<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。
以前の内容は大人の事情により削除されました。
学会発表などの発表後に実験結果、モデル構造を発表します。
Technical memo, play diary
年齢と性別判定のAIつくったらMicrosoftに精度で勝った話。
以前の内容は大人の事情により削除されました。
学会発表などの発表後に実験結果、モデル構造を発表します。
データサイエンスなどを学ぶサークル[DSC]を設立した話。
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。
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
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!