カーネル密度推定の検索結果1 - 2 件 / 2件

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  Pythonの異常検知パッケージPyODのフォーマットに従って、カーネル密度推定に基づく異常検知を実装した - 備忘録

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  • 2021/08/09

  はじめに 異常検知（外れ値検知）のための便利なPythonパッケージとしてPyODが存在する。 pyod.readthedocs.io github.com クラシックな手法から比較的最先端の手法まで実装されており、インタフェースも使いやすいのでオススメできる。 2021年8月9日現在、PyODにカーネル密度推定（Kernel Density Estimation; KDE）ベースの異常検知が実装されていなかったので、それを実装したということである。 PyODのインストール pipでインストール可能である。 pip3 install pyod 異常検知について 以下の記事を読むのが良いだろう。 qiita.com カーネル密度推定について ばんくし氏の記事が参考になるだろう。 vaaaaaanquish.hatenablog.com 作成したクラス：KDE すでに実装済のPyODの各種アル

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  動画の目次作成のためのカーネル密度推定を用いた文字起こしからのキーワード抽出 - LIVESENSE ENGINEER BLOG

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  • 2022/05/11

  データプラットフォームグループの富士谷です。普段は弊社の機械学習基盤であるLivesense Brainの運用・開発を行っています。 機械学習基盤とは実際のところ、機械学習に関わる複雑な処理にも耐えられるバッチ処理・Webアプリケーション実行環境であり、Livesense Brainでは機械学習に限らず、社内外向けに様々なシステムを構築しています。 さて、今回は、少し前に取り組んだ、音声認識結果の文字起こしからのキーワード抽出の取り組みについて、簡単にご紹介したいと思います。 はじめに リブセンスでは新規事業の1つとして、オンライン面接ツールbatonnの開発に取り組んでおり、昨年β版をリリースしました。 batonn.io www.livesense.co.jp batonnは、オンライン面接を実施できることに加え、ブラックボックスになりがちな面接を、録画と文字起こしによって可視化するこ