【統計分析】機械学習・データマイニング28

770 ：確率統計マスター ：2020/08/01(土) 11:24:49.62 ID:fr9PM3Uz0.net

統計学の教科書は最後の補足も含めて全部見ておくべき.

データサイエンスといえば確率統計、確率統計と言えばデータサイエンス
AIやらpythonやらsqlは統計学のオマケ

771 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/01(土) 11:26:01.60 ID:biQ1QRTHa.net

>>770
統計学の教科書は何？

772 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/01(土) 15:38:17.49 ID:qqfuAfnU0.net

古臭い小寺平次の本でいいよw

773 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/01(土) 16:37:38.10 ID:VUiADSw60.net

それベイズ対応してんの？

774 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/01(土) 16:45:26.22 ID:3wGkaLtU0.net

複数の本を読めばいいんじゃね？

775 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/01(土) 18:49:30.19 ID:9T234IvEM.net

>>773
入門書レベルの人は
ベイズなんて全く気にしなくていい

「おれさあ、ベイズわかってんだよね！」などと言って
自慢したいんだろうがやめておけ。

統計学にて自慢は大ケガのもとだ
初心者は初心者らしくしてればよい

776 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/01(土) 22:20:33.78 ID:2x93Oy2h0.net

ベイズ統計を分布の話から理解しようとしたら無限次元正規分布（ガウス過程）とカーネル法の理解が必要

777 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/01(土) 23:18:52.83 ID:FCIy3haw0.net

ベイズ統計は本当に何にも知らないか、頻度論を十分に理解している必要がある
776はナンセンスだが

778 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/02(日) 00:23:45.16 ID:fYvyolud0.net

めんどくさいから条件付確率で計算するっていえばいいよ。

779 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/02(日) 01:08:34.50 ID:Fohp2Mnq0.net

ベイズじゃないと解けない、あるいは解くのが困難な問題ってどんなのがあるの？

780 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/02(日) 02:06:40.43 ID:gvZohg9M0.net

プログラム的にはベイズ対応することでパラメータチューニングなど速くなるよね。

781 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a754-UY4x [180.235.6.52])：2020/08/02(日) 02:52:45 ID:63NiyH+f0.net

どういうこと？

782 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/02(日) 13:35:52.74 ID:0QwOQoj10.net

>>779
lasso回帰はラプラス分布の事前分布だぞ
そういう意味ではDLなど正則化付きのあらゆる分析はベイズ的と言える
つまり正則化付きモデルの予測分布を解析的に知りたければベイズが必ず必要になると思う。違ったらスマン
他には経験ベイズでハイパーパラメーター無くしたいとかの動機もある
ノンパラベイズ使って辞書なしで単語分割してくれる技術がある。最近だとDLでも出来るみたいだがベイズで発明された上でDL化してるわけだからベイズの知識を持ってないとそのDLの発明は出来ないわな。全く同じものじゃないだろうし

783 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/02(日) 15:39:07.71 ID:63NiyH+f0.net

それってモッチーのやつ？

784 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/02(日) 15:47:29.31 ID:NuZixRSsM.net

>>783
うん(´・ω・`)

785 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/02(日) 17:20:05.19 ID:Src0piYdM.net

＞　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！

クソチョンｗ

Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw

日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw

786 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/03(月) 09:38:16.25 ID:+rp4cvYcH.net

ベイズベイズ別に要らんし。
カルマンフィルタとカーネル法理解していたら十分。

787 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/03(月) 10:41:15.79 ID:UEHiUol20.net

>>786
それはカルマンフィルタはベイズだろっていうツッコミ待ちかい？

788 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ a754-UY4x [180.235.6.52])：2020/08/03(月) 11:43:13 ID:fhhhfafs0.net

猫まっしぐら

789 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/03(月) 23:36:40.13 ID:7e/FREzTa.net

蝉の季節
https://www.youtube.com/watch?v=Ox8gJEIe5Ac

790 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 08:08:14.86 ID:F4yFaW3g0.net

>>787
歴史的にはカルマンフィルタ＝ベイズではない。

791 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 10:50:04.55 ID:F4yFaW3g0.net

そもそもカルマンフィルタの3つある証明の簡単なやつにベイズの方法があるだけであってカルマンフィルタ＝ベイズではない。

792 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 11:58:58.15 ID:lImhU2CT0.net

カルマンフィルタは最尤推定だよｗ
しかし確率モデルで正則化しようと思えばベイズを使うのが普通だから実質「ベイズ要らない」＝「確率モデル要らない」になるんだか...
まず、ノンパラで因果推論はだめぽと思うからその分野で何のモデルが使えるか考える
条件付き混合モデルのような確率モデルで因果推論が出来るとしてそのモデルで正則化しようと思えばベイズ推定が必要になる
（セミパラで因果推論が正しく出来るか証明してないから検証は必要だが）
あと、「ベイズいらね」って言ってる香具師はDL含めて普通の回帰分析はめちゃくちゃ強い仮定に基づいて計算してるの知ってるのかな？
一つ例を挙げると
説明変数に誤差がある→それ用の確率モデルで尤度方程式を導出→いやいや、この場合最尤推定はあまり良くない→確率分布のリーマン空間を考えてベストな推定を獲得する
ベイズを否定する＝確率モデルを否定する＝この流れを否定する
ということになるが

793 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 13:04:33.25 ID:AzWpC7nB0.net

香具師なんて使ってるやつ10年以上ぶりにみた

794 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 13:05:36.12 ID:DzQriKoFF.net

おまい刑務所にでも居たんか？

795 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 13:07:40.29 ID:9FgcyJLH0.net

>>792
正則化する理由、目的はなに？
正則化しなくても良いんじゃないの？

796 ：デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Saab-W70Q [106.154.134.27])：2020/08/04(火) 13:12:16 ID:eqmvm+INa.net

ベイズ的に解釈するかどうかでしょ
ベイズか否かなどという議論はナンセンス

797 ：デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM2b-y7KP [202.214.198.175])：2020/08/04(火) 13:40:26 ID:glTKtnSCM.net

ニュートンの最新号でベイズ特集だぞ
ステマ

798 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 15:05:44.31 ID:d8DWliue0.net

こんなスレでステマって…と思ったがこの手のスレとしてはにぎわってるほうか

799 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 15:47:09.29 ID:+NjkABcTM.net

ニュートン読んでる層は
スノッブだろ

800 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 15:47:41.54 ID:GnWl+CSQa.net

ニュートンのベイズ特集は表紙にベイズ統計と書いておきながらベイズ統計とは無関係なベイズの定理でひたすら計算しまくっていたり
未だに事前分布のことを主観分布と言っていたり色々と問題ありだわ

801 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 15:52:19.68 ID:66V++k8+0.net

ニュートンの記事読んでないが、別に誤ったこと言ってないように思うが

802 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 15:57:00.69 ID:oCMoht+F0.net

AICは？

803 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 16:11:44.86 ID:1Znu65mRa.net

ベイズの定理は条件付き確率の定義に従って導出される単なる事実でしかなくベイズ的な考え方をしようが頻度論だろうが常に成り立つ
別にベイズ統計の本質でもなければ根幹を成すものでもない
ベイズの定理で計算しまくる能力が必要とされる場面は確かにあるだろうがそれは「ベイズ統計入門」ではない

804 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 16:33:25.50 ID:8iXgYfFp0.net

ベイズつってもどうせMAP推定するならメタパラありの最尤推定といっしょだろ。

805 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 16:36:58.42 ID:UZ125rMYa.net

流れと関係なくて申し訳ないんだけど
学習済みの重みを利用して、出力側から入力側に逆方向に演算して入力データを復元するって原理的可能？
MNISTだったら10個の確率値から手書き数字の画像を復元する、みたいな

806 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 16:47:01.81 ID:9ipJ9knX0.net

ベイズ統計の根幹としてレンニの公理や交換可能性をあげる人もいるが、
別にベイズの定理をベイズ統計の基礎という主張もなんの間違いもないぞ

807 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 17:06:48.42 ID:+NjkABcTM.net

>>805
できない

808 ：デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MMcb-LXlH [210.138.179.148])：2020/08/04(火) 17:40:50 ID:GBx77J4ZM.net

ヌートンなんて難しくてムリイイイ

809 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 17:51:22.11 ID:CwJFfZdJH.net

>>792
確率微分方程式からの視点を知らないね。

810 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 17:52:57.00 ID:CwJFfZdJH.net

あとは射影によるリースの表現定理からの議論が全くない。
知ったかもいいとこ。

811 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 17:58:03.08 ID:eqmvm+INa.net

>>805
面白いね
原理的には情報量的に不可能だが、近似的には確率値から復元するデコーダーを、学習出来る可能性は有る

812 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 17:59:46.39 ID:1Mghd9RHa.net

>>806
それは「掛け算はベイズ統計の基礎」、「積分はベイズ統計の基礎」とか言うようなレベルかと
ベイズの定理は単に式変形でよく使う計算ツールでしかない

813 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 19:03:34.44 ID:lImhU2CT0.net

>>809
>>810
君、なんの話をしているか分かってないね？
知ってる一番難しい言葉を並べてるだけだと思う
知ったかもいいとこ。
もしそうじゃないと言うなら"測定誤差問題"がリースの表現定理とどう結びつくのか説明してくれるか？
念のため言っておくが、今「カーネル法」の話も「確率微分方程式」の話も"全く"してないぞ
99.99％このレスはスルーされると思ってる

814 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 19:12:38.01 ID:vNaRpqaO0.net

>>805>>807
Google の猫みたいなことならできるでしょ
データの復元とはちょっと違うけど、その出力を得る理想的な入力の逆算はできる・・・場合もある

ネットワークが複雑になっちゃうと無理だろうけどね
たとえば Attention なんかがはさまるとできそうな気がしない

815 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 19:47:42.61 ID:+NjkABcTM.net

んーできない

816 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 20:13:18.02 ID:ppbPy2CTa.net

ここの人は統計もかなりできるの？
私ダメだわ

817 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 20:14:44.78 ID:Jpa+XVhsa.net

>>805です。皆さんありがとうございます。

完全な復元は難しいですが、学習を通じた近似的手法、あるいは理想解に近づけるための模索といった方法なら可能なのですね。
情報理論などについてもう少し勉強してみようと思います。

818 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 21:21:08.63 ID:uMd91kkd0.net

いい加減な知識しかないので
ちゃんとしたいとは思ってるけど。。。

819 ：デフォルトの名無しさん (JP 0H1b-I448 [180.0.253.62])：2020/08/04(火) 21:40:00 ID:HlboFhDlH.net

初学者レベルでやんす

820 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 22:18:30.76 ID:F4yFaW3g0.net

>>813
カルマンフィルタ＝ベイズという意見があり、ベイズが必須というわかった口した発言（>>ID:lImhU2CT0)があったので反論したまで。

821 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 22:20:41.91 ID:F4yFaW3g0.net

ところでカルマンフィルタ＝ベイズとは何が背景でのべているかな？

822 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/04(火) 22:26:50.76 ID:F4yFaW3g0.net

まあ、皆さんよく勉強しましょうね。

823 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c7da-AGJO [114.182.229.85])：2020/08/04(火) 22:49:47 ID:F4yFaW3g0.net

>>813
あと…、まさかカーネル法ごときも理解せず反論してるわけじゃないですよね？

824 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 07ad-+qZQ [42.148.220.186])：2020/08/04(火) 23:02:46 ID:lImhU2CT0.net

>>820
ではカルマンフィルタ＝ベイズではない話と確率微分方程式とリースの表現定理がどう関わってくるのか聞こうか
そして、>>792でカルマンフィルタは最尤推定だと言ってるんだが、何の話をしてるんだ？
>>791がこっちの意図まで分かるように詳しく説明してくれていてそれを認めているのは明らかだが

825 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c7da-AGJO [114.182.229.85])：2020/08/04(火) 23:11:32 ID:F4yFaW3g0.net

>>824
まずカルマンフィルタは最尤推定ではない。
いったいどの定義からその話になるんだ？

826 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 67da-Xvfy [118.16.68.247])：2020/08/04(火) 23:37:31 ID:oCMoht+F0.net

最尤推定とベイズ推定は違うが

827 ：デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sadb-XZpV [106.154.138.145])：2020/08/05(水) 00:56:32 ID:3Qce/Txqa.net

>>826
MAP推定が最尤推定+ノルム正則化と見做せるのは有名な話だが

828 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 01:39:36.62 ID:9hC4Y1iK0.net

>>827
それが真だとしても
同じ対象の見方を変える事ができるだけのような気がする
等しいというのは何？
どんな問題にも全く同じ結果を得ることができて計算量も同じとか？

829 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 02:20:19.28 ID:pFzGbS6W0.net

PRML１３章
状態空間モデルのうち、
・潜在変数(カルマンフィルタ)：最小平均二乗誤差推定
・モデルパラメーター(EMアルゴリズム等)：最尤推定
モデルパラメーターは変分ベイズでも推定可能

830 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 08:52:13.52 ID:L/0IIDMFM.net

＞　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！

クソチョンｗ

Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw

日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw

831 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 09:27:48.03 ID:4RrjVtjpH.net

>>824
まあ、ついででいうとまるで人（俺）が理解してないことを前提にしてる点でお話にならないと思う。
ただただ難しい話をしてるわけじゃなく、ベイズベイズ拘るのは世界を知らないと同じ。

832 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 09:33:45.78 ID:4RrjVtjpH.net

あと
ID:F4yFaW3g0＝ID:F4yFaW3g0＝ID:CwJFfZdJHな

833 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 11:37:02.40 ID:QGe0ZSPmM.net

カルマンフィルタて大学で習ったかなあ
記憶にない(笑)

834 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 11:40:03.08 ID:pFzGbS6W0.net

>>831
全然議論になってなくて草
アンチベイズならその理由を言えばいいのに
唐突に確率微分方程式やリースの表現定理を出して支離滅裂な発言を繰り返すのは理解していない証拠
カルマンフィルタなんか数時間で勉強出来るからそれを知ってるぐらいで天狗にならずに情報幾何学ぐらいは勉強するべき
ただわめき散らすだけじゃなく論理で反論しないとな
「なぜベイズは要らないのか」今その話をしているのだから余計な話はしなくて結構

835 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 12:41:19.79 ID:tujEJ2J8H.net

PRMLは避けて通れないのかに
難しいっちゅうんで後回しにしてる

836 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 13:22:50.66 ID:QGe0ZSPmM.net

なんかもう古典じゃん。。。

837 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 13:29:37.71 ID:pFzGbS6W0.net

>>835
英語が得意だったらPRMLの英語版のPDFが無料で公開してくれてるよ
PRMLを読みやすくしてくれる同人誌も無料で公開してくれてるよ

838 ：デフォルトの名無しさん (JP 0Hcf-HAtN [180.0.253.62])：2020/08/05(水) 13:35:11 ID:tujEJ2J8H.net

>>837
同人誌！それにしよさんくす

839 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 14:29:21.15 ID:N0j3MR6T0.net

PRML読みやすいわけでもないけど、ある程度まとまったものってなるとどうしてもあれすすめることになるわな。

840 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 17:42:02.49 ID:m5ClADKrd.net

>>834
勝手に断言すなばーか。
情報幾何も習得済みだよ。

841 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 17:45:14.82 ID:m5ClADKrd.net

ところで…
カルマンフィルタを最適推定と勘違いしていた>>ID:pFzGbS6W0さんはなぜベイズだけが問題解決に必須だと断言するの？

842 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 18:30:42.26 ID:pFzGbS6W0.net

>>841
つ >>782 >>792

843 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 18:31:55.07 ID:pFzGbS6W0.net

ちなみにベイズ"だけ"とは誰も言っていない

844 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 18:59:23.89 ID:vGwBquT70.net

マウントの取り合いスレ

845 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 19:12:56.72 ID:8jazMwDLM.net

成果出ないからってかっかすんなよ

846 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 19:55:17.28 ID:QGe0ZSPmM.net

モチ付け

847 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/05(水) 20:27:13.20 ID:vRBDfu770.net

情報幾何を勉強する勘違い君

848 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/06(木) 11:39:19.74 ID:OXsaO7XL0.net

んな議論に終止符を打ちたいAutoML-Zero君

849 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/06(木) 12:59:35.66 ID:VbLHuZhqM.net

＞　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！

クソチョンｗ

Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw

日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw

850 ：デフォルトの名無しさん (ｴﾑｿﾞﾈ FFc2-SiUo [49.106.187.113])：2020/08/06(木) 18:47:51 ID:n8+uhlZvF.net

クラスターのクラスター分析新説
https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20200806001627_comm.jpg

851 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/06(木) 19:10:50.42 ID:IAzz78X70.net

今年の流行語大賞かな>> クラスター

852 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/07(金) 03:20:16.64 ID:50vefOoP0.net

>>842
わらわら。
まあ、本人も言ってる通り客観的な定義かあやしそうだから数式で示してよ。

853 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/07(金) 12:06:23.10 ID:tje0Be2N0.net

>>852
労働の対価って知ってるか？

854 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/07(金) 20:34:42.93 ID:gDTukX5oa.net

LiNGAMの説明で軸を入れ換えただけで非対称性があるから因果推論可能という説明を見ますが
具体的にどうやってそれをモデルに組み込んでるんですか？
論文は読んでません

855 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/07(金) 20:44:10.24 ID:4FpQfo0p0.net

説明見てません

856 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/07(金) 22:00:13.35 ID:Lq7q63j/M.net

初めて聞いた

857 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/09(日) 11:05:10.00 ID:vCWHxAzt0.net

図解・ベイズ統計「超」入門 (サイエンス・アイ新書) 、という本で
学習しようと思うのだけれどこれは絵本 かな？

858 ：デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MMce-/Jt2 [133.106.132.13])：2020/08/09(日) 11:22:26 ID:vWm9zQuTM.net

>>857
新書という時点で立ち読み用だし、レビューを見る限りプログラミング向けでは無い雑学用と思います。
http://review.rakuten.co.jp/item/1/213310_16719864/1.1/

859 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/09(日) 11:52:28.09 ID:vCWHxAzt0.net

そっかあ、残念

860 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/09(日) 20:43:45.03 ID:JQseNYoO0.net

【マインド・エンジン】絶対不可能といわれていたコンピュータによる言葉の意味理解。ついに成功したので公開します。
https://youtu.be/bNXX9Iq9ad8

このマインドエンジンに対する皆さんの見解を教えて下さい。

861 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/09(日) 20:48:54.63 ID:2tff8pgk0.net

>>860
坂田氏なん？

862 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/09(日) 20:51:28.49 ID:2tff8pgk0.net

吉本の人？

863 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/09(日) 20:54:25.88 ID:2tff8pgk0.net

全レスしないの？

864 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/09(日) 20:58:37.79 ID:4WEokrKK0.net

スレ違いだね

865 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/09(日) 21:00:02.65 ID:vCWHxAzt0.net

>>860
胡散臭すぎて蕁麻疹が出る(笑)

866 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/09(日) 21:18:55.71 ID:JQseNYoO0.net

今までになかった画期的な自然言語処理だね。
人間と同じだ。

867 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/09(日) 21:45:03.60 ID:2tff8pgk0.net

人間と同じ能力があるなら、善悪や美醜のような判断もできるかも。

868 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/10(月) 01:16:26.98 ID:TEUy4hO8a.net

本当に発見したなら論文あげるなり実装あげるなりすればええやん

869 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/10(月) 07:01:26.47 ID:W1yZOvAx0.net

>>868
マインドエンジンのデモ見れば？

870 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4252-IP9Q [131.147.120.171])：2020/08/10(月) 08:08:41 ID:Br0am4mg0.net

そうやって糞動画を再生させようとするのやめれ

871 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8f54-WpQY [180.235.6.52])：2020/08/10(月) 14:09:47 ID:ey4rWf980.net

低評価押してきた

872 ：デフォルトの名無しさん (ﾌﾞｰｲﾓ MM7b-0KWr [202.214.230.99])：2020/08/11(火) 09:40:48 ID:lpYV++WDM.net

＞　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！

クソチョンｗ

Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw

日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw

873 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/11(火) 21:01:12.18 ID:rDVBtvnc0.net

基本的な質問で申し訳ないんですけど、そもそも分類器（で良いんですかね）って何なんでしょう
例えばタイタニックのデータを使って学習するとか、顔写真いっぱい読ませて顔検出させるとか、学習の結果何らかの「判断基準」が生成されるという認識なんですけど
この基準の実体って一体どういうものなんでしょうか。いや中に小人さんがいるわけでもないわけですし
何かしらの新規データが投入されて、その基準と「照らし合わせて」、「判定する」っていうのが色々説明読んでも概念的というか実際どういうことしてるのかと
opencvの顔認識見てるんですけど分類器のコンストラクタでなんかぐちゃぐちゃ数値書いてるxmlを読み込んでてこれどういうこと？ってなって不思議に思ったんです

874 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/11(火) 21:05:07.88 ID:jZ5k68ph0.net

ラベル

875 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/11(火) 22:03:15.22 ID:KooE75uAa.net

>>873
ある空間を〇と×に分ける境界線や境界面

876 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/11(火) 23:15:43.68 ID:Uga1WByLa.net

>>875
正確には超平面
座標変換した超空間でもっともうまく分類する
超平面を決定する問題

877 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/12(水) 01:46:47.09 ID:moze581p0.net

超平面ググッてみましたけど、つまり二次元のグラフで最小二乗法で近似直線の方程式出すみたいに、入力データに上手く合致する方程式が生成されるってことでいいんですかね。平面って方程式の形で扱うことになりますよね
方程式を保存というのもあれですから、a1x1+a2x2+......+anxn=0 としたらa1〜axのリストが分類器として外部ファイルに保存されるとかそんな感じでしょうか
判定する新規入力データに関しては各特徴量と係数をそれぞれ掛け合わせて総和を取ってみたいな

878 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/12(水) 02:43:55.48 ID:w6oAeYHsM.net

>>877
2次元平面でならExcelの散布図に散らばった
データ点同士が似ているなら近傍に偏りがあるはず
と言うことにして境界線を求める
その境界線が求まればそれ以上以下、内部外部などで判定出来るようになるということ
その軸（パラメーター）がxyの2つではなく
gpt-3 だと1750億パラメーターつまり1750億次元の散布図の境界を超平面で分割する事

879 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb6e-kyQT [124.219.198.89])：2020/08/12(水) 07:58:03 ID:moze581p0.net

ありがとうございます。
ただ知りたいのはそういう概念的なところでなくて、プログラムの中でそれがどういう数値データになっているのか
判定ってどういうアルゴリズムでされているのか、そういう次元のことでして

880 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/12(水) 08:47:18.70 ID:oslZmgSwa.net

>>879
>>877の通り
数式の係数を保存している

881 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-Nwml [153.131.102.129])：2020/08/12(水) 09:03:28 ID:nB2KOli60.net

>>879
アルゴリズムはいろいろSVMとかDTとかKmeansとか

882 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 11:10:55.74 ID:gY7SOC7gM.net

小人さんは実在するぞ

883 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0fda-p0wA [121.114.133.95])：2020/08/13(木) 11:21:18 ID:hEkUIQP40.net

私はコロボックル

884 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 17:24:41.27 ID:oPeghVQL0.net

機械学習のプログラミングスクールに行こうと思ってるけど直前で悩みだした
７０万が半分になるけどやっぱり高いし、とはいっても独習だと学んだ証明が得られないし

885 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 17:42:09.89 ID:ppn8VBnFM.net

受けることをオススメ

886 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 18:02:22.39 ID:oPeghVQL0.net

>>885
受けた方がよいですか、そっかー

887 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 18:12:17.93 ID:oPeghVQL0.net

>>885
すいませんけど一応理由欲しいです。背中を押して欲しくて

888 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 18:18:23.01 ID:cJL5QApJ0.net

やめとけ

889 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 18:22:20.27 ID:oPeghVQL0.net

どっちや〜

890 ：デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MM7f-68fl [133.106.63.43])：2020/08/13(木) 18:29:28 ID:1iT07aDZM.net

子どもチャレンジや学研やらリモートの独学に向いてない人は一定数いる
コロナ禍で美術大の学生さんとかは気の毒で仕方ない
ん十万円も払ってモニター画面だけでは満足出来ない
環境に身を置かないと学習出来ないという体質なら
通える環境がある所に行くべき

891 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 18:38:21.50 ID:oPeghVQL0.net

通える環境あるのはやっぱりいいですよね
ほんとはキカガクってスクールが第一希望でしたがコロナでオンライン授業になったみたいなので
やめとこーってなりました

892 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 19:04:36.11 ID:r7iwhviY0.net

就職活動？

893 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb01-YmTL [60.69.230.42])：2020/08/13(木) 19:18:07 ID:osOujt8N0.net

まずは統計検定3級を狙ってみたら？
実務だと2級〜1級の人が多い印象だけど。

894 ：デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa0f-Nwml [106.154.125.25])：2020/08/13(木) 19:27:51 ID:FtwIdS07a.net

講義とか研修とか同じ内容でも受ける人によってその価値は違うだろう
内容を理解できるか、既に知っていた事か、自分の興味と合っているか、実践する機会があるかとか人によって違うし

895 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 19:30:28.51 ID:oPeghVQL0.net

>>892
転職かスキルアップかな

>>893
統計2級はなんとか取りました
あとはudemyやyoutubeでチュートリアル的なものは出来るようになったけど
理論面はちょっと厳しい

896 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 19:36:08.23 ID:osOujt8N0.net

>>895
2級持ってるなら、社内プロジェクトに参加させてもらってデータ分析の実務経験を積んだらいいんじゃない？
プライベートで本読んだりコンペに参加したりしつつ。

897 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 19:54:58.78 ID:ut3SsjSC0.net

>>895
カリキュラム公開されてるの？

898 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 19:57:20.92 ID:oPeghVQL0.net

会社でそう出来れば一番いいですが難しいので外で学んでくるかってとこですね

>>894の人の言う通りですし、金額に見合うかは分かりませんが得るものはやっぱりあると思うので
スクールで頑張ってみます

899 ：デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa0f-xZXO [106.154.138.184])：2020/08/13(木) 20:14:48 ID:P1wR/sA0a.net

大学の聴講生にでもなった方が良いんじゃないかしら

900 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 21:05:19.42 ID:ppn8VBnFM.net

>>887
体系的に学べるし
得るものはあるから

901 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/13(木) 22:44:19.09 ID:i1XxUoec0.net

自分みたいに基礎だけ勉強して
すぐコンペに参加するタイプの人は少なそうだな
コンペで上を目指すということは
その問題に対しての基礎知識を知らなければならないということであり
今、何が最新なのかを探すことになる
上にいる奴等の手法を逸早くパクるっていう
一番重要なことは勉強で学ぶことが出来ない

と言っても自分ももう参加してないんで今はどうなっているのか知らないが、、、
自動化が進んでるんだろうな

902 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/14(金) 00:53:50.54 ID:gJGUXyQYM.net

今アンサンブル時代って聞いた
即興でチーム作ってアンサンブル学習で多数決で勝負らしい
JAZZかよ

903 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/14(金) 08:38:20.44 ID:AaNqGTg5M.net

＞　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！

クソチョンｗ

Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw

日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw

904 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-y5Jk [180.235.6.52])：2020/08/14(金) 09:42:02 ID:ui4QDh2L0.net

gpt3の日本語版、 NTT 当たりが作らないかな

905 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/14(金) 15:06:59.95 ID:TzsLPA1t0.net

スクールとかいって活躍した人知らないからやめときな
ぶっちゃけこの分野はみんな独学だよ

906 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/14(金) 16:53:06.04 ID:zGikWryMa.net

基本を学んだ証明が欲しいならコンペや自作プロダクトでいくらでも証明できるからな

907 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/14(金) 17:12:19.00 ID:XgOd4/dA0.net

>>906
コンペって参加すれば何人中何位とかランク付けされるんですか？
それとも、例えば、トップ3だけ表彰されるとかそんな感じですか？

もし、10000人参加して全員の順位が出るのならば、1000位くらいでも結構勉強しているという証明になりますよね。

そもそもコンペというのは人間が評価はしないんですか？単に、認識率が高ければ高いほどいいAIというような評価なんですか？
もし後者だとすると10000人参加しても1位から10000位まで簡単にランク付けできますね。

908 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/14(金) 17:14:42.45 ID:XKPWE/tlF.net

お布施システム
ととかるちょ

909 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb01-YmTL [60.69.230.42])：2020/08/14(金) 18:34:12 ID:ag8CRJ8B0.net

>>907
Kaggleという有名なコンペがあるから調べてみるといいよ。
実務だと与えられたデータで予測精度を競うというより、データそのものを適切に抽出する実験計画の能力の方が求められたりするけど。

910 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/14(金) 19:11:26.69 ID:TzsLPA1t0.net

>>901
xgboost一強になってしまってから知らないんだけど
トレンド変わったのかな

911 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-y5Jk [180.235.6.52])：2020/08/14(金) 19:32:59 ID:ui4QDh2L0.net

カグラーの使えなさは異常

912 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/15(土) 11:18:49.77 ID:CN8sC7mw0.net

>>902
ある意味パワー勝負みたいなところあるからね
そんな感じになってるんか

>>910
テーブルデータ以外でも
無理矢理xgb使ってみるといい数値が出る
ってことも結構あるしな

913 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/15(土) 11:42:21.06 ID:CN8sC7mw0.net

文部科学省が公開した新学習指導要領に対応した高校の「情報」の教員研修用教材で
kaggleのタイタニックや黒魔術が載ってたんだな、、、

914 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/15(土) 11:49:05.23 ID:CN8sC7mw0.net

非力なPCでも動くってことでtinyYOLOなんだろうか？
あのダークな感じがマニアックだと思ってたけど
そんなちゃんとした資料に出て来るようになってるんだ、、、

915 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/17(月) 09:12:29.13 ID:9LVEW/IO0.net

kaggleは精度求めること以外脳がない人が多いよ
実務ではデータ理解の方が重要なのにkaggleのディスカッションだとホストに対してラベルの付け方よこせとかそんなのばっかり

916 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-yzrL [153.131.102.129])：2020/08/17(月) 10:50:07 ID:IJfq+ac60.net

>>915
データ理解って解釈するって事だから解釈する人次第で変わるんじゃないか？
つまり人によって違う
機械学習なのに形式的に扱えないとそのメリットの一部が損なわれるように思う

917 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/17(月) 11:37:22.77 ID:gVW5GT760.net

「よくわからんけど予測精度は高い」ようなモデルを運用してる会社ってあるのかな？
顧客への説明とか、leakageのような落とし穴を回避するためにも、ある程度は人間が理解可能なものを運用してるんじゃないかな。
実データには多重共線性があるので、実際には理解した気になってるだけかもしれないけど。

918 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/17(月) 11:45:52.21 ID:L1BKvkJB0.net

温暖化仮説を信じ込んで対策に無駄な金使ってる企業はいっぱいある

919 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/17(月) 12:06:54.13 ID:MiXMms8xa.net

人間が理解可能＝機械学習良く分からない人にも人間の言語で説明できる、という意味ならそれは必須ではないし、必須とするなら機械学習の適用範囲を自ら制限することになる
モデルの良さを客観的な数学的指標に基づいて検証している(その数学的意味を理解できない人には意味不明)、という意味なら当然必須だろう

920 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/17(月) 12:42:45.75 ID:wiEf4b6A0.net

人に説明できるって言うのは モデルに要求されるひとつの機能ではあるけれど必須でもない気がする

将棋や囲碁で人が理解できない手を 打っていても人より強いわけで

921 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/17(月) 12:48:04.45 ID:6yBIhPPfF.net

馬鹿には理解出来ないってだけで
理解出来る人間もいる

922 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9f01-p5K4 [221.59.122.95])：2020/08/17(月) 13:37:55 ID:v/NqNqOs0.net

法的責任が発生する場合には責任者は人間なので理解できないと不味いでしょうね

923 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/17(月) 13:52:20.45 ID:IJfq+ac60.net

>>917
自社で使う分には内部で合意できたらいいんじゃないの？

924 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/17(月) 13:53:21.81 ID:IJfq+ac60.net

>>917
DLは内部の処理は説明できないんじゃないかな？
それでも使われている所はあるんだろう

925 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/17(月) 13:55:38.39 ID:IJfq+ac60.net

>>919
モデルの良さって汎化誤差とか正確率とか混合行列とかで計算する値の事を指している？

926 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/17(月) 13:58:06.53 ID:IJfq+ac60.net

>>922
それも事前のテストでこんな結果が出ていたから使った
でいいんじゃないのかな？

人間に任せていても突然の病気とかで想定外の事が起きたりする
完璧はコストとかの制約の中で難しいだろうし

927 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/17(月) 13:58:13.51 ID:KQcq1czV0.net

普通のプログラムでも使用結果は免責だろう、ものによるとは思うけど

928 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/17(月) 14:38:05.31 ID:4SFpVmal0.net

結局googleとか自社サービスで使う以外はほぼ無理だろ。もめごとの種にしかならん。

929 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-y5Jk [180.235.6.52])：2020/08/17(月) 15:18:32 ID:wiEf4b6A0.net

いかにも日本的な発想(笑)

930 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/17(月) 17:24:49.36 ID:4SFpVmal0.net

>>929
責任取らずに物だけ作ればいいと思ってんのが日本的発想だっつーの。
そんなだからSIerに牛耳られるわけだ。

931 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 6b54-y5Jk [180.235.6.52])：2020/08/17(月) 19:14:41 ID:wiEf4b6A0.net

もろだけ作ってればいいとは思ってないけど
便利なものは率先してなるべく早く 市場に流そうっていう意気込みが見られるのは 中国米国だね

932 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/17(月) 19:33:52.20 ID:NP1mIGGX0.net

プログラムならすぐアップデートすりゃいいけど、形ある商品だと止めてほしい
だいたい日本の製造業は責任取るから動作検証とかでコスト掛かって余計に負けていったけど、
買う方からすると高くても壊れないほうがいいわ、自分は。

933 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0fda-p0wA [121.114.134.232])：2020/08/17(月) 21:53:23 ID:KQcq1czV0.net

ド素人がわめいてるｗ

934 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 09:29:15.81 ID:v8TqG2je0.net

企業が内製すりゃ済む話
AIもプログラムも

935 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 09:41:14.10 ID:kgZhrLHX0.net

飛行機とか車とかその仕組みを詳しく知らなくても利用してるんじゃないかな
故障発生率とか燃費とか事故時の被害の程度とかテストや実際の結果を数値化して判断しているだろう

突き詰めて行ったらエンジン内部の酸素やガソリンなどの分子や粒子の細かい動きがどうなっているかは判らない事もあるんじゃないの？必要性が高くなければその解明の優先順位は低くなる

936 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cb01-zLXa [60.86.178.93])：2020/08/18(火) 09:59:17 ID:pjRpsi/o0.net

飛行機の限界積載重量って相変わらず「だいたいこのくらいなら安全じゃろー」程度しかわかってないよな

937 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 10:06:11.45 ID:Fd7uJYBs0.net

自動運転当たりのaiなら
治験みたいに
承認受けられるようにしたら？

938 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 10:23:47.05 ID:TRBkwEJUM.net

>>935
そういうことにはならないだろうなぁ
例えば、物にもよるだろうけど俺が知ってるディープフェイクは口元に物を持っていくとそこ周辺が完全にぼやけるんだよね
飛行機や車とは違ってありとあらゆる映像を想定して評価するなんて不可能に近いと思う
したがって定量的な評価だけじゃなく意味を正しく捕らえられているかの定性的な評価が求められると思う
さらに言えば定量的な評価にはトレンドやら空間的自己相関によるランダムネスやらの問題が出てくる
専門的な言葉を使えば、評価に使ったサンプルは独立かつ同分布の両方を満たすことはあんまりないってことさ
無作為割り当て以外の因果推論ならなおさら定性的な評価が求められる
え？無作為割り当て以外の因果推論なんて不可能だって？
全くもって同意。俺の上司に言ってやってくれ
ユーザーの行動ログを利用した強調フィルタリングによるレコメンデーションとか何言ってんの？って

939 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 10:27:15.48 ID:D9GDeAxq0.net

>>937
死亡事故が発生したら誰がどう責任を負うの？

940 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 10:45:44.59 ID:ZtSNRLADF.net

>>936
軽過ぎても危険だから
ダミーの荷物載せて調節するんだよな

941 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 11:27:21.24 ID:pjRpsi/o0.net

>>940
船もそうだな

>>938
> ディープフェイクは口元に物を持っていくとそこ周辺が完全にぼやける
ﾎｯﾎｰ（・∀・）

942 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 12:08:19.85 ID:HJiiTzZx0.net

>924
重みｗ行列のi,j成分の大きさでこの項目は考慮されているとかやってるみたいよ

943 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 12:36:10.37 ID:D9GDeAxq0.net

>>942
w[i,j] != 0の有意差検定とかできるのかしら

944 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 12:37:39.17 ID:1N2TKAu+M.net

＞　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！

クソチョンｗ

Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw

日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw

945 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 12:39:02.76 ID:wz1BB6CRM.net

予測でビジネスしてるところって案外無いな

946 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 12:57:57.28 ID:OFA7sOSX0.net

需給予測のこと？
会計とかposシステムとか作ってる会社が既存品の新サービスとして開発してるよ

947 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 13:13:56.15 ID:rw0SVybva.net

>>945
天気予報

948 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 13:31:02.06 ID:3LllPZjaM.net

車の衝突予想とかやってるろ

949 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-yzrL [153.131.102.129])：2020/08/18(火) 13:43:24 ID:kgZhrLHX0.net

人間が運転するよりAI運転の方が事故率や損害が小さければ使われるだろう
自家用なら個人が乗って緊急時は自分で運転することにして責任を負うとか
メーカーは販売会社が保険を掛けておくとか(その分販売価格に上乗せされるだろう)
社用車ならその会社やメーカーは販売会社が保険を掛けておく

人間が事故を起こしても元どおりにする事はできないし結局はお金で解決するくらいしかできない
事故が起きたら起きないように改善したらその後の車に反映されて更に事故率は下がる
個人に依存していたら改善は個人単位でしかない

950 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 13:53:04.70 ID:kgZhrLHX0.net

>>938
何を言いたいのかよく判らないけど
意味を捉えるって猫とかの判別はある程度できているし
物体の切り出しもある程度できているだろう

ディープフェイクの例は個別に作り出してから組み合わせる処理をするべきところで
複数の物体を同時に作り出しているからってだけだろう

951 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 0f10-yzrL [153.131.102.129])：2020/08/18(火) 13:57:21 ID:kgZhrLHX0.net

>>942
リバースエンジニアリングみたいな事はできるだろうね

出来上がったものを分解して調べる
ここを少し変えたら結果がこう変わったとかを調べていけば出来上がったものについて少しは判るかもしれない

そのコストをかけて説明するだけだとコスパ悪いと思うけど

952 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 14:59:46.54 ID:OcszlRqGM.net

>>950
＞猫とかの判別はある程度できている
(-ω- ?)はて？この根拠はどこにあるのだろう？
人類は過去に一度でも猫判別の精度を測れたことがあるのだろうか？(=ﾟωﾟ=)ﾆｬｰ
夕暮れ時の逆光やレア猫種の微妙な角度などあらゆる場合を想定したデータセットなど用意出きるのだろうか？
やっぱり人の主観によるモデル評価が必要になりそうだ(゜-゜)(。_。)ｳﾝｳﾝ
(ΦДΦ) ＜ｷﾞｷﾞｷﾞ…ﾎﾞｸﾊﾆﾝｹﾞﾝﾆﾅﾚﾙﾉ?
■ディープラーニングの判断根拠を理解する手法
https://qiita.com/icoxfog417/items/8689f943fd1225e24358

無作為割り当て以外の因果推論の場合、残差と説明変数に相互情報量がどのくらい残っているかとか色んな角度で妥当性を検証するからもっと大変だ(ﾟＡﾟ;)

953 ：デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMbf-y5Jk [153.250.91.255])：2020/08/18(火) 15:28:22 ID:wz1BB6CRM.net

事故の起きない車を作って欲しいby上級

954 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 16:06:51.66 ID:3ovKqpFK0.net

有望な会社に投資したら、貧乏人

955 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 18:47:47.93 ID:ZOejX8E8d.net

xvideosかpornhub辺りで学習させると、顔見ただけで女性器の色と形を類推する「omamco generator」は作れますか？

956 ：デフォルトの名無しさん (JP 0H4f-ZYcw [180.0.253.62])：2020/08/18(火) 18:57:43 ID:JTwemxvMH.net

猫かどうかの判断は主観でええやろ
どうせラベル付いてんだろうし
教師なしのモデル評価になるとまた変わるか

957 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 19:43:11.90 ID:3ovKqpFK0.net

モザイク消しなら既にあるぞ

958 ：デフォルトの名無しさん (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMbf-y5Jk [153.250.91.255])：2020/08/18(火) 21:02:10 ID:wz1BB6CRM.net

>>955
只の画像

959 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 21:19:44.57 ID:ZOejX8E8d.net

>>957
違う！
かわいいアイドルの顔を読ませて女性器を生成したいの！

鼻がデカい男はイチモツがデカいとか、見えない相関関係があるでしょ？
女性器にも相関関係があると思うの。
唇の色が〇〇なら…的な。

960 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 21:58:59.36 ID:nBWkiWUW0.net

CSDNにいくらでもあるだろ。

961 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 22:17:34.72 ID:kgZhrLHX0.net

>>952
人間でも難しいものはそもそも判別する情報が不足しているから判別不明だろう
機械学習は人間にできない事も必ず出来るようになるものではないだろう

962 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 23:34:54.39 ID:jYueLxWQ0.net

遺伝的アルゴリズムについての良い参考書ありますか？言語はPythonです。

963 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/18(火) 23:52:23.80 ID:epyd321wM.net

ディープラーニングの勉強してて画像処理のところに入ったんですけど突然ネットワークの図が板を重ねたようなものになって困惑しています
https://cdn-images-1.medium.com/max/1546/1*wkQi0Y1RI_CpKoJ9jLa_WA.png
こういうやつです。特徴量の数だけ入力層のノードがあってそれが接続されていて重みがあって活性化関数があって……という感じで理解していたのですが
ノードはどこへ行ったのでしょうか

964 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 8b02-XQXO [118.154.96.7])：2020/08/18(火) 23:56:42 ID:qTV7uDZI0.net

>>963
いままで一次元に並んでいたノードを並べ替えただけ
一枚の板にはノードが二次元に並んでいる
板が何枚も並んでいるので三次元になってると思えばいい

965 ：デフォルトの名無しさん (ﾃﾃﾝﾃﾝﾃﾝ MM8b-Is5t [133.106.222.185])：2020/08/19(水) 00:24:00 ID:LSZ+gOY+M.net

>>962
遺伝的アルゴリズムは仕組みだけの事だから
どんな本でも良いと思う
1.遺伝子に相当するデータを持たせて
2.環境暴露で評価をソートして選別淘汰
3.ランダムに掛け合わせて子孫生成
4.1からやり直し

966 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 03:49:54.53 ID:NuVY9Vf00.net

AWS lambdaかazure functionsでtensorflow-gpu使ったモデルの推論結果を返す関数作りたいんだけどどっち使うのが楽かな？
なんかAWSはpip使えないみたいだしazure の方が良さげ？

967 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 06:07:05.39 ID:6OTv9D7C0.net

azure

968 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 09:33:46.68 ID:W9BiO4TFa.net

>>966
Azure FunctionsはC#/Windowsランタイム以外は使い物にならないゴミなんで手を出しちゃダメ
コンテナにしてFargateとかGCPのCloud Runとかにしたら

969 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 10:43:25.12 ID:nbmyigQPM.net

>ディープラーニングの本質は、n次元ベクトル空間の点集合を超平面で仕切ってみせることである。

こう書かれてた

970 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 10:51:02.57 ID:UhBjHsZZ0.net

>>969
沢山あるものを分類することを数学的に表現したって事でディープラーニングに限った事ではないような
実現方法の１つにディープラーニングがあるけど学習の計算量で比べると他のSVMとかのアルゴリズムの方が良いんじゃないか？
いろんな視点でどの方法が自分の問題に適しているかを考える必要があるだろう
１つの決定的なアルゴリズムや方法が見つかれば良いけど

971 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 15:34:42.61 ID:IrTR7W5Ca.net

>>969
でーぷらーにんぐじゃなくて単なる分類問題のことやでそれ

「カブトムシの本質は、6本脚で歩くことなのである」みたいなちぐはぐな主張

972 ：デフォルトの名無しさん (ﾗｸｯﾍﾟﾍﾟ MM8b-G/Dc [133.106.87.168])：2020/08/19(水) 15:44:04 ID:2ST6z80ZM.net

言葉の定義について質問です。

1,予測アルゴリズム (e.g. y = a0 + a1 * x1 + ... + an * xn)
2,予測アルゴリズムのパラメータ（で合ってます？）を求める学習（？）アルゴリズ
ム（e.g. 最小二乗法）
3,求められたa0〜an

基本的にデータに対して2を適用して、3を求めて、1と3で予測するっていう流れだと
理解しています
で、「機械学習のアルゴリズム」って言ったときの「アルゴリズム」って1でしょう
か2でしょうか、それとも両方でしょうか
それと「モデル」とは3だけのことを指すのでしょうか、それとも1と3でしょうか、
もしくは全部でしょうか

scikit-learnだとアルゴリズム名のオブジェクト作ってそれにfitしてpredictしてみ
たいにやれちゃうのでちょっと混乱しています

よろしくおねがいします

973 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 15:53:24.00 ID:AdEpa29fF.net

れ
https://blog.shikoan.com/deeplearning-is-not-ols/
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1902/20/news141.html
https://ill-identified.はてなblog.com/entry/2019/03/01/135627
https://qiita.com/nanairoGlasses/items/f2b9c0eccf54ff262c02

974 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 17:28:17.89 ID:SvyIgF090.net

>>972
両方を指すのが普通じゃないかな
こういうのって必ずしも正確な言葉の定義が決まってるわけじゃないから人によって違いそう
もし誰か正確な定義知ってる人がいたら教えてくれ

975 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 18:59:13.75 ID:UhBjHsZZ0.net

>>972
1がモデル
2が学習アルゴリズム
3はパラメータ

2の学習アルゴリズムもパラメータがあってハイパーパラメータと言われていると思う

976 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 20:01:35.19 ID:SvyIgF090.net

普通モデルって言ったら1と3のセットを指すことが多くね？
確かに1だけのことをモデルって呼んでるのも見るけど

977 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 20:46:45.43 ID:rWM25MAc0.net

モデル、ネットワーク、
目的関数、損失関数、
バッチ、ミニバッチ、オンライン
オプティマイザ、最適化アルゴリズム、
パラメータ、ハイパーパラメータ、
過学習、過剰適合とか

似てるようで同じだったり違ったりする用語が
結構あるからなー

978 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 20:51:12.04 ID:D588AZOdM.net

>>972
1、モデル
2、アルゴリズム
3、パラメータ
です。

979 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 21:45:29.90 ID:IrG2Swn6a.net

世の中的には、AIと機械学習と深層学習が同じだと思われているからな

980 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 21:58:16.24 ID:OT+dJ1hc0.net

違うの・

981 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 22:37:45.09 ID:kEKqR5TAd.net

>>980
おい

982 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 22:39:54.45 ID:zqgY8QdN0.net

包含関係？

983 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 22:43:55.59 ID:OT+dJ1hc0.net

なんや

984 ：デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 2501-i6pf [126.94.206.185])：2020/08/19(水) 22:55:04 ID:OrygHj4v0.net

略して包茎。

985 ：蟻人間 ◆T6xkBnTXz7B0 (ｽﾌｯ Sd43-iJX3 [49.104.34.158])：2020/08/19(水) 22:58:14 ID:FObCC8uFd.net

AI≠機械学習⊇深層学習

学習はAIの1機能。

986 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 23:26:31.47 ID:OT+dJ1hc0.net

>>985
AI⊃機械学数だろ

987 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/19(水) 23:27:13.71 ID:OT+dJ1hc0.net

機械学習の間違い

988 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/20(木) 00:25:17.84 ID:eSPan1bPa.net

機械学習で得られるものに君が知能を感じるならそれは人工知能だし知能を感じないなら人工知能ではない
それぐらいに人工知能とは曖昧な言葉なので真面目に論じること自体がおかしい

989 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/20(木) 00:28:25.61 ID:aVAVDpWMM.net

stackoverflowとかquora とか見た感じモデルは予測アルゴリズムにデータから得られたパラメータ入れたもののようだね
要は予測に使うものそのものってことでまぁイメージ通りではある
少なくともパラメータ単独のことをモデルとは言わない模様

990 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/20(木) 00:57:45.66 ID:5XZODD1sd.net

単純な計算式を予測アルゴリズムって言うのは気持ち悪い

単にモデルだろ

991 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/20(木) 08:16:28.14 ID:ztQrzX/E0.net

次スレ

992 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/20(木) 09:17:11.96 ID:Av1Lrhjm0.net

ﾎﾚ(ﾟДﾟ)ノ⌒　【統計分析】機械学習・データマイニング29
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/

993 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/20(木) 12:25:17.27 ID:LS+kiP1O0.net

派遣屋って独自サービス作ろうとして失敗した会社の残骸だったりするんだよな

994 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/20(木) 12:41:28.01 ID:aXrQS81CM.net

要らない部分として切り離された会社だと

995 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/20(木) 23:02:16.79 ID:Lh4u+8zt0.net

派遣屋は利益が出ている分野に必ず常駐している寄生虫だろう
半導体とかIT系とか新しいサービスとか
蔓延している分野は確実に成長しない
昔ながらの業種には寄生出来なかったのか派遣がはびこっていない
つまり人が居なくなると高い金を払って直接人を集めないといけないんだな
爺さんでも自営でほんのり稼いでいる人が多い分野になる

996 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/20(木) 23:11:46.10 ID:W4iCh6kD0.net

人手不足の所に労働力を紹介するのは悪くないだろ
ピンハネ率が低ければ

997 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/20(木) 23:26:02.04 ID:Lh4u+8zt0.net

アメリカも多分中国もそうだったと思うが
派遣社員の給料は正社員より高いからな
プロフェッショナルが対応をするイメージになる
それだったら問題は無いんだろう
アメリカで派遣がどうこうと言われてないだろう

998 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/21(金) 00:03:15.85 ID:qXEIIK/rM.net

米国googleには非正規雇用社員が半分近くいて、正社員と仕事内容が大差ないのに、待遇格差があるって問題になってた気がするぞ

999 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/21(金) 00:14:58.19 ID:AgvqZcKOM.net

非正規の方が待遇が良いから正社員が文句を言うのか

1000 ：デフォルトの名無しさん ：2020/08/21(金) 00:33:41.73 ID:QELjtU/TH.net

株の代わりに大根が支給されるとか？

1001 ：2ch.net投稿限界：Over 1000 Thread

2ch.netからのレス数が1000に到達しました。