[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002ﾚｽ)
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712: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6bb0-MiIS [114.164.61.37]) [sage] 2019/04/14(日) 20:26:52.90 ID:ICPBpjQ10(1/3) AAS
教師ありと教師なしだと教師ありの方が精度良いの？
715(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6bb0-MiIS [114.164.61.37]) [sage] 2019/04/14(日) 20:46:53.17 ID:ICPBpjQ10(2/3) AAS
>>714
714(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 561f-XGqV [153.206.86.82]) [sage] 2019/04/14(日) 20:38:59.50 ID:YhnOXq5E0(1/2) AAS
精度がいい悪いじゃなくて、基本的にタスクが違うと思うんだけど
画像分類なんだけど教師ありと教師なし上司がどっちが良いかも含めて検討しろって言ってた
俺知識が浅いから？？？ってなったんだけど教師なしで画像分類とかやろうとするとオートエンコーダとか使うんだよね？
多分それのことかなぁ…
717(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6bb0-MiIS [114.164.61.37]) [sage] 2019/04/14(日) 21:36:22.14 ID:ICPBpjQ10(3/3) AAS
>>716
716(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 561f-XGqV [153.206.86.82]) [sage] 2019/04/14(日) 21:06:17.07 ID:YhnOXq5E0(2/2) AAS
>>715
教師ありならラベルの推定をするのが目的だし、教師なしならデータの分布自体を学習したりクラスタリングするのが目的になると思うけど
画像分類っていってるんだからラベルの推定をしたいってことなんだろうね

訓練データに全部ラベルがついているなら教師ありで学習するべきだろうし、
ラベルの付いたデータが少なくてたくさんのラベル無しデータがあるなら
半教師あり学習、PU learningや能動学習を検討すべきじゃないかなと思う
ありがとう
分かりやすい

今はラベル付いてる(自分で付けた)画像で分類出来るか勉強してるんだけど実際現場とかだとNG判別したい画像とかってほぼ取れなくて正常10万枚、不良1枚みたいな割合のデータしか取れないんだけどこういう場合も基本的には教師ありを使うべき？
それとも教師なしみたいな正常と不良の分布とかを学習させた方がいい？
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