[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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822: (ﾜｯﾁｮｲ be08-Vzs6) 2018/10/19(金)18:30 ID:aSQ6R7eH0(1/2) AAS
今CycleGANの学習をCPUでやってる
何時間かかるんだろう・・・。
823(1): (ﾜｯﾁｮｲ 4afe-xNCo) 2018/10/19(金)18:39 ID:NZMDXKZv0(1) AAS
cycleganは夢が広がるほど万能感あるけど実際はなかなか上手く学習しない
824: (ﾜｯﾁｮｲ be08-Vzs6) 2018/10/19(金)20:03 ID:aSQ6R7eH0(2/2) AAS
>>823
形状を変化させるのは苦手みたいだね
テクスチャ系なら上手くできる
それにしてもCPUで1時間半やったけど1エポックも進まないわ・・・
825(1): (ﾜｯﾁｮｲ 2a23-ZrT7) 2018/10/19(金)21:18 ID:TlirwEgq0(1) AAS
>>818
そういうこと(猫画像とそれ以外画像とに分ける)で学習してる例が多いと思うけどね。ただ指摘があるように正例と負例の数は揃えないと。
あなたが実際にその分類器を使う段階になって、猫以外の画像としてどういうものが入力されるのか？ それに近い分布のものを負例としなきゃ
「仕事ではじめる機械学習」あたり読んでみては(自分は読んでないけどw)
826: (ｱｳｱｳｲｰ Saf3-AyP3) 2018/10/19(金)22:14 ID:R1ndva0Ba(6/7) AAS
>>821
まあそうですよね。
でもいかんせん素人だと何をどう試行錯誤していいかすら分からないので
行き詰まった時に試してみるチェックリストみたいな感覚で使いたいのですが・・
827: (ｱｳｱｳｲｰ Saf3-AyP3) 2018/10/19(金)22:16 ID:R1ndva0Ba(7/7) AAS
>>825
ありがとうございます。
入力に近い分布のものなら1クラスにまとめて放り込んでも大丈夫なんですね。勉強になりました
本もチェックしてみます。
828: (ﾜｯﾁｮｲ e667-lBGZ) 2018/10/19(金)22:17 ID:TrVy4dze0(3/3) AAS
誰かコンサルしてあげなきゃ。素人が機械学習使えないだけなのに機械学習自体が評価されなくなる未来が見える
829: (ﾜｯﾁｮｲ a3b3-0m99) 2018/10/19(金)23:05 ID:dup5d98D0(1) AAS
外部ﾘﾝｸ:towardsdatascience.com
上記のリポジトリ
外部ﾘﾝｸ:github.com
830(1): (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-/t9M) 2018/10/19(金)23:52 ID:heGbLBdq0(5/5) AAS
>>820
数式から逃げるな。
機械学習の数学程度でうろたえてるようじゃ人生きついぞ
831: (ｱｳｱｳｳｰ Sa9f-S/Dd) 2018/10/20(土)00:58 ID:2DsZDK0Sa(1) AAS
正例と負例の訓練データ数が全く桁違いの場合って割と多いと思うんだけど
例えば機械の故障判定とか製品の不良判定とか、正常データが大量にあって異常データは僅かになるのが典型的
その場合全て正常と判定するモデルの正解率は高くなるが、混同行列見たりF1値を評価指標にすればそんなのは非常に悪い学習結果と判断できるから排除できる
832: (ﾜｯﾁｮｲ be08-Dt8S) 2018/10/20(土)13:39 ID:MvoUANTC0(1) AAS
Macbook ProのCore i7 CPUで半日やったが、
1エポックしか学習できなかったわ
Geoforce GTX 1080 Ti買うことにした
27万ぐらいするけどもっと安く買えねーかな
833(1): (ｱｳｱｳｲｰ Saf3-AyP3) 2018/10/20(土)16:25 ID:d68y9Vxsa(1/2) AAS
MacBookProなら一応グラフィックカード付いてるはずだけど呼び出せてなくない？
2016年モデルだけどついてるよ、スペックはお情け程度かもしれないけど
834(2): (ｱｳｱｳｲｰ Saf3-AyP3) 2018/10/20(土)16:36 ID:d68y9Vxsa(2/2) AAS
>>830
理解出来ない訳では無いですけど無駄手間じゃないですか？
ただツールとして使いたいだけで理論を開発しようって訳ではないので(そもそも数式には興味ない)、
数式見るのは研究者がやればいいと思うのですが。
ガウシアンぼかしの式すら知らない素人でもリファレンス見て試行錯誤で華麗にフォトショップ使いこなしますよね？
あんな感じに早くなればいいと思うこの頃です
835: (ﾌﾞｰｲﾓ MM17-U0v0) 2018/10/20(土)16:48 ID:n6bj2eyUM(1) AAS
proでもディスクリートGPUが載ってるかどうかはモデルによる。
836(1): (ﾌﾞｰｲﾓ MM8a-khf9) 2018/10/20(土)16:55 ID:jHhEz0TNM(1) AAS
>>834
それはない。数式読まずに避けてたら本質は理解できない
837(1): (ﾜｯﾁｮｲ 1adc-+WKx) 2018/10/20(土)16:58 ID:yNArAPz00(1) AAS
特定のものを認識させて物理空間上の位置（座標）を出力値とする場合って
SSDやYoloのような物体認識を使った方が早いかな？
>>883
882が何のライブラリを使ってるか知らんけど、tensorflowのMac版はCPUしか対応してない
838(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa9f-yEbU) 2018/10/20(土)17:04 ID:V8iNamHla(1) AAS
最先端の研究結果の数式が必ずしも理解できる必要はないが
機械学習の基礎になる線形回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワークの全結合層の原理程度は分かっていなければ厳しい
これが理解できていなければ自分の手持ちデータで何かやろうにもどんな手法を使うべきか見当も付けられず、
名前を知ってるものを適当に使ってみて精度が良かった・悪かった、と錬金術的にやるしかなくなる
839: (ﾜｯﾁｮｲ f380-tM5n) 2018/10/20(土)17:09 ID:gp/trlhl0(1/3) AAS
機械学習ではな
自分よりお利口なもんはできない
まず自分がなんでﾊﾞｶで頭悪いかを考えたほうが有意義だからな
ﾊﾞｶのくせになんで自分よりお利口なもんができると思うのか
そこが不思議でならない
840: (ﾜｯﾁｮｲ f380-tM5n) 2018/10/20(土)17:17 ID:gp/trlhl0(2/3) AAS
ﾊﾞｶでなければ
どうやったら自分が効果的に学習できるか考えるからな
自分が効果的な学習ができないのに
計算機で効果的な学習とかまずﾑﾘ
841: (ﾜｯﾁｮｲ 8b8a-7PZ0) 2018/10/20(土)17:42 ID:aRbeGa2e0(1) AAS
以上、ﾊﾞｶの主張でした
842(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sae2-6bZA) 2018/10/20(土)18:39 ID:AUqXYm6Fa(1) AAS
>>834
フォトショップを知識がなくても使いこなせるのはアルゴリズムが成熟していて大半の処理は裏方で自動でこなしてくれてるから
機械学習では自動で問題毎に自動で最適な処理をできる技術がまだ確立されていないから、ツール的に軽く触っただけで良い結果を得るのは難しいよ
843(1): (ﾜｯﾁｮｲ f380-tM5n) 2018/10/20(土)18:49 ID:gp/trlhl0(3/3) AAS
知識って。。。
画像処理ｿﾌﾄとか画像ﾃﾞｰﾀのﾋﾟｸｾﾙ加工やってるだけやんけ
で、見た目がそうなってる
とりあえず見た目こんな感でいいや
ｺﾚを機械学習と同じと思ってる時点でもうね
844: (ｱｳｱｳｲｰ Saf3-AyP3) 2018/10/20(土)20:39 ID:k0LrzqP2a(1/2) AAS
>>836
本質を理解しようとはあまり思っていませんね。
とりあえずツールとしてﾗｸﾁﾝに使えたらそれだけでよいので・・
>>837
そうだったんですね、自分winでブートしてるのでそれは知りませんでした。
>>838
そうなんですよ、そこなのです。
だから手持ちデータとやりたいこと等から使うべき手法やモデルを教えてくれる本とかがあればいいんですけどねえ
845(1): (ｱｳｱｳｲｰ Saf3-AyP3) 2018/10/20(土)20:44 ID:k0LrzqP2a(2/2) AAS
>>842
そうですよね。
だから最適な処理を見つけるためのバイブル的なものがあればなあと思っています。
>>843
本質的にはあまり変わらないと思うのですが。
上の人が言っている通り自動化する技術が確立されていないだけで、
学習自体はデータに対して同じ処理を繰り返してるだけですし、
フォトショップでいう見た目=テストaccなりlos、という感じで使えても悪くないと思いますし
最近でいうならそれこそGANなんて見た目だけの話なのでとりあえずこんな見た目でいいや、で解決すると思います。
846: (ﾜｯﾁｮｲ ff23-yU1x) 2018/10/20(土)21:05 ID:xvv7H8Vz0(1) AAS
それはそうかもしれないがそうだとするとプログラム板の話題ではなくなるな
847: (ﾜｯﾁｮｲ 6ad2-CW5R) 2018/10/21(日)03:09 ID:yA/rLZti0(1) AAS
まあ発展途上よな
実用も含めて
848(1): (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx) 2018/10/21(日)05:50 ID:MsXt9/J70(1/6) AAS
>>845
>だから最適な処理を見つけるためのバイブル的なものがあればなあと思っています。
これは最先端の研究なので論文を読んでパラメータの設定はどうするとか学ぶ必要がある．
いくら機械学習の出版が早いとはいえ待ってたら2，3年は遅れた知識になる．
後結局手法はAutoMLとかで大体今でも自動化できてるんだけど，データから推定した結果の解釈とかの問題もあるし，
全部が全部バイブル通り行くとは行かないのが現実．「全てのモデルは間違ってる．完全なる解釈はない」というのが統計学の鉄則だよ
849(1): (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx) 2018/10/21(日)05:53 ID:MsXt9/J70(2/6) AAS
赤池先生の経歴をと尊敬を持って機械学をやるべきだと僕は思ってる．
汎化誤差の最小化だけじゃあまりにもつまらないし．最近のAmazonの差別AIみたいなのができるのが落ち．
未来はどうなるか分からないけど数式から逃げることはできないと覚悟した方が良いと思う．
850: (ﾜｯﾁｮｲ 4a74-J5Ba) 2018/10/21(日)08:11 ID:UfdBUaGe0(1) AAS
lossの定義の仕方さえ分かれば良いだけの話だろ
昔なんか自動微分を手前で実装してたんだぞ
851: (ﾌﾞｰｲﾓ MMbf-Vzs6) 2018/10/21(日)08:40 ID:Cf36qMnJM(1/2) AAS
>>833
俺のは2018モデルだけどNVIDIAだったかな？
あと
2080 Tiの方がコスパ高い
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