[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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123(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa4f-YM2i) 2018/08/19(日)00:41:04.65 ID:aQs7Jxhqa(1) AAS
>>119
買う側が技術のこと分かってないんだから動作の説明など適当にごまかしても問題ない
151: (ｽｯﾌﾟ Sdea-Iibt) 2018/08/24(金)22:17:03.65 ID:44W3Jl8Zd(1) AAS
普通に働いてたらkaggleとかやる時間ないってw
227: (ｱｳｳｨﾌ FF19-jOsm) 2018/08/30(木)15:21:00.65 ID:RB/VojpjF(1) AAS
民間ロケットかω
282: (ｱｳｱｳｳｰ Sa77-fYFo) 2018/09/06(木)17:46:24.65 ID:n8sIsSj/a(1) AAS
個人で10万円台のPCでkaggleコンペの賞金圏内って狙えるものなの？
341: (ﾜｯﾁｮｲ c78a-fTNn) 2018/09/10(月)20:57:12.65 ID:MuwSsVH00(1/2) AAS
予言（笑）
636(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sadb-VGrh) 2018/10/02(火)20:06:47.65 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？
638: (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) 2018/10/03(水)00:45:53.65 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
662: (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-EJHQ) 2018/10/03(水)19:49:21.65 ID:+58IDnbyd(8/8) AAS
とんくす
684(1): (ｽｯｯﾌﾟ Sd70-qFZH) 2018/10/04(木)22:49:09.65 ID:Y2bv5t2ed(1/2) AAS
>>678
良くも悪くも学生の趣味の域をこえてないのが残念。こえる気もないのかもしれんが
705: (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-VI3z) 2018/10/07(日)05:08:20.65 ID:xO6NYQqFa(1) AAS
>>701
著作権で言えば
著作者人格権とか著作権に関する権利の一部は
日本の法律ではなくならないはず
718(1): (ﾜｯﾁｮｲ d980-A6IM) 2018/10/07(日)21:24:55.65 ID:mIq+f5AO0(1) AAS
外部ﾘﾝｸ[pdf]:arxiv.org
> 3.2 Global Average Pooling
> ・・・
> However, the fully connected layers are prone to overfitting, thus hampering the generalization ability
> of the overall network. Dropout is proposed by Hinton et al. [5] as a regularizer which randomly
> sets half of the activations to the fully connected layers to zero during training. It has improved the
> generalization ability and largely prevents overfitting [4].
> In this paper, we propose another strategy called global average pooling to replace the traditional
> fully connected layers in CNN.
721: (ﾜｯﾁｮｲ 671e-XM+q) 2018/10/08(月)11:41:22.65 ID:99LuQJTy0(1) AAS
なんと！あのアナコンダが！
っていうほどのもんじゃないな
733: (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-DeRO) 2018/10/10(水)00:36:06.65 ID:FD95EKzWa(1) AAS
このネタ同じ人？
768: (ﾜｯﾁｮｲ 07e0-SmB1) 2018/10/15(月)21:31:32.65 ID:E6pr56BO0(1) AAS
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。
842(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sae2-6bZA) 2018/10/20(土)18:39:36.65 ID:AUqXYm6Fa(1) AAS
>>834
フォトショップを知識がなくても使いこなせるのはアルゴリズムが成熟していて大半の処理は裏方で自動でこなしてくれてるから
機械学習では自動で問題毎に自動で最適な処理をできる技術がまだ確立されていないから、ツール的に軽く触っただけで良い結果を得るのは難しいよ
973: (ﾜｯﾁｮｲ cadc-ZA70) 2018/11/01(木)11:00:15.65 ID:HdmsTef60(1) AAS
>>969
意味を把握した思考もどきがやりたいなら
多分、言語処理のKingとQueenの話の方が例題として適切
切り株と椅子だと形状の特徴で学習してるだけぽい
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