- 【統計分析】機械学習・データマイニング7 [無断転載禁止]©2ch.net
8 ：片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 [sage]：2016/04/14(木) 02:24:32.70 ID:k6uk9B32 - 学習内容が単純な場合、データの指標をn次元仮想空間上の座標に
置き換え、それらの位置情報を統計的に集計した結果を学習する。
さらに位置情報をクラスタリングしてラベリングと比較すれば自動的にラベリングすることもできる。
というのが単純な場合。
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9 ：片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 [sage]：2016/04/14(木) 02:36:15.78 ID:k6uk9B32 - クラスタリングの方法として単純なものはk平均法が有名だね。
学習内容が複雑な場合は、データのトポロジーに適合するイメージを、クッションを通して超次元にぶちこむ。
クッションは人間の知覚の特性をまねた関数となる。超次元だから計算量は膨大となる。
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11 ：片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 [sage]：2016/04/14(木) 02:58:19.32 ID:k6uk9B32 - データのラベリングは膨大な作業になる。分業とメディアの利用は必須。
研究者がちまちまデータを作っていたら時間切れとなる。
GoogleはYouTubeを動画メディアとして活用している。
ラベリング作業には優れたGUIが欠かせない。
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