[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002ﾚｽ)
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1(2): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 93da-7xMS [60.41.211.91]) [sage] 2020/05/01(金)09:32 ID:d7veCBiW0(1)
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機械学習とデータマイニングについて語れ若人
＊機械学習に意識・知能は存在しません。
人の意識に触れたい方はスレ違いです
■前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング27
2chｽﾚ:tech
スレ立ての際は、一行目冒頭に
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をお願いします。 VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvvv:1000:512:: EXT was configured
903: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM7f-Ipo0 [163.49.205.163]) [] 2020/08/14(金)08:38 ID:AaNqGTg5M(1)
＞ 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
Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw
日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw
904: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-y5Jk [180.235.6.52]) [sage] 2020/08/14(金)09:42 ID:ui4QDh2L0(1/2)
gpt3の日本語版、 NTT 当たりが作らないかな
905: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ebe6-9X4z [14.3.137.112]) [sage] 2020/08/14(金)15:06 ID:TzsLPA1t0(1/2)
スクールとかいって活躍した人知らないからやめときな
ぶっちゃけこの分野はみんな独学だよ
906(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa0f-YCMM [106.130.127.241]) [sage] 2020/08/14(金)16:53 ID:zGikWryMa(1)
基本を学んだ証明が欲しいならコンペや自作プロダクトでいくらでも証明できるからな
907(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f55-p5K4 [59.147.205.222]) [] 2020/08/14(金)17:12 ID:XgOd4/dA0(1)
>>906
コンペって参加すれば何人中何位とかランク付けされるんですか？
それとも、例えば、トップ3だけ表彰されるとかそんな感じですか？
もし、10000人参加して全員の順位が出るのならば、1000位くらいでも結構勉強しているという証明になりますよね。
そもそもコンペというのは人間が評価はしないんですか？単に、認識率が高ければ高いほどいいAIというような評価なんですか？
もし後者だとすると10000人参加しても1位から10000位まで簡単にランク付けできますね。
908: デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FF0f-jwrZ [106.171.85.168]) [] 2020/08/14(金)17:14 ID:XKPWE/tlF(1)
お布施システム
ととかるちょ
909: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb01-YmTL [60.69.230.42]) [sage] 2020/08/14(金)18:34 ID:ag8CRJ8B0(1)
>>907
Kaggleという有名なコンペがあるから調べてみるといいよ。
実務だと与えられたデータで予測精度を競うというより、データそのものを適切に抽出する実験計画の能力の方が求められたりするけど。
910(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ebe6-9X4z [14.3.137.112]) [sage] 2020/08/14(金)19:11 ID:TzsLPA1t0(2/2)
>>901
xgboost一強になってしまってから知らないんだけど
トレンド変わったのかな
911: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-y5Jk [180.235.6.52]) [sage] 2020/08/14(金)19:32 ID:ui4QDh2L0(2/2)
カグラーの使えなさは異常
912: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4b01-E2Bm [220.56.102.222]) [sage] 2020/08/15(土)11:18 ID:CN8sC7mw0(1/3)
>>902
ある意味パワー勝負みたいなところあるからね
そんな感じになってるんか
>>910
テーブルデータ以外でも
無理矢理xgb使ってみるといい数値が出る
ってことも結構あるしな
913: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4b01-E2Bm [220.56.102.222]) [sage] 2020/08/15(土)11:42 ID:CN8sC7mw0(2/3)
文部科学省が公開した新学習指導要領に対応した高校の「情報」の教員研修用教材で
kaggleのタイタニックや黒魔術が載ってたんだな、、、
914: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4b01-E2Bm [220.56.102.222]) [sage] 2020/08/15(土)11:49 ID:CN8sC7mw0(3/3)
非力なPCでも動くってことでtinyYOLOなんだろうか？
あのダークな感じがマニアックだと思ってたけど
そんなちゃんとした資料に出て来るようになってるんだ、、、
915(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3b63-6DKu [122.30.97.243]) [sage] 2020/08/17(月)09:12 ID:9LVEW/IO0(1)
kaggleは精度求めること以外脳がない人が多いよ
実務ではデータ理解の方が重要なのにkaggleのディスカッションだとホストに対してラベルの付け方よこせとかそんなのばっかり
916: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-yzrL [153.131.102.129]) [sage] 2020/08/17(月)10:50 ID:IJfq+ac60(1/5)
>>915
データ理解って解釈するって事だから解釈する人次第で変わるんじゃないか？
つまり人によって違う
機械学習なのに形式的に扱えないとそのメリットの一部が損なわれるように思う
917(2): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb01-YmTL [60.69.230.42]) [sage] 2020/08/17(月)11:37 ID:gVW5GT760(1)
「よくわからんけど予測精度は高い」ようなモデルを運用してる会社ってあるのかな？
顧客への説明とか、leakageのような落とし穴を回避するためにも、ある程度は人間が理解可能なものを運用してるんじゃないかな。
実データには多重共線性があるので、実際には理解した気になってるだけかもしれないけど。
918: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ fb5f-c+0i [106.185.144.184]) [] 2020/08/17(月)11:45 ID:L1BKvkJB0(1)
温暖化仮説を信じ込んで対策に無駄な金使ってる企業はいっぱいある
919(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa0f-YCMM [106.130.131.64]) [sage] 2020/08/17(月)12:06 ID:MiXMms8xa(1)
人間が理解可能＝機械学習良く分からない人にも人間の言語で説明できる、という意味ならそれは必須ではないし、必須とするなら機械学習の適用範囲を自ら制限することになる
モデルの良さを客観的な数学的指標に基づいて検証している(その数学的意味を理解できない人には意味不明)、という意味なら当然必須だろう
920: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-y5Jk [180.235.6.52]) [sage] 2020/08/17(月)12:42 ID:wiEf4b6A0(1/3)
人に説明できるって言うのは モデルに要求されるひとつの機能ではあるけれど必須でもない気がする
将棋や囲碁で人が理解できない手を 打っていても人より強いわけで
921: デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FFbf-c+0i [49.106.188.32]) [] 2020/08/17(月)12:48 ID:6yBIhPPfF(1)
馬鹿には理解出来ないってだけで
理解出来る人間もいる
922(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f01-p5K4 [221.59.122.95]) [sage] 2020/08/17(月)13:37 ID:v/NqNqOs0(1)
法的責任が発生する場合には責任者は人間なので理解できないと不味いでしょうね
923: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-yzrL [153.131.102.129]) [sage] 2020/08/17(月)13:52 ID:IJfq+ac60(2/5)
>>917
自社で使う分には内部で合意できたらいいんじゃないの？
924(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-yzrL [153.131.102.129]) [sage] 2020/08/17(月)13:53 ID:IJfq+ac60(3/5)
>>917
DLは内部の処理は説明できないんじゃないかな？
それでも使われている所はあるんだろう
925: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-yzrL [153.131.102.129]) [sage] 2020/08/17(月)13:55 ID:IJfq+ac60(4/5)
>>919
モデルの良さって汎化誤差とか正確率とか混合行列とかで計算する値の事を指している？
926: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-yzrL [153.131.102.129]) [sage] 2020/08/17(月)13:58 ID:IJfq+ac60(5/5)
>>922
それも事前のテストでこんな結果が出ていたから使った
でいいんじゃないのかな？
人間に任せていても突然の病気とかで想定外の事が起きたりする
完璧はコストとかの制約の中で難しいだろうし
927: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0fda-p0wA [121.114.134.232]) [sage] 2020/08/17(月)13:58 ID:KQcq1czV0(1/2)
普通のプログラムでも使用結果は免責だろう、ものによるとは思うけど
928: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ab01-XQXO [126.25.237.140]) [sage] 2020/08/17(月)14:38 ID:4SFpVmal0(1/2)
結局googleとか自社サービスで使う以外はほぼ無理だろ。もめごとの種にしかならん。
929(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-y5Jk [180.235.6.52]) [sage] 2020/08/17(月)15:18 ID:wiEf4b6A0(2/3)
いかにも日本的な発想(笑)
930: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ab01-XQXO [126.25.237.140]) [sage] 2020/08/17(月)17:24 ID:4SFpVmal0(2/2)
>>929
責任取らずに物だけ作ればいいと思ってんのが日本的発想だっつーの。
そんなだからSIerに牛耳られるわけだ。
931: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-y5Jk [180.235.6.52]) [sage] 2020/08/17(月)19:14 ID:wiEf4b6A0(3/3)
もろだけ作ってればいいとは思ってないけど
便利なものは率先してなるべく早く 市場に流そうっていう意気込みが見られるのは 中国米国だね
932: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8bc3-6+1q [118.13.147.149]) [sage] 2020/08/17(月)19:33 ID:NP1mIGGX0(1)
プログラムならすぐアップデートすりゃいいけど、形ある商品だと止めてほしい
だいたい日本の製造業は責任取るから動作検証とかでコスト掛かって余計に負けていったけど、
買う方からすると高くても壊れないほうがいいわ、自分は。
933: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0fda-p0wA [121.114.134.232]) [sage] 2020/08/17(月)21:53 ID:KQcq1czV0(2/2)
ド素人がわめいてるｗ
934: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ df02-XQXO [101.140.187.97]) [sage] 2020/08/18(火)09:29 ID:v8TqG2je0(1)
企業が内製すりゃ済む話
AIもプログラムも
935(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-yzrL [153.131.102.129]) [sage] 2020/08/18(火)09:41 ID:kgZhrLHX0(1/5)
飛行機とか車とかその仕組みを詳しく知らなくても利用してるんじゃないかな
故障発生率とか燃費とか事故時の被害の程度とかテストや実際の結果を数値化して判断しているだろう
突き詰めて行ったらエンジン内部の酸素やガソリンなどの分子や粒子の細かい動きがどうなっているかは判らない事もあるんじゃないの？必要性が高くなければその解明の優先順位は低くなる
936(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb01-zLXa [60.86.178.93]) [sage] 2020/08/18(火)09:59 ID:pjRpsi/o0(1/2)
飛行機の限界積載重量って相変わらず「だいたいこのくらいなら安全じゃろー」程度しかわかってないよな
937(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-wvIG [180.235.6.52]) [sage] 2020/08/18(火)10:06 ID:Fd7uJYBs0(1)
自動運転当たりのaiなら
治験みたいに
承認受けられるようにしたら？
938(2): デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM7f-ZKPf [163.49.200.46]) [] 2020/08/18(火)10:23 ID:TRBkwEJUM(1)
>>935
そういうことにはならないだろうなぁ
例えば、物にもよるだろうけど俺が知ってるディープフェイクは口元に物を持っていくとそこ周辺が完全にぼやけるんだよね
飛行機や車とは違ってありとあらゆる映像を想定して評価するなんて不可能に近いと思う
したがって定量的な評価だけじゃなく意味を正しく捕らえられているかの定性的な評価が求められると思う
さらに言えば定量的な評価にはトレンドやら空間的自己相関によるランダムネスやらの問題が出てくる
専門的な言葉を使えば、評価に使ったサンプルは独立かつ同分布の両方を満たすことはあんまりないってことさ
無作為割り当て以外の因果推論ならなおさら定性的な評価が求められる
え？無作為割り当て以外の因果推論なんて不可能だって？
全くもって同意。俺の上司に言ってやってくれ
ユーザーの行動ログを利用した強調フィルタリングによるレコメンデーションとか何言ってんの？って
939: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb01-YmTL [60.69.230.42]) [sage] 2020/08/18(火)10:27 ID:D9GDeAxq0(1/2)
>>937
死亡事故が発生したら誰がどう責任を負うの？
940(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｲｰﾜ2 FF3f-jwrZ [103.5.142.121]) [] 2020/08/18(火)10:45 ID:ZtSNRLADF(1)
>>936
軽過ぎても危険だから
ダミーの荷物載せて調節するんだよな
941: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb01-zLXa [60.86.178.93]) [sage] 2020/08/18(火)11:27 ID:pjRpsi/o0(2/2)
>>940
船もそうだな
>>938
> ディープフェイクは口元に物を持っていくとそこ周辺が完全にぼやける
ﾎｯﾎｰ（・∀・）
942(2): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f01-p5K4 [221.59.122.95]) [sage] 2020/08/18(火)12:08 ID:HJiiTzZx0(1)
>924
重みｗ行列のi,j成分の大きさでこの項目は考慮されているとかやってるみたいよ
943: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb01-YmTL [60.69.230.42]) [sage] 2020/08/18(火)12:36 ID:D9GDeAxq0(2/2)
>>942
w[i,j] != 0の有意差検定とかできるのかしら
944: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM8f-Ipo0 [210.138.176.239]) [] 2020/08/18(火)12:37 ID:1N2TKAu+M(1)
＞ 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
Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw
日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw
945(1): デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMbf-y5Jk [153.250.91.255]) [sage] 2020/08/18(火)12:39 ID:wz1BB6CRM(1/3)
予測でビジネスしてるところって案外無いな
946: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f90-178q [219.117.65.174]) [sage] 2020/08/18(火)12:57 ID:OFA7sOSX0(1)
需給予測のこと？
会計とかposシステムとか作ってる会社が既存品の新サービスとして開発してるよ
947: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa0f-WaF9 [106.154.130.186]) [] 2020/08/18(火)13:13 ID:rw0SVybva(1)
>>945
天気予報
948: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM8f-EdNZ [210.138.178.240]) [sage] 2020/08/18(火)13:31 ID:3LllPZjaM(1)
車の衝突予想とかやってるろ
949: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-yzrL [153.131.102.129]) [sage] 2020/08/18(火)13:43 ID:kgZhrLHX0(2/5)
人間が運転するよりAI運転の方が事故率や損害が小さければ使われるだろう
自家用なら個人が乗って緊急時は自分で運転することにして責任を負うとか
メーカーは販売会社が保険を掛けておくとか(その分販売価格に上乗せされるだろう)
社用車ならその会社やメーカーは販売会社が保険を掛けておく
人間が事故を起こしても元どおりにする事はできないし結局はお金で解決するくらいしかできない
事故が起きたら起きないように改善したらその後の車に反映されて更に事故率は下がる
個人に依存していたら改善は個人単位でしかない
950(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-yzrL [153.131.102.129]) [sage] 2020/08/18(火)13:53 ID:kgZhrLHX0(3/5)
>>938
何を言いたいのかよく判らないけど
意味を捉えるって猫とかの判別はある程度できているし
物体の切り出しもある程度できているだろう
ディープフェイクの例は個別に作り出してから組み合わせる処理をするべきところで
複数の物体を同時に作り出しているからってだけだろう
951: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-yzrL [153.131.102.129]) [sage] 2020/08/18(火)13:57 ID:kgZhrLHX0(4/5)
>>942
リバースエンジニアリングみたいな事はできるだろうね
出来上がったものを分解して調べる
ここを少し変えたら結果がこう変わったとかを調べていけば出来上がったものについて少しは判るかもしれない
そのコストをかけて説明するだけだとコスパ悪いと思うけど
952(1): デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM7f-ZKPf [163.49.206.100]) [] 2020/08/18(火)14:59 ID:OcszlRqGM(1)
>>950
＞猫とかの判別はある程度できている
(-ω- ?)はて？この根拠はどこにあるのだろう？
人類は過去に一度でも猫判別の精度を測れたことがあるのだろうか？(=ﾟωﾟ=)ﾆｬｰ
夕暮れ時の逆光やレア猫種の微妙な角度などあらゆる場合を想定したデータセットなど用意出きるのだろうか？
やっぱり人の主観によるモデル評価が必要になりそうだ(゜-゜)(。_。)ｳﾝｳﾝ
(ΦДΦ) ＜ｷﾞｷﾞｷﾞ…ﾎﾞｸﾊﾆﾝｹﾞﾝﾆﾅﾚﾙﾉ?
■ディープラーニングの判断根拠を理解する手法
https://qiita.com/icoxfog417/items/8689f943fd1225e24358
無作為割り当て以外の因果推論の場合、残差と説明変数に相互情報量がどのくらい残っているかとか色んな角度で妥当性を検証するからもっと大変だ(ﾟＡﾟ;)
953: デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMbf-y5Jk [153.250.91.255]) [sage] 2020/08/18(火)15:28 ID:wz1BB6CRM(2/3)
事故の起きない車を作って欲しいby上級
954: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0fda-p0wA [121.114.134.232]) [sage] 2020/08/18(火)16:06 ID:3ovKqpFK0(1/2)
有望な会社に投資したら、貧乏人
955(1): デフォルトの名無しさん (ｽﾌﾟﾌﾟ Sdbf-2jCk [49.96.23.117]) [] 2020/08/18(火)18:47 ID:ZOejX8E8d(1/2)
xvideosかpornhub辺りで学習させると、顔見ただけで女性器の色と形を類推する「omamco generator」は作れますか？
956: デフォルトの名無しさん (JP 0H4f-ZYcw [180.0.253.62]) [sage] 2020/08/18(火)18:57 ID:JTwemxvMH(1)
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): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0fda-p0wA [121.114.134.232]) [sage] 2020/08/18(火)19:43 ID:3ovKqpFK0(2/2)
モザイク消しなら既にあるぞ
958: デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMbf-y5Jk [153.250.91.255]) [sage] 2020/08/18(火)21:02 ID:wz1BB6CRM(3/3)
>>955
只の画像
959: デフォルトの名無しさん (ｽﾌﾟﾌﾟ Sdbf-2jCk [49.96.23.117]) [] 2020/08/18(火)21:19 ID:ZOejX8E8d(2/2)
>>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: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ ab01-XQXO [126.94.206.185]) [] 2020/08/18(火)21:58 ID:nBWkiWUW0(1)
CSDNにいくらでもあるだろ。
961: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-yzrL [153.131.102.129]) [sage] 2020/08/18(火)22:17 ID:kgZhrLHX0(5/5)
>>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): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4bdc-OlBD [220.146.14.7]) [sage] 2020/08/18(火)23:34 ID:jYueLxWQ0(1)
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): デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟﾍﾟ MM7f-u5XJ [133.106.87.126]) [sage] 2020/08/18(火)23:52 ID:epyd321wM(1)
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
https://cdn-images-1.medium.com/max/1546/1*wkQi0Y1RI_CpKoJ9jLa_WA.png
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: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b02-XQXO [118.154.96.7]) [sage] 2020/08/18(火)23:56 ID:qTV7uDZI0(1)
>>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: デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MM8b-Is5t [133.106.222.185]) [sage] 2020/08/19(水)00:24 ID:LSZ+gOY+M(1)
>>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): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2302-G2A/ [27.85.118.235]) [sage] 2020/08/19(水)03:49 ID:NuVY9Vf00(1)
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: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c554-YieA [180.235.6.52]) [sage] 2020/08/19(水)06:07 ID:6OTv9D7C0(1)
azure
968: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sad9-f6AD [106.180.6.127]) [sage] 2020/08/19(水)09:33 ID:W9BiO4TFa(1)
>>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): デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMa3-JC7u [153.250.91.255]) [sage] 2020/08/19(水)10:43 ID:nbmyigQPM(1)
>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: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0b10-5fex [153.131.102.129]) [sage] 2020/08/19(水)10:51 ID:UhBjHsZZ0(1/2)
>>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: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sad9-bRzh [106.154.134.21]) [] 2020/08/19(水)15:34 ID:IrTR7W5Ca(1)
>>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): デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟﾍﾟ MM8b-G/Dc [133.106.87.168]) [sage] 2020/08/19(水)15:44 ID:2ST6z80ZM(1)
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: デフォルトの名無しさん (ｱｳｳｨﾌ FFd9-fHWV [106.171.69.224]) [] 2020/08/19(水)15:53 ID:AdEpa29fF(1)
れ
https://blog.shikoan.com/deeplearning-is-not-ols/
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1902/20/news141.html
https://ill-identified.はてなblog.com/entry/2019/03/01/135627
https://qiita.com/nanairoGlasses/items/f2b9c0eccf54ff262c02
974: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7502-i6pf [118.154.96.7]) [sage] 2020/08/19(水)17:28 ID:SvyIgF090(1/2)
>>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: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0b10-5fex [153.131.102.129]) [sage] 2020/08/19(水)18:59 ID:UhBjHsZZ0(2/2)
>>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: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 7502-i6pf [118.154.96.7]) [sage] 2020/08/19(水)20:01 ID:SvyIgF090(2/2)
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: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1501-i6pf [220.56.102.222]) [sage] 2020/08/19(水)20:46 ID:rWM25MAc0(1)
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: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MMe9-OFgl [210.138.176.164]) [] 2020/08/19(水)20:51 ID:D588AZOdM(1)
>>972
1、モデル
2、アルゴリズム
3、パラメータ
です。
979: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｴｰ Sa93-YpYZ [111.239.178.132]) [sage] 2020/08/19(水)21:45 ID:IrG2Swn6a(1)
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): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8bda-n+O8 [121.114.134.232]) [sage] 2020/08/19(水)21:58 ID:OT+dJ1hc0(1/4)
違うの・
981: デフォルトの名無しさん (ｽﾌｯ Sd43-gtaT [49.104.36.195]) [sage] 2020/08/19(水)22:37 ID:kEKqR5TAd(1)
>>980
おい
982: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 3d44-n+O8 [58.191.162.16]) [sage] 2020/08/19(水)22:39 ID:zqgY8QdN0(1)
包含関係？
983: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8bda-n+O8 [121.114.134.232]) [sage] 2020/08/19(水)22:43 ID:OT+dJ1hc0(2/4)
なんや
984: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2501-i6pf [126.94.206.185]) [] 2020/08/19(水)22:55 ID:OrygHj4v0(1)
略して包茎。
985(1): 蟻人間◆T6xkBnTXz7B0 (ｽﾌｯ Sd43-iJX3 [49.104.34.158]) [sage] 2020/08/19(水)22:58 ID:FObCC8uFd(1)
AI≠機械学習⊇深層学習
学習はAIの1機能。
986: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8bda-n+O8 [121.114.134.232]) [sage] 2020/08/19(水)23:26 ID:OT+dJ1hc0(3/4)
>>985
AI⊃機械学数だろ
987: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8bda-n+O8 [121.114.134.232]) [sage] 2020/08/19(水)23:27 ID:OT+dJ1hc0(4/4)
機械学習の間違い
988: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sad9-6Mvj [106.130.129.121]) [sage] 2020/08/20(木)00:25 ID:eSPan1bPa(1)
機械学習で得られるものに君が知能を感じるならそれは人工知能だし知能を感じないなら人工知能ではない
それぐらいに人工知能とは曖昧な言葉なので真面目に論じること自体がおかしい
989: デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟﾍﾟ MM8b-G/Dc [133.106.86.43]) [sage] 2020/08/20(木)00:28 ID:aVAVDpWMM(1)
stackoverflowとかquora とか見た感じモデルは予測アルゴリズムにデータから得られたパラメータ入れたもののようだね
要は予測に使うものそのものってことでまぁイメージ通りではある
少なくともパラメータ単独のことをモデルとは言わない模様
990: デフォルトの名無しさん (ｽﾌｯ Sd43-gtaT [49.104.36.195]) [sage] 2020/08/20(木)00:57 ID:5XZODD1sd(1)
単純な計算式を予測アルゴリズムって言うのは気持ち悪い
単にモデルだろ
991: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c554-YieA [180.235.6.52]) [sage] 2020/08/20(木)08:16 ID:ztQrzX/E0(1)
次スレ
992: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ d501-KCZZ [60.86.178.93]) [age] 2020/08/20(木)09:17 ID:Av1Lrhjm0(1)
ﾎﾚ(ﾟДﾟ)ノ⌒ 【統計分析】機械学習・データマイニング29
2chｽﾚ:tech
993: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2390-7CyN [219.117.65.174]) [sage] 2020/08/20(木)12:25 ID:LS+kiP1O0(1)
派遣屋って独自サービス作ろうとして失敗した会社の残骸だったりするんだよな
994: デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMa3-JC7u [153.250.91.255]) [sage] 2020/08/20(木)12:41 ID:aXrQS81CM(1)
要らない部分として切り離された会社だと
995: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1501-i6pf [220.56.102.222]) [sage] 2020/08/20(木)23:02 ID:Lh4u+8zt0(1/2)
派遣屋は利益が出ている分野に必ず常駐している寄生虫だろう
半導体とかIT系とか新しいサービスとか
蔓延している分野は確実に成長しない
昔ながらの業種には寄生出来なかったのか派遣がはびこっていない
つまり人が居なくなると高い金を払って直接人を集めないといけないんだな
爺さんでも自営でほんのり稼いでいる人が多い分野になる
996: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0b10-hJUN [153.131.102.129]) [sage] 2020/08/20(木)23:11 ID:W4iCh6kD0(1)
人手不足の所に労働力を紹介するのは悪くないだろ
ピンハネ率が低ければ
997: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 1501-i6pf [220.56.102.222]) [sage] 2020/08/20(木)23:26 ID:Lh4u+8zt0(2/2)
アメリカも多分中国もそうだったと思うが
派遣社員の給料は正社員より高いからな
プロフェッショナルが対応をするイメージになる
それだったら問題は無いんだろう
アメリカで派遣がどうこうと言われてないだろう
998: デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MMab-VwmU [163.49.204.210]) [sage] 2020/08/21(金)00:03 ID:qXEIIK/rM(1)
米国googleには非正規雇用社員が半分近くいて、正社員と仕事内容が大差ないのに、待遇格差があるって問題になってた気がするぞ
999: デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MM8b-Is5t [133.106.202.164]) [sage] 2020/08/21(金)00:14 ID:AgvqZcKOM(1)
非正規の方が待遇が良いから正社員が文句を言うのか
1000: デフォルトの名無しさん (JP 0H91-HoGh [180.0.253.62]) [sage] 2020/08/21(金)00:33 ID:QELjtU/TH(1)
株の代わりに大根が支給されるとか？
1001(1): 1001 [] ID:Thread(1/2)
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