自作PC7@2022年05月ふたば保管庫 [戻る]


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Name名無し22/01/20(木)07:40:30 IP:133.204.*(mesh.ad.jp)No.646968+
6月15日頃消えます 機械学習とかディープラーニングとか
勉強したいんだけど、趣味ではどういった使い方
があるかな?
No.646969+機械学習、っていうと簡単なのは最小2乗法とかで順次 状態を推測していく、とかで、機械学習の中でもディープラーニングってのはなにかを分類するのに良く使われる
分類するものはデータになってないといけないから画像の分類とかに使うのが教科書の例題としてはよくある
一段階戻ってニューラルネットワーク、っていうとこの間の物理学会誌には量子状態を表現する、ってな記事があった
機械学習とかを勉強するのを趣味にしちゃうのが一番簡単だな
No.646972+ごめん、説明不足だった。
機械学習でプログラミングをしたいんだけど、
どういったことが向いてるかな?
仕事ではなく、趣味程度でいいんだ。
まずは、ディープラーニングやら機械学習、深層学習とかの
違いからの勉強だと思うけどね。
No.646973+なにかしたいことがあって、その道具を探していたら機械学習のなにかが向いていた、という風になるのが通常だと思う
それを承知で深層学習で自分でライブラリは書かないけどなにか応用プログラムを書いてみたい、というなら画像の分類とかのわかりやすい教科書がWeb上にもたくさんあるのでサンプルを使って勉強してみるといい ただ、大抵はモノを分類するフィルタとして使う、という話なのでワタシは面白くはなかった
入力データがデジタルとして存在しないとどうしようもないことには注意しないといけない
今は機械学習、まで範囲を戻して動的学習(最小2乗法でもカルマンフィルタでも学習は学習だ)で時系列を調べるとかの人様のやってることを学んでいるとこ
No.646974+なにかボードゲームのプログラムでもしてみたら?
囲碁はもう世界最強のとんでもなく強いのがいるから
将棋あたりで頑張ってみては
No.646982+> なにかボードゲームのプログラムでもしてみたら?

強化学習かあ。楽しそうだね。


趣味からは外れるけど、事例集ならココにあるよ。
良さげなのを選んでみては??

https://www.jdla.org/case/
No.646983+>No.646972
競馬、競輪、競艇オート等の予想を行い、最大の回収率を導き出せるようにして退職する。
以外に有意義な使い方あるのか?
No.646984+ディーカップのブラだって?
やっぱ上下お揃いがいいよねー
No.646985+
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ティーカップブタだって?
実はそんな品種は存在しなくて全部ブタなんだよね
No.646986+深層学習、っていうならとにかく大量の学習用データと評価用データがないと話にならない
それを踏まえて分野を選択したほうがいい
あとはPC上だと滅茶時間のかかる学習と学習結果の評価
自然言語処理のフィルタ作ってて1日学習にかかるとか当たり前で、しかも精度はイマイチだったりするとがっかりする
pythonのライブラリの利用が普通だろうけどpandaとか前提になってたりしてクセが強くてどうも好きになれない、とかいろいろあるんだよな
No.646987+地方工務店が作った悲惨な欠陥住宅&怠慢な行政の対応報告
https://www.youtube.com/watch?v=BuBhMT2NqDk
No.646989+> No.646986

もしかして転移学習とかご存知ない?
No.646991+>もしかして転移学習とかご存知ない?
そりゃ 元になるなんかのデータがあればいいけどね
そういう話ばっかじゃないだろ
ていうか、そこから拡張すると妙に精度が下がったりするんだ
No.646997+どうせスマホで遊びたいだけだろ
本気で勉強する奴ならば
そんな選択肢は持たない
No.647006+https://www.youtube.com/watch?v=sEYNDW9KSqc
No.647028+エロ画像のモザイク外し
強化学習でゲームとかサーバーの設定値を弄らせてパフォーマンス自動最適化
個人的にはとしあき自動レスバ機械作って欲しい。
りんなの要領で評価はレスバが続いた長さということで
No.647029+やっぱ画像解析とかぼやけ画像を鮮明にするとかフレーム補間、画像加工みたいな・・よーするに映像系が一番結果が出しやすくて実際目に見えるから自己満足も出来るんじゃないの?
他のはハッキリ言って難易度高過ぎだと思うよ。
まずプログラミングを習得してからだしさ。
若くないと無理だな。
No.647032+Pythonで人の作ったライブラリを使うんだからそんなに難易度は高くないと思うけど、
たとえば画像の先鋭化、とか普通のMTF補正みたいにフーリエ変換して変換先で補正をかけて逆フーリエ変換して、ならまだわかりやすいけど、学習でやるとなると正解データを大量に用意してピクセル毎にこの場合は輝度がこうなってるのが一番いいだろう、とかやるのかなぁ やっぱり教師データ集めるのが大変な気がする 趣味ならそこらが逆に面白いかもしれないけど
No.647034+ライブラリ的なものを作りたいのか既存のライブラリ(フレームワーク)を利用して何かしたいのかで勉強の方向性が全然変わってくる

前者なら統計やグラフ理論を出発点としてニューロネットやディープラーニングの理論文献あされば理解はできる(作る労力はまた別)
もちろんこれらだけでなく派生/応用の理論も山ほどある

後者なら何をさせたいかしっかり方向性決めてからフレームワークを選別し特性や手順を理解し学習素材を集めて評価関数(一番のキモ)を作って学習をぶん回す
応用はユーザの数だけあるのでまず方向性決めないとあれもこれもと目移りして結果何もできずに飽きる(ふわっとした理解はできる)

何をするにしても最低限必要なのは根気
No.647052+>ライブラリ的なものを作りたいのか既存のライブラリ(フレームワーク)を利用して何かしたいのかで勉強の方向性が全然変わってくる

ライブラリ的なの作るのはgoogleで年収10億貰ってるような博士に任せて既存のライブラリで何かしたいのがその他の大多数の人でしょ。
No.647053+深層学習ならば
「ゼロから作るDeepLearning」などという教科書みたいなものは存在する
ISBN978-4-87311-758-4 オライリー
ワタシみたいな普通のプログラマが言うところの性能はでないだろうけど、というかそういうのは目的にしてないだろうけど
そっちを趣味にするのもアリはアリだと思う
癖が強くって途中で積読になってるけどね
No.647054そうだねx1>既存のライブラリで何かしたいのがその他の大多数
まっとうに使えるモノでなくても、テストプログラム的なもので理論の根幹を理解していくのも楽しいよ
そのあたりは完全に個人の嗜好やね
No.647107+機械学習で取っ掛かりとしてやるなら
現実問題で身近な奴をやるといいんじゃないかな?
pythonとScikit-learnで株価予測とか
No.647108+https://www.youtube.com/watch?v=WwhIDzSLwbI
No.647109+
304600 B
ブラ買ったぜ
何に使うかは内緒
No.647118+>エロ画像のモザイク外し
これ中国の顔認識AIの副産物なんだろうなと
No.647119+日本の顔認証システム
No.647131+『ゼロから作るDeepLearning』は数学苦手な自分でも何となく分かった気になれたから良かった、最適化の理解の手助けになったし
アルミホ条件は未だに意味不明だけど
No.647132+>日本の顔認証システム
今は顔の半分というか目の周りしか特徴量抽出に使えんだろうし大変だわな
No.647136+
958865 B
目新しさもなく、ゲーマーの俺ですら寝込むほど酔いまくるVRゴーグルをつけなければいけないという手軽さ0のバーチャル空間
普通に考えたら大爆死確定