[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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33: (ﾜｯﾁｮｲ 19b4-2klq) 2019/01/15(火)22:40:28.82 ID:kJBjt0Jq0(1) AAS
CPU使うやつはおらんやろ〜
111(1): (ﾜｯﾁｮｲ b302-eoaV) 2019/01/21(月)17:28:10.82 ID:8l9498MK0(1) AAS
>>87
読売新聞ってことは記事元は共同通信あたりだろうが、記者の勉強不足が酷いな
264(2): (ﾜｯﾁｮｲ 7197-cnES) 2019/01/25(金)11:40:34.82 ID:aS+Q22GK0(1/2) AAS
>>244
経験則をそう定義するなら含まれないだろうけれども。
「勘」はどのようなプロセスを意味するのか？
「勘」はその後の観測によって修正されていかないのか？
そして経験則の「法則」はどのような形式で記述されている必要があるのか？
というあたりが疑問。
485: (ﾜｯﾁｮｲ 7f7c-zGAl) 2019/02/05(火)14:59:16.82 ID:en83hCX30(3/4) AAS
>>479
自分はそもそも >>457 からの流れで書いてるから、いまのディープラーニングブームがこのまま進んで、AGI(汎用人工知能)へ発展していく可能性はあるか? という話をしている。
その観点から言うと、人間が教師データをすぐに与えられるような問題はすでに解決されつつあるし、今回のブーム内で遠からず解決するでしょう。
でも、AGIに求められるのはアブダクション(仮説形成)で仮説を立ててそれを演繹的に適用していくようなことだから、特徴量が違ったら(センサーが違ったら)その過程で人間とはまったく違うものになっていったりしないのかな? と。
611(1): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spd1-DOT6) 2019/02/12(火)20:46:29.82 ID:13UR+7Anp(3/6) AAS
>>610
思いやりは思いやり1つから出来ているし
田中が思いやりから出来ているか出来ていないかはこの文章からだけでは特定できないんじゃね？
675(2): (ﾜｯﾁｮｲ c701-qPb/) 2019/02/17(日)07:55:42.82 ID:O/E0SKNM0(1/3) AAS
そもそも教師データとしての画像の著作権とか結構グレイだと思う。
694: (ﾜｯﾁｮｲ bfab-BJ9w) 2019/02/17(日)16:47:49.82 ID:Szm+cgXy0(2/2) AAS
irisからが基本?
761(1): (ﾌﾞｰｲﾓ MM6b-BJ9w) 2019/02/20(水)10:46:26.82 ID:16zslZ/2M(4/4) AAS
ホントなら武富士から論文が出るか見物だな
795: (ﾜｯﾁｮｲ 2735-cT+3) 2019/02/20(水)20:34:19.82 ID:HgkG/6H60(2/3) AAS
>>791
今勉強中でそこまで使いこなせてはいない
ただ、vbaがアホらしくなる処理が色々あるな、というのは分かる
918: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spbd-4fA7) 2019/02/26(火)15:45:31.82 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
993(1): (ｽｯｯﾌﾟ Sdbf-qJ9D) 2019/02/28(木)17:30:51.82 ID:7JjN4QsVd(1) AAS
スレチ
数学板で聞いた方がいい
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