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> ヤフーによると、この偽物検知AIは出品後数秒以内に品物が偽物である確率を判定でき、従来のものと比べて3倍の精度があるという。
この場合の精度って具体的に何でしょうね？
確率
従来のものは最高でも3割程度の判定確率だったのかな。
機械学習だから入力データと「偽物度」の相関を与える巨大な多次元配列の写像を構築するんだろ例えば偽物01.jpgを320x320に縮小してこの写像にぶち込むと「偽物度: 0.943453643」のような結果が出てくる
この写像に訓練データセットからjpgをランダムで食わせて人が手動で設定したis_nisemonoフラグと相関するよう係数を自動で追い込ませるのがいわゆるディープラーニング普通は「94%の確率で検出」と言った場合は「dataset/validation/フォルダのnisemono/*.jpgとhon_mono/*.jpgのうち94%の画像で "偽物度 > 0.5" と "偽物度 < 0.5" と判定した」程度の意味
もちろん入出力は任意次元の整数や浮動小数点数にできるから塗ってない絵を入れると塗った絵が出てくるようなことも可能
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長期的な見通しやビジョンはあえて持たないようにしてる -- Linus Torvalds
精度 (スコア:0)
> ヤフーによると、この偽物検知AIは出品後数秒以内に品物が偽物である確率を判定でき、従来のものと比べて3倍の精度があるという。
この場合の精度って具体的に何でしょうね？
Re: (スコア:0)
確率
Re:精度 (スコア:0)
従来のものは最高でも3割程度の判定確率だったのかな。
Re: (スコア:0)
それとも偽物出品者は偽物フラグを立てることになっていて運営側は全部事前に把握できてるとか？
Re:精度 (スコア:1)
機械学習だから入力データと「偽物度」の相関を与える巨大な多次元配列の写像を構築するんだろ
例えば偽物01.jpgを320x320に縮小してこの写像にぶち込むと「偽物度: 0.943453643」のような結果が出てくる
この写像に訓練データセットからjpgをランダムで食わせて人が手動で設定したis_nisemonoフラグと相関するよう係数を自動で追い込ませるのがいわゆるディープラーニング
普通は「94%の確率で検出」と言った場合は「dataset/validation/フォルダのnisemono/*.jpgとhon_mono/*.jpgのうち94%の画像で "偽物度 > 0.5" と "偽物度 < 0.5" と判定した」程度の意味
もちろん入出力は任意次元の整数や浮動小数点数にできるから塗ってない絵を入れると塗った絵が出てくるようなことも可能