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エビデンスで教育を考えた•3年前

特徴量エンジニアリングのメモ。

今回は意外に語られていない（？）テストデータの分割についてのメモです。「特徴量エンジニアリングは終わりがないし、初心者なのでとりあえずモデルに入れてみたい！」とは思うものの、モデルにどうやって入れれば良いかがわかりませんでした。どのタイミングでするの？どういうわけ方するの？みたいなところが最初はさっぱりでして。。そこで参考記事を漁ってみたところ、以下の記事が見やすかったので参考にしていました。https://pythondatascience.plavox.info/scikit-learn/トレーニングデータとテストデータ(https://pythondatascience.plavox.i…

#データサイエンス#特徴量エンジニアリング#テストデータ#訓練データ

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27ブックマーク世界最大級の図書館は「AI訓練データの宝庫」だ | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）forbesjapan.com
25ブックマークDeepMindの研究者らが有効性を検証した、LLMに自ら高品質な訓練データを生成させる「自己学習」 | AIDBai-data-base.com
21ブックマーク「訓練データはタダではない」音楽業界が問う生成AIの根本的問題www.technologyreview.jp
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11ブックマーク【海外ITトピックス】 GitHub Copilotに集団訴訟　AI訓練データで初cloud.watch.impress.co.jp
9ブックマークLDA 追試(訓練データとテストデータを分けたら) - 木曜不足shuyo.hatenablog.com
8ブックマーク　NeuralNetwork、SVM、NaiveBayesでのSpam判別の精度比較！訓練データの割合でどう変わるのか？！ - kingqwertの覚書R, 統計, 機械学習 まぁ、表題の通りです。NeuralNetwork、SVM、NaiveBayesの３つの手法で、訓練データの割合を１〜９９％まで変更させた時に、どのように正答率が変化するのかをシュミレーションしてみましょう。結果はこのようになりました。 明らかにNaiveBayesの精度が悪いですね。SVMとニューラルはほぼ同じくらい...kingqwert.hatenablog.com
7ブックマーク訓練データ作成を刑務所に委託も、AIが生む「つまらない仕事」www.technologyreview.jp
6ブックマーク[訓練・データ不要]ディープラーニングフレームワークを使ったアニメの線画の自動生成 - Qiitaqiita.com

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とあの方舟•3年前

自動着色データセット作成のためのイラストの線画+ベタ塗り化

最近自由研究でイラストの自動着色システムを開発しようと試行錯誤しています。 その過程で訓練データ用の線画やベタ塗りを抽出するコードを実装したので、メモ書きがてらご紹介したいと思います。 以下の前者のイラストを後者のような線画＋ベタ塗りのイラストに変換することが目的です。 線画抽出 まずはイラストから線画部分を抽出します。 自動着色に関する既存研究[Ci et al.,2018; Hati et al.,2019]では、データセット作成のためにXDoG [Winnemöller et al.,2012]と呼ばれるエッジ抽出フィルターを用いて着色済みのイラストから線画を人工的に生成していました。 …

#機械学習#訓練データ#イラスト
こちにぃるの日記•4年前

【R、機械学習メモ】Rでのデータ分割

Rでのデータ分割の方法のメモ。 データ準備 rsample で分割 dplyr で分割 参考 データ準備 1500行の何の意味もないデータ。 ads <- data.frame(id=seq(1:1500)) rsample で分割 library(rsample) ads.sp1 <- rsample::initial_split(ads, prop=3/4) adtrain1 <- rsample::training(ads.sp1) #-- 訓練データ adtest1 <- rsample::testing(ads.sp1) #-- テストデータ initial_split関数で分割する…

#R#機械学習#RStudio#データ分割#訓練データ#テストデータ
机上の空論主義者•4年前

【Instance segmentation】訓練データ生成用アノテーションツールを作成したよ :3【紹介編】

こんにちは。 以前の記事で、YOLACTというinstance segmentation手法を紹介しました。そのとき、自作のデータセット(custom dataset)を訓練データとして用いていました。今回は、その訓練データの生成についての記事です。 こういうやつ ume-boshi.hatenablog.jp Instance segmentationの訓練データを作る際、下記の様な手順で行うことが主流だと思います。 web上からスクレイピングして対象物の画像を収集 LabelMeというツールを用いて、手動で輪郭の代表点をプロット & 各画像ごとにJSON出力 labelme2coco.py…

#機械学習#訓練データ