[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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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？
866(1): (ｵｯﾍﾟｹ Srb3-6bZA) 2018/10/22(月)14:37 ID:zvg+yeJrr(1) AAS
CEATECでPFNが出してた片付けロボットすごいよな
867: (ｱｳｱｳｳｰ Sa9f-J5Ba) 2018/10/22(月)14:48 ID:go7C76bPa(1) AAS
いい感じのクロスモーダルモデル考えたけど適用事例が思い付かない
868(1): (ｻｻｸｯﾃﾛ Spb3-Mv/o) 2018/10/22(月)19:35 ID:M3H01wI/p(1) AAS
>>866
物体検出、物体判別、位置特定は他の所でも出来るんじゃね？
その正確さとかが実用になるかどうかだろうけど
869: (ｱｳｱｳｴｰ Sae2-6bZA) 2018/10/22(月)19:59 ID:8nbAtIu2a(1) AAS
>>868
それらを現実世界のロボットの動作に結びつけるのは難しい
あと口頭で指示も出せるらしい
870: (ｱｳｱｳｳｰ Sa9f-BwMv) 2018/10/22(月)22:45 ID:IVZcl8cFa(1) AAS
PFNロボのアピールポイント:
・衣類の画像認識ができる(衣類、布は置き方によって形状が大きく変わるため難度が高かった)
・対象によって掴む位置、掴み方を変える(けん玉は棒の部分を掴むなど)
・日本語の命令に従い行動できる
・ラフな言い方、ジェスチャーを認識できる(指差しながら「あそこに片付けて」で認識できる)
・展示会の騒音、変化する照明環境で1日連続稼働できる
871: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spb3-SqDF) 2018/10/23(火)09:47 ID:ruDoWt35p(1) AAS
どこもかしこも画像データを扱う事を前提として文章書いてるから嫌になってくる
872: (ﾜｯﾁｮｲ 1adc-Pr2h) 2018/10/23(火)10:02 ID:2OPbXDwm0(1) AAS
二ーズは疑問だけど、頭の固い機械制御の業界には良い刺激
873: (ﾜｯﾁｮｲ a68a-7PZ0) 2018/10/23(火)10:19 ID:bd7/TlGt0(1) AAS
緩い機械制御（LOL）
874: (ﾜｯﾁｮｲ f323-UnLy) 2018/10/23(火)10:59 ID:2b6Tbph30(1/2) AAS
メリットが分かりやすい分野で教科書書いたら、参入者が増えるから先行者は嫌がるもの
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