Python: アンサンブル学習の Voting を試す - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は機械学習におけるアンサンブル学習の一種として Voting という手法を試してみる。 これは、複数の学習済みモデルを用意して多数決などで推論の結果を決めるという手法。 この手法を用いることで最終的なモデルの性能を上げられる可能性がある。 実装については自分で書いても良いけど scikit-learn に使いやすいものがあったので、それを選んだ。 sklearn.ensemble.VotingClassifier — scikit-learn 0.20.2 documentation 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.1 BuildVersion: 18B75 $ python -V Python 3.7.1 下準備 まずは今回使うパッケージをインストールしておく。 $ pip insta
Googleがスマホのカメラで手の動きを高精度でリアルタイムトラッキングする技術を開発
by rawpixel.com GoogleのAI開発チームは、コンピュータービジョンに関する国際会議のCVPR 2019において、リアルタイムで手の動きをトラッキングする機械学習システムを、Googleが提供するオープンソースフレームワークであるMediaPipeに実装すると発表しました。手や指の動きを追跡する既存のハンドトラッキングシステムは、高性能なデスクトップ環境に依存してきましたが、Googleは新たにスマートフォンのカメラでリアルタイムのトラッキングを可能にした上に、複数の手もトラッキングできると説明しています。 Google AI Blog: On-Device, Real-Time Hand Tracking with MediaPipe https://ai.googleblog.com/2019/08/on-device-real-time-hand-tracking-
AIでメディアの意見相違を把握--三井物産戦略研究所が論説分析システム導入
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 人工知能（AI）ベンチャーのストックマークは8月19日、三井物産戦略研究所に向けて、AIを活用した論説記事の分析システム「LOGOS」の運用を開始した。同システムは、研究員が報告業務のために行っているニュース収集の効率化や、地政学・産業に与える影響、関係者の意見の可視化を可能にするという。 三井物産戦略研究所は、三井物産の研究所として1999年に設立。グローバルな視点から、政治、経済、産業、社会、技術・イノベーションといった幅広い分野で調査・研究を行っている。 LOGOSは、ストックマークと三井物産戦略研究所が共同開発した。世界各地で発生する事象に関する膨大な情報をAIで分析し、対立する意見が含まれる記事を自動的に抽出・可視化したいとい
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