[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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43: (ﾜｯﾁｮｲ cb9b-0FQr) 2018/08/11(土)13:41:33.80 ID:KC+spD7B0(1) AAS
機械学習とその他の統計分析の手法の選択って
元データがほとんど定量的な数値だったら機械学習、
データに文字列とか定性的なカテゴリ型を多く含むのだと
したら重回帰分析とかピボットテーブルみたいな切り分けでいいの？
117: (ｱｳｱｳｶｰ Sa0f-sl5h) 2018/08/18(土)21:03:11.80 ID:2IERUvwIa(1) AAS
コストばかり考えて中味のわからないままプログラムが書けない人が組み立てる
バグなどの修復ができずによけいにコストがかかるという
122: (ﾜｯﾁｮｲ cb1e-QxOT) 2018/08/19(日)00:23:40.80 ID:fJG8ZjLF0(1/2) AAS
超簡単なことだけのＡＩ融資審査
ライブラリの機能そのままのソフト
そもそも機械学習使ってない自称ＡＩ
こんなのが世の中にあふれてる
143: (JP 0H49-N245) 2018/08/23(木)10:00:35.80 ID:OjwP8SxPH(1) AAS
トヨタも虜にする｢天才が憧れる天才｣AI企業
外部ﾘﾝｸ:www.businessinsider.jp
203: (ｱｳｱｳｴｰ Sa52-F86p) 2018/08/29(水)04:08:11.80 ID:4LmLfDb3a(1) AAS
>>96
多数決システムにすれば良い
216: (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-0TOv) 2018/08/30(木)08:25:09.80 ID:sbjDtq1ra(2/3) AAS
>>215
全く同じレスを繰り返し見た記憶がある。まだスレ見てたんだな。
前にも書いたけど、例外があることは全く反論にならないからな。現状はトレンド見ろ つ
外部ﾘﾝｸ:trends.google.co.jp
326(1): (ﾜｯﾁｮｲ c78a-fTNn) 2018/09/10(月)09:33:18.80 ID:m4rWRRun0(1) AAS
DLは沈みかけた船である
363(3): (ｱｳｰｲﾓ MM77-rIyb) 2018/09/12(水)16:05:15.80 ID:qQh33xQPM(1/2) AAS
クラス外のデータの排除に効率的な方法は何ですか？
例えば、0〜9の数字10クラスのネットワークに「b」の文字を入力する場合を考えた時に
理想的には全クラス10%くらいの確率ラベルを持ってくれたらいいのですが
恐らく結果は6が高確率で帰ってくる気がします。
適当に数字以外の文字を詰め込んで11個目のunknownクラスを作ることは効果があるのですか？
367: (ｱｳｰｲﾓ MM77-rIyb) 2018/09/12(水)19:54:51.80 ID:qQh33xQPM(2/2) AAS
>>364
(自分なりに)もう少し分かりやすく書き下しますと、
この世のありとあらゆる果物が成ってる木があるとして、
この木の画像の中から、リンゴとミカンとブドウを見つけて自動収穫したいタスクがあるとします。
リンゴとミカンとブドウの画像を学習させて分類器を作ったのですが、青リンゴやデコポンやマスカットが学習させた果物と誤認識されて収穫されてしまいます。
学習せた3つの果物以外は収穫したくないので、認識して欲しくないのですがどうすれば良いですか？ということです。
(分かりにくかったらすみません。)
444(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sadf-HwcP) 2018/09/15(土)17:10:33.80 ID:VTJ0VoCAa(2/6) AAS
>>443
既存のクラスとかライブラリを一切使わないってこと？
コレクションとか配列とかもいちいち自分で管理するの？
もし仮にそうだとしたらそれを扱うような機能や関数を自分で作ってそれを利用するけどね
そこら辺は既存のライブラリ使っても結果への影響はほとんど変わらない
542: (ﾜｯﾁｮｲ 8667-SLjp) 2018/09/22(土)13:51:54.80 ID:IfrUT1bl0(3/3) AAS
ダジャレスレ
650(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9fda-aQox) 2018/10/03(水)13:20:41.80 ID:+7Euz2g60(2/5) AAS
CSなんて結局は計算能力との兼ね合いだからな
仮に完全に脳構造を模倣したモデルを組み上げたとしても
それがクソ重くて現行の計算資源で回らなけりゃクソだとしか評価されん
かといって脳構造の模倣や考察を放棄するのは適切じゃない
世界モデルもこっちよりだし、強化学習をやるためには避けられないだろう
問題はRNN,LSTMでは事象における連続した時間情報をあまり学習できてないってことだな
TransformerとUTは時間間隔をと位置情報を特徴に埋め込む事で
マルチヘッドセルフattentionにそれらを処理させているが
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
計算力はどうせなんとかなるだろうし
誰かが気づけば、あと10数年で汎用AI完成するんじゃね
835: (ﾌﾞｰｲﾓ MM17-U0v0) 2018/10/20(土)16:48:12.80 ID:n6bj2eyUM(1) AAS
proでもディスクリートGPUが載ってるかどうかはモデルによる。
885: (ｱｳｱｳｲｰ Saf3-AyP3) 2018/10/23(火)22:19:45.80 ID:BDP8ufz9a(2/2) AAS
>>883
inceptionv3のimagenetです
893: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spb3-nhr+) 2018/10/24(水)20:34:04.80 ID:GjsFXG0cp(1) AAS
>>892
＞最初のプロパティみたいなの
これって何？
920: (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-resC) 2018/10/28(日)11:39:15.80 ID:EoM4jV8ha(1/2) AAS
>>913
わかる
970: (ﾜｯﾁｮｲ 8bb3-uZMJ) 2018/11/01(木)05:25:09.80 ID:KHSnGnhJ0(1) AAS
>>961
そしたら身体持たせて学習(実体験)積んで
痛い目に合わせないとダメやろ
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