実験3・データマイニング班の発表会

明日になりますが、データマイニング班の発表会があります。興味のある人はどうぞ〜。

日時: 8/1(木), 3限目
場所: 地創棟508

Group 1: LinearRegressionを用いたアニメタイトルの略語予測
概要: アニメのタイトルなど様々なものの略称には何かしらルールがあるものと仮定する。我々は略前略語のタイトル群を教師データに、主に回帰分析などの様々な機械学習手法を用いてその法則性を発見することを目的としている。さらに略前のタイトルから、これから略されるであろう略称を予測し提供することを最終目標にしている

Group 2: インスタ映えする画像の判別機
概要: インスタグラムユーザがよく使う「インスタ映え」を投稿された画像から推定し,インスタ映えする画像かどうかを判別するモデルを,CNNを用いて作成する. 「インスタ映え」を満たす要素を判別するモデルを個別に作成し,それらのモデルを用いて, 入力画像をクラシフィケーションする。

Group 3: バズりやすい動画の予測分析 ( YouTuber編 )
概要: YouTubeにある動画の中でヒカキンTVがどのような動画でバズるのか予測分析する。回帰分析や決定木を用いてバズるための特徴量を探し、その特徴量が多く含まれるジャンルの動画はどういったものかをクラスタリングする。

Group 4: ポケモン画像のタイプ分類
概要: ポケモンの画像とそのポケモンのタイプを学習させることにより、与えられたポケモン画像のタイプを判別することを目的とした。CNN を利用し、多クラス分類や多ラベル分類、クラスタリング、ランダムフォレストまたデータ数が十分でなかったため交差検証、データ水増しを行った。これらのことからポケモンのタイプ判別に対して、どの手法が適しているかを検証した。