[過去ログ] 【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002レス)
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956: (JP 0H4f-ZYcw [180.0.253.62]) 2020/08/18(火)18:57 ID:JTwemxvMH(1) AAS
猫かどうかの判断は主観でええやろ
どうせラベル付いてんだろうし
教師なしのモデル評価になるとまた変わるか
957(1): (ワッチョイ 0fda-p0wA [121.114.134.232]) 2020/08/18(火)19:43 ID:3ovKqpFK0(2/2) AAS
モザイク消しなら既にあるぞ
958: (ワントンキン MMbf-y5Jk [153.250.91.255]) 2020/08/18(火)21:02 ID:wz1BB6CRM(3/3) AAS
>>955
只の画像
959: (スププ Sdbf-2jCk [49.96.23.117]) 2020/08/18(火)21:19 ID:ZOejX8E8d(2/2) AAS
>>957
違う!
かわいいアイドルの顔を読ませて女性器を生成したいの!
鼻がデカい男はイチモツがデカいとか、見えない相関関係があるでしょ?
女性器にも相関関係があると思うの。
唇の色が〇〇なら…的な。
960: (ワッチョイ ab01-XQXO [126.94.206.185]) 2020/08/18(火)21:58 ID:nBWkiWUW0(1) AAS
CSDNにいくらでもあるだろ。
961: (ワッチョイ 0f10-yzrL [153.131.102.129]) 2020/08/18(火)22:17 ID:kgZhrLHX0(5/5) AAS
>>952
人間でも難しいものはそもそも判別する情報が不足しているから判別不明だろう
機械学習は人間にできない事も必ず出来るようになるものではないだろう
962(1): (ワッチョイ 4bdc-OlBD [220.146.14.7]) 2020/08/18(火)23:34 ID:jYueLxWQ0(1) AAS
遺伝的アルゴリズムについての良い参考書ありますか?言語はPythonです。
963(1): (ラクッペペ MM7f-u5XJ [133.106.87.126]) 2020/08/18(火)23:52 ID:epyd321wM(1) AAS
ディープラーニングの勉強してて画像処理のところに入ったんですけど突然ネットワークの図が板を重ねたようなものになって困惑しています
画像リンク
こういうやつです。特徴量の数だけ入力層のノードがあってそれが接続されていて重みがあって活性化関数があって……という感じで理解していたのですが
ノードはどこへ行ったのでしょうか
964: (ワッチョイ 8b02-XQXO [118.154.96.7]) 2020/08/18(火)23:56 ID:qTV7uDZI0(1) AAS
>>963
いままで一次元に並んでいたノードを並べ替えただけ
一枚の板にはノードが二次元に並んでいる
板が何枚も並んでいるので三次元になってると思えばいい
965: (テテンテンテン MM8b-Is5t [133.106.222.185]) 2020/08/19(水)00:24 ID:LSZ+gOY+M(1) AAS
>>962
遺伝的アルゴリズムは仕組みだけの事だから
どんな本でも良いと思う
1.遺伝子に相当するデータを持たせて
2.環境暴露で評価をソートして選別淘汰
3.ランダムに掛け合わせて子孫生成
4.1からやり直し
966(1): (ワッチョイ 2302-G2A/ [27.85.118.235]) 2020/08/19(水)03:49 ID:NuVY9Vf00(1) AAS
AWS lambdaかazure functionsでtensorflow-gpu使ったモデルの推論結果を返す関数作りたいんだけどどっち使うのが楽かな?
なんかAWSはpip使えないみたいだしazure の方が良さげ?
967: (ワッチョイ c554-YieA [180.235.6.52]) 2020/08/19(水)06:07 ID:6OTv9D7C0(1) AAS
azure
968: (アウアウウー Sad9-f6AD [106.180.6.127]) 2020/08/19(水)09:33 ID:W9BiO4TFa(1) AAS
>>966
Azure FunctionsはC#/Windowsランタイム以外は使い物にならないゴミなんで手を出しちゃダメ
コンテナにしてFargateとかGCPのCloud Runとかにしたら
969(2): (ワントンキン MMa3-JC7u [153.250.91.255]) 2020/08/19(水)10:43 ID:nbmyigQPM(1) AAS
>ディープラーニングの本質は、n次元ベクトル空間の点集合を超平面で仕切ってみせることである。
こう書かれてた
970: (ワッチョイ 0b10-5fex [153.131.102.129]) 2020/08/19(水)10:51 ID:UhBjHsZZ0(1/2) AAS
>>969
沢山あるものを分類することを数学的に表現したって事でディープラーニングに限った事ではないような
実現方法の1つにディープラーニングがあるけど学習の計算量で比べると他のSVMとかのアルゴリズムの方が良いんじゃないか?
いろんな視点でどの方法が自分の問題に適しているかを考える必要があるだろう
1つの決定的なアルゴリズムや方法が見つかれば良いけど
971: (アウアウウー Sad9-bRzh [106.154.134.21]) 2020/08/19(水)15:34 ID:IrTR7W5Ca(1) AAS
>>969
でーぷらーにんぐじゃなくて単なる分類問題のことやでそれ
「カブトムシの本質は、6本脚で歩くことなのである」みたいなちぐはぐな主張
972(3): (ラクッペペ MM8b-G/Dc [133.106.87.168]) 2020/08/19(水)15:44 ID:2ST6z80ZM(1) AAS
言葉の定義について質問です。
1,予測アルゴリズム (e.g. y = a0 + a1 * x1 + ... + an * xn)
2,予測アルゴリズムのパラメータ(で合ってます?)を求める学習(?)アルゴリズ
ム(e.g. 最小二乗法)
3,求められたa0〜an
基本的にデータに対して2を適用して、3を求めて、1と3で予測するっていう流れだと
理解しています
で、「機械学習のアルゴリズム」って言ったときの「アルゴリズム」って1でしょう
か2でしょうか、それとも両方でしょうか
それと「モデル」とは3だけのことを指すのでしょうか、それとも1と3でしょうか、
もしくは全部でしょうか
scikit-learnだとアルゴリズム名のオブジェクト作ってそれにfitしてpredictしてみ
たいにやれちゃうのでちょっと混乱しています
よろしくおねがいします
973: (アウウィフ FFd9-fHWV [106.171.69.224]) 2020/08/19(水)15:53 ID:AdEpa29fF(1) AAS
れ
外部リンク:blog.shikoan.com
外部リンク[html]:www.itmedia.co.jp
外部リンク:ill-identified.はてなblog.com/entry/2019/03/01/135627
外部リンク:qiita.com
974: (ワッチョイ 7502-i6pf [118.154.96.7]) 2020/08/19(水)17:28 ID:SvyIgF090(1/2) AAS
>>972
両方を指すのが普通じゃないかな
こういうのって必ずしも正確な言葉の定義が決まってるわけじゃないから人によって違いそう
もし誰か正確な定義知ってる人がいたら教えてくれ
975: (ワッチョイ 0b10-5fex [153.131.102.129]) 2020/08/19(水)18:59 ID:UhBjHsZZ0(2/2) AAS
>>972
1がモデル
2が学習アルゴリズム
3はパラメータ
2の学習アルゴリズムもパラメータがあってハイパーパラメータと言われていると思う
976: (ワッチョイ 7502-i6pf [118.154.96.7]) 2020/08/19(水)20:01 ID:SvyIgF090(2/2) AAS
普通モデルって言ったら1と3のセットを指すことが多くね?
確かに1だけのことをモデルって呼んでるのも見るけど
977: (ワッチョイ 1501-i6pf [220.56.102.222]) 2020/08/19(水)20:46 ID:rWM25MAc0(1) AAS
モデル、ネットワーク、
目的関数、損失関数、
バッチ、ミニバッチ、オンライン
オプティマイザ、最適化アルゴリズム、
パラメータ、ハイパーパラメータ、
過学習、過剰適合とか
似てるようで同じだったり違ったりする用語が
結構あるからなー
978: (ブーイモ MMe9-OFgl [210.138.176.164]) 2020/08/19(水)20:51 ID:D588AZOdM(1) AAS
>>972
1、モデル
2、アルゴリズム
3、パラメータ
です。
979: (アウアウエー Sa93-YpYZ [111.239.178.132]) 2020/08/19(水)21:45 ID:IrG2Swn6a(1) AAS
世の中的には、AIと機械学習と深層学習が同じだと思われているからな
980(1): (ワッチョイ 8bda-n+O8 [121.114.134.232]) 2020/08/19(水)21:58 ID:OT+dJ1hc0(1/4) AAS
違うの・
981: (スフッ Sd43-gtaT [49.104.36.195]) 2020/08/19(水)22:37 ID:kEKqR5TAd(1) AAS
>>980
おい
982: (ワッチョイ 3d44-n+O8 [58.191.162.16]) 2020/08/19(水)22:39 ID:zqgY8QdN0(1) AAS
包含関係?
983: (ワッチョイ 8bda-n+O8 [121.114.134.232]) 2020/08/19(水)22:43 ID:OT+dJ1hc0(2/4) AAS
なんや
984: (ワッチョイ 2501-i6pf [126.94.206.185]) 2020/08/19(水)22:55 ID:OrygHj4v0(1) AAS
略して包茎。
985(1): 蟻人間◆T6xkBnTXz7B0 (スフッ Sd43-iJX3 [49.104.34.158]) 2020/08/19(水)22:58 ID:FObCC8uFd(1) AAS
AI≠機械学習⊇深層学習
学習はAIの1機能。
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