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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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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
734: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sae3-F38n [106.161.128.161]) [] 2019/04/16(火) 06:46:43.11 ID:9W4+pAXwa 初心者ならchainerがおススメ。慣れてからpytorhもkerasもtensorflowもやれ。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/734
735: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-QAgd [183.77.216.198]) [] 2019/04/16(火) 07:22:30.06 ID:eLm86Who0 msのcntkはオワコンなの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/735
736: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6bb0-MiIS [114.164.61.37]) [sage] 2019/04/16(火) 07:37:42.50 ID:uRUKDh7n0 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/736
737: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c701-SLJ1 [126.109.69.164]) [sage] 2019/04/16(火) 08:13:45.81 ID:dFuxCqAG0 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。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/737
738: デフォルトの名無しさん (ﾊﾞｯﾄﾝｷﾝ MM02-wT5a [153.233.225.100]) [sage] 2019/04/16(火) 08:15:19.81 ID:kUtcC1yTM >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/738
739: デフォルトの名無しさん (JP 0Hfb-83pk [210.251.91.153]) [] 2019/04/16(火) 12:55:35.90 ID:otCO5u4tH 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？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/739
740: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cf90-U5P5 [182.20.137.118]) [sage] 2019/04/16(火) 15:43:56.08 ID:j+hUKrcC0 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/740
741: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0682-T1YN [113.20.238.175]) [] 2019/04/16(火) 20:36:38.33 ID:HdXRcaLp0 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 https://ledge.ai/connectome-design/ 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。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/741
742: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-ofH2 [183.77.216.198]) [sage] 2019/04/16(火) 20:57:35.22 ID:eLm86Who0 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/742
743: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c701-SLJ1 [126.109.69.164]) [sage] 2019/04/16(火) 21:03:30.96 ID:dFuxCqAG0 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。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/743
744: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sa0f-n39u [182.251.185.128]) [sage] 2019/04/17(水) 00:41:19.16 ID:pIoOruhfa >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/744
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