相談：時系列データの異常値を検出する機械学習/深層学習/AI 手法の仕事
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見積もり募集の結果
募集期間
5日間
提案数
2件
当選人数
1 件
(募集人数1人)
実際の発注内容
本人確認 12年のSE経験を活かし、高品質な成果を期限内に確実にお届けします。
- 希望時間単価 2,500円~
- 実績 15
- 評価満足率 93 %
- プロジェクト完了率 100%
- 機密保持
- 本人確認
- 電話
システムエンジニア歴12年です。 副業ランサーとして活動しています。 タスク、ツール開発、Web系開発など承ります。 ・得意分野 Webサイトの構築 データベースの設計・構築 WebGIS ・スキル Javascript Java Python Perl PHP CSS PostgreSQL ・資格 データベーススペシャリスト 情報処理安全確保支... 続きを読む
- スキル
- JavaScript
- HTML
- Python
- ... もっと見る
見積もり募集の内容
- 依頼の目的・背景
- 時系列データ(睡眠時の心拍数・呼吸数、体動、離床など）から、就寝時刻・起床時刻の判定をしたい。時系列データが刻々と入力される中、単なるIF-THEN判定では、離床などに惑わされたり、ゴロゴロ寝をしているのような誤判定が出てしまう可能性が高い。そこで、時系列データのAI判定をしたい。google/amazon/PFNが提供するframework、方式選定（例えばLSTM/CNN、その他クラスタリング方式など）、どのあたりを採用するとできそうか（データPDFを確認下さい）について、相談にのってもらいたいです。実現するに向けての相談であり、実装とか実験などは不要です。過去にこういうことをやったので、使えると思う、この方式はこういうところが優れているからできる可能性が高いと思うなどのサジェスチョンなどを頂戴できたら幸いです。
- 作業範囲
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- 要件定義
- 用意してあるもの
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- 企画書
- 参考URL
- 設定なし
- 希望開発言語
- ランサーに相談して決めたい
- 開発の継続性
- ランサーに相談して決めたい
- 補足説明
- 設定なし
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- 東京都