#author("2018-06-13T15:29:50+09:00","","")
#author("2018-06-14T10:01:41+09:00","","")
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**司会)杉山・書記)横井  [#j583f2cd]
***開始)13:40・終了)15: [#y804d129]
***開始)13:40・終了)15:30 [#y804d129]
***欠席)なし・遅刻)なし [#ab481581]

***議事録 [#c40b2c74]

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小野田さんの発表

-(麻生)図のほとんど効率的なのは小野田さん的にいいのか?
--すべてが効率的と出るとあまり意味がないのでよくはない。
-(横井)コレスポンデンス分析とは?
--クロス集計して、最大値と最小値の近いほうで解く双対問題で変数をだし、分析する手法
-(杉山)11ページの分布図は?
--70個のうちの効率てきなものと非効率てきなものにわけて、値をみて判断している。
-(山本)BOWとの差は?
--メリットは、わけ デメリットはノイズが含まれる
-(太田)どれくらいまで削っているか?
--6000から70くらいまで
-負の値とかの処理は?
--ライブラリに、負の値が出ない処理がされている
-(奥原)レジュメの図番号が重複している。
- 図7のy軸が長いので、スケールを変えて調整する。
-図7を載せる意味はあるのか?
--ある。



山本さんの発表

-(小野田)この論理は研究室の技術的に可能か?
-- まだわからない
-(麻生)振り子で汎化性と適応性はなにか?
--いろいろな振り子を使って
-(横井)MPFIMとCFCは何か?
--まだ調べてないが、簡単だと思う。
-(杉山)論文を読んで何か生かしてみたいと思ったか
--まだ考え中
-(太田)汎化性と適応力とは?
--できるだけ少ない
-(奥原)自分ならどこに適応できるか(ほかの人に)
-杉山 作業効率などで使えそう
-麻生 脳波データの予測につかえそう
-小野田 BOWなどとの比較に使えそう
-横井 予測に使い、ストラテジーに組み込む

太田先生の発表

-(小野田)HadoopはJavaで構成されているのでJavaでもいいのでは?
--検討します
-普通の課題に機械学習はいれますか?
--いまはWord Countだが変えるつもり
-(奥原)4台8台の実験ときに代わりにSparkをつかったものとかすればいいのでは?
-1回目でSparkをいれて、2回目でpythonとC言語のときの速度を比較すればいいのでは?
--pythonをSparkを使うように内容変えます。
-(麻生)Hadoopの遅延とは、なぜhadoopありなしの比較をするのか
--マスターがほかのパソコンの状態を確認したり、実行結果を返すなどの処理があるのでそこで遅延が生じて、それを見るためにやる
-(杉山)ほかの言語よりC言語でやるメリットは
--既存のプログラムを動かしたりできる

ーーコメント
-(奥原)日程の確認
-杉山さんに対しては、kizukuで何が出力されているかなどを卒修ゼミで
-(太田)修士の方々に対しては、奥原先生に、論文を渡し始める
-小野田さんに対しては、参考文献にPCAの主成分分析のものの引用をする。
-山本さんに対しては、卒論について

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