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Technical memo, play diary

<AI開発 part2>転移学習によるCNNの学習

年齢と性別判定のAIつくったらMicrosoftに精度で勝った話。

IDICHI

AI開発を開始して、もう4か月くらい経っているが、進捗はかなり進んでいる。(というか、ブログに書いてなかっただけ)
構造は述べることができないが(大会に出すためライバルにぬすまれるのを防ぐため(特に某大学))
単純に既存のCNNモデルを転移学習させただけである。しかし、それだけでは精度は低かったため、独自の工夫を入れている。
結果、のちに述べるが日本人の認識において、高い精度で認識が可能となった。

サークルを作った話。

データサイエンスなどを学ぶサークル[DSC]を設立した話。

IDICHI

目的は金稼ぎとコミュニティをつくること。これは、1回生のころ、ディープラーニングを学ぶにあたって、一人ではなかなか、はかどらず、周りに訊くことも誰に訊けば良いのかわからなかったため、サークルをつくることで、疑問が生じたとき、いつでもメンバーが答えてくれるようなコミュニティをつくりたいと考えた。
また、金稼ぎについては、在学中に製品を作り、金を稼ぎたいと考えており、メンバーがいれば、開発が容易になると思ったからである。

<AI開発 part 1>日本人のタレントの顔画像と年齢のデータを集める

日本人のタレントの顔画像と年齢のデータを集めるスクレイピングに挑戦した

IDICHI

著作権については、研究開発目的であり、許諾なしで利用可能である。 詳しくはリンクで確認してほしい。!(https://storialaw.jp/blog/4936) やっぱ、日本はこういうところが最高やな!

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大学1年生 伊地知 翔也 詳細はlearn moreから