2019-09-10

anond:20190910113753

その学習強度ってパラメータは知らんけど(単にstep数のことか?)

増田も知っての通り、過学習っていう連作障害的な奴があるから学習させ過ぎも問題ってのはまあある。

から「上手い具合に学習してくれ→いい感じになってきたで!→過学習しちゃってモデルが使い物にならない」ってのが日常茶飯事なので、

失敗しても諦めず、そこそこの成果で切り上げる等の判断機械学習続けるうえでのポイントやな。

見守りがメインだから仕事する分にはドモホルンリンクル作業員位楽やで。

記事への反応 -
  • anond:20190910110901

    親切にありがとう。 ml-agentsについても興味があって調べていたんだけど 大抵がボールを板から落とさないようにすることだったり 画像を認識させて猫を判別するとかだったりして 自分...

    • anond:20190910111120

      増田がml-agentsをどこまで理解したか分からんけど、 基本は「あらゆるデータをハッシュ化」した後に「現実よりもはやい速度で学習させる」のがメインだからどうしても物理演算系のサ...

      • anond:20190910111540

        ありがとう。 ml-agentsの公式サンプルを1から全て動かしてみようと思う。 理解できるかどうかは動かして確認してみてからだと思うけど頑張ろうと思う。 レベルアップしたら実行できる...

        • anond:20190910112923

          それは学習時のパラメータとか学習度合いで制御できるぞ。 実際に学習回数が少ないモデルだと同じagentでもキレの悪い動作しかしなかったり、逆に学習回数が多いモデルだと学習回数...

          • anond:20190910113457

            1つの学習モデルで、学習強度が5000とか10000とか設定は出来ないっぽいね。 確かに子育て感覚で根気が必要そうだ。

            • anond:20190910113753

              その学習強度ってパラメータは知らんけど(単にstep数のことか?) 増田も知っての通り、過学習っていう連作障害的な奴があるから学習させ過ぎも問題ってのはまあある。 だから「上...

              • anond:20190910114227

                ひえぇ、でも大変そうだな。 プログラムで1から組んだほうが誤動作はしなさそうだ。 大変なことに変わりはなさそうだけれど。

                • anond:20190910114349

                  プログラムは答えが分かってる場合に答えまでの式を描く作業だけど、 機械学習は答えは分かっても式が分からないからトライアンドエラーを繰り返す作業だからな。本質的には別。 何...

      • anond:20190910111540

        プログラミングはよくわからないが20年後のゲームはNPCの目にカメラが設定されてレンダリングされた静止画から物体認識して追跡する仕組みとかできてそう。

        • anond:20190910111901

          それはビンゴで、ml-agentsの機能そのもののBrainでは入力するデータにcameraがあって「Agentの視界」から色々判断させるような処理も行える。 サンプル漁ってみ。どのサンプルだったか忘れ...

        • anond:20190910111901

          すべての情報が与えられている世界でいちいち画像ベースで視覚認知エミュレーションさせる意義が分からんな。

          • anond:20190910112714

            サラリーマン「なあ、俺の得意先100個位あるんだけど、どのルートで行くのが一番早いか計算してみてくれよ…」

          • anond:20190910112714

            すべての情報から必要な情報を取り出した結果が画像にならないと言えるか?

          • anond:20190910112714

            視覚認知エミュの必要はないかもしればいが、 NPCが神のようにすべての情報を知っているとしたら、ゲームは破綻する ダンボール箱に隠れて敵の背後から近付いても、無意味になる あ...

        • anond:20190910111901

          レンダリングするのとレイ投げるの、どっちが楽になるんかね

          • anond:20190910113956

            画像系の入力はそもそも基底空間からの情報入力を想定してるんだからレイじゃ代替できんだろ。フェーズドアレイデプスセンサーみたいなのがあればまた別かも知らんが。

            • anond:20190910114435

              いや、今ならわざわざレンダリングするよりオブジェクトとの当たり判定とるのが一番手っ取り早いじゃん、って話。 人間の視野をエミュレートするならレイよか円錐だろうけど

              • anond:20190910114655

                単にレイでやるなら既存のゲームにもそういうのはいると思うが、例えばシーン内のオブジェクトに化けるような兵装への対応方法が全く人間っぽくならないじゃん。 いや、FPSクラスのA...

                • anond:20190910115111

                  Perceptionを人間っぽくリアルにしたらactionもリアルになるかというとまた別な話が気がする。

                  • anond:20190910115703

                    まーでもより入力がアナログな感じになる方が人間っぽくなるよな、ってのは増田でも理解できるところだと思うぞ。 超絶プロ的な人間の思考がアナログなのかと言われると多分違うん...

                    • anond:20190910120418

                      認知を踏まえてどういうアクションを取るかは恣意的に設定・調整するしかないので、 入り口を緻密にしたからと言って最終的な行動がリアルになるかというと結局のところ開発者のさ...

                      • anond:20190910120953

                        少なからずワイのやってる機械学習は「結果に対して報酬を与える」だから途中のアクションは制御しいひんのやで。 よくある「筋肉だけ作って歩かせてみた」みたいなんでも特にモー...

                • anond:20190910115111

                  でも今後そのままにはならんと思うがね。 占い師が使うみたいな魔法の言葉だな

        • anond:20190910111901

          機械学習で危ない奴を見つける監視カメラできてるらしいしな。 そのカメラは本屋3店舗?くらいで使われていて 窃盗があれば連携して他の本屋でもそいつが窃盗犯として認識され注目...

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