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• クラスタリング

  クラスタリング

  "Classification"との違い: 答えがあるかどうか。 クラスタリングは、まとまってる場所を探すだけ。そのほかの情報はない #教師なし学習 似た物同士のグループを見つける の代表的タスク k-means, DBSCAN, 階層クラスタリング...

  1/3/2023

• クロスエントロピー

  クロスエントロピー

  from [[$ ]] 正解ラベルのとして捉えられるらしい（？） としても捉えられるらしい（？） よくわからん、そのうち分かりそう の時の、になるやつ を確率にかけて、和を求める ln(a)+ln(b) = ln(a*b)を使う、logを使えば掛け算を避けられる （下のxの値、0~1）を全部かけた値が小さいほど、クロスエントロピーは大きくなる 確率が0に近い = 損失は多い 確率が1に近い = 損失は少い あと、微分するとなんか良い感じになるのも理由の一つ?（たぶん） では、nn.CrossEntropyLoss() これは、LogSoftMaxと、NLLLossを合わせたもの LogSoftmaxとNLLLossで同じ結果になる...

  1/3/2023

• ディープラーニング

  ディープラーニング

  モデルのへの拡張 変換を何度も繰り返して、徐々に複雑な関数を表現していく = 深層学習を、の手段の一つとして捉える 以前学んだ時は、なんでこれであんな複雑なタスクが出来るんだろうと気味が悪かった ただ、で再学習したら、まあできるよなという気持ちになってきた 「モデルに沢山パラメータがあれば複雑なものが表現できる」という感覚がついたのが、自分の中での変化な気がする 超大量のパラメータを持つモデル（）があればなんでも出来るよな、という気持ち の、を分けて考える話、他人に説明する時にも参考になる LinearRegressionと深層学習の対応関係とかも...

  1/3/2023

• パターン認識

  パターン認識

  パターン認識 入力を元にを認識して出力 人間はにやってる（大体の系はそうかな） ある意味、人間生活の全てはパターン認識と言える 入力が、あらかじめ用意したの集合のどれに当たるかを判別 タスクと同義と言う認識で正しい? パターン認識はの応用分野という位置付け? (内田先生のスライドより) パターン認識のむずかしさ (=面白さ) 人間の認知とか哲学的なところに関わってくる とは何か 何に注目するのか (に近い) 画像の場合 #画像処理 #ディジタル画像処理 二つのアプローチ した画像ので、 特徴抽出した画像でして...

  1/3/2023

• 教師あり学習

  教師あり学習

  タスクと、タスク クラス分類タスクには、2クラス分類と、多クラス分類がある yes/noか、a/b/c/d/eか 回帰タスクは、連続値を予測する問題 ...

  1/3/2023

• 識別関数

  識別関数

  #機械学習 「そのクラスらしさ」を評価する関数 識別関数の例: P( input | class ) (inputがあるクラスである確率を返す関数) も、識別関数の一つ （各点に対する距離は「そのクラスらしさ」を表す） 手動で識別関数を求める方法: （とか）を、既に存在するデータに対して当てはめる #確率 そうすると、その分布グラフが識別関数になる これを自動（機械学習）でやりたい それが、大体の系機械学習 シンプルな...

  1/3/2023

• KJ法を機械学習の文脈で捉える

  KJ法を機械学習の文脈で捉える

  KJ法をの文脈で捉えるとどうなる？ （ タスク） （両方とも深い知識ないから適当なこと言えないけど） 、関連する文章を繋げる そもそものがないとベクトル化できない でこういうタスクってどうやるんだろ そもそもKJ法は人間のための知的生産法か 「特徴量抽出」は、においては共通のコンテキスト/背景情報を持つことに対応するのかも 解釈がしやすくなる 「分散の大きい特徴量を探す」ってのはだと？ 同じトピックについて語ること...

  1/3/2023