機会学習勉強会 (2016.2.27)

ふたばる★DiabloⅣ @mckuraw

機械学習勉強会まもなくはじまります pic.twitter.com/JzZZmgVTV9

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原理を理解しておかないと、ツールも間違った使い方になる場合がある

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機会学習 ＝ 分類器⇨画像処理研究で広く利用

tmnghryk @tmnghryk

教育システム情報学会の人間への教育支援とアプローチと、機械学習のアルゴリズムによる分類器としての学習の、相違とアナロジ。

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結構アカデミック

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機会学習入門と機会学習の教育への可能性についてが本日のお題

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前半2セッション、後半3セッションありますが、どのセッションも内容が濃いですので、きっと疲れます

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波部先生の機会学習とコンピュータビジョン入門始まりました

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スライド86枚！

tmnghryk @tmnghryk

わー、バズワードの歴史だ。

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機会学習 データの集合からその法則性を学ぶ

tmnghryk @tmnghryk

あー、25年前に、ファジィ理論の応用で、画像の特徴抽出とか感性検索をしていた頃を思い出した。京都の某社と組んで、KRPでプロジェクト。

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人工知能 人間の知能と同等なものを目指したシステム全体を指す

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パターン認識 音声、画像などからスタート、機会学習はそれらとは関係ない記号的な世界からスタート 現在ではあまり差はない

tmnghryk @tmnghryk

パターンマッチと機械学習の差は、入力ベクトルに位相(距離)が入っているかどうか、とも言えるね。

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教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習

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汎化性能 限られた学習データを使って汎用的な識別規則を学習できるか

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過学習

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過学習してるんじゃないのには、考査検証していますと返す

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やっぱりpythonも勉強しないとアカンかな。ぴちょんくん。

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線形識別、回帰が基本

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リッジ回帰 予測誤差だけでは過学習が起こる 特定の変数のみを極端に重視しないように制限を与える

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ロジスティック回帰 識別問題をあるクラスに属する確率を予測する回帰問題として扱う

tmnghryk @tmnghryk

リッジ回帰、ロジスティック回帰とか、教科書的なお話。分かりやすい説明だ、参考にさせていただこう。

tmnghryk @tmnghryk

誤差逆伝搬法からSVMだった歴史。