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「今季見るべきアニメを機械学習で推薦する - はこべブログ ♨」のグラフ

今季見るべきアニメを機械学習で推薦する - はこべブログ ♨http://hakobe932.hatenablog.com/entry/2016/04/15/142756
月のグラフ

コメント

(2017/11/18 21:15:55 更新)
  • 面白いww:hiroro03232016-04-20 11:00:43
  • これ映画の興行成績でやりたかったんだよなー制作スタッフとかってクオリティに大きく左右すると思う訳で。:hiddy2162016-04-18 10:52:16
  • おもしろい:odoratec2016-04-17 21:39:24
  • 教師データとバリデーションデータに同じデータがはいってそうでした。細かくしらべてますが、こんなにスコアは良くなさそう > 続編で訂正してるが評価方法にミスあり。大抵は "Too good to be true" なんよね...:georgew2016-04-17 14:37:58
  • 今季見るべきアニメを機械学習で推薦する - はこべブログ ♨:nilab2016-04-16 17:29:14
  • 便利だ:joe-re2016-04-16 15:18:33
  • 同じスタッフ&キャストで“二匹目のドジョウ”を狙っても失敗するわけで、実用上はまったく役に立たない気はするけどね。:mohno2016-04-16 11:23:33
  • あとでやる:sendai2016-04-16 09:57:11
  • 試みは面白いけど、実用上はランダムのがマシって結果になりそうな気も。似て非なるものって一番いらない気がする。:ysync2016-04-16 09:55:03
  • けいおん:isano2016-04-16 09:44:32
  • はてな、netflixを超えられるのでは:suztomo2016-04-16 09:42:31
  • ソース見たけど、オーバーサンプリングしたデータをtrain_test_splitしてるので、正例のけいおんが学習データと評価データ両方に入ってる:chezou2016-04-16 09:16:06
  • 今季見るべきアニメを機械学習で推薦する - はこべブログ ♨ - | スターをつけました Coursera で機械学習に入門成功できたので応用に挑戦してみました。ちょうど季節の変わり目ということで、過去に見て気に…:tokida2016-04-16 09:15:13
  • おもしろそう!:pointfsh122016-04-16 08:42:31
  • 今季見るべきアニメを機械学習で推薦する - はこべブログ ♨: Coursera で機械学習に入門成功できた ので応用に挑戦してみました。ちょうど季節の変わり目ということで、…:coco59592016-04-16 08:35:20
  • これはすごい。時間有るときにやってみよう:face_s2016-04-16 08:32:11
  • 背景会社で見るの決めてるという知り合いがいるのでカスタマイズの需要ありそう//見てるアニメ少なくて教師データ数少ない場合は精度低い?参考にならなかった→教師データの質が上がらない、のループになるのかな:dynamicsoar2016-04-16 04:31:48
  • これは自分の好みを答えてくれるのが面白いな。これを売上や人気度みたいなので評価すると在り来たりな結果になりそうで、イマイチかなと思っている。評価軸のセンスが必要よね。:greencoffeemaker2016-04-16 03:53:43
  • 今季見るべきアニメを機械学習で推薦する - はこべブログ ♨:takapiko08192016-04-16 02:51:11
  • アンドロイドは今季観るべきアニメを観るか?:shinichikudoh2016-04-16 02:37:50
  • Webサービスで提供したら面白そう。単純に自分の好みの傾向分かりそうだし。映画やドラマにも応用できる。ってかオンデマンドサービスやってるところが開発しそう。広告にも応用できるし。今の間抜けなワードマッチよ:tettekete375642016-04-16 01:56:29
  • これは欲しかったやつだ:mi_kattun2016-04-16 01:31:12
  • こんなことに興味を持つやつは全員serial experiments lainを見せておけば満足する。:airos2016-04-16 00:55:25
  • めちゃいい。日常系アニメの登場キャラクターの性格でこういうの欲しい。:hogesuke_12016-04-16 00:46:32
  • なんだかすごそう:maxtokiforniigata2016-04-16 00:37:46
  • 明日挑戦してみよう:endo_55012016-04-15 23:54:51
  • おすすめしてるユーザを材料にするのはどうかなー まあ蛸壺化するか:kusigahama2016-04-15 23:51:56
  • 結局、けいおんに戻るとこ面白い。:momyami2912016-04-15 23:48:56
  • 今期のアニメ視聴に活用するぞ!:masa0x802016-04-15 23:44:13
  • 判断基準が難しそうだなあ:zenito99702016-04-15 23:42:07
  • 自分も試してみたいけど、WindowsでChainerの環境作るのめんどくさかったような気がする。/個人的には制作会社とOP/EDの作曲者もベクトルとして入れたいなぁ。:fwtmp2016-04-15 23:28:40
  • あまりにも新作多いので好きな監督、スタッフ、声優でスクリーニングするようになったので方向性間違ってないと思う。:shintaro_kawase2016-04-15 23:09:27
  • 涙ふけよ:topiyama2016-04-15 22:21:07
  • ニューラルネットワークだとなんでそれが選ばれたのか解釈できなくて、今後の参考にならなさそうなのがつらい:tengo19852016-04-15 21:59:48
  • 機械学習ツクールの時代も近い。:natu3kan2016-04-15 21:45:35
  • 機械学習はまだまだ発展途上だなぁと。:tydk272016-04-15 21:43:42
  • "がんばって入力したラベルを教師データとして与える" ← ここが一番、重要:buenaarbol2016-04-15 21:21:29
  • 弊社サイトでも要素が揃えばやりたいと思っていた分野ではあるのだが、どうしても成果物が上がってない時点で作品を「推薦」するのは難しいように感じて見送りにしてる…試みは面白いと思います。:hinashiki2016-04-15 21:15:29
  • スタッフ基準で決めてアテになるのせいぜい京アニしかなくてな:enya_r2016-04-15 21:05:07
  • 変数の数に対して事例の数足りてるのかなぁ?:laughing2016-04-15 20:43:06
  • すごい:neo21842016-04-15 20:36:30
  • オーバーサンプリングしたデータを訓練用とテスト用に分割してF値計算してるように読めたけど、この評価方法でよいのかな(?) / サンプリングで複製された同じデータが訓練とテスト両方に入っていないかも気になった:sucrose2016-04-15 20:18:26
  • お前も機械のカラダになっちまえ:buko2016-04-15 20:16:29
  • 手元で実行した結果、カードキャプターさくらとけいおん!を見れば良いことが分かった:ninjinkun2016-04-15 20:15:21
  • まさに欲しかったものなので、コード拝借して自分も試させてもらいました! http://wiroha.hatenablog.jp/entry/2016/04/15/195629:Gateau2016-04-15 20:07:25
  • AIが今期最強OPとか言い出したら嫌だぞ…:tecepe2016-04-15 20:02:44
  • 最高。後で使わせてもらおう。:yellowho2016-04-15 20:02:35
  • む、むずかしい。観るべきアニメは自分で決めるよ。。:bispate2016-04-15 20:01:18
  • サンプルコードの短さに惚れる。何やってるかも概ね分かる。けど、使いこなすのは大変そうね。:T-norf2016-04-15 19:34:39
  • 話・絵柄・キャラの三要素はセリフの多さや登場人物の男女比あたりが特徴量になりそう:ga_kun2016-04-15 19:34:17
  • 最高:kleinteich2016-04-15 19:29:57
  • 機械学習:ashrae2016-04-15 19:25:34
  • 見るべきアニメを機械学習「今回は学習に使ったアニメと推薦する対象になる今期のアニメの関係者を、出現頻度のおおいほうから1000くらい選びました」:raitu2016-04-15 19:18:05
  • 「この動画を見た方は、この動画も見ています」のぼっちバージョン。つきつめると「ガンダムはファーストに限る」とめんどくさいことを言い出しそうな気が。:kamayan19802016-04-15 19:17:06
  • また、才能とスキルを無駄遣いしている人が……と笑った。確かに、身近なところで言うと、こういう機械学習の利用方法はあるのかもしれない。:tadashi_shimizu2016-04-15 19:01:21
  • 捗る:ka2hik02016-04-15 18:50:47
  • あー、これのWeb小説版欲しいかも。:h-yano2016-04-15 18:46:46
  • “けいおん最高”:krrrr2016-04-15 18:41:34
  • 580個のアニメに答えるのは苦行なような。:kiichi552016-04-15 18:41:23
  • もはや代わりに観といてもらって記憶だけ自分に入力したい:lbtmplz2016-04-15 18:38:14
  • すばらしい:fujiriko592016-04-15 18:33:59
  • 過去に観ておもしろかったアニメと似ているアニメをサジェストしてくれると、リコメンド機能全般に言えるけれど、あまり意外性のあるサジェストがなさそう。:tailwisdom2016-04-15 18:31:21
  • うわっ、これ自分が機械学習でやりたかったことだ…:kazutan7112016-04-15 18:17:08
  • 試みは面白いけど「アニメの映像を制作しているスタッフや会社、声を当てているキャスト」では判断基準たり得ないと思う。:hugie2016-04-15 18:16:40
  • 結果だけでなくておススメに選ばれた理由もほしいな(○○さんが制作に関わっています、等):kosh042016-04-15 18:05:31
  • アルファ碁クラスになるとクレーンゲールとか勧めてきてアニオタから意外な一手、意味がわからない、とか言われる:kasumi197320042016-04-15 18:00:21
  • よーし次は売り豚バージョンだ:R2M2016-04-15 17:46:26
  • たまごっちをスルーしてるようじゃどんな機械学習を作っても駄目:neogratche2016-04-15 17:44:46
  • 今期のアニメ「けいおん!(再)」:motch1cm2016-04-15 17:39:30
  • へぇ〜。機械学習って色々と出来そうですね(^_^)v:MoneyReport2016-04-15 17:38:36
  • これだと出てくる結果が「いやまあそれは見ますよ」っていうのが返ってきてしまいそうだなというのと、スタッフの重み付け(監督と原画と声優の10人目は同じ重みか?)が結構重要そうだなと思った:Clock03112016-04-15 17:36:49
  • 良すぎる:minesweeper962016-04-15 17:31:07
  • そのうちAIが「そのアニメつまんねえわやっぱ監督がさあ・・・脚本がさあ・・・京アニが一番だわ」とか言い始めそう:zettaimuri2016-04-15 17:21:27
  • 「このアニメを見た人はこんなアニメを見ています」より精度?の高いサジェストが出るかな?:dmutaguchi2016-04-15 17:02:43
  • “けいおん最高”:androidzaurus2016-04-15 16:54:31
  • 「ばくおん!!」のtypoかと思ったが、いま「けいおん」再放送してるのか:kokumaijp2016-04-15 16:53:04
  • けいおん再放送が入ってくるのおもしろい:maidcure2016-04-15 16:52:45
  • カバネリ、クロムクロ、くまみこ、コンレボ、ユニコーン、デルタ、はいふり、リゼロ、三者三葉、田中くん、ばくおん?〜。再放送でもけいおんはモチ。うしとらはキープ、迷家には迷いが:RyotaTakimoto2016-04-15 16:51:36
  • このコードだと隠れ層は300じゃないのかしら:masahiko_of_joytoy2016-04-15 16:37:35
  • “しょぼいカレンダー”:rtyuy2016-04-15 16:32:47
  • SNSに投稿した内容を解析して自動でデータに落としてくれれば便利:sds-page2016-04-15 16:26:17
  • お薦めされたい…。:yk_uminami2016-04-15 16:23:53
  • “けいおん最高”:nagayama2016-04-15 16:09:38
  • これ欲しかった!でも580本の評価は大変すぎる…:lovevoiceryu2016-04-15 15:58:25
  • 今季はけいおんをみます(けいおん教師データに入ってないはずなので、直接評価されたわけではないはず..):hakobe9322016-04-15 15:33:29
  • なるほど:chris44032016-04-15 15:14:03
  • お、これはおもしろそう。:KoshianX2016-04-15 15:09:24
  • 「ノーチェックでたまたま見た作品が面白かった」という体験をしたい自分とは対極の価値観だが参考として。:kenjiro_n2016-04-15 14:59:09
  • しょぼかるって結構使われてるんだよな。アニメ感想ナントカやアニメ視聴なんとかで作品に4ケタの数字があるのはまずしょぼかるのデータ使ってる:Fushihara2016-04-15 14:56:25
  • Andrew Ng先生のコースほんとよかった https://www.coursera.org/learn/machine-learning 英語の勉強にもちょうどいいと思うので皆さんもどうぞ。自分もなんか実装したい:Untouchable2016-04-15 14:45:43
  • "良い学び体験":halfrack2016-04-15 14:42:36
  • Courseraで機械学習の勉強するのマジおすすめ。:Nyoho2016-04-15 14:40:14
  • こんなこともできるんだ。。:roshi2016-04-15 14:35:48
  • 3ヶ月間機械学習を学んで実践した結果けいおんの再放送見ることになるの儚い:hitode9092016-04-15 14:34:33
  • かっこいい:dekokun2016-04-15 14:34:27
  • 実用的だ:sho2016-04-15 14:33:57
  • すごい:masawada2016-04-15 14:32:23
  • “過去に見て気にいったアニメの特徴を学習して、未知のアニメを気にいりそうなアニメと気にいらなそうなアニメに分類するツール”:gfx2016-04-15 14:30:44

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