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日本語でもKotlin

 日本語でもKotlin

どこでもKotlin #3 〜秋のLT大会 その壱〜の発表資料です
ソース:https://github.com/masakiz/JapaneseKotlin

Masaki Terada

October 23, 2017
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Transcript

  1. 日本語でもKotlin
    エムスリーキャリア株式会社
    寺田 将規
    2017年10月23日

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  2. 自己紹介
    エムスリーキャリア株式会社
    エンジニアリンググループ マネージャ
    > 新しい技術への興味が尽きない
    > 事業のKPI分析や、業務フローから事業の改善も行う

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  3. データはきれいですか?

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  4. 子供
    年代
    1人
    30代
    0人
    20代
    No
    1
    2
    メモ
    現在東京都に在住しており、男性で
    36歳
    東京都内の勤務を希望している
    幼稚園に通うお子さんがいる
    自宅から1時間以内の勤務地を希望
    ワークライフバランスを重視してい

    24歳で社会人2年目である
    No
    1
    2
    どっち?

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  5. 子供
    年代
    1人
    30代
    0人
    20代
    No
    1
    2
    メモ
    現在東京都に在住しており、男性で
    36歳
    東京都内の勤務を希望している
    幼稚園に通うお子さんがいる
    自宅から1時間以内の勤務地を希望
    ワークライフバランスを重視してい

    24歳で社会人2年目である
    No
    1
    2

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  6. ここでも ✕ Deeplearning4j
    子供
    年代
    1人
    30代
    0人
    20代
    No
    1
    2
    メモ
    現在東京都に在住しており、男性で
    36歳
    東京都内の勤務を希望している
    幼稚園に通うお子さんがいる
    自宅から1時間以内の勤務地を希望
    ワークライフバランスを重視してい

    24歳で社会人2年目である
    No
    1
    2

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  7. 形態素解析
    Kuromoji
    モデル作成
    (LSTM)
    Deeplearning4j
    Y2
    Y1
    1

    30

    0

    20

    X
    現在東京都に在住しており、男性で36歳
    東京都内の勤務を希望している
    幼稚園に通うお子さんがいる
    自宅から1時間以内の勤務地を希望
    ワークライフバランスを重視している
    24歳で社会人2年目である
    No
    1
    2
    学習
    Deeplearning4j
    入力X
    出力Y
    形態素解析
    モデル作成
    (LSTM)

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  8. ==========================Scores==============================
    # of classes: 6
    Accuracy: 0.3152
    Precision: 0.3905 (1 class excluded from average)
    Recall: 0.2127 (1 class excluded from average)
    F1 Score: 0.1621 (1 class excluded from average)
    Precision, recall & F1: macro-averaged (equally weighted avg. of 6 classes)
    ============================================================
    31%の精度
    結果 データ総数: 5,506件
    トレーニング: 80%
    テスト: 20%
    ただし、これはチューニングしていない状態
    ここからスタート!
    20未満、20代、30代、40代、50代、60以上に分類した結果

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