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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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6: デフォルトの名無しさん (ｱｳｰｲﾓ MMa7-HbjE) [sage] 2018/08/07(火) 19:50:22.13 ID:8zVziv3vM 乙松 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/6
196: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6681-ScIy) [sage] 2018/08/28(火) 23:48:29.13 ID:/fs3ieZp0 >>195 CNN http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/196
217: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-0TOv) [sage] 2018/08/30(木) 08:28:14.13 ID:sbjDtq1ra TensorFlow も含めると つ https://trends.google.co.jp/trends/explore?cat=5&q=tensorflow,keras,chainer http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/217
244: デフォルトの名無しさん (ﾏｸﾄﾞ FFe1-J7KC) [sage] 2018/08/31(金) 20:35:34.13 ID:1Ee7C22hF 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/244
286: デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MMaa-qEbW) [sage] 2018/09/06(木) 19:34:02.13 ID:WZQ2BMHpM >>281 コホーネンこそ至高(嘘) http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/286
333: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 16e7-8LvS) [] 2018/09/10(月) 16:07:18.13 ID:vhv/YhfM0 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/333
415: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 77a5-47pW) [sage] 2018/09/14(金) 22:05:30.13 ID:exBB8l6d0 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… http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/415
440: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 57eb-+ow7) [sage] 2018/09/15(土) 16:14:19.13 ID:81XKWb5c0 >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/440
479: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 578a-+ow7) [sage] 2018/09/17(月) 15:07:41.13 ID:r0SMjS9V0 明日はどっちだ！ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/479
537: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa4a-nL3Z) [] 2018/09/22(土) 11:26:26.13 ID:K4iJB0qOa ディープラーニングだけが機械学習じゃないよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/537
554: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa25-V+nN) [] 2018/09/24(月) 09:09:25.13 ID:ekT6BbXIa >>551 chainerのサンプルコードの方が楽。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/554
586: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MMb6-MiFZ) [sage] 2018/09/26(水) 14:20:02.13 ID:iQ/1ta8NM >>584 qtクラスタリングとかどうよ？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/586
663: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 778a-S4i9) [sage] 2018/10/03(水) 20:20:45.13 ID:/V77wCG20 くず http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/663
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
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
817: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｲｰ Saf3-AyP3) [sage] 2018/10/19(金) 16:54:39.13 ID:R1ndva0Ba >>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？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/817
831: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa9f-S/Dd) [sage] 2018/10/20(土) 00:58:23.13 ID:2DsZDK0Sa 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/831
863: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 53c3-khf9) [sage] 2018/10/22(月) 13:50:58.13 ID:DttoQmKL0 なんかスレ面白くなくなったな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/863
886: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Spb3-V5Rj) [sage] 2018/10/23(火) 23:35:10.13 ID:7LErHcLzp 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/886
988: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ d78a-Naq+) [sage] 2018/11/03(土) 07:19:41.13 ID:HkPHzurE0 xeon phi はいいぞう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/988
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