BPStudy#109 まとめ

2016年9月15日に開催されたBPStudy#109( http://bpstudy.connpass.com/event/36688/ ) のまとめです。
インターネット bpstudy
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T.Nakayama @tnaka78
googleの機械学習勉強会におじゃましています #bpstudy
susumuis @susumuis
#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。
susumuis @susumuis
#bpstudy ニューラルネットワーク、ディープラーニングとは
susumuis @susumuis
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
susumuis @susumuis
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
T.Nakayama @tnaka78
ニューラルネットワークは、「ベクトルを与えるとベクトルが出てくる関数」 #bpstudy
susumuis @susumuis
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
susumuis @susumuis
ニューラルネットワークやディープラーニングにはお手本のデータが必要! #bpstudy
susumuis @susumuis
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
佐藤治夫 @haru860
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
susumuis @susumuis
ニューロンとニューロンの結びつきにちなんでいる。膨大なネットワーク #bpstudy
susumuis @susumuis
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
susumuis @susumuis
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
susumuis @susumuis
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
susumuis @susumuis
28 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
susumuis @susumuis
これで9割くらいの画像認識ができてしまう。 #bpstudy
T.Nakayama @tnaka78
手書き数字のデータセットはこのあたりかな。 yann.lecun.com/exdb/mnist/ #bpstudy
susumuis @susumuis
「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
T.Nakayama @tnaka78
ニューラルネットワークの中間層の個々は、2次元の線形分離しかしていない。 #bpstudy
susumuis @susumuis
playground.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
susumuis @susumuis
中間層はスパっと線形分離するのが役割(職人の技を数学的にやっている役割) #bpstudy
佐藤治夫 @haru860
ピアノと合唱の歌声が別の部屋から聞こえてくる... #bpstudy
susumuis @susumuis
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
susumuis @susumuis
Google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
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