[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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71(4): ◆QZaw55cn4c (NZ 0Hca-EltK [103.231.91.115 [上級国民]]) 2020/05/09(土)13:59 ID:y1dzFt5uH(1) AAS
>>64
vpn ですよ、いまどき生でつなぐとかありえないと思いますよ…
130(3): ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 4798-rV2c [162.219.176.251 [上級国民]]) 2020/05/31(日)21:10 ID:22Gnkx1d0(3/4) AAS
>>129
私が荒らしたことなどありましたかね？
記憶にございませんが…
212(3): (ﾜｯﾁｮｲ 7f4b-+Do1 [211.131.40.156]) 2020/06/10(水)20:39 ID:MRGDPcC00(1/2) AAS
サラリーマンって切ないよな
卒業した時に好景気か不景気かでもう人生ガラリと変わる
頑張って会社に入ったとしても運的要素が強い
いい大学出ても横領した30億円をFXにつぎ込んで溶かした挙句
逮捕された人もいるし
何がいいのか
214(3): ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 5398-nFpw [162.219.176.251 [上級国民]]) 2020/06/10(水)21:13 ID:OTs8rmHM0(1) AAS
>>197
＞学習の理論的解析では統計力学的アプローチ
それ古くないですか？
247(3): (ﾜｯﾁｮｲ c301-NjyN [126.83.189.145]) 2020/06/11(木)22:24 ID:Z0EchGDZ0(1/3) AAS
元々学生時代の専攻が統計学・機械学習よりでそれで就職したが、
もうデータサイエンティストよりプログラマや他職種のが良いんじゃないかと思える。
コンサル屋もどきな業務で、業務時間の８割はパワポ作成。何を分析しても
上司・客からNG食らえば成果とはみなされないのが不満。
逆に客からOKがでれば、どんな分析をしてもいい、別にデータ使わなくても良い。巷で言うエクセルしか
使えないデータサイエンティストは実在するよ。それよりゴマすりの技術や、作文技術を磨いたほうが客から
OKが出やすいから、しょうがない。
自分にはそういうのが向いてないとつくづく感じる。
むしろコミュ障でもスキル積み上げのできるプログラマの方がいいんじゃないかって
最近は思っている。
320(3): (ﾜｯﾁｮｲ 9754-L2UI [180.235.6.52]) 2020/06/17(水)22:56 ID:3PA2cW040(4/5) AAS
人間より運転の上手いaiができたら
人間の責任はより重くなるかな？
ならないよね？
431(3): (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) 2020/07/04(土)19:35 ID:Fkv+Fc/J0(1/2) AAS
Raschkaの機械学習の本を読んでいて、一番最初のパーセプトロンのところで躓いた。
重みをああいう風に更新しても正しく分類されていない点が正しく分類されるようになるとは限らないと思う。
中井悦司の機械学習理論入門の4.2.2でいうと、
点(x, y)が以下のように正しく分類されていないとする。
w_1*x + w_2*y < 0
t = 1
重みは以下のように更新される。
省4
443(3): (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) 2020/07/05(日)11:59 ID:SI7fUPbV0(1/2) AAS
>>439
ありがとうございました。
ループの途中でi番目の点(x, y)のところに来たとします。
点(x, y)が以下のように正しく分類されていないとします。
w_1*x + w_2*y < 0
t = 1
重みは以下のように更新されます。
省9
479(3): (ﾜｯﾁｮｲ aa55-ucCN [59.147.205.222]) 2020/07/08(水)13:45 ID:qq5HlQG40(1) AAS
いろいろこの分野を勉強しようと思っているのですが、パソコンのスペックが低いです。
ディープラーニングとかの実習は諦めたほうがいいですか？
689(3): ◆QZaw55cn4c (NZ 0H13-0XIN [103.231.91.115 [上級国民]]) 2020/07/18(土)08:49 ID:KIRMqycZH(1/2) AAS
>>686
そもそも因果関係の認定は主観的なもの、というのが私の感覚です
だから最近のペーパーは相関関係（これは客観的なもの）だけ示して、それでペーパーになる、という体たらくまでに落ちぶれたと思っています
714(4): (ﾜｯﾁｮｲ fd01-aTVc [126.87.53.32]) 2020/07/19(日)10:20 ID:x6uiukTb0(2/4) AAS
いまどき業務用アプリ以外で、Windows上でしか動かないディスクトップアプリに何の価値があるのか？
792(4): (ﾜｯﾁｮｲ 07ad-z+yJ [42.148.220.186]) 2020/08/04(火)11:58 ID:lImhU2CT0(1/3) AAS
カルマンフィルタは最尤推定だよｗ
しかし確率モデルで正則化しようと思えばベイズを使うのが普通だから実質「ベイズ要らない」＝「確率モデル要らない」になるんだか...
まず、ノンパラで因果推論はだめぽと思うからその分野で何のモデルが使えるか考える
条件付き混合モデルのような確率モデルで因果推論が出来るとしてそのモデルで正則化しようと思えばベイズ推定が必要になる
（セミパラで因果推論が正しく出来るか証明してないから検証は必要だが）
あと、「ベイズいらね」って言ってる香具師はDL含めて普通の回帰分析はめちゃくちゃ強い仮定に基づいて計算してるの知ってるのかな？
一つ例を挙げると
説明変数に誤差がある→それ用の確率モデルで尤度方程式を導出→いやいや、この場合最尤推定はあまり良くない→確率分布のリーマン空間を考えてベストな推定を獲得する
ベイズを否定する＝確率モデルを否定する＝この流れを否定する
ということになるが
805(4): (ｱｳｱｳｳｰ Saab-D98U [106.180.48.136]) 2020/08/04(火)16:36 ID:UZ125rMYa(1) AAS
流れと関係なくて申し訳ないんだけど
学習済みの重みを利用して、出力側から入力側に逆方向に演算して入力データを復元するって原理的可能？
MNISTだったら10個の確率値から手書き数字の画像を復元する、みたいな
972(3): (ﾗｸｯﾍﾟﾍﾟ 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、
省4
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