[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
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360: (ｱｳｱｳｳｰ Sa57-Evxl [106.180.26.223]) 2019/05/19(日)18:56 ID:qRmtYtNFa(1) AAS
>>356
英語で論理展開できてるならそれでいいだろ
361(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa5f-GYyS [111.239.255.183]) 2019/05/19(日)19:33 ID:QT4J95+ia(1) AAS
>>354
母国語をなおざりにして英語やってると日本語も英語も中途半端で可哀想な事になるリスクがあるという話
362: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 5f47-8NB0 [131.129.117.60]) 2019/05/19(日)19:34 ID:8BTe2vpb0(6/7) AAS
>>361
それは普通のレベルの帰国子女の方にとっては特に深刻な事態だとききます
いわゆる「セミリンガル」というやつですね
363(1): (ﾜｯﾁｮｲ 4f46-EL+e [114.167.176.82]) 2019/05/19(日)20:14 ID:TcNB8+Ek0(2/3) AAS
高度なAI人材(トップカンファレンスに論文出した人)の数に関して
外部ﾘﾝｸ[html]:www.asahi.com
ここの人口10万人当たりの人数をみると英語がネイティブかどうかは重要な気がする
364: (ﾜｯﾁｮｲ 4f46-EL+e [114.167.176.82]) 2019/05/19(日)20:17 ID:TcNB8+Ek0(3/3) AAS
まぁ日本人が論文出すと、文法的なミスが多いとか査読で結構指摘されるよね
365: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 5f47-8NB0 [131.129.117.60]) 2019/05/19(日)20:33 ID:8BTe2vpb0(7/7) AAS
>>363
その理屈だと豪州とか加州とかは有力なはずではないかと、それに私の感覚では北欧がけっこう強いというイメージがあります
366: (ﾜｯﾁｮｲ a301-IkG1 [126.110.205.151]) 2019/05/19(日)20:41 ID:43o0ejXL0(1/2) AAS
>>344
13億人コロすよりも論文チェックする方がラクやと思うで？
367(3): (ﾜｯﾁｮｲ 9bb0-sQ/o [114.164.61.37]) 2019/05/19(日)21:32 ID:AQFftJ5I0(1) AAS
異常検知でオートエンコーダを使ったモデル作ってみたけどあんまりうまく行かない
正常と異常の分布が最初から完全に被ってると使えないような気がするんだけどやチューニングで何とかなるもんなの？
上司からは世の中検出出来てる実例があるんだから絶対できるだろって言われるんだけど…
368: (ﾜｯﾁｮｲ 37da-8NB0 [114.185.1.124]) 2019/05/19(日)21:42 ID:wxi6QMEK0(1/2) AAS
転職の相談？
369: (ﾜｯﾁｮｲ 6fab-/k+J [39.111.85.105]) 2019/05/19(日)21:44 ID:3WO/Xl4U0(2/2) AAS
パワハラだね
370(1): (JP 0Hdf-VAkf [153.143.156.86]) 2019/05/19(日)21:54 ID:CM8/WEHyH(1) AAS
>>358
逆でしょ
むしろ日本人&日本企業は英語習得して、積極的に海外展開していかないとジリ貧やぞ
日本企業でも外資でも両方働ける人になるのがいい
外国語苦手な人は、言葉以外のとこで頑張ればいいよ
371(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa5f-EL+e [111.239.56.174]) 2019/05/19(日)22:55 ID:0ZOdNA8ya(1) AAS
>>367
やってみないと分からない、機械学習の怖さ
データ量が足りないか、モデルが違うのか、そもそも学習可能なのか
とかいろいろと考えられる
372: (ﾜｯﾁｮｲ 37da-8NB0 [114.185.1.124]) 2019/05/19(日)22:56 ID:wxi6QMEK0(2/2) AAS
スタッフサービスのCMを思い出すｗ
373: (ﾜｯﾁｮｲ a301-IkG1 [126.110.205.151]) 2019/05/19(日)23:09 ID:43o0ejXL0(2/2) AAS
このスレIQ高そう(笑)
374: (ｱｳｱｳｳｰ Sa57-Evxl [106.180.25.84]) 2019/05/19(日)23:59 ID:/pZ4lAoWa(1) AAS
>>370
そんなスーパーマンがわざわざ日本企業て働く意味ってないよね？
企業の将来性の点でも自分の能力向上の点でも
375(1): (ｻｻｸｯﾃﾛ Spef-MdQY [126.33.78.134]) 2019/05/20(月)02:38 ID:zK6cmhQap(1/5) AAS
>>367
正常、異常のラベルはあるの？
人が見たら確実に異常と分かるようなものなのかどうかは一応の判断基準かな
人が判断できるなら特徴量の選び方を工夫する、モデルを工夫すれば何とかなる場合もある
人が判断できないなら単なるパワハラ
376(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9bb0-ZQbr [114.164.61.37]) 2019/05/20(月)03:04 ID:kMasXacY0(1) AAS
>>367です
>>371
>>375
ラベルに関しては正常が1万、異常が20あります
人が見ても一応異常と判断することはできます
ただ、欠けやキズではなく位置ズレなので軽微なやつは分かりにくいです
分布が正常の方が広くなっていて、異常は小さく、正常の中に被っていて閾値が引けないので
あまり水増しで画像を加工しないようにするのと対照の所を判断しやすいように画像のトリミングを行ってフォーカスさせて変化を見てみるくらいかなぁと思ってます…
アドバイス頂いた特徴量の選び方を工夫するとはどなような方法がありますか？
377: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spef-MdQY [126.33.78.134]) 2019/05/20(月)03:28 ID:zK6cmhQap(2/5) AAS
あぁ、実例があるって書いてあった
同業他社がすでにやっているなら原理的には可能かも知れないね
ただ世の中にはプロの囲碁棋士に勝てるAIがあるんだからお前も作れよ言われても厳しいね
あとはまぁオートエンコーダを使ってる理由によるかな
ラベルがないからと言う理由なら仕方ないが、入力が画像ならCNNをネットワークに組み込んだ方が性能が出るし、ラベルがあって特徴量が少ないならXGBoostを試すのもあり
378(1): (ｻｻｸｯﾃﾛ Spef-MdQY [126.33.78.134]) 2019/05/20(月)03:59 ID:zK6cmhQap(3/5) AAS
>>376
画像から何らかの基準値が作られてそれが識別として利用できないなら基準値を変えることから始める
位置ズレを検出したい、かつ人間なら判断できると言うのであれば、結構な確率でそのようなネットワークは作れると思う
もし位置が重要であるならば、前処理として画像を2値化して白黒にしてしまうのがいい
正常と異常のバランスが悪いので、正常なデータだけを使ってVAEを組むのが良いが、オートエンコーダは検出能力が低いので、正常だけども異常と判断されるように閾値を下げる
異常と検出されたものの中から正常なものを除去するために、異常なデータを水増しして、CNNを組み込んだデータで2値分類をする
こんな感じかな？
379: (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MMbf-Vdu8 [153.155.221.223]) 2019/05/20(月)09:11 ID:TIcVJda3M(1) AAS
異常値少なくね？
380(1): (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp5f-ZQbr [126.35.80.160]) 2019/05/20(月)10:19 ID:ZsUjaMDlp(1) AAS
>>378
ありがとうございます
こちらから情報が出せないなか丁寧にありがとうございます
2値は試してみたのですが、元々の画像自体がそれほど鮮明ではなく
影などノイズも多く写り込んでいて2値化すると検出対象が特徴として捉えられませんでした…
正しい名称か分かりませんが、Convolutional AutoEncoderを使っています
ラベルに関しては元々正常しかありませんでしたが、評価用に正常をトリミングなどで加工して異常としたので元々は正常しかありません
あまり現実離れした異常を作ることは意味がありませんが試してみて変化するかとりあえず見てみます…
381(1): (ﾜｯﾁｮｲ cf85-DcB2 [115.37.189.126]) 2019/05/20(月)12:24 ID:MXQauqoY0(1/2) AAS
積率を定義するとどんな良いことがあるの？
382: (ﾜｯﾁｮｲ 37da-8NB0 [114.185.8.252]) 2019/05/20(月)13:11 ID:DYuPdND10(1) AAS
just moment!
383: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spef-MdQY [126.33.78.134]) 2019/05/20(月)13:29 ID:zK6cmhQap(4/5) AAS
>>381
積率母関数(Moment Generation Function; MGF)のことでいいかな？
確率変数XのMGFが分かると、E[X^n]が簡単に求まるので係数を除けば
E[X] 平均
E[X^2] 分散
E[X^3] 歪度
E[X^4] 尖度
に使える
384: (ｱｳｱｳｸｰ MM1f-88Mz [36.11.225.171]) 2019/05/20(月)14:44 ID:wijT7VzXM(1) AAS
大学一年か二年でならう統計学の内容だけど
よほど理論的なところに関わってないと、実務で積率母関数を扱うことまずないよね
385: (ﾜｯﾁｮｲ bfda-8NB0 [223.217.47.191]) 2019/05/20(月)16:53 ID:Bx3reKfJ0(1) AAS
全モーメントが分かるとあーら不思議確率分布がわかっちゃうのよ
386: (ﾜｯﾁｮｲ cf85-DcB2 [115.37.189.126]) 2019/05/20(月)17:49 ID:MXQauqoY0(2/2) AAS
よく分からんけど便利なんだな
分かるようになるまで勉強してみるわ
387: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spef-MdQY [126.33.78.134]) 2019/05/20(月)21:53 ID:zK6cmhQap(5/5) AAS
確かに積率母関数を実務で使ったことない
よくある問題としては、正規分布に従う確率分布がn個(X1, ... , Xn)あり、各々二乗して全てを足したY=X1^2+...+Xn^2はどんな分布に従いますか？
答えは自由度nのカイ二乗分布になるんだけども、畳み込みを使って帰納法で解くのと、MGFを使って解くのどっちが簡単かというと、多分MGFのが簡単
388: (ｱｳｱｳｴｰ Sa5f-EL+e [111.239.59.168]) 2019/05/20(月)22:00 ID:QOzKNsGfa(1) AAS
>>380
二値分類問題であれば、まずは SVM を試してみるという方法もあるが
389: (ﾜｯﾁｮｲ af66-tBzz [183.77.216.198]) 2019/05/21(火)07:59 ID:IiB+jawz0(1) AAS
積率母関数て
タイムボカンみたいな響きだな
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