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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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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
524: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM65-5CNr [36.11.224.64]) [sage] 2019/05/27(月) 11:50:06.57 ID:KdEWqt5uM 初歩的な質問で申し訳ないのですが 2値分類の評価指標に関して教えて下さい accuracyはデータが偏ってる場合には適さないという理由は理解できました データの割合が均等な場合（正常50% 異常50%）の場合でもaccuracyは評価に適していないのでしょうか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/524
525: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Spe5-rj+B [126.199.21.62]) [sage] 2019/05/27(月) 13:29:27.61 ID:/16uSnZGp >>524 例えば犬と猫の写真があって 犬の写真を犬と判断 TP 犬の写真を猫と判断 TN 猫の写真を猫と判断 FP 猫の写真を犬と判断 FN Acc = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) だから、TPとTNは式の形から全く等価 犬を猫と判断しまくってもOKなの？ あなたのやりたいことがOKなら使ってもいいし NGなら別の指標 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/525
526: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Spe5-rj+B [126.199.21.62]) [sage] 2019/05/27(月) 14:54:42.55 ID:/16uSnZGp 思いっきりミスってた こういうのは犬とか猫より正常、異常のが間違いがないな 正常な写真をX枚、正常を正常と判断する確率をα 異常な写真をY枚、異常を異常と判断する確率をβ とすると、それぞれの枚数は TP = αX TN = βY FN = (1-α)X FP = (1-β)Y Acc = (αX + βY) / (X + Y) 仮にXとYが同じ枚数ならX=Yとして(α+β)/2 偏りがなければ使っても良いかといえば、αとβを等価に扱って良ければOKだし、等価に扱えないなら
別の指標 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/526
527: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM65-5CNr [36.11.224.64]) [sage] 2019/05/27(月) 17:23:55.48 ID:KdEWqt5uM >>526 とても分かりやすい説明ありがとうございます 正答率は説明頂いた特徴があり、それでも参考書や記事などで正答率を算出する事が多いのは単純に説明がしやすいからでしょうか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/527
528: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ d947-bH/r [150.249.206.28]) [] 2019/05/27(月) 17:28:43.12 ID:KJQjBYp00 タスクとエラーのリスクに応じて個々で検討すべき事柄だから 大体は省略されてる http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/528
529: デフォルトの名無しさん (JP 0H0b-9b2Z [219.163.139.27]) [sage] 2019/05/27(月) 18:05:50.75 ID:otLNcE2UH 機械学習にしろディープラーニングにしろデータを元に「学習」するわけじゃないですか でその「学習した結果」に新しいデータを通すとそのデータに対応する答えを「結果」が弾き出しますよね このときの「結果」って一体なんなんでしょうか。小人さんがマシンの中にいるわけでもなし パラメータがx1x2...xnってあったときに結果としてf(x1, x2,....xn)な関数が生成されるみたいな理解でいいんでしょうか？ もしそうならその関数が実際
どんな数式？なのか見る術はありますか？kerasで勉強しています http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/529
530: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa3d-j5mF [106.129.122.140]) [sage] 2019/05/27(月) 18:22:40.43 ID:2deMEJc2a 補間 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/530
531: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa3d-j5mF [106.129.122.140]) [sage] 2019/05/27(月) 18:24:14.91 ID:2deMEJc2a 一回単純なモデルでいいからライブラリ使わずに実装してみるといいよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/531
532: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b17c-LXSb [122.215.159.99]) [] 2019/05/27(月) 18:57:20.00 ID:cl2rg6uY0 補間だが演繹 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1556674785/532
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