[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング26 (1002ﾚｽ)
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413: (ﾜｯﾁｮｲ 5301-B1nS [60.86.178.93 [上級国民]]) 2019/10/29(火)16:21 ID:kXn8AUyn0(1/2) AAS
うそ おおげさ まぎらわしい
論文撤回数ランキング上位１０名のうち半分が日本人
414: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMdf-seY4 [153.237.134.243]) 2019/10/29(火)18:36 ID:KCHCOTCfM(1) AAS
実務をどれだけやったかじゃね？
415: (ｱｳｱｳｶｰ Sa37-CWnN [182.251.147.95]) 2019/10/29(火)21:20 ID:DOUedQO9a(1) AAS
>>405
実務レベルの機械学習の知識なんて企業秘密だらけなので公開されるわけがない
416(2): (ﾜｯﾁｮｲ 33e6-seY4 [14.3.161.84]) 2019/10/29(火)22:14 ID:32UpIEvm0(1) AAS
知識って言語モデルで良いの？
417: (ﾜｯﾁｮｲ 5301-B1nS [60.86.178.93 [上級国民]]) 2019/10/29(火)22:18 ID:kXn8AUyn0(2/2) AAS
>>416
やること次第っそ
ひとくちに「ターゲットは言語だ！」といっても、
1バイト分かち書き文法カチカチの場合と
２バイト文法なにそれおいしいのカオスの場合では
必要な知識の量が全く違ってくる品・・・
418: (ﾜｯﾁｮｲ 7301-kwV+ [126.25.131.86]) 2019/10/29(火)22:18 ID:dJZjQrr+0(1) AAS
さすがにそろそろ機械学習でなんとかするみたいな馬鹿案件はなくなってくるだろうな。
それくらい焼き畑したと思うよ。
419(1): (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp77-rjtZ [126.33.148.238]) 2019/10/30(水)13:37 ID:ffNJYAeVp(1) AAS
そうだ！星空(ランダムドット)を学習させれば星空(ランダムドット)が生成されるんじゃないか！？
420: (ﾜｯﾁｮｲ 5301-B1nS [60.86.178.93 [上級国民]]) 2019/10/30(水)13:56 ID:GWmaMiFl0(1) AAS
>>419
やめてさしあげろｗｗｗｗｗ
421: (ｱｳｱｳｳｰ Sa97-ubyV [106.161.118.117]) 2019/10/30(水)17:13 ID:3aN27z+Ma(1) AAS
>>404
chainerもpytorchもやれ。
422(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa97-G9/M [106.154.130.51]) 2019/10/30(水)17:26 ID:DV87KhQta(1) AAS
ランダムドットを入力して星空に変換出来たら面白そうだなあ
423: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMdf-seY4 [153.237.134.243]) 2019/10/30(水)18:57 ID:OxfqAVssM(1) AAS
単一画像からのスタイルganみたいなやつが
まさにコピペ自動機だった
424: (ﾜｯﾁｮｲ 5301-CkuB [60.86.178.93 [上級国民]]) 2019/10/31(木)11:13 ID:JglnROWD0(1) AAS
>>422
星空は、まったくランダムじゃなくて
けっこうな粗密のむらっけ＆見た目の大小（明るいくらい）があるから、
テキトーに１dotの点々を何個かうってもらった画像を初期値として
そこから準備しておいた数式でごにょごにょーごにょーして
適度に粗密と大小をつけた星空ふいんきの画像を出す。
っていうのつくったら、
カネにはならんだろうが
やったったです！デモにはいいだろうな。
機械学習は、
全天サーベイの写真あたりをインプットにして、
「初期値からいいかんじにごにょってくれる数式」を製作するところに使ってくれ。
425: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MM2a-4Ncq [153.237.134.243]) 2019/11/01(金)16:25 ID:GsymoNAsM(1) AAS
却下
426(1): (ｱｳｳｨﾌ FFb7-DOEl [106.171.80.130]) 2019/11/01(金)16:29 ID:4VV6x0MuF(1) AAS
星団
星雲
天の川
あたりをだしたければ重力シミュレーションも必要
427: (ﾜｯﾁｮｲ 5301-CkuB [60.86.178.93 [上級国民]]) 2019/11/01(金)17:28 ID:qSHo2rpn0(1) AAS
>>426
うーんどうだろう？
天の川を０から現在まで作るには、
「２４００億粒くらいの星を撒いて重力シミュレーション」らしいけど
星空っぽい柄を生成しちゃるぞー
程度だったら
天の川銀河（銀河系）のざっくり図・・・星がある確率の地図を作っておいて
あとは地球のどこからみると、どっちがどんだけみえるー
くらいのデータがあれば
ええんでないのかなー
入力も、
dotをいくつか打ってもらうんじゃなくって
メルカトル図的な真っ黒四角の中に、
どこか１点でいいような。
季節とか時刻はめんどうだから春分の夜＠ロンドン固定とかで。
星団・星雲はトッピング的なもんで、
肉眼でもわかるぞー！っていうのはマジ数少ないから、
「星空柄の壁紙つくっちゃる」くらいだったら
とりまホーチでおｋ。
どーしてものせたいのなら、確率地図に大小マゼラン雲くらいは書き足しておｋ。
428: (ﾜｯﾁｮｲ cbe6-qV4/ [180.23.58.43]) 2019/11/04(月)09:14 ID:cAnKAoHq0(1) AAS
カブリ数物宇宙研、宇宙の複雑な3次元シミュレーションをAI技術で効率化 日米加 共同研究
外部ﾘﾝｸ:www.ipmu.jp
＞宇宙の構造形成過程を瞬時に模倣できる深層学習モデルの作成に成功
＞宇宙の始まりの初期条件を復元することも不可能ではない
429: (ﾜｯﾁｮｲ c7dd-4Ncq [122.249.72.219]) 2019/11/04(月)14:20 ID:6UHCWlqh0(1) AAS
嘘臭い
430: (ﾜｯﾁｮｲ 2be6-4Sz2 [14.3.161.84]) 2019/11/04(月)17:51 ID:WRpKwFsh0(1) AAS
この論文通ったのは奇跡だと思う
中身なさすぎ
431: (ｱｳｱｳｳｰ Sab7-qHxX [106.161.128.195]) 2019/11/04(月)18:20 ID:PQlPE2ZKa(1) AAS
>>416
BART？
432(3): (ﾜｯﾁｮｲ bb27-iPBx [164.70.253.210]) 2019/11/04(月)19:05 ID:F/trr2gA0(1/2) AAS
修士論文で２次元アニメ画像の顔をたくさん読み込ませて
平均顔みたいなのをAIで自動生成するみたいな課題を割り振られたんですが
何から手を付けていいか分かりません
まず顔認識の場合ラスター画像そのままよりもベクター画像に変換したほうがよさそう
（とくにアニメ画像の場合髪色がまちまちぃだったりするので）
と思うんですが詳しい方いませんか？
その場合顔の画像を与えると境界情報をベクトル化して抽出してくれるようなライブラリってないでしょうか
髪型を特徴量として表すのはかなり難しいとおもってるので
まずは顔全体の外接円、あごからほおの輪郭、目の位置、鼻の位置 あたりをベクトル化して
大量画像をディープラーニングで流し込んで顔データを自動生成して
髪型だけは既存のものを適当にあてはめて可愛い画像ができました
あたりをおとしどころで論文にしようかなとおもってます
機械学習は大学の講義レベルの知識しかないので
それじゃあだめだろとか改良点とかあったら
みなさまのプロのご意見をおききしたいです
433(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sab7-Tw1J [106.154.131.133]) 2019/11/04(月)19:57 ID:b7XfuRK5a(1) AAS
「平均顔みたいなの」というのがよく分からないが、あなたの考えるベクター画像に変換するメリットをもっとkwsk
434(1): (ﾜｯﾁｮｲ 5301-CkuB [60.86.178.93 [上級国民]]) 2019/11/04(月)20:10 ID:l8jF+acj0(1/2) AAS
>>432
ラスタをベクタにしてやんよ！系ソフトは
それだけで高額販売されてるレベル
435(1): (ﾜｯﾁｮｲ bb27-iPBx [164.70.253.210]) 2019/11/04(月)21:00 ID:F/trr2gA0(2/2) AAS
>>433
かわいいとおもった画像の特徴を平均化すれば
万人受けするもっとかわいい画像が作れるんじゃないかっておもってますが
そこは別に商業じゃないので結果うまく行きましたでも修論レベルなら十分かなとおもってます
あとラスターだとかなり周辺広く見ないとどこの部分なのか認識するのが難しいから
特徴量が多くなりすぎてかなり深いニューラルネット組まないと
そもそも顔として認識するのが難しいんじゃないかっていう印象です
見当外れだったらすみません
>>434
そうなんですね
リアルの写真は難しそうですが
２次元アニメ画像ぐらいなら境界周出するのってそんな難しくないかなと
なんとなくおもってました
そこがすでにすでに難しいなら
大量の画像の顔部分だけ手動で輪郭や目とかをトレスして
そのペンのストロークを座標に記録してベクトル化するようなプログラムを作ってから
そのベクトルに対してディープラーニングを行ったほうが良さそうですね
アドバイスありがとうございます
436(1): (ﾜｯﾁｮｲ 5301-CkuB [60.86.178.93 [上級国民]]) 2019/11/04(月)21:34 ID:l8jF+acj0(2/2) AAS
>>435うえはんぶん
('A`) おう べんきょうもっとがんばれよ
>まんなからへん
ラスタ画像っつか写真の顔認識は、ぐっぐるが結構昔から販売してるぞ。
それとはたぶん独立に、
近頃のプリクラマシンの
デブスだって日本人受けしやすくカワイい方へガツンと盛ってくれる補正技術はすごいから、
カワイイをきわめるつもりなら、
勉強する価値があるとおもう。
>したからにばんめ
二次元はいわゆる人外カラーの髪や瞳の色が壁になると思う
まぁがんがれ
>いちばんした
機械学習くんを調教できるほど手を動かすなら
努力したで賞で修士・・・でるのか・・・・・・？
理学じゃ努力しまくってても失敗データじゃ修士でないんだが。
437(1): (ﾜｯﾁｮｲ bb27-iPBx [164.70.253.210]) 2019/11/05(火)02:25 ID:WGM3y/GM0(1) AAS
>>436
販売なんですね
有名なんだったら普通に研究室で買ってそうなのできいてみます
>プリクラマシンの補正技術
調べてみます！
> 二次元はいわゆる人外カラーの髪や瞳の色が壁
そうなんですよね
３次元用の顔認識アルゴリズムをそのままラスター画像に適用して
うまく肌以外の色相自由度を認識してグループ化してくれるか分からないです
いろいろアドバイスありがとうございます！
438(1): (ﾜｯﾁｮｲ 2be6-4Sz2 [14.3.161.84]) 2019/11/05(火)06:41 ID:KGQwTe220(1) AAS
pcaのeigenfaceだろ？
439(1): (ﾜｯﾁｮｲ 1a40-TqPl [115.37.39.69]) 2019/11/05(火)08:08 ID:wNX9eMw00(1) AAS
修士なんて何やっても貰えるよ
お前大学院行ってないだろ
440: (ｱｳｱｳｸｰ MM2b-6BDJ [36.11.224.202]) 2019/11/05(火)09:53 ID:1ygLA3K6M(1/2) AAS
機械学習を就職に使うなら、修士論文がんばらないといいところ行けないぞ(哀しい目)
論文適当にすませてKaggleがんばってもいい気がするけど
441: (ｱｳｱｳｶｰ Sa73-8HH3 [182.251.145.139]) 2019/11/05(火)12:17 ID:GVd5q/rua(1) AAS
就活段階で修論の全体像なんて全然見えていないだろうからなんとなく立派そうなテーマとそれっぽく説明できる話術があればOK
442(1): (ﾜｯﾁｮｲ 2b5f-qV4/ [14.8.42.192]) 2019/11/05(火)12:41 ID:fvi/VFnh0(1) AAS
修論レベルでちゃんとした成果を出すのは不可能に近い
何かをやったということにしかならない
研究で成果を出すことはものすごく大変
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