産業技術高専のインターンが終了しました

 

今回は都立産業技術高等専門学校より4人の高専生に参加していただきました。
非常に楽しく実験ができ、3週間はあっという間に過ぎました。
pythonプログラミングからSVMの使い方やmecabの学習までをしていただきました。
ツイートからSVMを使って男子と女子を分ける実験をしました。
線形カーネルを使って800名の男女のデータを学習させました。(学習に約8時間かかりました。)
accuracy 53%とちょっと精度が低い気もしますが、3週間ということを考えたら上出来だと思います。
この続きは他の高専生か大学生のインターン課題として残しておきます。興味ある方はぜひご応募くだださい。
今回参加していただいた産業技術高専の4人とご協力いただいた教授には心より感謝しております。
残念ながら宿を提供できないがために参加できなかった遠方の高専の方々ご応募ありがとうございました。
来年にはビッグなってなんらかの対応をしたいと考えております。
引き続きよろしくお願いします。

 

今回使用したものまとめ:
python SVM
mecab
python tweepy
python beautiful soup
tweetデータ (男性と女性)
はてな(mecab 学習)
wiki(mecab 学習)

次回へ向けての課題:
プログラミングエラーはないか?
効率のよいデータ収集方法
公正なデータの取得
その他mecabの学習データ
AIC化またはその他

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