[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)
上下前次1-新
このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索 歴削→次ｽﾚ 栞削→次ｽﾚ 過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ
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
730(1): (ﾜｯﾁｮｲ 0682-T1YN [113.20.238.175]) 2019/04/15(月)22:46 ID:uz9dw6bx0(1) AAS
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？
731(2): (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp67-ngQC [126.33.115.23]) 2019/04/16(火)00:07 ID:j2FFrW1Ep(1) AAS
>>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
732: (ｱｳｱｳｶｰ Sa0f-n39u [182.251.197.177]) 2019/04/16(火)00:36 ID:K2+Uh9uXa(1) AAS
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
733: (ﾜｯﾁｮｲ 5e68-XGqV [119.230.188.17]) 2019/04/16(火)01:08 ID:MLfELUd00(1) AAS
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
734(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sae3-F38n [106.161.128.161]) 2019/04/16(火)06:46 ID:9W4+pAXwa(1) AAS
初心者ならchainerがおススメ。慣れてからpytorhもkerasもtensorflowもやれ。
735: (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-QAgd [183.77.216.198]) 2019/04/16(火)07:22 ID:eLm86Who0(1/2) AAS
msのcntkはオワコンなの？
736: (ﾜｯﾁｮｲ 6bb0-MiIS [114.164.61.37]) 2019/04/16(火)07:37 ID:uRUKDh7n0(1) AAS
keras よく分かんないけど出来上がる
pytorch 自分で書けすぎて何やって良いか分からない
737: (ﾜｯﾁｮｲ c701-SLJ1 [126.109.69.164]) 2019/04/16(火)08:13 ID:dFuxCqAG0(1/2) AAS
別にどれも結局コピペして適当なとこ変えるだけだと思うが。
738: (ﾊﾞｯﾄﾝｷﾝ MM02-wT5a [153.233.225.100]) 2019/04/16(火)08:15 ID:kUtcC1yTM(1) AAS
>>731
日本企業はまだディープラーニングとりあえず成果出しましたレベルなんじゃないか
専門でやってきたとこは違うだろうけど
739: (JP 0Hfb-83pk [210.251.91.153]) 2019/04/16(火)12:55 ID:otCO5u4tH(1) AAS
ディープラーニングでなければならないタスクを抱えている企業は少ないのでは？
740: (ﾜｯﾁｮｲ cf90-U5P5 [182.20.137.118]) 2019/04/16(火)15:43 ID:j+hUKrcC0(1) AAS
まぁ手段の一つにすぎないよ。俺のとこは年に二つくらい機械学習案件はない
741(1): (ﾜｯﾁｮｲ 0682-T1YN [113.20.238.175]) 2019/04/16(火)20:36 ID:HdXRcaLp0(1) AAS
日本がAIで勝つために「知の爆縮」を起こす
── 技術は成熟し、コモディティ化する
外部ﾘﾝｸ:ledge.ai
なにを言っているのか、さっぱりわからん。
「一気に事業をグロースさせる」とか
「技術はコモディティ化している」とか
「知の爆縮を起こす」とか
なんかそれっぽい言葉をちりばめると
お金が集まる分野なんだろうってことだけはわかる。
742: (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-ofH2 [183.77.216.198]) 2019/04/16(火)20:57 ID:eLm86Who0(2/2) AAS
佐藤 聡（さとう あきら）だって(笑)
無能そう
なにも作ったことなさそう
論文もなさそう
743: (ﾜｯﾁｮｲ c701-SLJ1 [126.109.69.164]) 2019/04/16(火)21:03 ID:dFuxCqAG0(2/2) AAS
こういうカスみたいな記事が増えてるってのはブーム終焉かもな。
744: (ｱｳｱｳｶｰ Sa0f-n39u [182.251.185.128]) 2019/04/17(水)00:41 ID:pIoOruhfa(1) AAS
>>741
ざっと読んだけど、何言ってるか分からないのは単に読解力がないだけだろう
ただし大したことは書いてないので別に理解できなくても問題はない
745(1): (ﾜｯﾁｮｲ d23c-aeu2 [219.98.80.75]) 2019/04/17(水)00:51 ID:nGDWoLvP0(1) AAS
>>731
ネットワーク設計とはどういうことを指摘しているのですか？
746: (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp67-ngQC [126.33.115.23]) 2019/04/17(水)01:56 ID:UDUN5nb9p(1) AAS
>>745
文字通りニューラルネットワークの設計
新しい課題に適用する場合やチューニングをする際に必要となる
新しい課題では、似たような課題から似たようなニューラルネットワークを組むことから始める
勾配消失してると感じたらバイパスさせたり、過学習に陥りやすいときに適当にdropout挟んだりと、慣れてくるとどこに何をどこに配置すると性能が向上するのかが見えてくる
また上手く行っていたモデルが、入力データが異なると学習がうまくできないことがある
そこでチューニングという作業が発生する
チューニングは前処理を変えたりモデルを変えたりする
モデルを変えたい場合、例えばCNNの畳み込み層とプーリング層を一段深くしてみたり、全結合のニューロン増やしたり、活性化関数をReLUからtanhにしたり、あるいはオプティマイザをadamからadagradに変更したりする
恐ろしいことに、これだけで性能が恐ろしく向上する事が多々あり、理由が分かることのが少ない
このチューニングも含めたビジネスロジックに組み込むための(ニューラル)ネットワークの最終形態を作ることを設計と言っている
747: (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-ofH2 [183.77.216.198]) 2019/04/17(水)07:20 ID:zRs6mVlW0(1/2) AAS
nnablaのベンチマークが出てこない
pytorchやtensorflowに比べて速いんかどうかなんだけど
748: (ﾄﾝﾓｰ MMfb-Ouf2 [210.142.95.77]) 2019/04/17(水)12:50 ID:WckshTj9M(1) AAS
>>734
chainerをやろうとしましたけど、
多変量LSTMのサンプルをいろいろ探しても
いいのが見つかっていません。
どこかアホにも分かるようなサイト教えて下さい！
749: (JP 0Hfb-83pk [210.251.91.153]) 2019/04/17(水)19:09 ID:hVcgMCQ3H(1) AAS
データフレームにはベクトルを入れられるの？
750: (ﾜｯﾁｮｲ 0682-T1YN [113.20.238.175]) 2019/04/17(水)19:38 ID:XEpE4IOT0(1) AAS
以下のブログを読めば
フレーム問題は解決済みと言えますか？
フレーム問題は解決済み −フレーム問題に見る、ＡＩ史の闇ー
外部ﾘﾝｸ:robomind.co.jp
751: (ﾜｯﾁｮｲ 1335-XGqV [128.22.77.172]) 2019/04/17(水)20:26 ID:WIrsZtM70(1) AAS
フレーム問題は思考実験みたいなもん
全然気にしなくて良い
752: (ﾜｯﾁｮｲ c701-9bxq [126.109.69.164]) 2019/04/17(水)20:31 ID:DaACwh1w0(1) AAS
まあそもそも人間もフレーム問題間違ってるやつばっかだし。
753(1): (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-ofH2 [183.77.216.198]) 2019/04/17(水)20:35 ID:zRs6mVlW0(2/2) AAS
pandasのデータフレームにはベクトルを入れられるの？
754: (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp33-Ea22 [126.33.115.23]) 2019/04/18(木)05:36 ID:JIRwwjUkp(1/2) AAS
>>753
入れられるけど使いにくいよ？
755(1): (ﾜｯﾁｮｲ ff66-emY3 [183.77.216.198]) 2019/04/18(木)05:42 ID:AMebxmaN0(1/2) AAS
そうなんだ
埋め込みベクトルは各々の要素を次元別のカラムに展開するのが定石なの？
上下前次1-新書関写板覧索設栞歴
あと 247 ﾚｽあります
ｽﾚ情報 赤ﾚｽ抽出 画像ﾚｽ抽出 歴の未読ｽﾚ
ぬこの手 ぬこTOP 0.012s