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https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Keizaisangyosho1.jpgより CC 表示-継承 3.0アメリカにはKaggleというデータサイエンスのコンペティションがある。これはNASAやGoogle、エアバスといった大手企業と提携し、データを提供してもらい、参加者はそのデータを元に予測モデルを構築し、最も良い予測ができるよう競い合うという、データサイエンスの競技プログラミングみたいなものだ。 日本にも最近そういったものがあり、SIGNATEというサイトである。経済産業省やNEDO、JRなどがデータを提供し、保線のデータや新幹線の積雪など非常に面白いデータを使ってコンペが開催されている。 個人情報要求しすぎじゃない？🤔 まずメールアドレスを登録して、本登録画面に行って思った。 https://signate.jp/register/co
「食と機械学習」のコラボレーションをできないかと最近常々考えています。例えば、「地球上に存在する全ての料理本を何らかのアルゴリズムに入力し、人間にとって『美味しい』レシピとはどういう特徴を持つかを学習し、今まで人類が食べたことのないような斬新なレシピを自動生成する」ことが出来たとしたら素晴らしいとは思いませんか？レシピの自動生成はさすがに難しそうなので、今回は人気になるレシピに共通する特徴は何かという問いに答えることを目標とします。具体的には、Cookpadのレシピが与えられたとして、そのつくれぽ数を予測する問題に挑戦してみます。レシピが人気になるか否かの要因としては、どういう材料を使用するか、レシピがどれだけ健康的か、またどれだけ手軽に調理できるかなど様々な要因が考えられますが、今回特に興味があるのはレシピの名前や紹介文などの文章の言葉遣いがそのレシピの人気度にどのような影響を及ぼすか
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