[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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341: (ﾜｯﾁｮｲ c78a-fTNn) 2018/09/10(月)20:57 ID:MuwSsVH00(1/2) AAS
予言（笑）
342: (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y) 2018/09/10(月)21:02 ID:XzQQxj6r0(3/3) AAS
ｴｷｽﾊﾟｰﾄｼｽﾃﾑみたいな山盛りのｳﾝｺができると
予言してるﾜｹ
343: (ﾌﾞｰｲﾓ MM97-QmBv) 2018/09/10(月)21:08 ID:PkSNOikBM(1) AAS
20年前エキスパートシステムやってた大学の先生がAIメチャメチャdisってたな。講義で学生相手に悲観的なことばっか言ってな。今どうしてんだろ。ヒャッハー?
344: (ﾜｯﾁｮｲ c78a-fTNn) 2018/09/10(月)21:18 ID:MuwSsVH00(2/2) AAS
物体認識も人工知能（NNでない奴）だったね
345: (ﾜｯﾁｮｲ 4f8a-7Kzs) 2018/09/10(月)21:54 ID:KNaZjqz80(1/2) AAS
>>336
比較した上で一点だそ
346: (ﾜｯﾁｮｲ 4f8a-7Kzs) 2018/09/10(月)21:59 ID:KNaZjqz80(2/2) AAS
まあ、一人でよいから飛び抜けた天才がいればよい話
347: (ﾜｯﾁｮｲ 17c3-w21S) 2018/09/11(火)00:27 ID:NOGFJ9cK0(1) AAS
なんだ俺のことか…
348: (ﾜｯﾁｮｲ a31e-O+me) 2018/09/11(火)01:13 ID:CF7cPemC0(1) AAS
中級者向けの記事なんて書いても利益にならんからな
初心者向けなら宣伝になって仕事の依頼がくることも期待できるが
349: (ﾜｯﾁｮｲ ae67-bLrU) 2018/09/11(火)08:52 ID:iNoPJA0t0(1) AAS
もう少しきれいな言葉で語りませんか？
350: (ﾜｯﾁｮｲ 1667-QmBv) 2018/09/11(火)10:11 ID:fg41yUTF0(1) AAS
確かにお前ら中華スマホスレ以下
351: (ﾜｯﾁｮｲ c78a-fTNn) 2018/09/11(火)12:14 ID:4gQtUupo0(1) AAS
割れ鍋に綴じ蓋
352: (ｱｳｱｳｳｰ Sa77-fYFo) 2018/09/11(火)12:30 ID:6r2pdA4Ca(1) AAS
技術記事自体で利益出そうと考えること自体が技術者としての本来の在り方から乖離してるけどね
353: (ﾌﾞｰｲﾓ MM97-iA6g) 2018/09/11(火)12:34 ID:7J4Wi8hoM(1) AAS
技術がカネにならない日本はおかしい。シリコンバレーの後追いしかしてないフリーライダー。
354: (ﾜｯﾁｮｲ c78a-fTNn) 2018/09/11(火)13:25 ID:QkogAA+k0(1) AAS
技術がないだけの話
355: (ｱｳｳｨﾌ FF77-x/oF) 2018/09/11(火)14:33 ID:pwo3DQbpF(1) AAS
この本おすすめですか？
外部ﾘﾝｸ:www.amazon.co.jp
356: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMaa-mpdH) 2018/09/11(火)15:52 ID:RLpo6MncM(1) AAS
いいえ
357: (ﾜｯﾁｮｲ 13b3-rySY) 2018/09/11(火)18:00 ID:yZhXOY2F0(1) AAS
クラス分類できへんねやったら回帰分析しかないんですか？
358: (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y) 2018/09/11(火)23:32 ID:i7axZbyN0(1) AAS
1層のNNは回帰分析と同じだからな
359(2): (ﾜｯﾁｮｲ 7a23-fTNn) 2018/09/12(水)07:04 ID:YcGHenXr0(1) AAS
人間の脳のように学習するって誇大広告じゃね？
中身はロジスティック回帰を何層もやってるだけじゃん
360: (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Spab-r7Fj) 2018/09/12(水)08:09 ID:ViqDYntmp(1) AAS
>>359
そう思うなら一つのロジスティック回帰を再帰的に使って同じ結果を出せるか実験してみたらいいのでは？
361(1): (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMaa-TilJ) 2018/09/12(水)08:13 ID:whXEmiXCM(1) AAS
一つのロジスティック回帰では無理だろ
>>359 はそんな事言ってないし
362: (ﾜｯﾁｮｲ 1667-QmBv) 2018/09/12(水)12:09 ID:O9T0GfKp0(1) AAS
人間の脳も所詮ロジスチック回帰ってこと。。。
363(3): (ｱｳｰｲﾓ MM77-rIyb) 2018/09/12(水)16:05 ID:qQh33xQPM(1/2) AAS
クラス外のデータの排除に効率的な方法は何ですか？
例えば、0〜9の数字10クラスのネットワークに「b」の文字を入力する場合を考えた時に
理想的には全クラス10%くらいの確率ラベルを持ってくれたらいいのですが
恐らく結果は6が高確率で帰ってくる気がします。
適当に数字以外の文字を詰め込んで11個目のunknownクラスを作ることは効果があるのですか？
364(1): (ﾜｯﾁｮｲ ae8a-Y6TH) 2018/09/12(水)19:36 ID:YQnfCYrX0(1/3) AAS
>>363
こっちが専門じゃないだけかもしれないけど、おそろしく何を言ってるのか分からない
deep learningのような分類器で、画像データを10のクラスに仕分けたいけど、
特定のクラスに偏りが生まれるからどうすれば良いかということか
一般論として、deep learningならば、ノイズを混ぜるのは場合によりけりだけど有効だろ
新しいクラスを作るのは、ちょっとわからんなあ
365: (ﾜｯﾁｮｲ ae8a-Y6TH) 2018/09/12(水)19:40 ID:YQnfCYrX0(2/3) AAS
データを多く仕分けられるクラスに、データが仕分けられにくくなるように
損失関数に、データ量に比例して増えるペナルティーを追加すればいいんじゃないか
366: (ﾜｯﾁｮｲ ae8a-Y6TH) 2018/09/12(水)19:47 ID:YQnfCYrX0(3/3) AAS
一回限りの分析なら、手入力で特定のクラスの損失関数に
手入力でペナルティーを追加して、そのクラスに分類されにくくするのも手だと思うんですよ？
そんなやり方でも、いちおう分析結果は平らにはなるよね。たぶん。わからんけど
367: (ｱｳｰｲﾓ MM77-rIyb) 2018/09/12(水)19:54 ID:qQh33xQPM(2/2) AAS
>>364
(自分なりに)もう少し分かりやすく書き下しますと、
この世のありとあらゆる果物が成ってる木があるとして、
この木の画像の中から、リンゴとミカンとブドウを見つけて自動収穫したいタスクがあるとします。
リンゴとミカンとブドウの画像を学習させて分類器を作ったのですが、青リンゴやデコポンやマスカットが学習させた果物と誤認識されて収穫されてしまいます。
学習せた3つの果物以外は収穫したくないので、認識して欲しくないのですがどうすれば良いですか？ということです。
(分かりにくかったらすみません。)
368: (ﾜｯﾁｮｲ a31e-O+me) 2018/09/12(水)20:00 ID:VFbeL2mC0(1) AAS
わかりにくくなったよ
369(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa77-fYFo) 2018/09/12(水)20:02 ID:hCIGPJ5ma(1) AAS
>>363が言いたいのは数字画像を読み込んで数値を出力したい、ただし入力が数字でない画像だったら数字でないと出力させたいってことだろう
370: (ﾜｯﾁｮｲ b3eb-fTNn) 2018/09/12(水)20:36 ID:WakPudgX0(1) AAS
数字以外の画像を適当に[0.1..0.1]のベクトルになる教師データとして流し込めば
そういう分類器ができるんじゃないの
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