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【統計分析】機械学習・データマイニング26 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング26 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/
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594: デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MM82-Gedh [153.235.108.33]) [] 2019/11/27(水) 14:25:38.08 ID:pvWhqXzvM curriculum learningてどうよ？ 効果を感じないんだが。。。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/594
595: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ bf01-qZD/ [60.86.178.93]) [sage] 2019/11/27(水) 14:44:38.10 ID:R3eAH8fN0 >>594 にんげんさまが指示してやらねばならん部分・・・ 階段の刻み方（どういう方法で難しさを順位付けするか） が悪いんでね？ あるいは これもやっぱりにんげんさまが指示してやらねばならん部分・・・ レベル１の勇者にいきなりたまにはぐれメタルエンカウントさせちゃう的な、 試練の与え方が悪いか。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/595
596: デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MM82-Gedh [153.235.108.33]) [] 2019/11/27(水) 14:50:18.75 ID:pvWhqXzvM nlpなんだけど ミニバッチ作るときに自然にもうcurriculum learning的になっているのかな？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/596
597: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ df4b-YC6P [210.188.42.19]) [sage] 2019/11/28(木) 22:01:34.94 ID:Y+wConzQ0 訓練データとテストデータの相関性がほとんどない問題とか 当てずっぽうで適当に振るところから始めて反応見て方向性定めているのか？ パワーと投稿数の勝負になっている気がしてならないけど http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/597
598: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa23-8b9h [106.161.209.107]) [] 2019/11/28(木) 22:37:12.05 ID:fUP9hRZYa >>590 2019年大学入試センター試験英語筆記科目においてAIが185点を獲得 https://www.ntt.co.jp/news2019/1911/191118a.html http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/598
599: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5fad-q7p1 [110.130.184.72]) [] 2019/11/29(金) 00:17:47.54 ID:lLJmxOHf0 Kaggleとかの機械学習コンペで主催者(依頼者)が持ってるマシンよりも参加者(優勝者)がコンペで使ったマシンのほうが性能良いってことあったりするの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/599
600: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f3d-YC6P [219.104.75.160]) [sage] 2019/11/29(金) 02:03:47.84 ID:ZRMLeeOO0 主催者がもってるマシンってなんぞ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/600
601: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f9c-rPqt [61.125.210.189]) [sage] 2019/11/29(金) 02:04:56.14 ID:WPSMNOiN0 マシン持ってない可能性も高いだろう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/601
602: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｸｰ MM33-O/Gm [36.11.225.189]) [] 2019/11/29(金) 09:49:10.05 ID:gYWo3w4cM Deep Learning散々騒いだ割には結局テーブルデータじゃGBDTにボロ負けな現状なんとかならんの せいぜいGBDT様にお情けでensembleさせて頂く程度 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/602
603: デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MMdf-LjR8 [153.235.108.33]) [] 2019/11/29(金) 12:49:35.84 ID:9onQejqxM つ適材適所 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/603
604: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f9c-rPqt [61.125.210.189]) [sage] 2019/11/29(金) 16:11:35.42 ID:WPSMNOiN0 >>602 テーブルデータの解析で話題になったわけじゃないぞ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/604
605: デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr33-aoSH [126.208.181.193]) [sage] 2019/11/29(金) 19:08:43.15 ID:rfU0XW80r >>604 多分だけどニューラルネットワークは汎用性が高いだけで、画像系でももっと良いほうがあるけど見つかってないだけと思ってる http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/605
606: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f7c-Hu9A [221.241.223.124]) [sage] 2019/11/29(金) 19:15:32.09 ID:Ab9Y7Svv0 >>605 画像処理で高精度が出るDNNのモデルサイズを精度をあまり下げずに削減するような研究が出てきてるから、それを突き詰めると決定木的なルールが取り出せるのではないか http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/606
607: デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MMdf-LjR8 [153.235.108.33]) [] 2019/11/29(金) 19:18:55.66 ID:9onQejqxM えーまた同じ間違いを？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/607
608: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5fda-VdzI [60.47.95.202]) [sage] 2019/11/29(金) 21:04:43.23 ID:i2+wAL7T0 >>602 データテーブルでも回帰の滑らかさではnnが上だけどな。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/608
609: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f3d-YC6P [219.104.75.160]) [sage] 2019/11/29(金) 23:37:12.91 ID:ZRMLeeOO0 >>602 調律師次第ではNNもGBDTに精度で並ぶ しかもNNとGBDTではGBDTの方がモデルの劣化が早い http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/609
610: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f1f-R3ru [221.191.70.126]) [sage] 2019/11/30(土) 09:04:53.45 ID:DZbtLtp60 回帰がなめらかじゃないと困るって、たぶんあるとは思うけど具体的にどういうケースだろう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/610
611: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5f01-YC6P [126.25.131.86]) [sage] 2019/11/30(土) 09:36:17.16 ID:Uqy6J8Cl0 >調律師次第ではNNもGBDTに精度で並ぶ んなわけねーだろ。。データが 2000,3000程度の場合、NNなんてまともに動かんわ。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/611
612: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa23-29PW [106.154.127.208]) [] 2019/11/30(土) 09:52:40.58 ID:vuvC9RZIa >>609 モデルの劣化って汎化能力が低いってこと？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/612
613: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5fe6-nvwQ [14.3.46.121]) [sage] 2019/11/30(土) 10:17:22.90 ID:g/CprbiQ0 overfitじゃない？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/613
614: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa23-nO0S [106.154.136.36]) [] 2019/11/30(土) 10:53:06.13 ID:xqSKATFaa >>611 それもNNの規模次第でゎ。。。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/614
615: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa23-nO0S [106.154.136.36]) [] 2019/11/30(土) 10:54:38.50 ID:xqSKATFaa >>609 劣化が早いってどゅこと？ モデルって腐るの。。。？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/615
616: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5f01-YC6P [126.25.131.86]) [sage] 2019/11/30(土) 12:02:50.26 ID:Uqy6J8Cl0 >>614 そんな小規模でNNチューニングしてまで使ううまみはないだろ？ ばかなの？ それとも本気で現場でそんな主張してんの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/616
617: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sad3-BXt7 [182.251.106.23]) [sage] 2019/11/30(土) 12:09:04.69 ID:A+rR0WU8a はい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/617
618: デフォルトの名無しさん (ｱｰｸｾｰ Sx33-O/Gm [126.149.48.137]) [] 2019/11/30(土) 12:58:50.37 ID:YcFQTR8Rx なんか悪かった どう考えてもGBDTの方が精度出る案件でクライアントがでぃいぷらあにんぐ使いたいですってほざくから むしゃくしゃしてやっただけなんだ NGBoostは学習も推論も遅いし予測分布も分類じゃそんなに嬉しくないし結局LightGBM/CatBoostは超えられなさそうだよなぁ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/618
619: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5f01-d0qP [60.86.178.93]) [sage] 2019/11/30(土) 13:03:41.07 ID:OO2kPiiB0 >>618 > どう考えてもGBDTの方が精度出る案件でクライアントがでぃいぷらあにんぐ使いたいですってほざく 発注元の責任で このでぃーぷするとです って 明文化しとけよｗ あとから責任おっかぶせられそうになると ブチ切れちゃうぞｗ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/619
620: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ dfda-o7DB [58.89.134.119]) [sage] 2019/11/30(土) 13:57:35.50 ID:kDVEf3m10 政策もビッグデータで決めるようになるらしい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/620
621: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5f01-d0qP [60.86.178.93]) [sage] 2019/11/30(土) 13:59:00.59 ID:OO2kPiiB0 >>620 テラ保守スｗｗｗ しっぱいするみらいしかみえないぞ・・・ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/621
622: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 5fda-VdzI [60.47.95.202]) [sage] 2019/11/30(土) 15:42:08.94 ID:NbIvukTW0 >>610 例えば学習データでは整数しかないけど、小数点の数値も予想したいときとか。 パラメータ変えた時に結果が同じだと説明の整合が取れないようなものにも使う。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/622
623: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sad3-rPqt [182.251.111.240]) [sage] 2019/11/30(土) 16:47:02.28 ID:n3PjdAM0a 数万程度のデータでNNは流石に無理だろう 過学習して終わるイメージ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/623
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