[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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10: (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-RNo8) 2019/01/14(月)11:48:13.83 ID:J7Dc0qS90(1) AAS
>>8
企業の購買担当者が文系なので
人月計算しかできないんだよ
ひとり100万と決まったら、
もうそれしかダメなんだよ
80: (ﾜｯﾁｮｲ 13d2-5Edq) 2019/01/20(日)06:07:10.83 ID:ZUF26yy/0(1) AAS
お前ら知らんと思うけど命に関わる外科医はほとんどがサイコパスだよ
サイコパスは人体実験と最新技術が大好きだからAIも使う
205: (ﾜｯﾁｮｲ f13c-wV/9) 2019/01/23(水)05:42:58.83 ID:uD/CD71q0(2/3) AAS
最後の一文はなんか伝えきれてないな
定義1 NAND回路を次の定義とする
0 NAND 0 → 1
0 NAND 1 → 1
1 NAND 0 → 1
1 NAND 1 → 0
定理1. いかなる論理回路もNAND回路の組み合わせで表現できる
この場合、定義1は公理
定義2. ニューラルネットワークを次の定義とする
y = f(Wx+C)
定理2. いかなる「りんごの画像」もニューラルネットワークで判別できる
定義2は公理
295(1): (ﾜｯﾁｮｲ adda-MRcG) 2019/01/26(土)09:49:30.83 ID:9QMtfdNZ0(1/2) AAS
>>294
「行」は銀行だね
343: (ﾜｲｰﾜ2 FF8a-L3L3) 2019/01/28(月)12:48:14.83 ID:ji//xT0NF(2/3) AAS
>>331
底辺ライブラリーに見えた
347(1): (ﾜｯﾁｮｲ 2eb0-h/iE) 2019/01/28(月)15:48:01.83 ID:lt/N5Psb0(1) AAS
>>342
全然問題ないじゃん。
単に答え方問題であって。
「青地に描いた絵」とか「テーブルと人形」とか認識されたら全然使えないけど
「波」「砂浜」「人」が認識できてたんだろ？
すごいじゃん。
450(2): (ﾜｯﾁｮｲ ffb0-qf6r) 2019/02/04(月)18:21:06.83 ID:1YKw/EWr0(1) AAS
>>439
あくまで一時的なブームだからその時できなかった奴は、そのまま忘れて
出来る奴はひたすら深度を深めて、ある日突然実用度に達して特定業種の
仕事を奪い取る。
翻訳者とか会議の文字起しとか、あるいは医師の診断とか。
＞言語理解まで出来て、人間のように言語理解が出来るAIが誕生する可能性。
こんな物のの可能性はない。
525(1): (ﾜｯﾁｮｲ 7dad-JcLr) 2019/02/09(土)13:36:37.83 ID:oCn/KMFX0(1/3) AAS
前に書き込んだモザイク消しを試そうとしてた者だけど、ぼかしよりはマシな感じなのができた。もっと学習させれば実用化までいけそう。
632: (ﾜｯﾁｮｲ bd02-f3d2) 2019/02/13(水)21:07:48.83 ID:cf7gk4kl0(1) AAS
>>629
HMDと合わせて神名器作ったら天下取れそう
697: (ﾜｯﾁｮｲ c701-XIj5) 2019/02/17(日)18:34:22.83 ID:T3+WXnTJ0(2/2) AAS
>>696 有り難う。 棺桶に入る前までには結果を見れそうで安心した。
819: (ﾜｯﾁｮｲ 1eda-uGSY) 2019/02/21(木)09:58:40.83 ID:/8pf4ksL0(1) AAS
ＱＺは爺であることがわかったｗ
842: (ﾗｸﾍﾟｯ MM65-/Zgv) 2019/02/22(金)01:10:51.83 ID:9lxMevV+M(1) AAS
コスト関数を変えたらディープラーニングじゃなくなるのか
知らなかった
850(1): (ﾜｯﾁｮｲ 5e68-rusg) 2019/02/22(金)18:33:04.83 ID:1cZDvNG50(2/3) AAS
>>849
うーん・・・なんかこう、日本って一歩古いんだよなぁ
全部自由にさせて、そのノウハウを吸い上げるというやり方が全くない
ノウハウを吸い上げる能力が無いんだろうけど、あまりに残念すぎる
860: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spbd-4fA7) 2019/02/23(土)01:51:44.83 ID:47rng884p(1) AAS
>>844
ここで言いたいことは、機械学習学習のモデリングのことではないかな
明らかに正規分布に従わない分布に、正規分布を仮定したモデリングをしても得られる結果は間違っている
同様にベイズ推定系の学習では、共役となる事前分布やハイパーパラメータを適切にえらばないと変な答えを出す
他にもコスト関数に尤度に加えてL1,L2の制約条件を加えたり、さらに追加でスパースネス項を追加したりする場合には、収束条件を満たすかどうかなどが重要で高度な数学の知識がいる
深層学習でKeras等で畳み込みやニューラルネットワークをレイヤとして並べ換えるだけなら統計も数学も要らないが、どういうときにどんな活性化関数を使うとか、どんな損失関数を使うかなどは統計の知識ががあった方が理解は早い
903: (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-dS/9) 2019/02/25(月)21:03:20.83 ID:RH8W1dQ+0(2/2) AAS
kreasてマルチスレッドで学習済みモデルloadできないのかよ
弱ったなぁ
932: (ﾌﾞｰｲﾓ MM8e-aa/J) 2019/02/27(水)14:42:40.83 ID:rAQq5VRTM(1) AAS
自分がどうやって生まれてきたかも分からん
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