[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002ﾚｽ)
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700(1): ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 7247-yqpC [131.129.112.103]) 2019/04/14(日)14:16 ID:AVvjfIV70(2/3) AAS
>>699
現在の AI がやっていることよりも少ないことしか考えない人はすくなからずいるってことですか？
たとえば「原発再稼動反対」とか「自衛隊は違憲」の人たちだというのなら、少しだけわかるような気もします
でも私も彼らと似たり寄ったりなのかもしれない、という気もします、なぜなら彼らより考えているという証拠がないから
701(1): (ｽｯﾌﾟ Sd12-9l+s [1.66.100.130]) 2019/04/14(日)15:12 ID:6yfChbyvd(1) AAS
東ロボが技術的には保守的なのに偏差値50越えてるってことはそういうことだろう
東ロボ以下の人間が半分以上いる
702: (JP 0H3f-wT5a [124.85.99.1]) 2019/04/14(日)15:15 ID:H5Vbi4SHH(1) AAS
正解データつくる業者が盛り上がってるよな（）
703: (ﾜｯﾁｮｲ c701-itEm [126.21.156.179]) 2019/04/14(日)15:52 ID:2oedoA+a0(1) AAS
>>700 なんなんだこのバカは、只のアラシなのか？
704: (ﾜｯﾁｮｲ c701-SLJ1 [126.109.69.164]) 2019/04/14(日)16:00 ID:YQLb8Tsj0(1/2) AAS
理研は機械学習に全振りしちゃってるからそらオワコンとは言えんわな。
705(1): (ｽｯﾌﾟ Sd12-iXRD [1.75.0.243]) 2019/04/14(日)16:09 ID:Yn4gqCEld(1) AAS
>>696
見れない。
706(1): (ｱｳｱｳｶｰ Sa0f-n39u [182.251.184.54]) 2019/04/14(日)17:13 ID:Vh/9Tlira(2/2) AAS
>>701
京大ならともかく東大入試は一通りの参考書を丸暗記すればほぼ合格できる
つまり完璧な読解力さえ身につけられればコンピュータでも合格は容易
707: (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-yqpC [114.185.0.14]) 2019/04/14(日)17:45 ID:Y5zkdmyW0(1) AAS
>>705
おま環
708: (ｽｯﾌﾟ Sd12-9l+s [1.66.98.1]) 2019/04/14(日)18:37 ID:uOQPFqgEd(1) AAS
>>706
まるで「完璧な読解力」を実現するのが容易みたいな言い回しだな
709: (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-elAG [114.182.231.23]) 2019/04/14(日)19:27 ID:Ot8/NUB60(1) AAS
He runs the shop.
710(1): (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-ofH2 [183.77.216.198]) 2019/04/14(日)19:58 ID:eKs7JEmk0(1) AAS
学歴高い人多いのね
学歴低いから萎縮しちゃう
711: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 7247-yqpC [131.129.112.103]) 2019/04/14(日)20:04 ID:AVvjfIV70(3/3) AAS
>>710
すごい人がいっぱいですね…
底辺高卒だから…いろいろとしんどいですね…
712: (ﾜｯﾁｮｲ 6bb0-MiIS [114.164.61.37]) 2019/04/14(日)20:26 ID:ICPBpjQ10(1/3) AAS
教師ありと教師なしだと教師ありの方が精度良いの？
713: (ﾜｯﾁｮｲ 4368-XGqV [58.191.227.86]) 2019/04/14(日)20:34 ID:7SYJtYmD0(1) AAS
はい
714(1): (ﾜｯﾁｮｲ 561f-XGqV [153.206.86.82]) 2019/04/14(日)20:38 ID:YhnOXq5E0(1/2) AAS
精度がいい悪いじゃなくて、基本的にタスクが違うと思うんだけど
715(1): (ﾜｯﾁｮｲ 6bb0-MiIS [114.164.61.37]) 2019/04/14(日)20:46 ID:ICPBpjQ10(2/3) AAS
>>714
画像分類なんだけど教師ありと教師なし上司がどっちが良いかも含めて検討しろって言ってた
俺知識が浅いから？？？ってなったんだけど教師なしで画像分類とかやろうとするとオートエンコーダとか使うんだよね？
多分それのことかなぁ…
716(1): (ﾜｯﾁｮｲ 561f-XGqV [153.206.86.82]) 2019/04/14(日)21:06 ID:YhnOXq5E0(2/2) AAS
>>715
教師ありならラベルの推定をするのが目的だし、教師なしならデータの分布自体を学習したりクラスタリングするのが目的になると思うけど
画像分類っていってるんだからラベルの推定をしたいってことなんだろうね
訓練データに全部ラベルがついているなら教師ありで学習するべきだろうし、
ラベルの付いたデータが少なくてたくさんのラベル無しデータがあるなら
半教師あり学習、PU learningや能動学習を検討すべきじゃないかなと思う
717(1): (ﾜｯﾁｮｲ 6bb0-MiIS [114.164.61.37]) 2019/04/14(日)21:36 ID:ICPBpjQ10(3/3) AAS
>>716
ありがとう
分かりやすい
今はラベル付いてる(自分で付けた)画像で分類出来るか勉強してるんだけど実際現場とかだとNG判別したい画像とかってほぼ取れなくて正常10万枚、不良1枚みたいな割合のデータしか取れないんだけどこういう場合も基本的には教師ありを使うべき？
それとも教師なしみたいな正常と不良の分布とかを学習させた方がいい？
718: (ﾜｯﾁｮｲ 03a5-wiMN [112.139.183.180]) 2019/04/14(日)21:55 ID:ydO5op7U0(1/2) AAS
>>717
不良率1/10万とか学習いらなくね？
719: (ﾜｯﾁｮｲ 03a5-wiMN [112.139.183.180]) 2019/04/14(日)21:56 ID:ydO5op7U0(2/2) AAS
ミス
学習じゃなくて分類、判別
720: (ﾜｯﾁｮｲ c701-SLJ1 [126.109.69.164]) 2019/04/14(日)22:06 ID:YQLb8Tsj0(2/2) AAS
そのレベルの検出精度を求めるなら機械学習は全然向いてないよ
721(1): (ｽｯﾌﾟ Sd12-iXRD [1.75.0.243]) 2019/04/15(月)12:18 ID:64KUE7VLd(1/2) AAS
機械学習とディープラーニングの違いは
一言で言うと
機械学習は、人間が特徴量を設計しなければいけない。
ディープラーニングは、コンピュータが自動で特徴量を学習する。
これでOKですか？
それで、従来の機械学習は廃れたの？
722: (JP 0Hfb-83pk [210.251.91.153]) 2019/04/15(月)12:24 ID:gVz3O2O7H(1) AAS
okじゃないです
723: (ﾜｯﾁｮｲ 23a3-clLQ [218.229.74.108]) 2019/04/15(月)12:34 ID:IOJRlMQl0(1) AAS
ディープラーニングも機械学習のひとつでそ。
724: (ｱｳｱｳｶｰ Sa0f-n39u [182.251.197.177]) 2019/04/15(月)12:35 ID:0GghKNuua(1) AAS
ディープラーニングは多々存在する機械学習的手法の1つ
これでOK
725: (ﾄﾝﾓｰ MMfb-Ouf2 [210.142.95.250]) 2019/04/15(月)12:49 ID:G98SvtfiM(1) AAS
あまたの分析手法のなかでも
非線形の当てはめチャンピオンが
ディープラーニングと思ってOK？
726(1): (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Sp67-MiIS [126.199.77.122]) 2019/04/15(月)16:52 ID:Q5EcFbR5p(1) AAS
みんなtensorflowとかkerasとか普通に使えるの？
書き方難しすぎてわけわからないんだけど…
727: (ｽｯﾌﾟ Sd12-iXRD [1.75.0.243]) 2019/04/15(月)17:53 ID:64KUE7VLd(2/2) AAS
>>726
それなら、SONYのNeural Network Consoleを
使ってみてはどうでしょうか？
728: (ﾜｯﾁｮｲ cf90-U5P5 [182.20.137.118]) 2019/04/15(月)18:21 ID:N+J2LgwV0(1) AAS
keras使えなかったら諦めろ
729: (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-SPTg [111.239.35.83]) 2019/04/15(月)19:22 ID:zcdYjhdZa(1) AAS
>>721
他の手法も廃れてはいない
ディープラーニングはデータが大量にいるのと精度出すためのチューニングが難しいから
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