[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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406: 牧野 (ﾜｯﾁｮｲ 5b68-NJGG [119.231.187.251]) 2020/06/27(土)07:31 ID:GKhrz2Ys0(1) AAS
AIは特殊な道を走るのは苦手だぞ
この間も横転したトラックに思いっきり突っ込んでたし
407: (ﾜｯﾁｮｲ a554-AZA8 [180.235.6.52]) 2020/06/27(土)09:01 ID:Vh0LgJ3n0(2/2) AAS
ドライブレコーダーの動画ってどこかで吸い上げて
自動運転の学習データに使ってたりするのかしら？
408: (ﾜｯﾁｮｲ 5b68-NJGG [119.231.187.251]) 2020/06/28(日)22:24 ID:GkAIbf3E0(1) AAS
テスラはしてるな
409(1): (ﾜｯﾁｮｲ 324b-ERT+ [211.131.30.112]) 2020/07/02(木)01:45 ID:vFBGfQHk0(1) AAS
外部ﾘﾝｸ:github.com
↑
ネットニュースでやってて見てたんだけど
プログラムにCCライセンスってあるの？
仮に出力した画像に対してだったとして
生写真の著作権は撮った本人が持ってるよね
アニメ風に変換すると著作権がプログラムを作った人に
省1
410: (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) 2020/07/02(木)05:33 ID:2mrMXuxp0(1/4) AAS
グレーなんじゃない？
411: (ﾌﾞｰｲﾓ MM55-CLsu [210.138.208.164]) 2020/07/02(木)08:45 ID:v0dv8vScM(1) AAS
＞ 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！
省3
412: (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) 2020/07/02(木)09:31 ID:zuc+dLkW0(1/4) AAS
>>409
写真を見て人が絵を描いたら絵の方には絵を描いた人に著作権が発生すると思うけど
単に作るだけではなくて思想感情を表現したものが著作物だから機械的な変換には著作権は発生しないかも
プログラムの方には著作権が発生するけど
C言語をコンパイルしてもコンパイラ作成者の著作物にはならないし
413(1): (ﾌﾞｰｲﾓ MM2d-dMwt [202.214.167.29]) 2020/07/02(木)10:58 ID:MJ/t0Hu2M(1) AAS
一行目、
二次的著作物だから、写真を撮った人、絵を書いた人それぞれに著作権が発生するのでは？
414(1): (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) 2020/07/02(木)11:04 ID:0WiTNedI0(1/4) AAS
>>249
まず、東大＝頭がいい、数学が出来るというのは偏見だと思う
東大入試では情報幾何学とか出てこないし、大規模OSSのソースコードの解読とかもないから。
誤解がないように言っておくが、東大生は平均すると確かに頭がいいと思う。しかし、人の頭の良さは１つの観点から見たとしてもあまりに分散が大きいから、その平均にはほとんど意味がないというのが俺の考えだ
ちなみに当方中卒
そして、因果推論では理論が大切だと思うぞ
例えば、当たり前のように多くの人がスパースモデリンングの回帰分析のマージナルエフェクト（要するにlasso回帰の回帰係数）を使ってるがその根拠はどこにある？因果推論では強い多重共線性があるから、その根拠はほとんどの教科書にも書かれてないだろ？結局皆んながやってる方法が本当に因果推論として機能してるのか自分で計算して証明しなきゃならない
省1
415: (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) 2020/07/02(木)11:21 ID:zuc+dLkW0(2/4) AAS
>>413
写真を撮った人の著作権はある前提の話
416: (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) 2020/07/02(木)12:17 ID:2mrMXuxp0(2/4) AAS
頭悪そう
417(1): (ﾌﾞｰｲﾓ MMa6-3Jm0 [163.49.206.84]) 2020/07/02(木)12:54 ID:yffqE1NHM(1) AAS
>>414
次元削減みたいなもん？
418(1): (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) 2020/07/02(木)13:41 ID:0WiTNedI0(2/4) AAS
>>417
次元削減とは関係がない
例えば気温とコインランドリーの売上との因果を知りたいとしよう
雨が降れば気温が下がるから天気の影響を取り除いた条件付き共分散COV(売上,気温|天気）、これを求めるのが因果推論の目的。
しかし、その時よく使われる回帰分析は条件付き期待値E(売上｜気温,天気)を求めていて、さらに古典的な回帰分析は気温と天気が無相関であることを仮定している
そこでlasso回帰というベイジアンを導入してその仮定を取り除いている訳だが、その回帰係数が本当に条件付き共分散を与えるか教科書には書かれていない
ちなみに天気と気温が無相関であれば気温の回帰係数が０の時COV(売上,気温|天気)=0になることが証明出来るが問題はそうでないとき
419(1): (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) 2020/07/02(木)13:49 ID:zuc+dLkW0(3/4) AAS
>>418
共分散が因果関係を表すとは自分は理解していないけどそうなのか？
回帰分析は気温の変数と売上の変数の関係を数式で表してるだけで因果関係は判らないのはそうだと思う
420: (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) 2020/07/02(木)14:17 ID:2mrMXuxp0(3/4) AAS
いじめすぎ
421: (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) 2020/07/02(木)15:03 ID:0WiTNedI0(3/4) AAS
>>419
＞共分散が因果関係を表すとは自分は理解していない
条件付き共分散には方向がないし、天気以外にも色んな影響を受けてるかもしれないから、その辺注意しながらデータを作っていく必要があるな
それをして、さらに正規分布に従うことを仮定したとしてもlassoの回帰係数を使うのが線形な因果関係を知るのに本当に正しい方法なのか疑問を持つべきだと思ってる
因果推論の手法は証明があって使い物になると思ってるからな
422(1): (ﾜｯﾁｮｲ 2dda-NP8p [114.182.229.85]) 2020/07/02(木)18:54 ID:d/Q3OaGm0(1) AAS
まあ、とりあえず共分散を信じきってる人よりましかな
423: (ﾜｯﾁｮｲ 929c-vnzE [61.125.210.168]) 2020/07/02(木)19:47 ID:5r4tXSjU0(1) AAS
一昔前のおじさんにはわかると思うけど
共分散構造解析が流行った時代があっての
ホッホ
424(1): (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) 2020/07/02(木)19:51 ID:0WiTNedI0(4/4) AAS
>>422
共分散の話はしていない
条件付き共分散の話をしているがそれを信じるかどうかの話もしていない
条件付き共分散を信じるとして、それをどうやって求めるのかという話をしている
425: (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) 2020/07/02(木)20:25 ID:2mrMXuxp0(4/4) AAS
懐かしいね(笑)
426: (ﾜｯﾁｮｲ 0101-ERT+ [126.25.237.140]) 2020/07/02(木)21:08 ID:5ioQoB6t0(1) AAS
受験勉強ができるなんてのはオーバーフィットの典型例じゃん
427: (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) 2020/07/02(木)21:48 ID:zuc+dLkW0(4/4) AAS
>>424
条件を満たすデータを集めて分散共分散行列を計算したらいいのではないの？
相関行列でも線形な相関の程度は分りそうだけど
共分散が分かると何が出来る？
何のために共分散が必要？
428: (ｽｯｯﾌﾟ Sdb2-NP8p [49.98.170.131]) 2020/07/03(金)10:09 ID:8WulLCs8d(1) AAS
まるちんげーる(確率変数と時間の相関)
カルマんフィルタ
429: (ﾌﾞｰｲﾓ MM55-CLsu [210.138.179.220]) 2020/07/04(土)15:42 ID:NnHpeN18M(1) AAS
＞ 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！
省5
430: (ﾜｯﾁｮｲ b606-CgCh [223.165.55.42]) 2020/07/04(土)16:53 ID:kboI8Cod0(1) AAS
G検定受け終わったー
教師強制なんて参考書に出てこなかったんだが
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
432(1): (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) 2020/07/04(土)20:40 ID:gQDxarsI0(1/3) AAS
xORのパターンはパーセプトロンでは分類できない
次元を増やすとか層を増やすとかで解決するんじゃないか
433: (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) 2020/07/04(土)20:43 ID:Fkv+Fc/J0(2/2) AAS
>>432
パーセプトロンで分類できることがあらかじめわかっているデータにアルゴリズムを適用したときの話をしています。
434: (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) 2020/07/04(土)21:41 ID:gQDxarsI0(2/3) AAS
最小値じゃなくて極小値ローカルミニマムに捕まるときはあるだろうね
435: (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) 2020/07/04(土)21:42 ID:gQDxarsI0(3/3) AAS
具体的にどんなときに問題になる？
436(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa4d-PeUO [106.154.130.146]) 2020/07/04(土)23:01 ID:AaHxJlLHa(1) AAS
>>431
パーセプトロンの収束定理というものがあるので、必ず有限回で正しく分類できるようになる
437: (ﾜｯﾁｮｲ a590-qPyq [42.124.105.96]) 2020/07/04(土)23:33 ID:Ufkm+O3o0(1) AAS
全くついていけない。1%もお前らの話を理解できない
そんな能力あるなあdeepnudeとかいろいろ貢献しろよ
438: (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) 2020/07/05(日)01:51 ID:I6aovzvx0(1/4) AAS
>>431
その本読んでみないと何とも言えんな
パーセプトロンの解説なんてネット上に腐るほどあると思うんだがな
一般的には分類用の単純パーセプトロンはロジスティック回帰が使われる事が多くて、指数型分布族でコスト関数が凸になるからつまずくとこなんてあるかーって感じだわ
普通にロジスティック回帰の勾配法での更新式を自分で計算してみたらどうだ？
「ロジスティック回帰 勾配法 導出」とかで検索すれば直ぐ答えが得られるが
439(1): (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) 2020/07/05(日)03:01 ID:I6aovzvx0(2/4) AAS
>>431
あーなるほど、これは活性化関数にステップ関数を使っていて、さらにデータは線形モデルで精度１００％が達成可能である事を前提としてんのね
それじゃあロジスティック回帰とは全然違うわなｗ
重みの更新式は学習率に応じて少しずつ何度も繰り返し計算されるからいずれ正になるぞー
w'_1*x=w_1*x+η*x^2 > w_1*x
となるわけだから
ηは学習率
440: (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) 2020/07/05(日)05:01 ID:lzcLlLGQ0(1) AAS
ドヤりたいだけのつまらない人だよ
441: (ﾜｯﾁｮｲ 35da-VQSO [58.89.131.23]) 2020/07/05(日)10:27 ID:jg0qNhIf0(1/2) AAS
ドヤ
442: (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) 2020/07/05(日)11:43 ID:I6aovzvx0(3/4) AAS
面白い人である必要はない
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
444: (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) 2020/07/05(日)12:02 ID:SI7fUPbV0(2/2) AAS
>>436
そういう定理があるということは、結局は、分類されるということだと思いますが、
>>443
のようなことが起こらないということは自明なことではないと思います。
445: (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) 2020/07/05(日)13:19 ID:IjpqC/LQ0(1) AAS
>>443
2乗したら虚数でなければまだ負にならないんじゃないか？
xもyもゼロの時は正にならないけど
446: (ﾌﾞｰｲﾓ MM55-CLsu [210.138.179.116]) 2020/07/05(日)15:52 ID:hWyZiwwGM(1) AAS
＞ 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！
省5
447: (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) 2020/07/05(日)18:53 ID:I6aovzvx0(4/4) AAS
>>443
w_3の存在を忘れてたりしない？
サンプルに１次元追加してそこを１で埋めればw_3はちょうど切片の役割を果たす
まずは１次元の場合で考えてみたらどうかな？
そうしたら切片の役割がより分かりやすいと思う
その上で、ステップ関数を使った単純パーセプトロンは損失関数をmax(0,-twx)とする事が出来る為、不正解となったサンプルのみ勾配法によって重み更新する事を考える
不正解の場合損失関数は-twx返す為、-twxをｗで微分して、答えは-txとなる
省2
448: (ﾜｯﾁｮｲ 35da-VQSO [58.89.131.23]) 2020/07/05(日)23:19 ID:jg0qNhIf0(2/2) AAS
後出し小僧
449: (ﾜｯﾁｮｲ 2dda-v0mp [114.182.229.85]) 2020/07/06(月)00:43 ID:k5SiCBTY0(1) AAS
xorなんて加群の準同型定理からなんとでもなりそうだが。
450: (ｱｳｱｳｶｰ Sa31-TdSa [182.251.156.173]) 2020/07/06(月)12:52 ID:aKZVsSdga(1) AAS
データサイエンスを過度に民主化するな
外部ﾘﾝｸ:ainow.ai
理論が分からないバカを量産するなという記事が出ていた
451: (ｴﾑｿﾞﾈ FFb2-A0XE [49.106.174.235]) 2020/07/06(月)13:12 ID:IUjf/UDkF(1) AAS
知ってた
452(1): (ﾜｯﾁｮｲ 6202-ERT+ [101.140.211.35]) 2020/07/06(月)14:48 ID:Xm+KxzvJ0(1) AAS
分析や機械学習を安易に外に投げるような企業は、
納品された結果を検証する能力も無いから問題無し
稼げるうちに稼いでおけ
453: (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)14:58 ID:y1e76VYX0(1/6) AAS
外部ﾘﾝｸ[pdf]:pfi.kishou.go.jp
外部ﾘﾝｸ[pdf]:www.nict.go.jp
MP-PAWR及びPAWRの高空間分解能な観測データを教師データとし、
従来型現業気象レーダーで取得される従来データとの 4次元関係（空間＋時間）を機械学習することで、
従来型レーダーの4次元情報から線状降水帯等の積乱雲群の発達を
低コストに予測する手法を開発する
線状降水帯をAIで予測するプロジェクトが始まった
省2
454: (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)15:00 ID:y1e76VYX0(2/6) AAS
外部ﾘﾝｸ[php]:www.cc.u-tokyo.ac.jp
＞最先端共同HPC基盤施設（JCAHPC）と理化学研究所計算科学研究センター（理研R-CCS）は、2020年東京オリンピック・パラリンピック期間中に、
＞関東地区における「ゲリラ豪雨」リアルタイム予報と情報配信を協力して実施する予定です。
＞今回はOakforest-PACSシステム上で、理研R-CCSの開発した「SCALE-LETKF」コードを使用して、
＞埼玉大学に設置されたMP-PAWRの観測データに基づき、リアルタイムシミュレーション及びデータ同化による予測を行います。
線状降水帯の予測も京超えのスパコンを占有使用することで、
予測が可能となる
455(1): (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MM62-Ydyj [153.155.135.47]) 2020/07/06(月)15:08 ID:6kVEB13FM(1/2) AAS
全然しらないけど
雲が出て来はじめたら
雨降るよ、で案内すればいいだけなので
簡単そう？
456: (ﾜｲｰﾜ2 FF1a-JCxG [103.5.140.185]) 2020/07/06(月)15:10 ID:adqlPIIWF(1) AAS
オリンピック中止も予測しろよ
457(1): (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)15:33 ID:y1e76VYX0(3/6) AAS
>>455
雲が発生してからでは遅い場合もある
積乱雲は急発達するので。
458: (ﾜｯﾁｮｲ 2901-l8KG [60.86.178.93]) 2020/07/06(月)15:43 ID:sEIgAATz0(1/2) AAS
>>452
だべなｗ
459(1): (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) 2020/07/06(月)16:00 ID:N7rq6SMF0(1) AAS
この分野って人工知能とか夢のある名前がついているけど、結局のところある特殊な関数の最適化を行う分野ということ？
460: (ﾜｯﾁｮｲ 35da-VQSO [58.89.131.23]) 2020/07/06(月)16:16 ID:h1z4qRFu0(1) AAS
なんだよ特殊な関数って？
461: (ﾜｯﾁｮｲ 2901-l8KG [60.86.178.93]) 2020/07/06(月)16:19 ID:sEIgAATz0(2/2) AAS
×特殊
◎正直ブラックボックス
だろやし >>459
462: (ﾜｯﾁｮｲ 31e3-Wiu6 [180.13.123.116]) 2020/07/06(月)18:20 ID:mELSjHoM0(1) AAS
ただ人工知能の研究分野と言えるだけで機械学習＝人工知能技術というわけではない
463(1): (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MM62-Ydyj [153.155.135.47]) 2020/07/06(月)18:29 ID:6kVEB13FM(2/2) AAS
>>457
じゃあ積乱雲がでそうなら
雨降るよ、でいいんじゃない？
464: (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)18:36 ID:y1e76VYX0(4/6) AAS
>>463
・どの場所で
・どういう強さで
・どのくらい降るのか
この三つを正確に予測しないと、空振りになったり、
間違った避難をしてしまう可能性がある
465: (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) 2020/07/06(月)19:32 ID:VHcM4Jdg0(1) AAS
滞在時間も災害になるかどうかに影響が大きい
短時間なら耐えられても
川が氾濫する閾値を超えたら大きな被害になる
466: (ｱｳｱｳｴｰ Sada-VQSO [111.239.181.181]) 2020/07/06(月)22:56 ID:g8xS89S1a(1) AAS
近未来を予測するタイプの研究はすぐに結果が出るから
自然淘汰されやすいよね。はずれが多いと相手にされなくなる
467: (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)23:18 ID:y1e76VYX0(5/6) AAS
俺の調べた限りでは、気象予測も頭打ちらしいな
予報精度はこの5年間でちっとも向上していない
気象庁は一昨年辺りにスパコンの処理能力を向上させるため、新型スパコン(Cray製)を導入したが、
予報時間を延長できたりしただけで、精度自体は上がっていない
雲の物理過程をモデル化した方程式や数式に改良をしたり、そういう質的な精度向上もうまくいっていないようだ
頭打ちの根本原因は、高信頼性のある初期値の作成方法に限界にあると見た
2025年までの間に、全球モデル(GSM)の高解像度化が予定されているが、
省6
468: (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)23:19 ID:y1e76VYX0(6/6) AAS
長期的な予報の精度向上は見られないが、
比較的短期的で、ミクロな現象であるゲリラ雷雨の予測には精度向上が見られる
(ただし高密度な観測網がある日本に限る)
関東域の密なアメダス観測データと、新型MP-PAWRを組み合わせて、超高解像度の初期値を作れるようになっている。
この初期値を模擬実験(シミュレータ)に同化させて予測させるのが従来の手法。
しかし最近は、MP-PAWRで捉えた雲の発生、発達、衰退までの全過程を
「機械学習(AI)」に学習させて、次の雲の状態を予測できるようになった。
省4
469: (ﾜｯﾁｮｲ 0101-ERT+ [126.29.223.169]) 2020/07/07(火)12:37 ID:L0rnNegH0(1) AAS
降雨というのは、単に湿度と気圧の関係だけじゃなく、空気中のホコリや僅かな風の動きで結果が大きく振れるカオス系。
予想はできても、結果は神のみぞ知る。
470: (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) 2020/07/07(火)12:42 ID:gHJLD7dX0(1/2) AAS
天気予想って
aiていうよりシミュレーションて感じがする
471: (ﾜｯﾁｮｲ 3544-VQSO [58.70.249.184]) 2020/07/07(火)13:39 ID:uMdmnxKU0(1) AAS
台風のタマゴ、つまり台風が何処にできるかってのを深層学習で見つける、って話もあったな
なんかレントゲン画像から肺がんを見つけるような話だが
472: (ｱｳｱｳｴｰ Sada-h0J+ [111.239.200.55]) 2020/07/07(火)15:55 ID:bZFoCxD7a(1) AAS
数値計算からボトムアップしていくシミュレーション
と
結果画像の確率統計からトップダウンする機械学習
の両方をGANで対戦させれば良さそうですね
473(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) 2020/07/07(火)16:43 ID:gHJLD7dX0(2/2) AAS
入力って画像だけ？
474: (ｱｳｱｳｴｰ Sada-h0J+ [111.239.199.226]) 2020/07/07(火)17:07 ID:uexhphk9a(1) AAS
>>473
2次元のピクセルだけでなく3次元のボクセルでも同じ事
475: (ｱｳｱｳｴｰ Sada-1cdo [111.239.159.157]) 2020/07/07(火)17:13 ID:5rqxzNkJa(1) AAS
このスレ読むよりも面白かったよ
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 1）
外部ﾘﾝｸ[html]:www.oreilly.co.jp
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 2）
外部ﾘﾝｸ[html]:www.oreilly.co.jp
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 3）
外部ﾘﾝｸ[html]:www.oreilly.co.jp
省2
476(1): (ﾗｸｯﾍﾟﾍﾟ MM96-hFsE [133.106.78.87]) 2020/07/07(火)23:06 ID:f8gc9BZ2M(1/2) AAS
lightgbmとkerasについてはここで良いのかな？
35とか60とかまとまり毎に意味をなすデータセットなんですが
バッチサイズをそのまとまり毎に指定することはどうやったらできるのでしょうか。
1エポック内で
35→60→45→50→…みたいに変化させていく感じです
477: (ﾗｸｯﾍﾟﾍﾟ MM96-hFsE [133.106.78.87]) 2020/07/07(火)23:11 ID:f8gc9BZ2M(2/2) AAS
>>476
すいません、kerasはfit_generatorで対応しようと考えてるの忘れてましたｗ
lightgbmも似たようなサンプルどこかに無いですか？
検索ワードだけでも…
478: (ﾜｯﾁｮｲ 4554-0DRk [180.235.6.52]) 2020/07/08(水)04:31 ID:DqItxZMn0(1/3) AAS
コード書けばいいんじゃない？
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？
480: (ﾜｯﾁｮｲ 1d01-MjaX [60.86.178.93]) 2020/07/08(水)14:18 ID:f5VocIN50(1) AAS
>>479
あきらメロン
481: (ﾜｯﾁｮｲ 4554-0DRk [180.235.6.52]) 2020/07/08(水)14:29 ID:DqItxZMn0(2/3) AAS
どんだけヤル気無いんだよ(笑)
482: (ｱｳｱｳｳｰ Sac1-pR5Q [106.154.130.220]) 2020/07/08(水)18:10 ID:41dghGjma(1) AAS
MNISTくらいスペック無くても学習できるやろ
483: (ﾌﾞｰｲﾓ MM4e-Mcq2 [163.49.201.172]) 2020/07/08(水)18:54 ID:1/Rys1DZM(1) AAS
Jetson、ゲーミングノート、自作、クラウドの4択やな
484: (ﾜｯﾁｮｲ 657c-D8aV [14.193.216.182]) 2020/07/08(水)20:10 ID:U7Nu1poe0(1) AAS
>>479
colabというものがあってだな
485: (ﾜｯﾁｮｲ 4554-0DRk [180.235.6.52]) 2020/07/08(水)20:25 ID:DqItxZMn0(3/3) AAS
親切な人が多いインターネッツですね(笑)
486: 牧野 (ﾜｯﾁｮｲ 1e68-ucCN [119.231.187.251]) 2020/07/08(水)21:32 ID:6VQfvKVw0(1) AAS
google colabは超大変
チュートリアルぱっとやるだけならいいんだけど、googleドライブと連携させるだけでもかなり大変だった
GTX1060でもいいから買ってローカルで遊んだほうが良い
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