[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング29 (1002ﾚｽ)
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703: (ｱｳｱｳｳｰ Sa15-47Z/ [106.133.176.7]) 2020/11/28(土)14:35 ID:OrQvXWRha(1) AAS
>>691
為替の予測は無理だ
ランダムウォークだからな
704: (JP 0Hbd-Vi0e [180.39.217.116]) 2020/11/28(土)21:04 ID:5SI2XaNkH(2/2) AAS
>>700
AIがもっと普及したらAIもシステムの一部になるだろうけど、まだ少し先だろうね
705(1): (ﾜｯﾁｮｲ c101-iDFJ [126.25.239.8]) 2020/11/28(土)21:30 ID:F78FLJhN0(1) AAS
言語界隈の機械学習は詐欺師しかおらんだろ。
翻訳以外まともな成果はない。
706(1): (ﾜｯﾁｮｲ eb10-3emg [153.131.102.129]) 2020/11/29(日)13:44 ID:QEnfVVzF0(1/2) AAS
>>705
スパムメールの判別とかは成果だろう
言語関係っていうのがどの範囲かで変わるけど
707: (ﾜｯﾁｮｲ 937c-083S [221.241.223.52]) 2020/11/29(日)15:01 ID:1Wj8sYs40(1) AAS
検索や推薦でも機械学習の成果は上がってるだろう？
708: (ﾜｯﾁｮｲ f152-lOlV [118.243.75.50]) 2020/11/29(日)15:12 ID:K/45yHy90(1) AAS
詐欺ってどういうの？
外部ﾘﾝｸ:self.software
外部ﾘﾝｸ:robomind.co.jp
709(1): (ﾜｲｰﾜ2 FFa3-iDFJ [103.5.140.167]) 2020/11/29(日)15:37 ID:zIEaziiOF(1) AAS
>>706
あれ、言語分析というよりかは宛先だったり添付物のパターン分析だろ。
言語生成とかほんま詐欺レベルだわ。
あれでサービスレベルでチャットボット作れるとかに釣られたバカがどれだけ失敗してるかを
統計的に発表する方がよっぽど価値あるんじゃないか？
710(1): (ﾜｯﾁｮｲ b302-kGov [101.141.27.82]) 2020/11/29(日)17:54 ID:DetaCV8K0(1) AAS
AutoMLのZEROの方って開発者が人口少ないんだな
711: (ﾜｯﾁｮｲ 9101-0Obg [60.86.178.93]) 2020/11/29(日)18:18 ID:ywoXyXFi0(1) AAS
>>710
ｵｲﾖｲﾖｰｗｗｗ
機械翻訳でもしたのかｗ
712: (ﾜｯﾁｮｲ eb10-aikF [153.131.102.129]) 2020/11/29(日)20:30 ID:QEnfVVzF0(2/2) AAS
>>709
単語とかを分析している
もう少しするとNTTが詐欺電話かどうか判別するサービスを始める
音声認識と機械学習の組み合わせ
713(1): (ﾜｯﾁｮｲ c101-iDFJ [126.25.239.8]) 2020/11/29(日)21:10 ID:tTYihsqx0(1) AAS
んなもん金の話し始めたらとりあえずアラート出すとかその程度にしかならんよw
まともに使えるまであと20年くらいかかるだろうし、それくらい不貞腐れず研究続ける気概がなきゃ無理だわ。
714: (ﾜｯﾁｮｲ 9101-83jP [60.69.230.42]) 2020/11/29(日)21:17 ID:FQzRCdnt0(1) AAS
「金の話になったらアラート」でも目的は十分達成できると思うけど
715: (ｱｳｱｳｳｰ Sa15-P4WK [106.154.124.4]) 2020/11/29(日)21:59 ID:BWyz86Bja(1) AAS
スパムメールって定型化しているから
学習以前の問題な気がする
716: (ﾌﾞｰｲﾓ MM55-EhTd [202.214.167.151]) 2020/11/29(日)22:58 ID:tdhcJpb4M(1) AAS
スパムフィルタは20年以上前からあるぞ。
717(1): (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MM53-lOlV [153.250.124.252]) 2020/11/30(月)17:12 ID:3zMsY+5NM(1) AAS
CoNLLって何て読むの？
こんる？
718(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9101-0Obg [60.86.178.93]) 2020/11/30(月)20:20 ID:syrGV+XJ0(1/2) AAS
>>717
こぬる
719: (ﾜｯﾁｮｲ 9101-0Obg [60.86.178.93]) 2020/11/30(月)20:22 ID:syrGV+XJ0(2/2) AAS
>>713
20年もかからんじゃろJK
720: (ﾜｯﾁｮｲ f152-lOlV [118.243.75.50]) 2020/11/30(月)21:22 ID:7RBrvl8X0(1) AAS
>>718
ありがと
721: (ﾜｯﾁｮｲ f1da-0Obg [118.16.64.2]) 2020/12/01(火)12:11 ID:lyH/PImN0(1) AAS
The SIGNLL Conference on Computational Natural Language Learning
722: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMbf-7bzM [153.147.50.225]) 2020/12/02(水)14:53 ID:0wpcerdMM(1) AAS
最近、日本人研究者が実装を公開してくれるようになったので
楽になった
723: (ﾜｯﾁｮｲ 4bda-1fWK [118.16.64.2]) 2020/12/02(水)16:33 ID:tEaA3sXx0(1) AAS
ｋｗｓｋ
724(1): (ｵｯﾍﾟｹ Sr77-g9Hl [126.204.217.101]) 2020/12/04(金)11:39 ID:J43e5p8Nr(1) AAS
Python3.5終了か
来年には3.6も終わりなのかなあ
安定してて良かったけど、ここらで終わりか
3.7以降で色んなものを作り直さないとなあ
725(1): (ﾜｯﾁｮｲ ef52-7bzM [118.243.75.50]) 2020/12/04(金)11:45 ID:7Sa82tMP0(1/2) AAS
宝くじ仮説ってなあに？
知識蒸留が可能という主張の根拠 ってだけ？
726: (ﾜｯﾁｮｲ 4bda-1fWK [118.16.64.2]) 2020/12/04(金)12:35 ID:DJR+errf0(1/2) AAS
蒸留していいのはウィスキーだけだろ
727: (ｱｳｱｳｴｰ Sa5f-nHEF [111.239.185.234]) 2020/12/04(金)12:37 ID:3ndxcvzea(1) AAS
>>725
Twitterﾘﾝｸ:hillbig
Twitterﾘﾝｸ:5chan_nel (5ch newer account)
728: (ﾜｯﾁｮｲ 8701-fyRF [60.69.230.42]) 2020/12/04(金)12:48 ID:9zYIGyo10(1) AAS
機械学習マンって格好いい名前つけるの好きだよね
729: (ﾜｯﾁｮｲ ef52-7bzM [118.243.75.50]) 2020/12/04(金)14:02 ID:7Sa82tMP0(2/2) AAS
夢あるサイエンティストはみんなそうじゃない？(笑)
730: (ｵｯﾍﾟｹ Srb7-nHEF [126.208.179.236]) 2020/12/04(金)14:41 ID:SZHiYYJnr(1) AAS
†次元の呪い†
731: (ｱｳｱｳｶｰ Sa5f-ODSY [182.251.224.86]) 2020/12/04(金)15:06 ID:PbCZfSmqa(1) AAS
英語の頭文字を格好良くするためによく分からない正式名称が出来上がっちゃうことはよくある
732: (ﾜｯﾁｮｲ 4bda-1fWK [118.16.64.2]) 2020/12/04(金)15:10 ID:DJR+errf0(2/2) AAS
次はELが来る
733: (ﾌﾞｰｲﾓ MMbf-odBm [163.49.212.44]) 2020/12/04(金)17:02 ID:ILawwEiJM(1) AAS
>>724
環境作り直すだけやん
副業で手伝うよ
734: (ﾜｯﾁｮｲ cb2c-bVSX [220.98.149.194]) 2020/12/04(金)21:47 ID:FlqLHte20(1) AAS
>>21
ど定番だけど、ゼロから作るdeeplearning読むと良いよ
735(3): (ﾜｯﾁｮｲ 7f55-jrSk [59.147.205.222]) 2020/12/04(金)22:12 ID:44WVE0fn0(1) AAS
ディープラーニング以外の機械学習の手法って勉強する意味ありますか？
736: (ﾜｯﾁｮｲ f75f-YxR8 [106.73.78.34]) 2020/12/04(金)22:16 ID:JK1xaT4n0(1) AAS
あるよ
737: (ｽﾌｯ Sd8f-bVSX [49.104.10.254]) 2020/12/04(金)22:28 ID:DO1guVvJd(1) AAS
>>735
あるよ
タスクによって機械学習の方が得意なものもあるからね
738: (ﾜｯﾁｮｲ 9fe3-jrSk [153.165.28.147]) 2020/12/05(土)00:18 ID:0d//vfaK0(1) AAS
あるけど現代技術では根拠を示すことはできない
739: (ﾜｯﾁｮｲ 8701-fyRF [60.69.230.42]) 2020/12/05(土)01:42 ID:nKex6N910(1) AAS
>>735
仕事だと
「なんでneural networkを使ったんですか？ 他のモデルと比較しなかったんですか？」
っていう質問が飛んでくるよ
740: (ﾜｯﾁｮｲ 4f01-zLCK [122.255.141.199 [上級国民]]) 2020/12/05(土)12:32 ID:Na39OKS50(1/3) AAS
｢慶應卒の学歴なんていらない｣10代起業で成功する子の共通点
外部ﾘﾝｸ:news.infoseek.co.jp
学生起業家が開発、「人を軸に本を探すアプリ」とは？読書通じて「考える力」養って
外部ﾘﾝｸ:newswitch.jp
島田商高生がアプリ考案、発表 ＩＣＴ起業家育成プログラム
外部ﾘﾝｸ[html]:www.at-s.com
医師コンビが「治療用アプリ」で起業、禁煙に続き高血圧治療アプリを開発
外部ﾘﾝｸ:diamond.jp
好きが高じて“カレー起業”、キャッシュレス決済アプリ「TOKYO MIX CURRY」の挑戦
外部ﾘﾝｸ:diamond.jp
省6
741: (ﾜｯﾁｮｲ 4f01-zLCK [122.255.141.199 [上級国民]]) 2020/12/05(土)12:32 ID:Na39OKS50(2/3) AAS
大学生起業家が設立１年で20億円調達！ 単発バイトアプリに外食企業など出資【タイミー】
外部ﾘﾝｸ:foodfun.jp
誰でもカンタンにオンラインサロン・情報配信ができる便利アプリ【TOUKU（トーク）】が登場
外部ﾘﾝｸ[html]:prtimes.jp
ミャンマー発 AIダイニングアプリ「Yathar」をしかける日本人起業家
外部ﾘﾝｸ:roboteer-tokyo.com
自分の視野は「世の中の0.001%」と自覚せよ。ビジネスチャンスを掴む4つの習慣
外部ﾘﾝｸ:headlines.yahoo.co.jp
アプリの視聴率がわかる 高専卒起業家の独創力
外部ﾘﾝｸ:www.nikkei.com
省4
742: (ﾜｯﾁｮｲ 4f01-zLCK [122.255.141.199 [上級国民]]) 2020/12/05(土)12:33 ID:Na39OKS50(3/3) AAS
「ブラック企業社員」のお助けアプリが誕生 開発したのは22歳金髪大学生、開発のきっかけとは？
外部ﾘﾝｸ:news.yahoo.co.jp
レシート買い取りアプリONEの17歳起業家、サービス一時停止から｢怒涛の3カ月｣で気づいたこと
外部ﾘﾝｸ:www.businessinsider.jp
ビジネス版マッチングアプリ「yenta(イェンタ)」全国展開 開始！
外部ﾘﾝｸ[html]:prtimes.jp
ギフティング「TANP」運営がGCPほかから5億円調達
1日1200件の「リアルギフト」送付も可能に、U25起業家の新たな挑戦
外部ﾘﾝｸ:thebridge.jp
人はこうすれば“ハマる”、源流はゲーマー視点の「幸せ」
省7
743(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa47-bzs8 [106.154.8.39]) 2020/12/05(土)17:08 ID:kNJCAVo/a(1) AAS
起業しても失敗する確率の方が高いんじゃないかな
744: (ﾜｯﾁｮｲ 0b01-1fWK [60.86.178.93]) 2020/12/05(土)17:09 ID:2CGyf7zj0(1) AAS
マルチコピペに反応しちゃだめだお
745: (ﾜｯﾁｮｲ c301-9rBX [220.56.102.222]) 2020/12/05(土)22:18 ID:EDQnU4Qy0(1) AAS
>>743
日本はジジババ社会で新しいものに移行する気がないからな
これからは、、こうしなければならない、変更していかなければならないってことで
どんどん移行して行くのは海外の話しで
日本は多数派の高齢者が良ければそれでいいので
流行りものに手を出してもブームが過ぎれば価値が無いものになる可能性が高い
ITの仕事と言ってもクラウドワークスみたいな会社が仕事をバラバラに砕いて
駄菓子屋でお菓子を売るような値段で末端に売り場いて終わりそう
1/10の単価でやりますとか言って
そんなIT土方になるぐらいならジジババに受け入れられているリアル土方になった方がいい
省3
746(2): (ｵｯﾍﾟｹ Sr1f-l649 [126.255.0.140]) 2020/12/06(日)04:16 ID:0QNPGss6r(1) AAS
y=α+βx+εの線形回帰で、最小二乗法で推定量αハットとβハットを求めて、それぞれの期待値を計算すると思いますが、どの確率分布で期待値をとるのでしょうか？
747: (ﾌﾞｰｲﾓ MM07-RlWL [210.138.6.67]) 2020/12/06(日)05:45 ID:4FTkCBl+M(1) AAS
>>735
割り当ての実験が出来ない場合の因果推論ではパラメトリックモデルが主流
748: (ﾜｯﾁｮｲ ef52-7bzM [118.243.75.50]) 2020/12/06(日)08:50 ID:Xe0eSxQ/0(1/2) AAS
>>746
正規分布
749: (ﾜｯﾁｮｲ 4fda-VFnC [114.183.190.118]) 2020/12/06(日)08:51 ID:3Mg1tJ4o0(1) AAS
ベルヌーイ分布
750(1): (ｱｳｱｳｴｰ Sa5f-YXDh [111.239.191.86]) 2020/12/06(日)11:37 ID:soxd67i8a(1/2) AAS
>>746
ベイズ推定でα・βに何か確率分布を仮定するならともかく、普通の線形回帰で最小二乗法でα・βを決めるという話なら
α・βは何か決まった値がありそれを探すだけなので確率変数ですらないのでそもそもα・βの期待値を計算することなどない
ベイズ的でない最小二乗法ではεだけが確率変数でそれを正規分布と仮定している
751: (ﾜｯﾁｮｲ df10-Emls [153.131.102.129]) 2020/12/06(日)12:57 ID:IFrNRKVs0(1/7) AAS
最小二乗法と最尤推定法
外部ﾘﾝｸ:support.minitab.com
752(1): (ﾜｯﾁｮｲ a363-jrSk [180.16.245.192]) 2020/12/06(日)15:10 ID:5Q0wgkp20(1/2) AAS
>>750
理解してないんだったら書き込まない方がいい
753(2): (ﾜｯﾁｮｲ 7f55-jrSk [59.147.205.222]) 2020/12/06(日)15:20 ID:u9kukm0H0(1/2) AAS
バックプロパゲーションについて質問です．
これは結局のところ，与えられた多変数関数のある点での偏導関数の値を求めるのに，素朴な方法よりも計算量が少なくて済む方法ということで間違っていないでしょうか？
日本語のディープラーニングの入門書を見ても，偏導関数の値のバックプロパゲーションによる計算方法だけ載っていて，計算量についての考察がないものばかりのような気がします．
754(1): (ﾜｯﾁｮｲ df10-Emls [153.131.102.129]) 2020/12/06(日)15:24 ID:IFrNRKVs0(2/7) AAS
750の表現も間違いではないように思うけどな
正規分布で最尤推定した時と結果が等しくなることもあると思う
確率変数ではないから信頼区間とか検定とかはできないんだろうし
755: (ﾜｯﾁｮｲ df10-Emls [153.131.102.129]) 2020/12/06(日)15:27 ID:IFrNRKVs0(3/7) AAS
>>753
誤差を逆伝搬する事で学習するというアルゴリズムだから偏微分はその過程で必要なだけで計算量を減らす目的ではないと思う
計算量は素子数とかデータ数とかによるのかな？
756: (ﾜｯﾁｮｲ a363-jrSk [180.16.245.192]) 2020/12/06(日)15:34 ID:5Q0wgkp20(2/2) AAS
>>754
理解してないんだったら書き込まない方がいいよ
757: (ﾜｯﾁｮｲ 4bda-1fWK [118.16.65.177]) 2020/12/06(日)16:24 ID:jgMLA0Dn0(1/2) AAS
滑らかな関数なら数値計算した方がいいに決まってるだろう、度勘違い
758: (ｱｳｱｳｴｰ Sa5f-YXDh [111.239.191.86]) 2020/12/06(日)16:39 ID:soxd67i8a(2/2) AAS
>>752
どこが間違っているのか分からんので教えて
759: (ﾜｯﾁｮｲ df10-Emls [153.131.102.129]) 2020/12/06(日)19:00 ID:IFrNRKVs0(4/7) AAS
微分するのは評価関数を最小化する、最適化するため
評価関数の値が小さくなる方向にに重みを更新する
760: (ﾜｯﾁｮｲ 6302-CWdK [118.154.96.7]) 2020/12/06(日)20:28 ID:8X+3nqvD0(1/2) AAS
>>753
素朴な方法って総当たり法のことかな？
バックプロパゲーションで学習ができることは理論的裏付けがなくて単なる経験則らしい
条件によって収束までのステップ数はえらく変わるし、そもそも収束する保証もないので
見積りもできないのだろう
761: (ｽｯｯﾌﾟ Sdaf-l649 [49.98.172.22]) 2020/12/06(日)20:35 ID:19ceK5s6d(1) AAS
746です。
とりあえずα=0とした場合、
平均が(βx_1, ... , βx_n)、共分散行列が(σ^2)I_nとなる適当な確率分布でやれば全てうまくいきそうです。
ありがとうございました。
762(1): (ﾜｯﾁｮｲ 9b63-jrSk [122.24.72.247]) 2020/12/06(日)21:13 ID:sTMJqw3/0(1) AAS
そんなもんでうまくいくわけないだろ
763: (ｵｯﾍﾟｹ Sr27-l649 [126.194.204.198]) 2020/12/06(日)21:33 ID:goV+sQHPr(1/8) AAS
>>762
仮説検定とかをするなら流石に正規分布まで仮定しないとうまくいかないですが、
βハットが最良線形不偏推定量であることやσ^2の推定までは全てうまくいってしまってます。
間違ってるんですかね？
764(1): (ﾜｯﾁｮｲ 1363-jrSk [114.150.119.49]) 2020/12/06(日)21:37 ID:+8xXEz990(1/2) AAS
推定量の次元がα、βの2次元なのに
＞平均が(βx_1, ... , βx_n)、共分散行列が(σ^2)I_nとなる適当な確率分布でやれば全てうまくいきそうです。
とか言っている時点で間違っていると気づくべき
765: (ﾜｯﾁｮｲ ef52-7bzM [118.243.75.50]) 2020/12/06(日)21:37 ID:Xe0eSxQ/0(2/2) AAS
えー(笑)
766(1): (ﾜｯﾁｮｲ df10-bzs8 [153.131.102.129]) 2020/12/06(日)21:41 ID:IFrNRKVs0(5/7) AAS
回帰式はn個って事なのか？
α、βってスカラーじゃないのか
データ数はいくつあるのかな？
767: (ｵｯﾍﾟｹ Sr27-l649 [126.194.204.198]) 2020/12/06(日)21:47 ID:goV+sQHPr(2/8) AAS
>>764
推定量がyに関して2次以下ならこの仮定だけで計算できませんか？
>>766
nがサンプル数でβ∈Rを想定していますが、特に変更なくm変数でも議論できる気がしています。
768(1): (ﾜｯﾁｮｲ df10-Emls [153.131.102.129]) 2020/12/06(日)21:53 ID:IFrNRKVs0(6/7) AAS
平均が(βx_1,,,)って何？
769: (ﾜｯﾁｮｲ 1363-jrSk [114.150.119.49]) 2020/12/06(日)21:55 ID:+8xXEz990(2/2) AAS
＞推定量がyに関して2次以下ならこの仮定だけで計算できませんか？
意味不明
＞nがサンプル数でβ∈Rを想定していますが、特に変更なくm変数でも議論できる気がしています。
これも意味不明だが、回帰分析において推定したいパラメータの次元は
２でも一般のmでも（サンプルサイズを下回っている限りは）特に議論は変わらない
というか、こんなの学部生レベルのお話なんだからこんなところで聞かなくても
ググれば計算過程込みでいくらでも出てくるだろ…
答えだけ書けば（仮定にもよるが標準的な仮定の下では）
\hat{α}, \hat{β}は不偏推定量になる
770(1): (ｵｯﾍﾟｹ Sr27-l649 [126.194.204.198]) 2020/12/06(日)21:58 ID:goV+sQHPr(3/8) AAS
>>768
R^n上の確率分布pで、
平均μ=E_p[x]=(βかけるx_1,...,βかけるx_n)で、
分散共分散行列がn×n行列で対角線上にσ^2が並んだものを想定しています。
例えば正規分布などはこれに当てはまると思います。
771: (ﾜｯﾁｮｲ 7f55-jrSk [59.147.205.222]) 2020/12/06(日)22:01 ID:u9kukm0H0(2/2) AAS
岡谷貴之の本のバックプロパゲーションの説明が一番わかり易いようです．
772(1): (ﾜｯﾁｮｲ df10-Emls [153.131.102.129]) 2020/12/06(日)22:04 ID:IFrNRKVs0(7/7) AAS
n次元ベクトルでデータ数はn？
データ足りないような
最小二乗法ならn次元ベクトルは確率変数じゃなくても良いんじゃないの？
回帰式がn個あるのと実質同じじゃないのかな？
773: (ｵｯﾍﾟｹ Sr27-l649 [126.194.204.198]) 2020/12/06(日)22:10 ID:goV+sQHPr(4/8) AAS
>>772
推定しようとしている傾きβはスカラーですよ？
774(1): (ﾜｯﾁｮｲ cf63-jrSk [153.169.28.216]) 2020/12/06(日)22:18 ID:qwI8u5MK0(1/4) AAS
>>770
何の平均が？
主語が足りない
775: (ﾜｯﾁｮｲ 4bda-1fWK [118.16.65.177]) 2020/12/06(日)22:23 ID:jgMLA0Dn0(2/2) AAS
俺俺
776: (ｵｯﾍﾟｹ Sr27-l649 [126.194.204.198]) 2020/12/06(日)22:28 ID:goV+sQHPr(5/8) AAS
>>774
確率分布pの平均です。
μ=E_p[x]でちゃんと明示したつもりでした。
777(1): (ﾜｯﾁｮｲ cf63-jrSk [153.169.28.216]) 2020/12/06(日)22:31 ID:qwI8u5MK0(2/4) AAS
その確率分布pに従うのはなに？それを聞いてるんだが
778(1): (ﾜｯﾁｮｲ 17b2-GNfD [202.221.186.197]) 2020/12/06(日)22:32 ID:E6YSEnmp0(1) AAS
例えば、株価予測にCNNを使う場合、畳み込みのカーネルはどんなの用意すればええんや？
779(1): (ﾜｯﾁｮｲ cf63-jrSk [153.169.28.216]) 2020/12/06(日)22:32 ID:qwI8u5MK0(3/4) AAS
ん？μ=E_p[x]ってことは説明変数の期待値がμだって言いたいの？
780: (ｵｯﾍﾟｹ Sr27-l649 [126.194.204.198]) 2020/12/06(日)22:34 ID:goV+sQHPr(6/8) AAS
>>777
(Y_1, ... , Y_n) ~ pです。
781: (ｵｯﾍﾟｹ Sr27-l649 [126.194.204.198]) 2020/12/06(日)22:36 ID:goV+sQHPr(7/8) AAS
>>779
あ、ごめんなさい。
E_p[y]ですね。ここでy=(y_1,...,y_n)∈R^nです。
782(1): (ﾜｯﾁｮｲ cf63-jrSk [153.169.28.216]) 2020/12/06(日)22:41 ID:qwI8u5MK0(4/4) AAS
yの平均値ならαを足さないとだめでしょ
それとも定数項なしのモデルでも考えたいの？
783: (ｵｯﾍﾟｹ Sr27-l649 [126.194.204.198]) 2020/12/06(日)22:43 ID:goV+sQHPr(8/8) AAS
>>782
簡単のために定数項なしのモデルで考えています。
761で言及したのでずっとそのつもりでした。
784: (ﾜｯﾁｮｲ 6302-CWdK [118.154.96.7]) 2020/12/06(日)23:02 ID:8X+3nqvD0(2/2) AAS
>>778
転移学習したいってこと？
別にカーネルも自分で学習させればいいと思うけど
785: (ﾜｯﾁｮｲ 7f55-jrSk [59.147.205.222]) 2020/12/07(月)12:44 ID:n2wcT9Ah0(1/3) AAS
みなさん，ありがとうございました．
岡谷の本を見ていますが，やはり，バックプロパゲーションは偏導関数のある点での値をより速く求める方法にすぎないということのようですね．
そしてその偏導関数の値を勾配降下法で利用するということですね．
ディープラーニングというのは結局の所，あるタイプの最小化したい誤差関数を一つ定め，それを勾配降下法でできる限り小さくする手法ということのようですね．
最適化の一分野ということですね．
786: (ﾜｯﾁｮｲ 7f55-jrSk [59.147.205.222]) 2020/12/07(月)12:48 ID:n2wcT9Ah0(2/3) AAS
パラメーターで変化する誤差関数のテストデータに対する値をパラメーターを変化させて，できる限り小さくするというだけのことのようですね．
夢も何もないただの最適化法の一分野ですね．
787: (ｱｳｱｳｴｰ Sa5f-odBm [111.239.254.198]) 2020/12/07(月)12:58 ID:IRFWetkha(1/2) AAS
昔はそれが出来なかったんやで
788: (ﾜｯﾁｮｲ ef52-7bzM [118.243.75.50]) 2020/12/07(月)13:21 ID:hKQAJJ360(1) AAS
当たり前の事をw
最近はバックグラウンドまで教えないのかな
789: (ｱｳｱｳｴｰ Sa5f-odBm [111.239.254.198]) 2020/12/07(月)13:47 ID:IRFWetkha(2/2) AAS
夢でもなんでもないことを組み合わせたら精度が人間並になる場合があり、こいつらの得意分野は任せちゃっていいかもな。って感じだっしょ
790: (ﾜｯﾁｮｲ 7f55-jrSk [59.147.205.222]) 2020/12/07(月)13:49 ID:n2wcT9Ah0(3/3) AAS
外部ﾘﾝｸ:www.youtube.com
Strang教授のこのビデオ講義シリーズを見た人はいませんか？
なんか非常に簡単なことでつっかえて，結局何も示せずに，簡単だから自分でやってくださいとかいう場面が多すぎます．
791: (ﾜｯﾁｮｲ 4bda-1fWK [118.16.65.177]) 2020/12/07(月)13:53 ID:BAhcRg/D0(1) AAS
ID:n2wcT9Ah0は馬鹿アスペという荒らしなのでスルーしてね
792: (ﾜｯﾁｮｲ df10-Emls [153.131.102.129]) 2020/12/07(月)19:29 ID:HAgX6+pQ0(1) AAS
最適化も局所最適解でしかないかもしれない
大極的な最適解かどうかは組合せ爆発して解けない事が多い
793(1): (ﾜｯﾁｮｲ 1701-x2Qk [126.25.239.8]) 2020/12/08(火)20:56 ID:4EYeOh4b0(1) AAS
技術的にフルバッチで最適化できてたら汎化性能が出なかったわけで、deep learningが最適化というと
なんか違う気はする。
794: (ﾜｯﾁｮｲ ef52-7bzM [118.243.75.50]) 2020/12/08(火)22:45 ID:WiM29EDw0(1) AAS
それってノーフリーランチ定理と関係ある？
795: (ﾜｯﾁｮｲ 59da-9ESD [118.16.65.177]) 2020/12/09(水)15:22 ID:4uClczgm0(1/2) AAS
ノーブリーフは気持ちがいい
796(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3901-LBAI [220.56.102.222]) 2020/12/09(水)17:41 ID:kJMhAlw60(1/3) AAS
「Waymo」の自動運転車に60回以上乗って分かったその安全性とは？
外部ﾘﾝｸ:gigazine.net
「Waymo」の完全自動運転は評価いいみたいだぞ
797: (ﾜｯﾁｮｲ 0b10-/9i7 [153.131.102.129]) 2020/12/09(水)19:08 ID:+JEohQBS0(1) AAS
>>793
評価関数を最適化するって事で
学習データに対して最適化すると
過学習して汎化性能が悪い事になる
学習データと運用データの差があるのが問題の１つ
実運用データを完全網羅して学習したら過学習にはならないんじゃないかと思う
798: (ﾜｯﾁｮｲ 5952-74Z4 [118.243.75.50]) 2020/12/09(水)19:12 ID:O9/kA4vd0(1/2) AAS
>>796
慎重すぎるって批判されてるやん
799: (ﾜｯﾁｮｲ 3901-LBAI [220.56.102.222]) 2020/12/09(水)19:19 ID:kJMhAlw60(2/3) AAS
Ars Technicaはこの点について、「歩行者がいる場面では、Waymoは慎重すぎます。人間のドライバーであれば、
間違いなくもっと速く動けるでしょう。しかし、このことでWaymoを責めるのは困難です。人をはねる危険を冒すくらいなら、
多少待たされた方がはるかにマシですから」とコメントしました。
不満はあれど批判できないってところだろうな
800: (ﾜｯﾁｮｲ 5902-LBAI [118.154.96.7]) 2020/12/09(水)20:15 ID:EU/X14pa0(1) AAS
パナソニックがこんなのを始めるらしいが、人込みでは遠隔手動操作なんだな。。。
外部ﾘﾝｸ:news.yahoo.co.jp
801: (ﾜｯﾁｮｲ 5952-74Z4 [118.243.75.50]) 2020/12/09(水)21:13 ID:O9/kA4vd0(2/2) AAS
まあこういう実証実験を積み重ねていけばいつかはものになるだろ
802: (ﾜｯﾁｮｲ 59da-9ESD [118.16.65.177]) 2020/12/09(水)21:47 ID:4uClczgm0(2/2) AAS
どこでもやってる
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