2019年2月6日の編集

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**司会）横井・書記）山本　 [#j9a02a5e]
***開始）16:40・終了）17:50 [#ga6365ee]
***欠席）なし・遅刻）なし [#b0a66143]

***議事録 [#g79e25d5]

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麻生さんの発表

-（小野田）感情の出力予測例は全て考慮して学習しているのか
--全て考慮して8次元くらいのデータ
-（杉山）感情で株価の予測ができたとして最終的にはどうしたい？
--最終的には予測ができたら実際に売買で儲けがでるかどうか、しかし実際上がる下がるの問題と儲けが出るかどうかは別の問題
-（山本）その日のツイートのうちの取捨選択は？
--芸能人、ニュースなどフォロワーが多い人優先でツイートを取得している
-（横井）OandaGUIは何に使えるのか？
--いまのところ使う予定はない、こういうのもあるよっていう紹介です
-（大谷）処理速度の解決方法のコードの改良で大幅な削減はできるのか？ほかの方法も必要？
--マルチプロセッサなども試してみる．データベースを用意することで後々の管理が楽だからそっちを優先に
-（沼田）１０GBは何日分くらいのツイートになるのか？
--おそらく2，3か月分くらい
-（山元）１０GBくらいがだんだん多くなっていく？削ったりできないのか？
--できればデータ量は多くやりたい
-（奥原）上がるか下がるかを当てればいいんじゃなくて，OanadaGUIで儲かってか儲かってないかを予測すればいい，
-土日のデータは機械的にずらせばいい
ｰｰ機械的にずらしています，その結果が膨大な時間がかかる
-何でもかんでも集めるのはやめて，ある程度ワードを絞ってやってみる(３GBくらいに抑えるなど)，その結果をデータ量が多い場合と比較もできる．
-1週間くらい動かして儲かったがどうなったかという結果を見てみたい
--処理の問題を解決してからやろうと思っている，データベースの仕組みを整えないとできない
-研究室のサーバーを活用してください

小野田さんの発表

-（麻生）県立大学の画像にキャプションが微妙，そういうときに評価指標はあるのか？どれくらい当たっているかなど
--評価指標としては正しい文章なのか，もしくは訓練データの正解率を見ることで正解率は分かると思います
-（杉山）必要なパラメータを保存したとあるがどういったもの？
--特許のID，特許の承認日，引用件数など.
-（山本）画像である必要はない？
--選考研究でテキストからテキストというのがあって今回のデモは画像からテキスト，今回は応用して普通のニューラルネットでパラメータからどう分類するのかという問題があるとして，そういう感じの問題をデコーダー部分に作っていて，特許にも使えるのではないかと思い採用しました．
-（横井）関係無い話ですけど特許とは色々な国にあるのか？
--各国国内向けに提供しているのもあれば世界全体に公開しているものもある
-（大谷）画像からタイトルを出力するプログラムは公開されていますか？
--Facebookにて公開されている，細かいチューニングの部分はあとで
-（沼田）特許は全体でどれくらい？
--まずは自動化の分野に絞って取ってみてその結果をみていろんな分野でやろうと思っています
-（山元）画像からタイトルを予測するプログラムは画像の方がデータが多いなかでタイトルとして圧縮するのはなんとなくわかるけれど，特許はタイトルよりも大きなサイズになるのでどうするのか？
--圧縮するためではなく変換するモデルとして採用したので問題ないと思っている
-（奥原）進捗わかりました
--

奥原
-次回の研究会はB4，ビーマーで発表するくらい
—次回も手短に終わりましょう
-B3は22日まで頑張って技術を終わらせてください
-飲み会は21日，21時30分から23時，23時30分には解散できる，予算は3500円？
—次の日は10時から研究会

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麻生さんの発表

小野田さんの発表

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