2ちゃんねる スマホ用 ■掲示板に戻る■ 全部 1- 最新50    

■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています

【統計分析】機械学習・データマイニング3

1 :デフォルトの名無しさん:2012/10/13(土) 18:43:25.77 .net
何でもいいので語れ

【関連サイト】
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
http://ibisforest.org/index.php?FrontPage

前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング【集合知】
http://toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1342812444/

938 :デフォルトの名無しさん:2014/05/28(水) 17:55:05.55 ID:r/cEnKci.net
データ統計能力よりもプレゼン資料造り能力が重視されます

939 :デフォルトの名無しさん:2014/05/28(水) 17:57:02.23 ID:6RxarYIU.net
書類を作って右から左へ左から右へ流すだけの簡単なお仕事です

940 :デフォルトの名無しさん:2014/05/29(木) 11:01:43.80 ID:cmfFCIpM.net
パワポのスキルがまた上がってまう

941 :デフォルトの名無しさん:2014/05/29(木) 13:44:08.91 ID:J+jhXUP4.net
>>935
統計局があるからじゃないか?
昔から力入れてるよ。

942 :デフォルトの名無しさん:2014/05/29(木) 18:58:14.50 ID:NFEFAaY+.net
>>941
ヒント: インターネットのフィルタリング規制や選挙運動の監視の担当省庁は総務省

943 :デフォルトの名無しさん:2014/05/29(木) 19:53:07.30 ID:24OwhoBR.net
総務省のお墨付きでプライバシーの侵害ですねわかります

コンビニの天井やレジに「顧客分析用カメラ」、売り場は変わるのか 2014/05/26
ttp://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Watcher/20140519/557622/

944 :デフォルトの名無しさん:2014/05/29(木) 22:25:34.77 ID:BfGwCO2S.net
>コンビニの天井やレジに「顧客分析用カメラ」
実は20年以上前からやってるけどね。

945 :デフォルトの名無しさん:2014/05/29(木) 22:51:35.63 ID:2vNAOP+2.net
総務省にいけば国家機密が取り放題かw

946 :デフォルトの名無しさん:2014/05/29(木) 22:55:08.10 ID:BfGwCO2S.net
そういえば、郵政省は総務省の一機能として統合されたんだったね。

947 :デフォルトの名無しさん:2014/05/30(金) 10:07:03.35 ID:A+ocbhhF.net
総務省(じゃなくてもいいけど)にカメラ設置して
国民がいつでも自由に見れるようにするべき

948 :デフォルトの名無しさん:2014/05/30(金) 13:55:09.86 ID:tggI7FTJ.net
左翼もいきー

949 :デフォルトの名無しさん:2014/05/30(金) 14:10:03.94 ID:SSvUP3u/.net
更衣室にカメラ設置して
いつでも自由に見れるようにするべき

950 :デフォルトの名無しさん:2014/05/30(金) 14:14:21.16 ID:+E8tZH7v.net
「このカメラは >>949 さんの厚意により設置されています」

951 :デフォルトの名無しさん:2014/05/30(金) 14:18:20.72 ID:SSvUP3u/.net
更衣室に悪い人が来て悪いことをしないようにカメラを設置するべき

952 :デフォルトの名無しさん:2014/05/30(金) 23:37:41.36 ID:Ntew5m5T.net
画像解析の技術はこうやって
進化してんだね

953 :デフォルトの名無しさん:2014/05/30(金) 23:43:48.79 ID:F99LD7Fr.net
カメラだと、結果を表示している画面がリアルタイムなのか
録画なのかわからない。
やはり、何かあった時の対処として
更衣室はガラス張りじゃないとだめだろ。

954 :デフォルトの名無しさん:2014/05/31(土) 20:33:32.01 ID:4Fe24/1W.net
一次視覚野はほぼ周波数情報しか見てないことがわかってるけど、遺伝的に決め打ちってことだよな。
ある程度パラメトリックなモデルをつくるしかないのかね。

だとしたら、機械学習は

モデルをつくる

モデルに当てはめるアルゴリズムを考える

の繰り返し?

955 :デフォルトの名無しさん:2014/06/01(日) 00:20:05.48 ID:Dmx7NrUn.net
必ずしも人間と同じにする必要性もないんじゃね?
機械には機械にしか出来ないアプローチがあるし

956 :デフォルトの名無しさん:2014/06/01(日) 02:03:41.79 ID:2sYMiaDk.net
ノンパラメトリックかパラメトリックかって話
ほとんどの機械学習適用分野ではパラメトリックなやり方のほうが適しているのかなって
だとしたら、モデルは人間が決め打ちするしか今のとこはないわけで

957 :デフォルトの名無しさん:2014/06/01(日) 05:14:26.83 ID:ltWuiEw+.net
random forestの学習のオーダーがO(n^3)っぽいんですが
全データ使うと学習が終わらないのでサンプリングして減らしてるんですが
データ捨てるのはもったいないのでデータを複数の集合に分割して学習させて多数決とったりしたほうがいいですか?
データ数が多すぎて学習が回せないときの対象法をお願いします。

958 :デフォルトの名無しさん:2014/06/01(日) 06:20:56.62 ID:ltWuiEw+.net
O(n^3)はSVMだったわ
RandomForestは多分もっと低い
計算量多いのを何とかしたいんです

959 :デフォルトの名無しさん:2014/06/01(日) 07:31:55.42 ID:wFjQ0YsP.net
データ量多い時に全量使う必要性ないよ。

960 :デフォルトの名無しさん:2014/06/01(日) 08:55:42.57 ID:su6ziWoW.net
>>957-959
そのへんを本当に解決したかったら,
真面目にPAC学習とか統計的学習理論を学ぶと良いよ。
あとは、SVMの最新モノの論文を読むとか。

結論から言えば、>>959の言う通り、大概の場合そんなデータ全部使う必要が無い。
理論上からもこのくらいの精度ならどの程度のサンプル数が必要かは、計算で求められるしね。

961 :デフォルトの名無しさん:2014/06/01(日) 09:38:11.76 ID:wFjQ0YsP.net
平均値推定するのに平均値もとめちゃったら
推定いらんし。

まあ冗談

962 :デフォルトの名無しさん:2014/06/01(日) 11:44:33.51 ID:b3IlpNGv.net
>>957ー959
俺も基本的に>>960氏に同意なんだけど
せっかくRandomForest使ってるんだから
別の演算処理装置に流したら?
俺はルーター(400mb)にファームウェア入れて
無理矢理に分散処理させてるw

963 :デフォルトの名無しさん:2014/06/01(日) 23:56:38.55 ID:ltWuiEw+.net
PAC学習ググったけど難しすぎて駄目ですね
RandomForestの並列化を頑張る感じでやりますね
ありがとうございました

964 :デフォルトの名無しさん:2014/06/06(金) 01:25:35.47 ID:89ZOwJ1S.net
>>963
PACは基本的な考え方は最尤法と同じだぞ

965 :デフォルトの名無しさん:2014/06/09(月) 00:08:56.23 ID:52r7WC9T.net
5億の中から5万個取り出しての自己組織化マップの学習がようやく完了した!
C/C++使ったのに22時間も掛かりやがった( ノД`)…

知能指数の高い皆は、処理の高速化はどうしてる?

966 :デフォルトの名無しさん:2014/06/09(月) 01:47:08.68 ID:109KgoMB.net
GPGPUしかないっしょ

967 :966:2014/06/11(水) 03:00:03.68 ID:twHmyEQU.net
もうちょっと高度な書き込みを期待していたんたが…

968 :デフォルトの名無しさん:2014/06/11(水) 04:44:36.76 ID:EZsdeQXM.net
>>965
データ数が十分に多いなら、アルゴリズムの計算量を落とすのが一番効果がある。
SOMの初期値をK-meansで生成し高速化する手法を提案した論文
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.13.6193
>Let N^2 denote the size of the square feature map to be generated.
>Let M denote the number of training data.
>If N is not much greater than M, then the complexity of our method is less than the SOM algorithm.
こういう論文を自分で読んで実装して使いなさい。

969 :966:2014/06/11(水) 13:46:50.82 ID:e9EBQxYE.net
>>968
サンクス!m( _ _ )m
勉強になるわ

970 :デフォルトの名無しさん:2014/06/16(月) 15:19:03.64 ID:4kD5cm9H.net
人間の視覚野では、パラメトリックな手法を使ってる証拠が見つかってるから、結局なんらかのモデルをつくってあてはめてくっていう愚直な作業になるな

971 :デフォルトの名無しさん:2014/06/16(月) 21:14:13.23 ID:hehPUQM4.net
>>970
人間に似せるアプローチも大事だけど
機械だからこそ出来るアプローチも大事だと思うけど。
例えばデジカメの顔認識の方法なんて人間とは全く違うし

972 :デフォルトの名無しさん:2014/06/16(月) 22:10:23.90 ID:ARbKPh8C.net
人間の顔認識はまだ解明されていないから違うかどうかもわからない。
てかパラメトリックモデルと言っても人間がやってるのとは違うモデルなんて無限大に存在してるし。

973 :デフォルトの名無しさん:2014/06/18(水) 08:41:33.05 ID:SROYhCqR.net
壁とか天井の模様が人の顔に見えることが良くある

974 :デフォルトの名無しさん:2014/06/18(水) 20:47:35.25 ID:Z/2SYUQ0.net
顔がスパース表現で決まったモデルを先天的に持ってるんだろう

975 :デフォルトの名無しさん:2014/06/19(木) 15:24:27.98 ID:gduOxxnf.net
病院逝け

976 :デフォルトの名無しさん:2014/06/19(木) 20:34:30.95 ID:XLldKLyl.net
え?
穴が三つあっても顔に見えないの?

977 :デフォルトの名無しさん:2014/06/19(木) 20:55:49.45 ID:S4vZ24PL.net
>>976
∵な形を顔だと赤ん坊は認識するみたいだな
…な形を汚れはエロと認識するみたいだな

978 :デフォルトの名無しさん:2014/06/19(木) 23:26:53.36 ID:8jNSzAvz.net
胸に3つの穴を持つ男

979 :デフォルトの名無しさん:2014/06/21(土) 00:42:14.04 ID:dptg5slV.net
>>977
∵はムンクだからわかるとして
…はわからん

980 :978:2014/06/21(土) 03:20:24.39 ID:ju+mEPBI.net
>>979
女のマタには穴が3つあるよなw

981 :デフォルトの名無しさん:2014/06/21(土) 07:09:09.24 ID:2OQISpPs.net
赤ん坊には鼻の穴も良く見えるから
正確には穴は3つじゃなくて5つ見えてる

982 :デフォルトの名無しさん:2014/06/21(土) 10:26:26.93 ID:CuxdLLeL.net
ボーリング場に行くと、幾つになっても懐かしさを感じる・・・・

な〜〜んてないわな。
いくら三つ穴があっても。

983 :デフォルトの名無しさん:2014/06/22(日) 01:48:25.54 ID:/RSSPC2+.net
デフォルメした

 ̄_ ̄

が、顔に大人でも見えるからな
鼻の穴は要らないんじゃね?

顔だと認識するのにエッジが出やすい上端と下端の
特徴が、目と口じゃないかと思うが、どうよ?

984 :デフォルトの名無しさん:2014/06/22(日) 08:48:02.47 ID:G84tUCjv.net
あかちゃんは生まれた時点ではほとんど見えず、
徐々に視力が増してくるらしい

おそらく、生まれたとたんにはっきり見えると
急に、見たこともない怪獣が見えて、ショック死する。
じょじょに慣れて、怪獣じゃなくお母さんだとわかる。

なんてかんじなんだろうな。

985 :デフォルトの名無しさん:2014/06/22(日) 13:01:47.48 ID:WgZwPaBh.net
ボウリングの指穴は5個まで開けて良いんだよ

986 :デフォルトの名無しさん:2014/06/22(日) 19:13:39.94 ID:OTqTmz02.net
穴の大きさ、最大の直径決まってるんだろか?

987 :デフォルトの名無しさん:2014/06/22(日) 22:18:00.74 ID:aL0cM/ea.net
生まれたときは目が開いてないよ。
肌も気持ち悪い感じだし。
赤ちゃんのほうが怪獣だよ。

総レス数 987
199 KB
掲示板に戻る 全部 前100 次100 最新50
read.cgi ver 2014.07.20.01.SC 2014/07/20 D ★