Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
機械学習によるキャラ設定作り
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
miduhashi
February 04, 2017
Technology
0
520
機械学習によるキャラ設定作り
オタク機械学習勉強#1
https://otakuml.connpass.com/event/45936/
のLTで発表した資料です。
miduhashi
February 04, 2017
Tweet
Share
More Decks by miduhashi
See All by miduhashi
創作機械学習LT会_公開用.pdf
miduhashi
0
900
Other Decks in Technology
See All in Technology
オレ達はAWS管理をやりたいんじゃない!開発の生産性を爆アゲしたいんだ!!
wkm2
4
510
Dr. Werner Vogelsの14年のキーノートから紐解くエンジニアリング組織への処方箋@JAWS DAYS 2026
p0n
1
130
(Test) ai-meetup slide creation
oikon48
2
340
Claude Codeの進化と各機能の活かし方
oikon48
22
12k
NewSQL_ ストレージ分離と分散合意を用いたスケーラブルアーキテクチャ
hacomono
PRO
4
320
Scrumは歪む — 組織設計の原理原則
dashi
0
150
Go標準パッケージのI/O処理をながめる
matumoto
0
190
今のWordPress の制作手法ってなにがあんねん?(改) / What’s the Deal with WordPress Development These Days?
tbshiki
0
440
Google系サービスで文字起こしから勝手にカレンダーを埋めるエージェントを作った話
risatube
0
170
AI時代のSaaSとETL
shoe116
1
140
AWSの資格って役に立つの?
tk3fftk
1
330
マルチプレーンGPUネットワークを実現するシャッフルアーキテクチャの整理と考察
markunet
2
240
Featured
See All Featured
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
150
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
64
53k
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
260
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
310
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.4k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
My Coaching Mixtape
mlcsv
0
71
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
133
19k
Winning Ecommerce Organic Search in an AI Era - #searchnstuff2025
aleyda
1
1.9k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.4k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.3k
Transcript
ػցֶशʹΑΔΩϟϥઃఆ࡞Γ Έͮ͠
)/ɿ Έͮ͠ ࣄɿ ςΩετੳ σʔλੳ 5XJUUFSɿ !UIFUFOUIBSUʢೋ࣍ݩʣ !UIF@UFOUI@BSUʢྺ࢙ɺཱྀߦʣ ͜͡͠ΐ͏͔͍ झຯɿ
ϊϕϧήʔϜ ྺ࢙ɺਆ ཱྀߦʢΠϯυʣ
ͬͨ͜ͱ ػցֶशʹΑΔΩϟϥઃఆ࡞Γ ̍ɽΩϟϥ໊ͷࣗಈੜ ̎ɽΩϟϥը૾ͷ໊લ͚ ̏ɽΩϟϥͷϓϩϑΟʔϧࣗಈੜ ࣮શͯQZUIPOͱ$IBJOFS
̍ɽΩϟϥ໊ͷࣗಈੜ ࡞Ωϟϥͷ໊લΛߟ͍͑ͨ ΦϦΩϟϥ
̍ɽΩϟϥ໊ͷࣗಈੜ σʔλɿͱʹ͔͘Ϋϩʔϧɻ σʔλݩ σʔλ ൷ධۭؒ 71,607 ANIME CHARACTERS DATABASE 52,216
NEOAPO 24,568 ܭʢϢχʔΫʣ 117,691 w Ϟσϧɿ w จࣈϕʔε-45.ݴޠϞσϧ w ࣍ݩɿ w ୯ޠϕΫτϧɿ̍̑̌ w ӅΕɿ̒̌̌
̍ɽΩϟϥ໊ͷࣗಈੜ ੜ໊ͨ͠લ
̍ɽΩϟϥ໊ͷࣗಈੜ ໊લͷΫϥελϦϯάʢ,.FBOT ҎԼڭࢣσʔλͷ໊લ -45.ͷ࠷ޙͷӅΕΛ໊લͷ ϕΫτϧදݱͱͯ͠ར༻
̍ɽΩϟϥ໊ͷࣗಈੜ ໊લͷΫϥελϦϯά உ໊ͷΫϥελˠ ϞϒͷΫϥελˣ ڭࢣͳ͠ͰϞϒ໊ɺஉੑ໊ ͕ྨͰ͖ͨʂ
̎ɽը૾͔ΒͷΩϟϥ໊ੜ ڭࢣσʔλɿ Ωϟϥ໊ͱઆ໌จͷରσʔλɻ σʔλݩ σʔλ ANIME CHARACTERS DATABSE 52216ର w
Ϟσϧɿ&ODPEFS%FDPEFSϞσϧ w &ODPEFS͕$//ʢWHHʣ w %FDPEFS͕จࣈϕʔε-45. ϔϥΫϨε
̎ɽը૾͔ΒͷΩϟϥ໊ੜ ֶशث͕ᓔපʹͳͬͨɻ શͯಉ͡ग़ྗʹɻ ΞϯɾΧʔϯ ΞϯɾΧʔϯ ΞϯɾΧʔϯ ͜ΜͳΜֶश Ͱ͖Δ͔
̎ɽը૾͔ΒͷΩϟϥ໊ੜ ͏Ұֶशͤͣ͞ʹੜ͢Δɻ ΫϦεςΟʔφɾσϡϥϯ ปޫӃૢࢠ
̏ɽΩϟϥͷϓϩϑΟʔϧࣗಈੜ ࡞ΩϟϥͷઃఆΛߟ͍͑ͨ ΦϦΩϟϥ ϓϩϑΟʔϧ झຯΞχϝɻ͓ͱͳ͠Ίͷ গঁͰ༏ੜλΠϓ͕ͩਓ ͖߹͍Α͘ɺح৺ڧ͍ɻ
̏ɽΩϟϥͷϓϩϑΟʔϧࣗಈੜ ڭࢣσʔλɿ Ωϟϥ໊ͱઆ໌จͷରσʔλɻ σʔλݩ σʔλ NEOAPO 24568ର w Ϟσϧɿ&ODPEFS%FDPEFSϞσϧ w
&ODPEFS͕จࣈϕʔε-45. w %FDPEFS͕୯ޠϕʔε-45. w ໊લΛೖྗ͢Δͱઆ໌จΛग़ྗ͢ΔϞσ ϧɻ w ୯ޠϕΫτϧ̍̌(#ͷπΠʔτσʔλ͔ Βࣄલֶशɻ Ωϟϥ໊ આ໌จ ࣛ·Ͳ͔ ७ͳ͕Β৺༏͍͠ੑ֨ɻਓΛࢥ͍ݣΔؾ࣋ͪਓҰഒڧ͍ɻͦΕނ ੜͷਓؒͰ͋Γͳ͕ΒةݥΛސΈͣຐঁͷ݁քʹඈͼࠐΉՌͳҰ ໘͋Δɻ ϒϦʔβ ϋϝοΫΛ໓΅ͨ͠ޙɺλόίΛٻΊͨํͱରቂ͢Δ͕Ұܸ Ͱ͞ΕɺํʹζϧζϧϘʔϧΛͯ͠ྗਚ͖ΔɻϑϦʔβͷ ύϩσΟɻɹ
̏ɽΩϟϥͷϓϩϑΟʔϧࣗಈੜ %FDPEFSͷΈ͔Βੜ ܉ͷϦʔμʔɻ֊ڃগҗɻ֊ڃɻݩઓ૪Ͱɺ෦Լͷ ࢦشΛ͞Ε͍ͯͨɻ͔͠͠ɺͦͷࡍʹɺ൴ͷࢮΛฉ͍͍ͯ ͨͨΊɺ൴ͷ͜ͱΛʮܑ͓ͪΌΜʯͱݺΜͰ͍ͨɻ
̏ɽΩϟϥͷϓϩϑΟʔϧࣗಈੜ %FDPEFSͷΈ͔Βੜ ΞχϝɾΦʔμʔʹεΧτ͞Εͨɺ֊ڃগࠤɻ͔ͭͯ આͷݚڀऀͰ͕͋ͬͨɺୈ̍ͰʮͪͳէʯͱݺΕ͍ͯͨɻ ͔͠͠ɺͦͷਖ਼ମෆ໌ɻ
̏ɽΩϟϥͷϓϩϑΟʔϧࣗಈੜ &ODPEFS%FDPEFSϞσϧΛ༻ ೖྗɿ࢛ന ग़ྗɿຊ࡞ͷϝΠϯώϩΠϯɻʰʱͰొɻຐ๏ࢣͰ͋Δ ɺͦͷೳྗΛങΘΕɺࣗͷӨڹͰإΛݟͤΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ ͍ͭେਓ͘͠ɺࣗͷ͜ͱΛʮܑ͓ͪΌΜʯͱݺͿɻޱ ѱ͍͕ɺجຊతʹͱͯແޱͰɺޱΛ։͚ͨͷΛు͘͜ͱ ͋Δɻझຯɺྉཧɺࡋ๓ɺಛʹྉཧͷલҰྲྀ
̏ɽΩϟϥͷϓϩϑΟʔϧࣗಈੜ &ODPEFS%FDPEFSϞσϧΛ༻ ೖྗɿމ౧Ӄߚ༿ ग़ྗɿຊ࡞ͷओਓެɻ௨শɿதֶੜɻຊ໊ෆ໌ɻগঁͷ ࢟Λ͍ͯ͠ΔɻҰਓশʮࢲʯɻ໊લຊ໊Ͱͳ͘ʮͯʯͱɺ ʢຊਓେͷϑΝϯɻʣɻʮɻʯͱশ͞ΕΔඒগঁɻීஈɺ গʑྫྷ੩ͳੑ֨Ͱ͋Δ͕ɺجຊతʹྱّਖ਼͘͠ɺࣗप ғͷਓؒʹશ͘ڵຯ͕ͳ͍ɻ͔͠͠ɺͦͷཪͰౖΔ͜ͱ ͋Δɻ
·ͱΊ Ωϟϥ໊ੜͱϓϩϑΟʔϧੜͰɺ͋ͳ͚ͨͩͷΦϦδφϧ ΩϟϥΫλʔΛʂ ͬͱΩϟϥ໊ͱϓϩϑΟʔϧΛରԠ͍ͤͨ͞ɻ ΩϟϥͷଐੑΛૉੑʹՃ͠ͳ͍ͱ͍͠ʁ