前処理にディープラーニングを使う - にほんごのれんしゅう
前処理にディープラーニングを使う 目的 スクレイパーなどで集めた画像には、ターゲットとする画像以外必要ないケースが度々ある データセットづくりと呼ばれる画像からノイズ画像を取り除くスクリーニングの作業の簡略化の必要性 画像のスクリーニングを機械学習でやってしまおうという試みです 前処理そのものにディープラーニングを投入する 画像処理において、学習したい画像かどうかをスクリーニングすることは膨大なコストがかかるので、この作業自体を自動化したい 今回はスクレイパーでいい加減にあつめたグラビア女優の画像7万枚超えを、手動でスクリーニングするのは極めて困難なので、VGG16を転移学習させてフィルタを作っていきます 一枚10円で500枚のペア（positiveとnegative）のデータセットを知り合いのニートに作ってもらう ニートの作成したデータセットをもとに、転移学習させてフィルタを構築 システ
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 - にほんごのれんしゅう
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
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