[過去ﾛｸﾞ] 人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2 (1002ﾚｽ)
上下前次1-新
このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索 歴削→次ｽﾚ 栞削→次ｽﾚ 過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ
181(1): 2019/08/20(火)20:59 ID:NFdjA4T0(1) AAS
機械学習では迷惑メール判定に用語リストなんて作らない
182: 2019/08/20(火)21:07 ID:Mr1sYATT(1) AAS
釣り針に餌くらいつけろや
183: 2019/08/20(火)21:12 ID:rPERbhi6(1) AAS
>>181
じゃあどうやって判定するの？特定の用語が含まれるときに点数をつけていって
一定の点数が付いた時点で迷惑か普通かのチェックをするんじゃないの？
クソ素人に分かるように説明してほしいです
184(1): 2019/08/20(火)21:34 ID:y7WBcEZt(1) AAS
まず迷惑メールを2兆通ぐらい用意し学習させます
185: 2019/08/20(火)21:40 ID:rGGEuDLW(2/3) AAS
メールを細かく切ってベクトルにして内積を計算するとか？
186(1): 2019/08/20(火)21:41 ID:priutWKJ(1) AAS
>>184
迷惑メールじゃないメールも用意しないと
187: 2019/08/20(火)21:46 ID:rGGEuDLW(3/3) AAS
>>186
迷惑メールと迷惑じゃないメールを人間が予め判定して用意する必要があるのはディープラーニングでも同じなの？
188: 2019/08/20(火)22:39 ID:XflAmbMJ(1) AAS
馬鹿のくせに複雑なことを聞きたがる
189: 2019/08/21(水)00:46 ID:jDiMObB6(1) AAS
教師無し学習のことか？
190: 2019/08/21(水)09:13 ID:ivNq7IQL(1/2) AAS
ディープラーニングが何なのか、たとえば迷惑メール判定ならどういう処理がディープラーニングなのかが知りたいです
それが分かるサイトとかあったら教えてください クソバカにも分かる優しいサイトを
191(1): 2019/08/21(水)10:00 ID:2dudUrk8(1) AAS
あらかじめ迷惑メールと分類された結果に含まれる特徴を抽出して指標とします。
>迷惑メールのみに含まれる用語、普通のメールのみ含まれる用語
を人が作ったら、変な先入観は入るし、条件分岐が複雑すぎて疲れだけなので、
良いこと無しです
192: 2019/08/21(水)10:40 ID:ivNq7IQL(2/2) AAS
>>191
ありがとう。膨大なデータから何か希望のものを識別するための
特徴を抽出してフィルタリングするのは太古昔からやってたことだとおもうんだけど
ディープラーニングは何が画期的で新しいの？
193: 2019/08/21(水)11:33 ID:iDd33+IN(1) AAS
識別のための特徴抽出ルール自体をを自動で作ってくれるのが機械学習
194(2): 2019/08/21(水)13:54 ID:WO3RMdqG(1) AAS
迷惑メール判定をディープラーニングで処理するということは、こういうことですか？
入力 迷惑メールと非迷惑メール２兆通のテキストデータ
処理 テキストデータの特徴抽出モデル
出力 識別ルール
ここでモデルに渡して得られた識別ルールを使って迷惑メール判定処理をしたら
それはディープラーニングを使ってるということになるんですか？
テキストデータの特徴抽出モデルの実装方法はブラックボックスで一般には分からないということですか？
省1
195: 2019/08/21(水)15:07 ID:ur92HW83(1) AAS
他のDLは知らんけど
SPAMフィルタはベイズ推定でしょ
196: 2019/08/21(水)19:31 ID:CWm4Oz8X(1) AAS
>>194
ＤＬはネットワークは人が設定。
重みが学習により更新される。
197: 2019/08/22(木)00:28 ID:NBuDjZaL(1) AAS
DLじゃなくても…
198: 2019/08/22(木)07:44 ID:j0xBaT7o(1) AAS
>>194
特徴抽出をNNモデル、特に隠れ層(中間層)と呼ばれる層の数を2以上としたものがディープ(深層)と呼ばれる。
持て囃されてるのは、計算機の能力が上がって層数増やしたら色んな所でうまくいき始めたので。
199(3): 2019/08/22(木)10:42 ID:486x2u8v(1) AAS
皆さんどうもありがとう。
少しずつわかってきた気がしますね ディープラーニング
色んな所でうまくいき始めたという言葉がなんか刺さりました
「これは○○です」というデータを何万何億と用意して、
学習させれば、特徴量を計算できるようになるんですね どれくらい似ているかの類似度のようなもの
これが機械学習。
コンピューターがどうやって学習するのかが不思議だったんだけど、
省18
200: 2019/08/22(木)10:46 ID:yykJaidr(1) AAS
>正確にはそういう学習の仕方をしてるかもしれないし、してないかもしれない
人間はどういう仕方なんだろうね
DL以下の能力の人も多いが
201: 2019/08/22(木)10:49 ID:xQsiKIbM(1) AAS
>つまり、脳の仕組みをプログラミングしてそこにデータを流してたまたまいい結果が得られてるということ、
いや、ここは全然間違ってる。
202: 2019/08/22(木)11:31 ID:ZPJBbnly(1) AAS
＞人があれこれ処理方法をロジックを指定して計算させるのではなく、
人があれこれ処理方法を指定する必要があるぞ
203: 2019/08/22(木)12:08 ID:2/kNlfUe(1) AAS
入力されたデータに対して、学習した正解データとの統計学的な距離を出せる
任意の数字に近ければ似てる
遠ければ似てない
204: 2019/08/22(木)13:24 ID:CLxWu3yt(1) AAS
ど素人の相手をする暇人
205: 2019/08/23(金)10:25 ID:tXRsg9pi(1) AAS
>>199
分かった気がするって書いてけど、多分分かってないです
ちゃんと理解するなら勉強しないと
206(1): 2019/08/26(月)18:49 ID:GH+yGfGx(1) AAS
ディープラーニングは、超大雑把に言うと「ディープ」に多層化したレイヤーを用いたマシンラーニングの一種。
199はマシンラーニング自体わかってるような口ぶりだが、たぶんそのいくつかのモデルを知ってるだけかな。
207: 2019/08/26(月)19:38 ID:KbLLHO+m(1/2) AAS
おまえもな
208: 2019/08/26(月)19:51 ID:m6YuGqgq(1) AAS
>>206
ディープラーニングとは「ディープ」な「ラーニング」です、くらいの事しか言ってなくて草生える
209: 2019/08/26(月)20:22 ID:qc0qJ/lp(1) AAS
実際のところ「ディープ」には「多層の」という程度の意味しかないから仕方がない
210: 2019/08/26(月)22:43 ID:X5k9P1Qa(1) AAS
？？
211(1): 2019/08/26(月)22:44 ID:KbLLHO+m(2/2) AAS
「ディープ」に多層化したレイヤーｗ
212: 2019/08/26(月)22:52 ID:5pyVlWp8(1) AAS
>>211 のディープラーニングの定義は?
213: 2019/08/26(月)22:59 ID:+YsMeKan(1) AAS
スレタイに機械学習って書いてあるのにマシンラーニングって書くのもわけわからんよなｗｗｗ
214: 2019/08/26(月)23:20 ID:G+JtlR8m(1) AAS
お前らな―んにもわかってない！
おれは本読んで勉強した
わかるぞ
だが教えてやんない！
215(1): 2019/08/27(火)02:24 ID:ln/8rBvu(1) AAS
実際多層化したニューラルネッワークだからっていう以上の意味はないよね
で、なんでそれがうまくいくのかっていうとこまでいくと難しいんだけど
216: 199 2019/08/27(火)14:28 ID:hz03cdlw(1/5) AAS
>>215
それは難しいというか分かってないってのが正直なところじゃないですか？
脳の神経細胞組織の仕組みをコンピューターで組んでみたら、たまたまうまくいった。
いわゆる人工的に知能を作ってみたら結果としてうまくいった。
で、ニューラル（神経）ネットワークのモデル（型）の仕組みを理解するには脳科学の知識が必要になってくる。
学習の精度は高いことは分かっているが、そこに至るプロセス、つまり、
人間は脳細胞の世界でどういうプロセスで学習して認識しているのか、までは分かってない。
省9
217(1): 2019/08/27(火)14:53 ID:NZJyfwBK(1) AAS
>いわゆる人工的に知能を作ってみたら結果としてうまくいった。
嘘はいかんよキミ
218: 199 2019/08/27(火)15:05 ID:hz03cdlw(2/5) AAS
>>217
なんでウソだと言い切れるの？根拠になるソースを出してよ
赤ちゃんがどうして言葉を認識して発するようになるのか、科学的にわかってないけど、
いろいろ話かけてあげることで勝手に認識してるのが現状でしょ
それと同じことが人工知能の世界でも起きているとおもってるんだけど。
じゃあ迷惑メールと非迷惑メールの違いはどういう手順で学習してるの？
機械学習では形態素にデータ分割してパターン認識で区別するけどディープラーニングの世界では
省1
219(1): 2019/08/27(火)15:29 ID:phEGSK4S(1) AAS
わからない物をどうやって作るんだｗ
220: 2019/08/27(火)16:17 ID:hz03cdlw(3/5) AAS
そんなものは世の中にはごまんとある
たとえば、セックスして子ども産んでるやん
どうやって命が宿り成長して世に出生するかその仕組みなんて誰も分かってないでしょ
でも子供の作り方は知ってる。ただそれのこと。ディープラーニングもそうじゃないの
データを沢山あつめて入力したら学ぶようになることは分かってるけど
細胞レベルでどういうプロセスで学習に至るのかは難しいのではなく分かってないんだよ
学問や実験からロジックを組んで追究しつつ、ゴール地点からも穴を掘り進めてどこかでつながれば、
省3
221: 2019/08/27(火)16:22 ID:hz03cdlw(4/5) AAS
わたしがいろいろ調べる中でピンと来たのは、
ディープラーニングを計算機としてみては駄目というようなことを書いてあるのを見つけたときだった
プログラムだからといってプロシージャルにロジックを追究しがちだけど、
そうじゃなくて相手は生き物だと思って、脳細胞の構造をした生き物だと思うことが
ディープラーニングが何かを理解する最初のハードル。
222: 2019/08/27(火)17:09 ID:ZpqDSOUC(1) AAS
まず落ち着いてディープラーニングで何ができるか調べてみるといいと思う
223(1): 2019/08/27(火)18:20 ID:LFd/sVI3(1/2) AAS
その考えがピンと来るなら、続きは宗教板かムー板でやってくれ
ロジックを証明出来ない物は数学や科学では無い
224(1): 2019/08/27(火)18:48 ID:pGKTLruM(1) AAS
ディープラーニングとは
線形のいわゆる普通の回帰分析を
ちょっと複雑にして非線形にしただけのもの。
回帰分析よりだいたい10%ぐらい
性能がいいだけ。
ただ、その10%がでかいんだよな。
225(2): 2019/08/27(火)20:54 ID:hz03cdlw(5/5) AAS
>>223
最終的に目指すのはそこなんだけど、初期のモノの捉え方としての思考を言ってるだけ
そんなことを言うのならロジック解明の手掛かり、取っ掛かりに最適な体系化されたソースを紹介してよ
他人に簡単に説明できないものはそれは理解してるとは言えない
226(1): 2019/08/27(火)21:16 ID:OuAhMti6(1) AAS
>>225
外部ﾘﾝｸ:www.slideshare.net
何故「ディープ」にするといいのか、何故SGDのようなシンプルな方法でうまく学習できるのか、とか
最新の理論研究がまとまっている
227(1): 2019/08/27(火)21:29 ID:LFd/sVI3(2/2) AAS
>>225
ベイズ推定くらいググればいくらでも出て来るだろ
Google検索も迷惑メールの推定もこれでやってる
228: 2019/08/27(火)21:55 ID:cXWujwUl(1) AAS
>>226
ありがとう。難しそうで理解はできないだろうけど求めている資料はこれです
>>227
それは結局データを切って出現回数の統計から推測してるに過ぎないよね
それって知能を使っていると言えるのかな
たとえば比喩にセックスを用いたコメントは迷惑コメントになるの？
そこをクリアして初めて知能による迷惑メールの評価になるとおもうんだけど
省3
229(1): 2019/08/28(水)07:33 ID:3EVqbZwv(1) AAS
>>224
10%性能がいいっていってるときの評価指標は？
ものによるとは思うけどそんなもんじゃないぞ。
230: 2019/08/28(水)14:07 ID:w9RtsrXP(1) AAS
>>219
集合知
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
231(1): 2019/08/28(水)20:17 ID:v7KQ/cDs(1) AAS
>>229
自分でいろいろやってそのぐらいだった
232(1): 2019/08/28(水)21:36 ID:7RrGdw4O(1) AAS
>>231
問題が簡単なほど差が出にくいってのはあるかもね。
233: 2019/08/29(木)08:54 ID:y7tfUGB8(1) AAS
>>232
人工知能学会でも性能比は
平均8%UPぐらいと発表してた。
だが分析にて8%UPというのは
時代が変わるほどすごいことらしい。
その程度か？っていうのは
本当にいろいろやったの？
234: 2019/08/29(木)12:20 ID:d9KLd/oG(1) AAS
そもそも性能って何なんだよ
そこが明確でなければ10%とか言われても意味をなさない
235: 2019/08/29(木)14:01 ID:obgQJsSX(1) AAS
精度? 再現率? F値?
236: 2019/08/29(木)18:39 ID:mj0/NQ/y(1) AAS
AUC？適合率？
237: 2019/08/29(木)23:04 ID:eekqdTQT(1) AAS
どの評価数値も評価データベースによって全然違う
238(2): 2019/08/30(金)08:50 ID:E+EjFwBS(1/3) AAS
お前ら人工知能学会の
論文読まないのか？
8%から10%識別精度が
良いというのは、
239(1): 2019/08/30(金)08:52 ID:E+EjFwBS(2/3) AAS
ここの人らは
ネットでPythonの使い方ググッて
データ突っ込んで
入門書ちょっと読んで、
能書きこいてるアホばっかなんだな
240: 2019/08/30(金)08:53 ID:E+EjFwBS(3/3) AAS
数学とは無縁のFランくんw
241: 2019/08/30(金)09:20 ID:tdF74h9M(1) AAS
また学歴コンプレックスのバカ出現ｗ
242: 2019/08/30(金)10:00 ID:E/xE4aTV(1) AAS
>>238
そんな遅れた島国のじゃなくNeurIPSやICML読めよｗ
243: 2019/08/30(金)10:19 ID:oVszNH41(1) AAS
>>239
そういうのは作業員にやらせろ
それこそそのうちAIに奪われる職種だ
244: 2019/08/30(金)14:16 ID:POQI4IF1(1) AAS
何で数行で改行して、
連投してるの？ｗ
245: 2019/08/30(金)15:16 ID:JjDABWUq(1) AAS
>>238
精度だけなの? 再現率は? F値は?
246: 2019/08/31(土)09:36 ID:UF9Jp/3/(1) AAS
勉強したことない人が想像でコメするとすぐぼろが出て分かっちゃう
247: 2019/08/31(土)09:53 ID:3josOzGv(1) AAS
このスレに勉強してる人は
いないでしょ？
先端技術あたりが地方から
連れてきた自信満々の馬鹿ども
Excelが使えると
データサイエンティスト(笑)
248: 2019/08/31(土)10:15 ID:nubn4z9u(1) AAS
松尾っさんの東大本の電子版が半額セール中
249(1): 2019/08/31(土)19:11 ID:YnEIetJA(1) AAS
適当に設定して適当にデータ与えて、回して適当に結果を得る。
結果の説明を求められると、話を作り上げる。
250(1): 2019/09/01(日)00:40 ID:sYwYgS29(1) AAS
データアーティスト
251(1): 2019/09/01(日)02:50 ID:h3dDK1xi(1) AAS
猿なみの
252: 2019/09/01(日)10:12 ID:kCJZVLuH(1/2) AAS
データアレンジメントだろ
253: 2019/09/01(日)10:14 ID:kCJZVLuH(2/2) AAS
>>250-251
既に会社あってわろすωωω
外部ﾘﾝｸ:www.data-artist.com
254: 2019/09/01(日)10:48 ID:Httbkpl8(1) AAS
芸術も情報だからね。
255: 2019/09/01(日)15:34 ID:46h592oi(1) AAS
>>249
今の人工知能ってそんな感じで、
適当にでっちあげてるものが大半と感じる。
まともな発表ってのは
画像認識と自然言語系しかないと思う。
意識がどうのこうのとかっていう
発表は全てウソくせー
256(1): 2019/09/01(日)16:39 ID:oA8roiPi(1) AAS
定量化できないものは全部宗教
257: 2019/09/01(日)17:36 ID:AXbvLOuV(1) AAS
>>256
宗教も情報だ。
意識も情報。
258: 2019/09/01(日)19:59 ID:FYKtO+ym(1) AAS
お前の書き込みの情報はゼロ
259(1): 2019/09/01(日)23:16 ID:HapBshfJ(1) AAS
定量化の追求こそ真なり
260: 2019/09/02(月)00:49 ID:XUBx3981(1) AAS
その点でディープラーニングはワクワクするよね
人間が何と無く感じてる「近さ」を距離学習でユークリッド空間に埋め込んで定量化したり
261: 2019/09/02(月)01:22 ID:PKlg6hLC(1) AAS
>>259
定量化より情報をいかに数式化することが肝要。
上下前次1-新書関写板覧索設栞歴
あと 741 ﾚｽあります
ｽﾚ情報 赤ﾚｽ抽出 画像ﾚｽ抽出 歴の未読ｽﾚ AAｻﾑﾈｲﾙ
ぬこの手 ぬこTOP 0.023s