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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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360: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa57-Evxl [106.180.26.223]) [sage] 2019/05/19(日) 18:56:26.08 ID:qRmtYtNFa >>356 英語で論理展開できてるならそれでいいだろ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/360
361: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa5f-GYyS [111.239.255.183]) [] 2019/05/19(日) 19:33:21.48 ID:QT4J95+ia >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/361
362: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 5f47-8NB0 [131.129.117.60]) [sage] 2019/05/19(日) 19:34:53.40 ID:8BTe2vpb0 >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/362
363: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4f46-EL+e [114.167.176.82]) [sage] 2019/05/19(日) 20:14:31.40 ID:TcNB8+Ek0 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 https://www.asahi.com/articles/photo/AS20190428000131.html 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/363
364: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4f46-EL+e [114.167.176.82]) [sage] 2019/05/19(日) 20:17:30.16 ID:TcNB8+Ek0 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/364
365: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 5f47-8NB0 [131.129.117.60]) [sage] 2019/05/19(日) 20:33:33.76 ID:8BTe2vpb0 >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/365
366: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a301-IkG1 [126.110.205.151]) [] 2019/05/19(日) 20:41:51.99 ID:43o0ejXL0 >>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？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/366
367: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9bb0-sQ/o [114.164.61.37]) [] 2019/05/19(日) 21:32:29.87 ID:AQFftJ5I0 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… http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/367
368: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 37da-8NB0 [114.185.1.124]) [sage] 2019/05/19(日) 21:42:42.47 ID:wxi6QMEK0 転職の相談？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/368
369: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6fab-/k+J [39.111.85.105]) [sage] 2019/05/19(日) 21:44:07.80 ID:3WO/Xl4U0 パワハラだね http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/369
370: デフォルトの名無しさん (JP 0Hdf-VAkf [153.143.156.86]) [sage] 2019/05/19(日) 21:54:11.09 ID:CM8/WEHyH >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/370
371: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa5f-EL+e [111.239.56.174]) [sage] 2019/05/19(日) 22:55:23.61 ID:0ZOdNA8ya >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/371
372: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 37da-8NB0 [114.185.1.124]) [sage] 2019/05/19(日) 22:56:56.96 ID:wxi6QMEK0 スタッフサービスのCMを思い出すｗ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/372
373: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a301-IkG1 [126.110.205.151]) [] 2019/05/19(日) 23:09:24.39 ID:43o0ejXL0 このスレIQ高そう(笑) http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/373
374: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa57-Evxl [106.180.25.84]) [sage] 2019/05/19(日) 23:59:05.10 ID:/pZ4lAoWa >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/374
375: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Spef-MdQY [126.33.78.134]) [sage] 2019/05/20(月) 02:38:47.72 ID:zK6cmhQap >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/375
376: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9bb0-ZQbr [114.164.61.37]) [sage] 2019/05/20(月) 03:04:00.68 ID:kMasXacY0 >>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？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/376
377: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Spef-MdQY [126.33.78.134]) [sage] 2019/05/20(月) 03:28:18.57 ID:zK6cmhQap 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/377
378: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Spef-MdQY [126.33.78.134]) [sage] 2019/05/20(月) 03:59:25.00 ID:zK6cmhQap >>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？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/378
379: デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MMbf-Vdu8 [153.155.221.223]) [] 2019/05/20(月) 09:11:41.12 ID:TIcVJda3M 異常値少なくね？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/379
380: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp5f-ZQbr [126.35.80.160]) [sage] 2019/05/20(月) 10:19:01.08 ID:ZsUjaMDlp >>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… http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/380
381: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cf85-DcB2 [115.37.189.126]) [sage] 2019/05/20(月) 12:24:30.54 ID:MXQauqoY0 積率を定義するとどんな良いことがあるの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/381
382: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 37da-8NB0 [114.185.8.252]) [sage] 2019/05/20(月) 13:11:13.87 ID:DYuPdND10 just moment! http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/382
383: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Spef-MdQY [126.33.78.134]) [sage] 2019/05/20(月) 13:29:02.22 ID:zK6cmhQap >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/383
384: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM1f-88Mz [36.11.225.171]) [sage] 2019/05/20(月) 14:44:00.88 ID:wijT7VzXM 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/384
385: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ bfda-8NB0 [223.217.47.191]) [sage] 2019/05/20(月) 16:53:24.89 ID:Bx3reKfJ0 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/385
386: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cf85-DcB2 [115.37.189.126]) [sage] 2019/05/20(月) 17:49:16.76 ID:MXQauqoY0 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/386
387: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Spef-MdQY [126.33.78.134]) [sage] 2019/05/20(月) 21:53:32.51 ID:zK6cmhQap 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/387
388: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa5f-EL+e [111.239.59.168]) [sage] 2019/05/20(月) 22:00:11.37 ID:QOzKNsGfa >>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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/388
389: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ af66-tBzz [183.77.216.198]) [] 2019/05/21(火) 07:59:48.51 ID:IiB+jawz0 積率母関数て タイムボカンみたいな響きだな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/389
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