Serviceを読んで理解し、同意したものとみなします。質問する学習データから学習させ、新しい(未知の)データについての分類・推測などを行うための情報技術分野。教師あり学習と教師なし学習の違いは何ですか?何冊か本を読んだのですが、抽象的ではっきりした理解を得ることができませんでした。人工知能で学習していない人の顔だという事を判断することは可能でしょうかちょっと気になったので教えて下さい。件の閲覧数LSTMをPythonで最近、RNNについて勉強しています。今ちょうど、LSTMについて勉強しているところなのですが、tensorflowやkerasの使い方はなんとなく分かるけれど応用できるほどの技量はないので、イメージを膨らますためにもとりあえずPythonのnumpyのみでコードを書いてみようと思いました。Q最大値が小さいお世話になっております。下記の記事を書いている者です。ソースは上記URLにリンクがあります。pmvnorm()を使用して、2次元の正規分布関数の任意の範囲の累積確率密度(確率)を取得したいのですが、この関数の引数lower,upper(ベクトルで指定)が何を意味しているのか分かりません。件の閲覧数Pythonを使ってロジスティック回帰したときのP値Python、機械学習についてここ1週間くらいでやりはじめた初心者です。初歩的な質問で申し訳ありませんが、何卒お願いします。Pythonを使ってロジスティック回帰分析をしようと思っています。以下のようなユーザーデータを持っています。年齢・性別・年収と、購入したかどうかの0or1のフラグです。ついて質問させてください。Tutorialsのロジスティック回帰を読んでいます。ロジスティック回帰での尤度関数を計算する部分。件の閲覧数Xgboostの数学的背景について質問XGboostの数学的背景について質問です。同関数をテイラー展開してから最適解を解くかと思います(Newton法)。ヘッセ行列の正定値性が確保されないと使えないなどの欠点があったかと思います。GPUのメモリ解放PCを再起動させずにメモリを解放する方法が知りたいです。再起動や、全てのプロセスを停止させたりはしたくないです。以下はnvidia-smiコマンドを実行した画面です。分類の簡単な実装方法について文章の分類方法のメリットデメリットを教えてください。協調フィルタリングにおける、アイテムベースとユーザーベースの区別方法レコメンドシステムの協調フィルタリングでアイテムベースとユーザーベースの違いがわからないので質問します。ぐぐってみると、あるページではアイテムベースと紹介されてるような内容が、他のページではユーザーベースだったり、その逆だったりがあります。この2つを区別する要素を教えていただきたいのと、できれば下記の例で説明していただきたいです。件の閲覧数CNNによる画像分類における、学習とは?私はpython言語で書かれたkerasを用いて、画像分類を行っていますが、学習と判別がどのように行われているのか、仕組みが分かりません。MNISTのデータセットをDLし、モデルを構築後、下記のコードを入力したとします。splitの値を0.1に設定しバリデーションデータが6000枚あります。畳み込みニューラルネットワークの入力画像の解像度について畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の入力画像について質問です。既存のモデルを使う場合入力画像のサイズが決まっていますが、ほとんどの画像の場合、サイズはバラバラだと思います。そこで質問なのですが、CNNの入力用に大きな画像の解像度を落として小さな画像を生成するとCNNの精度はどのように変わるのでしょうか。分類問題における評価方法について機械学習を研究で初めてまだ初心者です。研究で4クラス分類の問題を扱っててaccuracyやprecisionやrecallを算出したいです。データ数が少ない(30件ほど)で分割のされ方によってスコアにかなり影響を受けてしまいます。0.44444444]など)評価方法に困っています。下記のサイトを見ながら画像認識を試しています。学習済みモデルh5とjsonをダウンロードして同じ階層に置き、inception_v3のh5のリンク先をローカルに書き換えました。決定木を使った回帰についての質問です。学習させた後MultiLayerNetwork.output(xxx)させた結果が常に同じ値になり困っています。事前に学習データをAI.MaxInputStringLength(20)のパラメータに変換済みでそのサンプルが数万個あります。入力は20のパラメータがあります。今回は売上個数の予想なので出力は1つです。件の閲覧数random値の違いいくつかのプログラミング勉強サイトで似たような問題があったので一つ例にあげて質問させていただきます。samplesの数が模範解答では4になっているのに対し私は9と出力されました。なる今オライリー・ジャパンの「Pythonではじめる機械学習」という本で機械学習の勉強を始めています。そこで、GitHubにあるmglearnというライブラリを入手したいのですが、やり方が分からず困っています。ZIPというボタンを押して保存したりしているのですが、うまくいきません。できるだけ詳しく教えていただけると助かります。mglearnのリンク先は下です。先ほど質問させて頂いた者です。回答者様のアドバイスを受けて修正したところ、一部ですがこのようなエラーが出ました。これはどういったエラーなのでしょうか?対処法を教えて頂きたいです。件の閲覧数バギングしたランダムフォレストの決定木を表示したいバギングしたランダムフォレストの決定木の中からテストスコアが一番良いものを表示したいです。以下のようなコードを書きました。'NoneType'>というエラーChainerをつかって、pythonで自己符号器をつくろうとしています。次のようなコードを書いて実行しました。画像データが格納されたテンソルの扱い方TensorFlowで画像処理を行いたい初心者です。機械学習ネットワークから出力される、64×64の画像20枚分のテンソル[20,64,64,3]に対してある処理を行い、新たなテンソル[20,64,64,1]を求めたいのですが、適切な操作がわからず困っております。機械学習を勉強している大学生です。python,tensorflow,kerasを用いて2クラス分類を行うプログラムを書いています。その確率値がどのデータに対するものなのかを出力する方法がわかりません。以下は確率値を出すための部分的なプログラムです。特徴量として使えるデータを平均の差から見つけ出す方法クラスタリングを行う上で、特徴量を選択する際に「平均の差」を使おうと考えています。複数ある属性のうち、平均差が大きいものを特徴量として選択すれば、より適切に集団を分割できるのではないかと考えています。その際の「平均の差を比較する」方法がわかりません。他クラス線形回帰に対する最急降下法タイトル通り線形回帰に対して最急降下法を行いました。解析的に解は出せるんですが、それはここでは置いておいてください。これを用いて最急降下法を行いましたが、最小化されません。コストが上がっていきます。件の閲覧数DeepLearningの学習データ(jpeg、raw)と組み込みシステムについて私は画像を使ったディープラーニングについて勉強しています。今回疑問があり皆様の意見を聞きたく投稿しました。一般的にWebの画像認識に使用する学習データは容量を少なくする為、jpeg画像が多いと思います。組み込みシステムで使用するカメラ画像は圧縮せずにraw形式の画像をメモリに保存し認識処理すると思います。次のコードを実行した時に、meowが-0.018となり、マイナスになっています。この場合100次元空間のベクトルの内積ですから、マイナスではなくてプラスになると思っています。今回はmeowだけでしたが、sizeのパラメーターを変更すると他のものもマイナスになったりします。件の閲覧数pythonでTFlearnがインポートできないです。『初めてのTensorFlow』と言う本にしたがってTFlearnをインストールしたのですがいざpythonでインポートしようとすると下のような表示が出てしまいます。解決方法をぜひ教えていただきたいです。使用法についてR言語にて、判別分析(LDA)を用いてグレースケールの画像データを2値化画像するコードを検討中です。これを実現するにあたり、MASSパッケージのlda()関数を使用しようと考えてるのですが、lda()関数使用時エラーが発生し、その原因が分かりません。cloneというエラーが出るpythonでランダムフォレストを使おうとしているのですが,以下のエラーが出てきます。すればよいのかご教授お願い致します。件の閲覧数chainerのConvolution2Dの引数chainerのConvolution2Dの引数について質問です。件の閲覧数バギングした決定木を可視化したいのにエラーが出るバギングした決定木を可視化したいです。学習曲線から見る過学習もしくは学習不足の判断について表題の件ですが、現在隠れマルコフモデル(HMM)で時系列データの自動判別を試みていますが、過学習の疑いがあるため質問しました。サンプル数は60でtrue/falseの2値分類の学習なのですが、サンプル数別の検証結果とテスト結果によるaccuracyの曲線が以下のようにプロットされました。そのアルゴリズムについて不明な点があったため、ご教示いただきたいです。該当するソースコードと不明点を下記に、記載させていただきます。誤差逆伝播を行う関数への引数が、「時刻tにおける出力の勾配(dhs)と、時刻t+1の勾配(dh)を足し合わせた値」を渡している理由がわからない。件の閲覧数chainerでvalidationが実装できません。『Chainerで作るコンテンツ自動生成AIプログラミング入門』という書籍の第3章を参考に、超解像画像生成のためのCNNを作成しています。作成中のプログラムにvalidationを実装しようとしましたが、エラーが出てしまいました。python3.5.2、chainer6.4.0を使用しています。以下に、変更前のプログラム、変更後のプログラム、エラー文をのせておきます。訓練データとテストデータの評価の差ある数値を予測するコンペの問題をPythonでやってます。与えられた訓練データから使えそうな特徴量だけを取り出し、同様にテストデータから訓練データと同じ特徴量を取り出しました。2.2節の式(2.3)の前の文章に以下が書かれており、私には飛躍的で理解できません。機械学習における、時系列の特徴量作成に関して質問です。画像を添付させていただきます。・Morning直後はある値が増加傾向にある。・NoonもMorningと比べて大きな変化量はないが、増加傾向にある。・Eveningも大きな変化量はないが、増加傾向にある。件の閲覧数ディープラーニングにおいて、データ数が少ない場合の過学習が起きているかどうかの判断CNNとRNNを組み合わせたモデルで動画分類を行っているのですが、訓練データがほぼ100%の正解率が出るのに対して、テストデータでは正解率が低いです。過学習している時の典型的なグラフのようにテストデータの正解率が途中からどんどん下がるようなことは見られませんでした。現在手元にあるデータ数は50程度で、かなり少なく、データ間の分散が比較的大きいです。深層学習におけるハイパパラメータの最適化の、パラメータ選定順序についてネットワーク最適化の方法としてベストなハイパパラメータ(レイヤ層、ユニット数、学習係数等)の選定があります。これらの最適な値を探索する際に、どのパラメータから最適化し現在のモデルに当てはめるかが重要な意味をもつと思います。あるCNNに対して以下の探索を行うとします。機械学習タグの付いた得票数が最も多い質問フィードこのRSSフィードを購読するには、このURLをコピーしてRSSリーダーに貼り付けてください。