Information

C6b7aeb3 8691 463e b0b8 6a312da56b1f
  • 作者
  • F32dcc53 0743 4f5f 811d 7253bfbe4e69 Categorizer運営事務局
  • 作品リンク
  • C6b7aeb3 8691 463e b0b8 6a312da56b1f Categorizer
  • 概要
  • テキストデータをAIに学習させることで、自動でカテゴリ分類を行うツールです。
    過去に分類した情報を元に、新しい情報を分類していくことができます。

    属性を元に購入商品の予測をさせたり、よく読む雑誌を予測させたり、使い方は様々です。

    "テキストデータ" を "分類" する、ものなら何にでも使えます。

  • タグ
  • こだわり・開発背景
  • 元々、AIを使った業務で、特定の分野に特化したテキスト分類のツールを作っていました。
    汎用的にいろんな人が使えたら面白いんじゃないかなーと思って作り始めたのがキッカケです。

    最初はAIの学習を調整するのに苦労して、精度があがらなかったり落ちたりしてたんですけど
    色々調整してようやく実用レベルになった時は嬉しかったです。

  • 開発環境
  • Python
    Postgresql

  • 制作期間
  • このサービスだけでいうと約1か月くらい、
    基盤となった前身の業務プロジェクトから含めると約4か月くらいです。

  • 学習方法
  • 今までWebアプリケーションのPHPをメインに仕事をしており、サーバ構築についても業務で実施していました。
    今回、AIを業務に取り入れる、というところからPythonを0から勉強しました。

    勉強方法としては、基本的には開発しながらWebで調べて、の繰り返しで、主に個人ブログ等のプログラミング備忘録にお世話になりました。
    記事を書かれたのが5年以上前だったりして、先人たちが情報を残してくれていたありがたみを感じました。

    最初は画像認識の対応をしていて、同じ機械学習でも学習する方法や物が違うと、全く異なるプログラムになったりで、毎回新しい技術を試行錯誤していました。
    同じプロジェクトに参画していた方からアドバイスをいただいたりして、最終的にコンテンツ公開まで実施できました。