[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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9: (ﾌﾞｰｲﾓ MMa7-EFdU) 2018/08/08(水)16:52:18.69 ID:gJ76Lpu7M(1) AAS
intelのideepを試したいけど、これってインテルのCPU内のどのリソースを使っているの？ GPU? VLIW命令？
教えてください。
159: (ﾜｯﾁｮｲ bd23-oIkv) 2018/08/25(土)16:15:01.69 ID:XJJEagRp0(1) AAS
ネット検閲を人力でやる国だからな
164(1): (ｱｳｱｳｳｰ Saa1-EM0A) 2018/08/26(日)14:19:30.69 ID:YDdfe8KHa(1) AAS
courseraのmachine learningの開講日が9/3って書いてるけどこれっていつでも好きな時に始められるんじゃなかったんだな
193: (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MM7a-ScIy) 2018/08/28(火)19:39:00.69 ID:wzkZgbuEM(1) AAS
>>187
なぜコンペでXGBoostやランダムフォレストが主流で使われているのか？
適材適所というものがあるのだよ。
232(1): (ﾜｯﾁｮｲ 351e-J7KC) 2018/08/30(木)19:08:50.69 ID:lMDVbSRW0(2/2) AAS
>>231
>特徴量200って少ないのか…
いや、変数200に対してデータ数10000は、
データのほうが少ないのではないか、と
>>ヒステリシスを持っている可能性を考慮するために、プロット上げる方向と下げる方向を別変数にしたほうがいいかも
>これってどういう意味かな…
ヒステリシスを持つ可能性があるため、パラメータは上げる方向と下げる方向、両方測定する
っていう実験物理の基本は知ってるよな？
パラメータ上がる方向と下がる方向は別の変数にしないと区別できないんじゃないか、と
261(1): (ﾗｸｯﾍﾟ MMd1-eZ+R) 2018/09/05(水)14:05:00.69 ID:QYJ58+nmM(1) AAS
素人がこの分野に来るな！
二度と戻ってくるな
303: (ﾌﾞｰｲﾓ MMaf-qEbW) 2018/09/08(土)22:11:42.69 ID:Mc6Ny40VM(1) AAS
そんなあなたにRANSAC
340: (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y) 2018/09/10(月)20:48:45.69 ID:XzQQxj6r0(2/3) AAS
NNﾓﾃﾞﾙなんかｳﾝｺみたいなｴｷｽﾊﾟｰﾄｼｽﾃﾑがはやってた頃からすでに存在する
ｺﾚもきっとな同じ道を歩むことになる
予言するわ
373: (ﾜｯﾁｮｲ 8b80-f65Y) 2018/09/12(水)21:13:35.69 ID:yfKtIfo20(2/3) AAS
文字だけの識別なら数量化I類で十分
数量化I類でもかなりの精度になる
502: (ﾜｯﾁｮｲ ff8a-mEkm) 2018/09/19(水)18:32:49.69 ID:rc2jjf3P0(1) AAS
JUPYTERLAB、まじで統合開発環境になっていやがるな
機能が一気に増えたけど、余計なことまで出来るようになるのは吉か凶か
DSモドキ、機械学習エンジニア(笑)たちの御用達ツールって感じじゃなくなったな
本当にIDEだ。pythonを使って、チームで本格的な開発を行う人たちの強力なプラットホームだわ
557(1): (ﾜｯﾁｮｲ c252-Mczu) 2018/09/24(月)16:12:04.69 ID:6L+7kJR10(1) AAS
>>552
カプセルネットワークの手法だと
各層で獲得した特徴同士の空間的相対位置は正確になるけれど
それでは汎用性がない
脳は空間的相対位置を崩す事もできる
これは記憶している各時間情報を参照して相対位置すら入れ替え可能だからできる
注目した部分の特徴だけを切り取って、別物として貼り付けるのではなく
一定の連続的時間情報部分を切り取って、その部分の特徴を別の連続した時間情報の一部分をキーとして
完全に連結させることができる
だから本当の汎用性を獲得するためには、時間情報の連続的把握が絶対に必要になる
>>553
マルコフ性はこの場合適さない
何故ならば、脳と同様の構造を獲得するためには
過去、現在、未来すべての情報を参照する必要性があるから
598: (ﾜｯﾁｮｲ 5723-qD32) 2018/09/27(木)22:17:45.69 ID:JFP1gXlP0(1) AAS
英語で検索した方が有用な情報多いよ
752(2): (ﾊﾞｯﾄﾝｷﾝ MMbf-FjYh) 2018/10/13(土)11:04:08.69 ID:43imppejM(2/2) AAS
>>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
766: (ﾜｯﾁｮｲ df09-a1T9) 2018/10/15(月)20:07:31.69 ID:E7SbL8Og0(1) AAS
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
820(2): (ｱｳｱｳｲｰ Saf3-AyP3) 2018/10/19(金)17:38:40.69 ID:R1ndva0Ba(5/7) AAS
>>819
なるほど、、ためになります。
そういう実用的な事が書いてある書籍か何かありませんか？
ディープラーニングの本いろいろみて回ったのですが、
理論(数式)責めでドヤってる本か、
ネット見れば分かる程度の初歩的な実装方法書いたような本しかなくて困ってるのですが・・
欲しいのは数式でもチュートリアルでもなく実用性のあるものなのですが。
これ1冊あれば数式読まなくてもモデル選定からチューニングのコツまで分かるみたいな本ないですか？
931: (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-resC) 2018/10/29(月)11:38:09.69 ID:tXMYusEla(1) AAS
でかいネットワークで学習するとむしろ汎化性能が上がるって説もあるよね
941: (ﾜｯﾁｮｲ 511e-o1DS) 2018/10/30(火)13:55:45.69 ID:jHKI7OLI0(1) AAS
この分野、売り逃げがしにくい。
それが良さでもあり悪さでもある
966(1): (ｵｯﾍﾟｹ Srb5-resC) 2018/10/31(水)22:18:31.69 ID:P5/vr7Wfr(1/2) AAS
>>965
データがない未知の場面に出くわしても人間みたく持てる経験と知識を応用出来るかって話だろ
データさえあればって身も蓋もない話
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