”週刊少年ジャンプ”短命作品のTensorFlowでの予測 後編記事

以前紹介した「」の後編がようやくリリースされましたので、こちらも紹介します。

週刊少年ジャンプの短命作品を，機械学習で予測する （後編：学習と評価） - Qiita

結論から言ってしまうと、予測精度は最大で65％と、ランダム予測での確立(50％)と比べて有意にすごい結果を出せたわけではなさそうですが、数値データを用いたTensorFlow＋ニューラルネットワークによる機械学習のやり方がわかりやすく説明されてます。

といっても、私もまだあまり理解できてませんが・・・何か使い道ができたら、早速こちらを参考に応用してみようと思ってます。

教師あり予測の手法にもいろいろ(NN、SVM、ランダムフォレスト・・・等)ありますが、この辺まだ私は勉強中。とにかく実践して体で身に着けるタイプなので、実際に使う場面ができないと理解が進まないというのが難点。自分のことながら、困ったものです。

ところで、その私の機械学習関連の進捗ですが・・・今月中に大きな進展がありそうです。

ただ、業務とかかわることなので詳しくは書けないのがちょっと問題ですが・・・個人スキルが上がれば、またこのブログでネタとなる何かを作ろうと思っております。個人的には、この間公開した「TensorFlowで「松本城」にすり寄ってくる自動運転カー作ってみた: EeePCの軌跡」をもう少しまともなものにしたいなぁと考えております。

TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~