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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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648: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sadb-VGrh) [sage] 2018/10/03(水) 12:35:57.50 ID:d+kLgL6ia 人間の脳が超省エネで高速に学習して予測結果の出力できているのと比較すると現行モデルは脳と呼ぶにはには程遠いんだけど非理系メディアでは人間の脳を模倣しているなどと喧伝される http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/648
649: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 12:37:46.63 ID:+58IDnbyd 世に広めるにはイメージが大事です。 ただ研究者はイメージで研究してはダメです。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/649
650: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) [] 2018/10/03(水) 13:20:41.80 ID:+7Euz2g60 CSなんて結局は計算能力との兼ね合いだからな 仮に完全に脳構造を模倣したモデルを組み上げたとしても それがクソ重くて現行の計算資源で回らなけりゃクソだとしか評価されん かといって脳構造の模倣や考察を放棄するのは適切じゃない 世界モデルもこっちよりだし、強化学習をやるためには避けられないだろう 問題はRNN,LSTMでは事象における連続した時間情報をあまり学習できてないってことだな TransformerとUTは時間間隔をと位置情報を特徴に埋め込む事で マルチヘッドセルフattentionにそれらを処理させているが おそらくは完璧を求めると 階層的にAttentionによる時間情報とポジション付与をしつつ、それらを考慮したCNNで畳み込み なおかつそれらすべての層を参照しながら、動的に再帰的処理する必要性がある これにGAN的な世界モデルによる強化学習手法を取り入れれば汎用AIができるだろう 計算力はどうせなんとかなるだろうし 誰かが気づけば、あと10数年で汎用AI完成するんじゃね http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/650
651: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) [] 2018/10/03(水) 13:29:51.05 ID:+7Euz2g60 そもそも脳構造の哲学的推測における模倣はイメージじゃなくて ただの論理的思考なんだけど 推測の過程において論理が飛躍しすぎてると 大抵の人は妄想だと判断して、考察を放棄する傾向があるからしょうがないわな それが当たり前だもの http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/651
652: デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FFdb-+W5L) [] 2018/10/03(水) 13:44:52.38 ID:oOvr2XyQF >>646 >>643 小脳とかをラッピングする形で大脳とかがあるように NN を別の何かでラッピングするようなモデルがあっても まだ全く脳のモデルですらない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/652
653: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f23-aemA) [sage] 2018/10/03(水) 14:55:39.60 ID:in1HBOwn0 遺伝的アルゴリズムも名前が強そうだけど、中身はびっくりするレベルでしょぼいよね http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/653
654: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sadb-VGrh) [sage] 2018/10/03(水) 15:06:45.43 ID:6o3Z2FT6a ニューラルネットワークなんて回帰を多層にしただけの超単純構造 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/654
655: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 178a-S4i9) [sage] 2018/10/03(水) 15:13:09.66 ID:sMpk7EKP0 >>653 はったり、生物の進化淘汰なんかどこにもない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/655
656: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 17:49:41.29 ID:+58IDnbyd 大事なことなので復唱します。 世に広めるにはイメージが大事です。 ただ研究者はイメージで研究してはダメです。 研究者の中には、脳モデルが最適かどうかという前提を何も示さずに、 『脳の伝達には〜があるから○○を追加したらこうなるはず』 みたいな議論されている方々がおりますが、根拠が薄く滑稽に思います。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/656
657: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 17d2-ZVm4) [] 2018/10/03(水) 17:57:56.16 ID:Oh5w9UQA0 >>653 AI関連の話題は、タイトルは大げさなんだけど内容はショボいよね。 俺は頑張りますよ！ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/657
658: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sadb-VGrh) [sage] 2018/10/03(水) 18:01:02.58 ID:3Ieh8Fw3a 最適かどうかは完成物があれば評価できるんだからいいでしょ そもそも分からないから研究して新しいモデルを作るわけで 最初から何が最適か知っている人がいてそれを論理的に説明できるのならばとっくにそれがスタンダードになっているはずだがそうはなっていないんだから最適など誰も知らないと考えるのが自然 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/658
659: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 18:05:20.45 ID:+58IDnbyd つまりはまあ、最近の機械学習の論文なんて実績と経験則の積み上げ(帰納)によるものがほとんど。 より良きモデルからスタートしたモデルのアイデア(演繹)を求む http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/659
660: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 18:10:02.59 ID:+58IDnbyd アイデアと結果はあるのだかどうやって世に広めたらよい？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/660
661: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) [] 2018/10/03(水) 19:13:50.43 ID:+7Euz2g60 結果あるなら論文書いてarxivに投稿すりゃいいじゃん 高校生ですらMLの論文書いて投稿してたの昨年話題になったろ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/661
662: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 19:49:21.65 ID:+58IDnbyd とんくす http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/662
663: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 778a-S4i9) [sage] 2018/10/03(水) 20:20:45.13 ID:/V77wCG20 くず http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/663
664: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-jt0n) [] 2018/10/03(水) 20:46:41.49 ID:YGFwuNMda >>654 単純構造で目的を達成できるならそれでいいんじゃないの？ 必要以上に複雑にして何かメリットあるの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/664
665: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-jt0n) [] 2018/10/03(水) 20:48:04.20 ID:YGFwuNMda >>656 既に実現されてるものを真似するのは方法の一つじゃない？ バイオミメティクスとか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/665
666: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-jt0n) [] 2018/10/03(水) 20:49:11.35 ID:YGFwuNMda >>656 最適かどうかは評価尺度によるところもある 経済的になのか学習コスト的になのか結果の精度的になのかとか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/666
667: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-jt0n) [] 2018/10/03(水) 20:50:21.87 ID:YGFwuNMda >>659 結果が全てじゃね？ モデルを頭で考えても実証しなければ役に立たない 数学とは違うんじゃね？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/667
668: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-jt0n) [] 2018/10/03(水) 20:52:26.70 ID:YGFwuNMda >>660 それが何の役に立つのかとか どんな課題を解決できるのかとか あとは面白いかどうかとか ARの技術もスノーとかに応用することで一般の人は知らずに広まっている http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/668
669: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ bf8a-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 21:20:45.12 ID:nJKVxi/i0 >>665-668 だからそれは問題に対する帰納的なアプローチだってば。 マイナーチェンジでしかパワーアップ出来ない。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/669
670: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ bf8a-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 21:23:50.17 ID:nJKVxi/i0 また一概には言えないかもしれないが、結果がローカルなものになりがち http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/670
671: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) [] 2018/10/03(水) 21:59:40.34 ID:+7Euz2g60 そもそも、ある程度iter重ねるか、少数サンプルで訓練した結果をプロットしつつ 新しいモデルを模索してくのが、今のMLにおける超大多数の手法であって 最初から論理的組み立て部分で有効性を実証してから研究始めるなんて手法は 明らかにメジャーではない 取り敢えず予測モデルで雑なコーディングして、訓練結果をプロットしてみてから 数理モデルの有効性に論理的説明をつけるって手法がメインなのは 有用な結果を残してる論文の内容からも分かる話 ほとんどだーれも論理的説明を完璧に付けてから研究開始なんざしてない +58IDnbydの論理展開を適用すると、全員滑稽になっちまわないか？ そういう意味で、既に有効性の確認されている脳っていうクソ速いモデルを模倣するっていうのは その時点である程度の論理的根拠を示しているとすら言える http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/671
672: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ bf8a-EJHQ) [sage] 2018/10/03(水) 22:50:21.46 ID:nJKVxi/i0 >>671 別にメジャーじゃなくてよい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/672
673: デフォルトの名無しさん (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-yIO0) [sage] 2018/10/03(水) 23:45:59.60 ID:23QaCALXd pytorchのdevcon見たけど、想像以上に大企業がサポートしてて驚いたわ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/673
674: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-yUUL) [sage] 2018/10/04(木) 02:41:08.39 ID:pZO9AOgra 見てみたけど、グローバルなAI 企業オールスターって感じか。 もっとも作ってるのが FBだから別に不思議でもないけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/674
675: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-VI3z) [] 2018/10/04(木) 08:08:02.24 ID:WxW/ujNfa >>669 帰納的なアプローチがなぜダメだと判断でしているのか判らない 帰納的に発見した原理を演繹的に適用すれば良いだけじゃね？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/675
676: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-VI3z) [] 2018/10/04(木) 08:09:50.53 ID:WxW/ujNfa >>671 帰納的に探索する領域の問題でしかないだろ 演繹的に適用する原理に相当するものはどこから発見するのか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/676
677: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ba23-vBoO) [sage] 2018/10/04(木) 09:59:48.56 ID:s8ye5l4L0 >>674 chainerは消えゆく運命だな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/677
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