** Neural Network Console Challenge ** (NNC-Challenge) est un développement d'IA qui remet en question l'apprentissage en profondeur à l'aide de données fournies par les sociétés sponsors à l'aide de l'outil de développement d'IA ** Neural Network Console ** développé par SONY. Le concours a eu lieu deux fois jusqu'à présent.
Ici, je laisserai une liste des travaux lauréats du 1er et du 2e prix sous forme de mémorandum afin qu'elle puisse être utilisée comme référence pour les futurs Challenges.
La société de parrainage de 2nd vend des BGM et des effets sonores pour la production vidéo, les événements et les effets sonores. C'est Audiostock. Les données fournies étaient plus de 10000 données BGM et ont été conservées du 2020.09.16 au 2020.10.19.
** Grand prix **: Effectuer une recherche de chanson similaire Le thème est de rechercher des chansons similaires que je voulais vraiment trouver dans l'UX d'Audiostock. En conséquence, nous développons un algorithme de recherche de chanson similaire efficace et très précis.
** Ledge.ai Award **: Sélectionnez automatiquement BGM en fonction du contenu de la conversation Développer un moteur qui traite les conversations quotidiennes en langage naturel par BERT, détermine automatiquement la similitude avec n'importe quel "rock", "pop" et "ballade", et recommande des chansons.
** NNC Award **: Emotions and Emotions of Voice Data and Recommendations Il quantifie la musique sur une échelle d'émotions et d'émotions, et recommande des chansons avec un haut degré de similitude. La précision des recommandations était élevée. Il présente également une nouvelle méthode de recherche appelée recommandations d'images qui correspondent à la musique.
** Special Encouragement Award 1 **: [Classer automatiquement les instruments de musique "piano" et "guitare électrique"](https://www.slideshare.net/yoshi1966/neural-network-console-contest-report-2020-by -kitagawa) Un algorithme qui classe automatiquement si un piano / guitare électrique est utilisé par BGM. Une grande précision est obtenue par un total de 4 étapes de processus d'apprentissage.
** Prix d'encouragement spécial 2 **: Recommander des restaurants de BGM Créez un algorithme pour classer les boutiques recommandées (déjeuner) à partir de BGM. De plus, l'algorithme est utilisé pour vérifier quel type de magasins est recommandé à partir des données vocales que l'auteur entend souvent.
La société sponsor de 1st est PIXTA qui vend des photographies commerciales. .. Les données fournies représentaient plus de 10000 données d'image et ont été conservées du 04/03/2020 au 31/03/2020.
** Grand prix **: Classificateur de sourire smiley avec visage rieur et visage souriant En utilisant la console de réseau neuronal à partir de l'image d'expression faciale d'une personne, nous avons créé un classificateur de sourire qui se classe en trois types: "sourires qui semblent vous faire rire", "sourit qui sourit avec un sourire" et "autre que des sourires".
** Prix Ledge.ai **: Sélectionnez des mots-clés parmi les romans de Kogai Mori et classez-les Sur la base des impressions et des critiques envoyées à l'histoire principale et au roman du court roman "Cup" de Kogai Mori, une analyse morphologique a été effectuée et les images ont été classées par mots-clés extraits à l'aide de la Neural Network Console.
** NNC Award **: Classé en fonction du nombre de personnes dans l'image La version Windows de Neural Network Console a été utilisée pour classer le nombre de personnes dans les données d'image de diverses catégories, y compris un, deux et des groupes (trois ou plus), puis la version Cloud a été utilisée pour classer les images.
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