[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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913(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3968-rusg) 2019/02/26(火)11:37 ID:Vf3kLJJW0(2/3) AAS
>>912
「keras 二値分類」で検索すれば色々出てくるよ
外部ﾘﾝｸ:qiita.com
二値分類ぐらいならGTX750ぐらいでも行けるとおもう
google colaboratoryってクラウドの無料サービスもあるけど、色々とどうにも面倒くさい
914: (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-dS/9) 2019/02/26(火)11:38 ID:w3X5x8760(1) AAS
>>911
Colaboratory使えばなんとでもなるさ
二値分類を複数のモデルでやってみたことある
画像サイズを480にしてあげると
Xception だと で89%
Inception_resnet_v2 で86%
この2つのモデルから推測させて、
・両方NGならダメ
・片方NGなら要検証
・両方OKなら通過
ていう感じで悪くない感じにはなってる
というか問題は組込される側じゃね？
試しにinception_resnet_v2で分類させてみたんだけど、
学習済みモデルのロードだけでメモリ4.5G食う
RaspberryPiとかでどうやって運用するんだろう
でかいスワップ使ってSSDでも遅いだろうし・・・
915: (ﾜｯﾁｮｲ 3968-rusg) 2019/02/26(火)11:59 ID:Vf3kLJJW0(3/3) AAS
RaspberryPiは推論でも無理では
916: (ｱｳｱｳｸｰ MM7d-RHnI) 2019/02/26(火)13:03 ID:KyCCi+UXM(1) AAS
軽いはずだけど
917(1): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spbd-/vCN) 2019/02/26(火)13:19 ID:fq9lYmyMp(3/3) AAS
>>913
ありがとうございます
短くまとまってるので是非参考にさせていただきます
kerasの関数や使い方も合わせて調べてみます
あと、すごく初歩的な質問なのですがリンク先のコードを軽くみたところ出力層が2クラス分類問題なのに1つになってるのが気になります
良品、不良品とふたつの出力層が必要ではないのでしょうか？
918: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spbd-4fA7) 2019/02/26(火)15:45 ID:11Fco3L7p(1) AAS
>>917
二値分類の問題は出力は一つでOK
例えば不良品にラベルを0、良品にラベルを1と付けたとする
活性化関数にSigmoidを使うと、入力した画像が0なのか1なのかを確率で返してくれる
0.5付近なら判別できていない
もし二つの出力でやりたいなら活性化関数にSoftmaxを使う
こちらは他クラス分類に使用する
良品レベルを5段階に分けて学習させるような場合に使う
919: (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-erI5) 2019/02/26(火)20:43 ID:DUz4HSDe0(1) AAS
>>871
すみません、そのページを読んでみたのですが、まだ理解できません。
a に添字 b を下付きしたものを a_b と表すとして、
state-value function v_π(s) = E_π [G_t | S_t = s] を私は次のように式変形しました。
v_π(s) = E_π[R_(t+1) + γG_(t+1) | S_t = s]
v_π(s) = E_π[R_(t+1) | S_t = s] + E_π[γG_(t+1) | S_t = s]
私が分からないのは第2項の期待値の計算です。
E_π[γG_(t+1) | S_t = s] = Σ_a π(a|s) Σ_s'r p(sr', r|s, a) (γG_(t+1))
このように展開できると思うのですが違いますか？
920(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3dad-2CcH) 2019/02/27(水)03:08 ID:qf2btets0(1/3) AAS
chainerを使ってたけど
tensorflowを使ったみようと思ってインストールしてみたら、
変なエラーばかり出てなかなか動かなかったけど、
MINSTがやっと実行できた。
うれしい！
921(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3968-rusg) 2019/02/27(水)03:24 ID:s/3R2a1B0(1) AAS
>>920
おめでとう
慣れるまで、環境構築ほんま大変だよな
922: (ﾜｯﾁｮｲ 2a01-T7le) 2019/02/27(水)06:50 ID:OtL3sL+V0(1) AAS
>>910 >参考にされた資料や記事などは
外部ﾘﾝｸ:aidiary.hatenablog.com
(犬|猫)と花x17の練習問題はそのまま使える。
ここでやってるのはFrancois の本そのもの 本には
5%くらい精度落ちるけどGPUなしで高速に学習する方法も記載あり。
外部ﾘﾝｸ:www.amazon.co.jp
923: (ｱｳｱｳｸｰ MM7d-RHnI) 2019/02/27(水)07:43 ID:z4vkURidM(1) AAS
eagerとkerasてどうちがうの？
924: (ﾜｯﾁｮｲ 3dad-2CcH) 2019/02/27(水)11:05 ID:qf2btets0(2/3) AAS
>>921
ありがとうございます！
動くまでいろいろと試行錯誤していました。
バージョンや環境に依存する部分も大きいのでしょうか？
僕が結局のところうまくいったのは以下のサイトの、
仮想環境を作ってからインストールするという手順です。
外部ﾘﾝｸ:qiita.com
このサイトの下に書いてある、
＞ 「(keras_work) conda install jupyter」でインストールして、
＞ カーネルを再登録して
＞ 「(keras_work) ipython kernel install --user 、、、」、
＞ jupyter-notebookを立ち上げなおしたら、正常に動作しました。
というのも実行したら、動作しました。
ここではkeras_workという名前になってますが、まだkerasはインストールして
いないのですが、仮想環境を作らなければ動作しなかった
ということは、何か僕の環境が悪かったのだと思います。
まあ、とりあえずtensorflowが動くようになりましたので、
いろいろサンプルを探して動かしながら、使い方を学びたいと思います。
925: (ﾜｯﾁｮｲ 797c-BftX) 2019/02/27(水)12:18 ID:+TCpifLa0(1/2) AAS
脳科学が明らかにする
「あなたの隣のサイコパス」
ありえないようなウソをつき、常人には考えられない不正を働いても、平然としている。
ウソが完全に暴かれ、衆目に晒されても、全く恥じるそぶりさえ見せず、堂々としている。
それどころか、「自分は不当に非難されている被害者」
「悲劇の渦中にあるヒロイン」であるかのように振る舞いさえする。
残虐な殺人や悪辣な詐欺事件をおかしたにもかかわらず、まったく反省の色を見せない。
そればかりか、自己の正当性を主張する手記などを世間に公表する。
外見は魅力的で社交的。トークやプレゼンテーションも立て板に水で、抜群に面白い。
だが、関わった人はみな騙され、不幸のどん底に突き落とされる。
性的に奔放であるため、色恋沙汰のトラブルも絶えない。
経歴を詐称する。過去に語った内容とまるで違うことを平気で主張する。
矛盾を指摘されても「断じてそんなことは言っていません」と涼しい顔で言い張る。
(略)
見過ごせないのは、この種の人間を擁護する人が少なくないことです。
(略)
時には「信者」であるかのような崇敬を示す人までいます。
そうした人たちは、きっと知らないのでしょう。
彼／彼女らが、高い確率で「サイコパス」だということを。
(脳科学者・中野信子さん)
AI的にはこういう子が育つ可能性はあるの？
●添とか●エモンとか百合子とかちょんとか
926(1): (ﾜｯﾁｮｲ 797c-kEY9) 2019/02/27(水)12:22 ID:+TCpifLa0(2/2) AAS
>>908
人事採用で応募して来た人間が不良かどうか判定したい
927(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa52-281i) 2019/02/27(水)12:49 ID:yvpNGOcva(1) AAS
>>926
Amazonがそれやったけど女性差別するように学習して辞めたよね
928: (ﾜｯﾁｮｲ ad90-4qoz) 2019/02/27(水)13:01 ID:FmmSgkzT0(1) AAS
機械学習はわからんうちは面白そうで飛びつくけど、しばらく勉強したら飽きた
進歩早いし専門家じゃないとついていけない世界ねこれ
929: (ﾜｯﾁｮｲ 2a81-nbQA) 2019/02/27(水)13:30 ID:kYCsLobN0(1) AAS
既存ツール、ソフトを利用する立場なら専門家の議論についてかなくていい
930: (ﾜｯﾁｮｲ 11ae-5GpB) 2019/02/27(水)14:37 ID:yqitGYbt0(1) AAS
SVMを理解する為にlibSVMで作ってみたんだけど、
動作を確認する為に学習データとサンプルデータ（とパラメータ）が載ってるサイトって無いですか？
931: (ﾜｯﾁｮｲ 3dad-2CcH) 2019/02/27(水)14:40 ID:qf2btets0(3/3) AAS
P言語しか使えないプログラマって
CPUがどうやって動いているか知らないですもん。
知らなくても仕事でちゃんとプログラム作ってますから、
データ分析も全部知る必要ないと思います。
知らないけどちゃんと使えてる・動かしている、
というのは世の中にいくらでもありますよね。
932: (ﾌﾞｰｲﾓ MM8e-aa/J) 2019/02/27(水)14:42 ID:rAQq5VRTM(1) AAS
自分がどうやって生まれてきたかも分からん
933: (JP 0H7a-dRuN) 2019/02/27(水)18:24 ID:aJV4QZ47H(1) AAS
ダウト
934: (ﾜｯﾁｮｲ fa02-4qoz) 2019/02/27(水)18:25 ID:wqZUIGca0(1) AAS
そろそろ、被写体を自動で認識して綺麗に切り抜いてくれる機能が
フォトショに実装されても良い頃なのに、AIを使ってるとは名ばかりの中途半端
935: (ﾜｯﾁｮｲ b501-II/o) 2019/02/27(水)18:41 ID:6a6tMlMF0(1) AAS
現状、精度や柔軟性で人間超えるのはまだ難しい。
機能しているのは効率重視なタスク。
936: (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-dS/9) 2019/02/27(水)18:58 ID:cCpqA6TY0(1/4) AAS
>>927
教師データに性別が入っていて、男性の方が採用率が高かったという
やるだけ無駄な結果だったんだっけ？
937: (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-dS/9) 2019/02/27(水)19:00 ID:cCpqA6TY0(2/4) AAS
外部ﾘﾝｸ[html]:www.gizmodo.jp
938(5): (ｱｳｱｳｶｰ Sa55-wfNy) 2019/02/27(水)20:57 ID:oKU439Wka(1) AAS
外部ﾘﾝｸ:towardsdatascience.com
機械学習で株価予想を徹底的にやり込んだ例
939: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spbd-4fA7) 2019/02/27(水)21:38 ID:sixaVNFNp(1) AAS
>>938
あまりにもフィットしすぎていて、自身の経験上では予測対象のデータを学習に読み込んでいるレベルだ
本当だとしたら凄いな
940: (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-dS/9) 2019/02/27(水)21:57 ID:cCpqA6TY0(3/4) AAS
>>938
ガチ勢は楽しそうだけれど
実際大手証券はもっとガチ勢なんだろうなと思うとやって競馬、本当にやるなら競輪競艇くらいのほうが夢がありそうだよね
941: (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-dS/9) 2019/02/27(水)22:08 ID:cCpqA6TY0(4/4) AAS
ていうかpythonはいつまでGILに縛られてるんだよ
GILなんとかしないと実際問題まともなプログラミング言語と言えない
numpyが優秀なだけで他はぱっとしない
942: (ﾜｯﾁｮｲ 6db3-/Zgv) 2019/02/27(水)23:50 ID:1rcJPNKd0(1) AAS
>>938
これはよくある「前日に近い値を出力しているだけ」では？
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