[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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622: (ﾜｯﾁｮｲ fe7c-DOJB) 2019/02/13(水)15:15 ID:Yg4iFXpY0(1) AAS
NHKの方から来ましたって言われて
集金詐欺に引っかかりそう
623: (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Spd1-eEDh) 2019/02/13(水)16:27 ID:kpYtZ0RTp(1) AAS
AIカーが来てる！ 自動運転でラジコンカーを走らせよう！
外部ﾘﾝｸ:weekly.ascii.jp
おもちゃの自動車がAI で動く時代。
これもRaspberry Pi とpython で学習して自動運転してる。
624(4): (ﾜｯﾁｮｲ c5b0-wlBb) 2019/02/13(水)19:12 ID:jLMgu0mU0(1) AAS
関係ない質問なんだけどみんなはDBとかネットワークとかフロントエンドとかの技術も持ってるの？
色々出来る人はすげーよ…
625: (ﾌﾞｰｲﾓ MMcd-xM22) 2019/02/13(水)19:14 ID:Z+o1BFzfM(1) AAS
必要になった時に勉強する程度
626: (ﾜｯﾁｮｲ 7d35-OF6d) 2019/02/13(水)19:33 ID:lFTFiggD0(1/2) AAS
>>624
DBなんてどうとでもなるぞ
joinが鬼門って程度だし、そもそも機械学習はDBほとんど使わない
セキュリティと速度求めだすと底なし沼だけどな
フロントとか更にどうでもいい
bootstrap辺りいれときゃそれっぽく見えるし、まぁ見えなくてもいい
627(1): (ﾌﾞｰｲﾓ MMcd-JcLr) 2019/02/13(水)19:34 ID:b7Wb7/cXM(1) AAS
モザイク消しを試している者だけど、なかなか良い物ができた。
機械学習にあんまり詳しくない俺でもここまでの画像ができるんだから、実はみんな隠れてやってるだろ。
俺はこの重み付きのモデルを公開する事は決してないが、ググれば初学者でもすぐに作れるようになる物なので、時間の問題だと思っている。
マジで悪用厳禁だ。これは気軽に使えるようにしちゃいけない。
628(1): (ﾜｯﾁｮｲ c5da-/WZR) 2019/02/13(水)20:11 ID:uCQMX8tE0(1) AAS
>>624
出来るやつはここにはこないよ
629(1): (ﾜｯﾁｮｲ 6e1f-xM22) 2019/02/13(水)20:43 ID:dd1Vw3gh0(1) AAS
>>627
モザイク消すのはあんまり魅力感じないけど、強化学習みたいな感じで学習して気持ちよくマッサージしてくれるオナホを作りたいとかは考えてる
630: (ﾜｯﾁｮｲ 91b5-mLVc) 2019/02/13(水)20:52 ID:d0V4yrbH0(1) AAS
なかなか身体張った研究すな
研究の副作用でそう
631(3): (ｻｻｸｯﾃﾛ Spd1-wlBb) 2019/02/13(水)20:55 ID:ik/h3+HJp(1) AAS
顔分類面白そうと思ってスポーツ選手の画像集めてみたところまでは良いけどopenCVの正面顔のカスケード分類器？使ってみたら400枚で4枚しか顔の識別してくれなくて驚いた
一枚一枚トリミングするわけにも行かないしどういうやり方が良いんだろう
632: (ﾜｯﾁｮｲ bd02-f3d2) 2019/02/13(水)21:07 ID:cf7gk4kl0(1) AAS
>>629
HMDと合わせて神名器作ったら天下取れそう
633(2): (ﾜｯﾁｮｲ 7d35-OF6d) 2019/02/13(水)21:08 ID:lFTFiggD0(2/2) AAS
>>631
一枚一枚トリミングする
「python 顔 抜き出し」
辺りで検索すれば、それなりなものが出てくると思うけど、アカンか
634(1): (ﾜｯﾁｮｲ 913c-gzwS) 2019/02/13(水)21:08 ID:AdED0sik0(1/2) AAS
>>631
そんなもんかもね
訓練データを自動収集したいなら動画がいいね
秒間30枚あるので1分でも頑張れる
635: (ﾜｯﾁｮｲ 02ad-J+LR) 2019/02/13(水)21:24 ID:NjYd28cS0(1) AAS
動画いいよね
スクレイピングでネット画像収集するより手っ取り早い
ただ小数の動画だと偏りが生じるから、いい感じの塩梅が必要
636: (ﾜｯﾁｮｲ 913c-gzwS) 2019/02/13(水)21:44 ID:AdED0sik0(2/2) AAS
>>624
組み込み、DB、ネットワーク、サーバ周りは出来るけどフロントエンドは無理だなぁ
最近のJavaScript事情に全然ついて行けてない
機械学習はそれなりにやれる方だと思うけど、確かにDBやサーバの知識はほとんど使ってない
スキルセットが違いすぎるから別物と考えた方が良いね
637: (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp7b-nFDO) 2019/02/14(木)09:53 ID:n9WX//slp(1) AAS
>>631 です
>>633
>>634
その辺ひと通り検索して真似してみるんだけど処理の部分はopenCVで用意してる分類器使うからスクレイピングしてくる部分以外は大差ないように感じる…
記事で見かけるのはアイドルの写真が多いみたいだけど、グラビアとかも顔見せるのが仕事だから正面向いてるのが比較的多いのも良い点なのかもしれない(自分はスポーツ選手の画像でやって動きの中のものが多い)
あとはdetectMultiScaleのパラメータもminNeighborsとかminSizeとか指定出来るんだけど何も指定しない方が画像は多く検出してくれるからこの辺の設定も難しい上によく分からない…(検出出来るだけで顔以外のところがほとんど)
638: (ｱｳｱｳｲｰ Sa7b-4ITP) 2019/02/14(木)14:11 ID:k9Mf52PPa(1) AAS
>>633
>一枚一枚トリミングする
AI使ったらどうだ？
(--;
639(2): (ﾜｯﾁｮｲ 5fad-wsIX) 2019/02/14(木)22:33 ID:EZq+SINA0(1/2) AAS
皆さんどんなグラボ積んでますか？
購入検討の参考にさせて頂きたく
私は今はGTX650という化石のようなグラボです…
趣味でMLを楽しむくらいなので下記が今のところ購入対象です。
GTX 1050ti
GTX 1060
GTX 1660(今月発売予定の1060後継機)
640(2): (ﾜｯﾁｮｲ c701-Md/6) 2019/02/14(木)23:05 ID:bI81JpB90(1) AAS
>>639
参考にならないかもしれないけど一応
GTX 1080
RTX 2080Ti
業務ではP100x2
641: (ﾜｯﾁｮｲ 5fad-wsIX) 2019/02/14(木)23:32 ID:EZq+SINA0(2/2) AAS
>>640
豪華で羨ましいですw
本格的にMLにハマったら上級機を買いたいです
642(1): (ﾜｯﾁｮｲ 873d-cT+3) 2019/02/14(木)23:57 ID:eTgGDcKU0(1) AAS
>>640
1080 と 2080Ti の差はどんなものですか？
今1080を使ってるけど、
2080Ti の 11GBメモリと TensorCore に惹かれる・・・
643: (ﾜｯﾁｮｲ 2735-cT+3) 2019/02/15(金)00:14 ID:6HYCgI4B0(1/4) AAS
>>639
GTX1070
以前は750辺り使ってたけど、仕事前や就寝前に回し始める→帰ってきたら完成、
のサイクルが楽しかった
回してる間は勉強できるしな
今はすぐに終わってしまうから超大変
644: (ﾜｲﾓﾏｰ MM1f-q7p9) 2019/02/15(金)00:22 ID:5XOv+54+M(1/2) AAS
>>624
あたりめーだろ、AI以前、ITの基礎、飯の種だぞ
645: (ﾜｲﾓﾏｰ MM1f-q7p9) 2019/02/15(金)00:26 ID:5XOv+54+M(2/2) AAS
>>628
確かに、たまに暇つぶしで
一攫千金山師の戯言を眺めに来ているだけだわｗ
646(2): (ﾜｯﾁｮｲ ff82-C859) 2019/02/15(金)07:13 ID:BgDcDv3l0(1) AAS
DCGANって何の役に立つの？
647(1): (ﾜｯﾁｮｲ 073c-Md/6) 2019/02/15(金)08:42 ID:ObSaJxT90(1) AAS
>>642
同じくTensorCoreにものすごい期待していたので、期待よりは低かったというのが正直なところ
ディープラーニングばかりでもないしね
648: (ﾜｯﾁｮｲ 2735-cT+3) 2019/02/15(金)10:18 ID:6HYCgI4B0(2/4) AAS
>>646
GANはあくまで学習方法の一つ
簡単に超精度があがるから利用者が多い
649(3): (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp7b-nFDO) 2019/02/15(金)10:36 ID:QIlj//47p(1) AAS
みんなバックプロパゲーションの数式とか分かるの？
微分祭りで訳が分からない…
650(2): (ｵｲｺﾗﾐﾈｵ MMdb-fF/F) 2019/02/15(金)11:36 ID:xMDmL+F0M(1) AAS
CNNの上位互換なGANは無いの？
学習データが少なくても学習成功するようなの
651(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa4b-4B+v) 2019/02/15(金)11:51 ID:31zBapMna(1) AAS
>>646
自動運転の研究で用いられている例
道路画像から特徴を抽出してセグメンテーションするネットワークを学習するときに
道路画像から抽出した特徴から道路画像が実画像かシミュレータ画像か判定するDiscriminator入れて、抽出器(Generator)をそのadversarial lossで学習すれば
実画像とシミュレータ画像の違いによらない本質的な特徴を抽出することができる
結果的にシミュレータでの学習をそのまま実世界で利用することができる
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