[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング25 (1002ﾚｽ)
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156: (ﾜｯﾁｮｲ cfda-TPoM [118.19.13.95]) 2019/07/11(木)09:01 ID:yGkW+d/a0(1) AAS
>>148
たぶん、問題にはならない
157: (ｱｳｱｳｸｰ MM67-yB6H [36.11.224.39]) 2019/07/11(木)09:01 ID:YyH51+0EM(1/2) AAS
問題のすり替えに気づかれちゃうからね
158(1): (ﾜｯﾁｮｲ 1eda-TPoM [223.218.111.31]) 2019/07/11(木)10:16 ID:2IzvYtCt0(1) AAS
いつもの日経の煽り記事、ゴミ
「ビッグデータや人工知能（AI）を使うビジネスに、多くの日本企業が乗り遅れる恐れがある」
159: (ﾜｯﾁｮｲ 867c-htnh [113.32.86.138]) 2019/07/11(木)11:03 ID:6M1lAbxH0(1) AAS
乗り遅れるだけならまだ救いがあるが
7payみたいに害悪まき散らして
新規登録するジジババを恐れさせて減らして
普及を妨げてるからな
160: (ﾄﾝﾓｰ MMbb-iz2M [210.142.95.114]) 2019/07/11(木)12:47 ID:VQtPpCTbM(1) AAS
セブンペイとAIとは
全くなんの関係もないのだが
関係あるように見えるのか？
161: (ｱｳｱｳｴｰ Saea-AvHN [111.239.62.39]) 2019/07/11(木)13:02 ID:A1tpN7lsa(1) AAS
一般人にとっては
コンピュータ = AI
なんじゃないの? AI と言えば深層学習とイコールらしいし
162(1): (ﾜｯﾁｮｲ 529c-W4x6 [61.125.210.189]) 2019/07/11(木)13:51 ID:43TTL+Mb0(1) AAS
>>158
他のビジネスにも乗り遅れてるから
AIだけ限った話ではない
163: (ﾊﾞｯﾄﾝｷﾝ MM82-zlRg [153.233.231.147]) 2019/07/11(木)18:40 ID:fnFe3soxM(1) AAS
ピンハネビジネスでは世界最先鋒
副作用もデカいけどw
164: (ﾜｯﾁｮｲ c37c-htnh [122.215.159.99]) 2019/07/11(木)18:47 ID:dt9f58xR0(1) AAS
邦人企業は中抜きが大き過ぎるんだよな
165: (ｱｳｱｳｸｰ MM67-yB6H [36.11.224.39]) 2019/07/11(木)18:54 ID:YyH51+0EM(2/2) AAS
海外は中抜きしないの？
166: (ﾜｯﾁｮｲ 1eda-TPoM [223.218.109.190]) 2019/07/11(木)20:21 ID:8fD84bWj0(1) AAS
>>162
間抜け、そういう観点ではない
167: (ｱｳｱｳｶｰ Sacf-W4x6 [182.251.113.35]) 2019/07/11(木)21:47 ID:tnTLdKica(1) AAS
日本の大企業はSIerべったりだし
自分たちで何かできる体制はないよ
168: (ｱｳｱｳｳｰ Saa3-8xZS [106.161.118.93]) 2019/07/12(金)06:10 ID:B0BDsaVka(1) AAS
>>137
松坂和夫
169: (ﾜｯﾁｮｲ de66-XC/u [183.77.219.87]) 2019/07/12(金)06:19 ID:fbh0Twu90(1) AAS
東大数学科出て
入門書執筆だけ？
数学的業績無し？
そりゃ紀子もダメだわ
170(1): (ﾜｯﾁｮｲ dfa3-q5pO [220.209.173.89]) 2019/07/12(金)10:40 ID:GS7IQlTp0(1) AAS
数学科出身って理系のくせに業績ゴミな人結構いるよ。
171(1): (ｱｳｱｳｴｰ Saea-AvHN [111.239.61.119]) 2019/07/12(金)13:50 ID:HecuNpuDa(1) AAS
数学科で業績を出すって大変なことだぞ
実験とかシミュレーションとか設計とかでごまかせないから大変
172: (ｱｳｱｳｸｰ MM67-yB6H [36.11.224.253]) 2019/07/12(金)14:53 ID:cP2r/WaKM(1) AAS
でも読解力があるから
173: (ﾜｯﾁｮｲ ffa3-q5pO [124.25.89.207]) 2019/07/12(金)20:58 ID:qnrD+Rpn0(1) AAS
>>171
でも実験系と同じくらい研究に時間とエネルギー投入してるかというと、
そうとうも言えないｗ
結構怠惰な日常にうだうだ流されて無為な月日をおくってる人ゴロゴロいるｗ
174: (ｱｳｱｳｳｰ Saa3-EDof [106.180.24.244]) 2019/07/13(土)01:13 ID:lfNK9Msya(1) AAS
成果出さないにも関わらず特に純粋数学の人は物理や統計等で使う数学より優れたことやってると思い込んで上から目線になりがちなのが困る
175(1): (ｱｳｱｳｳｰ Saa3-8xZS [106.161.120.106]) 2019/07/13(土)05:53 ID:3FtqZ9SSa(1/2) AAS
>>170
森毅
176: (ﾜｯﾁｮｲ c390-YtL5 [112.138.212.35]) 2019/07/13(土)06:02 ID:JTrvNb/e0(1) AAS
ていうか小規模な村社会の住人しか理解できないことやってるからな
サークル状態
177: (ﾜｯﾁｮｲ df73-wTS6 [220.157.138.20]) 2019/07/13(土)06:39 ID:VkakAK1D0(1) AAS
>>175
そんなひどいこと言うたんなや！
178(5): (ﾜｯﾁｮｲ 8682-PXVu [113.20.238.175]) 2019/07/13(土)07:47 ID:aWLChc6V0(1/2) AAS
大量の会話文をディープラーニングで学習させたら
人間のように自由に会話できるAIが作れそうに思えるのに
実際はそうはなっていないのはなぜですか？
179: (ﾜｯﾁｮｲ d610-GXtK [153.131.102.129]) 2019/07/13(土)08:03 ID:j3fXtZ5b0(1/4) AAS
>>178
人間とAIが違うから
180: (ﾜｯﾁｮｲ 96a3-q5pO [121.95.245.210]) 2019/07/13(土)08:12 ID:PcDIGhPS0(1) AAS
>>178
・言葉が現実と結びついていないから言葉どうしの関連性だけ精度を上げても限界がある。
・そもそも学習機能が未熟だから。
・そういう試みが実際にはどの程度行われているのだろうか？
181(2): (ﾜｯﾁｮｲ 4bad-q5pO [120.51.92.242]) 2019/07/13(土)09:18 ID:eYEFHHFj0(1/2) AAS
Keras の Xception で画像分類を学習させて、
意図的に過学習の状態を作ろうとしているのですがうまくいきません。
過学習が起きる条件としては
・教師データが少なすぎ
・パラメータが大きすぎ
・エポック回しすぎ
・学習率低すぎ
あたりだと思うのですが、
データの数を減らしても、
全層Trainableにしてパラメータ増やしても
エポック回しまくっても
学習率下げまくっても
val_acc が減らずに増えた状態から動きません
Xception にはなにか過学習防止機能でもあるのでしょうか？
学習率下げまくっても
過学習してくれません・・・
182: (ﾜｯﾁｮｲ cf3c-HaaS [118.240.95.156]) 2019/07/13(土)09:21 ID:0Ew+gCnq0(1/2) AAS
>>178
入力があってモデルがあって出力がある場合において
入力が違う可能性、モデルが違う可能性、あるいはその両方のどちらか
例えばモデルが完全だったとして、その場合は入力が足りていない
狼に育てられた人間が言葉を話せないのが良い例
モデルが不完全な場合、入力が完全であっても再現できない
ペットを生まれた時から育てても、人間と同じように話せない
183: (ｱｳｱｳｴｰ Saea-AvHN [111.239.56.138]) 2019/07/13(土)09:29 ID:PFjn61via(1) AAS
まだまだハードウエアの能力が低すぎるんじゃないかな
逆に言うと足りないのはそれだけかもしれない
ハードウエアの能力が足りない間はどういうアルゴリズムを
組んでも人間のようにはいかないのかもしれない
184(1): (ﾜｯﾁｮｲ cf3c-HaaS [118.240.95.156]) 2019/07/13(土)09:51 ID:0Ew+gCnq0(2/2) AAS
>>181
10枚の画像で学習したものが10000枚の画像に適用して高いval_accを維持できるはずはないので、初期値にどっかの重みを読み込んでからスタートしているとかないかな
185(1): (ﾜｯﾁｮｲ d610-GXtK [153.131.102.129]) 2019/07/13(土)10:12 ID:j3fXtZ5b0(2/4) AAS
>>181
過学習の状態になったら
入力の中の本質的な特徴以外の特徴に反応して適切な出力をしなくなる
と思う
モデルが対象のデータ集合に対して
大き過ぎる
とかそんな感じじゃね？
結合を無くすような処理があると
過学習が起きにくくなる説ってある？
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