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【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング24 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/
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152: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM5d-3Hdu [36.11.224.119]) [sage] 2019/05/12(日) 08:08:33.24 ID:LAPNzPPAM >>140 自分の理解だと 高次元空間における主成分軸への射影ではなく、高次元空間に射影した時点で 自動的に主成分分析っぽいことができていて、あとはスカラーを調整するだけだったような http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/152
153: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 19da-STeI [114.182.230.4]) [sage] 2019/05/12(日) 08:09:57.05 ID:Jr9TZlLT0 https://tjo.hatenablog.com/entry/2019/05/10/190000 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/153
154: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 19da-STeI [114.182.230.4]) [sage] 2019/05/12(日) 08:12:26.96 ID:Jr9TZlLT0 ＞「このまま今の仕事を続けていった場合、一体自分はどこに向かっていくことになるんだろうか？」「10年後に果たして自分の仕事はあるんだろうか？」と不安に駆られるのも無理からぬことだと思います http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/154
155: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9b66-tQvV [183.77.216.198]) [] 2019/05/12(日) 08:29:46.27 ID:VqhQ+RPw0 長い http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/155
156: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM5d-3Hdu [36.11.224.119]) [sage] 2019/05/12(日) 08:51:24.29 ID:LAPNzPPAM キャリアの先が不安だから データサイエンティストではなくエンジニアの方になったわ やること多くて反吐が出るけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/156
157: デフォルトの名無しさん (JP 0H53-tZng [153.145.220.157]) [sage] 2019/05/12(日) 10:19:23.76 ID:ICYeSmM7H 高度IT人材が数十万人不足！とか騒いでる側から、現職中堅からこんな声が上がってるとはね AI、AI！はただの号令で実態はこんなもんなんだろうな 数年後には年間数万人規模の大学出AI人材輩出されるらしいが現場はどうするんやろ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/157
158: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9bab-tY1U [39.111.85.105]) [sage] 2019/05/12(日) 11:25:59.32 ID:z++b3CYg0 結局システム作らないと行けないから、論文書くような人以外は、従来型人材が必要なんでないかしら http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/158
159: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sad5-+mkG [106.180.26.131]) [sage] 2019/05/12(日) 11:38:51.72 ID:wIsV6IWRa 50代の偉いポジションの人なんかはメール使うのがやっとというレベルでありその人が考える高度人材だから実際はお前らが想像するほど高度ではない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/159
160: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9b66-NMZ3 [183.77.216.198]) [sage] 2019/05/12(日) 12:21:56.49 ID:VqhQ+RPw0 松尾豊あたりが入れ知恵してるんだろう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/160
161: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9bab-tY1U [39.111.85.105]) [sage] 2019/05/12(日) 12:37:03.79 ID:z++b3CYg0 svmで分類出来る程度なら勝手に皆成る気がする http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/161
162: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日) 16:34:03.36 ID:yphZ1GONp >>149 理解しているのかしていないのか分からないけども 1. 高次元への写像 2. 主成分分析 という2段階のステップがあり、固有値、すなわち分散で割るのは主成分分析によるもの 次元削減で使う主成分分析も固有値で割るでしょ？ >>152 自動的にできるというのが言い方は微妙だけど 分類できるようにカーネル関数を選択するというのが正しい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/162
163: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日) 16:38:55.57 ID:yphZ1GONp >>150 分類はできるけどそれが犬であるかどうかは教師が必要 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/163
164: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日) 16:41:47.65 ID:yphZ1GONp >>156 データサイエンティストって言っても多くは前処理要員だと思う DataRobotにデータを食わせるためのエンジニアに近い あるいは出てきた結果を偉い人にわかるようにWordやpowerpointに貼って説明する仕事 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/164
165: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9b66-NMZ3 [183.77.216.198]) [sage] 2019/05/12(日) 18:54:41.11 ID:VqhQ+RPw0 偉い人にデータサイエンスブームが来るだけでは？ 他人にやらせるより自分でできた方が良いだろ pl理解するノリでデータサイエンスが必須スキルになるのでは？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/165
166: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8101-eX6L [126.109.69.164]) [sage] 2019/05/12(日) 20:57:22.15 ID:dyyWf7Fh0 ほにゃらら人材が何万人不足ってのは 「安く使い倒せる人材」が不足って意味だからまともに受け取ると死ぬぞ。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/166
167: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 733e-r25I [149.54.201.210]) [] 2019/05/12(日) 21:05:53.21 ID:B3ncpqwY0 画像で犬が認識できるようになるには何層辛い必要なんですか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/167
168: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 733e-r25I [149.54.201.210]) [] 2019/05/12(日) 21:06:44.48 ID:B3ncpqwY0 何層くらい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/168
169: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1bda-vVMj [223.218.110.238]) [sage] 2019/05/12(日) 21:12:41.78 ID:XrbI1zLA0 >>166 第五世代の頃もそう言われていて騙されたｗ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/169
170: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日) 21:24:13.42 ID:yphZ1GONp >>167 CNNを3つ、すなわち畳み込み層とプーリング層を3つずつで6層かませて、その出力を全結合でうけたら結局最低7層くらいじゃないかね？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/170
171: デフォルトの名無しさん (JP 0H53-tZng [153.145.220.157]) [sage] 2019/05/12(日) 21:35:29.92 ID:ICYeSmM7H >>156 まぁ部署がなくなったりするよりはいいだろうw http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/171
172: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 733e-r25I [149.54.201.210]) [] 2019/05/12(日) 21:45:49.32 ID:B3ncpqwY0 >>170 そんなもんで行けるんですね 思ったよりコスト低かったです ありがとうございました http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/172
173: 140=149 (ﾌﾞｰｲﾓ MM33-1vRR [49.239.69.231]) [sage] 2019/05/12(日) 21:48:32.58 ID:sy9ClKDrM >>162 しつこくてすみませんが、通常の主成分分析で固有値で割るっていうのが分からないです。 例えば3次元のテストデータ100個を主成分解析で2次元にする場合、 1. テストデータ(100X3)を標準化(平均0化＆標準偏差で割る)する 2. 共分散行列を求める(3X3) 3. 共分散行列の固有方程式を解く 4. 固有値が大きい順に対応する固有ベクトル2つを並べた行列(3X2)を作る(※固有ベクトルの大きさは1) 5. 標準化したテストデータ(100X3)と4.で計算した行列(3X2)の積を計算する の手順だと思いますが、どこで固有値で割る計算をする必要がありますか？はじめに標準偏差で割るのと関係しています？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/173
174: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日) 22:16:58.32 ID:yphZ1GONp >>173 単なる次元削減だとその通りで固有値で割るプロセスはないよ PCAの出力をさらに分類に用いているから固有値で割る意味がある http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/174
175: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 19da-STeI [114.182.230.4]) [sage] 2019/05/12(日) 22:41:24.92 ID:Jr9TZlLT0 共分散行列の寄与度の話が横割で入ってるからややこしくなってる きよど＝対象軸の固有値÷行列のトレース(固有値の総和) http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/175
176: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 19da-STeI [114.182.230.4]) [sage] 2019/05/12(日) 22:46:24.16 ID:Jr9TZlLT0 固有値大きいものの軸を残すのだから 寄与度も見とけという話 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/176
177: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日) 22:49:17.14 ID:yphZ1GONp >>175 今は寄与度の話ではなく正規化の話です 機械学習で分類をさせる場合に、最初の前処理として正規化します PCAで座標系変換したので、新しい座標軸で正規化をしただけです 難しいことは言っていないですよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/177
178: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 19da-STeI [114.182.230.4]) [sage] 2019/05/12(日) 22:50:54.86 ID:Jr9TZlLT0 >>140を呼んでなかったな 固有ベクトルを1に規格化してるだけじゃね？ 変換行列をユニタリ行列にした方が扱い易くなるし http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/178
179: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spdd-lMmt [126.233.158.206]) [sage] 2019/05/12(日) 23:32:08.32 ID:yphZ1GONp >>178 同じく質問を正しく理解してなかったかも もしかしてこういう回答が欲しかったのかな 分散共分散行列 Σ ある固有値λ=σ^2 固有ベクトルx 質問: 固有ベクトルの正規化はx/σではなくてx/σ^2はなぜですか？ 回答: Σ=XX’で次元はσ^2だから。実際対角成分は分散が並ぶ。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/179
180: 140=149 (ﾌﾞｰｲﾓ MM33-1vRR [49.239.71.108]) [sage] 2019/05/13(月) 00:06:31.85 ID:fgQo8CVVM レス下さった方ありがとうございます。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/180
181: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8101-BnMc [126.110.205.151]) [] 2019/05/13(月) 01:04:21.95 ID:Aw9fYqTa0 >>150 ネコは可能だけど犬はどうかな 有名なヤツ http://zellij.hatenablog.com/entry/20130608/p1 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/181
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