[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)
【統計分析】機械学習・データマイニング20 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/
上
下
前
次
1-
新
通常表示
512ﾊﾞｲﾄ分割
ﾚｽ栞
このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索
歴削→次ｽﾚ
栞削→次ｽﾚ
過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ
555: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sd62-EYNp) [sage] 2018/09/24(月) 12:16:47.58 ID:lNNMZfDzd >>554 まだ使ってる人いるのか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/555
556: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-gH+x) [sage] 2018/09/24(月) 12:26:29.26 ID:VhNQr7Aka >>554 オワコンの名前をあげていちいち絡むな https://trends.google.co.jp/trends/explore?cat=5&q=tensorflow,chainer http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/556
557: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c252-Mczu) [] 2018/09/24(月) 16:12:04.69 ID:6L+7kJR10 >>552 カプセルネットワークの手法だと 各層で獲得した特徴同士の空間的相対位置は正確になるけれど それでは汎用性がない 脳は空間的相対位置を崩す事もできる これは記憶している各時間情報を参照して相対位置すら入れ替え可能だからできる 注目した部分の特徴だけを切り取って、別物として貼り付けるのではなく 一定の連続的時間情報部分を切り取って、その部分の特徴を別の連続した時間情報の一部分をキーとして 完全に連結させることができる だから本当の汎用性を獲得するためには、時間情報の連続的把握が絶対に必要になる >>553 マルコフ性はこの場合適さない 何故ならば、脳と同様の構造を獲得するためには 過去、現在、未来すべての情報を参照する必要性があるから http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/557
558: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c68a-tHrl) [sage] 2018/09/24(月) 16:27:32.53 ID:5edCpy4L0 過去・現在・未来の区別は単なる幻想にすぎない アインシュタイン http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/558
559: デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FF62-wH+P) [] 2018/09/24(月) 17:28:14.05 ID:Kttr1loZF そうやね http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/559
560: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z) [] 2018/09/24(月) 18:08:33.46 ID:G1aPepRna >>558 マルコフ連鎖的なレスやな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/560
561: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-Om/S) [sage] 2018/09/24(月) 18:51:54.57 ID:FnEn+Nhsa >>557 解き方知ってるんじゃないの? 自分で論文を書いた方が早いのでは。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/561
562: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c980-yqSl) [] 2018/09/24(月) 19:11:49.55 ID:Kxio7RVg0 https://qph.fs.quoracdn.net/main-qimg-f5ea2024de1c0fc8c5b0830450deba7e http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/562
563: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c51d-p43F) [sage] 2018/09/24(月) 21:11:14.88 ID:gWQCW5YD0 隠れマルコフモデルを覚える前にマルコフモデルを覚えましょう。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/563
564: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c51d-p43F) [sage] 2018/09/24(月) 21:12:22.33 ID:gWQCW5YD0 ついでに言うとウィナー過程とマルチンゲールも知っとけ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/564
565: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c980-yqSl) [] 2018/09/24(月) 21:12:23.12 ID:Kxio7RVg0 じゃあ待ち行列の勉強から http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/565
566: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c68a-tHrl) [sage] 2018/09/24(月) 21:42:12.44 ID:lJZK7+QF0 連休に行楽地へ行って体験しよう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/566
567: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z) [] 2018/09/24(月) 22:10:45.88 ID:G1aPepRna >>556 どっちも使った事なさそう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/567
568: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 65a5-tCrn) [sage] 2018/09/24(月) 23:18:47.49 ID:OwMqA+EG0 初歩的な質問なんだけど、tensorflowやkeras、pytorchの違いは文法的な作法だけ？ 機械学習の本1冊目だけど実践しながら読み終えて完全に理解はしてないけど深層学習も興味あるしやってみたいなと思うんだけど、みんながフレームワーク選ぶ基準教えてほしい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/568
569: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f981-XmAP) [sage] 2018/09/25(火) 00:45:33.33 ID:G04XkrxS0 ・define and runとdefine by run、まあこの違いはなくなりつつある ・分野によって使われやすいのが違う気がする、arXivみてそんな気がしてるだけで統計とかはないけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/569
570: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c252-Mczu) [] 2018/09/25(火) 01:01:38.10 ID:Rmy45yvb0 >>561 論文を書くためには結果が必要だけど この手法は脳の構造模倣だけに凄まじい量のデータが必要になるのは明白 つまり現実的には、この畳込みモデルを適用したGANも組み込む必要があって 作業量的にも計算量的にも個人ではまず無理 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/570
571: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2d8a-9DVt) [sage] 2018/09/25(火) 03:35:03.53 ID:LXnmrKE+0 割込も体験するべき http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/571
572: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-Om/S) [sage] 2018/09/25(火) 04:07:52.14 ID:IDRi2Kjza >>570 仮に他人の論文があっても実現はできないと言ってるように聞こえる。 個人でできる範囲で成果を取った方が有益かもね。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/572
573: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa25-wHMa) [sage] 2018/09/25(火) 14:23:16.83 ID:NL395plNa 回帰における学習でデータ正規化を行った上で得られたモデルを使う場合は学習時の正規化で使った平均・標準偏差を使って入力値を変換しなければいけないと思うんだけど、 scikit-learnの使い方紹介記事とか読むとtrain_test_splitで訓練・テストデータ分離して各々別々にfit_transformで正規化している記事が大半で訓練・テストデータが異なる値で正規化されてしまうことになる これは訓練・テストデータが大量にあればどうせ平均・標準偏差は変わらないだろうというだけの認識でいいの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/573
574: 573 (ｱｳｱｳｳｰ Sa25-wHMa) [sage] 2018/09/25(火) 17:49:12.68 ID:kAi0n2pKa ごめん、見た記事では多分最初だけfit_transformして次では単にtransformしてたっぽい それなら何の問題もないな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/574
575: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-3cGd) [] 2018/09/25(火) 18:05:19.79 ID:MY+XQBfWa >>570 相対性理論とか実証は別の人がやることだってあり得る 論文を出すのはできるんじゃね それが認められるかどうかは内容次第だし 本当に有益ならリソースを持つ組織が実証するし 必要ならその組織に所属すればいいだけ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/575
576: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-3cGd) [] 2018/09/25(火) 18:09:03.58 ID:MY+XQBfWa >>573 実際に応用として使用する時に上手く行くかどうかじゃね？ 学習に使うサンプルが偏ってたらその値を使って正規化すると 実際に使うときに期待する結果にならないんじゃね？ 期待する結果に有意差がなければどっちでも良いんじゃないの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/576
577: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp71-/e2F) [] 2018/09/25(火) 22:06:17.44 ID:niBQlr5vp 最近回帰問題解くのがキツすぎて無理やり0〜1に正規化して分類みたいにやるのがいい気がしてきた http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/577
578: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8223-tHrl) [sage] 2018/09/25(火) 22:39:44.81 ID:u+oxJT9H0 >>577 層を厚くすればなんとかなるんじゃないの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/578
579: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-uN3A) [sage] 2018/09/26(水) 00:52:49.34 ID:OKJKpWkba そろそろ PyTorch が無視できなくなってきたな つ https://www.kdnuggets.com/2018/09/deep-learning-framework-power-scores-2018.html http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/579
580: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM62-MxRe) [sage] 2018/09/26(水) 08:37:33.11 ID:SJU9UbCQM 画像データを分類して教師データを作ろうとしてるんだけど、荒くでいいから自動で分類してくれるソフトないかな。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/580
581: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2d8a-9DVt) [sage] 2018/09/26(水) 10:44:59.92 ID:3yW6iUgn0 SOM http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/581
582: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp71-/e2F) [] 2018/09/26(水) 11:01:18.29 ID:UoU/Uwygp >>578 わからないです 画像の生成モデルで出てきた問題みたいに支配的な領域に適合して細かい構造を予測できないので、分類にしてダイス係数を使おうかと考えていました http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/582
583: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa25-wHMa) [sage] 2018/09/26(水) 12:18:49.20 ID:5WxjrnKia >>580 自動分類できないから機械学習使おうとしてるのにその前に自動分類してくれとは http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/583
584: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM62-MxRe) [sage] 2018/09/26(水) 13:07:40.99 ID:SJU9UbCQM >>583 最終的には自分で見なきゃいけないのは承知してるんだけど、荒く自動分類した後に人が修正って考えてます。 何とか教師データの作成を楽したい。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/584
ﾒﾓ帳
(0/65535文字)
上
下
前
次
1-
新
書
関
写
板
覧
索
設
栞
歴
あと 418 ﾚｽあります
ｽﾚ情報
赤ﾚｽ抽出
画像ﾚｽ抽出
歴の未読ｽﾚ
Google検索
Wikipedia
ぬこの手
ぬこTOP
6.141s