[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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819: (ｱｳｱｳｴｰ Sa3f-UAPS [111.239.53.221]) 2020/01/01(水)23:48 ID:1biaYKqja(1) AAS
さらにデータを開示してもらわなければならない
「このデータ・セットではうまくいった」
実はそのデータ・セット以外ではうまくいない
じゃあダメじゃん
よくある話だ
820: (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-hZl1 [180.235.0.69]) 2020/01/02(木)07:41 ID:abNQ9/EA0(1/2) AAS
まともな論文はオープンなデータを使うか
実験に使ったデータを公開してる
JST、産総研、NICT、理研、NTTあたりはこれらもやってない
821: (ｱｳｱｳｴｰ Sa3f-UAPS [111.239.53.221]) 2020/01/02(木)09:14 ID:tOCbQ3Wha(1) AAS
オープンなデータを使っているけど
データを恣意的に選択して実験しているため
他の人がやっても再現できないというのも
よくあるパターン
別に日本だけではないが
822(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3b02-pIXJ [58.70.65.108]) 2020/01/02(木)11:12 ID:VAl9vceh0(1) AAS
データの選択によって再現性が失われているなら、抽出データが偏ってるし、
普通は検証段階で確認する
しかし、精度の高いモデル作りました→実践投入
で、新規データを食わせたら精度が右肩下がりって良くある光景
823: (ｱｳｳｨﾌ FF0f-p4uH [106.171.74.125]) 2020/01/02(木)14:08 ID:fRqsjLPxF(1) AAS
>>812
箱根マラソンもビッグデータωで戦ってるそうだ
外部ﾘﾝｸ:toyokeizai.net
824: (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-qQU+ [153.131.102.129]) 2020/01/02(木)14:23 ID:CkITwvFM0(1) AAS
>>822
よく言われる過学習になってると思う
過学習かそうでないかは未知データで訓練と同程度の性能が出るかどうか以外の判別方法ある？
825: (ﾜｯﾁｮｲ ab01-FlZP [126.25.131.86]) 2020/01/02(木)19:01 ID:GkTEMuMY0(1/2) AAS
ない。あったらみんな飛びついてる。
826: (ﾜｯﾁｮｲ ab01-FlZP [126.25.131.86]) 2020/01/02(木)19:18 ID:GkTEMuMY0(2/2) AAS
そういうわかりやすい汎化性能を表す指標ってものがあったら、それをロスに組み込めばいいわけだ。
だがそんな状況にはなってない。
827(2): (ﾜｯﾁｮｲ 3b09-37P1 [122.223.158.203]) 2020/01/02(木)22:19 ID:KXPhUsay0(1) AAS
希望の結果に成らなかった事柄全て、過学習と言ってしまうことのないように
828: (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-BJMr [180.235.0.69]) 2020/01/02(木)23:09 ID:abNQ9/EA0(2/2) AAS
日本の研究期間は
本当の意味で研究に寄与してない
松尾豊あたりがちゃんと言わなきゃダメだろ
829: (ﾜｯﾁｮｲ ab01-FlZP [126.25.131.86]) 2020/01/03(金)09:51 ID:JJK+Gv110(1/2) AAS
そんな自分を全否定するようなこと言えないだろw
830: (ｱｳｱｳｴｰ Sa3f-BfT8 [111.239.153.7]) 2020/01/03(金)10:33 ID:dIGkMlOva(1) AAS
PyTorchとTensorFlow - 学界と産業界で有力なMLフレームワークはどちらか
外部ﾘﾝｸ:www.infoq.com
831(1): (ｱｳｳｨﾌ FF0f-p4uH [106.171.76.178]) 2020/01/03(金)11:57 ID:lHIykz7yF(1) AAS
>>827
ほんそれ
日本の教育構造の欠陥だな
832: (ﾜｯﾁｮｲ ab01-CjBp [126.161.32.147]) 2020/01/03(金)15:30 ID:W71Q+2T/0(1) AAS
>>831
主語デカ
833: (ﾜｯﾁｮｲ 8bda-UAPS [118.16.214.117]) 2020/01/03(金)16:10 ID:jtHjGBI50(1) AAS
粗探し <<<< 欠点の解消の実行
834: (ｱｳｱｳｶｰ Sacf-EDwQ [182.251.142.17]) 2020/01/03(金)17:04 ID:WpaKhE1wa(1) AAS
過学習の判定は当然ながら一定数の推論結果を総合して行うわけで個別の推論結果が希望通りかどうかなんてことはそもそも眼中にない
>>827は過学習が何なのか、どうやって過学習か否か判定するのかすら理解していないのだろう
835(3): (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-hZl1 [180.235.0.69]) 2020/01/03(金)17:59 ID:gVRcdqQw0(1) AAS
松尾豊にダメ元で意見を送ってみることにした
実装とデータをgithubで公開することを基本にしろ、と
そうしないと日本の研究は停滞したままだ、と
836: (ﾜｯﾁｮｲ 0f1f-s+Pb [153.206.149.90]) 2020/01/03(金)18:29 ID:6jkaCR+Q0(1) AAS
>>835
松尾に送ってどうするよ
837: (ﾜｯﾁｮｲ efda-37P1 [223.217.162.112]) 2020/01/03(金)18:34 ID:b+HkQOrh0(1/2) AAS
繰り返しますが、うまくいかなかった事柄を過学習とラベリングし、考えることを止めないように。
過学習って言葉は使用禁止にしたいぐらいですね
838: (ﾜｯﾁｮｲ efda-37P1 [223.217.162.112]) 2020/01/03(金)18:37 ID:b+HkQOrh0(2/2) AAS
>>835
松尾って奴には何も期待してないから別にやらなくてよい
839: (ﾜｯﾁｮｲ 7bb2-GLZk [202.221.186.197]) 2020/01/03(金)19:54 ID:hATKQL5q0(1) AAS
線形代数とか難しいんだけど、ライブラリ使いこなすだけだとやっぱりしぬ？
840: (ﾜｯﾁｮｲ ab01-FlZP [126.25.131.86]) 2020/01/03(金)21:15 ID:JJK+Gv110(2/2) AAS
機械学習は置いといても線形代数は理解してた方が今後の人生のためにはなる。
841: (ﾜｯﾁｮｲ 3b02-pIXJ [58.70.65.108]) 2020/01/03(金)22:46 ID:kIdsqT260(1) AAS
>>835
経産省と文部科学省に言うべきだが、
>>835が進言するより、松尾や落合が言った方が聞く耳を持って貰える
842: (ﾜｯﾁｮｲ 9f90-pIXJ [59.85.19.163]) 2020/01/04(土)01:07 ID:+fj4YEmI0(1) AAS
聞いてるふりをして聞き流してますよ
843: (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-hZl1 [180.235.0.69]) 2020/01/04(土)08:10 ID:0FWfySRB0(1/2) AAS
PFNの連中でもいいけど
日本のAIベンチャー（笑）から建設的な意見が出てこないのも悲しい
やっぱり山師なんだろう
844(1): (ﾜｯﾁｮｲ eb5f-UAPS [14.8.42.192]) 2020/01/04(土)10:56 ID:GvN9lrG00(1) AAS
実装を公開するといっても、実装した人の特異な環境、設定で
やっているかもしれないし。次はそれをもっと標準的な環境で
公開しろということになってきりがないような気がするが
845: (ﾌﾞｰｲﾓ MM8f-nmBI [210.149.255.76]) 2020/01/04(土)11:08 ID:uVSKRwzpM(1/2) AAS
まずは米国並みに公開すればいい。問題が出てきたら他国でも問題になるだろうから皆で考えればいいさ
846(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3bdd-BJMr [122.249.73.11]) 2020/01/04(土)11:41 ID:ENDwxYLV0(1/2) AAS
公開するのってキリスト教的な考えなのかな
寄付みたいな
日本はどうも閉鎖的
847: (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-qQU+ [153.131.102.129]) 2020/01/04(土)11:42 ID:j2BUyZ6N0(1/3) AAS
複数のデータセットでエラー率を測定して
その母比率を区間推定して
下限値が要求するレベルを超えているかどうかで
そのモデルを採用するか否か判別する方法はどうか
エラー率を他の指標にしてもいいかもしれない
848: (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-qQU+ [153.131.102.129]) 2020/01/04(土)11:43 ID:j2BUyZ6N0(2/3) AAS
過学習しているモデルなら
エラー率の分散が大きくなると予想して
区間推定の区間が広くなって
下限値が下がると思う
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