BPStudy#109 まとめ
#bpstudy 始まりました! .@kazunori_279 さん「私は #bpstudy がきっかけでGoogleに入った。私の運命の勉強会」という話。
2016-09-15 19:07:02今のAIのやっていること。プログラミングの「関数」にすぎない(例:猫の画像→→"cat") #bpstudy
2016-09-15 19:11:54猫の画像をベクトルと行列で扱う。100px X 100pxの画像→1万次元のベクトル→行列演算→ベクトル #bpstudy
2016-09-15 19:13:35事例「チートをしているユーザーを見つける」「課金してくれそうなユーザーを見つける」「広告のCTRを上げる(このお客さんが一番クリックしそうなのはどれ?)」 #bpstudy
2016-09-15 19:14:46学習データが必要::画像認識:数十万枚や数百万枚の画像が必要!(今は画像認識なら、数百、数千枚で済ませる技もある) #bpstudy
2016-09-15 19:16:13いまのニューラルネットワークの弱点は、学習データとして、数十万枚、数百万枚の猫の画像を学習させないと、"猫"だといえない #bpstudy
2016-09-15 19:16:14興奮の具合い(x1, x2, ...., xn)それぞれの結びつきの強さ wi : Σ(i→n) wi xi > b #bpstudy
2016-09-15 19:18:33普通のプログラミングなら、w1, w2, bを固定値として決めるが、機械学習では機械に決めさせる。人間が決めない。 #bpstudy
2016-09-15 19:21:07昔は専門的なアルゴリズムの知識が必要であったが、今は、意識しなくても使える(プロダクションで使うには効率を上げるために勉強することも) #bpstudy
2016-09-15 19:27:1128 x 28ピクセルのデータ784個のデータを入れ込む→いい感じに最適化→「8」(勝手に画像のフィルタみたいなデータが出来ている) #bpstudy
2016-09-15 19:29:46「いー感じに仕分けしといて!(人間ならできる)」→「いい感じとは」→「ニューラルネットワークの中間層」 #bpstudy
2016-09-15 19:31:46playground.tensorflow.org のデモ、ニューロンの数を増やすとより早く最適解を見つけられる。ベテラン社員は新人よりも勘所がある。 #bpstudy
2016-09-15 19:36:04ガボールフィルタ(ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AC…)入力しなくても勝手にできる。#bpstudy
2016-09-15 19:45:18Google検索のランキング:昨年からディープラーニングベースに変わっている。(最大の成果を上げている) #bpstudy
2016-09-15 19:46:12