[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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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
画像ﾘﾝｸ
852: (ﾌﾞｰｲﾓ MMbf-Vzs6) 2018/10/21(日)08:54 ID:Cf36qMnJM(2/2) AAS
あー最新版TensorflowではmacのGPUサポートしてないわ
853: (ﾜｯﾁｮｲ 978a-7PZ0) 2018/10/21(日)09:46 ID:IzQUIvSq0(1) AAS
>>849
AICはねｗ
854: (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-khf9) 2018/10/21(日)10:11 ID:MsXt9/J70(3/6) AAS
最近edX初めてめっちゃいいよな
855: (ﾜｯﾁｮｲ 2a23-nBLa) 2018/10/21(日)10:24 ID:Pb7O8TaX0(1) AAS
courseraの"How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers"っての始めたけど、
これはムズいわ
まず、ロシア人が何を言ってるのか聞き取れない
856: (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-khf9) 2018/10/21(日)10:38 ID:MsXt9/J70(4/6) AAS
ロシア語はきついわ
857: (ﾜｲｰﾜ2 FFa2-T/6m) 2018/10/21(日)11:29 ID:sjXodBVwF(1) AAS
>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」
ほんそれ
858(1): (ｱｳｱｳｲｰ Saf3-AyP3) 2018/10/21(日)13:35 ID:Ya81v9Q1a(1) AAS
>>848
最先端のネットワークはモチロンそうでいいと思うのですが、
DropoutやらReLUとか組み込んだCNNならもう流行りだして2,3年は経ってると思うので
それくらいの構造のCNNでimagenetのような分類タスクしようと思った時にモデル選定とかどうチューニングしたらいいとかある程度まとめてくれてるような書物があったらいいなと思いました。
859: (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx) 2018/10/21(日)14:04 ID:MsXt9/J70(5/6) AAS
>>858
あるのでは
860: (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-+WKx) 2018/10/21(日)14:07 ID:MsXt9/J70(6/6) AAS
最近の書籍だと直感ディープラーニングとか
861: (ｱｳｱｳｳｰ Sa9f-yEbU) 2018/10/21(日)16:57 ID:SdRIg5RYa(1) AAS
あれこれ楽すること考える前にCourseraの有名な機械学習コースのシラバスの各項目をざっくりとでも他人に説明できないレベルならCourseraやるのが一番手っ取り早い
862: (ﾜｯﾁｮｲ 978a-7PZ0) 2018/10/21(日)17:34 ID:fxS7+DP10(1) AAS
Coursera教に入信すれば救われます
863: (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-khf9) 2018/10/22(月)13:50 ID:DttoQmKL0(1/2) AAS
なんかスレ面白くなくなったな
864(1): (ﾜｯﾁｮｲ bfa0-wazy) 2018/10/22(月)14:08 ID:hF2/Is9u0(1) AAS
じゃ、chainerの話でもするか！
日本の会社なのに公式に日本語ドキュメントがないやん、とか
865: (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-khf9) 2018/10/22(月)14:26 ID:DttoQmKL0(2/2) AAS
>>864
世界を狙っとるんやない？
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