[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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620(1): (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-yIO0) 2018/09/30(日)05:53 ID:qu8/Df54d(2/3) AAS
>>616
2はそれじゃ無理
621(1): (ﾜｯﾁｮｲ 971e-ZVm4) 2018/09/30(日)05:55 ID:vyqR8BGx0(2/2) AAS
>>619
できる見込み立たなかったら出来ないって言うよ
622: (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-yIO0) 2018/09/30(日)06:00 ID:qu8/Df54d(3/3) AAS
>>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。
623: (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-QmoO) 2018/09/30(日)06:23 ID:/+1iIgD2a(1) AAS
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。
624: (ｱｳｱｳｳｰ Sadb-VGrh) 2018/09/30(日)09:48 ID:ec4AtTFMa(1) AAS
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
625: (ﾜｯﾁｮｲ 7708-LSDD) 2018/10/01(月)18:25 ID:LX/fpUaV0(1) AAS
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
画像ﾘﾝｸ
626: (ｱｳｳｨﾌ FFdb-+W5L) 2018/10/02(火)10:08 ID:+xKncks4F(1) AAS
本屋の棚は賑わってるが粗製乱造
627: (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) 2018/10/02(火)14:00 ID:2AKCrptK0(1/3) AAS
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
628: (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-QmoO) 2018/10/02(火)14:42 ID:NniAR04ea(1) AAS
NLP やるなら PyTorch がもう主流だけどな
629: (ﾜｯﾁｮｲ 572d-tkFK) 2018/10/02(火)15:23 ID:vWOGvfhl0(1) AAS
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？
630: (ｴﾑｿﾞﾈ FFbf-+W5L) 2018/10/02(火)15:43 ID:yDKwoLm6F(1) AAS
うむ
631: (ﾜｯﾁｮｲ bf8a-S4i9) 2018/10/02(火)17:16 ID:87pQjPQD0(1) AAS
むう
632: (ｱｳｱｳｳｰ Sadb-VGrh) 2018/10/02(火)17:56 ID:0PhHaGOIa(1) AAS
クラウドでやるのと実機用意するのとどっちが安いか
633: (ﾜｯﾁｮｲ 5723-qD32) 2018/10/02(火)18:13 ID:cO79peqD0(1) AAS
データ量次第としか
634: (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) 2018/10/02(火)18:41 ID:2AKCrptK0(2/3) AAS
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
635: (ﾜｯﾁｮｲ 9f23-S4i9) 2018/10/02(火)19:43 ID:+CsxoQN10(1) AAS
学習中に不明な原因で接続が切れてた時の絶望感
636(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sadb-VGrh) 2018/10/02(火)20:06 ID:Fw3dw3lVa(1) AAS
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？
637: (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) 2018/10/02(火)22:59 ID:2AKCrptK0(3/3) AAS
>>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
638: (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) 2018/10/03(水)00:45 ID:+7Euz2g60(1/5) AAS
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
639: (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-EJHQ) 2018/10/03(水)01:19 ID:jfGK+xYpd(1) AAS
脳構造だからうまくいくわけではない。
640: (ﾜｯﾁｮｲ 9f65-i+ik) 2018/10/03(水)01:29 ID:dkrkSoVO0(1) AAS
神経構造なんかは既に解明されてるけど
そうなるとしか分かっていない回路形成の発生学とか
関与しているらしいけど何してるのかいまいち分かっていないグリア細胞とか
こっちの方がモデリングをする上で重要だと思うけどね
今のMLでは生物の機能の一部を模擬してるだけに過ぎない
641: (ﾜｯﾁｮｲ 37a5-VkMC) 2018/10/03(水)05:14 ID:qbq9gQbU0(1) AAS
脳の機能（笑）哲学（笑）
642: (ﾜｯﾁｮｲ 971e-ZVm4) 2018/10/03(水)07:10 ID:1cI2REY30(1) AAS
哲学の成功は論理学と実証主義で完成したと思うよ
643(2): (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-EJHQ) 2018/10/03(水)12:26 ID:+58IDnbyd(1/8) AAS
脳モデルはあくまでNN、DL起案者が何をモデルとして数学モデル化したかであり、NN、DLは脳モデルそのものではない。
また、そもそも脳モデルが最適なモデルかどうかはまだ証明が存在しない。
たまたまDLがよい結果出たからそう言われてるだけ。
脳モデルが最適かどうかという前提を何も示さずに、研究者のなかに、『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のを見ると、滑稽に思う。
644: (ﾜｯﾁｮｲ 57c3-aemA) 2018/10/03(水)12:28 ID:sAnPmpeI0(1) AAS
なぜ最適を求める？
645: (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-EJHQ) 2018/10/03(水)12:30 ID:+58IDnbyd(2/8) AAS
よりよい結果が出たらそっちを採用するだけ。
それが脳モデルになるとは限らない
646(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9f23-aemA) 2018/10/03(水)12:31 ID:in1HBOwn0(1/2) AAS
>>643
ほんこれなんだよね
Andrew NgもDLを脳に結びつけて説明するのは、誤解が多いから止めたって言ってたわ
647: (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-EJHQ) 2018/10/03(水)12:32 ID:+58IDnbyd(3/8) AAS
世にこれだけディープラーニングが広まったのは、脳モデルの説明による功績が大きいけどな
648: (ｱｳｱｳｳｰ Sadb-VGrh) 2018/10/03(水)12:35 ID:d+kLgL6ia(1) AAS
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
649: (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-EJHQ) 2018/10/03(水)12:37 ID:+58IDnbyd(4/8) AAS
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。
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