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【統計分析】機械学習・データマイニング31 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング31 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/
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397: デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MM5f-7x4t [193.119.145.185]) [sage] 2022/02/21(月) 16:51:47.61 ID:nXH9Q7SEM ファインチューニングも転移学習だよね？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/397
398: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa57-EIqt [106.131.39.205]) [sage] 2022/02/21(月) 19:19:44.00 ID:qxYV5dXga >>394 ないっす とりあえずlightgbmを理解しな？ あの本でも使われてる ほぼあらゆる回帰と分類はこのアルゴリズムによって精度が上がることがkaggleで実証されてる http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/398
399: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM57-n5qM [202.214.167.24]) [] 2022/02/25(金) 21:52:09.08 ID:jsx2tRykM ＞ お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾ あー、ホンッとに思い出すなあ（笑） キチガイの嘘つきの低レベルFランの、 朝鮮ゴキブリBot君は、 チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な ことはよーくわかったよ。 ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！ クソチョンｗ クソチョンはウンコを食べる糞食人種w クソチョンはゲリ便をじゅるじゅると うまそうに食うw http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/399
400: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 376e-V0Q+ [138.64.70.222]) [sage] 2022/02/26(土) 17:09:49.03 ID:Mo92dIkS0 100万クラスの物体認識てどう実装すればいいの？ mlpだけでメモリ不足になりそうなんだけど。。。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/400
401: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fb01-ei6B [126.49.119.13]) [sage] 2022/02/26(土) 17:28:54.64 ID:qwmlSYo70 そのくらいの多さだったら普通のクラシフィケーションはしない。 https://qiita.com/gesogeso/items/547079f967d9bbf9aca8 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/401
402: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2e10-SZxA [153.243.53.4]) [] 2022/02/26(土) 17:40:32.48 ID:ZKTTZM1Q0 >>400 Extreme classificationという研究分野があるけど、非実用的。 哺乳類>有袋類>カンガルー、的に段階的に認識する。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/402
403: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 376e-V0Q+ [138.64.70.222]) [sage] 2022/02/26(土) 18:02:08.45 ID:Mo92dIkS0 >>401 >>402 ありがとう！ 調べてみるよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/403
404: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sab7-0bkA [106.146.21.95]) [sage] 2022/02/28(月) 21:24:48.02 ID:+4dJWnM3a >>400 学習データは何件くらいあるの？ 100万クラスでゼロから学習だと、億単位が必要になりそう。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/404
405: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 376e-V0Q+ [138.64.70.222]) [sage] 2022/03/01(火) 07:31:45.97 ID:/hxGRmN70 小室哲哉が理研に入ってて草 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/405
406: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 376e-f2KK [138.64.70.222]) [sage] 2022/03/01(火) 17:37:55.12 ID:/hxGRmN70 >>404 1クラスほぼ1枚、運が良くて2、3枚て感じ 転移学習でやるか、siftを使うしかないかと思ってた http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/406
407: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sab7-n9nK [106.154.62.141]) [sage] 2022/03/01(火) 18:02:29.10 ID:FuAp7249a 普通の十数クラスでも数枚じゃろくな結果にならないのに 100万クラスで数枚だと絶望だよ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/407
408: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 73fb-Zb4+ [92.203.11.83]) [sage] 2022/03/01(火) 18:51:28.00 ID:3Psft4do0 百万クラスが互いに余程かけ離れた特徴量を持ってる対象とかですかね。 クラスタリングとかならわかりますけども、分類だと分岐の調整がほぼ働きませんし訓練データに対してさえ精度でなさそうですね。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/408
409: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 376e-VgNp [138.64.70.222]) [sage] 2022/03/04(金) 17:53:22.48 ID:ttmxFHAC0 metric learningが良くね？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/409
410: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ffbb-+GDR [217.178.15.75]) [sage] 2022/03/07(月) 20:19:41.23 ID:rt5+4z1/0 統計検定4級って社会人が受けてたら浮く？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/410
411: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ffbb-+GDR [217.178.15.75]) [sage] 2022/03/07(月) 20:19:49.19 ID:rt5+4z1/0 28歳です http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/411
412: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM8f-zv++ [133.159.150.0]) [sage] 2022/03/07(月) 21:07:31.50 ID:tkIiu1D0M 今は1級を除いてCBT試験（オンライン試験）しかないから浮くとか浮かないとかないぞ。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/412
413: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Sp0b-Y8wU [126.193.17.121]) [sage] 2022/03/08(火) 03:35:43.59 ID:j86Alb1Kp 中学数学からやり直さなきゃいけないレベルだったorz とりま統計学が最強の学問である(数学編)を参考に最短ルートを行く http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/413
414: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b76e-89g5 [138.64.70.222]) [sage] 2022/03/08(火) 20:00:59.24 ID:oZ6/P7l70 混乱してるんだけど ↓の理解で良いの？ 表現学習 └距離学習 └対照学習 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/414
415: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ff10-OYGG [153.243.53.4]) [] 2022/03/08(火) 20:29:30.66 ID:UoI28FIv0 >>414 距離と対照は包含関係ではない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/415
416: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa9b-GXTs [106.154.68.204]) [sage] 2022/03/08(火) 20:39:17.51 ID:cb69q7TIa 日本語に訳してるのが混乱の元のような気がしてならない http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/416
417: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ b76e-89g5 [138.64.70.222]) [sage] 2022/03/08(火) 20:54:13.09 ID:oZ6/P7l70 contrastive lossによるmetric learningと contrastive learningて微妙に違うの？コンテキストが違う感じ？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/417
418: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9701-J/JS [126.49.119.13]) [sage] 2022/03/10(木) 02:36:40.93 ID:9EXgn1350 メトリックで探索する用途じゃなくてpre-trainのためのcontrastive learningというのはある。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/418
419: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa91-ueMx [106.146.36.42]) [sage] 2022/03/12(土) 15:52:28.60 ID:uM+A2K8xa サポートベクター回帰とカーネル回帰って同じですか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/419
420: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 356e-OyoN [138.64.70.222]) [sage] 2022/03/12(土) 18:10:34.04 ID:dyEMn7KC0 別 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/420
421: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 23e6-Pm4s [131.147.221.78]) [] 2022/03/12(土) 20:01:47.52 ID:LmAttRcX0 企画職で、プログラミングできないなりに勉強してて、何かしら予測するところまではできるようになった。 ただ精度を検証したり精度上げたりってとこがうまく出来ないから、仕事で使うには難しいね。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/421
422: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa91-SUBy [106.146.10.50]) [sage] 2022/03/12(土) 20:43:47.27 ID:gcF4cN34a >>421 精度上げるならドメイン知識豊富な企画職の方が有利かもしれない。 予測に寄与しそうな特徴量を考えるのが大切だから。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/422
423: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa91-Hlpl [106.154.163.90]) [] 2022/03/12(土) 21:45:40.55 ID:rU52NueIa ランダムにサンプルを分けるんじゃなくて、あらかじめ決められた膨大なサンプルでバギングってできますか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/423
424: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 23e6-Pm4s [131.147.221.78]) [] 2022/03/13(日) 00:12:08.08 ID:Il614IX30 >>422 確かに。よそのチームに掛け合ってデータとってくるとか、そういうのは得意かな！ ただ、それで精度上がったとかよくわかんなくて悩む。予測の出し方とか解説してる記事とかはよく見るけど、どうやってそれを継続的に運用発展させるのかわかる本が欲しいよね http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/424
425: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cdfb-KtWK [92.203.11.83]) [sage] 2022/03/13(日) 00:27:37.40 ID:RAUtzhZX0 ランダムフォレストが特徴量を選択する性質がありますね。 ただそれを頼ってなんでも放り込んでしまうと学習コストが跳ね上がるので、結局は設計者が選別したものを使うのですが。 他にアルゴリズム自体が特徴量を選択する手法ってありますかね？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/425
426: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa91-SUBy [106.146.9.178]) [sage] 2022/03/13(日) 02:18:47.32 ID:kmu2JeApa >>424 表形式データならXGBoostに入れてハイパラ調整するだけじゃないの？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1632587566/426
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