[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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870(1): (ｴﾑｿﾞﾈ FFbf-37P1 [49.106.174.144]) 2020/01/04(土)19:37 ID:mrNm0sQkF(5/9) AAS
ただし、
数字を十進法ではなく二進法で表せば1+1=10である。
他に、
1＋1の『+』の加算の定義を『×』乗算の定義と入れ換えれば1+1＝1である。
あるいは、
2という数字の定義を5と入れ換えれば1+1＝5である。
871(1): (ｴﾑｿﾞﾈ FFbf-37P1 [49.106.174.144]) 2020/01/04(土)19:39 ID:mrNm0sQkF(6/9) AAS
加算の定義、数字の定義、数の定義を全て正しいものと仮定して始めて1+1は2となる。
872: (ｴﾑｿﾞﾈ FFbf-37P1 [49.106.174.144]) 2020/01/04(土)19:41 ID:mrNm0sQkF(7/9) AAS
ここの人は是非、自分のやっていることが前者で進めているのか、後者で進めていることなのか、よく考えてほしい
873: (ｴﾑｿﾞﾈ FFbf-37P1 [49.106.174.144]) 2020/01/04(土)19:47 ID:mrNm0sQkF(8/9) AAS
帰納法で得られた結果はあくまでも推定の域を出ない。
例え10回やって10回ともいい結果が出たとしても11回目に100%よい結果が出るかどうかは保証はない。
874: (ｴﾑｿﾞﾈ FFbf-37P1 [49.106.174.144]) 2020/01/04(土)19:50 ID:mrNm0sQkF(9/9) AAS
他方、演繹法は絶対的・普遍的な解を得ることができる。
これは非常に強烈なロジックなのだが、残念ながら日本ではこのアプローチを重視する人材が非常に少ない、というかいない
875: (ﾜｯﾁｮｲ 9fb3-Hx/H [125.173.52.11]) 2020/01/04(土)19:52 ID:CQ4m6M+L0(2/2) AAS
公衆無線LANで何寒いこと書いてるねん
876(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3bdd-BJMr [122.249.73.11]) 2020/01/04(土)20:19 ID:ENDwxYLV0(2/2) AAS
ねー
文系出身のワナビーだろう
直感はどちらに分類されるのだろうね
877: (ﾜｯﾁｮｲ cb01-uetj [60.86.178.93]) 2020/01/04(土)20:27 ID:dVmT9Zd40(3/3) AAS
>>869
そういえばそんなのもあったが
だいたいはお友達ｗ同士で相互に引用しあって一蓮托生というね もうね
878: (ﾜｯﾁｮｲ 3b09-37P1 [122.223.158.203]) 2020/01/04(土)20:43 ID:m+tPynmQ0(1/7) AAS
>>876
帰納法
879: (ｱｳｱｳｴｰ Sa3f-UAPS [111.239.66.98]) 2020/01/04(土)20:52 ID:YBqf4hfGa(1) AAS
日本での研究者の評価というと、真っ先に思い浮かぶのが科研費
過去の論文の数を基に、今後の計画を立てて予算申請する
一応審査しているのは専門家
専門性の高い論文を書いているかどうかが評価の基準
情報公開は・・・評価されるのかな?
そういうのを書く項目がないような気がする
880: (ﾌﾞｰｲﾓ MM8f-GLZk [210.149.253.43]) 2020/01/04(土)21:56 ID:xLbjEwkrM(1) AAS
君たちG検定はとるの？
881(2): (ﾜｯﾁｮｲ ab01-FlZP [126.25.131.86]) 2020/01/04(土)22:06 ID:NL29rqkc0(3/4) AAS
>>856
そんなものはない。
あってもVC次元使った奴とかバウンドが実際のデータ数よりも圧倒的に多いものしか計算できなくて
全く使い物にならん。
テストデータのサンプル数も何回か試して精度が安定する個数に設定するってのが現状。
この仕事、やってない奴ほど理論でなんとかなると思ってんだよな。
そこが実際とのギャップになってめんどくさい議論を増やしてる。
882(1): (ﾜｯﾁｮｲ cb01-UAPS [60.120.23.126]) 2020/01/04(土)22:16 ID:Eq0fd+t90(2/4) AAS
相対性理論は帰納法で導かれたよ
883: (ﾜｯﾁｮｲ 3b09-37P1 [122.223.158.203]) 2020/01/04(土)22:31 ID:m+tPynmQ0(2/7) AAS
相対性理論は
仮説推定⇒演繹法による検証⇒ローレンツ変換不変の前提のもとで100%正しい
884: (ﾜｯﾁｮｲ 3b09-37P1 [122.223.158.203]) 2020/01/04(土)22:34 ID:m+tPynmQ0(3/7) AAS
仮説推定の検証が実験のみか理論かで分かれる
885(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3b09-37P1 [122.223.158.203]) 2020/01/04(土)22:36 ID:m+tPynmQ0(4/7) AAS
>>881
それはお前及びお前が出会ってきた人間がヘボいだけ
886: (ﾜｯﾁｮｲ ab01-FlZP [126.25.131.86]) 2020/01/04(土)22:39 ID:NL29rqkc0(4/4) AAS
>>885
そうだな。お前みたいなヘボイ奴ばっか相手にしてる。
887: (ﾜｯﾁｮｲ cb01-UAPS [60.120.23.126]) 2020/01/04(土)22:41 ID:Eq0fd+t90(3/4) AAS
例えば一般相対性理論は慣性質量と重力質量は等価である等の
小さな原理から大きな理論を構築した帰納的思考によるもの
888: (ﾜｯﾁｮｲ 3b09-37P1 [122.223.158.203]) 2020/01/04(土)22:45 ID:m+tPynmQ0(5/7) AAS
だから仮説推定の後すぐに演繹法による検証をやってるのがアインシュタイン
889: (ﾜｯﾁｮｲ 3b09-37P1 [122.223.158.203]) 2020/01/04(土)22:46 ID:m+tPynmQ0(6/7) AAS
実験やってないんだよ
890(1): (ﾜｯﾁｮｲ cb01-UAPS [60.120.23.126]) 2020/01/04(土)23:11 ID:Eq0fd+t90(4/4) AAS
実験したとかしないとか関係ないし
891: (ﾜｯﾁｮｲ 3b09-37P1 [122.223.158.203]) 2020/01/04(土)23:15 ID:m+tPynmQ0(7/7) AAS
？？
892: (ﾜｯﾁｮｲ ab27-eg9S [164.70.253.210]) 2020/01/05(日)06:22 ID:+jir1/5X0(1/3) AAS
自然言語処理のツールの使い方を覚えたいんですが
具体例のあるブログ記事ってないでしょうか
keras とか ALBERT とか tensorflow とかでてくるんですが
どれもインストール方法とかの説明はあるんですが
はじめからセットしてあるモデルに対して精度を出力して終わりみたいなブログ記事ばかりで
実際に日本語で質問文を投げてAIが返答するようなプログラムの書き方みたいなのが一切出てこないです
どうやって勉強すればいいんでしょうか
情報系の大学院生でプログラムはそこそこ経験があるんですが
AIに関しては原理を講義でならっただけでtensorflow すら使ったことがないレベルです
もうじき就活がはじまるのでAIが使えるってだけで有利になるらしいので
サンプルシステムを作ってみたいと思ってます
893(1): (ﾜｯﾁｮｲ 0f63-bcBw [153.218.137.102]) 2020/01/05(日)06:28 ID:kv6ApXZt0(1/4) AAS
それは世間的には基礎的かもしれないが
現行のAIはそこまで対応してないだろ
文書の内容を機械が理解するのは高度
とりあえず日本→英語の翻訳を実装してみれば手がかり、オリジナリティを得られるのでは?
一般的な、唯一の手法はないという前提だが、じぶんがしらないだけかもしれないが
894: (ﾜｯﾁｮｲ 0f63-bcBw [153.218.137.102]) 2020/01/05(日)06:35 ID:kv6ApXZt0(2/4) AAS
2019/08/19 05:01
AI翻訳が人間超え、言葉の壁崩壊へ
1人に1台、自動翻訳機、多言語“通訳”がポケットに
第1部：市場動向
外部ﾘﾝｸ:tech.nikkeibp.co.jp
2019/08/20 05:02
AI翻訳が人間超え、言葉の壁崩壊へ
トランスフォーマー時代到来、翻訳技術から汎用言語系AIに
第2部：技術動向
外部ﾘﾝｸ:tech.nikkeibp.co.jp
895: (ﾜｯﾁｮｲ 0f63-bcBw [153.218.137.102]) 2020/01/05(日)06:41 ID:kv6ApXZt0(3/4) AAS
総務省・NICT主催「多言語音声翻訳アイデアコンテスト」(第2回)優秀賞決定！
多言語音声翻訳コンテスト運営事務局 2019年12月19日
総務省と国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）は、12月14日（土）TEPIAホールにて、
多言語音声翻訳技術の更なる普及や多種多様な翻訳サービスの出現を加速するため、
世界の「言葉の壁」をなくす新しいアイデアを募集する「多言語音声翻訳アイデアコンテスト」（第2回）審査会及び表彰式を開催いたしました。
外部ﾘﾝｸ[html]:prtimes.jp
896: (ﾌﾞｰｲﾓ MM0f-80IA [202.214.231.24]) 2020/01/05(日)06:55 ID:24cr/O3JM(1) AAS
機械学習だと固有値って教本にやたら出てくるけど具体的にどこで使うの？主成分分析だけ？
897(1): (ﾜｯﾁｮｲ ab27-eg9S [164.70.253.210]) 2020/01/05(日)07:05 ID:+jir1/5X0(2/3) AAS
>>893
ツールを使うだけではBOT同志で会話するっていうのは無理で
かなり高度なチューニングの知識？がいるってことなんでしょうか
ライブラリに適当な文章大量に流し込めば勝手に知識獲得してしゃべりだすものかと思ってました
898: (ﾜｯﾁｮｲ 0f63-bcBw [153.218.137.102]) 2020/01/05(日)07:15 ID:kv6ApXZt0(4/4) AAS
人工知能が2019年センター試験の英語筆記本試験で185点を獲得 2019年11月19日
人工知能プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」の一環として、大学入試センター試験の英語筆記科目に挑戦した結果、185点(偏差値64.1)の成績を収めた。
NTTコミュニケーション科学基礎研究所(NTT CS研)ではこのプロジェクトを自然言語処理および知識処理の基礎研究を進めるベンチマークとして捉え、自動解答に関する知見を積み重ねてきた。
近年は深層学習に基づく文書読解技術が進展しており、そのなかの最新技術であるXLNetは、大規模テキストによる事前学習をベースモデルに、問題の性質に合わせた移転学習を施すことで、異なる種類の問題を比較的少量のデータから効率的に解くことを可能にした。
しかし、学習に利用できるデータが大きく不足している問題や、解答に辞書的な情報が不可欠な問題では、十分な精度の解答が得られなかった。
今回NTT CS研は以下の点で改善を施し、過去3年間のセンター本試験/追試験に対して適用した結果、安定して偏差値60以上を達成したという。
不要文除去問題の高精度化
機械学習は正解と不正解のデータの両方を入力して学習するが、文章から不要な文を見つける比較的新しい「不要文除去問題」には適用できない。
というのも、通常の文章には不要な文が含まれておらず、学習に用いるデータを集めることが難しいためだ。このため従来のAIでは、本試験/追試験で15問中6問しか正解できなかった。
そこで、不要文を含まない通常の文章から、文の順序を組み替えて擬似的に不自然な流れを作成することで、大量の不要文除去問題を自動作成する手法を考案。
これにより15問すべて正答できたという。また、過去問や独自作成問題からなるベンチマークデータにおいても、正答率を60%から86%までに高められた。
外部ﾘﾝｸ[html]:pc.watch.impress.co.jp
899: (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-qQU+ [153.131.102.129]) 2020/01/05(日)13:14 ID:5vFDsLtv0(1/6) AAS
>>881
ないならつくるのが研究者の課題じゃ無いのかな？
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