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【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/
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610: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ bf67-BiXC) [sage] 2018/09/29(土) 08:28:19.01 ID:70xW0TAb0 誤爆? http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/610
611: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 971e-ZVm4) [sage] 2018/09/29(土) 14:07:15.40 ID:yQMwJEzv0 qiitaのいいね稼ぎじゃ具体的な恩恵にならんから続かないって話 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/611
612: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sadb-VGrh) [sage] 2018/09/29(土) 15:00:04.38 ID:puJ5IR70a キーエンスのホワイトペーパーは捨てアド偽名でダウンロードしてるわ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/612
613: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-yIO0) [sage] 2018/09/29(土) 15:24:38.05 ID:7SQdA+7Xd tf 1.11 出たな、更新かけたわ。2.0 はまだなのか >>611 それな。勤め先の意向で、個人名でひたすらいいね集めたけど、ひと〜つも仕事に結び付かなかったw むしろ教えてちゃんからのメールが山ほどきて仕事にならなくなったんで撤退したわ >>606 一時期やってたけど、もう少し具体的に。どういうアプローチかわからんとアドバイスしにくい。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/613
614: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 179f-G9Ql) [sage] 2018/09/29(土) 17:38:55.50 ID:ynHzs1ix0 機械学習のコンペばかりやっているが いったい実務ではどのぐらいの精度ならOKにするのかとふと思った http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/614
615: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f23-S4i9) [sage] 2018/09/29(土) 20:16:28.30 ID:e3HXgOr80 >>614 kaggleでメダル取れた？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/615
616: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-QmoO) [606] 2018/09/29(土) 21:12:49.04 ID:a1dybsKxa >>613 どもです。普通に DR とか使ってますがスコアが全然伸びません。 >>614 一般論としては仕事でやるならコストパフォーマンスが一番大事。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/616
617: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 971e-ZVm4) [sage] 2018/09/30(日) 03:30:54.29 ID:vyqR8BGx0 仕事では客が要求精度決めるから それぞれだよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/617
618: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 57c3-e6iu) [] 2018/09/30(日) 04:27:12.57 ID:vzbl47da0 協調フィルタリングって任意の精度に調整する事って出来るのかな 例えば，精度が高すぎると新しい商品に巡り会えないから，適度に偶奇性を取り入れたりすること またそのレベルを調整できるモデルって可能？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/618
619: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-yIO0) [sage] 2018/09/30(日) 05:52:32.17 ID:qu8/Df54d >>617 コスト度外視できんだろ、バカだな、なのか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/619
620: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-yIO0) [sage] 2018/09/30(日) 05:53:02.84 ID:qu8/Df54d >>616 2はそれじゃ無理 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/620
621: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 971e-ZVm4) [sage] 2018/09/30(日) 05:55:15.11 ID:vyqR8BGx0 >>619 できる見込み立たなかったら出来ないって言うよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/621
622: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-yIO0) [sage] 2018/09/30(日) 06:00:07.93 ID:qu8/Df54d >>621 そういうことじゃないよ、金の話しだよ。精度上げるのに必要な金を気前良く払う客なんて滅多にいない。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/622
623: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-QmoO) [sage] 2018/09/30(日) 06:23:01.63 ID:/+1iIgD2a 予算枠は先に決まってるからね。逆に決まってない場合はまずアポーンｗ >>617 一般論として、とわざわざ書いたじゃんw >>620 なるほど… そういうことですか、別のモデルを調べてみます。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/623
624: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sadb-VGrh) [sage] 2018/09/30(日) 09:48:36.88 ID:ec4AtTFMa コスパって比率だからな いくら比率良くてもパフォーマンスの絶対値が小さければ意味ないぞ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/624
625: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7708-LSDD) [sage] 2018/10/01(月) 18:25:21.59 ID:LX/fpUaV0 人工知能の本買ってきた これで二冊目 迷ったけど ディープラーニングとPython,Tensorflowの本にした それにしても人工知能の本たくさんあった 5種類ぐらい 最初に買った「ゼロからはじめる〜」の本は10万部いったって https://i.imgur.com/1QbZuPK.jpg http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/625
626: デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FFdb-+W5L) [] 2018/10/02(火) 10:08:44.43 ID:+xKncks4F 本屋の棚は賑わってるが粗製乱造 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/626
627: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) [] 2018/10/02(火) 14:00:24.78 ID:2AKCrptK0 ネットに同等以上の記事はいくらでもあるけど 情報まとまってるし、時間ない初学者が買うのはあり でも電子版じゃないとjupyterやcolabで手動かしながらやるのだるいから 実本はあまり勧めないな つってもどんどん技術が陳腐化してくから、MLの基本とCNN,RNN,LSTM,GAN,Attentionの概要だけ身につけたら あとはdeepmindのサイトと論文全部読んで arxivでsota達成したのだけ数カ月分読むほうがトレンドを追いかけるには手っ取り早い 実装がメインなら論文追わずにKerasやっとけ すごいのでたらそのうちKerasにも実装されるから それ使えってのが俺の結論 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/627
628: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-QmoO) [sage] 2018/10/02(火) 14:42:01.10 ID:NniAR04ea NLP やるなら PyTorch がもう主流だけどな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/628
629: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 572d-tkFK) [] 2018/10/02(火) 15:23:49.58 ID:vWOGvfhl0 みなさん、やっぱり、ハイスペックのゲーミングマシンで開発しているの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/629
630: デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FFbf-+W5L) [] 2018/10/02(火) 15:43:52.26 ID:yDKwoLm6F うむ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/630
631: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ bf8a-S4i9) [sage] 2018/10/02(火) 17:16:03.25 ID:87pQjPQD0 むう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/631
632: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sadb-VGrh) [sage] 2018/10/02(火) 17:56:36.01 ID:0PhHaGOIa クラウドでやるのと実機用意するのとどっちが安いか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/632
633: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5723-qD32) [] 2018/10/02(火) 18:13:26.05 ID:cO79peqD0 データ量次第としか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/633
634: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) [] 2018/10/02(火) 18:41:23.89 ID:2AKCrptK0 研究や学習用途ならもうcolabでいいんじゃねーの TPUまで無料で使えるようになったから最強すぎるわ ただ12時間超える学習なんかの場合は、途中で保存する処理を作るか 既にある処理を使う必要性がある、Kerasには既にある tensorflowの低レベルでやる場合は自分で書く必要性あるのかな Pytorchはまだ触り程度で詳しくないけど、kerasと同じようなライブラリあるならそれ使えばいい 業務やサービスの場合はどうせAWSかGCP,Azure借りるだろ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/634
635: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f23-S4i9) [sage] 2018/10/02(火) 19:43:42.88 ID:+CsxoQN10 学習中に不明な原因で接続が切れてた時の絶望感 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/635
636: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sadb-VGrh) [sage] 2018/10/02(火) 20:06:47.65 ID:Fw3dw3lVa sotaという言葉を知らなかったので調べてみてstate of the artの略で直訳すると最先端とかそんな意味だから何となく言いたいことは分かったけど機械学習分野での定義に当たるものが全然見つからない sota達成とか誰がどうやって決めてるの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/636
637: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) [] 2018/10/02(火) 22:59:32.38 ID:2AKCrptK0 >>636 sotaって論文で書いてる連中は arxivなどのオープンアクセスな論文サイトに投稿されてるコンピューターサイエンスの論文で有用なのはほとんど全部読んでる だからどれが最高水準かを知ってるから その分野におけるsota近辺のモデルの論文の結果と比較してsota達成としている っていうのが俺の認識 論文完璧に追ってる以外にもカンファレンスで情報収集してるってのもあるだろうけど 物理学なんかと違って、ML分野はオープンアクセスな論壇で発展してきたからこうなってるんだろうけど その辺の事情を追えてない日本人には全くわからん状態なのも仕方ない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/637
638: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) [] 2018/10/03(水) 00:45:53.65 ID:+7Euz2g60 あぁカンファで同時にsota報告が上がってたんだな そりゃカンファで採択されるかされないかと オープンアクセスサイトでの論文公開タイミングは、ものによってはちげーから いくら先端追ってる連中でも被るのは仕方ない ・GAN的な双方向マルチ学習(自然言語で言うなら敵対的逆翻訳のしあいっこ？) ・特徴に時間間隔とポジション付与 ・Attentionの構造改善 この3つが大体の今のトレンドだろ 全部組み合わせたのも半年以内に出てくるだろうけど 結局の所、事象における連続した時間情報の把握と その状態における時間変化率の学習が上手く出来てないから汎用AIにはなれんだろう ちゃんとした学者にも俺と似たような事言ってる人いて 脳構造の模倣による時間情報の学習を、哲学的な部分からやろうって言ってる人いるけどどうなるかな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/638
639: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 01:19:02.14 ID:jfGK+xYpd 脳構造だからうまくいくわけではない。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/639
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