序 機械学習で不動産を予想する意味 特徴量から重要度を知ることができる EndUserにとって嬉しいことは？ 線形モデルならばChrome ExtentionなどJavaScriptなどにモデルを埋め込むこともでき、意思決定の補助材料などとして、不動産の情報の正当性を推し量る事ができる 管理会社にとって嬉しいことは？ 特徴量の重要度が明確にわかるため、設備投資戦略をどうするか、異常に値段がずれてしまっている案件の修正などに用いることができる データを集める ダウンロード済みのデータはこちらLink モデルを検討する ElasticNetを利用 ElasticNetはL1, L2の正則化をあわせた線形モデルで、オーバーフィットを強力に避けて、予想するアルゴリズム 1 / (2 * n_samples) * ||y - w*x||^2 + alpha * l1_ratio * ||w|| +

alternative illustration2vec（高次元タグ予想器）について 図1. 予想結果のサンプル はじめに 今回はillustration2vecを去年10月に知り、実装法を模索していたが、Kerasでの転移学習と、目的関数を調整することで同様の結果が得られるのではないかという仮説に基づいて、検証実験を行った。 illustration2vecのような画像のベクトル化技術に関してはアプローチは複数用意されており、どのような方法がデファクトかつ、もっとも精度が良いのかわかっていない。 以下、私が考えた３つの方法を記す。 1. VGG16などの学習済みモデルの出力部分のみを独自ネットワークの入力にすることで、タグ予想問題に切り替える 2. 上記のアプローチをとるが、入力に途中のネットワークのレイヤのベクトルも入力に加える 3. キャラクタ判別問題などにタスクを切り替えて、タスク

教師なしRNNによる連続した不完全情報（主にテキスト）の補完 背景 Google（や、過去の私のブログの投稿）などで低解像度の映像を高解像度化する方法は、GANを使うことでわりとうまくいきました。 テキストにも同じような問題が適応できるのかって思うことがあります。RNNはすでに記述されている文字をヒントとして次の文字を予想することができます。 その特性を利用して、情報が失われたテキストから復元を試みる例を示します。 (また、戦時中の戦艦に乗っていた搭乗員の劣化した手記から情報を復元したいという思いがあります。手記の海水に沈み腐敗が進んでいたり、筆記が乱れていて解析が困難であったりという点を補完できれば良いと思います。彼らの思い、可能な限り現代に蘇らせたいと思います。) 先行研究 今回は見当たらない（ほんとに存在しないんだったら、論文出したい） 手法 RNNで欠落した連続する情報を周辺の単語