[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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78: (JP 0Ha3-YRPO [153.143.154.13]) 2019/03/05(火)15:06:34.53 ID:2HTSRh7fH(1) AAS
ip出てるので書き込みにくい
118(1): (ｱｳｱｳｳｰ Sa1b-jKIk [106.129.93.160]) 2019/03/07(木)12:53:05.53 ID:MJ46GSxEa(1) AAS
G検定の参考書読んだことあるけど
採用担当の人事が勉強するような程度で実際に使う人間なら知ってて当然レベルだった
325(2): (ﾜｯﾁｮｲ ef68-B/CD [119.230.187.98]) 2019/03/19(火)15:49:33.53 ID:SqXQzXb00(1/2) AAS
>>324
個人で買えないと思う
＞研究者やDIYメーカー向けの開発キットが99ドル(約1万1000円)で、
＞製品版のモジュールは1000個ロットで129ドル(約1万4000円)とのこと
347(1): (ﾜｯﾁｮｲ ef68-B/CD [119.230.188.201]) 2019/03/19(火)23:06:47.53 ID:4+n02oxf0(2/2) AAS
>>345
疑問なんだけど、どういう気持でそのレスを書いたの？
説明をした気分になった？
論破出来たと思った？
448(2): (ﾜｯﾁｮｲ baab-WX4v [59.157.17.116]) 2019/03/27(水)18:58:21.53 ID:q7w0hzDg0(1) AAS
ＡＩで魚の仕分け瞬時に 人手不足解消に期待
外部ﾘﾝｸ:headlines.yahoo.co.jp
人工知能（ＡＩ）を使って魚を種類ごとに仕分けるシステムを、長崎県、
佐世保工業高等専門学校（佐世保高専）電子制御工学科５年の志久寛太さん（２０）が開発した。
志久さんは、ＡＩ自らが学習して答えを導き出す「ディープラーニング（深層学習）」という手法で、
アジ、サバ、イワシの３種類の魚を見分けるシステムと、仕分け装置を作った。ベルトコンベヤーに
流れてくる魚をセンサーで感知して写真を撮り、ＡＩが瞬時に画像を識別するしくみ。
ＡＩに魚種を覚えさせるため２千枚近くの写真を撮り、１００％の精度で見分けることに成功した。
マサバとゴマサバも見分けることが可能に。流れてくる魚のぶれを想定し、向きを変えた画像で学習。
全身が写っていなくても認識できるようにした。
746: (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp67-ngQC [126.33.115.23]) 2019/04/17(水)01:56:35.53 ID:UDUN5nb9p(1) AAS
>>745
文字通りニューラルネットワークの設計
新しい課題に適用する場合やチューニングをする際に必要となる
新しい課題では、似たような課題から似たようなニューラルネットワークを組むことから始める
勾配消失してると感じたらバイパスさせたり、過学習に陥りやすいときに適当にdropout挟んだりと、慣れてくるとどこに何をどこに配置すると性能が向上するのかが見えてくる
また上手く行っていたモデルが、入力データが異なると学習がうまくできないことがある
そこでチューニングという作業が発生する
チューニングは前処理を変えたりモデルを変えたりする
モデルを変えたい場合、例えばCNNの畳み込み層とプーリング層を一段深くしてみたり、全結合のニューロン増やしたり、活性化関数をReLUからtanhにしたり、あるいはオプティマイザをadamからadagradに変更したりする
恐ろしいことに、これだけで性能が恐ろしく向上する事が多々あり、理由が分かることのが少ない
このチューニングも含めたビジネスロジックに組み込むための(ニューラル)ネットワークの最終形態を作ることを設計と言っている
802(1): (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp33-Ea22 [126.33.115.23]) 2019/04/22(月)10:32:33.53 ID:vzs0SdtLp(4/4) AAS
すれ違いの理由が分かった
書き方に問題があった
Input layer ―- Hidden layer ―- Output layer
なら二層
書きたかったのは
x ―-(wx|activation) ―- y
ということなんだ
上の書き方なら
Input layer ―- Output layer
に相当する
862: (ﾜｯﾁｮｲ 6eda-HJzg [223.217.93.64]) 2019/04/25(木)09:38:37.53 ID:AgmQR4i80(1) AAS
井森みゆきか
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