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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    機械学習における 学習グラフについて

    機械学習初学者です。 機械学習を行ってみて、結果がよく分からないので質問させて頂きました。 得られた結果としてLearning curve が見られるのですが、それらに表示されているcostやtraining error やvalidation error の値が0から始まり、-30になり学習が終了しているのですが、これは何が起こってしまっているのでしょ

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    teratailが1日前に アップデート
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    Pythonのxgboostでマルチコア使用方法

    Pythonでxgbを使用しているのですが、高速化するためにマルチコアで動かしたいです。 以下がプログラムです。 xgb_model = xgb.XGBClassifier(nthread=-1) xgb_model.fit(train_data,train_answer) pred = xgb_model.predict(test_data) 上記の

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    MasashiKimura MasashiKimura 2日前に 回答
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    DeepLearning CNN 画像のサイズについて

    CNNで画像分類をやろうと考えています。 現在、画像を収集している段階なのですが、画像のサイズが様々あり、リサイズする必要があります。 そこでなのですが、学習に都合の良い画像サイズというものはそんざいするのでしょうか?もちろん画像が大きくなると特徴も大きくなり計算量も多くなると思います。ですので、学習に必要な最低限の画像サイズを教えていただけると嬉し

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    teratailが4日前に アップデート
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    ラベルで一致率の低いものをその他に分類する手法について

    マルチクラスの分類問題で以下のような5つのラベルがあるとします ラベル1 トイレ ラベル2 玄関 ラベル3 部屋の中 ラベル4 台所 ラベル5 その他(1〜4の一致率が低いものすべて) ここでラベル5のその他の分け方について質問があるのですが、ラベル1〜4に該当しない画像(例えば、車、建物、船、動物、つまり該当しない画像ならすべて)を一括して「その他

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    trafalbad trafalbad 5日前に ベストアンサー
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    Pythonで機械学習 64x256x10000

    前提・実現したいこと 現在、機械学習をするプログラムを作る必要があり困っています。 初めに、扱うデータについてです。 一回分の素のデータ 一回分の素のデータは負の数あり、小数点以下ありで 0.1, 0.1, -0.1, -0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2, ... のように256個の数字になっています。 答えの数 答えは1〜64まで

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    slash slash 1週間前に 回答
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    正解率が極端に低い原因がわかりません。

    前提・実現したいこと R 3.3.2 naiveBayes 正解率を上げたいと考えています。 ksvmを利用した場合に比べて極端に低い正解率が表示されるので、どこか根本的に間違っている部分があると思われるのですがわかりませんでした。その部分を改善してまともな正解率を算出するものにしたいと考えております。 よろしくお願いいたします。 発生し

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    ikedas ikedas 2週間前に ベストアンサー
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    ImportError: No module named  python でデータの読み込みが上手く...

    前提・実現したいこと ゼロから作るDeep Learning ――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を勉強中です。 第3章のMNISTのデータの読み込みを行いたいのですが、 下記のエラーが出てきてしまって読み込めなくて困っています・・・。 発生している問題・エラーメッセージ ImportError: No module na

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    yamadera yamadera 2週間前に 回答
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    緯度、経度のオープンデータについて

    機械学習を使い、観光地を検索するアプリを開発しています。 個人で制作している為、1からデータを集めるのは難しいと考えています。 開発には観光地の緯度、経度のデータが必要なのですが、サイト探しても緯度、経度がまとめられたデータがあるサイトがありませんでした。 自分が見落としているだけかもしれませんが、緯度、経度がダウンロードできるサイトはあります

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    DDon DDon 2週間前に ベストアンサー
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    ディープラーニングの学習データについて

    ディープラーニングをやろうとしているのですが、学習データがどのくらい必要なのかわかりません。最低どれくらいのデータがあればいいのでしょうか?

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    DDon DDon 2週間前に ベストアンサー
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    kerasを使用した画像認識でのエラー(Pycharm)

    概要 kerasを使用した画像認識プログラムを作成したのですが、うまく動きません。 学習済モデルも完成して、kerasのインストールもできているのですが、エラーが出てしまいます。 自分がPythonやり始めて日が浅いので、エラー内容もよくわかりません。 実行環境 Pycharm 構造 image_ai_sample |-.idea |-testpic

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    LouiS0616 LouiS0616 2週間前に ベストアンサー
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    tensorflow インスタンス変数の初期化は可能?

    オブジェクト指向の練習を兼ねて、CNNをクラスで実装したいと考えています。 import tensorflow as tf import numpy as np from dataset.mnist import load_mnist (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize

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    puroko3 puroko3 4週間前に 質問を編集
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    グリッドサーチのIndexErrorエラー

    pythonのランダムフォレストでグリッドサーチをかけたいのですがエラーが出てしまいます。 parameters = { 'n_estimators' : [5, 10, 30, 50, 100, 500], 'max_features' : [3, 5, 10], 'random_state' :

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    syakwti syakwti 1ヶ月前に ベストアンサー
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    SimpleConvNetで、MNISTデータセットを学習したいのですがエラーが出ます

    前提・実現したいこと・質問 ゼロから作るDeepLearningの7章をやっていて、 SimpleConvNetで、MNISTデータセットを学習しようとしているのですが以下のようなエラーが出て進みません。common.trainを使うなということでしょうか。 発生している問題・エラーメッセージ ------------------------------

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    teratailが1ヶ月前に アップデート
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    Rで計算した決定木の結果をPythonで図示する方法

    前提・実現したいこと Rのパッケージcaretで機械学習を行っています。 各ノードにサンプル数Nとその内訳(1の数と0の数、割合)を表示させようと、 rpart.plot等のパッケージを用いたのですが上手くいきません。 理想としては、すべてのノードが、下図の赤枠のように表示させたいです。 発生している問題と考えている解決方法 【問題】決定木の計

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    teratailが1ヶ月前に アップデート
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    機械学習を用いたアプリの構造

    こんにちは。 情報系の大学生です。 機械学習を用いたアプリの仕組みに関して疑問が生じたので 質問させていただきます。 例えば、日本全国の50年分の気象データがあり、 そのデータと機械学習を用いて、 アクセスした日から1週間の日本全国の降水確率を予測するWebアプリを 開発していると想定します。 ユーザがアクセスした際に サーバ側で処理をして予測した降

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    YoichiK YoichiK 1ヶ月前に ベストアンサー
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    Kerasにおけるニューラルネットの実装について

    前提・実現したいこと Kerasを用いて、NNを実装したいです。 https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html このページに記載されている、簡潔なNNを実行してみようと思い、 https://gis

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    miyamoto0105 miyamoto0105 1ヶ月前に 回答を編集
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    javaとc++、どちらが統計解析、機械学習、データマイニングに向いていますか?

    オブジェクト指向言語を本格的に勉強しようと思うのですが、できれば機械学習や統計解析、データマイニングに応用できればと思っております。 どちらのほうが適当でしょうか? 機械学習、統計解析、データマイニングでやることは違ってくるとは思うのですが、回答よろしくお願いします。 一応C言語の基礎とjavaで簡単なGUIの作製ができるくらいは勉強しました。

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    elda elda 1ヶ月前に 回答
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    機械学習のための数学はどこまで理解すべき?

    はじめに・現状 機械学習の勉強を始めました。ゆくゆくは深層学習に進みたいと思っています。 勉強を始めて3週間程度経ちました。はじめは「Pythonのライブラリを使って機械学習を試してみよう」という程度で困ることはなかったのですが、少し先に進み「誤差逆伝播法を自分で計算してみよう」というところで計算が複雑すぎてつまずいてしまいました。 解説を見ながら計算

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    elda elda 1ヶ月前に 回答
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    Python: 一定時間内に来たHTTPリクエストをまとめて処理する方法

    前提・実現したいこと HTTPリクエストが不定期に来る状況で、一定時間(例えば1秒間など)に来たリクエストをまとめて処理し、 処理後にその結果をそれぞれのリクエストに返すにはどうすればよいでしょうか。 というのは、ユーザが画像を投稿し、それに対し、「これはxxである」という回答を返すという画像認識のサービスを作ろうとしていて、 学習したニューラルネットワ

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    miyahan miyahan 1ヶ月前に 回答
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    deep q network 次の行動環境s'がランダムで決まる場合はどうすれば?

    自身で自作した簡単なゲームをdqnに学ばせようと考えています そのゲームは、落下物を受け皿で受け止めたら+1 受け止められなかったらゲームオーバーというブロック崩しの簡易版のようなゲームです そしてその落下物が落ちてくるのは完全にランダムです import numpy as np import random import os import msvc

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