noog(FR)です。
法人のため、土日祝が連絡が遅くなるかできない場合がありますことご了承ください。
よろしくお願い致します。
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ディープラーニングを用いたデータ分析・計算プログラムの作成 業務システム・ソフトウェアの仕事の依頼
仕事の概要
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固定報酬制
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ワーカーと相談する
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|---|---|
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納品完了日
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- |
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掲載日
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2017年07月25日 |
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応募期限
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2017年08月08日 |
応募状況
| 応募した人 | 5 人 |
|---|---|
| 契約した人 | 1 人 |
| 募集人数 | 1 人 |
| 気になる！リスト | 16 人 |
仕事の詳細
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以前こちらで作成いただいた、Pythonで書かれた機械学習プログラムの改良（再構築）をお願いしたいです。 Illustratorデータのオブジェクト情報から、作業工賃を算出し手動修正した部分も学習データとして蓄積する、というプログラムなのですが、 以前作成いただいたプログラム開発者が言うには、分類性能を上げるには、アルゴリズム自体を変更する必要があるとのことです。 以下開発者からのメッセージ抜粋--------------------- 現在のプログラムは 画像から特徴抽出→特徴を元にナイーズベイズ分類器（迷惑メールフィルタと同じ原理）で分類されており、 これは、取得した特徴に分類できるような情報が載っていることが前提です。 ただ、人間の感覚というのは無意識に他の情報も使っていたりします。 それが落ちてしまうと分類性能はある一定の値から一向に上がりません。 ではどうするかですが、特徴自体をコンピュータに勝手に学習させる方法があります。 最近盛んに開発が進んでいるディープラーニングです。 それだけサンプル数（7000件）があれば、ディープラーニングを導入できるのではと思います（まだ少ないほうではありますが...）。 具体的には、googleのTensor FlowやChainerというものを使用します。 また、膨大な計算量が必要なので、nvidia性のGPUが積んであるパソコンをお持ちでしたら、 上記+GPGPUができる人が尚良いです。 抜粋ここまで--------------------- 上記のとおり、Pythonで書かれた機械学習プログラムの改良というよりは、新たに作り直す形となります。 ■その他の機能1 上記のアルゴリズムの構築に加え、追加して頂きたい機能があります。 1つのプログラムに組み込むべきか、別々のプログラムとして作成すべきかはご相談させて頂きたく存じます。 まず、現状のPythonプログラムで行っているのは、イラストレーターデータ（ベクター）のオブジェクト情報を取得し、 作業工賃を計算しています。 人間がイラストレータデータのデザインを見ただけでは、明確な基準を設けることが難しく、 担当者によってムラが出るため、Pythonのプログラムで計算できないかと作成したのが事の発端です。 そのため同じオブジェクト情報であれば、何度やっても同じ数値を返すべきなのですが、 過去のオブジェクト情報は全て学習データとしてのみ使用されています。 違うデザインでオブジェクト情報が完全一致することは、確率としてはほぼ0に近いのではないかと思われますので、 同じオブジェクト情報が学習データから見つかった場合は、その数値を返すようにしたいのです。 また同じオブジェクト情報が学習データが複数見つかった場合は、1番最新のものを参照したいです。 ■その他の機能2 イラストレーターデータの他に、jpgなどのラスタデータでも入稿を受け付けているため、 サイズ以外、オブジェクト情報が空の場合があります。 学習データに、オブジェクト情報以外のデータファイルサイズ、ユーザー名や電話番号などを追加させ、 2点以上一致する点があれば、『その他の機能1』の様に同じ数値を返すようにしたいのです。 本番環境では、データがアップロードされ、受付担当者がオブジェクト情報を入力し、複数の項目に金額を入力します。 過去に同じ内容と思われる注文が存在した場合、学習データから2つの値を指定されたフォームに入力できる様にしたいと考えております。 本番環境はphpで構築した受注管理システムとなりますので、 そこに組み込む事を前提に作成いただくこととなります。 また担当エンジニアではディープラーニングのプログラムにあまり詳しくないため、 組み込みの際に、引き継ぎを行っていただきたいです。 現状のPythonのソースコードでしたらお渡しすることは可能です。 長文失礼しました。 何卒よろしくお願い致します。 |
クライアント情報
最近応募したクラウドワーカー
| クラウドワーカー | 応募日時 |
|---|---|
株式会社アプリンク 松岡
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2017/08/07 18:30 |
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MTGフォレスト
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2017/08/01 19:45 |
chiyoda
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2017/07/28 11:15 |
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tomokish
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2017/07/27 10:46 |
dgrid
|
2017/07/26 14:10 |
