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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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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
624: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f3d-YC6P [219.104.75.160]) [sage] 2019/11/30(土) 17:12:57.03 ID:369/mHN+0 パンピーには関係ない話だけど、 Kaggleで賞金狙えるレベルの人の中には、稀にNNでGBと大差ない精度を出す者もおるんだ これはたびたびカーネルに出る話題だから間違いない GBで特徴量を400程度使って出す精度と、ほぼ同等の精度を特徴量20~50程度で出すらしい NNは前処理もパラメーター調整もシビアだけど、この少ない特徴量でモデルを組めれば、 実装後にデータの傾向が多少変わっても、GBDTよりは精度が落ちない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/624
625: デフォルトの名無しさん (JP 0Hdf-0B+b [153.143.142.27]) [sage] 2019/11/30(土) 17:34:03.26 ID:CwbTtXvfH そんな怖いモデル使えないっす http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/625
626: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｶｰ Sad3-oB5y [182.251.159.1]) [sage] 2019/11/30(土) 17:54:56.02 ID:U4j9IED8a 長期に渡って現場で使い続けられるかという観点ではパラメータをやたらと増やした力ずくモデルの方が信用ならない危険なモデルなんだけどな http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/626
627: 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) 18:09:44.73 ID:YcFQTR8Rx 実務上は精度追い求めるよりFeature Importanceが出せるかどうかの方が重要なんだよなぁ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/627
628: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7f02-YC6P [101.142.8.160]) [sage] 2019/11/30(土) 18:32:57.53 ID:HNwCuvLH0 NNでもGBでもいいけど、>>618のような客が使う道具まで指定してくるのがイタイ これで失敗した場合の瑕疵担保責任はどっちにあるんだ？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/628
629: 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) 18:40:26.81 ID:Uqy6J8Cl0 >GBで特徴量を400程度使って出す精度と、ほぼ同等の精度を特徴量20~50程度で出すらしい そりゃ20~50にうまく特徴量を絞れたらそうだろ。それが難しいんだっつーの。 それを半自動でやりたいってのがそもそもの機械学習の目的だろうに。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/629
630: 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) 18:47:56.68 ID:OO2kPiiB0 >>628 ＞瑕疵担保責任 契約書の文面の（偶然のなりゆきも含めた）ふいんきと 弁護士に幾らかけるか次第じゃね？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/630
631: 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) 18:49:01.71 ID:OO2kPiiB0 「渡り鳥の渡り行動の研究するよ！ モデル動物はニワトリ指定な！！」くらいの 明瞭な無茶苦茶さがあれば楽なんだがなｗ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/631
632: 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) 19:06:06.12 ID:YcFQTR8Rx 大体4000件しかないデータで何すんだよ Titanicじゃねーんだぞ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/632
633: 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) 19:19:04.99 ID:DZbtLtp60 >>622 台風の進路予想とか言うくらいのもっと具体的な例を期待していた それだと滑らかな回帰ができないとホントに困るのかぴんと来ない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/633
634: デフォルトの名無しさん (ｽﾌｯ Sd9f-DWOz [49.104.6.183]) [] 2019/12/01(日) 09:32:45.02 ID:loLKdL8Wd このソニーのニューラルネットワーク関連の解説動画どうよ？ https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA 良い動画だと思うんだけど、このスレの人たちの意見を聞きたいです。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/634
635: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ df02-R3ru [106.166.50.77]) [sage] 2019/12/01(日) 09:34:39.98 ID:YoP0MD/80 アノテーションツールとしてVoTTとlabelImgが紹介されているが VoTTの方が楽かな ただしtag名を入力してから、最後にエンターキーを押さないと それが確定しない、という事を知っておかないと いつまで経ってもtagすら作れないｗ labelImgはpythonのpyqtから作るからワクワク感があるが、 自分の落として来たバージョンがミスっていたのか、プログラム内のimportファイルの書き方に 3ヶ所エラーがあって、自分で「こんな行き当たりばったりの治し方で良いのかなあ？」 と直したら、とりあえずユーザーフォームが開く所までは動いた だがまだ肝心なアノテーションを試してないなあ ボロボロだったりして http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/635
636: デフォルトの名無しさん (ｵｯﾍﾟｹ Sr33-Y6BP [126.212.138.5]) [sage] 2019/12/04(水) 16:01:19.77 ID:tCRQbFTxr GPUのメモリがオーバーしてしまい Jupyter閉じてプロセスID調べてtaskkillと こんなの出来たんかwwwww http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/636
637: デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MMdf-LjR8 [153.235.108.33]) [] 2019/12/04(水) 16:29:35.31 ID:9sxYmTh0M knnをneural netでやるのって無意味？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1568506986/637
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