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TOPTECH BLOG【AI Shift Advent Calendar 2021】Nishikaコンペ振り返り 小説家になろう ブクマ数予測 ~”伸びる”タイトルとは?~ 【AI Shift Advent Calendar 2021】Nishikaコンペ振り返り 小説家になろう ブクマ数予測 ~”伸びる”タイトルとは?~ 日本最大級の小説投稿サイトである小説家になろうのデータを用いて、ジャンルや作者名などの関連データから各小説のブックマーク数を予測します 目的変数であるブックマーク数は5段階にビニングされ、評価指標はMulti-class loglossで計算されます 詳細はコンペページをご参照いただければと思います 解法 今回のコンペはテキストデータとテーブルデータを扱うマルチモーダルなタスクになります マルチモーダルタスクはあまり経験がないので、正しいアプローチかはわかりませんが、
こんにちは、AIチームの東です。 本記事はAI Shift Advent Calendar 2021の4日目の記事です。 今回は、今年のICASSPで発表された音声区間検出の一手法であるMarbleNetについて紹介します。 音声区間検出 音声区間検出(Voice Activity Detection; VAD)とは、音声と音声以外の雑音が含まれる信号から、音声信号が含まれる区間を判別する技術です。音声認識は目的の音声以外の信号の影響を受けやすく、前処理として音声区間のみを音声認識モデルに渡すことで、雑音を音声信号として誤って認識することを防ぐ効果が期待できます。 以前、本ブログで信号パワーと零交差数を用いた音声区間検出とinaSpeechSegmenterによる音声区間検出を取り上げましたが、前者はシンプルで古典的な手法、後者はジェンダー識別を目的とした、CNNベースの軽量な機械学習モデ
こんにちは、AIチームの東です。 本記事はAI Shift Advent Calendar 2021の18日目の記事です。 今回は、Heartex社が提供しているアノテーションツールであるLabel StudioとGCP上でのデプロイの手順について紹介していきます。 Label Studio 近年、テキスト翻訳や対話アシスタントなど、深層学習を用いたプロダクトやサービスが多くみられるようになりました。 しかし、一般にそのような大規模なモデルを利用するには入力データ(音声、画像、テキスト等)とその正解ラベル(発話内容、画像の説明文、翻訳結果等)が大量に必要になります。モデルの学習に利用する入力データと正解ラベルの組を作成する作業をアノテーションと呼び、現在様々なアノテーションツールが開発、提供されています。 Label Studioはそんなアノテーションツールの一つで、画像やテキスト、音声な
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