[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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6: (ｱｳｰｲﾓ MMa7-HbjE) 2018/08/07(火)19:50:22.13 ID:8zVziv3vM(1) AAS
乙松
196: (ﾜｯﾁｮｲ 6681-ScIy) 2018/08/28(火)23:48:29.13 ID:/fs3ieZp0(1) AAS
>>195
CNN
217: (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-0TOv) 2018/08/30(木)08:28:14.13 ID:sbjDtq1ra(3/3) AAS
TensorFlow も含めると つ
外部ﾘﾝｸ:trends.google.co.jp
244(1): (ﾏｸﾄﾞ FFe1-J7KC) 2018/08/31(金)20:35:34.13 ID:1Ee7C22hF(2/2) AAS
ランダムフォレストは不純度の減少に関係ある特徴量を重要度でピックアップしてくれるだけだから
故障の原因を調べるなら、むしろ関係のない特徴量を削ったり、選択したりする方に
機械学習を使うべきだと思うんだ
ロジスティック回帰とか、KNNにSBSを適用するとか
いきなりランダムフォレストでがばっとやってるなら雑過ぎると思う
あと装置について何も知らないなら
分析結果を提出して仕事完了以外に何も出来ない気がするんだけど
286: (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MMaa-qEbW) 2018/09/06(木)19:34:02.13 ID:WZQ2BMHpM(1) AAS
>>281
コホーネンこそ至高(嘘)
333(1): (ﾜｯﾁｮｲ 16e7-8LvS) 2018/09/10(月)16:07:18.13 ID:vhv/YhfM0(1) AAS
海外IT大手勤めかPFNか東大松尾研関連の人のTwitterやスライドは参考になる
あとarxivで論文読んでレビューしてる人達(一次)も参考になる
それに海外にさきがけて論文内容を実装してる人とそのgithub
QiitaでCNN,RNN,LSTM,GANなどのモデルの基礎を詳細に解説してる記事は初心者〜中級者には参考になる
でも日本の情報は大体ここまでだね
日本で画期的なモデル作り出してsota達成してる人なんていないし
業務応用の事例は基本的に社外秘だから表に出てこない
415(1): (ﾜｯﾁｮｲ 77a5-47pW) 2018/09/14(金)22:05:30.13 ID:exBB8l6d0(1) AAS
低学歴超初心者のゴミの俺が機械学習の勉強して5ヶ月
今更だけど統計の知識って避けて通れない気がしてきた
ここの人達はそういう知識も持ってるのかな…
機械学習でいっぱいいっぱいだけどやれるか俺…
440: (ﾜｯﾁｮｲ 57eb-+ow7) 2018/09/15(土)16:14:19.13 ID:81XKWb5c0(6/8) AAS
>>439
そうなんですね
まずはプログラムを動かしてから
パラメータをかえていって使い方を覚えるみたいな感じで勉強してきたので…
とりあえず動かしてみたかったんですけど
479: (ﾜｯﾁｮｲ 578a-+ow7) 2018/09/17(月)15:07:41.13 ID:r0SMjS9V0(1) AAS
明日はどっちだ！
537: (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z) 2018/09/22(土)11:26:26.13 ID:K4iJB0qOa(3/3) AAS
ディープラーニングだけが機械学習じゃないよ
554(2): (ｱｳｱｳｳｰ Sa25-V+nN) 2018/09/24(月)09:09:25.13 ID:ekT6BbXIa(1) AAS
>>551
chainerのサンプルコードの方が楽。
586: (ﾌﾞｰｲﾓ MMb6-MiFZ) 2018/09/26(水)14:20:02.13 ID:iQ/1ta8NM(1) AAS
>>584
qtクラスタリングとかどうよ？
663: (ﾜｯﾁｮｲ 778a-S4i9) 2018/10/03(水)20:20:45.13 ID:/V77wCG20(1) AAS
くず
754(1): (ﾜｯﾁｮｲ df9f-FjYh) 2018/10/13(土)12:44:21.13 ID:Ttma0+8g0(1/2) AAS
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？
776: (ﾜｯﾁｮｲ 5fdc-JlWZ) 2018/10/16(火)18:49:53.13 ID:UuSrgkCV0(1) AAS
与えないという手もあります
817(1): (ｱｳｱｳｲｰ Saf3-AyP3) 2018/10/19(金)16:54:39.13 ID:R1ndva0Ba(3/7) AAS
>>813
なるほど。。
それなら素人考えですと、
imagenetの画像を犬とそれ以外の2クラスに分けて
2クラス分類で学習させたネットワークは
その検出器と比べて認識力ではほぼ等価と見なせますか？
831: (ｱｳｱｳｳｰ Sa9f-S/Dd) 2018/10/20(土)00:58:23.13 ID:2DsZDK0Sa(1) AAS
正例と負例の訓練データ数が全く桁違いの場合って割と多いと思うんだけど
例えば機械の故障判定とか製品の不良判定とか、正常データが大量にあって異常データは僅かになるのが典型的
その場合全て正常と判定するモデルの正解率は高くなるが、混同行列見たりF1値を評価指標にすればそんなのは非常に悪い学習結果と判断できるから排除できる
863: (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-khf9) 2018/10/22(月)13:50:58.13 ID:DttoQmKL0(1/2) AAS
なんかスレ面白くなくなったな
886: (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Spb3-V5Rj) 2018/10/23(火)23:35:10.13 ID:7LErHcLzp(1) AAS
データ分析の基礎的な部分をちゃんと身につけないとと思って統計の勉強始めた
学のある人なら当たり前に知ってる事なんだろうけど自分には知らない事ばかりで結構面白いって感じた
多分最初だからこう思うだけかもしれないけど
988: (ﾜｯﾁｮｲ d78a-Naq+) 2018/11/03(土)07:19:41.13 ID:HkPHzurE0(1) AAS
xeon phi はいいぞう
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