機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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    機械学習:なぜ重複データは削除しなければならないのか

    調べたのですがいまいちよく分からなかったため質問させてください。 タイトルの通りなのですが、機械学習において、なぜ重複データ(サンプル)は削除する必要があるのでしょうか。 ご存知の方いらっしゃいましたら、教えていただけますと大変幸いです。

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    kokosei kokosei 14分前に ベストアンサー
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    異なるDNN構成のweightが通用できるのでしょうか?!

    <<Keras Documentation >> https://keras.io/ja/models/about-keras-models/ の中に下記の記述がありまして ...................................................... model.load_weights(filepath, by_name=

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    teratailが15時間前に アップデート
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    ダンスの動きを機械学習させるうえで、参考になるプログラム・書籍・サイトなどがあれば教えていただければ...

    実現したいこと ダンスの動きを機械学習させて、リアルタイムでの動きと比較するプログラムを作ろうと考えています。具体的には、モーションキャプチャデバイスを使い、お手本となるダンス(影)とリアルタイムで取得している映像を同時に表示して重ね、目で見ただけで差異をわかりやすくしようと考えています。 発生している問題 機械学習に関して、どのような勉強から取り組

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    anthracene12 anthracene12 1日前に コメント
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    [Python/SVM]GridSearchCV実行時の警告UndefinedMetricWarni...

    前提・実現したいこと 機械学習初心者です。 SVMで画像分類を行うことを目標として、GridSearchCVでハイパラメータのチューニングを行っています。 GridSearchCVをfitさせるとbest_score_などの結果は得られるのですが、UndefinedMetricWarningが大量に出てしまいます。 この警告がなぜ出るのかという理由と、消す

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    lilium_09 lilium_09 1日前に コメント
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    動画から背景情報をなるべく含まない特徴量を抽出する方法は何が考えられますか?

    ディープラーニングでCNNを用いてジェスチャー認識を行いたいのですが、その時に背景に対する頑健性を上げるために、背景の情報を含まないような入力としたいと考えています。 今の所、dense optical flow を用いて作成した画像を入力としていますが、他に良い特徴量はあるのでしょうか 教えてくださると助かります。

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    mkgrei mkgrei 1日前に 回答
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    DNNのflatten操作について

    DNN形成において、本当にflatten操作が存在するのでしょうか。 絵では確かに四角の枠で一枚一枚のmapなどを表していますが、 それは人間の感覚に合わせるために描いただけで、メモリ上ではこれらのmap組は 「天然的に」flat(1D-array)になっているはずだと思いますけれども。。。 なので、『flatten』という処理は本当に存在するのでしょう

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    teratailが2日前に アップデート
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    python scikit-learnを用いてのランダムフォレストの作成について

    現在こちらの書籍を読みながら機械学習の勉強を進めています Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 その中でランダムフォレストにおける内容について分からない部分があります。 少しづつ異なった複数の決定木を作成するために、ブートストラップサンプリングを行い少しずつ異なったデータセットを作成する、

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    ---stax--- ---stax--- 2日前に コメント
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    lightgbmをimportできない

    Jupiter Notebookにおいてlightgbmを !pip install lightgbm によりinstallしたのですが、 import lightgbm as lgb しようとすると以下のエラーが出ます。ネット上にも同じような例があって試したのですが解消できませんでした。 --------------------------

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    teratailが3日前に アップデート
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    HOG特徴量について

    前提・実現したいこと 現在、HOG特徴量を用いて一般物体認識を行いたいと考えています。 そこで質問なんですが、HOG特徴量を学習データとして扱うにはどの値を学習させればよいのでしょうか。HOGを調べたところ、特徴量は1枚の画像から何千個と取れるというのを見ました。そしたら学習に用いる値は、全ての値ということになるのか、それともそれらを統合した何か別の値を用

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    teratailが3日前に アップデート
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    機械学習で使われている数学について!(初投稿)

    前提・実現したいこと どうもはじめまして、 なにかコードがあるわけではないのですが、機械学習を最近勉強し始めました。 そこで質問なのですが、私は行列が破滅的に苦手です。(なので行列が嫌いです) そんなわたしは機械学習を理解することはできるのでしょうか? というのも機械学習を行うプログラム上で行列を使っての計算部分を行列を使わずに計算できないかと思ったためで

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    R.Shigemori R.Shigemori 3日前に 回答
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    AWSでの機械学習時にPCをシャットダウンしても学習が継続して再開できるようにする方法

    前提・実現したいこと 現在AWSのEC2 p2.xlargeでDeepLeaningを回して、ターミナルでみているのですが、自分のPCをシャットダウンしても(ウインドを閉じても)学習が継続したままで、またターミナルを開いて見れるようにしたいのですがどうすればよいですか? 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) byobuとよばれるものを使えばよいと

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    tanat tanat 3日前に 回答
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    JSONファイルからモデルを再構築したい

    JSONファイルに書き込んだモデル構造を読み込み、推論に使いたいです。 model_json_path = open(model_json_path).read() model = model_from_json(model_json_path) 上のコードを実行すると、以下のエラーが出てしまい、先に進めません。 ValueError: Graph

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    teratailが4日前に アップデート
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    tensorflow.jsで学習(訓練)中、ブラウザが固まる

    下記のコードを実行しています。 学習の内容は適当に他のサイトを参考にしたもので、結果はどうなってもよいのですが、 ブラウザで訓練(model.fit)が完了するまでに30秒ほどかかるものです。 model.fitを行なうと演算のためブラウザがロックされ、操作できなくなってしまいます。 tensorflow.jsのfitは非同期関数で別プロセスで実行されて、バ

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    teratailが4日前に アップデート
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    GPU上の学習速度が急激に低下する問題について

    GPU(Ubuntu)を用いてディープラーニングを試しています。 直面している問題は、そのスピードについてです。 5万ステップくらいの学習を行うつもりなのですが、最初の500ステップくらいを超えたあたりから、急激にスピードが落ちてしまいます。1秒に3,4ステップだったものが、1秒1ステップくらいになってしまいます。 どのようなことが原因だと思われ

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    dad dad 5日前に 質問を編集
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    LSTMのshapeとbatchをどのように指定したら良いかについて

    LSTMで以下のデータを学習させようと考えています 1年分の1時間毎の検索ワード数の時系列データがあります。 shapeは(5208,)です。 これを時系列データとして以下のコードで学習させます。 ・1バッチを一週間分の168(一時間×24×7=168)として、time_windowを24(つまり一日分)に指定 ・それを一年分なので、ちょ

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    trafalbad trafalbad 6日前に 質問を編集
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    DNNにおいてmapとfilter係数セットの対応関係について

    以下はこれまでの理解です。 DNNにおいてmapの生成とfilter係数セットの対応関係について ある入力画像(or map)Xに対して同一filter係数のセット(3×3): F1= w1,w2,w3 w4,w5,w6 w7,w8,w9 で新たに一つのmap1を生成します。 上記Xに対して別のfilter係数のセット(3×3): F2= w10,w11

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    leilei leilei 6日前に コメント
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    kmeansについての質問です

    kmeansについての質問です kmeansは超球型で,全部のクラスタが同じくらいになることを想定している ようですが, 超球型というのは,例えば二次元グラフに表すときにクラスタ一個一個が円のようになっておかなければならないということなのでしょうか クラスタリングしたときに,円状になっていない場合はクラスタ失敗になるのでしょうか

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    kohekoh kohekoh 1週間前に ベストアンサー
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    Rでテキストデータを用いてLDAによるトピック解析を行う際の入力データに関して

    前提・実現したいこと Rでテキストデータを用いてLDAによるトピック解析を行おうとしています。 テキストデータは、自分で用意した文章のcsvファイルを想定しています。 テキストデータの中身に関しては、今回の例では RのtwitteRでタイムラインを取得するから引用しましたが、 記事ではTwitterで収集しているtext部分をTwitterではなく自分

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    harunouta harunouta 1週間前に コメント
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    事前学習済みネットワークを2つ使ってマルチスケールのネットワークの作成は可能か?

    Alexnetやcaffenet等の事前学習済みのネットワークを2つ並列に繋いで, 入力チャネルが2つのマルチスケールのネットワークを作成することは可能でしょうか? 根本的に間違った質問をしていたらすいません. 開発環境はUbuntu14.04上でcaffeを使用しています. 宜しくお願い

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    teratailが1週間前に アップデート
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    pythonで物体認識をしたい(Opencv)

    環境 OS:windows10 pythonを使用しています。 やりたいこと 現在、文字(数字)認識をやろうとしているのですが、 認識したい文字列の特徴が 0~9999の数字+末尾にアルファベット という特徴をしています。 後々、物体として検知するときに おそらく、一桁ごとに検知されると思うのですが、 どのように、物体検知させればいいのか わかり

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    jun_endo jun_endo 2日前に ベストアンサー
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