[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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187(3): (ﾗｸｯﾍﾟ MMed-NdIa) 2018/08/28(火)15:17 ID:DCHZu+I+M(2/3) AAS
ディープじゃない機械学習って学ぶ意味ある？
素人の素朴な疑問でごめん
sklearnはデータ分割する時くらいしか使わないなあって思って
225(5): (ｻｻｸｯﾃﾛ Spf1-Mm8o) 2018/08/30(木)14:31 ID:Aa6QMEJ0p(2/3) AAS
>>221
ほんとはめっちゃ詳しく書きたいけど誰が見てるから分からないから凄く端折ってるけど今はある装置のトラブル要因を調べてる
データは特徴量が200個あって1万レコードくらいある
ただこの装置自体は見たことがなくて装置自体の知見も浅い分野だからデータセットは理解できてない
明らかに要らなそうなデータは消して特徴量を選択して決定木にかけて、重要な特徴量に対してペアプロットを出すところまでは来た
プロットの結果は分類自体がほぼ出来ていなくて、唯一差が見れそうなところに見てみようと思ったんだけど、
結局そこはどこどこの数値が高くなると異常が出やすい、くらいの説明しか出来なくてその値がなぜ高くなるかを見つけ出すべきなんだろうけどデータや機構が分からなくて何から手をつけて良いか分からないってところで止まってる
こんなのは多分現場の人は感覚的に分かってる話だから何の意味もないよね
238(3): (ﾜｯﾁｮｲ 65b3-j9mh) 2018/08/31(金)01:40 ID:/VjCJv9E0(1) AAS
>>236
説明変数(特徴量？)200と目的変数(トラブル)の
散布図行列を作るところからやってみては？
画像ﾘﾝｸ
363(3): (ｱｳｰｲﾓ MM77-rIyb) 2018/09/12(水)16:05 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？
379(3): 363 (ｱｳｰｲﾓ MM1b-P3CU) 2018/09/13(木)02:39 ID:r4+4vjzBM(1) AAS
>>369
これがほぼ正解に近いですが、>>371にある通りやはり難しいのですかね。
>>376
数字は例えだったので・・
より実際に近い例えですと、一般物体を「犬、桜、車」の3クラスで認識し、
猫や梅や船のような他の物体なら、3クラスのどれでもないと返して欲しい、というような感じです。
未知の入力の中から、学習させた特定の対象だけを認識することは難しいのでしょうか・・
未知の入力パターンをリジェクトしてくれるような仕組みがないものかなぁと思い質問しました。
386(4): (ｱｳｰｲﾓ MM1b-P3CU) 2018/09/13(木)11:25 ID:u4Gmb1plM(1/2) AAS
>>381
初めから6とbが似ているという情報があればそれでもいいのですが・・
どんなものが(特徴量レベルで)6に似ているか分からない時にどうしたらいいでしょうか。
上の例だと、例えばアマゾンの奥地に私達が名前も知らないような犬に似た動物(人が見たら似ているけど犬ではないときちんと判別はできる)がいたとして、それがたまたま入力された時にちゃんとリジェクト出来ればと思うのですが。
>>384
2値分類器にすれば学習データ以外に対するリジェクト率は高くなるのですか？
少し検討してみます。
>>385
はい、もちろんそのつもりではあります。
ただ、あわよくばその他クラスの入力として有効だと知られているデータセットとかないかなと思いまして。
もっと確立された方法があるかと思ったのですが、
意外とあまり一般的な話ではないのかも知れないですね。
473(3): (ﾌﾞｰｲﾓ MMbf-hiXp) 2018/09/16(日)14:08 ID:Xvs/hqWSM(1) AAS
その教えて君を追い払う役目の自称高学歴有識者のお前らのコメントも、いかにもブラックボックスから出た答えを鵜呑みにしてそうな抽象的なものばかり。
類は友を呼ぶ。
760(3): (ｱｳｱｳｲｰ Sa9b-9ozk) 2018/10/15(月)17:10 ID:XOcEM3KAa(1/2) AAS
CNNの分類による検出器の作り方ですが、
例えばドラレコの映像から人を検出したいとして、
例えば映像を適当な矩形でラスターして人か否かの2出力CNNにかける場合、
学習時にネガティブとして与える映像はどうすればよいですか？
人以外のあらゆる一般物体を集めてきてネガティブにすれば効果が高いのでしょうか？
789(3): (ｱｳｱｳｳｰ Saeb-x7fZ) 2018/10/17(水)20:58 ID:luoOlS94a(1) AAS
普通のニューラルネットで猫なら[1,0]、犬なら[0,1]と出力するように学習させれはどちらの特徴も持たないものは[0,0]と出力されるはずだろう
795(3): (ｱｳｱｳｲｰ Saf3-AyP3) 2018/10/18(木)18:29 ID:WjJlstdVa(1) AAS
>>786
yoloから検出機能を取ったようなネットワークがあれば良いのですが・・
最悪全クラスに対して識別器を作ってもいいので、
犬の画像が入力された時だけ発火して1を返すようなネットワークでもいいのですがそんなのありませんかね？
>>789
多クラス分類のためソフトマックス正規化を使っているので0,0にはならないですね。
この例で言うと0.5,0.5になってくれると大万歳なのですが大体そうはなりません。
上の人が言ってるようにどっちか推して来やがります。
>>792
そこまで高いの買わなくても、
サブ機に1050Ti積んでますけど
inceptionv3の199層〜のファインチューニングでも
32000枚を100エポック回して大体5時間で終わりますよ
低価格でいろいろ試すには悪くない性能だと思うので検討してみてはいかがでしょうか。
961(3): (ﾜｯﾁｮｲ 3b67-Wpa/) 2018/10/31(水)18:27 ID:DM2hlzCN0(2/3) AAS
>>959
これはただの例で汎用的にやりたいんです。
シンギュラリティ!
979(3): (ﾜｯﾁｮｲ 4e08-ku0F) 2018/11/02(金)07:26 ID:R64W7CuQ0(1) AAS
質問です
人工知能用のPCを買おうと思っているんですが、
Linuxがベストとして
クソOSと言われているUbuntuでいいんでしょうか？
Fedoraのほうが評判良いですが・・・？
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