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【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング23 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/
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704: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c701-SLJ1 [126.109.69.164]) [sage] 2019/04/14(日) 16:00:27.45 ID:YQLb8Tsj0 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。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/704
705: デフォルトの名無しさん (ｽｯﾌﾟ Sd12-iXRD [1.75.0.243]) [] 2019/04/14(日) 16:09:25.55 ID:Yn4gqCEld >>696 見れない。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/705
706: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa0f-n39u [182.251.184.54]) [sage] 2019/04/14(日) 17:13:40.96 ID:Vh/9Tlira >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/706
707: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-yqpC [114.185.0.14]) [sage] 2019/04/14(日) 17:45:50.21 ID:Y5zkdmyW0 >>705 おま環 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/707
708: デフォルトの名無しさん (ｽｯﾌﾟ Sd12-9l+s [1.66.98.1]) [sage] 2019/04/14(日) 18:37:00.59 ID:uOQPFqgEd >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/708
709: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6bda-elAG [114.182.231.23]) [sage] 2019/04/14(日) 19:27:38.81 ID:Ot8/NUB60 He runs the shop. http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/709
710: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-ofH2 [183.77.216.198]) [sage] 2019/04/14(日) 19:58:08.96 ID:eKs7JEmk0 学歴高い人多いのね 学歴低いから萎縮しちゃう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/710
711: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 7247-yqpC [131.129.112.103]) [sage] 2019/04/14(日) 20:04:24.66 ID:AVvjfIV70 >>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… http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/711
712: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6bb0-MiIS [114.164.61.37]) [sage] 2019/04/14(日) 20:26:52.90 ID:ICPBpjQ10 教師ありと教師なしだと教師ありの方が精度良いの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/712
713: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4368-XGqV [58.191.227.86]) [sage] 2019/04/14(日) 20:34:12.62 ID:7SYJtYmD0 はい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/713
714: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 561f-XGqV [153.206.86.82]) [sage] 2019/04/14(日) 20:38:59.50 ID:YhnOXq5E0 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/714
715: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6bb0-MiIS [114.164.61.37]) [sage] 2019/04/14(日) 20:46:53.17 ID:ICPBpjQ10 >>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… http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/715
716: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 561f-XGqV [153.206.86.82]) [sage] 2019/04/14(日) 21:06:17.07 ID:YhnOXq5E0 >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/716
717: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6bb0-MiIS [114.164.61.37]) [sage] 2019/04/14(日) 21:36:22.14 ID:ICPBpjQ10 >>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？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/717
718: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 03a5-wiMN [112.139.183.180]) [sage] 2019/04/14(日) 21:55:55.23 ID:ydO5op7U0 >>717 不良率1/10万とか学習いらなくね？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/718
719: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 03a5-wiMN [112.139.183.180]) [sage] 2019/04/14(日) 21:56:43.63 ID:ydO5op7U0 ミス 学習じゃなくて分類、判別 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/719
720: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c701-SLJ1 [126.109.69.164]) [sage] 2019/04/14(日) 22:06:53.96 ID:YQLb8Tsj0 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/720
721: デフォルトの名無しさん (ｽｯﾌﾟ Sd12-iXRD [1.75.0.243]) [] 2019/04/15(月) 12:18:17.97 ID:64KUE7VLd 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？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/721
722: デフォルトの名無しさん (JP 0Hfb-83pk [210.251.91.153]) [] 2019/04/15(月) 12:24:42.63 ID:gVz3O2O7H okじゃないです http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/722
723: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 23a3-clLQ [218.229.74.108]) [sage] 2019/04/15(月) 12:34:43.64 ID:IOJRlMQl0 ディープラーニングも機械学習のひとつでそ。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/723
724: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa0f-n39u [182.251.197.177]) [sage] 2019/04/15(月) 12:35:21.99 ID:0GghKNuua 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/724
725: デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MMfb-Ouf2 [210.142.95.250]) [] 2019/04/15(月) 12:49:42.19 ID:G98SvtfiM 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？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/725
726: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Sp67-MiIS [126.199.77.122]) [sage] 2019/04/15(月) 16:52:49.51 ID:Q5EcFbR5p 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… http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/726
727: デフォルトの名無しさん (ｽｯﾌﾟ Sd12-iXRD [1.75.0.243]) [] 2019/04/15(月) 17:53:51.19 ID:64KUE7VLd >>726 それなら、SONYのNeural Network Consoleを 使ってみてはどうでしょうか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/727
728: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cf90-U5P5 [182.20.137.118]) [sage] 2019/04/15(月) 18:21:23.77 ID:N+J2LgwV0 keras使えなかったら諦めろ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/728
729: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa6a-SPTg [111.239.35.83]) [] 2019/04/15(月) 19:22:34.95 ID:zcdYjhdZa >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/729
730: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0682-T1YN [113.20.238.175]) [] 2019/04/15(月) 22:46:58.67 ID:uz9dw6bx0 PyTorch、Chainer、Keras、TensorFlow等の フレームワークとSONYのNNCなら どちらの方を学んだ方が良いのでしょうか？ また、これらのフレームワークを使っている人から見て SONYのNNCはどう思われますか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/730
731: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp67-ngQC [126.33.115.23]) [sage] 2019/04/16(火) 00:07:54.62 ID:j2FFrW1Ep >>730 主観で言うから話半分くらいで聞いてもらえば幸い SonyのNNCは値段を気にしなくて良いのであれば、かなり良いと思う 例を挙げると、ResnetにSEでバイパスして結果をさらにLSTMに流して〜、なんてのは慣れていてもコードベースだとごちゃごちゃする また各レイヤーの入出力の次元を常に意識してコード書く必要があるけど、GUIでそのストレスが軽減されるのは大きい 拙いと言われつつも構造最適化機能がありtalos等のパラメータサーチを自分で設定しなくても済むのは便利だ GUIで線を繋ぐだけなら初心者でも理解可能だけど、kerasだPyTorchだと言うところから始めると敷居が高くとてもそこまでたどり着けない にも関わらず、なぜ大ブームにならないかと言うと、理由は二つあると考えている 一つは新たなネットワークを設計する業務がそこまで多くない点 もう一つはバックエンドがNNABLAというkerasでもPyTorchでもないマイナーなものである点 ただONNXという共通フォーマットに対応してからしばらく経つのにまだ流行ってないところを見ると、前者のネットワーク設計業務が業務として定着していないのだと思われる githubで拾ってきたコードを適当に回せばそれなりに仕事として成立するのだろう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/731
732: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa0f-n39u [182.251.197.177]) [sage] 2019/04/16(火) 00:36:10.44 ID:K2+Uh9uXa sonyのは素人でもポチポチするだけでできるお手軽ツールだからこれを使いこなすことを目的にしてはならない なぜなら素人でも使えるものを人よりちょっと使いこなせるのは何の強みにもならないから 何となく雰囲気を掴んで今後更に勉強する前段階とするだけならいいけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/732
733: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e68-XGqV [119.230.188.17]) [sage] 2019/04/16(火) 01:08:21.21 ID:MLfELUd00 一昔まえならダントツでkeras一択だったんだけど、最近MSがちゃんとやりだしてpytorchが進歩しだした ハッキリ言ってうざい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/733
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