみたいkeras
最近の論文の実装例多めでやや将来性ありpytorch
439(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9ffe-Crbm) 2018/09/15(土)16:12 ID:+gRFgMvM0(2/2) AAS
>>437
やりたいことが明確なのはいいけどそこからアーキテクチャを勉強せずに実装に移るのは無理がある
440: (ﾜｯﾁｮｲ 57eb-+ow7) 2018/09/15(土)16:14 ID:81XKWb5c0(6/8) AAS
>>439
そうなんですね
まずはプログラムを動かしてから
パラメータをかえていって使い方を覚えるみたいな感じで勉強してきたので…
とりあえず動かしてみたかったんですけど
441(1): (ﾜｯﾁｮｲ bf67-pekm) 2018/09/15(土)16:54 ID:tpcXcC8D0(2/6) AAS
決まったレスポンスが期待出来るWebやOSのAPI呼んで行く従来のプログラミングとは違いますな
442: (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP) 2018/09/15(土)16:57 ID:VTJ0VoCAa(1/6) AAS
>>441
計算は確定的に同じ結果を得られるけど？
443(1): (ﾜｯﾁｮｲ bf67-pekm) 2018/09/15(土)17:01 ID:tpcXcC8D0(3/6) AAS
使うデータやモデル決めて実装するのも自分だもの。誰かが用意してくれた既存のAPI呼ぶプログラミングとは違うでしょ
444(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP) 2018/09/15(土)17:10 ID:VTJ0VoCAa(2/6) AAS
>>443
既存のクラスとかライブラリを一切使わないってこと？
コレクションとか配列とかもいちいち自分で管理するの？
もし仮にそうだとしたらそれを扱うような機能や関数を自分で作ってそれを利用するけどね
そこら辺は既存のライブラリ使っても結果への影響はほとんど変わらない
445(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l) 2018/09/15(土)17:12 ID:KIanXBkQ0(3/8) AAS
あいかわらず頭悪いは
ﾓﾃﾞﾙというのはﾄﾞｶﾀが使うﾓﾃﾞﾙの話じゃないからな
446: (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l) 2018/09/15(土)17:13 ID:KIanXBkQ0(4/8) AAS
ｺｺが低学歴知恵遅れの限界
うんよくわかる
447: (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP) 2018/09/15(土)17:16 ID:VTJ0VoCAa(3/6) AAS
>>445
既存のAPIってなんのことを言ってる？
従来のプログラムがその既存のAPIを使うだけで完成するっていう認識は正しいの？
448: (ﾜｯﾁｮｲ bf67-pekm) 2018/09/15(土)17:16 ID:tpcXcC8D0(4/6) AAS
>>444
ライブラリを使っても自分の実装範囲が広いから、簡単なチュートリアル中々ないよね。って言いたかったんだ
449: (ﾜｯﾁｮｲ bf67-pekm) 2018/09/15(土)17:19 ID:tpcXcC8D0(5/6) AAS
これでも何か行ってくるようなら４４６の人におまかせするわ
450: (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP) 2018/09/15(土)17:27 ID:VTJ0VoCAa(4/6) AAS
試行錯誤が必要って意味なら
そんなの当たり前の事じゃね
テレビのシステムとか
携帯電話の通信システムとか作るのに
試行錯誤が必要なかったとでも？
自動車や飛行機でも同様
451(2): (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l) 2018/09/15(土)17:30 ID:KIanXBkQ0(5/8) AAS
数理ﾓﾃﾞﾙの話だからな
ｺｰﾃﾞｨﾝｸﾞの話なんかｺｺでは一切関係ない
まずやりたいことを
まずどういった数理ﾓﾃﾞﾙで実現するかという話になる
数理ﾓﾃﾞﾙでの実現方法をきめたら
次は、なにもわかってない低学歴底辺ﾄﾞｶﾀどもが作業するときに
どういった実装ﾓﾃﾞﾙにすれば一番ｺｽﾄを抑えることができるか
という話だからな
ぜんぜんかみあってないﾜｹ
わかった？
452: (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l) 2018/09/15(土)17:37 ID:KIanXBkQ0(6/8) AAS
で、TensorFlowはその数理ﾓﾃﾞﾙを
組み立てるためのﾗｲﾌﾞﾗﾘが充実している
当然、数理ﾓﾃﾞﾙがわかってないと
そんなﾗｲﾌﾞﾗﾘは使いこなすことはできない
453: (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP) 2018/09/15(土)17:45 ID:VTJ0VoCAa(5/6) AAS
>>451
数理モデルの所が物理モデルだったりするけど
やってることは同じようなものだ
それは普通に行われて来たこと
454: (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP) 2018/09/15(土)17:52 ID:VTJ0VoCAa(6/6) AAS
>>451
で結局何を言いたいかって事だけど
期待した結果を得られなくて大変だ
と言いたいの？
まぁガンバレ
455(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9780-9b2l) 2018/09/15(土)17:53 ID:KIanXBkQ0(7/8) AAS
物理はちゃんと現在もっとも有力な仮説があるからな
その仮説にあてこむだけですむ
検証可能で検証可されてるｻｲｴﾝｽの成果をそのままﾃｸﾉﾛｼﾞｰに反映する土台ができあがってる
そういった成果は、ﾊﾞｶでもﾁｮﾝでも利用することができる
AIにはそういうもんがない
形而上学の世界だからな
低学歴知恵遅れにはこの意味がわかることはないと思うわ
車程度ならﾆｭｰﾄﾝ力学で十分だしな
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