[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)
【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/
上
下
前
次
1-
新
通常表示
512ﾊﾞｲﾄ分割
ﾚｽ栞
このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索
歴削→次ｽﾚ
栞削→次ｽﾚ
過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ
494: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa3d-j5mF [106.129.138.200]) [sage] 2019/05/25(土) 15:42:51.81 ID:/Qx1Z2J/a 3水準以上の多重比較検定は偶然の確率が上がるから棄却域を下げるっていうのが納得いかないんだけど ABCの3水準があってAとBに差があるかだけが知りたい場合Cとの検定は関係ないのでは？(極論を言えばCとの検定を行わない) どこかに差があるかを調べたい場合のみ有意水準を操作すればいいの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/494
495: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa3d-sFDG [106.180.11.32]) [] 2019/05/25(土) 15:49:22.03 ID:LV9LUlXva >>489 そうだな、犬も猫も人間も哺乳類と考えると大差はないかもしれん http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/495
496: デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FF33-wLN0 [49.106.193.230]) [] 2019/05/25(土) 16:19:05.08 ID:997oQV33F データサイエンティスト育成講座 https://www.hanmoto.com/bd/isbn/9784839965259 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/496
497: デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FF33-wLN0 [49.106.193.230]) [] 2019/05/25(土) 16:40:11.40 ID:997oQV33F ・手取り足取りデータの前処理から予測モデルの作成、チューニングまで一通り網羅 ・質の良い参考書がたくさん紹介されており、これから先もある程度示してくれる ・学術書でないので、安い 欠点: いずれも入門書である以上当たり前ですが ・アルゴリズムの数学的なところはすっとばし ・実務の前処理地獄はこんなもんじゃない ・この本の内容ができる程度で「AI人材」を名乗るな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/497
498: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fb66-h/tS [183.77.216.198]) [] 2019/05/25(土) 16:42:30.74 ID:uqI/ytR10 まず松尾豊の研究室から 論文とデータサイエンティストが生まれてから 本を出せや http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/498
499: デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FF33-wLN0 [49.106.193.230]) [] 2019/05/25(土) 16:45:51.62 ID:997oQV33F 執筆者ではない 監修ですらない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/499
500: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a109-tXlI [210.170.17.6]) [sage] 2019/05/25(土) 17:10:51.99 ID:UpoKtTek0 現在、AI事業が流行ってるわけではなく、AI事業を育成するための事業が流行中。 実績？わらわら。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/500
501: デフォルトの名無しさん (ｱｰｸｾｰ Sxe5-wJnf [126.196.33.29]) [sage] 2019/05/25(土) 17:21:31.34 ID:MDBcKokxx >>494 若干スレ違いとも思うけど検定の多重性問題だね ロジカルに考えると分かると思うよ 例えば3学級A, B, Cの算数の試験で、学級Cは他学級よりも優秀か調べたい つまり (C > A) AND (C > B) を調べたい 検定としては(A = C) OR (B = C)を帰無仮説としてこれを棄却したい 棄却域をそれぞれ5%とすると、5%の可能性で(A = C)がFalse, (B = C)がFalseとなる (A = C)と(B = C)の両方がFalseにならない限り、(A = C) OR (B = C)はFalseにならない この場合はA = Cを帰無仮説とした検定とB = Cを帰無仮説とした検定の2つを行って良い 別のケースで、学級Aあるいは学級Bが学級Cよりも優秀か調べたい場合を考える つまり (A > C) OR (B > C) を調べたい 検定としては(A = C) AND (B = C)を棄却したい 上記同様に棄却域をそれぞれ5%とすると、5%の可能性で(A = C)がFalse, (B = C)がFalseとなる (A = C)と(B = C)のどちらかがFalseになると(A = C) AND (B = C)はFalseになってしまう つまり棄却されやすくなってしまっているので有意水準を調整する必要がある http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/501
502: デフォルトの名無しさん (ﾄﾝﾓｰ MM2d-naOy [210.142.95.180]) [] 2019/05/25(土) 17:36:49.30 ID:suGe7WeyM >>493 どゆふうに流体と関係あんの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/502
503: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 09b0-YgKV [180.15.171.212]) [sage] 2019/05/25(土) 18:13:45.67 ID:BEAwB+2w0 >>496 この本見たけど初心者には訳わからんし上級者には役に立たなさそうで何とも惜しい感じがした http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/503
504: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f33e-M5Km [149.54.201.210]) [] 2019/05/25(土) 18:20:19.51 ID:69q3ULG00 >>502 流体の境界条件・初期条件に対する流体の解析処理結果を学習データとして使用すれば、それをもとに自動的に流体のアニメーションを生成してくれるものができるはずって意味です 今までの流体解析はスーパーコンピュータ使ったりしてすごくコスト高かったけどAI使えば低スペックＰＣでもよりリアルな流体表現ができるよねって話 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/504
505: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa3d-j5mF [106.129.83.38]) [sage] 2019/05/25(土) 19:52:31.11 ID:C+z4Q3r1a >>501 出したい結論次第ということか あと質問なんだけど、 前者の帰無仮説の(A=C)と(B=C)をそれぞれ棄却域5%で検定したら 全体では棄却域1-(1-0.05)*(1-0.05)=9.75%で検定したことになりませんか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/505
506: デフォルトの名無しさん (ｱｰｸｾｰ Sxe5-wJnf [126.196.33.29]) [sage] 2019/05/25(土) 21:18:20.43 ID:MDBcKokxx >>505 前者は(A=C)の検定と(B=C)の検定を合わせて全体でという考え方はしない 帰無仮説の説明からしたほうが良さそう 「Aの平均とBの平均は異なる」を検証するのに、わざわざ帰無仮説として 「Aの平均とBの平均は同じである(A = B)」という仮説をするのか？ それは「同じである」ことはケースとして1ケースしかないが 同じでないことはケースが無限に存在し検証ができない 「平均が同じ」という仮説を立てることで、現在発生している状況が どのくらい起こりにくいことなのかを計算することができる 後者の(A = B) AND (B = C)は書き直せばA = B = Cで これはケースとしては1ケースしかないので帰無仮説として利用可能である しかし前者の(A = B) OR (B = C)は、片方を満たせばもう片方は無限のケースを許してしまい これは帰無仮説として設定しても計算できない 大元の質問に戻って、ABCの3水準がある場合にCの検定をする必要がないのでは? という質問については、帰無仮説として「A=B=C」が設定できないのであれば 当然多重比較検定の前提条件を満たしていない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/506
507: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b190-9b2Z [112.138.212.35]) [sage] 2019/05/25(土) 21:54:09.32 ID:yOpOJb7D0 >今までの流体解析はスーパーコンピュータ使ったりしてすごくコスト高かったけどAI使えば低スペックＰＣでもよりリアルな流体表現ができるよねって話 ありえねーわ。 微分方程式の数値解求めるアルゴリズムと 補間曲線フィッティングするアルゴリズムは目的も用途も別。 ちなみにＣＡＥとＡＩは相性自体は良い。 ＣＡＥはデータを無限に生成できるからな。 昔からアンテナシミュレーションソフトに最適化っていう機能あって 古い機械学習アルゴリズムがついていたりした。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/507
508: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 535c-j5mF [115.36.224.159]) [sage] 2019/05/25(土) 22:17:07.06 ID:j+1UCpGZ0 >>506 同時にfalse positiveが発生しない限り間違って棄却されないから問題ないってことか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/508
509: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f33e-M5Km [149.54.201.210]) [] 2019/05/26(日) 02:54:23.04 ID:Twzbio4W0 >>507 AIを使った流体のCG表現が不可能である理由はなに？ 人間には手書きで流体のアニメーションを書けたりするけどAIには無理ってこと？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/509
510: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f33e-M5Km [149.54.201.210]) [] 2019/05/26(日) 15:06:35.97 ID:Twzbio4W0 >>509 今ゲーム業界はレイトレーシングだなんだと騒いでるけどこの技術が確立されたらより現実と見分けがつかないグラフィックのゲームとかできそうだね http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/510
511: デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sre5-sFDG [126.208.165.195]) [] 2019/05/26(日) 15:41:51.01 ID:7eYATO63r sim2realとか使って荒いシミュレーションで大雑把なグラフィックを作ってAIでリアルに仕上げたりできそうだね http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/511
512: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9940-6B7C [118.104.19.52]) [] 2019/05/26(日) 15:43:31.27 ID:FDD59Vgs0 今の機械学習では仮説形成と演繹ができないと言われているが 仮説と演繹と帰納を識別できる判別器を作れないものなの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/512
513: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sae3-LXSb [111.239.35.246]) [] 2019/05/26(日) 15:49:47.77 ID:KAaQkTQwa 演繹しまくりじゃね http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/513
514: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9940-6B7C [118.104.19.52]) [] 2019/05/26(日) 16:06:05.73 ID:FDD59Vgs0 >>512 ×機械学習 〇深層学習 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/514
515: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Spe5-rj+B [126.33.224.211]) [sage] 2019/05/26(日) 16:07:30.86 ID:jVNot2dUp 分類としては3つしかないけど難しそうだね --(帰納)-->(仮説)--(演繹)--> ループとかも問題になりそう ニワトリ → 判別機 → 卵の演繹です！ 卵 → 判別機 → ニワトリの演繹です！ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/515
516: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fb66-29ZT [183.77.216.198]) [] 2019/05/26(日) 18:28:41.21 ID:ZW+JHuoB0 必要か？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/516
517: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa3d-sFDG [106.180.11.235]) [] 2019/05/26(日) 19:59:54.33 ID:MRHfC0tka >>514 ニューラルネット自体が関数近似器でしか無いから根本的に厳しいような気もする http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/517
518: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2901-IIoa [126.109.69.164]) [sage] 2019/05/26(日) 20:03:16.17 ID:Suq0krAi0 その手のことは組合せ爆発を伴うから 機械学習で連続的な取り扱いで楽することが流行っとるわけよ。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/518
519: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa3d-sFDG [106.180.11.235]) [] 2019/05/26(日) 20:05:37.77 ID:MRHfC0tka というか演繹って機械学習と真逆の考えだからなあ 出発点の事実から論理をどう組み上げるかだから学習の余地は無くて、組合せ最適化あたりだろうか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/519
520: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM65-Ni/X [36.11.225.75]) [sage] 2019/05/27(月) 01:28:00.88 ID:CXLCqwWfM 学習した識別器をつかって答えを予測することは演繹とは少し違うのかな そこら辺の概念的なことをよく理解できていない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/520
521: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f33e-M5Km [149.54.201.210]) [] 2019/05/27(月) 05:32:58.30 ID:t6QjrYpW0 バックプロパゲーションについて勉強してます https://qiita.com/43x2/items/50b55623c890564f1893 このページの式13.14.15に突然yって出てくるんですがこれはどういういみですか？ 何故ここでyが出てくるのかわかりません どなたかわかりやすく教えていただけないでしょうか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/521
522: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2901-IIoa [126.109.69.164]) [sage] 2019/05/27(月) 07:48:28.29 ID:DsUkLbuS0 >>521 (9)式の y のことだよ。(10)式の微分を考えると出てくる。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/522
523: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ f33e-M5Km [149.54.201.210]) [] 2019/05/27(月) 07:54:02.92 ID:t6QjrYpW0 >>522 なるほど！ありがとうございます http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/523
ﾒﾓ帳
(0/65535文字)
上
下
前
次
1-
新
書
関
写
板
覧
索
設
栞
歴
あと 479 ﾚｽあります
ｽﾚ情報
赤ﾚｽ抽出
画像ﾚｽ抽出
歴の未読ｽﾚ
Google検索
Wikipedia
ぬこの手
ぬこTOP
0.027s