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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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751: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa9f-0CBk) [] 2018/10/13(土) 10:31:45.96 ID:I1iISO8ka >>750 本物を本物と言えることも必要 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/751
752: デフォルトの名無しさん (ﾊﾞｯﾄﾝｷﾝ MMbf-FjYh) [sage] 2018/10/13(土) 11:04:08.69 ID:43imppejM >>751 じゃあどうやって識別者は学習していくの？ 教師ありではないんだよね http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/752
753: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa9f-0CBk) [] 2018/10/13(土) 12:02:40.35 ID:I1iISO8ka >>752 ジェネレータが生成したデータか本物のデータかってラベルはGANの枠組みとして付けられるよね GAN自体は教師なしだけど、識別者はこのラベルを使って教師あり学習する http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/753
754: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ df9f-FjYh) [sage] 2018/10/13(土) 12:44:21.13 ID:Ttma0+8g0 識別側の学習には教師ラベルを使ってるってこと？ 識別の学習では普通の分類NNのように本物の画像と正解ラベルを使ってそれらが本物であることを学習させていくってことか じゃあ生成側の学習はどういうしくみ？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/754
755: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ df9f-FjYh) [sage] 2018/10/13(土) 12:46:04.58 ID:Ttma0+8g0 >>753 安価つけ忘れた ID変わったけど>>752です http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/755
756: デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr9b-0CBk) [] 2018/10/13(土) 12:50:36.89 ID:i0XDn4SOr >>754 識別側はデータが本物なら1、偽物なら0を出力するように学習するので、生成側は自分が出力した画像に対して識別側に1を出力させるように学習する http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/756
757: デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MMbf-/tTF) [sage] 2018/10/13(土) 23:46:17.79 ID:H2kFVs7yM >>750 偽物だと判別し続けるモデルに何の価値がある？何にも判別してないではないか？ 言ってておかしいと思わないのか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/757
758: デフォルトの名無しさん (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MMfb-74BK) [sage] 2018/10/14(日) 00:18:48.06 ID:/A1DvWgqM GCPのAutoMLを利用しようと思ったんですけど、プロジェクトを選んでSET UP NOW押すとCustomer bucket missingって出てセットアップ完了しないのですが、今ってAutoML使えないんですか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/758
759: デフォルトの名無しさん (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MMfb-74BK) [sage] 2018/10/14(日) 00:27:21.52 ID:Zxcto2qXM 自己解決 自分で "プロジェクト名-vcm"のバケット作ったら行けました 何故自動で作ってくれないのか… http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/759
760: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｲｰ Sa9b-9ozk) [sage] 2018/10/15(月) 17:10:25.47 ID:XOcEM3KAa CNNの分類による検出器の作り方ですが、 例えばドラレコの映像から人を検出したいとして、 例えば映像を適当な矩形でラスターして人か否かの2出力CNNにかける場合、 学習時にネガティブとして与える映像はどうすればよいですか？ 人以外のあらゆる一般物体を集めてきてネガティブにすれば効果が高いのでしょうか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/760
761: デフォルトの名無しさん (JP 0Hab-4Hut) [sage] 2018/10/15(月) 17:26:36.70 ID:pLFxHPPwH >>760 それだと分類じゃなくて YoloとかSSDとか検出器使ったほうがよくない？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/761
762: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ e7c3-CQ5Q) [sage] 2018/10/15(月) 17:33:34.17 ID:DA9AnZKj0 自動運転ってyoloとかでオブジェクトを単体で視認したあとってif文とかでやってるのそれとも論理プログラミングとか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/762
763: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f9f-PH46) [sage] 2018/10/15(月) 17:55:37.84 ID:slolOmKf0 強化学習 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/763
764: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｲｰ Sa9b-9ozk) [sage] 2018/10/15(月) 17:58:33.61 ID:XOcEM3KAa >>761 検出器を使っていない理由は画像全体にラベリングしたいからです。 それだとsegnetとかをファインチューニングしろ、と言われそうですが ピクセル単位のラベル付けが困難なためです。 結局のところsegnetのようなものをCNN分類を矩形走査することで画像単位ラベルのデータセットのみで作ってみたいということです。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/764
765: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM0b-CQ5Q) [sage] 2018/10/15(月) 18:19:52.50 ID:9QRJdq2GM >763 あーそうだよね。その存在が脳からドロップアウトしてたわ、ありがとう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/765
766: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ df09-a1T9) [] 2018/10/15(月) 20:07:31.69 ID:E7SbL8Og0 BERTの成功とその方向性から垣間見える 脳構造の模倣における連続的時間情報の把握の重要性 俺が>>650で指摘している状態 ＞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 これとBERTで使われている、transformerよりも更に多層化して各層の参照密度を増したAttentionとの間に 共通性を認識できる人がいれば、俺の言い分を理解してもらえるだろう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/766
767: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7fd3-7IED) [sage] 2018/10/15(月) 20:39:32.75 ID:hN5zazbp0 深層学習の話ばっかりだなあ。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/767
768: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 07e0-SmB1) [sage] 2018/10/15(月) 21:31:32.65 ID:E6pr56BO0 私たち日本人の、日本国憲法を改正しましょう。 総ム省の、『憲法改正國民投票法』、でググって みてください。拡散も含め、お願い致します。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/768
769: デフォルトの名無しさん (ｽｯﾌﾟ Sd7f-CyC/) [sage] 2018/10/15(月) 23:56:03.72 ID:9aG3IWOmd >>767 じゃあ違うネタ出してみるとか 確率モデルのpythonライブラリは何使うのが良いかしら http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/769
770: デフォルトの名無しさん (JP 0Hab-4Hut) [sage] 2018/10/16(火) 10:26:37.31 ID:EErsLIkGH >>764 画像全体にラベリングってマルチラベリングしたいってこと？ yoloもssdもラベル作成は矩形単位だよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/770
771: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｲｰ Sa9b-9ozk) [sage] 2018/10/16(火) 11:20:41.82 ID:LVmCdvc6a >>770 例えば、 2cm四方の正方形の画像があった場合 その正方形を1cmの正方形で4分割して 分割した4枚それぞれの正方形の画像が人か人でないか分類したい、 ということです。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/771
772: デフォルトの名無しさん (JP 0Hab-4Hut) [sage] 2018/10/16(火) 11:48:54.78 ID:EErsLIkGH >>771 その分割から分類までやってくれるのが まさにyoloとかssdなんだけど だめなの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/772
773: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ bf8a-Zu1O) [sage] 2018/10/16(火) 15:38:43.59 ID:QWtfESi60 そこんとこyoloしく http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/773
774: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｲｰ Sa9b-9ozk) [sage] 2018/10/16(火) 18:17:43.89 ID:LVmCdvc6a >>772 すいませんちょっと質問の仕方を変えさせていただきます。 入力画像に対して「犬」、「猫」、「それ以外」の3クラスで分類を行いたい場合、 「それ以外」のクラスとしてどのようなデータセットを与えるべきでしょうか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/774
775: デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FFeb-NsMu) [] 2018/10/16(火) 18:25:20.10 ID:YLHbxnbGF one near threeee http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/775
776: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5fdc-JlWZ) [sage] 2018/10/16(火) 18:49:53.13 ID:UuSrgkCV0 与えないという手もあります http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/776
777: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa9f-Zhpk) [] 2018/10/16(火) 19:13:11.22 ID:mtK6WYc4a cifar-10やimagenetの犬猫以外のクラスを与えたら？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/777
778: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ bf67-vW7c) [sage] 2018/10/16(火) 19:50:22.81 ID:tz34EJAO0 この質問２ヶ月くらい続いてるやつではｗ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/778
779: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a71e-JlWZ) [sage] 2018/10/16(火) 19:51:50.12 ID:Mw6GhB3d0 >>774 >「それ以外」のクラスとして 2クラス分類で 犬 1 0 猫 0 1 それ以外 0 0 とする。やったことないけど。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/779
780: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f08-BBzf) [sage] 2018/10/16(火) 20:00:36.33 ID:REwKrz4C0 データセットって訓練データとテストデータに分けるんだな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/780
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