2023年4月28日 の履歴(No.2)

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  • 1 (2023-04-28 (金) 15:11:32)
  • 2 (2023-04-28 (金) 17:37:40)

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司会）長瀬・書記）榊原　 

開始）13:10・終了）16:00 

欠席） 遅刻）沼田 

議事録 

山内さんの発表

• (沼田)フロントモードとダイレクトモードでどう鍵盤が対応しているのか
  • 色で鍵盤が対応している
• (長瀬)ARを組み込んだりなど、仮想現実を用いた研究はあるか
  • キーボードは少しあったが、まだ見つけれていない
• (武藤)爪からの情報をどうフィードバックしているのか
  • 表４
• (川口)光る鍵盤モードだけ数値が高いのはなぜ
  • 運指のミスはカウントされるが、打盤のミスは減りやすい
• (高田)画像認識のアルゴリズムは
  • 爪のマーカからの情報とキーボードのから認識した情報を一致させる
• (水上)曲はどんなもの
  • モーツァルトなど有名な曲
• (蒲田)実験の被験者は１人ですか
  • ８人で、フロントモードとダイレクトモードで４人ずつ
• (榊原)ピアノ初心者はどんな人
  • 楽譜を見て弾けない、ほんとの初心者
• (平井)和音も対応しているのか
  • 左手の片手演奏の実験なので書かれていないが、対応していると思う
• (中市)表６の見方
  • 数字からコメントが出ているわけではない
• (八十住)実際のピアノに映しているのか
  • そうです。
• (山内)
• (レネ)論文を選んだ理由
  • 様々読んだ中で最も興味を持ったからで今後の方針は悩み中
• (奥原)電子ピアノで色がつくものがあるから必要あるのか
  • 光る鍵盤モードはそうだが、運指をサポートする面で必要になってくる
• 理論があるのか、数式など
  • 何かに今後使えると考えている

水上さんの発表

• (沼田)評価値をどう見るのか
  • 評価項目の一番大きい数値だけで比較
• (長瀬)今後の方向性は、理論を深めるのか、ファジーを使うのか、どう研究が生かされているのか
  • ものを推薦するシステムを作っていくつもり、今後、要勉強が必要
• (武藤)行動履歴がいらない理由はなに
  • ASPだとその場でアンケートに答えるだけで出てくるから
• (川口)標品ごとにレビュー数が違うがどうしているのか
  • 正規化した値の最大値をつかっている
• (高田)学部論文は使うのか
  • 使わない予定
• (水上)
• (蒲田)実験の概要について、価格.comでしか使えない
  • 価格.comにもともとあった評価項目と掛け算で決める、使えない
• (榊原)表２の見方
  • 左の列が前の項目
• (平井)このシステムを用いると標品の出てくる順番が変わる
  • そうです。
• (中市)ファジーAHPを用いるとレコメンド以外に何ができる
  • 主にはものを選ぶ時の支援として使っている
• (八十住)P７の被験者の偏りはどうか
  • 被験者の理由はわからない
• (山内)評価値の見方
  • 一体比較の表を用いて計算する
• (レネ)ファジィAHPで扱っている問題はAHPでは使えない、ファジィとファジィAHPの違い
  • 使えません。主観や感といった曖昧な部分を考慮した選択ができる
• (奥原)水上さんの研究はB4が引き継いでもいい。発表の中身がない、ファジィとファジィAHPの違いの説明は数式がない、本質が分からなかった。
  • 理解ができていなかった。

中市さんの発表

• (沼田)DNNはどんな感じで行ったのか
  • わからない、
• (長瀬)この論文が一番言いたいこと、この論文で参考になったこと
  • 3つの手法が一番どれが適しているのかを調べること、経済状況を組み込んだらよりよくなるのかを調べている、　島部さんの引き継ぎに組み込んだらよくなると思った、ダミー変数も参考になると思った
• (武藤)今後はxブーストを使っていくのか、もし使っていくなら島部さんとの仕様の違いはどう出すのか
  • 最適なものをつかっていきたい、今後考えていきたい
• (川口)今後は物件の賃料についてやっていきたいのか
  • 機械学習と地理データを用いた研究を軸にしていきたい
• (高田)なぜこの評価方法を比較したのか
  • ランダムフォレストがその当時
• (水上)学習率が良く分からなかった
  • 決め方は分からない
• (蒲田)P4、1999から2013年のデータを使っているのはなぜか
  • これはathomeだから、2011年から1桁登録数が多くなっている
• (榊原)P10のRFRの平均絶対誤差だけ小さいのはなぜか
  • ここから今回の手法では適していないことが分かる
• (平井)まちあざとは
  • 東京だったら939に町が分かれている
• (中市)
• (八十住)P16でデータが空いているのはなぜか
  • ３年上げることで、似たような結果が出るのを防いでいる
• (山内)P9の数式の変数に何が入るのか、何を求めているのか
  • iは建物属性の数、jは区の数、ダミー変数を用いてパラメータを求めるkとで、x4zを求めている。x4zは何に使われているのかわからない
• (レネ)図8と図4は同じ方法ですか、なぜこの結論か、どんなことを学んだことは、今後は何をしたい
  • 同じです、図9、図10、結果を見比べて出す、島部さんの引き継ぎに重ねていきたい、勉強してから
• (奥原)1式ヘドニックアプローチのzは何、緯度経度：地域属性はないのか、x4はなに、
  • zは賃料、yはまちあざ、地域属性は入れていない、x4は物件面積？分からない
• ディープラーニングはどんな変数
  • モデル３を使っているため全部同じ変数です
• 図8,9,10の見方が色のバラバラだからいいという理由が分からない
  • はい、分かりません
• 島部さんの改良方法はまちあざを組み込んだら変わりそうか
  • 分からない、やってみます

武藤さんの発表

• (沼田)イジンぐモデルについてわからない
  • 温度に関する研究で先行研究では、人間関係の何かしらを表していると思います。
• (長瀬)
• (武藤)
• (川口)P8の式で5をかけているのは決まった値ですか
  • 研究者の主観だと思います
• (高田)今後はこっち方面の研究をしていくのか
  • SNSに起こっている社会現象を回避できる何かを考えたい
• (水上)人間関係の強度とはなんですか
  • よくわからない、
• (蒲田)SNSはtwitterを想定しているんですか
  • そうですね、そういったSNSです。
• (榊原)p10,図3の色の違いは何ですか
  • 関りが深いほど色が増す
• (平井)クラスターの100種類は100種類趣味がある感じですか
  • 趣味を評価しやすいように数値化した
• (中市)フィルターバブルをどのくらい回避できる
  • 実際のSNSで検証しないと変わらない
• (八十住)この研究のゴールは
  • フィルターバブルを回避することと共に有益な情報を推薦できるようなアルゴリズムを提案すること
• (山内)自分の嗜好に合わないものはどの程度合わないものか
  • どれくらい離れているのかは考慮していない
• (レネ)提案アルゴリズムはどこから
  • P14です。
• 実際に自分でこのシミュレーションをしてみましたか
  • やってません
• (奥原)温度Tが大きくなるにつれて、1/2？、小さくなるにつれて１,-1かはっきりする、
• 前提のつながりが浅い
  • そうですね

八十住さんの発表

• (沼田)
• (長瀬)
• (武藤)
• (川口)
• (高田)
• (水上)
• (蒲田)
• (榊原)
• (平井)
• (中市)
• (八十住)
• (山内)
• (レネ)
• (奥原)センサデータは取れているが、出力データが上手くいっていないのを早く解決してほしい
  • 推奨の使用方法が問題かな、くじくがおかしいのかな、確認して
• 1分ごとを短くするもの考えないといけない
  • はい
• Lineでするのかどうか
  • あぷてんぱいをつかうのかどうか決めましょう
• Lineで音声を出せるのか調べて
• Pico Wについても調べて、カメラ、マイク、イヤホン、心拍、9軸も
• Pico Wだけか、raspberryも加えて行うのかも調べて
• デンドログラムのアルゴリズムを考える？
• ストレス値は正しいのか、飛び飛びの感じではだめ
• ファームを書き直して動くかを確認
• 大森さんのは複数からアクセスできるように本当になってますか
• 前倒しでいつまでにできるのか
  • 基本メールの確認です

川口さんの発表

• (沼田)
• (長瀬)
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• (川口)
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