[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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458: (ﾜｯﾁｮｲ fb66-29ZT [183.77.216.198]) 2019/05/24(金)07:44 ID:I9WDb3qi0(1) AAS
そ
459: (ｽｯﾌﾟ Sd73-tXlI [1.66.101.225]) 2019/05/24(金)10:44 ID:PyBT4/Drd(1) AAS
＞ID:nwZRkhw20
内容を盛るな
460: (ﾜｯﾁｮｲ b190-9b2Z [112.138.212.35]) 2019/05/24(金)11:45 ID:85WKPh7U0(1/2) AAS
需給予測は市場規模小さい業界だと思ったが
今は広がってんのかね
461: (ﾜｯﾁｮｲ b190-9b2Z [112.138.212.35]) 2019/05/24(金)11:46 ID:85WKPh7U0(2/2) AAS
>>455
昔のＰＣでNNの計算なんてとてもやってられん
462: (ｱｳｱｳｸｰ MM65-xZDZ [36.11.224.141]) 2019/05/24(金)12:03 ID:CZsiC+PjM(1) AAS
自然言語処理を専門にするか、画像認識を専門にするか…
463: (ｱｳｱｳｶｰ Sa75-50/j [182.251.105.186]) 2019/05/24(金)12:19 ID:OLZB0xfya(1) AAS
画像認識のがいいよ
464: (ﾄﾝﾓｰ MM2d-naOy [210.142.95.49]) 2019/05/24(金)12:51 ID:MIOpJWB2M(1/2) AAS
自然言語のほうがいいよ
465: (ﾊﾞｯﾄﾝｷﾝ MMd3-pMMZ [153.233.209.255]) 2019/05/24(金)13:00 ID:WtzG6gjzM(1) AAS
これからは強化学習だよ
466: (ｱｳｱｳｲｰ Sa65-O0d6 [36.12.17.205]) 2019/05/24(金)13:16 ID:zawpyxYKa(1) AAS
>>自然言語処理を専門にするか、画像認識を専門にするか…
>画像認識のがいいよ
>自然言語のほうがいいよ
耳の不自由な人を
画像認識と自然言語で支援しなさい
467(2): (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMd3-M5Km [153.248.125.179]) 2019/05/24(金)16:44 ID:Dri14T8iM(1) AAS
gunってなんの役に立つんだろうと思ってたけど結構gunを使ったサービス増えてきたね
468: (ﾜｯﾁｮｲ fb68-dCWx [119.230.191.175]) 2019/05/24(金)16:58 ID:kUwj1SkL0(1/2) AAS
機械学習には適切なデータが大量に必要と言っている人がいたけど、
別にそこまで適切ではなくてもいいんだよ
ある程度信頼できれば
外部ﾘﾝｸ:gigazine.net
469: (ﾜｯﾁｮｲ fb68-dCWx [119.230.191.175]) 2019/05/24(金)16:58 ID:kUwj1SkL0(2/2) AAS
>>467
GANな
470: (ﾜｯﾁｮｲ 135a-09Ye [61.114.210.151]) 2019/05/24(金)18:11 ID:s0JZ13JH0(2/2) AAS
>>467
実務上は、少ないデータでいかに使える結果を得るかということが
必要とされることが多いですからね。
471: (ﾄﾝﾓｰ MM2d-naOy [210.142.95.49]) 2019/05/24(金)21:35 ID:MIOpJWB2M(2/2) AAS
そうそう
ビッグデータというけど
続けて標本サイズの小さい仕事をやってる。
ｎ＝40個ほどしかないけど
説明変数200ほどあって
14種類の機械学習試したら
どの方法でもなんとか予測できた。
同僚の手腕がいいので助かってる。
472(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3302-9b2Z [101.142.8.160]) 2019/05/24(金)21:49 ID:t/lJBqRi0(1) AAS
教師無しではデータの量と質が要求されるけど、
教師有りでは過学習に陥らないように学習させれば、1/10ぐらいの量でもイケルという認識
473: (ﾜｯﾁｮｲ fb66-29ZT [183.77.216.198]) 2019/05/25(土)06:04 ID:uqI/ytR10(1/4) AAS
嘘松( ´・∀・｀)ｿｰﾅﾝﾀﾞ
474: (ﾜｯﾁｮｲ 2901-IIoa [126.109.69.164]) 2019/05/25(土)08:41 ID:GmewsWkw0(1) AAS
GUNは業務では使えんけど見栄えいいから公開に向いてるってだけだぞ。
475: (ﾜｯﾁｮｲ fb66-h/tS [183.77.216.198]) 2019/05/25(土)08:46 ID:uqI/ytR10(2/4) AAS
ぐん？
476: (ｱｳｱｳｴｰ Sae3-dCWx [111.239.67.201]) 2019/05/25(土)09:03 ID:H9G4SGp2a(1) AAS
>>472
そんなん問題によって違うとしかいいようがない
学習をしやすい問題とそうではない問題がある
機械学習の基本中の基本
477: (ﾜｯﾁｮｲ 5394-j5mF [115.37.91.6]) 2019/05/25(土)09:20 ID:/FLyHH1C0(1) AAS
教師データの水増しに使われてるよ
478: (ﾜｯﾁｮｲ 39ad-LXSb [124.144.197.178]) 2019/05/25(土)10:07 ID:c7a1xFWv0(1) AAS
>>431
＞ どうやって仕事とってるの？ どんな感じの内容？
「フリー」と書きましたけど、自営業というより「非正規」という意味で書きました。
元々統計学を専攻してたけど卒業してからIT企業にてSEやってました。
その会社でいろいろイヤなことがあって辞めて、
メーカー系列のPG作成のアルバイト募集で面接にいったとき、
統計学を専攻していたと言ったら
ちょうどデータ分析の人を探しているということで
アルバイトしませんか？といわれたのがはじまりです。
その後は、請負い、契約社員、SES契約、派遣社員と
いろいろな契約形態でやっていましたけど、
そろそろ正社員になるかもしれません。
正社員になると年収は少し下がりますけど、
もうすぐ不況になりそうな予感がするので、
さっさと正社員になったほうがいいと思っています。
479(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa3d-MHYn [106.180.24.132]) 2019/05/25(土)10:55 ID:HkxaNc28a(1) AAS
教師あり学習って教師なしに誤差ゼロの特徴量が加わっただけだから大した差はないのになぜか別物扱いしてしまう人が多いよね
480: (ﾜｯﾁｮｲ b190-9b2Z [112.138.212.35]) 2019/05/25(土)11:19 ID:yOpOJb7D0(1/2) AAS
伝統的に別として説明する教科書が多いからだよ
481: (ﾜｯﾁｮｲ fbab-DMSQ [39.111.85.105]) 2019/05/25(土)11:24 ID:dxGKXP5f0(1) AAS
フリーで月200万もらえてたとかじゃなさそうね。
482: (ｱｳｱｳｳｰ Sa3d-sFDG [106.180.15.171]) 2019/05/25(土)12:14 ID:FHjbLbB2a(1) AAS
>>479
誤差ゼロって何に対する誤差だよ
ラベルの事を指してるんだろうがラベルは予測に使わないし特徴量ではない
教師ありとなしは完全に別物だぞ
483(2): (ｱｳｱｳｳｰ Sa3d-GYMe [106.180.2.26]) 2019/05/25(土)12:28 ID:95Ybe8BPa(1) AAS
ラベル以外の特徴量から何らかの方法でラベルに近そうなものを計算して、その計算結果と実際のラベルを比較して誤差を調べる
誤差が大きければ計算方法を修正する
そうして最適なラベルの算出方法を決定するわけで、「予測に使う」というのが学習過程で使われるという意味ならラベルもその他の特徴量もしっかり予測に使われている
教師ありではラベルは絶対的に正しいこと(=誤差ゼロ)を前提とするのでラベルとの誤差が精度の良い評価対象になるが、
教師なしでは誤差混じりの特徴量しか得られなかったがために別の評価指標を使っているだけのこと
理論の上では本質的な違いはないんだよ
484(1): (ﾜｯﾁｮｲ fb66-h/tS [183.77.216.198]) 2019/05/25(土)12:49 ID:uqI/ytR10(3/4) AAS
損失、じゃなくて？
誤差なの？
485: (ｵｯﾍﾟｹ Sre5-sFDG [126.208.164.185]) 2019/05/25(土)12:55 ID:9EmqmScDr(1/2) AAS
>>483
学習途中の話？予測に使うというのはモデルに入力するという意味
運用時にラベルは与えられないだろ？
教師なしは学習時と運用時で使える情報は同じだが教師ありは違う
自動車と金槌の本質的な違いは？って聞かれても答えに困るわ
逆に理論のどこを見て本質的に同じだと思うのか
用語の意味を都合よく解釈しているようにしか思えない
486: (ｵｯﾍﾟｹ Sre5-sFDG [126.208.164.185]) 2019/05/25(土)13:04 ID:9EmqmScDr(2/2) AAS
>>484
誤差の大小と損失の大小は同じなのでここではどちらでも良い
487: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spe5-rj+B [126.33.224.211]) 2019/05/25(土)13:07 ID:t7lA5k1Lp(1) AAS
>>483
前から教師ありとなしの本質的な差がないと主張する人がいて、その真意を聞きたかった
例えばMNISTで教師なしで分類したとする
全部で10種類とクラスの数を固定すれば、教師なしでもおそらく正しく分類してもらえ、本質的な差がないという主張は理解できる
ではクラスの数が不明としたらどうだろう？教師なしではどんなにデータを増やしてもクラスの数が不明な限り同じ結果は得られないだろう
この辺りの説明をしないで本質的に同じと説明すると、機械学習は本質的には最小二乗法と同じと言ってしまい炎上したのと同じ危うさがある
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