[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング31 (1002ﾚｽ)
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402(1): (ﾜｯﾁｮｲ 2e10-SZxA [153.243.53.4]) 2022/02/26(土)17:40 ID:ZKTTZM1Q0(1) AAS
>>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。
403: (ﾜｯﾁｮｲ 376e-V0Q+ [138.64.70.222]) 2022/02/26(土)18:02 ID:Mo92dIkS0(2/2) AAS
>>401
>>402
ありがとう！
調べてみるよ
404(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sab7-0bkA [106.146.21.95]) 2022/02/28(月)21:24 ID:+4dJWnM3a(1) AAS
>>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。
405: (ﾜｯﾁｮｲ 376e-V0Q+ [138.64.70.222]) 2022/03/01(火)07:31 ID:/hxGRmN70(1/2) AAS
小室哲哉が理研に入ってて草
406: (ﾜｯﾁｮｲ 376e-f2KK [138.64.70.222]) 2022/03/01(火)17:37 ID:/hxGRmN70(2/2) AAS
>>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
407: (ｱｳｱｳｳｰ Sab7-n9nK [106.154.62.141]) 2022/03/01(火)18:02 ID:FuAp7249a(1) AAS
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
408: (ﾜｯﾁｮｲ 73fb-Zb4+ [92.203.11.83]) 2022/03/01(火)18:51 ID:3Psft4do0(1) AAS
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。
409: (ﾜｯﾁｮｲ 376e-VgNp [138.64.70.222]) 2022/03/04(金)17:53 ID:ttmxFHAC0(1) AAS
metric learningが良くね？
410: (ﾜｯﾁｮｲ ffbb-+GDR [217.178.15.75]) 2022/03/07(月)20:19 ID:rt5+4z1/0(1/2) AAS
統計検定4級って社会人が受けてたら浮く？
411: (ﾜｯﾁｮｲ ffbb-+GDR [217.178.15.75]) 2022/03/07(月)20:19 ID:rt5+4z1/0(2/2) AAS
28歳です
412: (ﾌﾞｰｲﾓ MM8f-zv++ [133.159.150.0]) 2022/03/07(月)21:07 ID:tkIiu1D0M(1) AAS
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。
413: (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Sp0b-Y8wU [126.193.17.121]) 2022/03/08(火)03:35 ID:j86Alb1Kp(1) AAS
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
414(1): (ﾜｯﾁｮｲ b76e-89g5 [138.64.70.222]) 2022/03/08(火)20:00 ID:oZ6/P7l70(1/2) AA×
415: (ﾜｯﾁｮｲ ff10-OYGG [153.243.53.4]) 2022/03/08(火)20:29 ID:UoI28FIv0(1) AAS
>>414
距離と対照は包含関係ではない
416: (ｱｳｱｳｳｰ Sa9b-GXTs [106.154.68.204]) 2022/03/08(火)20:39 ID:cb69q7TIa(1) AAS
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
417: (ﾜｯﾁｮｲ b76e-89g5 [138.64.70.222]) 2022/03/08(火)20:54 ID:oZ6/P7l70(2/2) AAS
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？
418: (ﾜｯﾁｮｲ 9701-J/JS [126.49.119.13]) 2022/03/10(木)02:36 ID:9EXgn1350(1) AAS
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。
419: (ｱｳｱｳｳｰ Sa91-ueMx [106.146.36.42]) 2022/03/12(土)15:52 ID:uM+A2K8xa(1) AAS
サポートベクター回帰とカーネル回帰って同じですか？
420: (ﾜｯﾁｮｲ 356e-OyoN [138.64.70.222]) 2022/03/12(土)18:10 ID:dyEMn7KC0(1) AAS
別
421(3): (ﾜｯﾁｮｲ 23e6-Pm4s [131.147.221.78]) 2022/03/12(土)20:01 ID:LmAttRcX0(1) AAS
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。
422(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa91-SUBy [106.146.10.50]) 2022/03/12(土)20:43 ID:gcF4cN34a(1) AAS
>>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。
423: (ｱｳｱｳｳｰ Sa91-Hlpl [106.154.163.90]) 2022/03/12(土)21:45 ID:rU52NueIa(1) AAS
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？
424(2): (ﾜｯﾁｮｲ 23e6-Pm4s [131.147.221.78]) 2022/03/13(日)00:12 ID:Il614IX30(1/2) AAS
>>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
425: (ﾜｯﾁｮｲ cdfb-KtWK [92.203.11.83]) 2022/03/13(日)00:27 ID:RAUtzhZX0(1) AAS
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？
426: (ｱｳｱｳｳｰ Sa91-SUBy [106.146.9.178]) 2022/03/13(日)02:18 ID:kmu2JeApa(1) AAS
>>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？
427(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-9pEf [111.239.171.93]) 2022/03/13(日)06:36 ID:AxgJmjg/a(1) AAS
>>421
仕事で使う場合、MLは目的ではなくて手段だと考えないと。誰の目にも見える形で成果を出さないと評価はされない。
詳しいことは河本：データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考などを参照。
428: (ﾜｯﾁｮｲ 2b10-eKgF [153.243.53.4]) 2022/03/13(日)10:01 ID:CLd+TFnM0(1) AAS
>>424
MLOpsっていう分野だけど正解は無いから、どこも悩んでいる
429(1): (ﾜｯﾁｮｲ e3f7-fPXT [59.146.249.99]) 2022/03/13(日)10:41 ID:CGmKfYtk0(1) AAS
専門家じゃなくても現場レベルで機械学習適用が容易になってきてるからね
画像分類やらテーブル形式データからの予測とか、もう誰でもできるレベルだし
これからは何か他に専門を持って、その課題解決に機械学習適用するのがいいよ
430: (ﾜｯﾁｮｲ 23e6-Pm4s [131.147.221.78]) 2022/03/13(日)11:05 ID:Il614IX30(2/2) AAS
>>427
ありがとう、読んでみるよ！
>>429
そうだね、思ったより簡単だった。今はいろんな実務の人に実演して驚いてもらって、一緒に課題を見つける協力関係つくるのをがんばってる
431: (ｻｻｸｯﾃﾛﾗ Sp49-XFap [126.182.82.98]) 2022/03/13(日)17:11 ID:BGsB05Tfp(1/2) AAS
「マスターアルゴリズム」って本面白いな
まだ序盤までしか読んでないけどワクワクしてくる
「われわれは仮想世界を生きている」も最高に知的好奇心くすぐられたり今年は当たり本によく当たるわ
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