【統計分析】機械学習・データマイニング12©2ch.net

0001デフォルトの名無しさん転載ダメ©2ch.net

2017/01/21(土) 23:26:48.63ID:nFM+9kDb

機械学習とデータマイニングについて何でもいいので語れ
人工知能考察は未来技術板の技術的特異点スレで語れ

■関連サイト
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
http://ibisforest.org/
DeepLearning研究 2016年のまとめ
http://qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76

■前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング11
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482227795/

0002デフォルトの名無しさん

2017/01/21(土) 23:27:22.65ID:nFM+9kDb

■過去スレ
【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/1286200810/
[統計分析]機械学習・データマイニング[集合知] 2
http://toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1342812444/
【統計分析】機械学習・データマイニング3
http://peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1350121405/
【統計分析】機械学習・データマイニング4
http://peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1403603502/
【統計分析】機械学習・データマイニング5
http://peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1439302488/
【統計分析】機械学習・データマイニング6
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1455651930/
【統計分析】機械学習・データマイニング7
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1460535528/
【統計分析】機械学習・データマイニング8
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1464586095/
【統計分析】機械学習・データマイニング9
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1470037752/
【統計分析】機械学習・データマイニング10
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1479498503/
【統計分析】機械学習・データマイニング11
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482227795/

0003デフォルトの名無しさん

2017/01/21(土) 23:27:54.13ID:nFM+9kDb

0004デフォルトの名無しさん

2017/01/21(土) 23:31:39.01ID:/qDbjX4N

いちもつ

0005デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 01:14:50.72ID:Tpb271yH

>>1 乙

0006デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 06:39:18.21ID:RWAmR0t+

ニューラルネットワークで、入力Xa, Xbに対し、出力Xa/Xbを得たいんだけど・・・・これって何層あっても無理なん？

0007デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 11:35:08.72ID:8WOfjBij

>>6
何がしたいのか意味分からん。

0008デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 13:00:41.70ID:Av1vqeX7

わり算

0009デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 14:40:04.03ID:hBhrTyQG

https://chrome.google.com/webstore/detail/%E3%81%AF%E3%81%A6%E3%81%AAng/mbgdnfmdelffjdhkdggilmphfdihnmcj?hl=ja

0010デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 15:47:19.22ID:rHRUxYGG

数学もできないゴミどもが頑張ってもたいしたことできないからさっさとあきらめた方がいい

0011デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 16:42:41.46ID:RWAmR0t+

まあ出来るわけないんだろうけど、事前処理以外になんかいいごまかし方ってあるんかな？

0012デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 17:06:49.02ID:PWHne4Ld

すまん、何がしたいのかわからない

0013デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 17:15:37.92ID:Av1vqeX7

ガチで>>6が何したいのか分からない
ただのわり算？？

0014デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 17:26:27.84ID:eFGGwS3n

無能おじさんがまだいるのか
さっさと会社やめればいいのに

0015デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 17:26:33.93ID:RWAmR0t+

そうそうタダの割り算だよ、まあ掛け算でも同じことになるんだろうけど
タダの掛け算・割り算をニューラルネットワークでやるのに、なんかいい方法ないかな？

0016デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 17:34:37.87ID:JsbOZuSN

>>15
すまん、教えて。
何でニューラルネットワークを使うのか。

0017デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 17:38:14.03ID:mfHdVUwH

backpropで学習するために割り算もまたニューラルネットで表現しないといけない、みたいなこと考えてる？

0018デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 17:58:46.92ID:RWAmR0t+

>>17
いやそんなことはないよ
ただ事前に掛け算割り算が必要だと分かってればいいけど、人間が分かってないことも多いだろうからね
ニューラルネットワーク内で処理できたらそれに越したことはないじゃない

0019デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 18:09:28.78ID:Av1vqeX7

>>18
計算コストの掛かる除算の処理そのものに、NNを使おうとしてる？
それとも除算処理を回避しようとしてる？

0020デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 18:57:10.80ID:HEBNePx7

最大値で割って正規化してから学習させたらいけそうだけど

0021デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 19:07:36.55ID:RWAmR0t+

>>19
前者だけど、すまんが後者の意味はよくわからないな

0022デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 19:14:31.65ID:nc+R1v+H

NN中で除算が何回も発生してる時点でやる意味が分からない

0023デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 19:28:34.31ID:/9tq73Mk

アホだからしょうがない

0024デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 19:38:21.20ID:KRq782+q

加減乗除しかしてないのに

0025デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 19:47:37.06ID:Ois2wUpA

>>15
出来たぞ
乱数で作った10個だけどな

0026デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 20:00:06.11ID:aOvI5PKj

いやそりゃできるだろ… 意味があるかは別にして

0027デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 20:04:44.73ID:0BXX/KGV

ネタなのかほんまもんのアホなのか分からん

0028デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 20:05:14.45ID:Ois2wUpA

>>26
一般化は難しい気もするけどな
つまり割り算の概念みたいなのを学習するのは

0029デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 20:08:52.06ID:dPHV2Nvz

割り算の概念を獲得することと、割り算が正確にできることに何か違いがあるのかね

0030デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 20:09:11.46ID:fhSKILJz

>>21
後者は直接的な除算はしてないけど、数字の組み合わせとかを覚えさせて結果だけ出力させるみたいな方法があるかと思って上げた。

何故わざわざNNでやろうとしてる？
除算の時間短縮化？

0031デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 20:11:32.90ID:Ois2wUpA

>>29
違うと思うけどな

0032デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 20:13:40.06ID:fhSKILJz

>>14
またあんたか。
数学についてはあなた無能でしょ？

0033デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 20:55:49.39ID:eFGGwS3n

会社で無視されてて役に立たない人は帰ってどうぞ

0034デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 21:22:46.73ID:KSgRM1pG

>>15
ニューラルネットワークは普遍性定理によって任意の関数を表現できる
ttp://www.dartmouth.edu/~gvc/Cybenko_MCSS.pdf

割り算の演算は思いつく方法として
１）２つの任意の数字をN桁の２進数の数字に置き換える（手動でNNを設定できる）
２）２進数における割り算の論理回路は存在するのでそれを元にNNに置き換える（凄く面倒くさい）
３）２進数で演算できたら10進数に置き換えるNNに代入して出力（これも手動でNNを設定できる）

かなり面倒だが手動で変数を設定して　１）→２）→３）とデータを流せば演算ができるが
変数が未設定のNNに対して誤差逆伝播法などを使って学習させたら
正確な変数を設定できるかどうかは分からん

0035デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 21:24:04.47ID:RWAmR0t+

>>30
なるほど、その後者の方は流石に勘弁してほしいな
NNでやりたいのは、複雑なモデルを自分で考えるには限界があるだろうからで、除算が必要な場所には除算相当の機能を勝手に追加してくれたら便利だなと思ったのさ

0036デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 21:31:53.09ID:/9tq73Mk

アホだな

0037デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 21:34:19.42ID:/9tq73Mk

割り算が「複雑な演算」ｗ

0038デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 21:49:29.13ID:JayCli5D

せめてニューラルネットワークぐらい勉強して。

0039デフォルトの名無しさん

2017/01/22(日) 23:57:24.67ID:2nGClj4f

>>15 掛け算だけど極限操作を許容すればドンピシャで一発回答
Why does deep and cheap learning work so well?
https://arxiv.org/abs/1608.08225
p.4 Continuous input variables
ここでの記号でXa * Xbの例がイラスト付きで例に挙げられてる
論文中の記号でシグマと書いている関数を原点近傍でテイラー展開しているので
割り算にはそのままでは適用できないけど手がかりが掴めればと思う
論文の著者が直接くおーらで回答しているのは以前リンクを貼っといた

0040デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 00:00:50.84ID:7ctOkYNZ

このスレで数学の話題はNG

0041デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 00:01:59.89ID:K6jGUSR0

んなわけないし

0042デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 00:07:12.19ID:pfMUDq/X

自称理論屋を呼び込むなということだろ、もっとも無能社畜の憂さ晴らしだったのがバレたけど

0043デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 00:20:50.57ID:Wm0VvywF

>>42
何言ってんの？
君はカルマンフィルタの実装化でもやってなさい。
すでにこっちはやったけどな。。

0044デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 01:45:38.53ID:rEMAbNPj

>>39
うーん分からん
とりま英語の論文は貼るなや

0045デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 01:46:45.95ID:7PIuB2+7

無能集団

0046デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 05:01:16.79ID:HmW376R/

intで小数の割り算できない

0047デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 15:14:23.38ID:IC/rKxoI

>>39
ありがとう！
時間かけて読んでくるよ

0048デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 17:51:55.43ID:86G+eoCI

以下のコードを実行しましたが、
Irisのデータが取得できません。
なぜでしょうか？

Raschkaの本に載っているコードです。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
df.tail()

0049デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 18:12:01.06ID:iz5/M2l3

掛け算ができたら0.5掛ければ2で割るのと同じ結果を得られるんじゃね
Fig2に書いてある重みにしたらuvの積になるとかそんな感じだと思うが

0050デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 18:15:36.97ID:iz5/M2l3

>>48
そのURLにブラウザでアクセスしたらダウンロード出来るの？

0051デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 18:20:18.40ID:iz5/M2l3

>>48
ダウンロード出来た
てことはpandasをインストールしてないとかじゃね？

0052デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 18:20:53.58ID:86G+eoCI

>>50

ありがとうございます。

ブラウザでアクセスすると csv ファイルのページが表示されます。
そして、それをダウンロードして、

df = pd.read_csv('iris.data', header=None)

とやるとちゃんと読み込めています。

0053デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 18:22:48.96ID:86G+eoCI

書き忘れましたが、データを取得できないだけでなく、
Python自体が動作を停止します。

0054デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 18:25:44.01ID:iz5/M2l3

>>53
エラーがでたりしてないの？
取り敢えず読み込めてるならいいんじゃね？

0055デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 18:35:53.31ID:86G+eoCI

>>54

PythonによってデータをダウンロードしようとするとPythonの動作が停止してしまいます。
ブラウザを使ってデータをパソコンに保存して、それをPythonで >>52 のように読み込むと
ちゃんと読み込めます。

確かに、一応読み込めるのでとりあえずこのまま進むことにします。

ありがとうございました。

0056デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 20:05:09.47ID:wXTkzaHc

Python自体が動作を停止します。キリッ

wwwww

0057デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 22:04:45.67ID:86G+eoCI

Raschkaの本を持っている人に質問です。

第2章の plot_decision_regions 関数で、

Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)

の辺りの処理は何をやっているのでしょうか？

意味が分かりません。

0058デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 22:07:39.69ID:86G+eoCI

なんとなくは分かります。

おそらく直線で分けられた二つの領域を分けるためのような気はします。

0059デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 22:21:49.25ID:Z+1qxvba

>>48-55
よく知らないけど、https は読み込めないとか？

0060デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 22:39:53.25ID:86G+eoCI

>>59

なるほど。
でもRaschkaの本に書かれている通りなんです。
Raschkaが確かめもせずに書いたとも思えないですし。

0061デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 22:41:16.47ID:86G+eoCI

Raschkaの本を持っている人に質問です。

第2章のパーセプトロンの学習アルゴリズムについてですが、
データに値が負のデータが含まれている場合に重みの更新
方法がまずいように思いますが、どうでしょうか？

0062デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 23:00:46.31ID:z8oniFRp

>>59
その本結構実装自体が間違っているから読んでも無駄
エッセンスだけ理解して自分で実装できないならやめた方がいい

0063デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 23:17:28.77ID:/TRygv0x

ここでCMです
>>47 掛け算を数値計算と比較をした記事があったのを思い出した
Notes for "Why does deep and cheap learning work so well?" - GitHub
https://gist.github.com/fperez/c7b1cb4810f9d0935e893f34c41f0c62
コードの方がわかりやすければこっちを先に読んだ方が良いかも

0064デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 23:21:32.26ID:bmNiILIc

pandas 0.19.2のAPIReferenceではhttpsは含まれてないですね。
pandas.read_csv
The string could be a URL. Valid URL schemes include http, ftp, s3,
and file. For file URLs, a host is expected.
For instance, a local file could be file ://localhost/path/to/table.csv

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html

0065デフォルトの名無しさん

2017/01/23(月) 23:50:24.06ID:K6jGUSR0

紹介したいのだろうが、こんなん読む気がしない

0066デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 01:18:54.35ID:hGsJD1f0

こういう情報提供の方がありがたいんだよなぁ…

0067デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 02:32:21.44ID:sXvuiz35

そんなわけない自演おつ

0068デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 07:58:42.29ID:FtPVVoGA

>>39
その論文と割り算に関係ないよね？

0069デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 08:13:42.45ID:HkcW5uJV

>>39
>>63
いろんな論文を読んで勉強することはいいことだけど
ややこしい論文を読むと言う話では無くて、割り算をテイラーなど
何かの級数展開して積の数列にすればいいと助言するだけの話では？

0070デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 09:00:15.43ID:bq02PTg/

アホの考え休むに似たり、相手すると損ｗ

0071デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 10:40:02.23ID:eMM39ka1

びっくりするよな、割り算てw
機械学習が解こうとする課題と、人工的で低レベル演算をあたかも同じカテゴリにあるかの如く認識してるとか

0072デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 10:43:26.23ID:SBcKkTsW

だって同じじゃん

0073デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 10:54:16.64ID:eNQkhgOl

(x1, y1, 1), (x2, y2, 1), …, (xi, yi, 1), …, (xn, yn, 1)
(u1, v1, -1), (u2, v2, -1), …, (ui, vi, -1), …, (um, vm, 1)

というデータが与えられているとする。

未来に与えられるデータ

(a1, b1, l1), (a2, b2, l2), …, (ai, bi, li), …

の li が 1 なのか -1 なのか予測したい。

この問題を機械学習で解決するのに、なぜ、α, β, γを適当に決めて、

α*ai + β*bi + γ > 0 ならば li = 1
α*ai + β*bi + γ < 0 ならば li = -1

と予測するというような方法をとることがあるのでしょうか？

xi, yi, ui, vi の分布が正規分布だと仮定して、

(x = ai のときの確率密度関数の値) * (y = bi のときの確率密度関数の値)

と

(u = ai のときの確率密度関数の値) * (v = bi のときの確率密度関数の値)

の大小を比較して、大きいほうのグループに属すると判定するというような
方法を誰でも最初に思いつくのではないかと思うのですが。

0074デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 11:49:24.19ID:tlnOjDnm

>>73
分類が出来るから。
というか、変数全部正規分布する仮定置くのよキツいし、その方法でやる意味が分からん

0075デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 11:50:12.83ID:ghuVG84o

どうしてそんなにつまらない例題ばかりを持ち出すんだろう

0076デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 12:07:38.48ID:Z0M3CIeb

宿題か何かだろw

0077デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 12:08:30.53ID:eNQkhgOl

なぜ直線で平面を分割するのですか？
不自然だと思います。

0078デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 12:16:11.99ID:tlnOjDnm

>>77
カーネル関数使えば非線形分離出来るから

0079デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 12:16:30.16ID:v/e9hwv7

二つの正規分布の分散が同じなら境界は直線になる。たしかに不自然な仮定だな

0080デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 12:26:28.32ID:sXvuiz35

>>78
なんでいきなりカーネル使うことが前提になるww
以前からある手法で>>73みたいなことすんのは何故と聞いてるのに

0081デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 12:46:42.71ID:2vJhPAHl

>>73
その比較する値が等しいときの点をつないだ線は直線になるんじゃね？

0082デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 12:50:04.79ID:2vJhPAHl

x y u vの平均とか分散も判らないからサンプルから推定するしかないが本当の母平均や母分散とは誤差があるだろう

0083デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 12:55:23.85ID:HkcW5uJV

関連性がよくわからん（紹介主も関連性をわかってない？）
ややこしい論文見るより

ttp://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/chap1.html

ここみたらパーセプトロンが計算論的万能性があるのは分るでしょ。
あとは既存の論理計算と見比べてパーセプトロンを再構成したらいい

0084デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 13:07:38.77ID:WftsLTyk

>>73
それ重回帰分析でしょ
機械学習じゃないよ

0085デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 13:14:21.47ID:ZplzBBh2

パーセプトロンの学習層をどんどん多重にしていったら、どうなるかな？

0086デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 13:28:21.55ID:uQjLcZ8g

線形カーネルだと何層重ねても単層と変わらないよ

と言いつつ線形関数の折り曲げ版であるReluがなぜ問題ないのかわからない

0087デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 13:33:22.44ID:ghuVG84o

>>86
wwwwww

0088デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 13:37:30.44ID:ZplzBBh2

カオス理論がやはり有効かな？

0089デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 13:51:36.32ID:Z0M3CIeb

>>86
どんまい ( ＾∀＾)

0090デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 15:30:20.60ID:sXvuiz35

>>73
予測可能かどうかは保証ないが評価関数を最小にする係数は存在するからそれはあり。
後半の確率密度関数なんちゃら～は絶対にしない。各事象が独立とは言えないからね。

0091デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 15:59:12.55ID:euarAUCe

>>86
ReLUは出力0になる入力範囲があるから出力合成でどんな領域も近似できる。

活性化関数ReLUについてとReLU一族【追記あり】
http://qiita.com/mommonta3/items/bf7be0ae3bf4aa3905ef

0092デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 18:13:08.22ID:E+wgNc2t

【数学・統計モメン集まれ】　将棋・竜王戦。三浦九段出場見送りの判断は妥当との論説。　これがベイズの定理だ！ [193727557]
http://hitomi.2ch.net/test/read.cgi/poverty/1485248767/

0093デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 18:34:09.28ID:eNQkhgOl

ADALINEでヘッセ行列を計算して最小値となる重みを求めないのはなぜですか？

0094デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 18:51:10.93ID:eNQkhgOl

勾配降下法などという手法を使っています。

0095デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 19:11:06.25ID:2vJhPAHl

>>93
自分でやればいいんじゃね？
なんでやらないの

0096デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 19:43:44.98ID:FO2eZwrN

>>92
疑惑自体がなく完全な冤罪と結論が出て、三浦九段の名誉回復が懸念されている問題たぞ。
何がベイズの定理だ、良識はないのかな？

0097デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 19:53:27.88ID:nzhz+kYn

このスレは数学できないやつらのたまり場だからベイズの定理とか言っても無駄

0098デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 19:54:56.96ID:Z0M3CIeb

社会に出たこともない人が常駐してそうだからな、常識はずれなのもいるだろ

0099デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 19:55:08.50ID:3CEKPf6Y

ベイズの定理が数学（剥笑）

0100デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 19:55:47.21ID:FtPVVoGA

またいつかのアホガールか

0101デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 19:57:03.42ID:Z0M3CIeb

>>97
そういうギャグはいいから。名誉毀損事案をスレに持ち込むべきじゃない

0102デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 19:57:13.43ID:nzhz+kYn

>>99
このスレの連中にとってベイズの定理は高等数学だよｗ

0103デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 20:09:22.15ID:eNQkhgOl

ベイズの定理ってなんで定理の名前がつくのか不思議なくらい自明な
つまらない命題ですよね。

0104デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 20:19:02.70ID:FtPVVoGA

豚に真珠、という言葉を捧げよう

0105デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 20:36:44.08ID:oXSH9k1/

ゼロから作るDeepLearning
あたらしい人工知能の教科書

この2冊がこのスレの必読書だな

0106デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 20:49:19.13ID:FtPVVoGA

ディープラーニングならそれでいいけど
ｽﾚﾀｲに従えばPRMLも、MurphyのMachine Learningも、DudaとHeartのパターン識別も入れたい

0107デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 20:52:00.60ID:VuvAsGVQ

おもしろそうなサイトを見つけた。どうよ？

素人でもディープラーニングができる「NVIDIA DIGITS」で文字認識をやってみた
http://www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/1701/24/news033.html

0108デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 20:52:05.26ID:eNQkhgOl

Murphyっていう人、実名でアマゾンにレビュー書いていますよね。

セジウィックのAlgorithmsがいままででベストのアルゴリズムの教科書だとか書いていました。

0109デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 21:24:36.52ID:VuvAsGVQ

肝心の登録方法が書いてないからわからん。

0110デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 21:38:34.92ID:gFS3er1f

>>102
おまえはアホ

0111デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 21:51:03.15ID:3uHc3Gak

PRML未だに積んでるなあ…

0112デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 22:09:03.75ID:eNQkhgOl

>>111

時代遅れになって近いうちに捨てられますよ。

0113デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 22:18:08.75ID:jKsC+Om3

めぐるめぐる地球はめぐる俺様の周りで

0114デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 22:48:46.54ID:eNQkhgOl

Raschkaっていう人なんか怪しい人ですね。

本当に「達人データサイエンティスト」なんですか？

特徴量のスケーリングを以下の式で行うとき、

x_i' := (x_i - μ) / σ

「データに標準正規分布の特性を与える」などと書いています。

0115デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 23:03:16.77ID:jKsC+Om3

松坂君とは教科書をdisることが生きがいの厨房

0116デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 23:08:31.27ID:jKsC+Om3

粗探しに生きがいを見つけるとういう性格障害ｗ

0117デフォルトの名無しさん

2017/01/24(火) 23:14:47.47ID:ZrQ22rvh

機械学習の前に統計学勉強した方が良い連中ばかりだな

0118デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 02:05:18.37ID:WZmJgpHk

さてそろそろ為替市場で実験してみるかな

0119デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 02:08:16.48ID:CHhH83TC

単純に価格に辟易してるだけだろ
「これが最後の来日！」とか散々煽っといて隔年ごとに来ればそりゃ飽きられるし、いつも大して変わらないセトリじゃ客も馬鹿じゃないんだからうんざりする。

0120デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 02:08:52.01ID:CHhH83TC

すまん誤爆ったw

0121デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 02:48:48.14ID:DU5NE4Ls

>>103
本当にそう思っているのならお前には才能のかけらもない

0122デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 03:48:53.58ID:tHr5vHqh

ベイズの定理は自明でつまらない（ｷﾘｯ

0123デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 05:27:01.57ID:xcuQ/RNW

コミュ力を学習させた方がいい奴ばかり

0124デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 07:08:39.92ID:i1ntNm6T

117=123

0125デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 10:54:09.57ID:SLV8VPLP

>>107
人生ダッシュボードに見えた

0126デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 12:30:20.88ID:Gmiw7uUp

Raschkaっていう人なんなんですか？

↓の下線を引いた辺りが意味不明なんですが。

http://imgur.com/5HLKpNc.jpg

何が言いたいんですか？

突然、確率がどうのこうの言い出して。

0127デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 12:31:34.70ID:Gmiw7uUp

別に学者でもなんでもないそこらへんの大学院生が
たまたま本を書く機会が与えられたっていうだけなん
でしょうね。

0128デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 12:52:43.93ID:ncsczmSY

>>127
なんで自演してるの？

ロジスティック回帰だから確率を考えてるんじゃね？

0129デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 13:10:13.99ID:+ZDCoX8u

松坂君はスルーよろ

0130デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 14:54:21.83ID:BgFJKaLD

>>112
ニューラルネットのせいでベイズがなかったことになりそう。大量データあるしベイズ使うメリットあるのかね？

0131デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 16:35:34.65ID:pJ4wONqS

統計的機械学習はオワコン

0132デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 16:51:07.07ID:BBvLOI2L

んなあこたない

0133デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 17:30:54.68ID:N8rjFDkA

機械学習で解きたいタスクに生成モデルで立ち向かっていたのは自然現象の複雑なモデル化が困難だったからでしょ
ニューラルネットみたいな識別モデルで解けるんなら持ち込まない選択肢もあるかと

0134デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 20:50:22.97ID:o52BqWk7

>>126
左辺を右辺で近似しようって言ってる

0135デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 21:18:40.96ID:ovqDkz36

>>126
logit関数は0-1の値を実数に変換する
これを使って特徴量の線形結合と、その特徴量の時にクラス1になる確率を結びつけることができる

0136デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 23:11:04.67ID:TtqfhPHr

荒らしでも相手したーいｗ

0137デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 23:46:59.78ID:bbvOdbzr

最近の機械学習って全部ニューラルネットワークで出来てる？
RNNもDeepQNetworkもCNNも全部そうじゃない？
この分野どれもやってること同じじゃん

0138デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 23:47:38.00ID:lP73vfRB

できてねえよ

0139デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 23:48:57.26ID:nJO+CT7A

コホーネン。出来てる出来てる。

0140デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 23:52:31.62ID:TtqfhPHr

連想記憶を思い出してあげてください

0141デフォルトの名無しさん

2017/01/25(水) 23:55:16.54ID:cwiVnd3U

最近といっているが

0142デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 00:36:39.54ID:6c1mJ3TJ

お前が何をもって機械学習と呼んでるのかは知らんが
画像や音のような特定分野を除けば今も昔も大半は重回帰分析やコサイン類似度やkNNのような原始的な方法が一般的だろ

0143デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 01:39:50.98ID:ork6Sebg

DQNの損失関数の一部に出てくるmaxQ(S',A')みたいな部分の計算ってどうやんの？
そもそもmaxQ(S,A)が求まるんならそもそもなんの苦労もしないような気もするし、きっとインチキするんだろうけどどうやんだ！？

0144デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 01:54:01.83ID:QpF8cABc

wikipediaのQ学習のページ読めばわかる。適当な初期値からスタートして更新しまくれば正しい値に収束する

0145デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 07:21:12.81ID:PobJ+xli

Google翻訳のアプリはすごいな
スマホカメラに写ってる文字が自動翻訳され、そのまま置き換わって写ってるんだぜ
Deep learning 恐るべき

0146デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 08:12:26.86ID:cQVLCdYv

>>119 いつまでもやつている閉店セール。

0147デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 08:47:26.86ID:Iaibv4/w

>>143
最大を選らばないんじゃなかったかな

たぶん、Q値をすべて0から始めて、結果の評価をQ値に入れるのが味噌
その利得計算が目的合理なら、やればやるほど合理的な判断になる。

0148デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 09:03:31.67ID:Iaibv4/w

>>145
グーグルのフィードバック関数とは、プレイヤーたるユーザ、ミリオネラのオーディエンス

0149デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 10:13:37.91ID:/Sh2xNP8

Q(S,A)は、状態とアクションの結果だから、中身は単純にその2値から配列参照して、過去のQ値を返せばよい。
で、評価関数は、実証する、というか実験して、それをなんらかのスコア付けすればよい。
スコアをQ(S,A)のテーブルに入れる。

すると、二回目からは、最適解らしきものを選びやすくなる仕組み。

0150デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 13:23:14.54ID:ihTmtnuj

>>145
今確認して見たらほんっとに凄くてワロタwww
もうこの分野はグーグル様の天下やな(´・ω・｀)

0151デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 13:55:27.17ID:PobJ+xli

スマートフォンアプリの『Google翻訳』がリアルタイム翻訳に対応し、カメラを向けるだけで英語から日本語、または日本語から英語に翻訳することが可能となった。

やりかたは簡単で、『Google翻訳』を起動しカメラアイコンをタップ、その後対応している言語ならリアルタイム翻訳が開始される。
目玉アイコンでインスタントのオン、オフが可能で、右下のアイコンで一時停止が可能。

ただ制度はまだまだで、認識レベルが低く、フォントによっては別の単語と認識してしまうことも多々あるようだ。
特に映画やゲームのパッケージは認識が困難で、もはやイラストレベルの文字は認識すらままならない。

有名な単語であれば、直訳でなくそのままカタカナにしてくれる。例えばSHARPは「細い」ではなく「シャープ」と翻訳され、VIERAも「ビエラ」となった。
身の回りにある物を日本語から英語、英語から日本語にすると実に面白いぞ。

今後の課題としては文字認識の精度の向上や、多言語への対応だろう。今までは写真を撮影し該当範囲をタップし翻訳結果を表示していたが、より翻訳が楽になった。

旅行先などで看板や案内に何が書いてあるのかを知りたいときアプリを起動すればリアルタイム翻訳翻訳してくれるので、重宝しそうだ。

http://gogotsu.com/archives/25863
http://gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/009-1.jpg
http://gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/010-1.jpg
http://gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/001-66.jpg
http://gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/002-39.jpg
http://gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/003-22.jpg
http://gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/003-22.jpg
http://gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/004-11.jpg
http://gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/005-7.jpg
http://gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/006-2.jpg
http://gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/007-2.jpg
http://gogotsu.com/wp-content/uploads/2017/01/008-1.jpg

0152デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 14:03:01.66ID:x0xurvAu

>>145

画像認識はすごいと思いましたが、肝心の翻訳がひどいですね。

0153デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 14:06:22.64ID:x0xurvAu

高級なおもちゃの領域を脱していないですね。

0154デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 14:13:07.10ID:NQNkNUym

記事URLだけ貼れば十分だろ何やってんだ

0155デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 14:17:01.45ID:Utz0288y

https://youtu.be/quIHgwuF6r4

0156デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 15:18:46.80ID:PPpJY7dM

スマホアプリ『Google翻訳』のリアルタイム翻訳が凄いと話題　身の回りの物を翻訳するとカオスに！ [無断転載禁止]©2ch.net
http://hayabusa8.2ch.net/test/read.cgi/news/1485367323/

0157デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 18:20:04.23ID:UuR4Ke5v

グーグルに学ぶディープラーニング
https://www.amazon.co.jp/dp/4822236862/ref=cm_sw_r_cp_api_b8BIyb17648N7

0158デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 18:24:33.36ID:uid4ELIL

>>90
ちょっと気になるんだけど、線形モデルも変数同士は独立の仮定置いてるからそこはええんちゃう？

0159デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 18:26:11.83ID:uid4ELIL

あと、線形モデルがおかしいとはいうけど、モデルの複雑さとかとのトレードオフで最近傍法とかあるし、手法の一つだとしか言いようがないような

0160デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 18:33:09.17ID:i995wneR

>>157
駄本の予感

0161デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 18:51:42.71ID:x0xurvAu

Raschka の本ですが、 variance と bias が出てくるあたりから説明が意味不明になりますね。

ひどい本です。

ビショップの本のほうが分かりやすいですか？まともですか？

0162デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 18:55:06.02ID:x0xurvAu

翻訳ソフトが使えるくらいの性能になるのはいつになるのでしょうか？

0163デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 19:53:01.05ID:Dc5M15+T

>>161
お前の理解力が問題

0164デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 19:58:50.22ID:Gxh/Vy2Z

馬鹿と鋏は使いよう、馬鹿には無理

0165デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 20:45:18.21ID:x0xurvAu

Raschka の本はひどすぎるので、ましそうなビショップの本に乗り換えることにします。

0166デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 22:01:42.22ID:LOfMPQzP

数学できないこのスレの奴らにビショップとか読めるわけないだろが

0167デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 22:03:37.46ID:Ox4Khub+

馬鹿ほど自説に拘る

0168デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 22:11:07.55ID:BRlKv5w/

久々に覗いてみたら粘着おじさんがまだいてワロタｗ
翻訳に興味あるなら、ウェアラブル翻訳デバイス ili（イリー）の発表会が1/31にありんす
こいつにはかなり期待している

http://iamili.com/ja/

0169デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 22:18:08.63ID:BRlKv5w/

あ、粘着おじはそろそろこのスレ卒業せいよ～

0170デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 22:19:52.87ID:uid4ELIL

python機械学習プログラミングは理論分かってるの前提だから説明はかなり不十分
PRMLとは役割が全然違う

0171デフォルトの名無しさん

2017/01/26(木) 22:48:13.87ID:gfpPy35K

>>170
あの本は著者の講義の副読本だから
厳密なことは書いてない

0172デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 01:18:06.74ID:sVTHVTwX

機械学習に数学はいらない

0173デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 01:33:13.62ID:3pui5nOJ

実際そういう人は実務で機械学習やってる人の中にゴロゴロしてるだろうな

0174デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 05:37:36.14ID:QjYJmuyM

数学で演繹的にアルゴリズムを構築できるの？
できないでしょ

0175デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 05:41:52.26ID:QjYJmuyM

>>168
これNICTのエンジンで所？
ゴミっぽい

0176デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 06:47:38.19ID:sOrVpnzk

>>174
ちゃんと演繹的に構築された機械学習アルゴリズムなんかいくらでもあるがな

0177デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 07:16:24.11ID:H9uRlrvM

現状
人工知能（実際は無能）→目的の為にパターンを学習→有力な結果を表示

理想図
人工知能→目的の為にパターンを学習→有力な結果を表示→溜まった結果を踏まえて自身を書き直す
以下ループ

0178デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 07:41:28.61ID:P3UmSpp+

>>177
学習自体が自分を書き直す事じゃね？
隠れ層の要素数を増減させるくらいはすぐ出来そう
その他のハイパーパラメータも変化させるのはできるだろうし

0179デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 08:09:36.47ID:H9uRlrvM

>>178
学習自体はデータ量の増大（蓄積）だと思ってる。
（データ量と反応パターンが増える）

自身を書き直すとは、単純に書くと、
最初はネストしないif文とfor文連打から、ネストする
if文とfoo文にする（自身を書き直す）

これにより、既存データ量の減少（不要なデータの破棄）や
もっと、複雑になって行く。かんじ？

難しいな、
データ量の増大→評価されたデータから有力なデータを出力して、
評価上位結果だけが残る→低評価データの破棄（次の学習で学習しない様にする工夫が必要）

思ったより、説明するのが難しい。
分かり難いと思う。

0180デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 08:23:25.27ID:IY0OOPBk

>>179
kNNでいうと、代表的な点の付近にある冗長な値や明らかな外れ値を優先的に削除していくとか?
うまいことバランスよく削除対象を選択できる評価関数さえあれば比較的簡単に継続的に運用できそうだけど、そういう研究あるのかな

0181デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 08:38:25.95ID:H9uRlrvM

普通の評価関数（他人のだけど）
http://data.gunosy.io/entry/2016/08/05/115345

削除対象を選択は難しい。
有効な出力を残そうとして、評価項目の設定を変えて行くと、帰ってデータ量が多くなる。
5項目なら100,100.100,100,100次に100,100,100,100.99+(トータル値)

上記見たいに、精度を上げる段階で膨大に増えるかも知れない

0182デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 12:57:23.69ID:P3UmSpp+

>>179
実現する手段が違うけど
外から見たら同じじゃね？

自動的に出力が改善されていくんだから

0183デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 15:53:14.85ID:IlNtMqM2

そういう話だったら、強化学習でハイパーパラメーターを調整していく方法をGoogleはやってるみたいよ
計算資源がクソかかるみたいだけど

0184デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 15:56:08.79ID:IlNtMqM2

googleのとは別だけどこんなんもあるね
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/012405925/?ST=SP

0185デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 21:10:35.78ID:Ftuc5Z8r

chainer最強だな
tensorflowでかなり時間がかかる処理を4時間で終わる神アップデート入ってる
もうtensorflowをオワコンだな

0186デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 21:15:17.54ID:oKibH99X

すげーーーー。
tensorflow使うわ。

0187デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 21:32:14.65ID:amAo/3dT

>>185
PFNの深層学習フレームワーク「Chainer」が大幅な高速化へ、分散処理に対応
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/012700269/
>PFNの西川社長はChainerの性能が高くなった理由について、
>「分散処理の仕組みとして『MPI』を採用し、
>　ノード間通信では『InfiniBand』に最適化したため」と説明する。

Message Passing Interface
https://ja.wikipedia.org/wiki/Message_Passing_Interface

分散バージョンのChainerがAWSで効率的に動くなら当分はユーザーが増えるだろう。
でも他のフレームワークもMPIを採用できるからオワコンはない。

0188デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 21:47:10.78ID:OMtiIkq3

分散処理なんてtensorflowに前からついてるじゃないか

0189デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 22:26:20.65ID:sOrVpnzk

機械学習って比較的大きな粒度で並列化しやすいからそんなに厳密に同期しなくていいしデータもでかいから、
MPIなんかに拘るよりもっと緩い制御の方が向いてると思うけどね
いかにも学者崩れのオナニーって感じがする

0190デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 22:51:50.76ID:K7nE30F2

tensorflowが遅いのは確か
つかリンク先に速度比較乗ってる

0191デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 22:59:58.43ID:OMtiIkq3

じゃあすぐにtensorflowが高速化してしまうだろうな
引き続き頑張ってくれ

0192デフォルトの名無しさん

2017/01/27(金) 23:20:17.07ID:K7nE30F2

なんでそんな喧嘩腰なんだろう

0193デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 00:05:01.04ID:e1/iMbc/

オッパイそれは宇宙の理

0194デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 01:07:39.43ID:pTPUb4iL

今更 chainer なんか使うかよw

0195デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 01:12:19.60ID:lAN98u4l

>>192
恣意的なデータセットによるいい加減な速度比較を信じる奴がいるからじゃないか？w

0196デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 01:15:54.59ID:+BLLOypB

速度気になるならC++で書けばいい
高速な行列演算ライブラリもあるし最適化も優秀なコンパイラがいっぱいある

0197デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 01:20:16.41ID:mVogE1ql

TF の後追いで playground やら分散やるのもいいけど、日本語ドキュメントを作ればいいのにな
どうせ日本人ユーザしかおらんのだから

0198デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 02:09:27.10ID:BCr/Oho6

>>187
さくらインターネット、演算に特化した「高火力コンピューティング」への取り組みを開始
～Infiniband接続による大規模なGPUクラスタをPreferred Networks社と共同構築～
https://www.sakura.ad.jp/press/2016/0126_gpu/

『InfiniBand』に最適化ということはさくらのGPUクラスタでテストしたのだろう。
さくらのGPUクラスタでChainerの性能がTensorFlowの5倍以上なら
2017年は「さくらでChainer」が流行るかもしれない。

0199デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 02:14:53.95ID:BCr/Oho6

>>195
Deep Learning framework速度比較
http://mscorpmedia.azureedge.net/mscorpmedia/2016/01/cntk-speed-comparison.png
https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/38290/bb09ac09-70a7-db38-b153-286ddf34cc36.png
Distributed TensorFlowの話
http://qiita.com/kazunori279/items/981a8a2a44f5d1172856

TensorFlowが遅い事は以前から指摘されていた。
そしてGoogle以外はGoogleのJupiterネットワークを使えない。

0200デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 02:23:03.60ID:mVogE1ql

>>199
一年前の記事を持ってくるな wwwww

0201デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 02:29:29.55ID:lAN98u4l

>>198
何だかなぁ。５倍以上というけど、Chainer 以外のフレームワークのコードが
32ノード/128GPU に最適化されているとはとても思えないんだが？
あと、さくらのクラスタは 32ノード/128GPU でお幾らなの？初期化コストも含めてな。現実的なの？

>>199
TensorFlow はマイナーバージョンアップ毎に高速化してるよ。

0202デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 02:36:15.45ID:pTPUb4iL

chainerユーザが増えないのは速度の問題じゃないんだがな…

0203デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 03:07:12.49ID:0PzyDmFt

ぶっちゃけフレームワーク戦争なんて大した学習コストも無いしどうでも良い
むしろユーザーとしては、競合が多い方が専制的にならないから嬉しい

0204デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 03:07:37.27ID:e1/iMbc/

>>197
マジでこれなw足元をおざなりにする馬鹿って感じ

0205デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 03:30:48.92ID:BCr/Oho6

>>201
さくらが大量演算向け「高火力」サーバ正式提供開始、時間課金も
http://ascii.jp/elem/000/001/241/1241091/
>来年3月には現在の月額課金制に加えて時間課金制も提供開始する予定。

「さくらの専用サーバ高火力シリーズ」の料金表
http://ascii.jp/elem/000/001/241/1241088/160930_Sakura_02_700x447.jpg
Quad GPUの1時間あたりの利用料金が267円だから、
32ノード/128GPUだと1時間あたりの利用料金は267 × 32 = 8224円だね。
時間課金の初期費用が明確になるのは今年3月かな。

0206デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 05:06:27.19ID:4gnc6irW

え、735,000円じゃないの？
初期費用

0207デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 06:15:45.16ID:IJ6CDSDI

>>199
フレームってなんの単位なの？

0208デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 06:40:24.77ID:4gnc6irW

PFNとPFIって同じなの？

0209デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 08:31:27.88ID:BCr/Oho6

GCPは8GPUまで分単位の課金で気軽に使えるようになるはずだけど、
それにしてもいつからGPUが利用可能になるのだろうか。

Graphics Processing Unit (GPU) | Google Cloud Platform
https://cloud.google.com/gpu/
クラウド GPU が 2017 年から利用可能に
https://cloudplatform-jp.googleblog.com/2016/11/gpu-2017.html
>NVIDIA Tesla P100 および K80 GPU も提供します。
>仮想マシン（VM）インスタンスごとに最大 8 GPU のダイを接続できます。
>Google Cloud の VM と同様に、GPU の料金は分単位で課金され、

0210デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 08:57:40.55ID:CMqXCA8h

>>197
>>204
母国語で読めるというのは高いアベレージなのにね。
それにユーザーのメモ帳のようなブログ記事に任せずに
公式本や資料を充実させればいいのに。
もしくは相手がやっていないJavaやC/C++版も充実させるとか。

あそこは初学者でも何でも積極的に広めようというより
いいのを作れば意識高い人が使って自然に広まるという考えなんだろうけど。
閉じた研究グループ活動ならともかく商売なのに下手なやり方よね。

0211デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 09:04:24.28ID:bB5QxUSC

速度比較って意味あるのか?
コーディングのうまさに強烈に依存してるだけだろ

0212デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 10:12:09.35ID:0PzyDmFt

chainerアンチくんそろそろ自演はやめよう

0213デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 14:33:19.45ID:BCeOr5Jl

Wekaでクロスバリデーションを行う場合、
テストデータがどのように分割されたかと、
=== Predictions on test data ===
inst#,actual,predicted,error,prediction
の部分で元データの何行目がどれなのかを知る方法はありますか？

0214デフォルトの名無しさん

2017/01/28(土) 22:51:19.43ID:twSmrXR/

高いアベレージ

0215デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 00:03:11.04ID:/6WgD/vk

chainerとか関係なくこういうの作れるのええな
https://togetter.com/li/1075134

0216デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 02:30:04.51ID:B6CaMCDG

せめてタイトルくらいかけよ
そんなのアフィリエイトの誘導にしか見えない

0217デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 03:22:37.85ID:Fhhd3neK

>>215
技術だけを気にしていると理論系の記事しか読まなかったりするけど
機械学習の普及には一般受けする応用を考えるのも大事だね。
TensorFlowで実装して翻訳記事を書いた人までいて影響力が桁違いだ。

初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
http://qiita.com/taizan/items/cf77fd37ec3a0bef5d9d

>>216
タイトルは書く方が親切だけど、
下記Webサービスの反響まとめだから見て損はない。

chainerで線画着色をwebサービスにして公開してみた
http://qiita.com/taizan/items/7119e16064cc11500f32

0218デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 05:08:02.08ID:/6WgD/vk

togetterのURL貼ってアフィとか言われたの初めてだわｗ
NAVERまとめかなんかと勘違いしとるんか？

>>216さんは親切なお人やね～

0219デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 05:37:08.12ID:+BHcORgf

>>217
これ初心者（PFN所属）なんだよなw

0220デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 06:38:32.99ID:Q7KrlIOA

>>212
chainer信者… www

0221デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 06:46:58.42ID:RoGFabqg

>>210
禿同。

0222デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 07:01:27.04ID:Q7KrlIOA

>>209
GCP でも使えるのか、Cloud ML だけだと思っていたわ。
これは楽しみだな、AWS は１時間単位だから嫌w

>>210
良いものを作れば自然に広まるという考えは企業初心者の陥る罠なんだよなぁ…
過去に同じ考えの会社が Microsoft に駆逐されまくったのを知らないわけじゃないと思うのだが。

0223デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 07:07:59.64ID:Q7KrlIOA

>>211
前提条件を絞れば意味がないことはないだろうけど、
問題の質やコーディングの上手さに大きく影響を受けるのはその通り。
特に GPU 絡みの分散コードなんて TF で勉強した人もいるだろうけど、職人芸。

0224デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 07:19:36.92ID:MoBdBOkH

ディープラーニングすごいっていってるやつは、ニューラル冬の時代を知らないのかな

ディープすごい！人工知能すごいって盛れるのはせいぜいあと三年だろ、
まーたそのあとは人工無能だって発覚していつものごとく終わりだよ

科学にもとづかない馬鹿みたいな前提でそれをもとにビジネス組み上げる馬鹿なんていねえよヴぁーか

数学と科学と統計学の区別もつかないスクリプトキディ様乙

0225デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 07:43:20.48ID:wnIP30dh

人間様に扱えない判断基準で物事を裁く馬鹿はまずいねえんだよね

ディープに新規性はないし、ハードウェアが変わった、昔のポンコツ環境とは違うといくらいったところで、君の妄想を実現するのに何年かかるのか

いくらハードウェアが進歩したからといってあのニューロンモデルに、現実世界でおこる問題の(真なる)モデルをエミュレートさせようとしたときに発生するモデルの複雑性、計算能力の必要性

これを統御するすべがディープには存在しない、だから児戯に終わる

ディープには計算力必要、分散システムつかってからが本番とか言いだしてる時点で、モデルを救いようのないまでに複雑にしますって言ってるようなもんなのにそれも理解してないよね

挙げ句の果てにディープにパフォーマンスは重要じゃないとかコードの善し悪しの問題とか言いだしちゃうんだよね、意味がわからない
ただでさえディープの設計思想はくそなのに、その頼りないディープの設計思想からして、パフォーマンスは何よりも重要なことぐらいわかるだろ

この意見に反論する奴はまず機械学習やマイニングを理解していないのに、tfとかのライブラリをただ単に走らせて喜んでる、科学的素養のないキッズだよな

ディープは単なる投機対象にすぎないってことをまず理解してからライブラリ使おうね
あとコンピュータにできる限界も理解してからね

0226デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 07:45:07.64ID:pWwOatcm

>>210
>母国語で読めるというのは高いアベレージなのにね。

高い平均・・・？

0227デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 09:41:57.54ID:Fhhd3neK

>>210
母国語で読めるというのは大きなアドバンテージだね。
高火力コンピューティングでさくらを巻き込んだのだから
分散バージョンChainerの日本語ドキュメントを出して
高火力コンピューティングの営業に協力してもいいと思う。

>>224-225
ディープラーニングは万能ではないが有用だから普及する。
ム板住人にとってこの技術はとても役に立つ。
>>217がペイントソフトの標準機能になる未来はすぐそこだ。

0228デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 11:39:08.60ID:UPfWW/c8

機械学習マンは統計学の用語をわざわざ格好いいものに置き換えているのは気のせいだろうか

回帰・分類 → 教師あり学習
説明変数 → 特徴量
応答変数 → ラベル

0229デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 11:43:30.82ID:bGkeaMzi

統計と対応してないんだから当たり前。

0230デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 11:47:43.17ID:JmcO/odY

>>228
それらの用語どころじゃないくらい多い。
カッコつけしいなんだわ

0231デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 11:55:07.02ID:Urob8xZw

>>228
成立ちが違うんだから用語が違うのは当たり前だ
同じような概念が違う用語で表される事もあるだろう

0232デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 12:07:34.99ID:/NIxq7a6

統計学ってうさん臭いあいまい過ぎる定義多いから
測度論の用語で統一して欲しい

0233デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 12:11:16.01ID:Urob8xZw

>>232
自分でやってみよう

0234デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 13:48:32.98ID:7+btt6kI

統計ぎょり機械学習のほうがよっぽど胡散臭いだろ…

0235デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 14:22:07.78ID:dDPkJyTp

機械学習に数学はいらないからね
仕方ない

0236デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 14:44:25.03ID:EQKp/5y7

>>232
例えば？

0237デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 14:44:38.18ID:I5gnIMbX

>>219
なんだこいつPNFの人間だったのかw
ドッチラケだはw

0238デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 15:50:11.01ID:Urob8xZw

>>235
使うための技術として数学が必要なものは流行らないんじゃね

0239デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 15:52:09.99ID:tmPNbfWl

最近はTensorFlowばっか使ってるけど、よく考えたら数年前にWekaを使ってた頃としてることが何も変わってなかったでござる

0240デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 16:03:23.35ID:JmcO/odY

この分野だけの用語が多い。
イメージでラベル化されると
人はそれ以上のことを考えなくなる
『特徴抽出』、『過学習』、『教師有り/無し学習』
>>235みたいなやつを量産させる

0241デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 16:12:42.74ID:SmTDa/S0

>>228
その右の語を左よりカッコイイと思ってる時点でコンプレックス丸出し情け無い

0242デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 16:54:59.68ID:dIgMNnA2

>>239
そうだよ、今回の大惨事ブームに乗った大企業様のただのゲームチェンジだから

0243デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 17:08:09.33ID:VKGZhMkE

一部専門家しか使えなかった技術がある程度の頭があれば誰でもできるようになってしまった。
専門家は相当危機感持ってるよ。

0244デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 17:35:57.25ID:9Kw4+t4B

脳内評論家

0245デフォルトの名無しさん

2017/01/29(日) 17:43:47.34ID:R9/nKqS/

同じ概念を学術分野が違えばまったく別の言葉で呼んでるのはよくあることだから

0246デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 00:32:20.99ID:l67CaF8/

文系事務職から児の業界に転職して、Pythonデータサイエンスを終えて、パイソンでちょっとした何かを作れるようになったレベルなんですが
もっとレベル上げるにはどうすればいいですか？
統計にしても、数学にしてもチンプンカンプンなので、高校レベルから勉強し直してます

0247デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 00:48:24.16ID:tWAIhpxB

ビジネス系なら普通に統計を勉強するのがいいと思うよ
ツールもPythonよりRやSPSSあたりを優先的に学んだ方がいい
機械学習に手を出すのは労多く実り少ないのでおすすめできない

0248デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 01:13:08.50ID:4FvUirHY

数学できないこのスレの連中にきいても無駄

0249デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 01:59:30.86ID:h/BDIaGY

文系かつビジネス系の人になんでRすすめるの？
Pythonでいいじゃない

0250デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 03:41:19.89ID:On5YDKLg

>>246
データ分析職の新人で下記の本を終えたという事でいいのかな?

Pythonデータサイエンス -可視化、集計、統計分析、機械学習
https://www.amazon.co.jp/dp/4865940588

Pythonで行くならJupiter notebookを武器にすればよい。

Python でデータサイエンス
http://pythondatascience.plavox.info/
IPythonデータサイエンスクックブック ―対話型コンピューティングと可視化のためのレシピ集
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117485/
IPythonデータサイエンスクックブック ―対話型コンピューティングと可視化のためのレシピ集
https://www.amazon.co.jp/dp/4873117488

ところで「六本木で働くデータサイエンティストのブログ」は知っているよね?

データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは
http://tjo.hatenablog.com/entry/2015/03/13/190000

0251デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 03:50:53.78ID:On5YDKLg

× Jupiter Notebook
○ Jupyter Notebook

0252デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 03:57:50.00ID:Jndv2t4J

機械学習に数学は不要だから文系にこそピッタリだと思うよ
統計は普通に数学使うからおすすめしない

0253デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 05:06:05.81ID:EgTXqXG9

>>248
なんでこのスレ見てるの？

0254デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 12:50:55.77ID:C+FwTjKN

>>158こんなレスあったのか

そんな仮定しない。
各パラメータが独立してるなら、個々で考えたらいいだけ。Excel処理で十分

各パラメータの相関関係を見たいから機械学習してるのに何のためにry

0255デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 20:01:59.26ID:3e3wkvn4

それもそうだw

0256デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 20:18:20.98ID:YD4jdzUM

>>254
説明変数の多重共線性のことじゃね

0257デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 20:48:56.95ID:UgHR9LmJ

学習済みのオートエンコーダがあってテストしたい時、
特定次元のみ値が不明という場合は、その次元はどんな値にして入力すればよいでしょうか？

0258デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 21:00:42.04ID:YD4jdzUM

>>257
乱数でもなんでも
そこから学習させればいいんじゃね

他の所は学習させなければ早いだろう

0259デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 21:01:49.05ID:YD4jdzUM

>>257
勘違いしてた
テストしたい時か
バイナリだったら反転とかじゃねーの

0260デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 22:06:13.87ID:UgHR9LmJ

>バイナリだったら反転
連続値です

0261デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 22:10:23.20ID:f7p1Vz7u

>>246
児の業界ってなに？

0262デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 22:37:14.20ID:FqtHhB2j

>>256
何を指摘して言ってるのかさっぱりなんですが‥‥
用語を使わずに説明してもらえますか？

0263デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 22:43:18.40ID:7QLXVWYX

>>262
ごく簡単に言うと重回帰分析とかで説明変数同士に相関があると結果が正しくならないことがあること

0264デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 22:46:00.40ID:7QLXVWYX

wikipediaとかでは、重回帰は説明変数の無相関を仮定してると書いてはあるけど、実際はどうなんだろう

0265デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 22:47:56.19ID:FqtHhB2j

>>263
いや用語の説明じゃなくて文脈上何を指摘してるの？？
>>73で当てはめて説明するとどういうこと？

0266デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 22:48:00.40ID:7QLXVWYX

統計的学習の基礎みて探してるけど、相関が結果に悪影響を及ぼすとか、高い相関は良くないとは書いてあるけど、明示的に無相関は仮定してないように見える
詳しい人教えて

0267デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 22:51:37.34ID:7QLXVWYX

>>265
俺は256じゃないけど、
73で確率密度関数の値同士をかけ算してるが、事象が独立でないこともあるから駄目だって指摘に対して、そもそも重回帰分析の場合でも説明変数同士は独立と仮定してるから、73の手法においても独立を仮定してもいいんじゃないって意味でしょ

0268デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 23:02:18.14ID:FqtHhB2j

説明変数なんて知らなかったけどwikiで調べたら、『説明変数同士が関連性の高いものを使うと係数が妙な値になることがあるので注意する必要がある』
って書いてある。

つまり独立じゃない場合があるからその仮定は気をつけてねってことでは？

0269デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 23:33:21.95ID:4DZGSucb

このスレのレベルがここまで低いとは…
道理で「機械学習に数学はいらない」とかいいはじめるわけだ

結論だけ書いておくと説明変数同氏は相関していてもよい
multicolinearityというのは x_k = (x_{k 1}, ..., x_{k n})' と
したときにベクトル x_1, ..., x_k, ..., x_K が一時従属になることをいっている
この場合,、X' X が非正則になって逆行列が定義できずに例えば
最小二乗法も計算できない

統計的独立と一次独立の概念をごっちゃにしているからこういうことになる
ただし、相関係数の絶対値が1になると当然、一次従属になるので、
相関係数の値が非常に大きくなると実質的にmulticolinearityとなる

0270デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 23:39:26.17ID:4DZGSucb

数学わからないこのスレの連中のためにより初等的な説明しておくと
y = a + b x_1 + c x_2 + epsilon (a, b, c はパラメータ)
として、multicolinearityというのはx_1 = k x_2 と両者の間に線形関係が
成立していると生じる。
なぜなら、このとき
y = a + b (k x_2) + c x_2 + epsilon
= a + (b k + c) x_2 + epsilon
となって、b, c が単独では識別できないから

x_1とx_2が線形の関係ではない(例えばx_1 = k x_2^2)みたいな
場合はx_1とx_2には相関はあるがさっきみたいな現象はおこらない

0271デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 23:44:58.54ID:h4BAmtHI

何当たり前のことをドヤ顔で言ってるの

0272デフォルトの名無しさん

2017/01/30(月) 23:49:41.28ID:4DZGSucb

答え教えてもらった後ならなんとでもいえるわな
恥ずかしいやつ

0273デフォルトの名無しさん

2017/01/31(火) 00:04:50.06ID:oDkERMdj

へえ、つまりID:4DZGSucbは>>73の後半は有りと言ってるわけだ
ﾜﾗﾜﾗだね

0274デフォルトの名無しさん

2017/01/31(火) 00:05:56.87ID:oDkERMdj

レベル低いと言っておきながらww

0275デフォルトの名無しさん

2017/01/31(火) 00:20:20.73ID:h46DvQd2

ID:4DZGSucb

草生えるwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww

0276デフォルトの名無しさん

2017/01/31(火) 00:35:55.39ID:oDkERMdj

>>268で十分なのに
>>269-270で不要な説明始めたな。

0277デフォルトの名無しさん

2017/01/31(火) 01:17:28.09ID:N6k0ulX3

>>276 全く同意。

0278デフォルトの名無しさん

2017/01/31(火) 01:50:36.79ID:n31H1l85

>>269
ありがとう！
自分は学部生でまだまだレベル低くて申し訳ないが参考になります！

0279デフォルトの名無しさん

2017/01/31(火) 05:08:31.52ID:7lVbi0HF

>>260
自分が望む能力に応じたノイズを乗せればいいのでは？

0280デフォルトの名無しさん

2017/01/31(火) 20:53:20.84ID:JuPNoFZT

小高知宏の機械学習と深層学習に書かれているQ学習が分からないのですが。

迷路抜けを課題に選んでいますが、「迷路抜け知識」とは何でしょうか？

一度迷路のゴールに到達してしまえば学習も何もないですよね？

どういうことなのか分かりやすく説明をお願いします。

0281デフォルトの名無しさん

2017/01/31(火) 21:07:13.07ID:h46DvQd2

>>280
アホなの？本当にアホなの？
頭に脳みそ入ってるbot？

0282デフォルトの名無しさん

2017/01/31(火) 21:47:50.33ID:JuPNoFZT

Q学習って何ですか？

0283デフォルトの名無しさん

2017/01/31(火) 22:41:25.06ID:+Vts4fVJ

>>282
ttp://www.sist.ac.jp/~kanakubo/research/reinforcement_learning.html
強化学習のひとつ
正解に至った場合、及びそれにいたる過程までの行動に対して報酬（スコアなど）を逐次与えていく。
報酬を何度も与えた（学習させた）後、各状態において高いスコアの方向に行動を選ばせるようにすると
その学習をさせたモノは最善の行動（最短のゴール）をするようになってくれる。
wikipediaでも概要が書いているでしょ。

小高知宏の本は買って読んだけど、そのサンプルコードは
Q(s,a)という変数から素直にコード化しておらず、
例題に合わせて変に捻ったコードだからわかり難い、
というか他の章のサンプル例もあんまり良くない。

0284デフォルトの名無しさん

2017/01/31(火) 23:09:29.24ID:FyEWGqXh

説明長い。
この方法の一番大事な点は収束性について数学的な保証がついてること。

0285デフォルトの名無しさん

2017/01/31(火) 23:40:16.00ID:JuPNoFZT

>>283

ありがとうございます。

状態 s_t のときに、行動 a_t を起こすと、状態 s_(t+1) になるという
ルールはあらかじめ与えられているのでしょうか？

0286デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 01:21:45.65ID:Q08T0ylq

上に進んだら上のマスに進むってルールはあらかじめ与えられているのでしょうか

0287デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 11:11:23.91ID:vfxl2l7p

ブームは池沼も呼び込むな

0288デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 12:26:29.12ID:NxlaBb9k

丁寧語のアホには本当に苛つかさせられるな

0289デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 12:47:45.64ID:UKuyDP5N

http://ainow.ai/labmap/

0290デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 12:50:10.76ID:BmnrBHXM

>>280
『分かりやすく説明お願いします』はかなり図々しい発言。

0291デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 12:52:52.97ID:QU1UVS/Z

>>290
それは俺も思ったわ

0292デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 13:00:21.02ID:BmnrBHXM

アルゴリズムは知恵袋にでも聞けばよろし。
興味も答えるメリットもなきゃ誰も答えない(この発言も優しい)

0293デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 14:23:10.38ID:ghQ3I59v

>>289
>企業からは、AIに関わる事業の推進
そういう意図なら産総研を載せるべきだと思う。

人工知能研究センター
http://www.airc.aist.go.jp/
産総研人工知能セミナー
http://www.airc.aist.go.jp/seminar/

0294デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 15:03:13.57ID:w668KZ70

Pythonでimport sklearnすれば機械学習できるし余裕っていう派に限って
機械学習は万能！しゅごい！とか言ってて迷惑
数学がわからないのに機械学習を使いこなせるわけないだろ

0295デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 15:41:14.66ID:UKuyDP5N

>>293
書き漏れてしまったが無断でこういう一覧作ってるけどどうなんだ？
あと他に有力な研究者とかいないの？

0296デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 18:16:22.74ID:ZDdrP06J

小高知宏の機械学習と深層学習に書かれているQ学習が分からないです。

前半のロボットを例にした説明は大体分かります。

ところが迷路を例にした例が分かりません。

分からないので、Cで書かれたプログラムを読んでみました。

S14という状態がゴールのようです。（S14に達すると報酬がもらえるため）

でも、迷路のプログラムの目的はゴールへ到達することです。
だとすれば、S14に達した時点で目的達成ということになるので
はないでしょうか？だから、学習した成果であるQ値のテーブルが
何の役に立つのか分かりません。1度ゴールにたどり着けばもう
用済みなのではないかと思ってしまいます。

それともう一つ分からないのは、

p.66の2式

qv = qvalue[s] + ALPHA * (1000 - qvalue[s]);
qv = qvalue[s] + ALPHA * (GAMMA * qmax - qvalue[s]);;

です。なぜこのような式で、 Q値を更新しているのでしょうか？

0297デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 18:18:16.38ID:ZDdrP06J

>>283
をこれから読んでみようと思います。

他に分かりやすい説明があれば本などを教えてください。

ビショップの本には載っていないようですね。

0298デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 18:20:14.37ID:ZDdrP06J

>>296

プログラムでは、ゴールである、S14に到達した後も、学習をつづけています。

それとS11に達したときにも報酬がもらえるようにする場合の実行結果も載っていますが、
これは何のために報酬を与えているのでしょうか？

0299デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 18:20:57.93ID:ZDdrP06J

>>298

ゴールに到達した後も学習を続ける理由がさっぱり分かりません。

0300デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 18:23:00.85ID:ZDdrP06J

とりあえず、よくわからないので、第3章を読むことにしましたが、
やはり気になります。

0301デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 18:33:54.64ID:GM65x3HP

>>298
その本は読んでないけど
複数のルートがある場合より早くゴールに到達できる方が良いんじゃね

0302デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 19:10:47.50ID:ZDdrP06J

>>301

ありがとうございました。

うーん。迷路の例はスタート地点を根とする木でゴールがある一つの葉なんですよね。

だから、ルートは一通りしかありません。

Q学習を説明する例として迷路抜けが適切なのかどうなのかといった問題も
あるのではないかと思いますがいかがでしょうか？

0303デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 19:17:24.99ID:ZmlI1e/L

わからないから質問するのはまだ理解できるけど、わからないのに回答するのは有害すぎんじゃねえのか・・・・
早くゴールできたほうが良いとか、人間のただの希望にすぎねえじゃねえか・・・・

0304デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 19:31:48.46ID:ghQ3I59v

>>295
公共機関である大学の研究室一覧に「無断で作ってる」は言いがかりだ。
一覧公開が駄目なら追加情報をこのスレに書くのも駄目だろう。

0305デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 19:35:43.71ID:ghQ3I59v

>>247>>249
科学計算における均質化、あるいはなぜPythonが着実に他言語のシェアを奪っているか
http://chezou.hatenablog.com/entry/20140118/1389978078

3年前の記事だが、その後さらにPython一人勝ちが進んだ。
Pythonに集中する方針でよいと思う。

0306デフォルトの名無しさん

2017/02/01(水) 23:56:46.18ID:BJ8iAj+1

いまどきビジネスマンにRおススメってのは無いわな

0307デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 00:29:59.47ID:y6QWCKDD

jupyter使ってるけど、使い心地がデスクトップであるRstudioの方が好き

0308デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 02:37:28.63ID:4EL6pZGW

jupyter notebookは気軽でいいよ。
http://www.websuppli.com/datascience/676/
この辺とか導入からいい感じまとまってるからためした方がいいね

0309デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 09:25:36.20ID:Yy+UgsXH

Jupyter Notebookの導入は済んだかな?
では講義ノートをどうぞ。

Scipy Lecture Notes
http://www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/

0310デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 15:19:52.02ID:NEZPvzut

日本語でよろ

0311デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 15:56:14.99ID:45SIz+8C

仕事でRでデータ分析してるけど、周りがどんどんpythonに移行してて悲しいのぅ…

0312デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 17:17:36.02ID:Ka4YZTeu

RのライブラリってPythonから普通に呼び出せるからね
汎用性のあるPythonの方が便利

0313デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 20:22:08.98ID:gyj9WxhF

生成モデルがよくわからん
わかりやすいサイトとかない？

0314デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 21:49:41.40ID:g2lbvvmJ

http://monadfx.com/Company/
こんな情報商材が

0315デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 21:57:01.03ID:+6LgrXhB

>>313
おまえには無理そう
http://www.slideshare.net/beam2d/learning-generator
http://www.slideshare.net/pfi/iibmp2016-okanohara-deep-generative-models-for-representation-learning

0316デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 22:19:58.16ID:kID0DPI+

前も同じこと言った気がするけどslideで勉強する気にならないわ

0317デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 22:32:10.80ID:+6LgrXhB

スルーすればやる気があれば自分で探せ、探せなければ勉強する資格はない

0318デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 22:33:12.51ID:+6LgrXhB

高卒ならしょうがないけどｗ

0319デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 22:44:26.54ID:l9Q1PWti

小高知宏の機械学習と深層学習を読んでいます。

今、第３章の遺伝的アルゴリズムによるナップサック問題のプログラムを読んでいます。

この手法は乱暴すぎないでしょうか？

第一、これでなぜうまくいくのかの説明は困難なのではないでしょうか？
実際、何の説明もありません。

そして、最適解の9割程度の解しか得られません。
乱暴であるうえに、優れた手法でもありません。

生物学から、染色体、染色体の交叉、突然変異などとキーワードをなんとなく
借りてきて、なんとなく本当に似ているのかどうかも分からずに真似事をやって
いるだけのように思います。ただの遊びの域を出ていないように思います。
結果もさんざんですね。

たとえば、突然変異に本当に意味はあるのでしょうか？

とにかくいい加減すぎます。

0320デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 22:45:38.09ID:+6LgrXhB

>>316
>前も同じこと言った気がするけど
コテつけるなり分かるようにしろ

0321デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 22:46:32.06ID:l9Q1PWti

ニューラルネットワークも最初は、生物学からニューロンなどのキーワードを
借りてきただけの単なる思いつきだったわけです。

たまたま、最近、計算機パワーに頼って、画像認識などの分野でいい結果を
出しただけではないでしょうか？

もっといい方法などいくらでもありそうな気がします。

とにかく発想がチープすぎます。

0322デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 22:48:15.31ID:l9Q1PWti

飛行機を作るのに鳥をまねて作るような愚かさに通じるものがあります。

滑稽ですね。

0323デフォルトの名無しさん

2017/02/02(木) 22:49:14.35ID:+6LgrXhB

322 名前：デフォルトの名無しさん[] 投稿日：2017/02/02(木) 22:48:15.31 ID:l9Q1PWti
飛行機を作るのに鳥をまねて作るような愚かさに通じるものがあります。

滑稽ですね。

0324デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 00:34:58.09ID:jr+wUUNq

滑稽爺はブログ開設して自説はそっちに書け
いつまでスレに居座るつもりよ？

0325デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 00:36:43.76ID:+vUbiEsM

高卒様スレッドに逆戻りか

0326デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 00:49:01.46ID:3jZyLbrP

>>319-322
機械学習の読書感想スレへどうぞ。

人工知能ディープラーニング機械学習のための数学
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1482808144/

0327デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 01:19:39.56ID:HsEUssYK

もっといい方法がいくらでもあるならそれを使え

終了

0328デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 03:36:24.39ID:3jZyLbrP

>>315-316
PFIセミナーの動画とブログもあるよ。

PFIセミナー2016/2/25：生成モデルのDeep Learning
https://www.youtube.com/watch?v=uor4L7p9HOs
なんちゃって！DCGANでコンピュータがリアルな絵を描く
http://yasuke.hatenablog.com/entry/generative-adversarial-nets

0329デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 04:30:35.31ID:c/3M2MXW

謎解きゲームは人工知能ではクリアできない

0330デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 09:53:16.74ID:2Od1s7uP

>>328
宣伝乙。そんなもんを見るくらいなら、スタンフォードとかの講義を見たほうがマシだわ

0331デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 11:16:48.30ID:wI6cZkmH

今まで黙ってたけど小高知宏の本こそチープ
なんでこんな本を参考にしようとしたのか共感できない

0332デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 12:15:34.18ID:3jZyLbrP

>>330
スタンフォードの機械学習コースを見るのは結構だけど、
これは基礎知識を学ぶコースで深層生成モデルは範囲外だ。

Machine Learning
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路
http://qiita.com/daxanya1/items/218f2e3b922142550ef9
>基本英語ですけど、このコースの動画に全て日本語字幕がついています

0333デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 16:45:24.28ID:fuOx2c+7

Pythonにやられっぱなしだったけどデータサイエンス分野でのRubyの逆襲が始まった

http://www.s-itoc.jp/report/reaserch_results/439

0334デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 17:55:54.58ID:CmWPA7NT

新聞にSOINN はプログラムするのではなく、データを与えることで自ら育つ人工知能です。
ノイズが混入したデータであっても、そのまま学習データとして活用できます。
と書いているのですが何故このスレで話題にならないのですか

0335デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 18:15:23.63ID:WzhGWWCV

小高知宏の本を読み終わりました。

ひどい本ですね。

まずプログラムが下手。

プログラムがトリビアルすぎる。

スカスカの本ですね。

0336デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 18:33:42.96ID:WzhGWWCV

{w_n} は正の実数からなる単調減少数列で、 w_n → 0 （n → ∞）をみたすとする。

{z_n} を複素数列とする。

S_n = z_1 + … + z_n とする。

{S_n} は有界であるとする。

(1)
Σ z_n*w_n は収束することを示せ。

(2)
T := Σ z_n*w_n
M := sup{ |S_n| | n ∈ {1, 2, …}}

とする。

|T| ≦ M * w_1

であることを示せ。

0337デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 18:35:23.54ID:VobJ0y4v

松坂の馬鹿が誤爆

0338デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 19:18:39.80ID:+vUbiEsM

誰も収束すると言ってないものを示せとか、もう高卒もびっくりの域に来てるな

0339デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 22:00:56.06ID:jr+wUUNq

>>333
Rubyは無いよー
Webアプリでも他の言語にリプレースされつつあるよー

0340デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 22:16:59.94ID:SQcrsSzl

>>333
数値計算系弱いんだからしゃしゃってくるなで国内外の意見は一致している
リスクの高い戒律が不可思議な宗教言語って認識で最近だと使われない

0341デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 23:23:36.36ID:/IIXh36F

数理工学なんて専門家に任せようぜ

0342デフォルトの名無しさん

2017/02/03(金) 23:37:44.30ID:6hxC+npH

>>333
個人的にこれは嬉しい、機械学習はPython使ってるけどRubyラッパー出てくれたらそっち使うわ

0343デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 09:34:45.08ID:8q1zjLyK

アクセスアップとお小遣い稼ぎの裏技
トラフィックエクスチェンジ
http://tra-chan.jugem.jp/?eid=1

0344デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 09:53:16.48ID:aVxGT+Bl

それって詐欺に近いのでは？

0345デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 11:07:35.25ID:G5jYnWHR

>>344
マルチ商法と似た感じかもな

0346デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 11:24:54.37ID:vecr3pus

>>334
パット見、インターフェースに課題があるからだろ。

0347デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 11:35:01.71ID:RJ7Gigdl

ロジスティック回帰もAIなのね

病態悪化につながる患者行動をAIが予測
http://www.ntt.co.jp/news2017/1702/170203a.html

0348デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 11:39:32.98ID:4LwgUKBb

現在はニューラルネットが飛び抜けてるから他の古典的なアルゴリズムじゃお話にならん

0349デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 11:54:45.05ID:3hnc95W0

https://www.youtube.com/watch?v=quIHgwuF6r4&;sns=em

0350デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 12:17:47.38ID:mbPzGGcs

データセットが少ない場合はxgboostで多かったらニューラルネット使えばOK

0351デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 12:22:57.39ID:RJ7Gigdl

発表者「この特徴量が効いてました」
聴衆「（　´_ゝ`）ﾌｰﾝ」
ｵﾜﾘ

0352デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 12:32:31.00ID:Lp8xjVA8

なんで俺の発表知ってんの？！

0353デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 13:41:09.65ID:tjP1zdkj

病気だからどれが影響与えるか知ることは意味あるだろ

0354デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 13:57:30.27ID:aVxGT+Bl

んなもん主成分分析で十分じゃね？

0355デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 14:07:09.23ID:cCtqcbdk

>>347
受診中断っておい見出し詐欺じゃねーか

0356デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 14:42:59.30ID:Ae9+iluB

>>354
自称理論屋のダメサラリーマンは仕事したら？

0357デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 20:31:11.19ID:Ccv7kUBf

pix2pixで画像いぢりたいのですが、GPUってGTX1060の6GBで回せますか?
GTX1070にしといた方が無難でしょうか?

服を脱がすフィルター作りたいです

0358デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 21:00:49.01ID:x08HX1ah

GTX1080の方がいい

0359デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 22:17:39.93ID:2FmL4hI1

>>334
k-means clusteringの亜種に過ぎないから。
元々k-means clusteringで上手くいった事例に対して多少精度は上がるけど
逆にそうではない事例においては上手くはいかない、逆に精度が悪くなる。
それにマスコミは凄いと言っているけど具体的にアルゴリズムとか説明していないでしょ。

0360デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 23:22:53.22ID:oyC8JJwB

AIAIって頭の悪いマスゴミが煽って、盛りまくった記事書いて、それを情弱が信じ込んで酷い状況だな

最近だとPFNのchainerのAI自動着色（）とかどっかで見たパクリでドヤも出る始末、これからはAIの時代になるとか戯言ツイートやアフィカス記事が湧いてるし
大丈夫か日本人?
海外でもこういうのが大量発生してるんだろうか

0361デフォルトの名無しさん

2017/02/04(土) 23:35:45.67ID:RUgrdXcX

そんなに興奮しなくてよろしい

0362デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 00:00:02.78ID:dIHobaUF

>>360
AIブームは景気の波のように何度も来ている。
「今のAIブームがシンギュラリティまで続く」という予想は
「ニューエコノミーで永遠の好景気が続く」ぐらい間違いだろう。
今のAIブームは高性能のパターン認識を実現だけで終わるかもしれない。

でもAIブームの繰り返しは景気変動ほどの実害はないよ。
演繹と組み合わせた抽象的思考が実現したら次のAIブームが始まる。

0363デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 00:37:10.47ID:+9Zhktnd

論理と確率を混ぜた推論とか、人間みたいに柔軟にデータを融合させたり（言語モデルで分類した花と、画像モデルでの花をどう関連付けるとか）、統計モデル自体を切り替えたりするような、単一の学習機以外の話題をあまり聞かない・・・・

0364デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 01:23:17.57ID:+PejzSCQ

完全な自然言語処理ができるかどうかまではたしかにわからないが
確実に頭打ちが来るとまで言えないだろう

0365デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 06:08:03.94ID:dIHobaUF

>>334
人工知能SOINNの機械学習手法は学習速度を重視していて精度はDeep Leaningより劣る。
このスレは人工知能スレではなく機械学習スレだから人工知能SOINNは注目されにくい。
Qiitaの記事は人工知能SOINNと機械学習手法SOINNを区別していないが情報がまとまっている。

超高速オンライン転移学習
http://www.slideshare.net/HasegawaLab/ssii2011-8740961
【自律学習型人工知能事例調査】東工大長谷川研究室発の「SOINN」（自己増殖型ニューラルネットワーク）がすごい
http://qiita.com/HirofumiYashima/items/b6e69170d4167659136c

0366デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 06:09:50.75ID:dIHobaUF

>>359
新聞に載ったSOINNはオンライン教師なし学習手法ではなく学習型の汎用人工知能だそうだ。
汎用人工知能SOINNの目標はパターンベース人工知能なのだろう。

SOINN：Self-Organizing Incremental Neural Network
http://www.haselab.info/soinn.html
>自己増殖型ニューラルネットワーク（SOINN）は，Growing Neural Gas（GNG）と
>自己組織化マップ (SOM) を拡張した，追加学習可能なオンライン教師なし学習手法です．

SOINNとは?
http://soinn.com/about/
>人工脳「SOINN」って何？
>人を含む動物は「脳」を持ち、運動や視覚、聴覚、記憶をはじめ、
>連想、発想、感情といった高度な知的活動まで、全て脳で行っています。
>同じように、「人工脳」は感情を除く多くの知的情報処理を担うことができる、
>学習型の汎用人工知能です。

「パターンベース人工知能」とはなにか?
http://www.slideshare.net/HasegawaLab/pbai-19256755

0367デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 07:15:07.17ID:D3Czko62

長谷川修って在日じゃない？

0368デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 07:25:02.53ID:KCFRW6Ot

>>336 ワロタ誤爆だよね
Abel's test - Wikipedia
https://en.wikipedia.org/wiki/Abel%27s_test
それはそれとして部分足し算の方法はとっても役に立つ奴だと思うので
real analysis - Prove if ... Mathematics Stack Exchange
http://math.stackexchange.com/questions/1641119/prove-if-displaystyle-sum-n-1-infty-a-n-converges-b-n-is-bounded
or
https://goo.gl/YBH9uh

0369デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 12:24:23.72ID:5OlxdBIJ

>>334
はっきり言って実績が少なすぎる。
取り上げるほどのものではない。

既存の手法より優れているかどうかの理論的なあとづけがない、かつ、ほんの数人しか手を付けてなく実行例が少ない段階なのに勝手にマスコミが取り上げて騒いでるだけ。

0370デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 13:02:22.57ID:4tZEJdYq

>>369
日本だと理論が優れているかではないんだよ
どれだけ政治力で採用できるかでしかない
セキュリティフォントもそういう仕組みでできているし

0371デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 13:09:25.57ID:Ms5Wpsx7

ビックリするくらい人工知能に飽きてきてワロタw
なんか馬鹿らしくなってきたw普通に明日から仕事頑張りますwww
機械学習？要らねえっすわ(´・ω・｀)

0372デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 13:14:50.68ID:+MDXuZ60

人工知能に変わる言葉が必要だと思う
あきらかに知能じゃないし

0373デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 13:44:42.82ID:iQ4qqO8F

>>360
PFN みたいに迷走してるとこを代表例にするなやw あそこはパクってドヤ顔するだけじゃんw

0374デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 13:46:52.50ID:iQ4qqO8F

>>371
さよなら～ (^O^)///

0375デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 13:48:50.10ID:iQ4qqO8F

>>372
良いとは思ってないが、ビッグデータよりマシじゃね。少なくとも客の引き合いは滅茶苦茶増えた

0376デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 13:59:48.18ID:e8uN1lf2

機械学習は金がかかるのが弱点。
クラウド課金がきついんで、自前で Tesla を買うか思案中

0377デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 14:08:18.79ID:iQ4qqO8F

K80 使ってるけど、すぐに物足りなくなるぞ

0378デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 14:09:52.65ID:Ww22+xsq

顧客「なぜこのような結果になるのでしょうか？」
ベンダー「人工知能が計算した結果なのでわかりません」
顧客「(´･∀･`)ﾍｰ」
ｵﾜﾘ

0379デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 14:20:01.24ID:0spimbS2

>>378
言いたいことは分かるが、AIブームに乗り遅れないことが大切で早急な結果は求めない客もいる

0380デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 14:56:34.91ID:jzd4lUd3

VRと同じ
使うこと自体が目的で、使う目的はどうでもいい

0381デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 14:56:45.33ID:IfqxbMFN

>>369
マスコミは金払えば取り上げるから有効かどうかの指標にはならない

0382デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 14:57:43.63ID:IfqxbMFN

>>376
その投資分を回収できるの？

0383デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 14:59:06.62ID:0spimbS2

今のマスゴミなんて単なる広告媒体でしかないし、そもそも技術が分かるはずない

0384デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 15:04:32.70ID:e8uN1lf2

>>382
それは何とも… ただ、高スペックな GPUなしでは実用的なモデルのトレーニングは無理なんで。

0385デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 15:11:03.45ID:IfqxbMFN

>>384
トレーニング後の運用はCPUで足りるのかな？

0386デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 15:16:37.85ID:e8uN1lf2

>>385
それはケースバイケースかと。
自分が扱ってる範囲内だと運用はCPUでもいける、もちろんGPU使えるならベターだが

0387デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 15:43:24.77ID:CY/qlqbs

こんにちは
ディープラーニングで回帰問題（材料となるデータを入力してある値を予想するようなこと）をしたいのですが
応用例や実装が載っているサイトはないですか？？？

0388デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 15:47:41.54ID:1jtkPm7i

>>372
AI

0389デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 15:49:21.67ID:IfqxbMFN

>>387
なんでディープラーニング？
普通に重回帰分析とかでいいんじゃね？

0390デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 16:02:49.97ID:CY/qlqbs

非常に言いにくいのですが，流行りのキーワードを取り入れたいということになります
結果は正直うまく行かなくてもいいので，とりあえず動くようなものを作りたいです

0391デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 16:05:54.65ID:0spimbS2

>>390
それなら定番の deep learning フレームワークのチュートリアルを見れば回帰の例も出てるよ

0392デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 16:44:33.90ID:CY/qlqbs

すみません
本格的に無知なので定番のやつと言われても分かりません
どのページあるのか教えていただけますか？？？

0393デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 16:51:17.27ID:7JTQPqgT

マテリアルインフォマティクスか。
言葉だけは流行ってるな。

0394デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 16:58:09.34ID:5OlxdBIJ

>>370
頭悪いな。
なんで事象が違うセキュリティフォントを例にあげるw
最初に実績がないって言った。
それが全て

数人がやってみて効果があるなら広まるさ。理論を上げたのはバックアップがあるならなおのこと広まりやすいって話だよ

0395デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 17:00:01.31ID:5OlxdBIJ

>>392
『ゼロから始めるディープラーニング』買え。それですむ

0396デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 17:06:34.86ID:RbGNMM7m

>>392
無理しなくていいよ

0397デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 17:20:44.45ID:CY/qlqbs

『ゼロから作るDeep Learning』は評判もよさそうで気にはなっていました
しかし，サンプルを見たところ『誰のための本ではないか？』の節に「本書は，主に画像認識を主題にしています」とあったのでこれは役に立たないだろうと判断したのです

https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/81Ggww6cNRL.jpg

0398デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 17:31:50.68ID:yBpmeKwE

>>395

行列の積を行列の内積と書いているのはなぜなのでしょうか？

0399デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 17:39:47.44ID:RbGNMM7m

偏執者

0400デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 18:52:58.21ID:jzd4lUd3

>>397
じゃあ買わなくていいよ

0401デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 20:16:08.35ID:dIHobaUF

>>369 >>394
特許検索ページで「長谷川　修東京工業大学」で検索したら21件ヒットする。
そのうち7件がSOINN関連特許でSOINNの基礎技術は特許で固められていた。
特許が絡むSOINNは今後も東工大とSOINN株式会社しか研究しないだろう。
一方でDeepLearningは大勢が研究して途方もない速さで進歩していく。
ソフトウェア特許は計算機科学にとって有害すぎると思う。

特許・実用新案、意匠、商標の簡易検索
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/web/all/top/BTmTopSearchPage.action
特開2014-164396　(LBSOINN)
　　【課題】学習結果について優れた安定性を有する。
特開2012-084117 (転移学習)
　　【課題】オンラインかつ追加学習が可能な属性の学習及び転移を実現すること。
特開2011-086132　(連想記憶)
　　【課題】連想記憶システムに要求される機能に関して、
　　従来より優れた性能を持つ連想記憶装置を提供すること。
特開2008-305129 (推論)
　　【課題】入力パターンを実数値ベクトルにより表現することができると共に、
　　連言、選言、否定を含む任意のｉｆ－ｔｈｅｎルールを
　　自己増殖型ニューラルネットワークによって学習させることができる
　　推論装置、推論方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
特開2008-299644 (追加学習)
　　【課題】ノードの数を事前に決定することなく、逐次的に入力される
　　新たな連想対を既存の知識を壊すことなく追加学習することができる
　　連想記憶装置、連想記憶方法、及びプログラムを提供すること。
特開2008-299640 (時系列学習)
　　【課題】状態数及び各状態の出力分布を自動的に決定して、
　　時系列データの頑健なモデル化をすることができるパターン認識装置、
　　パターン認識方法、及びプログラムを提供すること。
特開2008-217246 (ESOINN)
　　【課題】高密度の分布の重なりを持つクラスを分離できる情報処理装置、
　　情報処理方法、及びプログラムを提供すること。

0402デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 20:29:07.19ID:e8uN1lf2

soinn の専用スレでやってくださいな、自演臭や宣伝臭が酷いわ

0403デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 20:30:05.17ID:jqkSsLKy

SONIN、しつこいわ

0404デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 20:31:27.87ID:jqkSsLKy

>>392
いや、本の名前を言ったわけじゃないのだが…
tensorflow でも chainer でも好きなフレームワークのチュートリアルを見たら、という話し

0405デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 21:10:50.67ID:dIHobaUF

>>402
機械学習実装時に回避が必要なソフトウェア特許がなぜ宣伝に見える?
>>401は自己増殖型ニューラルネットワークには地雷があるという話だよ。

0406デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 21:20:33.42ID:A4u3TAD4

>>405
他にもAIに関する特許があるんじゃね？

0407デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 21:31:45.54ID:Oin6oDw+

とりあえずSONINからいったん話題をずらして。
興味もないのにクローズアップされるとただただ不快だわ

0408デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 22:15:11.89ID:4rlIAJol

今の特許庁は特許ゴロの標的になってるぐらい審査がザルだからな
特許も無効審判ができるし、既に出してれば絶対有効な訳でもない
裁判になっても100%勝てるソフトウェア特許なんてないでしょ
freeeの糞特許なんて笑うレベル

0409デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 22:24:08.90ID:+9Zhktnd

ジャスラックの件といい、ITと機械学習を駆使して知的財産保護の仕組みを作り直せばいいのに

0410デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 23:01:48.46ID:t4o4fake

すでに投資詐欺化が進んできてるよな

0411デフォルトの名無しさん

2017/02/05(日) 23:27:46.85ID:wsJHd5fy

そこでブロックチェーンだっちゃ(´・ω・｀)

0412デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 00:22:41.08ID:IEnwuIUq

プログラムに自動で売買させる仕組みを商品として売るのはどうかと思うな

0413デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 01:29:36.76ID:zT6fFoQQ

>>397
>これは役に立たないと判断した
なんかもうね。頭が悪そう

0414デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 01:49:24.29ID:xXqB25Ef

どうして何一つわからない人間が偉そうに判断できるのかっていうね
何でもそうだけどまず試してみて、そのうちで少しずつ、なんとなく覚えていくってプロセスというかスタンスというか
そういうのが欠けてるんじゃないかと
否定から入られるとイライラする

0415デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 02:08:42.76ID:ZxuCCyJu

2chだと特にそういう人が多いように感じる
実際に話しても同じような感じなのだろうか…

0416デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 04:27:07.05ID:Ql7kv0hV

どうせコピペしか出来ない高卒様が人工知能に興味を持ったんでしょ
そんなわけでそのものズバリのコードが載ってないと駄目な人なんだよ

0417デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 07:30:28.02ID:WEnjlJK0

もう世間はお腹いっぱいで興味なくしつつあるようだw

0418デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 08:10:49.83ID:b1xOPHK2

SOINNのヤツ、書き込みしても誰にも相手にされなかったから自演しちゃったかｗ

ID:CmWPA7NT
ID:dIHobaUF

0419デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 10:41:02.27ID:JcpLqgVq

時系列データのコンテストってあんの？

0420デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 11:43:32.75ID:CqODUp8S

>>418
ハズレ。
自分が興味ない話をする人は同一人物と考えるのは間違いだ。
SOINNはDeepLeaningスレなら範囲外だが機械学習スレなら範囲内だ。
オンライン学習を独自実装するならSOINNも調べることを勧める。

どのIDが同一人物か知りたければこのスレの書き込みの特徴を見てくれ。
他人のレスに食いついて複数URLを貼る奴がずっといるだろ。

0421デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 11:46:12.73ID:CqODUp8S

>>419
去年こんなコンテストがあった。

CIF 2016
http://irafm.osu.cz/cif/main.php
Cognitive Toolkit Helps Win 2016 CIF International Time Series Competition
https://blogs.technet.microsoft.com/machinelearning/2016/11/30/cognitive-toolkit-helps-win-2016-cif-international-time-series-competition/

0422デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 11:47:25.62ID:KGE9Wt6X

>>419
kaggleとかにないの？

0423デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 12:20:29.05ID:uiLR/Npi

>>419 あるよ

>>420
本当にしつこいな…

0424デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 12:26:50.55ID:7u4shWnO

こんなスレでひたすらぶっこむしかないなんて、余程切羽詰まってるんだろうな

0425デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 12:32:53.61ID:nJ/WruVK

リンクはる奴もいい加減
ほどほどにしてくれ
理由は>>407に同じ

0426デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 12:35:40.58ID:fq9Ge55X

>>420
そういう問題じゃないことに
いい加減気づけよ

0427デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 12:39:52.80ID:3xvcnO0B

>>422
kaggleは時系列だろうが何だろうがブースティング最強だからあんまり関係ないかと

0428デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 12:48:49.27ID:nJ/WruVK

もっと客観的な理論がしっかりしていれば食いついてもいいが、他人が作ったご都合主義のルール押し付けられても魅力的に映らないな

0429デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 14:43:10.13ID:CqODUp8S

>>428
アドホックな手法を嫌う所はム板の他のスレと感覚が違うね。
Chainer日本語ドキュメント不足を叩く人がたくさんいるのを見て
このスレもとうとう普通の開発者が主流になったと思っていたよ。

0430デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 22:22:10.72ID:nJ/WruVK

知らんがな。
実績がないならとっとと失せな。

0431デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 22:24:15.59ID:IEnwuIUq

chainerは機械学習スレ公認のライブラリだ
chainerを叩くやつは失せろ

0432デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 22:28:20.51ID:OoHmL9ho

アホ同士仲良く

0433デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 23:06:57.72ID:nJ/WruVK

くっだらないアルゴリズムで会社立ち上げたのはいいけど、すでに数年経ってるよね？何か社会にインパクト残せましたか？

なんかもうDLの登場で淘汰されそうに見えるんですけど大丈夫ですか？

0434デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 23:08:00.10ID:UTIkwKgL

意味分からない。
最初からKeras使った方が良くない？
流石日本人。Chainer好きすぎでしょ。

0435デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 23:24:10.75ID:avFoGmjR

>>433
PFN最大のメディア露出はpaintschainerだからな
初めの記事は初心者がわりとできたとか、qiitaで完全に煽ってたが
実はPFNで会社としてやってたっていうオチ、（会社ページもそれように準備してる

モデルはpix2pixの殆どパクリ、結果もお察しレベルという、情弱ホイホイにしかなってない

0436デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 23:27:51.35ID:nJ/WruVK

会話が噛み合ってないんだが‥‥

0437デフォルトの名無しさん

2017/02/06(月) 23:59:08.97ID:CqODUp8S

>>435
pix2pixという先例をChainerで再現してみた、という事なのだろう。

できそうなことはだいたい出来る、「ある意味で汎用???」ニューラル・ネット、pix2pix登場
http://d.hatena.ne.jp/shi3z/20161125/1480024995
pix2pix(GAN)を使ってモノクロのおそ松くんをカラー画像にしてみた
http://t-nkb.hatenablog.com/entry/2016/11/26/120255

0438デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 03:23:49.94ID:zmRPeIX6

いやあ、いつ見てもここは有意義な議論で盛り上がっているなあ

0439デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 06:38:28.43ID:AU8XaAK1

>>433
>なんかもうDLの登場で淘汰されそうに見えるんですけど大丈夫ですか？
他の機械学習アルゴリズムはDeepLearningに淘汰されるからもう不要だと考えている?

DeepLearningは学習時間が長いのでオンライン機械学習では他のアルゴリズムも使われる。
Chainerを開発したPFNもJubatusではDeepLeaningを使用していない。
『オンライン機械学習』は18ページ分だけがDeepLeaningで後は別のアルゴリズムの解説だ。
DeepLeaningが他のアルゴリズムを淘汰するのは学習が今より数桁速くなってからだろう。

Jubatus : オンライン機械学習向け分散処理フレームワーク
http://jubat.us/ja/
>株式会社Preferred NetworksとNTTソフトウェアイノベーションセンタが共同開発
アルゴリズム - Jubatus
http://jubat.us/ja/method.html
>このページでは、各サーバで使用されているアルゴリズムの詳細について説明する。

オンライン機械学習（機械学習プロフェッショナルシリーズ第1期）発売のお知らせ
https://research.preferred.jp/2015/04/olbook/
「オンライン機械学習」　サポートページ
https://sites.google.com/site/daisukeokanohara/kodansha_online_learning
目次でいうと「発展編深層学習で使われるオンライン学習」だけがDeepLeaningの解説だ。

0440デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 06:48:17.63ID:HFZQg08c

>>439
433の前半部分に答えないのはなぜですか？今の状況になっているのは何が原因ですか？

0441デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 07:25:02.22ID:qML7uUEd

くだらない会社＝SOINNのこと？

0442デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 07:35:00.31ID:HFZQg08c

くっだらないと言ったのはアルゴリズムのほうだよ

0443デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 07:39:35.16ID:AU8XaAK1

>>440
>答えないのはなぜですか？
うわー厚かましい。全部他人に調べさせるつもり?

0444デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 07:42:08.34ID:HFZQg08c

別に調べなくていい。
知ってる範囲で実績なんか有りました？あるわけないと思ってるんですが

0445デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 08:59:02.31ID:AU8XaAK1

>>444
どうして何も調べずにそこまで思い込めるの?
2015/04/02の記事ではスタッフ5名だが今は19名に増えているから仕事はあるのだろう。
名前が出ている所だとNTT　Comが採用、セブン銀行が実験済、ソシオネクストが共同事業化を目指す。

12年もの研究成果を商品化した人工脳。人間が操作している動画を見せるだけで学習してしまう！
http://www.dreamgate.gr.jp/news/3661
>防災系の研究機関をはじめ、建設業、製造業、金融業、小売業、広告業などいった幅広い分野で、
>数十社が導入を決定もしくは検討している。
>スタッフ数：5名

クラウド上のAIでIoT関連ビッグデータを迅速に精製・分析する「CLARA with SOINN」(仮称)を開発
http://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2015/20150331.html
AI(人工知能)が家計を分析し、節約できるポイントを教えてくれる「節約アシスト」機能を開発
http://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2015/20151217.html
セブン銀行、ATM内紙幣の増減予測精度を向上のため、人工知能を活用する実験を開始
https://iotnews.jp/archives/19971
SoCセンシング技術と人工知能の融合による事業化のトライアルを開始
https://www.socionext.com/jp/pr/sn_pr20160831_01j.pdf

0446デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 11:28:11.61ID:vUj4Lbh2

soinnとpfn の業者の競演！

でもみんなはtensorflowとkerasを使ってますw

0447デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 11:30:24.24ID:E8I3FKSQ

SOINNはコテハンかなにかつけてくれないかな

0448デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 11:42:18.10ID:n4qZx+3Y

会社としてどっちも上手くいってないのかな、と思わされる
廃れたり、流行ってもいないのに、匿名掲示板で執拗に業者の名前を出すのは違和感がある

>>447
同意。

0449デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 11:49:41.93ID:dAZo4XH3

日本の島国根性丸出し、狭い日本だから業者の工作で何とかなると考える。
ＳＯＩＮＮとやらは過去にさんざんスレを荒らしておきながら、今更何を言ってるんだ、という感じ。手段を選ばなくなってきたな

0450デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 11:57:09.46ID:vUj4Lbh2

昔ruby が rorをきっかけに流行ったけど、あれは欧州発じゃなかったかな
日本ローカルで無理やり流行らせでも今どき意味ないんだよ
github のスター数とか見れば何が伸びているか一目瞭然だろうに
tensorflowは別格としても、chainerとか昨年殆ど増えてない。
逆にkeras の伸びは異常。もう勝負はついてる

0451デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 12:01:11.19ID:DrDEvIw0

>>450
chainerとかtensorflowとかを使う人が増えると
それらを開発した会社はどんな金儲けができるの？

後に有償化とかサポート料とるとか？
コンサルみたいな事をやるとか？
コンサルは自前のライブラリじゃなくても良くね？

0452デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 12:30:53.38ID:n4qZx+3Y

>>451
横からだが、会社の立ち位置で違うでしょ、グーグルはAI産業で世界支配したいだけかとw
chainerは今となっては良くわからん
社内ツールではあるのだろうが

0453デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 13:29:25.73ID:lLJHTjqa

>>451
PFN：我々のフレームワークはここまでできる、何か仕事くれ（社員５０人日本ベンチャー

google：社内で使って十分儲かったし新規性ないから置いとくわ、良い改良や人材発掘、儲けネタがあったら買い取るから、お前らどんどん使えよ（社員５万超えで世界展開

開発研究分野は資本第一だからな
アリと巨人の戦いだよ、もうどうしようもない

0454デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 13:47:32.36ID:SgEJ8zKd

>>451
453 さんの言う通りだと思う。憶測だがchainer は最初は有償化も考えてたかもな、今となっては無理だが
あと、コンサルやるなら今後はtensorflowやるしかない

>>453
pfn って50人もいるのかよwww スポンサーはいるにしても、そりゃ食わせるのマジで大変だわ。
google は tensorflow で出し惜しみしてるのが分かっちゃうのがな、仕方ないけど

0455デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 15:05:15.66ID:AU8XaAK1

>>449
過去の経緯があることを教えてくれてありがとう。
過去スレを調べたらpart6からSOINNを連呼している人がいた。
part8の494がすでに適用限界を指摘しているのに無視している。
>>334は連呼している人だから回答したら自演認定されたんだね。

0456デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 15:08:06.38ID:AU8XaAK1

>>454
XNOR-NetをFPGAに実装したら相当な速度向上を期待できる。
GoogleがTensorFlowで出し惜しみしてるからこそ
KerasとAPIコンパチなFPGA対応独自ライブラリに商機があると思う。

[Survey]XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
http://qiita.com/supersaiakujin/items/6adaf9731c9475891911
AWS で FPGA 利用可能インスタンスが登場
http://qiita.com/shirono_kei/items/4c6cf757e8ad1b85394d

0457デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 15:10:58.13ID:fYirtQp+

アルゴリズムなんて研究者にまかせて、最新技術を何に使って売るか考えたほうが儲けにつながる

0458デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 15:45:42.92ID:NN+t+4r8

儲かるならこんなとこに書かないで黙って儲かる作業をするだろうｗ

0459デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 16:09:56.50ID:rbbJBTTu

儲かり過ぎて暇なんだろ

0460デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 16:10:31.42ID:+BEvB8ce

part8の494コピペ↓

0494 デフォルトの名無しさん 2016/07/03 03:23:12
このスレでやたらSOINNを推す人がいるが、あれは単に
他のデータと類似度が低いデータを間引きする条件を付けた
クラスタリングに過ぎないぞ。
だから元々クラスタリングで上手くいった案件なら上手くいくが
そうじゃないと全然上手くいかない。
また、データを間引きする条件は二つの自由パラメーターに依存するが
その設定は試行錯誤するしか方法が無いし、しかも結果がかなり変化する。
考案者は深層学習に対抗して人工脳と言っているようだが
人工脳とはとても言えないし、それいぜんにデータマイニングとして
危なっかしくて使う気がしない

0461デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 16:13:58.46ID:+BEvB8ce

アルゴリズムがクズ過ぎる

0462デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 16:43:36.89ID:Q9b5inZU

>>460
クラスタリングなんて、なかなか上手くいかないだろう。アイリスみたいな教科書に載ってる例ならともかく

0463デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 17:15:25.34ID:+BEvB8ce

出荷品の試験データで使ってるが、
階層的クラスタリング、k-means、主成分分析何れも同じ結果にはならないけどそこそこいい感じで分けてくれてる。

0464デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 17:47:27.79ID:KdLqoFSe

そりゃー試験データが表してる現象が割と低次元に収まってるからでしょ

0465デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 19:48:19.91ID:+BEvB8ce

勝手に決めつけんな30次元越えとるわ

0466デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 19:52:43.52ID:+BEvB8ce

個人的には主成分分析で軸変換したした後に階層的クラスタリングで分けるとだいたいこちらが意図した区分になるから一番気に入ってる

0467デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 19:57:47.47ID:+BEvB8ce

失礼。話がズレてるな。

0468デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 20:04:47.96ID:KdLqoFSe

低いか否かは主観的な相対評価
個人的には100次元以下なら低次元だ

0469デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 20:08:02.54ID:+BEvB8ce

>>468
ハイハイ。
ところであなたは上のよくわからん会社の推進者？違う？

0470デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 20:31:17.96ID:tqKb1OHT

なんか沸点低いやつ多いな、ID真っ赤にして騒ぐなよ

0471デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 20:51:34.18ID:Q9b5inZU

それだけ KUSOINN 業者に不愉快な思いをしてるということだろ

0472デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 20:56:55.21ID:e1DCZVck

>>471
いや嫌いな人ってより、KUSOINN業者本人が暴れてるっぽいな
2ch好きなのかねKUSOINNは

0473デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 21:23:13.67ID:KVZ8n1A+

機械学習スレではSOINNちゃんのマスコットデザインを募集しています

0474デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 21:41:08.14ID:t6CxBdTu

いくら騒ごうが、NHKの教育番組でやってるニッポンすごい系の番組ぐらいしか取り上げてくれないだろう

0475デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 22:23:19.22ID:Q9b5inZU

>>472
2chくらいしか暴れる場所がないんじゃないか。相手してもらえてるか微妙だがw

0476デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 22:47:06.47ID:SDEt56nj

SOINNをまだNGにしてないの？

0477デフォルトの名無しさん

2017/02/07(火) 23:06:54.64ID:+BEvB8ce

KUSOINN(クソー員)
ナイスラベリングですね。

いやアルゴリズム見ちゃったけど、あまりに酷いなと思いました。こんなん世に出しちゃいけないと思た。

0478デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 00:47:13.96ID:wU6xFcF1

ゼロから作るＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇやってたらＰｙｔｈｏｎ３やんけ
２しか入れとらんのに・・・

0479デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 01:25:03.42ID:TSafXTM/

釣れますか？

0480デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 02:53:35.09ID:ncnC+4k7

機械学習関係なくPython使うなら3系も入れとこうぜｗ

0481デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 07:55:26.77ID:v3NHLy3A

いつもスルーしていたのに
ID:dIHobaUF
が食いついたので面倒くさくなったな。
話題ごとにいつも微妙な記事や論文をリンクする人なんだろうが
題名だけで判断するのじゃ無くて内容も自分で咀嚼してから紹介してくれよ。
荒らしと変わらん

0482デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 10:38:00.66ID:FFpLNO8i

いやお前今回もスルーしろよ
何蒸し返してんだバカ

0483デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 10:57:07.14ID:QqLFWIn7

ソインをNGにするだけだろ

0484デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 15:09:08.16ID:DJGUrx55

>>481
同意

0485デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 16:18:36.08ID:fGXhImwi

＋１

0486デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 17:07:00.72ID:xkJmpAz+

アホ++

0487デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 17:10:23.19ID:v3NHLy3A

>>482
あんたもウルサイよバカ
あの件自体のみだったら本来スルーするつもりだったけど
いつもずれた論文を紹介する人の方が煩かった＆炎上補助したので
敢えて書いたんだよ

0488デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 17:14:19.24ID:m1AbiNSr

>>487
良く言うよ、最近ネチネチと繰り返し同じ事を書いてるじゃんwww

0489デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 19:47:38.69ID:R/FUqnhp

ロボット研究なんですが、機械学習ってこれから需要あると思いますか？
用途絞った汎用品ならライブラリ既にありますよね特に認識系
本職のデータサイエンティストが自作したのより、後に出た汎用オープンソースの方が精度高いとか普通みたいですし

組み込み系か、機械学習どっち担当するか選ばないといけないのですが
組み込みのが潰しが効きそうな気がしてます

0490デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 20:22:02.10ID:foCnK0M2

>>489
http://gigazine.net/news/20160310-google-deep-learning-robot/
こういうの？
組み込みはあんまり詳しくないけど、例えば、学習済みのニューラルネットワークを組み込み用に軽くするコンパイルとかあるらしいからそういうのもいいかもね

0491デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 20:28:05.71ID:DJGUrx55

>>490中途半端で無責任なレスだな。どっちかを聞いてるのに。学生さんだろ？

組み込みをやったほうがいい。
俺なら両方、あるいは、食いっぱくれない片方やりながら興味ある残りをやる。

0492デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 20:30:09.92ID:DJGUrx55

後者は余裕があるときに＋アルファで

0493デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 20:43:29.08ID:ExhN203R

>>491中途半端で無責任なレスだな。需要も聞いてるのに。学生さんだろ？

0494デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 20:49:21.85ID:ZcmYVbFB

>>489
日本を正しく書くことが重要、ここで進路相談したいのならどうかしてるぞ

0495デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 20:50:41.15ID:DJGUrx55

は？組み込みと答えたはずだが？

0496デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 20:53:37.39ID:DJGUrx55

需要なんて圧倒的だろ？
機械学習なんて大手が試しにベンチャーに依頼してやってるだけ。

0497デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 20:59:25.42ID:ncnC+4k7

ID:v3NHLy3A
ID:DJGUrx55

おまえらコテ付けてくんない？NG登録するから

0498デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 21:00:19.13ID:LcA8vNTa

好きなものやれ

0499デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 21:00:44.03ID:foCnK0M2

>>495
「ロボット」に関して「これからの需要」を聞いてるっぽいけど、>>491 はその答えになってないように見える >>496 もロボットの話じゃないっぽいし

0500489

2017/02/08(水) 21:32:16.71ID:R/FUqnhp

あー、なんか荒れるきっかけになってすいませんでした
卒研の作業分担で選べるんですが、言語や覚える内容も違うし、将来の就職的にどっちに力を入れるべきかの話でした

機械学習は注目集めてるから現場の方は特需になってるのか聞きたかったんですが、市場数的にはやっぱ組み込みですよね
機械学習の方が未開拓ぽくて面白そうではあるのですが

0501デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 21:35:41.02ID:P1wk38X6

機械学習は後から独学でも勉強できるが、組み込みはどうなんでしょ。

0502デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 21:39:51.26ID:A6kSQ0HR

ガイジが毎日のように騒いでるだけだから気にしなくていいよ

0503デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 21:43:22.01ID:y03b+jpV

画像処理だとディープラーニングはもう成熟の域に達してるから
むしろ画像処理屋なのにディープラーニング知りませんだと死ぬと思う

0504デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 22:06:46.41ID:4PTZ8pzf

そもそもの認識が間違ってる

機械学習で特徴抽出してその結果から汎用のライブラリを作る

オープンソースは置いといて一般的にどこかの研究結果をもとにして
組み込み向けに企業が製品を泥臭く作る
確かに製品のほうが精度高いだろう
研究は現場で使う用のライブラリは作ろうとも考えてないから

でもこれを読んでどっち側に行きたいと思うだろうか

0505デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 22:08:20.28ID:4PTZ8pzf

スマホを作る側と使う側に差があるとは思わないか？

0506デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 22:18:29.92ID:azePBHWn

機械学習に数学がいらないと思っている時点で、何言っても無駄

0507デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 22:26:59.13ID:5qrRoQxh

NNに限って言えば、実際問題あんまり数学は必要ないよな
あえて言うなら損失関数から積算を減らすためにちょっと高校数学の域を出るテクニックが要るぐらいで、それもしないんだったら高校数学で十分だろう

0508デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 22:29:09.54ID:4XEv32fU

そいつにはさわるな

0509デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 22:37:20.78ID:U2uAyM9y

本職のデータサイエンティストってコンサルやで
成功するには情報科学以外のスキルのほうが重要

0510デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 22:54:47.24ID:OXe05Gfs

企業では機械学習だけができる人間はいらない。

0511デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 23:00:51.48ID:qO3OS2QJ

この国ではデータサイエンティストというのは暇を持て余した無能な社内SEの別名
有能な奴は現場で本業をバリバリやりながら片手間でデータ分析やって成果出してる

0512デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 23:03:06.31ID:yMp58dr0

>>510に同意
就職考えるんなら機械学習はメインにしない方が良い
上で述べたとおり興味があるなら＋αで

この＋αが後々、役に立ったりする。
(そこに数学的な知見があるとあれこれ理論的に考えながらコード開拓できるかもって感じかな)

0513デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 23:03:44.80ID:yMp58dr0

>>511
あれ？
俺のこと言ってる？？

0514デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 23:33:12.40ID:brof3Zxw

そもそもこのスレの住人の職業が怪しいわけだが
大体がIT土方かweb屋だろ、メーカーの人とかいなそう

0515デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 23:37:47.99ID:yMp58dr0

機械設計のエンジニアはいるべ

0516デフォルトの名無しさん

2017/02/08(水) 23:51:19.73ID:y03b+jpV

異分野を専門にしてる技術者がツールとして機械学習を利用しているって状況が多いのかな。
それだと機械学習の専門家を一人雇うより、研究者に定期的に最新ニュース送ってもらうのが丁度いいのかもね
本の知識じゃ遅すぎるし

0517デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 00:03:44.67ID:7FoBOchR

ニューラルネットって不可逆の圧縮技術であって機械学習はその中で操作する世界と錯覚してしまう。
射影の世界で操作しても次元に囚われる。
四則演算や確率で次元の壁を越えられるのかね？

0518デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 00:04:26.34ID:sZ6wUYl0

機械学習マンが関数をこねくり回して数百円稼いでいる間に
ビジネスパーソンがExcel分析で売上を数百万円アップさせるのであった

0519デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 00:22:23.15ID:LGPNDAdH

>>517
ブラックボックスな手法では次元の壁の前に稟議の壁を越えるのが困難

0520デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 00:46:30.30ID:6HP+6G8P

ウチはEC業界やから何でもありやぞ
レコメンドとかディープを取り入れるようになったで

0521デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 06:26:40.49ID:obWIFOc9

最近できたfaceappってアプリあれどういう方法使ってんだろうな
vae使ってるんだろうけどあんなに綺麗に再構成できる技術あるのかって感じだわ

0522デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 07:15:24.09ID:VOHGzUqo

vaeじゃなくて3d facial model reconstructionしてからのmorphじゃない？

0523デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 07:49:21.19ID:+iODvrJq

>>514
まだメーカーを信じてるの？
メーカーの技術者なんてリストラされまくったよ

0524デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 07:53:31.64ID:Sw0uz+px

ここみたいに具体的なプログラミングから外れたスレの住民はプログラマ少ないんじゃないかな
プログラミングできないだろこいつってようなレス多いもん

0525デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 08:17:30.14ID:OzhSbJXL

プログラマじゃない人がいるのは確かだな。
でも少なくとも keras や TFの話しをしている人はプログラマでしょ。俺もそうだが

0526デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 08:22:42.26ID:OzhSbJXL

>>523
関わっている限りではメーカー系のエンジニアは本当に酷いのしか残ってないな。
パソコン事業から撤退しているから当たり前なんだが。
メーカーの場合、元々優秀なやつは現場はそこそこにして出世しちゃうけどな

0527デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 09:00:40.44ID:zzVCq8Za

自分は材料メーカーで実験と物理シミュレーションしてたけど、
機械学習もするようになったわ。
まだDLによる画像処理と各種クラスタリング試してるぐらいだけどさ。
これまでの実験、解析、シミュレーションにインフォマティクスが入り込んできた感じ。

0528デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 09:14:11.49ID:+iODvrJq

大手メーカー以外の製造業だと機械学習に手を付け始めた感じ。良く相談を受ける

0529デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 09:26:34.84ID:zpfU6LMz

>>527
専門分野が特化されたメーカーさんだと機械学習の使いどころは多いだろうね

0530デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 10:20:49.74ID:3lTXMdS6

真板でやれ

0531デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 13:38:32.91ID:uB3aGXgS

>>530
別にスレチだとも思わないが

0532デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 13:43:18.05ID:Cuhx9kMx

イタチｗ

0533デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 14:33:13.60ID:dTuvJyk9

ごっこ

0534デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 15:05:48.11ID:HO82CFZs

無人自動車の公道実験がようやくできるようになった、運用面でAIの実用化はまだまだ先の話

0535デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 15:28:56.15ID:HO82CFZs

AIの法的課題、議論も始まっていない
http://www.bizlaw.jp/legalcuttingedge_02_01/

0536デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 16:29:52.23ID:KKR+pVf0

このスレ内でTensorFlowを仕事で使っている人がいるみたいだけど
Caffeを使っている人いる？

0537デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 17:36:24.57ID:996fhfPu

MNINSTデモと数式見て何を言ってるかさっぱりわからない状態の人におすすめの書籍ありませんか?
web会社で一ヶ月勉強して、データ分析して不正検知やレコメンドの精度上げてって言われたんですが

高校数学すら怪しい30のオッサンです
もう時代の変化についてけなそう、いっそのこと配送オジサンになろうか。。。

0538デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 17:45:08.95ID:UAXZfC4V

>>537
使用できるプログラム環境は？

0539デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 17:57:57.32ID:996fhfPu

>>538
特に縛りはないです
Linux, TensorFlow, pythonで始めてみました
個人スキルはphp, javascriptの各フレームワークくらいです

0540デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 18:50:05.98ID:6HP+6G8P

正直自力じゃ厳しいレベルやろ
レコなら協調フィルタリング使うことをおススメするで

0541デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 19:06:50.58ID:viSTMfSk

変に回り道しないで関連してる論文を読めばいいんじゃないだろうかっていつも思う
わからないことはその都度調べて潰せばいいし

0542デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 19:21:36.90ID:3kyz0b3F

馬鹿には無理なので諦めろ

0543デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 19:40:15.23ID:apj25ir7

>>539
数学の基礎力がよく分からないので、なんとも言えないけど
業務で利用できそうなコードやライブラリ、方法論を決めてしまい、
分からない数学のところをメモして、大型書店で直接自分が読みやすそうと感じた本を
ケチらず買うのが一番いい。

ただ、一ヶ月で勉強するのは恐らく無理だから上司と相談した方が良い。

0544デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 20:33:58.41ID:M0tGJUVB

>>519
稟議の壁wワロタ
実際そのとおりww

0545デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 21:07:12.14ID:3e2LNYU0

>>537
異常検知を扱う本は他にもあるが異常行動検知を明確に扱う本はこれしか見つからなかった。

データマイニングによる異常検知
https://www.amazon.co.jp/dp/4320018826

レコメンドは人工知能学会誌連載「推薦システムのアルゴリズム」がネットで読める。

推薦システムのアルゴリズム
http://www.kamishima.net/archive/recsysdoc.pdf
【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ
http://qiita.com/haminiku/items/f5008a57a870e0188f63
レコメンドに浸透していくDeep Learning：大手サービスの実用例から最新アルゴリズムを概観する
https://deepage.net/deep_learning/2016/09/26/recommend_deeplearning.html

0546デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 21:13:03.57ID:Z63T9jhG

社内便の配達屋になりなさい、ストレスないぞ

0547デフォルトの名無しさん

2017/02/09(木) 22:19:55.63ID:SH4Ag0JH

抹茶の公開してるソースで学習させてみたけど
まともな顔出力するようになる前に同じ画像しか出さなくなる破綻の方が先に来るね
世代を重ねすぎるとそうなるのはdcganの性質らしいけど学習できないのは何でだろう

0548デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 00:12:44.37ID:7u4Y19wH

>>518
割とマジでこれ

0549デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 00:37:41.33ID:5oKSVrhd

機械学習なんてこのレベルでいいんだよ
http://www.shuukei.info/imas_cg_words/

Jubatusいいよ。web屋が集合論のしゅの字も知らないレベルでMySQL使ってるのと同じ感じで使える

0550デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 01:04:09.02ID:S+ty3HI4

機械学習に数学はいらない

0551デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 01:21:34.26ID:3Vq9YPJ0

余計なお節介かも知らんが、リコメンドこそ人間の書いたプログラムを超えるのは難しいぞ・・・・

0552デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 01:27:04.81ID:YbxYUTFH

>>550
ハイハイ乙乙。
でも数学のおかげで今の機械学習が存在して、飯食えるんだってことは知っといてね。

0553デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 02:08:21.89ID:hrfszgjw

数学を踏まえて学習方法が研究されてライブラリに落ちているから
プログラマー(という名のただのズブの素人ユーザ)が機械学習出来るってだけだからな

0554デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 05:05:35.64ID:dunLKb8+

>>541
数が多いわ

0555デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 05:08:19.54ID:dunLKb8+

>>552
そんなこと言い始めたら、OSやらネットワーク機器の仕組みも知らないとな

0556デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 08:06:44.94ID:C7Y4Hhlt

もうディープラーニングで目新しいことするのって難しいのかね

0557デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 08:22:01.77ID:z1lWR/JP

>>553
機械学習のアルゴリズム自体を研究したいのか、機械学習で得た結果を利用してビジネスしたいのかで全く違ってくるだろ
後者が必要以上に原理の理解に拘って肝心のビジネス適用が遅れてたら本末転倒

0558デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 08:52:08.75ID:GzIK0nce

>>555
スルー推奨

0559デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 09:08:38.63ID:OmgMEwgH

>>547
絵画の画風変換もそうだけど
それなりに見られるサンプルを出すには
設定や素材をかなり選ばないと上手くいかないね。

0560デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 12:09:46.13ID:DdkEz5QB

>>536
C++で使っているけど、段々面倒になってきたから
少しずつ自作コードに移行しようとしている。

0561デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 15:26:22.99ID:adPqGsN+

keras2

0562デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 17:13:40.09ID:ZOVs4lgb

>>539
必要に迫られないのなら勉強とPythonだけに絞った方がいい。
tensorflowの和書も中井悦司氏のぐらいしかないが、構成が見にくいし
本の入り口は本人のサイトに書いている。

0563デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 19:48:23.76ID:zD2iXkDM

株価のローソク足とかいっぱい読み込ませて学習させるとチャートから
株価予想することできるだろうか？

0564デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 19:55:32.72ID:0WSFnPb1

>>563
予想することはできるけどそれが当たるかどうかは別問題じゃね

0565デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 19:58:34.82ID:9ATYu5Q7

株価予想する場合、入力データは株価自体、それとも変化量？

0566デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 20:18:29.13ID:zD2iXkDM

https://chart.yahoo.co.jp/?code=6502.T&;tm=1d&vip=off

こういうチャートをクローラでいっぱい集めてどんどん学習させるとか
できないかなあ、と思ったんだけど誰かやって

0567デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 20:29:00.54ID:DUG1z7To

システムトレードとか興味あるからパンローリング社の本を
何冊か買って読んでいるが経済用語がよく分からん。

0568デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 20:39:27.44ID:cSIxw8pE

>>563
既に企業はやってるけどレベルが違うからなぁ
ネットの情報、ニュース、政府系を自動監視分析して、ミリ秒単位で株式市場全株の数値分析しとるらしいよ

ゴールドマン・サックスはトレーダー600人を2人に、エンジニアは200人に

つまり素人が投資に手を出すのは無謀

0569デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 20:45:55.18ID:DUG1z7To

今の大手金融機関のＡＩだと
前の米大統領選でも上手く対処できるのかな。

0570デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 20:47:58.31ID:pO/Y1r8D

教師なしの不均衡データでクラスタリングを行うにはどういう方法が上手くいきましたか？
もし経験済みの方がいれば聞きたいです

0571デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 20:48:04.11ID:J1O19vjW

無理だろう、調査に反応に反応しないのだから捕らえられない

0572デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 21:46:59.29ID:89jdcX9G

最近はディープラーニングやってる中国人が多いな
検索したら英語の次は中国語の記事が多い

0573デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 21:56:46.64ID:0WSFnPb1

>>566
効率的市場仮説と言うのがあって
効率的だったら瞬時に株価に反映されるから
時間が経過することで利鞘を稼ぐのは難しい

非効率的だったら可能かもしれない

機関投資家が狙うような銘柄は効率的だろうから難しいだろう
機関投資家が狙わない様な銘柄は利益が出るとしても大したこと無いんじゃ無いかな
銀行預金よりは良いかもしれないけど

0574デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 22:02:46.92ID:c0njE7tC

>>572
中国は本当に多いな

0575デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 23:46:14.99ID:GOun8RV0

論文も中国人ばかり
中国人が携わっていないものを探す方が難しいと言えば大袈裟だけど
ホントそう感じるよ

0576デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 23:50:16.18ID:s4c+Rapf

人が元々多いのに、資金力もあるからな…

0577デフォルトの名無しさん

2017/02/10(金) 23:56:29.07ID:J1O19vjW

おまけに有象無象だし

0578デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 00:07:16.79ID:MsTudWeS

日本人は機械学習に数学はいらないとか抜かすくずばっかだからな
そりゃ中国に負けるのは仕方ない

0579デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 00:07:31.93ID:e8mmo78B

ILSVRC 2015まではアメリカ勢が上位独占してたが、昨年12月のILSVRC2016 は中国勢が上位独占してる

教科書も書き換わるな

0580デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 00:07:45.81ID:kLOTyHsU

学生同意

0581デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 00:18:57.19ID:iFOwu6YR

>>579
前にOxfordも入ってたろ
それはともかく、中国みたいな一党独裁はやることが極端だからなぁ

0582デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 00:53:56.05ID:f93iPeEj

>>570
自分がクラスタリングする不均衡データで上手くいく方法を知りたければ
ライブラリが用意しているアルゴリズムを片端から試すのが近道だと思う。

imbalanced-learn
https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn
imbalanced-learnで不均衡データをアンダーサンプリングしてみる
https://hogehuga.com/post-1430/

0583デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 00:57:22.44ID:f93iPeEj

>>581
確かに中国は極端だけど、アメリカのアポロ計画も極端だった。
日本でも数百億円の気象衛星に誰も反対しない。
一党独裁でなくてもその必要性が国民の共通見解になればよいのだろう。

中国の人工知能研究が日本を一気に抜き去った理由
http://www.yomiuri.co.jp/fukayomi/ichiran/20151016-OYT8T50057.html

0584デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 03:11:12.14ID:GVZQb7k4

『過学習』って便利な言葉ですね。
よく分からない結果になった場合、そう言っておけば皆さん理解してくれます。
本質的な問題は何か、全く分かってないのにw

0585デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 03:52:35.19ID:YSd/VNtW

>>584
あなたが分かってないだけだろ

0586デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 06:39:18.37ID:RBVqADPL

80～90年代は日本の研究者も元気だったのにね。。。

0587デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 07:37:07.67ID:GVZQb7k4

>>585
機械学習の結果って解釈可能なんですか？

0588デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 08:43:59.86ID:ZXmetq6U

過学習というと「おっ、そうだな」と相づちいってくれる
お客がいるんだな

0589デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 08:57:26.50ID:T6eqmTK7

お前は加齢臭

0590デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 09:01:14.71ID:GVZQb7k4

違うよ
学会にいくと『これは過学習が原因です』と言っちゃう発表者がそこそこいるんだよ
聞いててなんだかな～と思ってるだけ

0591デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 09:09:42.62ID:i65Ibvj/

化学の研究発表で収量悪かったのはフラスコ振り過ぎたのが原因ですと言ってるようなもんだからな

0592デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 09:20:39.74ID:0UUL4EJW

過学習って言葉を学会では禁止にしてよく詳細分析させるのはどうでしょうか？

0593デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 09:45:06.74ID:Yn1WOs8Z

>>592
浅はかさに乾杯

0594デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 09:51:44.04ID:0UUL4EJW

何故浅はかと考える？
ちゃんと説明してみて

0595デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 09:58:06.48ID:f93iPeEj

>>590
過学習とleakageは発表前に確認した方がよいね。

ビッグデータ解析で薬剤副作用予測がほぼ100%可能に
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/yajiuma/740480.html
「正答率100%」になってしまう機械学習モデルの例を挙げてみる
http://tjo.hatenablog.com/entry/2016/01/27/235620
そのモデル、過学習してるの？未学習なの？と困ったら
http://chezou.hatenablog.com/entry/2016/05/29/215739

0596デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 10:21:09.18ID:RBVqADPL

流れをぶった切って悪いが
アンサンブル学習ってどうよ

結構好きなんだが

ランダムフォレストとか

0597デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 10:30:11.76ID:i65Ibvj/

アンサンブルのアルゴリズム自体が関心の対象になることってほとんどなくね?
完全にブラックボックスとして使われることがほとんどだろう
ブラックボックス故に容易に使えるメリットもあるし、
モデルが意味不明で価値がないと言われることもある
アンサンブルをはじめとした、人間がモデルを理解することを最初から投げてる手法をひっくるめて
ブラックボックス法とでも呼ぶのが実態に近いんじゃないか

0598デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 10:42:04.99ID:tBMOJXp1

そもそも過学習かどうかすら主観的な問題だからな
点の分布にたいして何が正しいかなんて正解がない限り何も言えない
という態度が本来正しい

統計分析は全部オカルトなんだよ

0599デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 10:50:33.52ID:RBVqADPL

>>597
そうは思わない

http://tomoshige-n.hatenablog.com/entry/2014/12/07/011221

0600デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 10:55:33.87ID:i65Ibvj/

>>599
正しく伝わってないようだけど、モデルと言ってるのは学習アルゴリズムじゃなくて
学習の結果得られた予測モデルのことね
学習結果を知識として理解できるか? ということ

0601デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 11:03:07.70ID:ArXTdjPj

学習結果を人間が理解できないのであれば、結局は精度の高さだけが問題になる
そういう手法は必然的にブラックボックス化する

0602デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 11:37:21.68ID:IZj1xCL1

>>600
知識として理解するのは何の為？
利用するだけなら同じ結果が得られればいいんじゃね
人間の脳について遺伝子について完全に理解されてるわけじゃ無いだろう

0603デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 11:38:50.98ID:IZj1xCL1

不確定性原理とかある様に確率的にしか把握できない現象があってもいいんじゃね？

0604デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 11:42:12.61ID:IZj1xCL1

あと、時代が進めば解明する手段ができるかもしれない
CNNの畳み込み層のフィルタとかは見えるんじゃね

主成分分析の固有ベクトルも解釈は人によるんだし対象だけで決まると言うよりは相対的なものだろう

相対論も量子論も相対的

0605デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 11:44:37.34ID:tBMOJXp1

学習サンプルが全てのケースを網羅してるなら100%検出でも間違ってはいない
正解分布が離散的な場合、不完全な学習サンプルではどう頑張っても信頼性は上がらない

0606デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 11:52:12.59ID:LkyjPvzP

1. データを色々と図示して特徴を理解する
2. 線形モデルなど人間が説明可能なシンプルなものを作ってみる
3. さらに予測精度を高くするなら非線形モデルを作る

2までの過程がないと関係者にも説明できないし、与えられたデータに含まれない特徴量を見つけることができない。
いきなり3に進んで「これが効いてました」だと単なるパラメータ調整屋さんになってしまうよ。

0607デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 12:25:20.69ID:IZj1xCL1

1や2を経ても別のデータを追加したらもっと精度が上がるかもしれない

現状のデータで最も精度が高い結果を得られれて目的をよりよく達成できるなら細かい原理まで気にしないんじゃね？
突き詰めていけば判らない点が出てくるだろ

0608デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 12:30:39.32ID:IZj1xCL1

>>605
正解が判ってるならそれからデータを生成すればいいんじゃね

正解が判っていないならデータから帰納的に正解を推定するしかない
データが少ないケースは発生可能性が少ないわけだから別の方法でリスクマネジメントすればいいんじゃね

従来の方法を使ってはいけないわけじゃない

0609デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 12:30:42.03ID:ArXTdjPj

>>607
例えば「クラスAよりクラスBの方が好ましいのでクラスBの割合を増やしたい。どうすればいい?」
というような問題はどうする?
実際のビジネスではこの種の問題が非常に多い

0610デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 12:35:02.12ID:IZj1xCL1

>>609
クラスBの出現確率に関係する説明変数を求めるんだろう
ANOVAとかでいいんじゃね
それを説明しても理解を得られるかどうかはキーパーソン次第

NNで精度が高ければそれで良いと言うキーパーソンもいるだろう

0611デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 13:05:49.91ID:RBVqADPL

>>602
同意

クラス分類問題の全てに人間の認識の範囲でラベル付けした正解がある
ラベル付けの規則を導出する試みは自然現象の抽象化と等しい
抽象化で説明できる現象は一部でしかないので人間に理解可能なクラス分類器は
人間の認識を産み出す脳の仕組みを模倣したNNよりも精度が悪い

0612デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 13:48:47.70ID:qtSuuft0

>>609
ビジネスだと、そこ(の方が好ましい)を合理で切り捨てるもの
政治からの誘導に抗するためにAI

まあAIにおける評価、選択基準次第でどうとでもなる。
この精度は悪いから使わない。これは好ましいから使う。
結果望む答えを作れますし。

0613デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 16:15:36.93ID:qrgYbJoy

>>545
>人工知能学会誌 2007 年 11 月号 [神嶌 07]，2008 年 1 月号 [神嶌 08a]，および 2008
年 3 月号 [神嶌 08b]

古すぎだろ
ディープラーニング以前では

0614デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 16:22:06.71ID:voroLTqS

一応言っとくけどディープラーニング専用スレあるからな

0615デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 16:45:27.49ID:qrgYbJoy

tensorflowはwindowsに対応してるからもうlinux使う必要もなくね

0616デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 16:47:05.98ID:ZXmetq6U

Differentiable Neural Computers

0617デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 16:49:25.94ID:ZXmetq6U

すまない、スレ間違えた

0618デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 17:30:49.54ID:gxhjd1zA

winはライブラリ関係でエラー良くでるからLinuxが楽。

0619デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 17:43:43.47ID:g36Q3r/l

GUI環境だと無駄に計算が遅くなってるんじゃないかと思ってしまうからwin,macはない

0620デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 17:50:35.77ID:aBQCam1q

winでやろうと思ったけど面倒だからVMware linuxでやっている。
遅いけど

0621デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 19:07:42.43ID:TYq28LV7

>>614
これ？今年に入ってまだ1つも書き込みが無いような死にスレみたいだけど
Deep learning
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1387960741/

0622デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 19:12:42.58ID:YSd/VNtW

>>615
逆に何で windows を使う必要があるんだよw

0623デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 19:31:38.92ID:f93iPeEj

>>613
>Release: 2016-09-26 21:53:16 +0900
>誤りの訂正や,新しい内容の追加などの更新を行ったものである

推薦システムの主要アルゴリズムと類似度判定に使うDeepLearningは階層が異なる。
だから2012年の本だけでなく2016年のCourseraでも
内容ベースフィルタリングと協調フィルタリングを説明しDeepLearningは説明しない。

情報推薦システム入門 -理論と実践-
https://www.amazon.co.jp/dp/4320122968
Courseraの推薦システムのコースを修了した
https://takuti.me/note/coursera-recommender-systems/

0624デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 19:34:25.90ID:qrgYbJoy

>>622
くだらない環境構築に悩まされることがないね

0625デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 20:01:29.58ID:gxhjd1zA

windowsには、どうでも良いところで悩まされた。
会社でofficeつかう以外はLinuxでいい。

0626デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 20:10:26.26ID:aBQCam1q

今はLinuxとwinでGPUパフォーマンスはかなり変わるの？

0627デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 20:39:36.25ID:2PZ2/Gs1

理論的には変わるが、安定性は保証できないな。
Winの場合、各PCメーカーが、GPUメーカーと協力してそれぞれのPCで問題が起きないようにドライバ書き換えるのが仕事として確立してるだろうが、Linuxはその辺自己責任。
問題出たら自分で何とかしてね。
まあ、だからこそハック、解析して腕も上がろうものだが。
一応AMDはドライバのソース公開してたと思う。
NVはドライバだけ。
ノートPCとか、型番ごとに基盤違うから鬼門やで。

0628デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 20:55:21.32ID:voroLTqS

>>621
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1457792560

ただ別スレにする意味はあんまり無いから統合してもいいのかも

0629デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 20:56:02.44ID:iFOwu6YR

>>627
日本のゴミメーカーの話しを一般化して語るなw

0630デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 21:02:57.36ID:pN2UUCKM

ありり

0631デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 21:08:34.26ID:Ia7+S52u

ディープラーニングに使う際は、PCメーカーなんて関係ないよ。
GPGPUでの物理シミュレーションだってLinuxが普通。

0632デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 21:22:14.66ID:EiwaEGnR

中国製でもオーケーなんか、俺は嫌だな

0633デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 21:28:43.69ID:kc8Bs/60

うちは小さいところだからGTX1080ひとつでやってるけど
みんなはAWSのGPUとかでやってんの？

0634デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 21:33:01.48ID:EiwaEGnR

>>633
会社では Tesla、個人では AWS だな

0635デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 21:40:37.20ID:HiZaLcVd

tesla p100と今度のquadro gp100って性能ほぼ同じかな
displayportついてめ普段使いもできるからgp100だと一石二鳥だな

0636デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 21:41:11.79ID:/5e0Kihi

元々データがクラウドにあるかオンプレにあるかというだけの話だよ
わざわざオンプレのデータをクラウドに全部転送してからやるような大掛かりな分析なんてなかなか無い
逆にわざわざクラウド上のデータを落としてくるメリットもあまり無いし、クラウド使ってると今更ローカルで色々やるのは嫌がる人が多い

0637デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 21:45:48.92ID:iFOwu6YR

>>636
仕事だとオンプレはセキュリティを気にする客が多いよ

0638デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 21:48:35.06ID:EiwaEGnR

>>635
ベースは p100 だから性能は同じだろうね

0639デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 21:53:46.61ID:kc8Bs/60

レスありがとう
とりあえず1080二枚でがんばってみるよ

0640デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 22:01:39.10ID:g36Q3r/l

社内のPC（1080x1)でしか回したことないわ
awsって1080換算でどれくらいのコスパなの？
弱小会社で社内利用のみだから節約重視とお漏らし懸念で許可降りないんだよね

0641デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 22:01:42.95ID:EiwaEGnR

>>639
最初はそれでいいと思う。すぐに段々と高いスペックの GPUが欲しくなるよw

0642デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 22:10:16.94ID:i65Ibvj/

>>640
クラウド使うなら基本は必要な時だけ沢山立ち上げて終わったらすぐに止める
なので単純比較はできない
クラウド使う場合は、1台で10時間かかるなら10台使って1時間で終わらせれば
値段は同じでも処理時間が1/10になる、という考え方をする

0643デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 22:19:22.66ID:jbOCbqhm

>>568
ゴールドマン凄えなw
その情報どこよ？リンク教えてケロ

0644デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 22:51:01.61ID:gOvzQqG0

囲碁プログラマがAWSのGPUとかで計算させているのは
聞いたことあったけど、それ以外でも個人で使っている人はわりといるんだね。

0645デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 22:52:44.70ID:lG4/33O5

>>643
クビの話はこれだな
https://www.technologyreview.com/s/603431/as-goldman-embraces-automation-even-the-masters-of-the-universe-are-threatened/

株式市場をどう分析してるかはブラックボックスだけど

0646デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 23:47:15.82ID:iFOwu6YR

>>644
初期コストが不要だから、ハードルが低いのよw

0647デフォルトの名無しさん

2017/02/11(土) 23:55:34.39ID:T6eqmTK7

今時VMWareはねえだろ
Docker使え

0648デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 01:25:13.38ID:a/82lcFS

株価予測とかってニュースのネガポジとかもやってんの？

0649デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 01:30:55.29ID:pgPGnH3R

GSのエンジニアも凄く高給だろうがストレスも半端ないのだろうな

0650デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 01:34:08.94ID:logmflcW

高いからべつにいいよ

0651デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 04:49:33.56ID:hCyBUmmz

質問なのですが
少し前にDeepMindがDifferentiable Neural Computers
というのを発表したのですが、これからはメモリがついたNNが
話題の中心になるのですか？

0652デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 05:03:28.28ID:VC9WscfT

なりません。

0653デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 07:04:58.68ID:M6/SKgbD

ブラックボックス厨うぜえ

0654デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 09:10:46.96ID:hCyBUmmz

ブラックボックスなのか。。

0655デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 09:32:31.33ID:gLvFo+kh

GSトレーダー600人から2人に削減って、その専門職の人たちどこいったんだろね?
業界全体の流れだから、数万人レベルか
国内のトレーダーも結構な数いそうだよね

機械に置き換えられた人の行く末が知りたいわ
自動運転、自動レジ、警備巡回ロボなんか結構な人減らすよな

0656デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 10:06:24.91ID:siqk/GyZ

>>651
DNCの応用範囲はとても広いのだろうけど追試できる成果がないと人が集まらない。
DNCのソースコードが応用込みで公開されたら人気アルゴリズムになるかもしれない。

Differentiable Neural Computers 文献読み会 (Published January 6, 2017)
https://speakerdeck.com/yano_123/differentiable-neural-computers-wen-xian-du-mihui
>DNCのソースコードは半年以内に公開予定

0657デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 10:18:42.82ID:siqk/GyZ

>>201
TensorFlow分散環境が他のフレームワークより数倍遅いのはgRPCが遅いからだそうだ。
gRPC高速化パッチが登場したが変更点が多すぎて安定版にすぐにマージできない。

ChainerMN による分散深層学習の性能について
https://research.preferred.jp/2017/02/chainermn-benchmark-results/
grpc RecvTensor is slow
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/6116

0658デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 11:23:43.90ID:hCyBUmmz

>>656
なるほど
まだこれからなのね

0659デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 12:21:41.45ID:D9dWxmTY

論文貼られて発狂とか草

0660デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 12:33:55.86ID:qnU0uPrW

>>659
そう・・・（無関心）

0661デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 12:44:39.89ID:6DZZ9Bcz

PFNさんこんなところまで来て活動しとるんかｗ
chainerはもうオワコンなんでいいです

0662デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 13:58:44.56ID:VC9WscfT

>>657
じゃあ何でtensorflowばかりが流行るの？

0663デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 13:59:30.58ID:VC9WscfT

>>661
暇なんだろ

0664201

2017/02/12(日) 14:12:11.90ID:JzLwoX6y

>>657
関係者？こっちの質問にも答えてくれないかな？わりとマジで。
| さくらのクラスタは 32ノード/128GPU でお幾らなの？初期化コストも含めてな。現実的なの？

0665デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 14:15:26.63ID:hey2nQ+P

>>660
安価つけて無関心とか面白すぎかよ

0666デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 14:32:48.34ID:3dS+hA6H

>>657
そんな前の質問にわざわざ記事を作成してリンク張るとはご苦労さん
だけどもう Keras にさえ圧倒的に人気で負けてる現実をもっと認識しようぜ
あとベンチマークに theano がないのはわざと？

0667デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 14:40:07.97ID:VC9WscfT

chainerは猿まねしては後追いでドヤ顔するのがな…

0668デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 15:21:06.07ID:/ezAJDun

みんなKeras使ってるやろ？
Tenso直にいじるより楽ちんじゃ

0669デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 15:40:13.81ID:3dS+hA6H

>>668
そうだね、まわりにもKeras を勧めてる。
日本語ドキュメントが翻訳されたので勧めやすくなったし

0670デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 15:49:57.78ID:8TdRD0Ze

俺はTensorFlowに慣れちゃったからもうそれで行くけど、KerasやTorchみたいな層を足してくようなタイプの方が直感的にわかりやすいよね

>>666
1GPUにしか対応していないポンコツをこの比較に載せろとは、どんな図々しい野郎だ

0671デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 15:59:52.60ID:EKVdGfm7

>>670
keras を theanoで使ってる人が数的に多いからでしょ

0672デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 16:02:18.72ID:EKVdGfm7

さくらのクラスタの価格はどのくらいなんだろ、俺も知りたい

0673デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 16:03:12.14ID:ng20ZhlV

俺もバックエンドはtheanoで使ってるわ。

0674デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 16:07:36.64ID:VC9WscfT

keras + theanoは安心感があるんだよなw 何となく安定してそう

0675デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 16:13:02.22ID:QGOwrBDz

印象操作

0676デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 19:18:57.41ID:WpDpToYq

謎のchainerアンチがいるけど、Sales Forceが高速化をうけて乗り換えたのどう思ってるんだろうか

0677デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 19:33:38.60ID:GCVuVDfd

一強になると勝者はダレるからchainerは頑張って欲しい

0678デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 19:34:10.25ID:lh3f/3e6

>>666
Redditにその質問の回答があったよ｡
TheanoやTorchあたりはファーストパーティーによるGPU分散計算対応が現状なされて無いからであって、
公式に対応された際にはベンチマークに含めるそうだ｡
フェアな比較を心がけてるように見える。

0679デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 19:38:43.76ID:y4s4JwCi

頑張って欲しいがtensorflow使うわ。

0680デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 19:42:30.49ID:M6/SKgbD

それが正解

0681デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 22:03:40.23ID:IW2+sp8m

物理シミュレーションと機械学習ってどう繋げるの？
目的がわからない

0682デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 22:06:50.90ID:82SCAQCl

パラメタ振ったり

0683デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 22:16:05.25ID:DzKQgmuW

>>681
インフォマティクスだろう。
データが実験なのかシミュレーションなのかの違い。

0684デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 22:16:33.29ID:+KIYndDJ

機械学習ってさもはやプログラミングじゃなくて
要素とパラメータをいじって、精度がー精度がーっていう
作業でしょ？

0685デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 22:23:53.29ID:a+u8A2ga

>>676
謎でも何でもなくて、クソニンもだが業者・工作員っぽいから嫌われるんだよ。数百も前の書き込みに公式サイトのページを持ち出して反論なんてこのゴミスレで不自然なんだよ

0686デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 22:26:26.99ID:a+u8A2ga

>>679
実際、tensorflowの話しばかりだよ仕事だと。

0687デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 22:36:49.35ID:gLvFo+kh

>>685
完全にこれ

0688デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 22:44:43.31ID:D9dWxmTY

Chainer使っててすまん

0689デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 22:52:14.75ID:ZR4h9X5/

>>684
数学できない人だとそう映るんだろうな

0690デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 23:00:50.03ID:HvFH3OYw

>>684こんなゴミなやつが増えてるな
数学は出来なくてもいいけど金貰ってんならさ‥‥と言いたくなる。

原理分かってないクライアント相手なら問題にならないけど、そこそこ頭のいい理系なら色々突っ込んでくるよ

0691デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 23:03:17.28ID:K4PH12JM

数学と工学的な理屈は雲泥の差があるけど、どうでもいいがｗ

0692デフォルトの名無しさん

2017/02/12(日) 23:30:10.05ID:q4OSWO5W

>>645
これからはよりアートな才を持つ者が重宝される
とくにアナログなね

0693デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 00:06:29.02ID:gm6gCDFq

数理工学

0694デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 00:25:36.88ID:QwIOxjT1

使い勝手がよいソフトウェアが一般に販売され始めたら中途半端なプログラマーは要らなくなる。

現状はレベルの低いプログラマーでも機械学習が可能な状態ということ。これが一般人でも使用可能な状態になったら>>684みたいなのは淘汰される

0695デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 00:36:14.78ID:8C+SDPYA

TensorFlow Developer Summit あるのか
行きたかったなぁ

0696デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 00:46:06.76ID:gm6gCDFq

GUIでディープラーニングするソフトなんて一杯あるじゃん
今んとこコード無しは実用性低いよ

0697デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 00:53:08.57ID:ImAwl0L6

SPSSでゴミみたいな分析が量産されてるのを考えるとGUIでまともな機械学習がされるのかも怪しい

0698デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 01:33:56.93ID:mcSza9v8

>>664
自分も加わった話題の詳細情報を見かけたから紹介しただけだ。
>>205で答えた事以外は知らない。

>>685-686
仕事でTensorFlowを使うならgRPCの性能問題は君にも関係あるだろう。
TensorFlow分散環境を使うなら自分でgRPCにパッチを当てた方がよい、
というだけの話なのに業者・工作員と言い出す方がおかしい。

0699デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 02:37:10.08ID:LaOw1Ngw

chainer工作員、必死杉 wwwwwww

0700デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 03:07:54.01ID:DoueuW/B

>>698
gRPC の指摘をするのにchainer を持ち出してるから工作員だと思われるんじゃね？全然必要ないじゃん
そもそもgRPC の話しなんて仕事で使ってる人なら誰でも知ってるよ、何故上から目線なんだwww

0701デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 04:55:04.75ID:mcSza9v8

>>700
gRPCのせいでどれだけ差が付くかがわかりやすい記事だから必要と判断した。
gRPCの話を知ってたのなら速度比較の話が出た時に書いてくれ。
速度比較に対するレスを見ればTensorFlowが遅い理由を知らないとわかるだろ。
情報提供せずに煽るだけの人が減ればゴミスレでなくなると思うよ。

0702デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 05:17:09.20ID:QBh1Viog

横やりだか、
んな話どうでもいいけどリンク連発するやついい加減不快だから押さえて欲しいな
>>701みたいな偉そうな発言するんだったら別にいらない

0703デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 06:21:46.85ID:mcSza9v8

>>702
不毛な事を書いてすまなかった。
改めて煽りはスルーを心がける。

0704デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 06:42:13.87ID:QBh1Viog

ほどほどにってだけ

0705デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 06:56:36.72ID:QBh1Viog

あと情報は選定してほしいな
いらんもん大杉
証拠だけ並べて人に読ませる気がないよね

0706デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 07:10:29.00ID:QHt9ig1L

実際のところ
Googleに比べて遥かに規模の小さいところが
chainerみたいなフレームワークを出してるのは凄いと思う

tensorflowみたいなフレームワークに対して
分散に強いというadvantageもあったりして
よくやってる

俺は使ってないけど

0707デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 08:02:10.32ID:i9T1obT4

機械学習アプリ構築で大変なのはデータ収集と整形だよね。
ビジネス知識のある一般人と、>>684みたいなこだわりのない人が生き残るかもしれない。

0708デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 09:51:14.03ID:fqUt6PMR

あとは
>>612
の人みたいに客のリクエストを察するのが敏感な人だね。
占い師と同じで。

0709デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 10:24:10.69ID:3o1bqbm0

>>684は
すぐ役に立つことは、すぐ役に立たなくなる
の典型だろ

0710デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 11:02:44.99ID:FKhTeQIN

>>709
こだわりがないから、また新しいことするんだよ

0711デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 11:56:51.23ID:IYyr3snG

海岸を埋め尽くす死んだ魚だね

0712デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 13:51:00.41ID:UJmy5M3b

実験結果が主体で、解釈が従属関係だけど
データマイニングの場合は逆にするとを強いられることがあるからしょうがないね

0713デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 16:50:41.81ID:FQeXhBA0

ブームで機械学習勉強したけど使うデータがなくて
立ち止まっている人は多そう

0714デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 17:33:42.95ID:2d5Vm87E

会社の業態にかなり依存する技術だからなぁ
メーカー、金融、web系くらいじゃね仕事に利用してるの
あとは何でもAIや人工知能付けたい微妙な会社

0715デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 17:47:21.14ID:VzJ34yCQ

>>714
コンサルとかで使ってるとこないのかね

0716デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 19:43:03.68ID:FQeXhBA0

データ分析のための機械学習入門 Pythonで動かし、理解できる、人工知能技術 (Informatics&IDEA)

Pythonによる機械学習入門

を買った人いたら感想をおしえてほしい

0717デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 20:39:32.59ID:GO9x8a0J

ブームも今年で終わるらしいな
さっさと本来の仕事に戻るかのぉ

0718デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 20:47:26.31ID:AlTta9V5

>>694
> これが一般人でも使用可能な状態になったら>>684みたいなのは淘汰される

つまり、今はプログラマが要素とパラメータ変えて精度がーって言ってるんだが
一般人が要素とパラメータ変えて精度がーって言うようになるんだよねｗ

機械学習が目指している先が人間が考えなくても自動的に判断してくれる方法だから
必然的にあとは要素とパラメータだけになるもんね

0719デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 20:56:32.42ID:AlTta9V5

>>713
> ブームで機械学習勉強したけど使うデータがなくて

結局それ。

初期は統計的な計算はできたけどデータがなかった。
徐々にデータの量は増えたけどそれだけでは精度が出なかった。
次にデータの種類を増やして精度を上げた。
どんどんデータの種類を増やしたは良いが、今度は人間がそれらを
どう組み合わせればいいか判断が大変になった。

そこに出てきたのが機械学習とディープラーニング
データの量と種類を増やすしても、機械にやらせればいいから
楽に精度を上げることができるようになった。

だけそれは、人間の手にあまるような、大量のデータとデータの種類を
集められるところだけに限られた話。

そして最後は機械学習のデータを販売するビジネスが生まれて終わりかな

0720デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 20:56:57.41ID:aZJGcpff

>>707
何を根拠に言ってるのやら。
恥ずかしいやつだな

0721デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 21:01:05.05ID:gm6gCDFq

データ整形のほうが面倒くさい

0722デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 21:23:19.72ID:2d5Vm87E

機械学習の本質はもっと他にあると思うけどな
googleのロボットアームで教師なし学習で、色んな形の物の掴み方を覚えるってのあったけど、すごく応用が効きそうじゃん

データは人間が集めるだけじゃなくて機械に生成させればいい、最初は人がインプットしたプログラムで動かして、センサーだけの数値で学習するとかさ
デジタル領域の機械学習よりも発展性がある

0723デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 21:37:20.23ID:gm6gCDFq

教師ありか無しか区別する必要ないし

0724デフォルトの名無しさん

2017/02/13(月) 21:41:00.32ID:hDqd5veo

>>717
じゃあ勉強するかｗ

0725デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 07:35:56.43ID:SqtCjUJC

顔画像を入力すると貰えるチョコレートを算出するアプリを作りたいので
皆さんサンプルになってください

0726デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 10:29:12.42ID:gaG6uDCu

イケメンスカウターでも作れよ
アプリであったら使うぞ

0727デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 12:15:16.75ID:0v/HUZ0A

PyTorchはchainerをお手本にしてるのね
mxnetやdynetもそうだし動的ネットワークが主流になるのか

0728デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 12:49:02.42ID:w8AVSLfp

dynetってどうなの？

0729デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 13:19:43.05ID:XAnJI9GL

機械学習男子

0730デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 13:24:25.98ID:+pGIwPAX

FFTとクラスタリングとかを組み合わせて似た音声ファイルの検出をやってるけど、
こんなのRNNを使おうと思わない。そういう研究あるだろうけど。
NNは数ある技術の一つなのにアホみたいに持ち上げすぎでしょ。。。

0731デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 13:51:53.89ID:g+eL8mEp

それで？

0732デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 13:59:07.50ID:wqKr6azF

>>706
全然勝負になってないよ
今週だけでもtensorflowfoldが出て、yahooがTFとSparkを組み合わせてきた。
ガラパゴス日本だけがマヌケなだけ

0733デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 14:03:06.24ID:wqKr6azF

>>730
FFTとか使う伝統的な手法に限界をかんじるからLSTMとかやってるわけで…

0734デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 14:12:31.62ID:OXY2iLiW

TensorFlowOnSparkは間違いなく流行るな。Google, Yahoo, Apacheが絡んでるから

0735デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 14:31:40.67ID:fzPx3EM9

chainer 瞬殺 www

0736デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 14:40:45.97ID:w8AVSLfp

誰かがdynamic computation graphをchainerで実装するだけだろ
なにが瞬殺なのかわからん

0737デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 14:42:35.91ID:PcxvIKpt

>>728
新種のNNを実装しやすいという点ではトップクラスだね。

ニューラルネットのフレームワークDyNetの紹介
http://qiita.com/odashi_t/items/237a34d56e5d2a1df7ae
>C++とPythonで使用可能
>インクリメンタルなネットワーク計算が可能
>ミニバッチの隠蔽

深層学習のフレームワーク「dynet」
http://s0sem0y.hatenablog.com/entry/2017/01/18/032806
>KerasはChainer以上にゴリゴリモジュール化しているため、一見直感的ですが、
>細かい変更はできない小回りの効かないものとなっています。
>dynetはだいたいTensorFlowと同じくらいの粒度ように見えました。

0738デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 14:42:43.22ID:fzPx3EM9

>>736
バカなの？

0739デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 14:44:02.74ID:OXY2iLiW

>>736
そういう問題じゃないだろ…

0740デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 14:47:40.20ID:OXY2iLiW

一般人からしたら来年あるか分からないような会社が作ってる製品と、Google,Yahoo,Apacheが推す製品と、どちらを使うかという話しだろう

0741デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 15:00:53.08ID:PcxvIKpt

>>736
研究視点とビジネス視点では評価が違うと思う。
商売でTensorFlowと戦えそうなのはAmazon推しのMXNetぐらいだろう。
MXNetがFPGA対応すれば状況がひっくり返る可能性はある。

MXNet 入門
http://qiita.com/pottava/items/ed1975bf7b67d696c70d
>FPGA については TensorFlow 同様現在未対応ですが、
>コミッタの一人は「ロードマップにはあるよ」と言っていました。

0742デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 15:07:32.51ID:wqKr6azF

個人レベルならむしろtensorflowfold が面白そうだから。scala 好きには良いと思う

>>741
同意。MXNet には注目している。

0743デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 15:10:06.87ID:rtgqTYPC

>>729 女子っていないの？

0744デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 15:21:39.05ID:B5NnHSnH

機械学習ゆとり
機械学習俺様

0745デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 15:24:10.66ID:wqKr6azF

>>740
多少行き詰まり感のあった Cloudera も乗ってくるだろうしな

0746デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 15:25:04.21ID:3C3POXfC

この世界は英語必須？

0747デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 15:26:47.91ID:B5NnHSnH

日本語で大丈夫

0748デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 15:28:27.19ID:wqKr6azF

>>746
英語を読めないと困るけど、読めれば普通は十分だよ

0749デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 15:36:13.54ID:3C3POXfC

「読める」とはどのレベルでしょうか？
TOEICレベルや英論文が普通に読めて、専門英単語覚えれば大丈夫ですか？

0750デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 15:39:00.86ID:gaG6uDCu

そんな質問する時点でお察しレベルだな、ゆとりか？
公開されてる論文読んで自分で判断しろ
読めなきゃ読めるように工夫すればいいだろ

0751デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 15:42:41.56ID:wqKr6azF

>>749
そこまで出来れば十分だよ。英論文が読めればそれに越したことはないけど、
通常は（日本語訳が出てない）英文マニュアルとかチュートリアルが読めればオーケー

>>750
まぁまぁ。正論だけど

0752デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 15:45:39.97ID:3C3POXfC

>>750
ありがとうございます。工夫します。
年代はゆとりですが、青年期に日本の教育を受けていないのでゆとりではないです。

>>751
ありがとうございます。マニュアルを見てみます。

0753デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 15:46:34.95ID:umGUmZT+

海外でもゆとりっているんだな

0754デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 15:50:08.42ID:wqKr6azF

>>752
例えば、以下の tensorflow 本家サイトの top page とか見てごらん。全然分からないなら要勉強な :
https://www.tensorflow.org/

0755デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 16:33:44.35ID:AAO//jKO

TensorFlowについて
TensorFlow?は、データフローグラフを使用した数値計算用のオープンソースソフトウェアライブラリです。
グラフのノードは数学的演算を表し、グラフのエッジはそれらの間で伝達される多次元データ配列
（テンソル）を表す。柔軟なアーキテクチャにより、1つのAPIを使用してデスクトップ、サーバー、
またはモバイルデバイスの1つ以上のCPUまたはGPUに計算を展開できます。 TensorFlowはもともと、
機械学習や深いニューラルネットワーク研究を行う目的で、GoogleのMachine Intelligence研究機関の
Google Brain Teamに取り組んでいる研究者や技術者によって開発されましたが、このシステムは他の
さまざまな分野よく

0756デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 16:37:06.54ID:wqKr6azF

>>755
ブラボー！パーフェクトじゃんw 初見でそれだけ訳せれば問題なし

0757デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 17:05:02.25ID:XAnJI9GL

機械学習の仕事を受注している人がいるみたいだけど
今年は去年と比べて受注や仕事量はどう？

0758デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 17:23:01.82ID:OXY2iLiW

>>757
前にも書いたんだが、TFのお陰でめちゃくちゃ案件が増えた。客のほうからTFで何か作ってと言ってくる。
無茶振りも多いからclosingは面倒だがw

だから他のフレームワークを持ち上げるのはかまわないのだが、TFがダメというレスには賛成しかねるんだな

0759デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 17:45:41.57ID:oxxt3qYD

今年はそこそこ、来年は自社の社員にしごとさせるようになるから
受注はガックリ下がると予想。
開発の材料も揃ったしね。

0760デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 17:46:02.44ID:AAO//jKO

>>756
googleのことはgoogleに聞けｗ

0761デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 18:03:47.90ID:wqKr6azF

>>760
ええ！？そういうカラクリかよw

0762デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 18:06:42.60ID:wqKr6azF

>>759
それはあるかもな。けどグーグル様がハードルあげしてくださるだろうw

0763デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 18:09:35.77ID:OXY2iLiW

>>759
リストラし過ぎて社内リソースがないとこも目立つぞ

0764デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 19:06:33.32ID:g/5IAsGt

学会であるベテラン先生が発表しているとき、別のベテラン先生が
「私の論文を参考にしているけど、解釈が間違っている」
と突っ込んでいたことがあった。

あと英国からの留学生が「母国語だからといっても論文は内容が難しいから
スラスラ読めんし、変な文章の論文や発表者も多いから簡単じゃないよ」
といっていたから、
正直母国語の日本語同様に英語でスラスラ読めるという輩は信用していない。

0765デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 23:29:32.28ID:0j7TYRLk

データ整形面倒くさくない？
任意データをベクトルにって単純作業だよね
誰でもできることを時間かけてやってる

0766デフォルトの名無しさん

2017/02/14(火) 23:43:11.65ID:XXFexRkr

>>765
君は高卒かい？

0767デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 00:13:35.15ID:xI8jh19N

はい

0768デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 01:31:36.21ID:H/i0Ea1o

>>733
適材適所という言葉を知らないのか・・・・
そこら辺のビジネスデータをNNに突っ込むバカとかそんな雰囲気。
とりあえずNNライブラリの使い方を覚えたから、魔法の杖だと思いたいようなエンジニアも結構いる予感。

0769デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 01:37:30.30ID:jlYe6HWL

>>768
魔法の杖だなんて誰一人言ってないじゃん

0770デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 04:51:50.84ID:zmZJVzQA

>>719 データーを勝手に集めてくれて勝手に学習してくれるソフトが最終形。

0771デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 04:54:48.69ID:OZTK6ZoI

>>770
それはもう人間では

0772デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 06:47:05.56ID:Dx/0HbBG

割と高IQで従順な低賃金の奴隷を雇えばいい

これって日本人じゃんw

0773デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 07:51:32.27ID:NDeN0KWk

果てしなく奥が深いデータマイニング

0774デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 09:15:08.55ID:6lReDbAz

>>769
行間

0775デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 14:02:08.75ID:NDeN0KWk

このスレでMXNetを知った。
話題を振ってくれた人ありがとう

0776デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 16:17:58.11ID:3hPf4yJp

MXNet はいいぞ。Keras と MXNet を併用してるわ

0777デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 16:28:07.69ID:Y2j8w2xF

家のwindowsにtensorflow入れて遊んでみるかと思ったら、メモリエラー吐きまくってマジうんこ
仕方ないから別のSSDにLinux入れて使い始めたけど、こっちのが安定してるわ

0778デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 16:54:58.51ID:I98C3yLj

それはお前のPCが傷んでるだけだろ

0779デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 16:56:51.98ID:Kpt86c0Z

windows対応で開発が遅れるなら
linuxだけにしてほしい

別にlinuxだけの対応でも困らないし

0780デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 17:06:20.47ID:0BL88+DX

windowsでやるやつなんておらんやろ、バックで糞みたいな処理走るから無駄が多い
アプデやスキャン走るとまともに使えないぞ

たぶん学習用にwindows対応しただけでしょ

0781デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 17:25:17.80ID:4aLEAq51

>>780 Deep learning はlinux一択。

0782デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 17:53:24.60ID:Kpt86c0Z

択一ね

0783デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 17:55:01.40ID:YIygnGbO

初めて勉強するんだが、どこからやればいいのかわからん

0784デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 18:02:33.79ID:N3aAX75A

服を脱ぎます

0785デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 18:15:32.29ID:qUHDovky

それから服を着ます

0786デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 18:41:39.47ID:THo7oAVc

>>783
プログラミング言語は何ができるの？

0787デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 18:51:27.58ID:Kpt86c0Z

Excel VBAにAIメソッドが取り込まれないかな

0788デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 18:55:49.33ID:c8NOBYte

Excelいらないです

0789デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 18:56:24.22ID:Y2j8w2xF

>>783
まず、何をしたいかから始めたほうがいい
何ができるか分からないならgitでtensorflowで検索、事例見て完成のイメージ膨らませる
既にあったらそれ使う
なかったら、自分で組む
車輪の再発明はしないほうがいい、すぐに陳腐化するか、既存と大差ないものしかできないから

0790デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 19:03:34.06ID:rfzC3Iyj

データの前処理技術が重要だわ。

0791デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 19:28:03.13ID:f7nUAg84

IBM Watson API　を仕事で使っている人いますか？
もし使っていたら使い心地を教えて欲しいのだが。

以前ニュース関連板で、あるスーパーが売れる商品の予測をさせたら精度が悪く
ベテランバイトのおばちゃんの方が精度が高かったと書いていたのだが。

0792デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 19:28:08.82ID:9UR4ydn3

GTX1050で機械学習ってきついですか？

0793デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 19:57:17.01ID:YIygnGbO

>>786
Cです
>>789
仕事にしたいって感じ

0794デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 20:31:49.77ID:I98C3yLj

仕事にするのは難しいと思うよ
人工知能ライブラリを使うだけなら1日でなんとかなるから、先に客を1人でも取ってきてみたら良いんじゃないの？

0795デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 20:36:32.49ID:Y2j8w2xF

>>793
機械学習だけで就職してる奴なんておらんやろ、最近認知を得たレベルだし
理系の新卒じゃないなら、分析系の業務経験ないと応募資格なくて無理
中途でも車関係くらいしか見たことないな

実際、仕事に活かせる場所ってなかなかないぞ、まず自社内で活かす事例から探せば?

0796デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 20:42:15.54ID:FpqcnqVL

>>793
Cを使った入門書もあるけど、C++ ならフレームワークが使えるよ。
但し、主流はpythonだね

0797デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 20:43:54.58ID:elUQlSke

機械学習はおまけ。
メーカーなら他に専門性ないと駄目。

0798デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 20:47:33.87ID:RvkLzn9C

おまえら、相変わらず他人に厳しいな…

0799デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 20:53:22.56ID:Gb49nrdx

>>792
少なくともVRAM4GB以上ってのはよく見たな
1050ti4GBのショボいのでも時間かかるけど使えてはいる
最後はAWSでぶん回すなら別になんでもいい
学習ならそもそもCPUでいい

0800デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 20:55:58.87ID:dTwI+gq4

IT系でもビジネスドメインの知識がないと厳しいよ。
知識のある人のExcel分析で瞬殺されておわり。

0801デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 21:04:47.08ID:ZrffBtcE

とりあえず画像認識でもゲームでも何でもいいから、
自分が面白そうなサンプル例を真似してみたら。
途中で飽きたり挫折したら別の道に行けばいいし、
面白ければ別のサンプル、関連の勉強をすればいい。

0802デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 21:50:46.94ID:hJ/uFYHh

awsでやるとお金すごくかからないの？

0803デフォルトの名無しさん

2017/02/15(水) 22:10:49.59ID:n+mrEyE4

>>797-798
本当はNN専門の研究者レベルの知識欲しいけど
進化が早すぎて情報収集する暇すらない

0804デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 01:42:44.13ID:mPdodxws

日本OSS推進フォーラムという団体がRubyでデープラーニングの実証したけど詰んでてワロタ
超一流企業のエンジニア達でも苦労してるんだな

0805デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 02:02:51.97ID:rGWDv0Eb

速度が出ないってのなら分かるけど、それ以外なら詰む要素なんてなんも無いと思うけどな

0806デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 02:24:42.32ID:ibAfOgId

>>805
確かにRubyじゃ速度は全く出ないだろうな
使い物にならないだろう

0807デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 02:40:16.25ID:Q9BRUfIU

何でそういう無駄なことするんだろw

0808デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 02:59:10.89ID:bOklBKAW

PythonでもnumpyなしGPUなしで実装すると数百倍処理時間が違うかな？

1時間で終わる学習が3ヶ月かかったりとか？

そもそもrubyのDNNフレームワークってあるの？

0809デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 03:17:04.98ID:RNqgin7N

Ruby なんて RoR の一発屋だろ

>>808
そもそも機械学習ライブラリがないに等しいんじゃないかな
DNN については ruby brain だったかな、2年くらい前にほんの少しだけ話題になった気がするが、
その後全然聞かなくなった

0810デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 06:48:39.51ID:sCqG7VJm

TensorFlow 1.0来たね

0811デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 07:17:49.67ID:RNqgin7N

>>810
本当だ、ステーブル版キタコレ。
Google は手慣れてるなぁ、ぐいぐい来るな。次は Cloud ML をまとめにかかるかな

0812デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 08:14:23.06ID:Q9BRUfIU

Javaサポートも入るんだったかな

0813デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 12:22:16.53ID:UXWqpq07

どれくらいの期間計算させてたらいいの？

0814デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 12:28:49.31ID:SJI/N2Pk

>>813
お前の目的が達成されるまで
Excelで1秒かからない計算でお前の10倍以上の稼ぎを得る奴はいくらでもいる
大事なのは技術ではなく中身である

0815デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 15:03:46.74ID:q/6i8vyb

Tensorflow1.0はGPU数に比例して高速化したみたいやな
chainerドヤってたのにドヤれなくなっちゃったやん

0816デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 15:24:09.27ID:t/hw8IzF

速度なんか最終的には体力勝負なんだからグーグルに喧嘩売っても勝ち目がないのはわかりきってるのにな
chainerの開発陣は頭良いんなら限られたリソースをより高い価値を生むところに効率的に使うことを覚えろよ

0817デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 15:42:01.13ID:YXBOe5iy

いい意味でhackerだから自分の腕で対抗してみたいんでしょ

0818デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 15:46:14.03ID:rG6hZnTn

寧ろバカなんじゃないかと思うわ
実際にはビジネス慣れしてないのだろうけど
前はchainer使ってたけど、バカみたいに更新かかるんで追随するの諦めたわ

>>817
悪い意味でハッカーなんだよw ドンキホーテ

0819デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 15:55:06.45ID:2GbF+UbH

>>796 scratchでやりたい。

0820デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 15:56:39.89ID:rG6hZnTn

>>816
同意。グーグル内部じゃ自前でGPUクラウドを用意してるらしい

0821デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 16:08:09.41ID:Q9BRUfIU

>>817
対抗できてると思ってるのは中の人と信者だけでしょ。先行して投入してたはずが、分散は後追い、playgroundは猿まね。次はGCEをパクれるといいね

0822デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 16:24:04.15ID:rGWDv0Eb

日本の科学技術って、常に常時欧米の後追いじゃないの？
最近じゃ中国の後ろを走らされてる気もするけど・・・・

0823デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 16:27:15.97ID:DYCOxOjD

>>822
chainerがいい例
技術はあってもビジネスが下手
本人たちにとっては不本意だろうけど、典型的な日本企業だよ

0824デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 16:28:33.64ID:Q9BRUfIU

>>822
そう、だから悔しいんだよ
chainer、おまえもか！？ってね。もちろん勝手な期待なんだが。
あと中国にも完全に抜かれちゃったね orz

0825デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 16:29:52.05ID:Urm5X6LN

頭の悪そうな愚痴

0826デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 16:34:32.64ID:rG6hZnTn

愚痴と頭の悪さは関係ない
ここで、chainerで愚痴ってたって、どうせみんなtensorflowやkeras使ってるよ

0827デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 16:37:35.29ID:Urm5X6LN

>>822
これのこと

0828デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 16:50:42.12ID:oI59/Xqq

Chainer使っててすまん

0829デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 16:54:58.04ID:u0IXImgM

>>828
chainer 批判のレスが続くと毎回締めくくりにそれを書くね。まともな議論はできないのかな

0830デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 17:01:45.33ID:aysJfVzv

>>815
誰に向かってドヤ顔してるのか良く分からないんだよな。
会社としてやってるならビジネスマンにアピールしなきゃいけないのにその視点が完全に欠落してる。
一部の意識高い系を喜ばしても商売にならない。

>>816
禿同。自動運転の車を自前で用意しちまう IT ジャイアントが相手なんだ、速度なんて本気でやられたら勝負にならない。
自前でGPU設計だって当然やってるし、モバイルフォンをどうするかだって考えてるだろう。
そして市場の動向やコスト計算しながら様子を伺ってるだけだからな。

0831デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 17:04:19.23ID:oI59/Xqq

>>829
なんで議論しないといけないの？

0832デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 17:07:46.66ID:aysJfVzv

>>817
google が hacker をどんだけ飼ってると思ってるんだよw 的確に出来る順に引き抜きに来るぞw

>>831
あんただけ浮いてるってだけだろ

0833デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 17:09:36.18ID:Q9BRUfIU

>>831
狙ってやってるから浅ましい印象があるよ。

0834デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 17:45:34.70ID:oI59/Xqq

>>833
そんなこと言われても、俺はChainer使ってるし>>826
みたいなレスみたら主張したくなるじゃん？
>>832
多様性を認められない雑魚か？

0835デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 18:04:37.01ID:Km9g1gEk

俺もchainer使ってる

0836デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 18:07:55.67ID:URbDSOHC

俺も俺も

0837デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 18:12:08.36ID:t40+uQhh

俺も俺も、俺も

0838デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 18:19:46.48ID:VEiYbsw3

俺だって使ってる

0839デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 19:17:10.16ID:yKdHxLv5

わいが一番使いこなしてるでー

shi3z

0840デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 19:37:33.05ID:NwtZdpB8

shi3zさんは早く宮崎駿を見返せる人工知能を作って下さい

0841デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 20:46:23.34ID:YC7FBXIL

そんなライブラリがどれが良いか言い合うなら
プログラム勝負でもすれば

0842デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 21:02:36.37ID:sCqG7VJm

指標は実行速度とコードの行数？

0843デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 21:04:57.74ID:UQD+tkaf

>>842
稼いだ金額に決まってるでしょ
データの分野における唯一絶対の物差しだよ

0844デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 21:07:01.26ID:URbDSOHC

gitに上がる利用ライブラリの数じゃね?
それだけ使われてる、優れていることの証左

0845デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 21:07:07.29ID:hgAUcSrk

データの分野だと稼ぎが絶対的な指標なのか。プログラムの分野とは良し悪しの指標が違うみたいだな。

0846デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 21:07:25.67ID:URbDSOHC

>>843
計測できないやん。。

0847デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 23:15:23.64ID:n+wxLGO7

消費電力量であればなんとか求められそうだね。
それだけの投資があると解釈できるかなと。

0848デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 23:37:21.29ID:YlWUHtj6

chainerつくってる会社って元研究者がやってるようなとこでしょ
システム計画研究所も似た体質で、会社が傾いて以後ずっと迷走してるよ
大学の研究なのか営利活動なのか区別がつかない状態になるんだ

0849デフォルトの名無しさん

2017/02/16(木) 23:57:33.59ID:rGWDv0Eb

ただ50人もの従業員を食わせてるってすごいな
一体どっから金が流れてくるんだか

0850デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 00:09:18.76ID:wHsZmF9A

>>848
そういう感じだな。何かビジネスとは違うルールで動いてるように見える

>>849
スポンサーいるじゃん…いつまで支えてくれるか知らんが

0851デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 00:14:29.59ID:vZo3RhHE

おやすみ

0852デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 00:25:33.41ID:wc5YGkbR

トヨタと共同研究してるんだよなぁ…

0853デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 00:33:05.57ID:JjLPv9/k

>>849
トヨタ、ファナック、DeNA、SCSKなどのスポンサー
共同研究も多いみたいだね
まぁ、PFNには頑張ってほしい

googleが賞金総額10万ドルでyoutubeの動画タグ付け処理を募集
youtubeデータセットとGCEも貸し出すらしいよ
もうバンバン金使うね、上位者はヘッドハントされてくだろうし

0854デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 00:37:26.74ID:SXWA8clb

>>852
共同研究といえば聞こえがいいがな…要は金を出してもらってるわけだろ
トヨタって Google や Microsoft とも共同研究してるのに意味あるのかしらん

>>853
Google はえげつなくてうんざりするわ… w

0855デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 00:41:14.34ID:XEjJE4gC

>>853
PFNの中の人だって引き抜きの対象になってるだろ

0856デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 00:45:51.95ID:JjLPv9/k

>>855
?
何が言いたいのかわからん
なってるかなんて知らんし、おめでとうとしか言えん

0857デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 00:50:40.19ID:SXWA8clb

>>856
横からだが、単にヘッドハントの例としてあげただけだろ。深読みしすぎ

0858デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 00:52:01.73ID:SXWA8clb

話しは違うけど MXNet を Julia で試した人いたら感触教えてください

0859デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 00:52:55.66ID:o6jjVyts

PFNかNVIDIAに入りたいんだか、どうしたらよい？

0860デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 01:46:43.99ID:rBdGExPV

入った人と入れなかった人の経歴から学習してください

0861デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 04:53:17.44ID:zgDgwzIu

>>854
トヨタは無人運転に否定的でGoogleと共同研究していないし仲も良くない。
運転支援のためにPFNとTRIの技術を使うのだろう。

グーグル：東大で「青田買い」　ＡＩ技術流出に日本危機感 (2015/04/02)
http://web.archive.org/web/20150404045943/http://sp.mainichi.jp/select/news/20150402k0000m020147000c.html
>世界のＩＴと自動車の巨人同士が手を結ぶかに見えたが、「トヨタが目指すのはあくまでドライバーのサポート。
>無人運転を目指すグーグルとは自動車への思想が違った」（トヨタ幹部）ことから提携交渉は頓挫。
>これを受け、グーグルは米国トヨタの自動運転開発のメンバーを複数引き抜いた。

AIが勢力図を塗り替える業界とは　PFNが絞った３つの領域 (2015/06/13)
http://blogos.com/article/116573/
>特に信号機や電柱にもカメラなどのセンサーを搭載すれば、
>人工知能は運転席からは見えない情報も考慮して、瞬間的な判断を下すことが可能。
>こうした技術は「2020年代までに大きく進化し、交通事故は劇的に少なくなるでしょう」と言う。

人工知能研究新会社Toyota Research Institute, Inc.（TRI）の体制および進捗状況を公表 (2016/01/05)
http://newsroom.toyota.co.jp/en/detail/10866787
> 1) 「事故を起こさないクルマ」をつくるという究極の目標に向け、クルマの安全性を向上させる
> 2) これまで以上に幅広い層の方々に運転の機会をご提供できるよう、クルマをより利用しやすいものにすべく、尽力していく

0862デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 09:09:48.93ID:IFZ++OsK

ハヤオに見せたゾンビって二足歩行させようとして失敗したからゾンビとして公表したんだろ

0863デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 09:11:55.32ID:yvl+OY4D

>>859
学生ならインターンシップに参加するか
社員と友達になって、技術の意見交換とかして推薦して貰う

0864デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 09:15:17.16ID:6bF5krxZ

>>862
分かっていてかいているんだからつまらんスレするな

0865デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 09:18:44.36ID:/Ik0xHA1

>>860
有意差はありませんでした

0866デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 09:22:24.04ID:IFZ++OsK

ハヤオオブザデッド

0867デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 10:23:53.32ID:C4Hkh8Hg

chainer憎しの人は何なんだろう
別にchainerが存在してもいいと思うのに

0868デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 11:31:55.72ID:yrMkrRHD

>>865
モデルが悪いか、データが足りないか、あるいは完全ランダムな採用か。

0869デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 14:05:29.37ID:6bF5krxZ

囲碁、将棋、ポーカーときて次は麻雀と思うのだが
まともに研究しているのは東大の学生さんだけなんだな

0870デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 14:21:32.79ID:IVJjz4CP

>>861 googleの子会社とホンダ。

0871デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 15:26:01.53ID:QaABtEXZ

>>867
そういうレスがあるからに決まってんじゃん… ここは2chだぞ

0872デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 15:29:06.90ID:GxQxtoHN

googleに買われるなよ
旧帝大や奈良先端は機械学習の学生を量産して日本企業に送って欲しいよね

0873デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 15:44:27.15ID:rBdGExPV

ｗｗｗ

0874デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 16:04:16.70ID:wHsZmF9A

>>867
ヒントつ chainer信者

ユーザが信者呼ばわりされるのはchainerだけ

0875デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 16:14:44.50ID:w7+em2+E

機械学習だけできる人間は必要とされません。
学生は気をつけましょう。

0876デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 16:22:49.37ID:b+o2Vt6+

>>869
ゲーム理論を少しでも学んだことがあれば、その推論は誤りとすぐわかる

0877デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 17:30:19.74ID:6bF5krxZ

>>876
次に攻略を目指すゲームの選択と
ゲーム理論と何が関係ある？

0878デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 17:37:05.64ID:yjEzX4vr

何もないっす

0879デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 17:57:37.32ID:L79HibzT

>>867
煽ってるの？

0880デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 17:58:44.09ID:zgDgwzIu

>>874
Python以外サポートしないChainerがシェアを取ると主張するなら信者だね。
でもChainerはPythonだけで新種のNNを簡単に実装できるからNN研究に向いている。
Qiitaの論文解説記事で実装もしている場合は大抵Chainer実装だ。
アルゴリズムを知りたい人と応用が目的の人で好き嫌いが分かれるのでは?

0881デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 17:59:45.06ID:L79HibzT

>>880
信者乙

0882デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 18:02:48.42ID:Ua42gDLD

>>880
qiita が根拠かよwwww
意識高い系の巣窟じゃないかwwww

0883デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 18:04:35.38ID:wHsZmF9A

>>880
そうやって煽るんだもん…

0884デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 18:05:51.10ID:L79HibzT

信者はわざと嫌われるようにしてるとしか思えないわ
無意識に他のフレームワークを貶めてるのに気がつかないんだよな

0885デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 18:32:17.74ID:zgDgwzIu

>>883-884
フレームワークは信仰対象ではなくただの道具であってそれぞれ特徴がある。
MXNetはR対応なのでRユーザーはみんなMXNetを使っているとか
TensorFlowはライブラリが多いから応用が楽とかそういう話を頼む。

0886デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 18:45:15.27ID:e9i0/Awj

>>876
このスレの連中は数学全く理解してないからいっても無駄

0887デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 18:48:03.56ID:i/h+ENNR

クラウドでやりたいんだけどPaperSpaceが一番安いのかな？
すまんがGPU8GB(GTX1080?)のインスタンス$0.27/h　+　ディスク代$10/500GB/Monより安いところがあったら教えてくれんか

0888デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 18:55:38.82ID:Wqs9kxC0

ただの雑談になるが、AIとDWHをゴッチャにしている節を感じる。
主にニュース

0889デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 19:15:17.85ID:48exD9A8

PFNはトヨタとかと組んでいるけど、あれはpython以外の言語を使った社内用のChainer使っているの？

0890デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 19:24:54.99ID:hsjUnHQO

chainerの機能うんぬんが嫌いというより
qiitaとか意識高そう人達が嫌いなのでは

0891デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 19:32:10.73ID:o6jjVyts

>>886
んなこたーない

0892デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 21:47:51.01ID:791Hsf9h

んじゃChainer擁護するわ
Chainerは新しくネットワーク作ろうとした時にもChainerの中で完結できて作りやすい。
TensorflowやTheanoもそうだが、この両者を生で触るのはちょいとしんどい
Kerasは良くあるネットワークを超簡単に作れるけど、変なものを作ろうとするとLambda使うかtheanoを触ることになってなんか混乱する
そして何よりChainerは設計がPythonのオブジェクトシステムの上に乗っているからPythonユーザーにとって違和感が少ない
俺みたいなよく分かってない奴が触るにはバランスが良いライブラリと感じている。
ちなみにMXNetは知らん。使いやすいんなら俺もそっちに乗り換える

0893デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 22:04:47.44ID:qJRm4Cqk

>>892
私もchainerのそういうところがすごく好きだったのだが
最近やはりユーザー数というのは馬鹿にできないなと感じはじめた。
chainerかそれに類似した設計思想のフレームワークが天下取ってくれるとすごくありがたいのだが。
TFがこんなに持て囃されてるのはかなり違和感あるよ。
他社の生産性を落とすためにTF公開したんじゃないかとすら思う

0894デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 22:49:49.39ID:xOpIHMZX

caffe...

0895デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 22:54:25.90ID:iFoWwE1V

ネタ抜きでc++版のchainer出たらchainerに転向してもいい

0896デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 23:18:05.36ID:xRI7vlv0

わいが作ったる！！

shi3z

0897デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 23:29:32.31ID:HgB/1VW8

使いにくそう…

0898デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 23:29:59.34ID:P8SNy7jg

c++はtensorflowがあるだろ

0899デフォルトの名無しさん

2017/02/17(金) 23:48:41.24ID:JjLPv9/k

フレームワークとか別にどうでもいいわ、好きなの使えよ
俺はkeras,tensorflowで困ってないし、chainerも使ってた

youtubeのタグ付けDLコンテスト日本人で参加するやつおるんかね?
こういうコンテスト系開催すればもっと開発スピード上がりそう

0900デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 00:10:03.92ID:5V5XjYZU

c++でやる利点そんなにある？
思い処理が必要になる部分は限られてるんだから
そこだけ分離できればあとは全部Pythonとかのが扱いやすいと思う

0901デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 01:45:55.51ID:P/+Qt34Q

>>892
MXNet はすっきりしていて良いよ。Python、C++ 以外にも複数言語もサポートしているし。
スレで誰かが書いてたけど、ビジネス的には TF を追うのは MXNet だと思う。

0902デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 01:49:32.56ID:P/+Qt34Q

>>839
同意。やっぱユーザ数はでかいわ、DeepMind も含めて世界中で TF やってるのは何か凄い。
Google の手のひらで踊らされてる感が納得できないのも同意w

0903デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 01:52:35.33ID:P/+Qt34Q

>>895 >>898 >>900
自分のまわりは C++ で TF やってる人多いよ。目的は Android で動かすためみたい。

0904デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 06:00:28.43ID:krjz9jHv

なんでもいいからscratchで書きたい。

0905デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 06:14:38.95ID:emqsQMgr

scratchからgoogLeNet書けたらいいね

0906デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 06:18:59.93ID:emqsQMgr

mxnetはいいぞ。世界的にはchainerなんかより使われてるだろうにこのスレじゃあんま話題にならん不思議。

0907デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 07:20:34.44ID:rzM4dajO

MXNet面白そうだな
紹介してくれた人ありがとう。
勉強してみるよ。

0908デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 08:03:06.56ID:nCUcJX5k

うーん、難しい

0909デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 08:16:34.94ID:nCUcJX5k

上の人の意見を聞くとqiitaでChainerが多いのは他人が提案したアイデアや新規ネットワークを
再現しやすいためということなのかな。
MXnetもその辺はどうなの？

0910デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 08:28:17.11ID:SLXplcAm

>>909
つまり、両方とも使ったことないのね…

0911デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 08:50:28.72ID:P/+Qt34Q

>>909
その chainerのアドバンテージの意味が良く分からんわ。
ペーパー読んでパクって実装なんてコツをつかめば簡単だぞ？今どきは実装が公開されてるのだから。
例えば caffe 実装を他のフレームワークで実装するなんて誰でもやってること、
企業なら権利問題になるのが嫌で内緒でやってるだけだよ。

0912デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 08:50:36.19ID:PDdB7uxv

tensorflowってウェブアプリで動かす手段ない？
テストをしたいだけなんだけど

0913デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 08:52:05.18ID:SLXplcAm

>>912
jupyterじゃいかんの？

0914デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 08:56:12.97ID:emqsQMgr

>>911
chainerは意識高い系だから

0915デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 08:58:01.46ID:emqsQMgr

>>912
pythonなんだから書けるでしょ

0916デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 08:59:42.14ID:nCUcJX5k

そうだよ、tensorflowしかやったことないよ
他のも興味があって、Chainerとかに拘りがある人がいるみたいだから聞いてみた。

なんでそのこのスレの人はそんなにイライラしているのか分からんけど

0917デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 09:04:21.06ID:emqsQMgr

>>916
chainer信者にうんざりしてる
あんたみたいに真に受ける人もいるしな

0918デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 09:05:33.37ID:nCUcJX5k

しかし何故このスレの人は愚痴ばかりなのでしょうか。
知識が浅いからqiitaみたいな記事が書けないから？

0919デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 09:06:52.21ID:SLXplcAm

>>918
またそうやって煽る…

0920デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 09:36:25.78ID:B+mIXUdE

ここは有名海外大で数学、物理、情報学の三つの博士号をとって
ｽｰﾊﾟｰﾊｯｶｰと賞されるレベルじゃ無いといけないらしい

0921デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 09:38:27.06ID:WhcHGY5O

実際には大学初年度の数学も知らないやつらのたまり場だけどな

0922デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 09:41:52.25ID:6CDQOrY8

なんでスレが飛んでるの？

0923デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 09:51:23.61ID:iqy2utgr

画像・動画処理なら機械学習の出番だが、ビジネスのデータ分析を数学強い人に任せてはいけない。
データをこねくり回して電気を無駄遣いした挙句、「冬にはブーツが売れることがわかった」という結論を出すだろう。

0924デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 09:54:57.78ID:+v8+6LM8

ワロタ

0925デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 10:16:42.93ID:PDdB7uxv

機械学習は数理工学と統計だろ必要なのは

0926デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 10:24:10.35ID:MSmTE/VQ

>>925
ビジネスドメインの知識と業務システムの知識と関係者とのコミュニケーションと政治力やぞ

0927デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 10:29:16.80ID:BROlGO4m

優秀そうな人がいるようなので質問したいのだが
深層学習において誤差逆伝播法以外にパラメーターを調節する方法や試みはないのか？
あったら教えて欲しい。
それから実際の脳ニューロンも誤差逆伝播法みたいな動きをするんですか？

0928デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 10:32:01.61ID:BROlGO4m

あとなんでこのスレいつも上がっているんですか？

0929デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 10:55:28.44ID:Eso/fDdL

>>923
＞冬にはブーツが売れることがわかった

それまで誰も証明したことのないことなら偉大な発見だろうが！
ビジネスマンは予想で満足するからいかん

0930デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 11:07:00.75ID:RARgLP16

>>929
ビジネスならその事には価値が殆どない
科学とかなら別かもしれないけど

0931デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 11:46:06.16ID:PmaK4ZMV

利益がないことに夢中になる屑

0932デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 11:53:19.52ID:reOEor8X

証明しても利益が変わらないからね
今まで売れてなかったものが売れるとかの発見とか、同じものを売るのにかかる費用を削減or効率化できるとかが大事かと

0933デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 11:58:55.45ID:SkS6Bpbi

まあ統計的に証明してくれたら「やっぱりな」って確信を持ててちょっといい気分になることもあるよ。たまに

0934デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 13:58:06.47ID:Kfx3QO/f

おむつとビールが一緒に売れるんやぞ

・・・データマイニングとか懐かしいなあ

0935デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 14:52:09.00ID:WDVm3LRC

囲碁おじさん、元気に開発してるかな

0936デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 15:35:00.84ID:Ai/KjCv9

IBM、Watsonを活用したセキュリティソリューションを提供
https://japan.zdnet.com/article/35096730/

「Watson for Cyber Security」ふぅ(´・ω・｀)
医療やビジネス分野で成功してるのはワトソン君だけだな(´・ω・｀)

0937デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 15:37:13.55ID:a7ER7dqB

ワトソンって何？

0938デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 15:50:32.17ID:rWdNAKwj

>>927
別に逆でんぱ無くても最適化問題解くだけだから時間さえあれば何でも良い。活性化関数を選べば逆行列解くだけの場合もあるし。
逆でんぱのメリットは、大きなところではリアルタイムで計算できるってだけ。

0939デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 15:52:07.56ID:lAiiQrdi

>>927
>深層学習において誤差逆伝播法以外にパラメーターを調節する方法や試みはないのか？

ちょっと変わったニューラルネットワーク Reservoir Computing
http://qiita.com/kazoo04/items/71b659ced9dc0342a2b0
>入力層とReservoir間、Reservoir内の結合重みは乱数で初期化したあとは変更せず、
>Reservoirと出力層の間の重みだけを学習します。

Direct feedback alignment provides learning in Deep Neural Networks
http://www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/direct-feedback-alignment-provides-learning-in-deep-neural-networks
>従来は、誤差逆伝播(以下BP)のとき、順伝播の行列Wを使い回していた。
>ランダム&学習しない行列Bで置き換えても、BPと同様に学習できた

>それから実際の脳ニューロンも誤差逆伝播法みたいな動きをするんですか？

ニューロンの概要とそのモデル
http://kazoo04.hatenablog.com/entry/agi-ac-3
>ヘブ則「神経細胞Aが神経細胞Bを頻繁に発火させるのなら、神経細胞Aの効率が良くなる」
>STDP「神経細胞Bが発火する少し前に神経細胞Aが発火していれば、
>　　　　シナプスが増強され、逆であればシナプスが弱まる」
脳ニューロンでは逆方向の伝播は発見されていない。

小脳のモデル
http://kazoo04.hatenablog.com/entry/2015/12/23/120000
>脳全体の1割程度しかない重さの小脳は、脳全体の8割のニューロンを有しているのです。
>小脳は内部でのフィードバックもない単純な3層のネットワークしかありません。
小脳は横に広い3層ネットワークでパターン認識を行っている。

脳と今のANNの違いを知りたいなら「人工知能 Advent Calendar 2015」を気に入ると思う。

人工知能 Advent Calendar 2015
http://qiita.com/advent-calendar/2015/ai

0940デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 15:52:12.71ID:y2nzrwVZ

>>937
クイズ番組特化型の検索エンジン

0941デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 15:57:49.36ID:rWdNAKwj

理論的な裏付けもなく
CNNで『ニューロンモデルだから上手くいくだ～』って言って、かつ、実際に上手くいったから騒がれてるだけ。
ニューロンが何故いいのかのロジックは不足してる

0942デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 16:03:10.12ID:rWdNAKwj

>>939
あのもうちょいさ～、自分の見解含めて纏めてくんない？
一応全部読んでるけど、結論酷くてただの嫌がらせにしか感じない

0943デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 16:16:30.21ID:lAiiQrdi

>>936
Watsonを試した人の説明によるとかなり古典的なシステムだね。

第二世代人工知能の亡霊がもたらす"AIの冬"
https://wirelesswire.jp/2016/11/57683/

0944デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 16:18:10.84ID:8hPTr6LO

>>941
なんでこのスレにいるの？

0945デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 16:25:29.82ID:y2nzrwVZ

>>943
ありがとうｗ

詳細は言えないがWatsonはクソと判断され、
立場的にはそれが嬉しくはあるんだが、
その判断は間違ってないのか？と不安だった。

想定はしていたがWatsonはやっぱりその程度だったんだな。

https://wirelesswire.jp/2016/11/57683/

> 　実際に、Watsonを使おうとすると、あまりにも断片的なものしか用意されていなくて驚きます。
> 　実のところ、筆者も一度はWatsonを試そうとしました。
>
> 　しかし、それは失望と呼ぶしかないものでした。
> 　WatsonのAPIとして提供されているものは、「自然言語分類」「検索およびランク付け」
> 「文書変換」「会話」「音声認識」「音声合成」といったもので、これは基本的には
> ディープラーニングとは無関係な、既存技術の寄せ集めに過ぎません。もっというと、
> Watsonを有名にしたはずの、クイズに正解する機能すらありません。少なくとも汎用的は皆無です。

> わかりますか?
> 　このファイルに記述されたのは、Watsonの「会話プログラム」が反応できる、全ての語句です。
>
> 　逆に言うとここに書かないとどんな質問にも答えられません。

0946デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 16:30:13.23ID:1c96nb+d

>>943
嘘だ

嘘だ嘘だ嘘だ嘘だ嘘だ嘘だ嘘だ嘘だ

と思考停止したくなるほどひどいな
捏造だろ？　そうだろ？　何かぜんぜん違うもの見てるんだろ？

0947デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 16:32:41.92ID:y2nzrwVZ

> クイズ番組特化型の検索エンジン

これは訂正しなきゃいかんな。
単なる検索エンジンか

単なる検索エンジンでも
クイズ番組であれば、よくある質問と答えのペアを
"データ"として登録していれば、成り立つからな。

そしてその"データ"はWatsonとしては提供されない（笑）

0948デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 16:35:45.67ID:y2nzrwVZ

わろたｗ

http://conversation-enhanced.mybluemix.net/

> Hi. It looks like a nice drive today. What would you like me to do?

What’s the date today?

> I'm not sure about that. You can say things like "Turn on my lights" or "Play some music."

0949デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 17:08:21.31ID:H1Iwru9r

>>939
有能。ありがとう

0950デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 17:14:42.31ID:+C++8uHM

IBMはGoogleなんかと違ってかなりクローズド志向で、一般公開版はしょぼくて、ビジネス向けにフル機能で力注いでるんじゃないの？
と思いたい

0951デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 17:19:23.70ID:JY/zr8a0

清水とか無能はどうでもいいんだよ

0952デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 17:24:38.53ID:csEdzOZ5

shi3zは口八丁でこのブーム利用して相当荒稼ぎしてるらしいなw
こんな奴ばかりだからダメなんだよ

0953デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 17:25:13.45ID:rWdNAKwj

>>944
事実を言ったまでだけど？
>>939にも書いてるじゃん

0954デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 17:37:22.27ID:WDVm3LRC

shi4z

0955デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 17:44:39.97ID:WDVm3LRC

何故清水が出てくるのかと思ったら
945のライターなのか

0956デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 18:05:48.82ID:qkYZ59bW

>>953
お前の素朴な意見だろ

0957デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 18:06:16.17ID:qkYZ59bW

>>953
自演か

0958デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 18:14:56.30ID:rWdNAKwj

いいよ自演と見なされてもww。。

ID:qkYZ59bWがよく読んでないことがよく分かる
前からこの議論はあるんだけどな？

0959デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 18:19:09.47ID:mtU6PdSf

ちょっとおちつきなさい

0960デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 18:48:49.65ID:ni9adJyd

清水って本書いてる人?
知らんかったわ

0961デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 18:59:18.09ID:lAiiQrdi

>>941
確かにニューロンが何故いいのかのロジックは不足してるけれど、
学習に確実に成功する条件と理由は絞られてきたから実用上は困らないのでは?
ユニット数が多ければ学習失敗しないというのは小脳が失敗しない理由にもなる。

現在のDNNにおける未解決問題
http://www.slideshare.net/DaisukeOkanohara/dnn-62218756
>大きなNNの学習はなぜ一様に成功するか
>　　大きなNN（FeedForward）の場合、どのような初期値でも、局所最適解で終了しても
>　　学習結果はみな同程度に優れていることが実験結果からわかっている
>質問より　　大きいというのはどういう意味か
>→　深さについては2層以上であればこれが成り立つ。
>　　重要なのは各層の平均のユニット数　　100を超えたあたりからこの現象がおこる

0962デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 19:05:28.40ID:Y7h/4iVC

論分はポコポコ出てくるからどれがいいの、どれに絞ったら良いかはよく分からんね。
上手く絞るのも経験やコツがいるし

0963デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 19:08:23.34ID:rWdNAKwj

>>961
>>941のとおりじゃん
なんか違うの？

0964デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 19:49:13.47ID:WsBdD8qK

ディープラーニングは半精度の計算で十分と言われていますが
単精度と比べても精度や学習効率とか全然変わらないものなのでしょうか。
少し前にやっぱり単精度以上で計算した方が良いという意見もチラッと聞いたことがあったので。
実際かわらないのでしょうが、、、

0965デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 19:55:55.69ID:5V5XjYZU

binary netなんて話もあるくらいなので半精度あれば十分ぽい

0966デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 20:12:32.09ID:RARgLP16

>>963
判っていることの程度が違うんじゃね
物理だってまだ未解決な事は残っている

0967デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 20:25:41.86ID:lAiiQrdi

>>964
データを8bitや6bitにしても精度は変わらない。
だから半精度の計算で十分だ。

[Survey]SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <1MB model size
http://qiita.com/supersaiakujin/items/ece1e20ca4073e77bed7

0968デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 20:43:56.38ID:a9LRTCyP

GSとか定期的に株の話題が出てるのだが
スキャルピング、デイトレードは人間以上にやれるとして
スイングトレードの時間スケールの取引でも上手くこなせるものなん？

0969デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 20:44:12.87ID:Kfx3QO/f

>>945のShi3zが書いた↓の記事だけどさ、お前が言うか？って感じしかしないんだけどｗ
AI業界の癌はむしろこいつの方やろ

https://wirelesswire.jp/2016/11/57683/

0970デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 20:57:37.70ID:NslUJPfU

スキャとかデイってノイズだらけでむしろスイングの方がうまくいきそうなイメージ

0971デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 21:03:57.53ID:0yttAhbb

いっちょ噛みの清水

0972デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 21:17:31.93ID:IsBwbSQ9

株や競馬予想もあるらしいが、直に金に繋がるのは結構やってるやつ多いんだろうな
ネットで売ってるような情報商材はカスばかりだろうけどｗ
クラウドワークスに3万で人工知能作ってください!ってあったときは笑った

0973デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 21:18:13.03ID:PDdB7uxv

学習データ少ないし、そもそもユークリッド距離最小化でそんな精度出せる状態にはないよ

0974デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 21:31:56.78ID:ka2yzmqI

98年にNHKスペシャルでマネー革命という特番やっていて
ヴィクター・ニーダーホッファーの弟がAI使っていたけど
当時のアルゴリズムは何だったんだろうな

0975デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 22:15:12.20ID:ka2yzmqI

ふーむ

0976デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 22:37:26.74ID:sW4Z/3p6

>>961
>現在のDNNにおける未解決問題
いずれ解くべき問題なんだろうけど、他にやることあるし、定義が曖昧で数学系の人も
積極的に解こうとする問題のタイプじゃないから解決されるのはかなり先になるんだろうな。
賢い人がアッサリ解くのかもしれないが

0977デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 22:46:49.35ID:sW4Z/3p6

Shi3zのやり方は見習うべきとは思わないが
上手く立てた看板でなんとなくすごいと思わせるやり方は強力だからしょうがない。

0978デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 22:46:59.81ID:rWdNAKwj

いや解くべき問題じゃなくてそもそもDL、NNが機械学習として扱うに最適なものとは思ってないんだが

0979デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 22:49:34.34ID:rWdNAKwj

>>938に突っ込むやついないんだな
悲しいな

0980デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 22:51:58.70ID:oS5hogWf

結局。馬鹿ということで了解

0981デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 22:53:52.58ID:uNnWbf63

shi3zの作ったひどいＡＩをゾンビゲームに使えると言い切った川上は
どうかと思ったが、データマイニングの仕事をする際には多少ベクトルは違うが
ああいう居直りができないとダメなんだろうし、それができない俺はダメ社員なんだろう

0982デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 23:26:30.18ID:PDdB7uxv

層数が増えると補完曲線として高性能化する理由がいまだにわからんのだけど
二次元のグラフで層数を変えていった場合（例えばresidual netで）という比較はあるかな？

0983デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 23:28:09.53ID:L5ZkFjnt

それはマ板とかでいう愚痴だね

0984デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 23:28:41.85ID:Eso/fDdL

>>969
これってマジなの？
Watsonは人工無能なの？

0985デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 23:40:50.46ID:MSmTE/VQ

>>984
百聞は一見に如かず、Bluemixで使えるから試してみたらいい
Watsonはもちろん、BluemixというIBMのプロダクト群全体の品質の低さに驚かされる

0986デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 23:50:13.73ID:y2nzrwVZ

なんか既存のオープンソースのツールを組み合わせただけで
Watsonを超えるものは作れそうだよねｗ

0987デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 23:54:25.14ID:GI2FWIkJ

このスレchainerのファン？とアンチ？が活発みたいだから
良い機会だからchainerやってみることにしたよ。
今でもアップデート地獄とかあるのか分からんが

0988デフォルトの名無しさん

2017/02/18(土) 23:55:46.72ID:+GrP5YYe

一時はchainerを捨てたけど、アップデートのおかげで帰って来たんだ……
アップデート地獄を批難するのはやめちくり……

0989デフォルトの名無しさん

2017/02/19(日) 00:09:19.68ID:MtN5Bqpu

皆さんお手柔らかに

0990デフォルトの名無しさん

2017/02/19(日) 00:21:37.81ID:FRYhA8k3

900

0991デフォルトの名無しさん

2017/02/19(日) 00:23:49.81ID:FRYhA8k3

991

0992デフォルトの名無しさん

2017/02/19(日) 00:24:18.26ID:eJLs0hjC

UME

0993デフォルトの名無しさん

2017/02/19(日) 00:25:01.30ID:FRYhA8k3

933

0994デフォルトの名無しさん

2017/02/19(日) 00:25:20.24ID:eJLs0hjC

UME

0995デフォルトの名無しさん

2017/02/19(日) 00:25:44.24ID:FRYhA8k3

995

0996デフォルトの名無しさん

2017/02/19(日) 00:26:01.13ID:eJLs0hjC

UME

0997デフォルトの名無しさん

2017/02/19(日) 00:26:18.29ID:FRYhA8k3

997

0998デフォルトの名無しさん

2017/02/19(日) 00:26:38.99ID:eJLs0hjC

UME

0999デフォルトの名無しさん

2017/02/19(日) 00:26:58.75ID:FRYhA8k3

1000

1000デフォルトの名無しさん

2017/02/19(日) 00:27:08.99ID:FRYhA8k3

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